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　　對于系統任務為類別識別的機器視覺系統，其工作流程首先是對未知物體進行度量，并確定一組特征的度量值，接下來將得到的數值送到一個實現決策規則的過程中去，這種決策的規則一般用一個子程序實現，最后程序對度量值進行計算，并根據所度量的值確定物體最可能屬于的類別，可用以下圖例表述：

　　典型的機器視覺系統一般是由光源、光學鏡頭、攝像機、傳感器、圖像分析處理軟件、通訊接口等部分組成的。機器視覺基本結構示意圖如下：

　　1、光源：在目前的機器視覺應用系統中，好的光源與照明方案往往是整個系統成敗的關鍵，光源與照明方案的配合應盡可能地突出物體特征量，在物體需要檢測的部分與那些不重要部份之間應盡可能地產生明顯的區別。其中 LED 光源憑借其諸多的優點在現代機器視覺系統中得到越來越多的應用。

 

　　2、光學鏡頭：光學鏡頭相當于人眼的晶狀體，在機器視覺系統中非常重要。鏡頭的主要性能指標有焦距、光闌系數、倍率、接口等。

 

　　3、相機：相機是機器視覺系統獲取原始信息的最主要部分，目前主要使用的CMOS相機和CCD相機。目前 CCD 攝像機以其小巧、可靠、清晰度高等特點在各大領域應用廣泛。

　　4、圖像采集卡：在基于 PC 機的機器視覺系統中，圖像采集卡是控制攝像機拍照，完成圖像采集與數字化，協調整個系統的重要設備。

　　5、視覺傳感器：基于 PC 機的機器視覺系統結構沒有模塊化，安裝不方便，可移植性差，特別是與工業廣泛使用的PLC 接口比較麻煩。從軟件和硬件開發兩個方面來考慮，都需要一種更適合工業需求的機器視覺組件。