（5）工作过程：视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果(如尺寸数据)。通常，机器视觉测试就是用机器代替肉眼来做测量和判断.首先采用CCD照相机将被摄取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。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如：面积、长度、数量、位置等。最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。

2.2 机器视觉的应用

视觉技术的最大优点是与被观测对象无接触，因此，对观测与被观测者都不会产生任何损伤，十分安全可靠，这是其它感觉方式无法比拟的。理论上，人眼观察不到的范围机器视觉也可以观察，例如红外线、微波、超声波等，而机器视觉则可以利用这方面的传感器件形成红外线、微波、超声波等图像。另外，人无法长时间地观察对象，机器视觉则无时间限制，而且具有很高的分辨精度和速度。所以，机器视觉应用领域十分广泛，可分为工业、科学研究、军事和民用4 大领域。论文网

随着电子技术、计算机软硬件技术、图像处理及与人类视觉相关技术的迅速发展，机器视觉技术在理论和实践上都取得了重大的发展，在我国工业、农业、医学、机器人导航、卫星遥感等领域的应用越来越广泛，下面就机器视觉技术在这些领域的应用概况进行阐述。

（1）工业领域

工业领域是机器视觉应用中比重最大的领域，按照功能又可以分成4 类：产品质量检测、产品分类、产品包装、机器人定位。其应用行业包括印刷包装、汽车工业、半导体材料/元器件/连接器生产、药品/食品生产、烟草行业、纺织行业等。下面以纺织行业为例具体阐述机器视觉在工业领域的应用。[9]

在纺织企业中，视觉检测是工业应用中质量控制的主要组成部分，用机器视觉代替人的视觉可以克服人工检测所造成的各种误差，大大提高检测精度和效率。正是由于视觉系统的高效率和非接触性，机器视觉在纺织检测中的应用越来越广泛，在许多方面已取得了成效。

机器视觉可用于检测与纺织材料表面有关的性能指标见表1-1。目前主要的研究内容可分为3 大类:纤维、纱线、织物。由于织物疵点检测(在线检测)需要很高的计算速度, 因此， 设备费用比较昂贵。目前国内在线检测的应用比较少，主要应用是离线检测(如表1)，主要的检测有纺织布料识别与质量评定、织物表面绒毛鉴定、织物的反射特性、合成纱线横截面分析、纱线结构分析等.此外还可用于织物组织设计、花型纹板、棉粒检测、分析纱线表面摩擦。

表1-1　离线检测内容

纤维取向度 纱线细度  绸类织物的起皱效果

纤维直径(熔喷纺) 纱线均匀度 绸类织物的反射特性

棉网均匀度    纱线混纺不均      织物外观的综合评定

棉纤维成熟度  西服外观质量

羊毛、羊绒鳞片结构 分析织物疵点

高分子纤维截面分析 地毯变旧程度

（2）民用领域

机器视觉技术可用在智能交通、安全防范、文字识别、身份验证、医疗设备等方面。在医学领域，机器视觉用于辅助医生进行医学影像的分析，主要利用数字图像处理技术、信息融合技术对X射线透视图、核磁共振图像、C T 图像进行适当叠加，然后进行综合分析，以及对其它医学影像数据进行统计和分析。 机器视觉的汽车发动机缸体字符读取(3):http://www.751com.cn/tongxin/lunwen_72602.html