參考如下例子：有一臺 1/3” C 型安裝的 CCD 攝像機（水平方向為 4.8 毫米）,。物體到鏡頭前部的距離為 12”（305 毫米）,。視野或物體的尺寸為2.5”（64 毫米）。換算系數(shù)為 1” = 25.4 毫米（經過圓整）,。FL = 4.8 毫米 x 305 毫米 / 64 毫米FL = 1464 毫米 / 64 毫米FL = 按 23 毫米鏡頭的要求FL = 0.19” x 12” / 2.5”FL = 2.28” / 2.5”FL = 0.912” x 25.4 毫米/inchFL = 按 23 毫米鏡頭的要求注：勿將工作距離與物體到像的距離混淆,。工作距離是從工業(yè)鏡頭前部到被觀察物體之間的距離。而物體到像的距離是 CCD 傳感器到物體之間的距離,。計算要求的工業(yè)鏡頭焦距時,，必須使用工作距離當前主流配置的PLC,，且配置較高，視覺處理器已經幾乎退出市場,。浦東新區(qū)工業(yè)機器視覺系統(tǒng)配件

電子封裝技術與設備,；絲網印刷設備及絲網周邊材料等。SMT表面貼裝：SMT工藝與設備,、焊接設備,、測試儀器、返修設備及各種輔助工具及配件,、SMT材料,、貼片劑、膠粘劑,、焊劑,、焊料及防氧化油、焊膏,、清洗劑等,；再流焊機、波峰焊機及自動化生產線設備,。電子生產加工設備：電子元件制造設備,、半導體及集成電路制造設備、元器件成型設備,、電子工模具,。機器視覺系統(tǒng)還在質量檢測的各個方面已經得到了廣泛的應用，并且其產品在應用中占據(jù)著舉足輕重的地位,。除此之外,，機器視覺還用于其他各個領域。奉賢區(qū)進口機器視覺系統(tǒng)執(zhí)行標準圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,，進而根據(jù)判別的結果來控制現(xiàn)場的設備動作,。

機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。簡單說來,，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷,。機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號,，傳送給**的圖像處理系統(tǒng),，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度,、顏色等信息,，轉變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結果來控制現(xiàn)場的設備動作。機器視覺是一項綜合技術,，包括圖像處理,、機械工程技術、控制,、電光源照明,、光學成像、傳感器,、模擬與數(shù)字視頻技術,、計算機軟硬件技術(圖像增強和分析算法、圖像卡,、 I/O卡等),。一個典型的機器視覺應用系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng),、圖像數(shù)字化模塊,、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執(zhí)行模塊,。

集成式機器視覺系統(tǒng)（也稱為智能相機）是集圖像采集,、處理與通信功能于一身，提供了具有多功能,、模塊化,、高可靠性、易于實現(xiàn)的機器視覺解決方案,。同時,，由于應用了***的DSP,、FPGA及大容量存儲技術,，其智能化程度不斷提高，可滿足多種機器視覺應用的需求,。1.圖像采集單元相當于采集卡,，并輸出至圖像處理單元。2.圖像處理單元實現(xiàn)圖像采集卡/處理卡的部分作用,，對采集到的圖像數(shù)據(jù)進行實時的存儲,，并在圖像處理軟件的支持下進行圖像處理。要保證好的圖像,，必須要選擇一個合適的光源,。

在行業(yè)應用方面，主要有制藥,、包裝,、電子、汽車制造、半導體,、紡織,、***、交通,、物流等行業(yè),，用機器視覺技術取代人工，可以提供生產效率和產品質量,。例如在物流行業(yè),，可以使用機器視覺技術進行快遞的分揀分類，不會出現(xiàn)大多快遞公司人工進行分揀,，減少物品的損壞率,，可以提高分揀效率，減少人工勞動,。機器視覺的研究是從20世紀60年代中期美國學者L.R.羅伯茲關于理解多面體組成的積木世界研究開始的,。當時運用的預處理、邊緣檢測,、輪廓線構成,、對象建模、匹配等技術,，后來一直在機器視覺中應用,。羅伯茲在圖像分析過程中，采用了自底向上的方法,。另一方面,，環(huán)境光有可能影響圖像的質量，所以可采用加防護屏的方法來減少環(huán)境光的影響,。浦東新區(qū)新能源機器視覺系統(tǒng)處理方法

由于沒有通用的機器視覺照明設備,，所以針對每個特定的應用實例，要選擇相應的照明裝置,，以達到效果,。浦東新區(qū)工業(yè)機器視覺系統(tǒng)配件

70年代，機器視覺形成幾個重要研究分支：①目標制導的圖像處理,；②圖像處理和分析的并行算法,；③從二維圖像提取三維信息；④序列圖像分析和運動參量求值,；⑤視覺知識的表示,；⑥視覺系統(tǒng)的知識庫等。機器視覺的阿喀琉斯之踵：據(jù)麻省理工《技術評論》報道,，來自谷歌和OpenAI研究所的研究人員發(fā)現(xiàn)了機器視覺算法的一個弱點：機器視覺會被一些經過修改的圖像干擾,，而人類可以很容易地發(fā)現(xiàn)這些圖像的修改之處,。 [7]機器視覺的應用主要有檢測和機器人視覺兩個方面：浦東新區(qū)工業(yè)機器視覺系統(tǒng)配件

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