高速相機

按照不同標準可分為：標準分辨率數字相機和模擬相機等 。要根據不同的實際應用場合選不同的相機和高分辨率相機：

按成像色彩劃分，可分為彩色相機和黑白相機；

按分辨率劃分，像素數在38萬以下的為普通型，像素數在38萬以上的高分辨率型；

按光敏面尺寸大小劃分，可分為1/4、1/3、1/2、1英寸相機；

按掃描方式劃分，可分為行掃描相機（線陣相機）和面掃描相機（面陣相機）兩種方式；（面掃描相機又可分為隔行掃描相機和逐行掃描相機）；

按同步方式劃分，可分為普通相機（內同步）和具有外同步功能的相機等。

圖像采集卡

圖像采集卡只是完整的機器視覺系統的一個部件，但是 它扮演一個非常重要的角色。圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口：黑白、彩色、模擬、數字等等。

比較典型的是PCI或AGP兼容的捕獲卡，可以將圖像迅速地傳送到計算機存儲器進行處理。有些采集卡有內置的多路開關。例如，可以連接8個不同的攝像機，然后告訴采集卡采用那一個相機抓拍到的信息。有些采集卡有內置的數字輸入以觸發采集卡進行捕捉，當采集卡抓拍圖像時數字輸出口就觸發閘門。

視覺處理器

視覺處理器集采集卡與處理器于一體。以往計算機速度較慢時，采用視覺處理器加快視覺處理任務。采集卡傳輸圖像到存儲器，進而計算分析。當前主流配置的PLC，且配置較高，視覺處理器已經幾乎退出市場。

應用案例

在布匹的生產過程中，像布匹質量檢測這種有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，在現代化流水線后面常常可看到很多的檢測工人來執行這道工序，給企業增加巨大的人工成本和管理成本的同時，卻仍然不能保證100 %的檢驗合格率（即“零缺陷”）。對布匹質量的檢測是重復性勞動，容易出錯且效率低。

流水線進行自動化的改造，使布匹生產流水線變成快速、實時、準確、高效的流水線。在流水線上，所有布匹的顏色、及數量都要進行自動確認（以下簡稱“布匹檢測”）。采用機器視覺的自動識別技術完成以前由人工來完成的工作。在大批量的布匹檢測中，用人工檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。

特征提取辨識

一般布匹檢測（自動識別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標準圖像，在此基礎上設定一定標準；然后拍攝被檢測的圖像，再將兩者進行對比。但是在布匹質量檢測工程中要復雜一些：

1． 圖像的內容不是單一的圖像，每塊被測區域存在的雜質的數量、大小、顏色、位置不一定一致。

2． 雜質的形狀難以事先確定。

3． 由于布匹快速運動對光線產生反射，圖像中可能會存在大量的噪聲。

4． 在流水線上，對布匹進行檢測，有實時性的要求。

由于上述原因，圖像識別處理時應采取相應的算法，提取雜質的特征，進行模式識別，實現智能分析。

Color檢測

一般而言，從彩色CCD相機中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說每一個像素都由紅（R）綠（G）藍（B）三個成分組成，來表示RGB色彩空間中的一個點。問題在于這些色差不同于人眼的感覺。即使很小的噪聲也會改變顏色空間中的位置。所以無論我們人眼感覺有多么的近似，在顏色空間中也不盡相同。基于上述原因，我們需要將RGB像素轉換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們人眼的感覺盡可能的與顏色空間中的色差相近。

Blob檢測

根據上面得到的處理圖像，根據需求，在純色背景下檢測雜質色斑，并且要計算出色斑的面積，以確定是否在檢測范圍之內。因此圖像處理軟件要具有分離目標，檢測目標，并且計算出其面積的功能。

Blob分析（Blob Analysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析，該連通域稱為Blob。經二值化（Binary Thresholding）處理后的圖像中色斑可認為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標，并可計算出目標的數量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關斑點間的拓撲結構。在處理過程中不是采用單個的像素逐一分析，而是對圖形的行進行操作。圖像的每一行都用游程長度編碼（RLE）來表示相鄰的目標范圍。這種算法與基于象素的算法相比，大大提高處理速度。

結果處理和控制

應用程序把返回的結果存入數據庫或用戶指定的位置，并根據結果控制機械部分做相應的運動。

根據識別的結果，存入數據庫進行信息管理。以后可以隨時對信息進行檢索查詢，管理者可以獲知某段時間內流水線的忙閑，為下一步的工作作出安排；可以獲知內布匹的質量情況等等。

應用現狀

在國外，機器視覺的應用普及主要體現在半導體及電子行業，其中大概40%-50%都集中在半導體行業。具體如PCB印刷電路：各類生產印刷電路板組裝技術、設備；單、雙面、多層線路板，覆銅板及所需的材料及輔料；輔助設施以及耗材、油墨、藥水藥劑、配件；電子封裝技術與設備；絲網印刷設備及絲網周邊材料等。SMT表面貼裝：SMT工藝與設備、焊接設備、測試儀器、返修設備及各種輔助工具及配件、SMT材料、貼片劑、膠粘劑、焊劑、焊料及防氧化油、焊膏、清洗劑等；再流焊機、波峰焊機及自動化生產線設備。電子生產加工設備：電子元件制造設備、半導體及集成電路制造設備、元器件成型設備、電子工模具。機器視覺系統還在質量檢測的各個方面已經得到了廣泛的應用，并且其產品在應用中占據著舉足輕重的地位。除此之外，機器視覺還用于其他各個領域。

而在中國，視覺技術的應用開始于90年代，因為行業本身就屬于新興的領域，再加之機器視覺產品技術的普及不夠，導致以上各行業的應用幾乎空白。目前國內機器視覺大多為國外品牌。國內大多機器視覺公司基本上是靠代理國外各種機器視覺品牌起家，隨著機器視覺的不斷應用，公司規模慢慢做大，技術上已經逐漸成熟。

隨著經濟水平的提高，3D機器視覺也開始進入人們的視野。3D機器視覺大多用于水果和蔬菜、木材、化妝品、烘焙食品、電子組件和醫藥產品的評級。它可以提高合格產品的生產能力，在生產過程的早期就報廢劣質產品，從而減少了浪費節約成本。這種功能非常適合用于高度、形狀、數量甚至色彩等產品屬性的成像。

在行業應用方面，主要有制藥、包裝、電子、汽車制造、半導體、紡織、煙草、交通、物流等行業，用機器視覺技術取代人工，可以提供生產效率和產品質量。例如在物流行業，可以使用機器視覺技術進行快遞的分揀分類，不會出現大多快遞公司人工進行分揀，減少物品的損壞率，可以提高分揀效率，減少人工勞動。