机器视觉系统一般是由：机器视觉光源，光学镜头，工业相机，传感器，图像分析处理软件，通讯接口等组成的。
1、光源：在目前的机器视觉应用系统中，好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键，光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量，在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别。其中 LED 光源凭借其诸多的优点在现代机器视觉系统中得到越来越多的应用
2、光学镜头：光学镜头相当于人眼的晶状体，在机器视觉系统中非常重要。镜头的主要性能指标有焦距、光阑系数、倍率、接口等。
3、相机：相机是机器视觉系统获取原始信息的最主要部分，目前主要使用的CMOS相机和CCD相机。目前 CCD 摄像机以其小巧、可靠、清晰度高等特点在商用与工业领域都得到了广泛地使用。
4、图像采集卡：在基于 PC 机的机器视觉系统中，图像采集卡是控制摄像机拍照，完成图像采集与数字化，协调整个系统的重要设备。
5、视觉传感器：基于 PC 机的机器视觉系统结构没有模块化，安装不方便，可移植性差，特别是与工业广泛使用的PLC 接口比较麻烦。从软件和硬件开发两个方面来考虑，都需要一种更适合工业需求的机器视觉组件。目前国外已经开发出了一种叫做视觉传感器的模块化部件。这种视觉传感器集成了光源、摄像头、图像处理器、标准的控制与通讯接口，自成为一个智能图像采集与处理单元，内部程序存储器可存储图像处理算法，并能使用 PC 机，利用专用组态软件编制各种算法下载到视觉传感器的程序存储器中。视觉传感器将 PC 的灵活性，PLC 的可靠性、分布式网络技术结合在一起。用这样的视觉传感器和PLC 可以更容易地构成机器视觉系统。
详情请参考普密斯光学
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