什么是机器视觉？

机器视觉是一种利用计算机和数字图像处理技术

来模拟和实现人类视觉系统的技术。

它旨在使计算机能够“看”和理解图像或视频，并从中提取有用的信息。

机器视觉系统通常包括以下主要组成部分：

1. 图像采集：使用摄像机或其他图像传感器来捕捉现实世界中的图像或视频。

2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强对比度、图像校正等，以提高后续处理的准确性和效果。

3. 特征提取：从图像中提取出有用的特征，例如边缘、角点、纹理等，以便后续的分析和识别。

4. 目标检测与识别：通过比对和匹配图像中的特征，识别出图像中的目标物体或特定的模式。

5. 图像分割：将图像分割成不同的区域或对象，以便对每个区域进行进一步的分析和处理。

6. 三维重建：基于多个图像或视频序列，通过计算几何关系和深度信息，实现对场景的三维重建和建模。

机器视觉在许多领域都有广泛的应用，包括工业自动化、医学影像分析、智能交通、安防监控、机器人导航和虚拟现实等。它可以帮助机器实现对物体、场景和动作的感知和理解，从而实现更智能、自动化和高效的系统和应用。

机器视觉打光的原理？

机器视觉打光的原理是通过合理的光源安排和光照控制，提供适合图像采集和处理的光照条件，以优化图像质量和提高目标检测、识别的准确性。

以下是机器视觉打光的一些原理和方法：

1. 光源选择：选择合适的光源类型，如白光LED、激光等，根据应用场景和需求选择合适的光源亮度、颜色温度等参数。

2. 光源布置：根据目标物体的形状、表面特性以及机器视觉系统的视野和角度，合理布置光源的位置和方向，以避免阴影和反光等问题。

3. 光照均匀性：保证光照在整个视野范围内均匀分布，避免出现明暗不均的情况，以确保图像的一致性和可比性。

4. 消除反射：对于有反射表面的目标物体，采取措施消除或减少反射光线的干扰，如使用偏振滤光片、使用适当的光源角度等。

5. 抑制阴影：通过合理的光源布置和角度选择，尽量减少阴影的产生，避免阴影对图像的干扰。

6. 色彩平衡：根据应用需求，控制光源的颜色温度，确保图像的色彩准确性和一致性。

7. 光源控制：根据具体应用需求，对光源进行调光、调色等控制，以适应不同物体和环境条件下的图像采集要求。

通过合理的机器视觉打光原理和方法，可以提高图像的质量和一致性，进而提高机器视觉系统的性能和准确性。