視覺處理器視覺處理器集采集卡與處理器于一體。以往計算機速度較慢時，采用視覺處理器加快視覺處理任務。采集卡傳輸圖像到存儲器，進而計算分析。另一方面，環(huán)境光有可能影響圖像的質(zhì)量，所以可采用加防護屏的方法來減少環(huán)境光的影響。當前主流配置的PLC，且配置較高，視覺處理器已經(jīng)幾乎退出市場。機器選型編輯在機器視覺系統(tǒng)中，獲得一張高質(zhì)量的可處理的圖像是至關(guān)重要。系統(tǒng)之所以成功，首先要保證圖像質(zhì)量好，特征明顯。一個機器視覺項目之所以失敗，大部分情況是由于圖像質(zhì)量不好，特征不明顯引起的。要保證好的圖像，必須要選擇一個合適的光源。

光源選型基本要素：對比度：對比度對機器視覺來說非常重要。機器視覺應用的照明的的任務就是使需要被觀察的特征與需要被忽略的圖像特征之間產(chǎn)生對比度，從而易于特征的區(qū)分。對比度定義為在特征與其周圍的區(qū)域之間有足夠的灰度量區(qū)別。同樣，現(xiàn)場可編程門列陣(FPGA)技術(shù)的進步為智能相機增添了計算功能，并為PC機嵌入了處理器和楨，智能相機結(jié)合處理大多數(shù)計算任務的FPGA，DSP和微處理器則會更具有智能性。好的照明應該能夠保證需要檢測的特征突出于其他背景。亮度：當選擇兩種光源的時候，的選擇是選擇更亮的那個。當光源不夠亮時，可能有三種不好的情況會出現(xiàn)。，相機的信噪比不夠；由于光源的亮度不夠，圖像的對比度必然不夠，在圖像上出現(xiàn)噪聲的可能性也隨即增大。其次，光源的亮度不夠，必然要加大光圈，從而減小了景深。另外，當光源的亮度不夠的時候，自然光等隨機光對系統(tǒng)的影響會。

Color檢測一般而言，從彩色CCD相機中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說每一個像素都由紅（R）綠（G）藍（B）三個成分組成，來表示RGB色彩空間中的一個點。實踐表明，只用自底向上的分析太困難，必須同時采用自頂向下，即把目標分為若干子目標的分析方法，運用啟發(fā)式知識對對象進行預測。問題在于這些色差不同于人眼的感覺。即使很小的噪聲也會改變顏色空間中的位置。所以無論我們?nèi)搜鄹杏X有多么的近似，在顏色空間中也不盡相同?；谏鲜鲈?，我們需要將RGB像素轉(zhuǎn)換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們?nèi)搜鄣母杏X盡可能的與顏色空間中的色差相近。

⒈ 基于機器視覺的儀表板總成智能集成測試系統(tǒng)EQ140-Ⅱ汽車儀表板總成是中國某汽車公司生產(chǎn)的儀表產(chǎn)品，儀表板上安裝有速度里程表、水溫表、表、電流表、信號報等，其生產(chǎn)批量大，出廠前需要進行一次質(zhì)量終檢。檢測項目包括：檢測速度表等五個儀表指針的指示誤差；檢測24個信號報和若干照明9燈是否損壞或漏裝。在線測量在線測量就是在生產(chǎn)線上對產(chǎn)品進行檢測，這樣可以及時地得到產(chǎn)品的測量信息，并實時反饋給生產(chǎn)設(shè)備，來改進工藝、提高制造精度、降低廢品率，為實現(xiàn)產(chǎn)品制造的零廢品控制提供了可能。一般采用人工目測方法檢查，誤差大，可靠性差，不能滿足自動化生產(chǎn)的需要?；跈C器視覺的智能集成測試系統(tǒng)，改變了這種現(xiàn)狀，實現(xiàn)了對儀表板總成智能化、全自動、、快速質(zhì)量檢測，克服了人工檢測所造成的各種誤差，大大提高了檢測效率。