机器视觉系统的组成与技术应用领域?
机器视觉系统是利用机器代替人工做出检测和判断，它综合了电子、光学、机械、计算机软硬件等多种技术，涉及到计算机、图像采集、智能识别、信号处理、光机电一体化等多个领域。机器视觉系统可以提高生产的柔性和自动化程度，大大提高工业生产效率，下面就为大家简单介绍一下机器视觉的几大典型应用。
一、图像识别
图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条备裂塌码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。
二、视觉定位
视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。
三、图像检测
图像检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，一方面生产自动化程度高，人力成本占整个产品成本的比例较大，消费者对产品质量和一致性的要求也很高。另一方面其设备制造业比较发达仿圆，高科技产品所占比例较大。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛。
四、物体测量
机器视觉在工业应用中最常用与非接触式物体测量，可避免人工测量产生的误差和接触时产生的损耗，更因其具有高精度高性能的特点，大大提高了生产的效率。常见的物体测量包括：手机、五金件、齿轮、汽车零部件、PCB板、玻璃、机械、塑料等。
在物体测量方面，普密斯有多种型号机器视觉检测设备，可根据所需精度源凳和自动化程度针对性选择。
机器视觉系统的核心技术是什么？
假定你采集到符合要求的图像（这个很重要，是基础好的图像其后期的处理会节省你很多开发处理算法的工作，），那么后期针对图像的处理则是核心。图像处理过程包括一系列的有目的的过程。最终获取图像中你期望的信息。由于图像处理的应用基本是一事一议。基本上针对每个不同的应用都需要开发不同的图像处理算法或算法组合。目前尚未有具备通用能力的单一算法。
机器视觉需要相当的数学功底。个人认为在国内具有很广阔的应用前景。
个人交流QQ：1215515231
