机器视觉边缘检测算法步骤： 1、滤波： 边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声比较敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，因此，增强边缘和降低噪声之间需要折中。 2、增强： 增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有明显变化的点突显出来。边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。 3、检测： 在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。较简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。 4、定位： 如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。机器视觉也可以达到自动定位等目的，以及产品质量控制。深圳高性能机器视觉设备
机器视觉用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如极小二乘法匹配之类的数值计算程序。珠海工业控制机器视觉设备机器视觉检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差。
智能相机的发展预示了集成产品增多的趋势，智能相机是在一个单独的盒内集成了处理器、镜头、光源、输入/输出装置及以太网，电话和PDA推动了更快、更便宜的精简指令集计算机(RISC)的发展，这使智能相机和嵌入式处理器的出现成为可能。同样，现场可编程门列阵(FPGA)技术的进步为智能相机增添了计算功能，并为PC机嵌入了处理器和高性能桢采集器，智能相机结合处理大多数计算任务的FPGA，DSP和微处理器则会更具有智能性。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，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统普遍地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
应用程序把返回的结果存入数据库或用户指定的位置，并根据结果控制机械部分做相应的运动。根据识别的结果，存入数据库进行信息管理。以后可以随时对信息进行检索查询，管理者可以获知某段时间内流水线的忙闲，为下一步的工作作出安排；可以获知内布匹的质量情况等等。而在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。高精度为1μm，比传统的人眼检测精度高，不易被人眼无法识别，也不易漏掉次品。
机器视觉系统基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以很大提高生产的效率和自动化程度。如今，中国正成为世界机器视觉发展活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。根据自动装卸机制，可以实现分工或单站检测。福建工业控制机器视觉
用于塑料零件尺寸和外观检测的机器视觉，可以称为塑料零件尺寸和外观检测设备。深圳高性能机器视觉设备
机器视觉照明：如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。深圳高性能机器视觉设备
