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图像采集单元包含光源、镜头、相机、图像采集卡等。图像获取是机器视觉检测的一步，实际上就是将待测目标的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的图像数据，并传送给图像处理单元；

图像处理和分析单元的---为图像处理分析软件。它包含图像增强与校正、图像分割、特征提取、图像识别与理解等。6、易操作：机器视觉系统提供模块化和以点、线、弧等基本元素为基础的客户自定义测量两种测量方式，而且软件系统界面简洁，功能设置方便易学，就算是普通员工经过短期培训后，就可以熟练操作。同时输出目标的评判、规格测量等分析结果给控制与执行单元。好的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测，并限度地减少对硬件系统的依赖性，做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。

控制与执行单元包含电传与机械设备。对于整个机器视觉系统而言，---目的就是为了---产品，剔除掉---品。9、智能化：随着制造业转型升级步伐加快，机器视觉技术与产品的需求逐步提高，应用领域逐渐扩大，机器视觉将融合3d监测、彩像处理、-、运动控制、---络等多种技术，由单一的检测、定位、测量功能向大数据分析、智能控制方向发展。因此控制与执行单元也就成为机器视觉检测尤为关键的一环，图像分析结果输出至图像界面，或通过电---元传递给机械单元执行相关操作，如报警、剔除等，或者是通过机械臂直接执行抓举、分拣等动作。

图像的分割

图像分割是将图像分成若---分，每一部分对应于某一物体表面，在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。某本质是将像素进行分类。5、机器视觉能够帮助提高用户对制造商产品的信心，并且增加销售量。分类的依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。图像分割是图像处理技术的基本方法之一，应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。

图像分割主要有两种方法：一是鉴于度量空间的灰度阈值分割法。它是根据图像灰度直方图来决定图像空间域像素聚类。但它只利用了图像灰度特征，并没有利用图像中的其它有用信息，使得分割结果对噪声十分敏感；二是空间域区域增长分割方法。它是对在某种---如灰度级、组织、梯度等具有相似性质的像素连通集构成分割区域，该方法有---的分割效果，但缺点是运算复杂，处理速度慢。具有---显示装置的显示单元，用于至少显示编写步骤的一种指导。其它的方法如边缘踪法，主要着眼于保持边缘性质，---边缘并形成闭合轮廓，将目标分割出来；锥体图像数据结构法和标记松弛迭代法同样是利用像素空间分布关系，将边邻的像素作合理的归并。而基于知识的分割方法则是利用景物的先验信息和统计特性，首先对图像进行初始分割，抽取区域特征，然后利用领域知识推导区域的解释，后根据解释对区域进行合并。

人力成本的不断提升，促使机器视觉产业进一步发展。近年来，各地低工资标准的不断提高，使人工和管理成本成为制造型企业大的成本支出。机器视觉检测系统检测产品具有直观、友好的用户界面，同时软件预先设计方案简化了机器视觉在工业应用中的配置。随着现代工业自动化技术日趋成熟，越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉，取代人工来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提率并降低成本，从而实现生产效率的较大化。

近年来，机器视觉软硬件技术不断取得突破，以工业相机、图像采集卡、光源及图像处理软件为---的视觉产品日益完善，成本也在继续下降，促成了工业视觉水平的加速发展。同时，机器视觉与多种技术融合逐步深入，不断提升智能制造自动化水平。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。而制造业转型升级步伐加快，机器视觉技术与产品的需求逐步增加，应用领域逐渐扩大，将推动企业加速发展产品功能---，以满足用户个性化需求。

随着中国配套基础不断建设和完善以及各行业对技术、资金的累计，各行业逐渐对机器视觉行业的重视。其中---的就是很多---院校已经开设了机器视觉行业相关。心轴部分主要应用了阴影投射原理测试，来实现尺寸和形位公差的测试。随着制药、饮料、食品饮料需求的不断扩大，以及人工成本的不断上升，机器视觉行业必将迎来一个质的跨越。

促成行业大发展的主要有以下几个因素，首先是需求大，随着制造行业的不断---升级，对机器视觉检测的需求也在不断扩大，自动化生产到检测到包装和运输正在不断融合。影像测量仪是建立在ccd数位影像的基础上，依托于计算机屏幕测量技术和空间几何运算的---软件能力而产生的，集光学、机械、电子、计算机图像处理技术于一体的---、高---性的测量仪器。第二是成本制约，随着人工、原材料成本的不断上涨，制造行业在不断的寻求一种可替代的途径来降低生产成本，在这种诉求下，机器视觉技术的不断累积以及发展，刚好迎合了这种诉求，随着机器视觉自动化技术的不断发展，肯定会有越来越多的企业会选择用机器视觉自动化来代---工。第三，技术驱动，任何行业的发展都离不开技术的支持，机器视觉行业同样如此，随着软件算法的不断成熟机器视觉行业的从业人员不断增加，迎来了使用成本的不断下降，必然会促成机器视觉行业的大发展。

每个行业都会有一个快速上升期，这个上升期是随着从业人员的不断增加而快速递增的，现在机器视觉行业从业人员正迎来了的蓬勃发展，2018年必将是机器视觉行业的---年。