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我国机器视觉发展现状

我国机器视觉行业的起步比较晚，集中度也不是很高，最开始主要是代理国外品牌。近几年，很多的经销商开始自主开发产品，但在行业分布、渠道分销以及成熟的自动化产品等方面还是和国外有一定差距。国内机器视觉的相对成熟的自动化产品质量以及技术含量偏低，市场也远远没有饱和。

机器视觉企业大体可以分为层开发厂商、二次开发厂商和产品代理商。国内机器视觉企业主要为国外机器视觉产品代理商和系统二次开发厂商。我国真正的机器视觉底层厂商凤毛麟角，本土机器视觉系统厂商和机器视觉系统元器件生产商存在缺失。

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对机器视觉的需求

性能与处理能力。如何提升产能，系统性能与处理能力(throughput)扮演着关键的角色。就一般机器视觉系统而言，辨率与高帧率(每秒显示帧数)就像鱼与熊掌一样，不可兼得。在一般实际的应用中，通常是辨率但低帧率或低分辨率但高帧率的应用组合。如果想要两者兼得，惟一的出路就是使用CPU处理器来补足分辨率与帧率加乘出来的结果。如何以合理的成本，取得处理性能，是系统开发人员所关心的。

产线环境。工厂的环境通常是较为恶劣的，例如在饮料生产包装的产线，系统可能会直接接触到液体。而在工具机加工的环境中，则是充满切削工件的恶劣环境。如果机器视觉系统必须就近配置在严苛的产线环境中，那么选择具备防水、防尘能力的产品才能达到该需求。

多组生产工作站。在工厂环境中，一个成品的上市，从组件的制造、半成品的取放、质量的检验到出货的包装，必须要经过层层不同的工作站。举例来说，CNC机台负责组件的车削加工，通过工业机器人的取件，通过工业相机让工件定位后，才开始进行工件的切割；完成后进入到检测的站台，进行缺陷检测；过关的成品在包装区进行出货条形码的扫读。多组生产工作站之间，如何让系统之间容易整合与沟通，是工厂是否智能化的一大关键。

软件开发环境。软件解决方案开发的难易度与整合度，是所有导入智能化系统的工程人员心中的一大担忧，也往往是决定项目成败的重要因素。如何缩短开发时间，降低系统开发成本，是重要的关键。

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机器视觉表面缺陷检测系统基本组成

主要包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理及人机接口模块。

图像获取模块由工业相机、光学镜头、光源及其夹持装置等组成，其功能是完成产品表面图像的采集。在光源的照明下，通过光学镜头将产品表面成像于相机传感器上，光信号先转换成电信号，进而转换成计算机能处理的数字信号。目前工业用相机主要基于CCD或CMOS芯片的相机。CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。

机器视觉光源直接影响到图像的质量，其作用是克服环境光干扰，保证图像的稳定性，获得对比度尽可能高的图像。目前常用的光源有卤素灯、荧光灯和发光二级管(LED)。LED光源以体积小、功耗低、响应速度快、发光单色性好、可靠性高、光均匀稳定、易集成等优点获得了广泛的应用。
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