机器视觉检测设备能有效提高检测效率，节约劳动力，降低生产成本，从而提高经济效益。然而，现在许多工厂和企业在购买测试设备后，由于操作人员缺乏经验，往往会因为生产过程中的一些小问题而影响测试设备的测试效果。机器视觉系统环境的影响：环境对机器视觉硬件的影响不仅是指对硬件本身的破坏，还会影响测量效果。例如，在温度变化的环境中，大多数工业相机可以在-5度和65度之间工作，而在实际环境中，温度过高往往会给相机成像带来噪声。机器视觉系统不过这一点可以通过改善打光方式来提升信噪比。

机器视觉的主要任务：通过图像分析，生成一组描述信息，用于图像中涉及的场景或物体。也就是说，机器视觉系统的输入是图像(或图像序列)，输出是对这些图像的感知描述。这组描述与这些图像中的对象或场景密切相关，机器视觉系统可以帮助机器完成指导机器人系统与周围环境交互的特定后续任务。举个例子：指导机器手臂按要求抓取传送带上的零件。零件的类型、位置和方向是任意的。当传送带上的零件通过上摄像头时，机器视觉系统可以通过机器视觉生成一组零件描述：类型、位置和方向，从而指导机器人手臂按要求抓取。

机器视觉系统通过光学系统将被摄对象转换为图像信号，机器视觉系统然后将图像信号传输到图像采集卡，并根据像素分布、亮度、颜色等信息转换为数字信号。图像处理单元可以有效地计算这些数字信号，并获得拍摄目标的特征值，从而指导设备根据判断结果执行相应的操作。机器视觉是用机器代替人眼来测量和判断。本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用。这些决策是通过使用光学系统、工业数码相机和图像处理工具来实现的，机器视觉系统通过指挥特定的设备来模拟人类的视觉功能并做出相应的决策。

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体包装领域，设备需要根据机器视觉获取的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并绑定，这是机器视觉工业领域视觉定位基本的应用。事实上，物体分拣应用是基于识别和检测后的一个环节，机器视觉系统通过机器视觉系统处理图像，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件外貌瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。机器视觉上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等硬件和软件供应商，中游有集成和机器设备供应商，下游应用广泛，机器视觉系统主要下游市场包括电子制造业、汽车、印刷包装、烟草、农业、医药、纺织运输等领域。

1、机器视觉测量采用亚像素级物体曲面扫描方法，满足高质量点云扫描需要。该系统使用高分辨率数字工业摄像机收集图像数据。通过光源在物体表面的条纹，任何复杂表面的密集点云都可以在几秒钟内获得（具体密度取决于被测物体的大小、摄像机的分辨率和测量距离）。一般来说，点距离为0。05-0。5mm)，该系统的分辨率从130万到500万像素不等，机器视觉系统可满足不同客户的需求。2、机器视觉测量真彩物体曲面重建方法，视觉测量设备系统采用图像纹理分析与获取技术，在进行三维数据重构的同时保持物体表面真彩显示。3、机器视觉测量全自动拼接方法。根据物体本身的纹理，不同视角的图像数据自动组合在统一的坐标系中，机器视觉系统从而获得三维图像的整体扫描数据。扫描纹理丰富的物体时，系统可以完成拼接功能，不需要在物体表面粘贴任何参考点，大大提高了拼接效率。