机器视觉基本架构有哪些？机器视觉基本架构

　　自动化集成系统配套服务商-日弘智能今天为大家讲讲机器视觉基本架构有哪些？机器视觉基本架构。机器视觉起源于上世纪50年代 —— Gilson提出了“光流”这一概念，并基于相关统计模型发展了逐像素的计算模式，标志着2D影像统计模式的发展。

　　相对于人类视觉而言，机器视觉在量化程度、灰度分辨力、空间分辨力和观测速 度等方面存在显著优势。其利用相机、镜头、光源和光源控制系统采集目标物体 数据，借助视觉控制系统、智能视觉软件和数据算法库进行图形分析和处理，软 硬系统相辅相成，为下游自动化、智能化制造行业赋予视觉能力。

　　随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的发展，机器视觉性能优势进一步提升，应用领域也向多个维度延伸。

　　国内机器视觉起步晚，目前处于快速成长期。国内机器视觉源于上世纪80年代的第一批技术引进。自1998年众多电子和半导体工厂落户广东和上海开始，机器视觉生产线和高级设备被引入我国，诞生了国际机器视觉厂商的代理商和系统集成商。

　　随着全球制造中心向我国转移，目前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视 觉领域应用市场。据中国视觉产业联盟，2018年我国机器视觉行业销售额达到83亿元，较2013年翻了3倍，年复合增长率达33.54%。

　　机器视觉基本架构

　　机器视觉(Machine Vision)是指通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理 真实物体的图像，分析后获取所需信息或用于控制机器运动的装置。通俗地说， 机器视觉就是用机器代替人眼。机器视觉模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别 和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作。

　　五大模块构筑机器视觉系统：按照信号的流动顺序，机器视觉系统主要包括光学 成像、图像传感器、图像处理、IO和显示等五大模块。

　　· 光学成像模块设计合理的光源和光路，通过镜头将物方空间信息投影到像方，从而获取目标物体的物理信息;

　　· 图像传感器模块负责信息的光电信号转换，目前主流的图像传感器分为CCD与CMOS两类;

　　· 图像处理模块基于以CPU为中心的电路系统或信息处理芯片，搭配完整的图像处理方案和数据算法库，提取信息的关键参数;

　　· IO模块输出机器视觉系统的结果和数据;

　　· 显示模块方便用户直观监测系统的运行过程， 实现图像的可视化。

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