什么是机器视觉系统？

机器视觉系统一般包括光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元(或图像采集卡)、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
光源：与视觉传感器的照明因素一样，它是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。其光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用基于PC的方案主要针对电子生产测试设备，其优点是高性能、高灵活度和高性价比，十分适合于高难度、高分辨率和高速的机器视觉应用。 所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步.
镜头：镜头选择应注意焦距，目标高度，影像高度，放大倍数，影像至目标的距离，中心点 / 节点与畸变.
相机：按照不同标准可分为标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD;单色相机和彩色相机。
图象采集卡：图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等。比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机，然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。
视觉处理器：视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集卡可以快速传输图象到存储器，而且计算机也快多了，所以现在视觉处理器用的较少了。
工作过程：视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果(如尺寸数据)。通常，机器视觉测试就是用机器代替肉眼来做测量和判断.首先采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如：面积、长度、数量、位置等。最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。

被采纳的回答有一点小错误，我这里更正并完善一下：

1、首先说下什么是机器视觉？用一句通俗易懂的话概括就是：机器视觉就是用机器代替人眼来作各种测量和判断等。

2、一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、 工业相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元。（CCD照相机这个说法是很不专业的，机器视觉系统一般都会采用工业相机，工业相机的不同之一就是采用的图像传感器不同，较常见的就是CCD图像传感器和CMOS图像传感器。）
或者：整个机器视觉系统主要是由图像采集与图像处理两大部分构成的，图像采集部分主要包括光源、镜头、工业相机以及图像采集卡，图像处理部分则是由图像处理软件构成的。

3、光源：（光可分为可见光和不可见光，它直接影响输入数据的质量和应用效果）
照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。
背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。
前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。
结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。
频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。

4、镜头选择应注意：①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变

5、工业相机：选择合适的工业相机是整个机器视觉系统非常重要的一步
常见的分类：按成像色彩划分，可分为彩色相机和黑白相机；按分辨率划分，像素数在38万以下的为普通型，像素数在38万以上的高分辨率型；按光敏面尺寸大小划分，可分为1/4、1/3、1/2、1英寸相机；按扫描方式划分，可分为行扫描相机（线阵相机）和面扫描相机（面阵相机）两种方式；（面扫描相机又可分为隔行扫描相机和逐行扫描相机）；按同步方式划分，可分为普通相机（内同步）和具有外同步功能的相机等。
常见的品牌：德国Optronis、瑞士PhotonFocus、美国ISG、德国Smartek等

6、图像采集卡：图像采集卡主要是由视频输入、A/D转换、时序及采集控制、图像处理、总线接口及控制、输出及控制等几大模块构成的。根据机器视觉系统中工业相机种类的不同，在选择图像采集卡时也应有所不同。例如：相机若是黑白的，可以选择黑白图像采集卡，当然，由于彩色图像采集卡也可以采集同灰度级别的黑白图像，因此，也可以选择彩色图像采集卡。但是，若相机为彩色的，就只能选择彩色图像采集卡；另外，相机若是模拟相机，所采用的图像采集卡也相应的是模拟图像采集卡。而与数字相机所配套使用的图像采集卡，则应是数字图像采集卡；还有，线扫描图像采集卡既支持线扫描相机，又支持面扫描相机。而面扫描图像采集卡一般只支持面扫描相机，而不支持线扫描相机。还有其他注意事项。

7、机器视觉系统实际应用领域：
军事： 航空着陆姿势、起飞状态；弹道/火箭喷射、子弹出膛等。
科学研究： 结晶；PIV的流体、粒子研究；燃烧、敷层过程测量。
生产领域：产品喷溅、封装、压轧、采掘；机械运转动作分析或故障诊断等。
生物：运动学、生物力学；生物运动分析：人体、动物动作分析；康复物理治疗等。
医疗：医疗器具、细胞、瓣膜运动；出血观察；吞咽、呼吸道鞭毛运动等。
还有可以应用在体育、运动、汽车等其他领域

湖南科天健是从事机器视觉领域的光电技术公司，希望为大家提供专业的机器视觉解决方案。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉是用机器模拟人的视觉功能，即通过机器视觉产品(图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统进行各种运算处理来提取信息并加以理解，最终用于实际识别、检测、测量和控制的技术。

机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉系统的组成:

• 光源: 光源是机器视觉系统的照明装置，用于提供照明，使物体表面特征更加明显。

• 镜头: 镜头是机器视觉系统的成像装置，用于将物体的图像投射到图像传感器上。

• 图像传感器: 图像传感器是机器视觉系统的核心部件，用于将光信号转换成电信号。

• 图像处理系统: 图像处理系统是机器视觉系统的智能部分，用于对图像进行处理和分析，提取目标的特征。

• 执行机构: 执行机构是机器视觉系统的输出装置，用于根据图像处理系统的结果进行动作控制。

机器视觉系统的应用:

机器视觉技术在工业、农业、医疗、交通、安防等领域有着广泛的应用。

工业领域:

• 产品尺寸测量: 机器视觉可以用于测量产品的尺寸，例如汽车零部件的尺寸、电子元器件的尺寸等。

• 产品缺陷检测: 机器视觉可以用于检测产品的缺陷，例如汽车焊缝的缺陷、电子元器件的缺陷等。

• 产品分拣: 机器视觉可以用于对产品进行分拣，例如根据产品的颜色、形状、尺寸等进行分拣。

• 机器人引导: 机器视觉可以用于引导机器人进行操作，例如机器人抓取、机器人焊接等。

农业领域:

• 农作物生长监测: 机器视觉可以用于监测农作物的生长状况，例如农作物的叶面积、植株高度等。

• 病虫害检测: 机器视觉可以用于检测农作物的病虫害，例如小麦锈病、水稻纹枯病等。

• 农产品采摘: 机器视觉可以用于引导机器人进行农产品采摘，例如苹果采摘、草莓采摘等。

医疗领域:

• 医学图像分析: 机器视觉可以用于分析医学图像，例如X光片、CT图像、MRI图像等，辅助医生进行诊断。

• 手术导航: 机器视觉可以用于引导手术机器人进行手术，例如机器人手术、微创手术等。

• 细胞分析: 机器视觉可以用于分析细胞图像，例如细胞形态、细胞数量等，辅助医学研究。

交通领域:

• 交通信号灯控制: 机器视觉可以用于控制交通信号灯，根据车流量的变化调整信号灯的配时。

• 违章抓拍: 机器视觉可以用于抓拍交通违章行为，例如超速行驶、闯红灯等。

• 自动驾驶: 机器视觉是自动驾驶汽车的重要传感器之一，用于识别道路上的车辆、行人、交通标志等。

安防领域:

• 人脸识别: 机器视觉可以用于人脸识别，例如门禁系统、考勤系统等。

• 目标检测: 机器视觉可以用于检测可疑目标，例如入侵检测、爆炸物检测等。

• 视频监控: 机器视觉可以用于视频监控，分析视频图像中的异常情况，例如人员聚集、车辆异常行为等。

总体而言，机器视觉技术是一种具有广阔发展前景的技术。随着技术的进步和成本的下降，机器视觉技术将在更多领域得到应用。