機器視覺表麵質量檢測，特別是實時檢測，圖像采集的數據量大，所以如何提高圖像處理速度顯得十分重要。提高圖像處理速度主要有兩(liang) 種手段，一是改善和優(you) 化圖像處理算法，算法既要簡單快速，又要兼顧實際效果；二是改善和優(you) 化實現算法的手段實時圖像處理采集方案主要為(wei) 下麵幾個(ge) 方麵

提及機器人視覺，不免會(hui) 想到計算機視覺和機器視覺，很多人會(hui) 把這三者弄混。計算機視覺是以圖片認知為(wei) 基礎的科學，隻通過圖片識別輸出結果，代表企業(ye) 是穀歌。

一般來說，機器視覺係統包括了照明係統、鏡頭、攝像係統和圖像處理係統。對於(yu) 每一個(ge) 應用，我們(men) 都需要考慮係統的運行速度和圖像的處理速度、使用彩色還是黑白攝像機、檢測目標的尺寸還是檢測目標有無缺陷、視場需要多大、分辨率需要多高、對比度需要多大等。

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用人工視覺檢查產(chan) 品質量效率低且精度不高，視覺係統的硬件主要由鏡頭、攝像機、圖像采集卡、輸入輸出單元、控製裝置構成。一套視覺係統的好壞則分別取決(jue) 於(yu) 攝像機像素的高低，硬件質量的優(you) 劣，更重要的是各個(ge) 部件間的相互配合和合理使用。

機器學習(xi) 是AI的原點，但有部分人對此也存在認識誤區，認為(wei) 機器人視覺跟AI、人工智能、深度學習(xi) 捆綁在一起隻是為(wei) 了聽起來覺得高端而已。張先生解釋道，其實人工智能其實並不複雜，並不是有些人理解的機器和人一樣。

專(zhuan) 業(ye) 激光打標視覺視覺定位激光打標用機器視覺檢測方法可以大大提高生產(chan) 效率和生產(chan) 的自動化程度。而且機器視覺易於(yu) 實現信息集成，是實現計算機集成製造的基礎技術。

此外，有學者將LBP表達的局部信息與(yu) 其他信息或算法結合構成聯合特征量，賀永剛[83]提出了一種多結構的局部二值模式，該算法結合各向同性采樣和各向異性采樣對局部二值模式進行擴展，利用圖像金字塔提取紋理圖像的微結構和宏結構信息。

機器視覺係統的應用領域越來越廣泛。在工業(ye) 、農(nong) 業(ye) 、國防、交通、醫療、金融甚至體(ti) 育、娛樂(le) 等等行業(ye) 都獲得了廣泛的應用，可以說已經深入到我們(men) 的生活、生產(chan) 和工作的方方麵麵。

例如，它可以根據單目特征進行目標跟蹤、室內(nei) 定位和導航等。同時，單目視覺是其他類型視覺係統的基礎，如雙目立體(ti) 視覺、多目視覺等，這些都是在單目視覺係統的基礎上，通過附加的手段和措施實現的。(工業(ye) 機器人視覺培訓）