光学设计是机器视觉系统的关键

仔细研究待分析的物体有助干确定适当的系统设计。

机器视觉系统具有极大的吸引力，因为它能避免重复的测量，同时又能提高产量，增加响应时间。虽然研究界已在钻研光学平行处理技术，但基本的机器视觉检查系统仍然包含一块透镜、一台摄像机、以及把处理与算法做在一起的一块图像处理电路。由于光具在高级的机器视觉系统中常常是一种限制因素，有关光学定律的知识和使用使得系统的设计者能够最大程度地提高系统的性能。一般说来，透镜是用来放大的，也是为此而设计的。

机器视觉的应用可从半导体检查一直到自动引导系统。在本文中，机器视觉意味着这样一种行为：通过透镜/摄像机组合系统获取目标的一张图像，然后以数字方式处理这张图像以便对目标的某一特征进行定位并对其采取揩施(见图1 )。此外，本文的讨论只限于基于图案识别的检查任务，在此应用中，终端用户需要对生产流水线中的产品缺陷进行快速的自动定位。

图1.机器视觉系统的基本构件包括透镜、摄像机和成像电路板。为了处理图像并把它转变成有用的格式，数字处理系统和算法是必不可少的

机器视觉检查的基本方法包括照明被检查的物体，用透镜系统在摄像机上产生物体的一张图像，然后把图像传输给一个图像处理器。这种处理器经程序编排后可执行任何数量的图像处理;常见的处理器与一个样板匹配。处理器把图像逐点与样板作比较，任何显著的差异都会触发警报，被检查的产品就会被舍弃（见图2）。

图2.许多机器视觉系统使用一种样板匹配范例，在这种范例中，样板(左)与获得的一张图像(右)进行比较。不匹配的部件会被指出，同时由控制系统发出警报以提醒操作人员