机器视觉，是通过光学装置和非接触式的传感器，自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。 　　这是美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA)自动化视觉分会，对机器视觉的定义。

机器视觉系统由众多部件组成，其中包括相机、图像采集卡、照明单元、光学元件与镜头、处理器、软件及显示设备等。简单的机器视觉系统可以识别2D或3D条形码，更复杂的系统可以确保检测的元件满足特定的容差要求、组装正确、没有缺陷。

机器视觉检测系统在各行业的应用已经十分广泛，使用优势十分突出，受到了众多企业的认可。不过就算是在好的设备，在使用过程中也有可能会出现误差，机器视觉​检测系统的误差通常包括：机械误差、标定误差和分析误差三部分，在了解清楚误差出现的原因，做好预防或控制措施，就可以减少误差甚至消除误差，保证检测效果的准确性。下面思普泰克就为大家整理介绍机器视觉检测系统误差的控制方法。

如果说机器视觉​是全球智能的“慧眼”，那么视觉传感器就是机器视觉的“眼球”。视觉传感器虽然出现于50年代后期，但由于其精准性、易用性、功能丰富及成本合理的特点，发展十分迅速，被广泛地被应用于机器人视觉领域，是机器人中最重要的传感器之一。

机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗，从物件/条码辨识、产品检测、外不雅观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位，都是机器视觉技术可以发挥的舞台，因此它的应用范围十分广泛，行业应用领域更是多到令人眼花缭乱。

用户希望使用的产品都是零缺陷的，这就要求生产商在生产过程中有严格的过程控制，必须在允许的误差范围内。为了实现这一目的，视觉检测系统必不可缺。

机器视觉系统中的照明系统是极其重要的一部分，它的好坏直接影响着后面的图像处理。照明远非增强图像亮度这样简单，好的照明系统可以减少很多图像处理工作，提升整个机器视觉系统效率。

工业4.0的到来，得益于机器视觉的帮助！机器视觉软件越来越先进，使用范围广，服务于各行各业！在市场上机器视觉软件有很多公司都可以开发，但是在选择机器视觉软件的时候难免让人难以抉择，下面思普泰克为大家提出以下10来给大家参考：

光源是影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。现在许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。那么今天我们就为您介绍下选择机器视觉光源时应考虑哪些特性：