机器视觉工作原理
机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的机器视觉特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。
机器视觉特点:
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。
在设计工业机器视觉系统时，使用数字相机还是模拟相机是最重要的决定之一。二者各有其优缺点，但归根结底要根据成本和一些关键操作因素来选择，如时了这些因素，哪一项技术更有优势就会明朗化了。对于一项应用，选择什么样的相机合适，取决于机器视觉系统想要达到什么目的，为机器视觉系统选择相机时要认真考虑相机的性能和成本，虽然模拟相机远比数字相机便宜，但它们的分辨率和图像质量较低，所以可能会被局限在要求不太高的应用中，数字相机比模拟相机昂贵，但它们的高成本可能值得为要求高速度、高准确度、高精度的应用而付出。
