機器視覺自動化檢測系統中的控制技術
機器視覺在自動化測量系統中的應用日益普及。其原因是越來越多的信息需要從相機中提取，而不是從一個專用傳感器中提取。相機可以用于提取溫度信息、測量尺寸，并檢查對象存在與否，同時也提供了許多其它有用的信息。這使其廣泛應用于質量檢測、機械控制和機器人引導等應用中，所有這些應用在選擇控制硬件和軟件時都有獨特的需求和挑戰。
機器視覺系統主要研究用計算機來模擬人的視覺功能，通過攝像機等得到圖像，然后將它轉換成數字化圖像信號，再送入計算機，利用軟件從中獲取所需信息，做出正確的計算和判斷，通過數字圖像處理算法和識別算法，對客觀世界的三維景物和物體進行形態和運動識別，根據識別結果來控制現場的設備動作。從功能上來看，典型的機器視覺系統可以分為：圖像采集部分、圖像處理部分和運動控制部分，計算機視覺是研究試圖建立從圖像或者多維數據中獲取“所需信息”的人工智能識別系統。正廣泛地應用于醫學、軍事、工業、3C電子（手機中框平面度檢測）等諸多領域中。
強大的處理能力可以直接影響可運行的算法以及視覺系統做出決策的速度。單相機條碼檢測系統所需的處理能力顯然比多相機立體視覺系統要低得多。此外，I/O或閉環運動控制等機器視覺系統需要更高的處理能力來確保視覺組件以及I/O和運動控制組件可以穩定地運行。為了減少圖像處理時間，一些廠商現在使用同構處理來運行視覺算法。
圖像采集所使用的相機數量和通信總線類型也會影響控制器的選擇，在您選擇了應用所需的相機后，請確?？刂破髂軌蛑С窒鄼C所使用的通信總線。
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