1.定义：机器视觉是使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、定位、识别、测量等功能。

2.结构：一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（CCD相机和CMOS相机）、图像处理器（硬件）、图像处理软件、显示器、执行单元等。

机器视觉系统通过图像采集硬件，将被检测目标转换成图像信号，并传达给专用的图像处理系统。图像处理系统根据像素亮度、颜色分布等信息，进行目标特征的抽取，并进行相应的判断，进而根据结果来控制现场的设备。机器视觉系统综合了光学、数字图像处理、模式识别、光机电一体化等多个领域。

3.机器视觉的优势

机器视觉系统具有高效率、速度快、精度高等特点。在大批量工业生产过程中，如果用人工检查产品质量，往往效率低、成本高且精度不高。用机器视觉检测可以大幅度提高检测效率和生产的自动化程度。

同时，在一些不适合人工作业的危险工作环境或工人视觉难以满足要求的场合中，也常用机器视觉来代替人工视觉，如核电站监控、晶圆缺陷检测。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术之一。正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理及信息集成。因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛用于装配定位、产品质量检测、产品识别、产品尺寸测量等方面。

机器视觉系统还具有很高的分辨精度，机器视觉系统与被检测对象无接触，非常安全可靠。理论上，人眼观察不到的范围，机器视觉系统也可以观察，例如红外、微波、超声波，机器视觉则可以利用这方面的传感器将这些人眼不可见的形成图像。因此，人眼无法长时间观察的对象，机器视觉也可以长时间的工作。
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