机器视觉系统的附件是什么？

图像处理系统：光学文本，识别系统，自动化/机器人技术，红外图像系统。

机器视觉集成：字符处理和识别系统，自动化/机器人技术，红外图像系统，烟草，钞票印刷，电子组装，质量检查，自动识别（OCR / OCV），测量，智能视觉，表面检查，印刷，包装，复杂的在线工业物体视觉，汽车制造，车牌，生物识别，医疗检查，光学检查等系统。

机器视觉技术是一种融合了现代计算机，光学和电子技术的高科技系统。机器视觉技术通过计算机处理系统拍摄的图像，分析其中的信息，并做出相应的判断，然后向设备发出控制指令。机器视觉系统的特定应用需求差异很大，视觉系统本身也可能具有许多不同的形式，但是它们都包含以下过程：

图像采集使用光源照亮要观察的对象或环境，通过光学成像系统采集图像，然后通过照相机和图像采集卡将光学图像转换为数字图像。这是机器视觉系统的前端和信息源。

图像处理和分析计算机通过图像处理软件处理图像，分析并获得有用的信息。例如，PCB板的图像中是否存在断路，纺织品的图像中是否存在缺陷，文档的图像中包含什么文字等。这是整个机器的核心视觉系统。

然后，通过机器视觉程序判断和控制图像处理获得的信息将用于判断对象（被测对象，环境），并形成相应的控制命令，并将其发送到相应的组织。例如，在捕获的零件图像中，计算零件的尺寸是否与标准一致，如果零件不一致，则会发出警报，标记或拒绝。

在整个过程中，将被测对象的信息反映为图像信息，然后进行分析，从中获得特征描述信息，然后根据所获得的特征进行判断和采取行动。典型的机器视觉系统通常包括：光源，光学成像系统，相机，图像采集卡，图像处理硬件平台，图像和视觉信息处理软件，通信模块。

通常，成功的机器视觉解决方案需要专注于图像采集（包括光源，光学成像，数字图像采集和传输），图像处理和分析的关键技术。

机器视觉系统是光电计算机的高度集成的系统，其性能不仅取决于特定的环节。每个环节都是完美的，并不一定意味着最终的性能令人满意。系统分析和设计是机器视觉系统开发的难点和基础，也是许多开发人员不擅长并亟待加强的事情。