機器視覺原理： 用機器代替人眼來做測量和判斷， 機器視覺系統是通過機器視覺產品將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。
機器視覺前端采集設備分類：
按類型分：面陣式攝像機，線陣式攝像機
面陣式攝像機按功能分類：高速攝像機，高清晰度（4K/8K）攝像機，智能AI攝像機。
機器視覺的實際應用：
在工業上的實際應用
1、定位：
雙目相機通過圖像轉化和幾何算法，確定物體的二維、三維坐標，通過分析軟件轉化得到物體的實際位置。
目標定位是機器視覺應用的非常關鍵的第一步。
2、識別：
圖像識別技術是指對圖像進行對象識別，以識別不同模式的目標和對象的技術
包括：人臉識別、車牌識別、字符識別、顏色識別等。
例罐號識別：
罐號識別系統組成為：字符預處理、字符分割、細化處理、字符特征提取、神經網絡訓練。
例人臉識別：
人臉識別系統主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
3、測量：
通過設計由目標與背景圖像分割、目標圖像增強、基于形態學的圖像降噪、目標特征提取和測量組成的層析圖像處理方案。對處于高壓、中溫、擠出加工密閉空間中物料(目標)進行了計算機層析圖像測量法的實驗。
例長度測量
4、檢測：
采集設備根據像素分布和亮度、灰度、顏色等信息，轉變成數字化信號，通過分析這種信號來抽取目標的特征，進而做到檢測的目的。
例皮帶跑偏檢測
殘次品檢測
