视觉系统具有对工件进行拍摄和处理的功能。因此，它被广泛用来取代目视检测与确认自动检测的功能，如图4－17所示。

一个高性能机器视觉图像处理主要包括如图4－18所示的过程。

（1）拍摄：能够拍取到对焦和对比度良好的图像。

（2）发送：能够将数据原封不动地快速发送至控制器。

（3）预处理／主要处理：能够将数据加工至最适于进行计算处理的图像／能够以高精度、高速的方式进行符合检测目的的处理。

（4）输出：能够与所有控制装置通过相对应的通信方式输出结果。

在工程应用上的典型的机器视觉系统：在流水线上，零件经过输送带到达触发器时，视觉系统立即进行视觉检测，拍摄零件图像；随即图像数据被传递到视觉控制器，处理器根据像素分布和亮度、颜色信息，进行运算来抽取目标的特征，如面积、长度、数量、位置等；再根据预设的判断来输出结果：尺寸、角度、偏移量、个数、合格／不合格、有／无等；通过现场总线与PLC通信，指挥执行机构（如气缸），弹出不合格产品。典型机器视觉系统如图4－19所示。

机器视觉系统的特点如下：

（1）非接触测量。对于观测者与被观测者的脆弱部件都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。在一些不适合人工操作的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。

图4－17　视觉系统的基本应用(www.daowen.com)

图4－18　图像处理的4个基本步骤

图4－19　典型机器视觉系统

（2）具有较宽的光谱响应范围。例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。

（3）连续性。机器视觉能够长时间稳定工作，使人们免除疲劳之苦。人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地进行测量、分析和识别任务。

（4）成本较低，效率很高。随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统的性价比也变得越来越高。而且，视觉系统的操作和维护费用非常低。在大批量工业生产过程中，若用人工视觉检查产品质量，其效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。

（5）机器视觉易于实现信息集成。其实现计算机集成制造的基础技术，正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于与设计信息以及加工控制信息集成。因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

（6）精度高。人眼在连续目测产品时，能发现的最小瑕疵为0.3 mm，而机器视觉的检测精度可达到千分之一英寸。

（7）灵活性好。视觉系统能够进行各种不同的测量，当应用对象发生变化以后，只需软件做相应的变化或者升级以适应新的需求即可。

（8）机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。