マシンビジョンシステムの実用的な原則は、「マシンが目と脳で分析することで見ている」と単純に理解することができます。主に画像取得デバイス（産業カメラなど）を介してターゲット画像を取得し、画像処理アルゴリズムを通じて画像を分析および判断して、検出、識別、位置決め、測定などを実現します。以下は、マシンビジョンシステムの基本的なワークフローです。
1。コンポーネント
- 光源ターゲットオブジェクトの機能をより明確にするための安定した適切な照明を提供します。
- 工業カメラ（画像取得装置）は画像をキャプチャし、光信号を電気信号に変換します。一般的なものには、黒と白のカメラ、カラーカメラ、ラインアレイカメラ、エリアアレイカメラが含まれます。
- レンズ画像の透明度、拡大、および視野を決定し、フォーカスとイメージングに役割を果たします。
- フレームグラバー \/インターフェイス標準（USB3。0、Gige、カメラリンクなど）を使用して、カメラによってキャプチャされた画像を処理システムに送信します。
- 画像処理ユニット（通常、産業用コンピューターまたは埋め込みコンピューティングプラットフォーム）は、マシンビジョンアルゴリズムを実行して、画像を分析、判断、および決定します。
- ソフトウェアシステム画像処理ソフトウェア、アルゴリズムモジュール、ユーザーインターフェイスなどが含まれ、特定のアプリケーションタスクを完了するために使用されます。
- 実行ユニット（PLC、ロボットなど）並べ替え、欠陥のある製品の拒否、ポジショニング、アセンブリなど、処理結果に従って特定のアクションを実行します。
2。ワークフロー
- 画像の取得：カメラは特定の瞬間にターゲットオブジェクトを撮影し、レンズを介して画像を形成し、画像を収集します。
- 画像の前処理：除去、コントラストの強化、エッジ抽出、グレースケール変換など、画質を向上させます。
- 特徴の抽出と分析：ターゲット領域のエッジ、形状、色、バーコード、文字、およびその他の情報を特定します。
- 判断と出力の結果：設定された標準（サイズが適格かどうか、位置が正しいかどうかなど）に従って判断を下し、結果を制御システムに送信します。
- フィードバック制御の実行：視覚的な結果に従って、コントローラーは機械的動作（拒絶、把握、停止など）を駆動します。
3。アプリケーションフィールド
- 品質検査：製品の外観の欠陥、寸法エラーなどを検出します。
- ポジショニングガイダンス：産業用ロボットに正確な把握またはアセンブリポジションを提供します。
- 認識と分類：バーコード認識、キャラクター認識（OCR）、カラー認識など。
- 測定：サイズ、角度、平坦性などの幾何学的パラメーターの高精度測定。
