施努卡：机器视觉采集系统（机器视觉原理）

机器视觉的基本原理
       机器视觉系统是指用电脑来实现人的视觉功能，也就是用电脑来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察物件的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 

机器视觉的特点
（1）机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术，机械工程技术，控制技术，电光源 照明技术，光学成像技术，传感器技术，模拟与 数字视频技术，计算机硬件技术，人机接口技术 等这些技术在机器视觉中式并列关系，相互协调 应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。
（2）机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业 生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通 用的工业接口，能够由普通工作来操作，有较高 的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。
（3）对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要的是光， 机，电一体化的综合能力。
（4）机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精 度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技 术目前还难以应用于机器视觉，他们的发展速度 远远超过其在工业生产中的实际应用速度。
视觉传感器的关键技术。

1、光照照明技术
2、光学镜头
3、CCD摄像机
4、图像采集卡
5、视觉传感器

一个机器视觉系统大体分为了图像采集和图像处理两个部分，图像采集是工业相机与PC端通过图像采集卡相互链接，图像采集卡接收工业相机的模拟信号或数字信号，并将信号处理转换为适用于PC端的信息。目前我国在图像采集卡领域发展较为成熟。