请注意：这篇博客文章是一系列四个帖子的一部分。 帖子包括：介绍，第1部分，第2部分和第3部分。

####作者

*** Sebastian Bollhorst **：成像源台湾分支机构总经理。 他拥有学士学位 北卡罗来纳大学美国夏洛特大学的国际商业和经济学学位。

*** Tis Marketing **：Imaging Source Europe GmbH的高级系统专家。 他拥有硕士学位 来自德国不来梅大学的电气工程学士学位和学士学位 中国北京航空与宇航学大学电气工程学士学位。

＃＃＃＃ 介绍

我正在寻找一台拒绝钻孔不正确的零件的相机。

每天，我们都会收到此类查询。 当我们回答时，潜在客户通常会感到惊讶：

抱歉，相机无法做到。

本文将说明为什么需要一个完整的机器视觉系统来解决上述问题，以及将工作的哪一部分分配给相机。 这篇文章主要针对即将在机器视觉领域采取第一步的系统工程师。

＃＃＃＃ 概述

机器视觉系统由5个基本组件组成：照明，光学，相机，计算机和软件。 乍一看，相机是图像的来源。 但是实际上，图像是由照明创建的。 CCD芯片将遇到的光子转换为电信号。 相机电子设备将此电信信号数字化，并将其作为“原始数字图像”提供。 计算机 - 或者是它运行的软件 - 使用此原始数字图像进行两个基本任务：可视化和/或自动图像分析。 但是，自动图像分析仅在受控照明和简单对象的情况下可靠。 在可视化的背景下，不应低估照明对所得图像的影响。

Source: The Basic Structure of Machine Vision Applications - Introduction