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基于工控机机的机器视觉系统是目前主流的应用方案。分离式的图片采集系统与基于工控机的处理系统架构使得该方案能广泛适用于各类工业视觉应用场景。典型的基于工控机的工业视觉系统分为图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分，具体由如上图所示的几部分组成：
» 工业相机与镜头：成像器件，通常的视觉系统都是由一套或者多套这样的成像系统组成，如果有多路相机，可能由系统控制切换来获取图像数据，也可能由同步控制同时获取多相机通道的数据。工业相机按照芯片类型、扫描方式、分辨率大小、输出信号方式、输出色彩、输出信号速度、响应频率范围等有着不同的分类方法，种类繁多，需要根据应用需求进行选择；
» 光源：光源是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果；
» 控制单元：控制单元一般包含光电传感器、I/O、运动控制、电平转化单元等，用以判断被测对象的位置和状态，告知图像传感器进行正确的采集或根据图像处理结果完成对生产过程的控制；
» 图像处理算力设备：工控机或 GPU 服务器，是视觉系统的核心算力，部署于靠近相机的端侧，完成图像数据的处理和绝大部分的控制逻辑，对于检测识别类型或采用深度学习算法的应用，通常都需要高性能的 CPU/GPU，减少处理的时间。工控机内的机器视觉软件用来完成输入的图像数据的处理，通过图像识别得出结果，这个输出的结果
可能是 PASS/FAIL 信号、坐标位置、字符串等。常见的传统机器视觉软件以 Halcon、康耐视 VisionPro 、维视智造VisionBank人工智能视觉系统等视觉处理软件为平台、实现专用（比如仅仅用于 LCD 检测，BGA 检测，模版对准等）或通用目的（包括定位、测量、条码 /字符识别、斑点检测等）的视觉检测功能。基于人工智能的机器视觉软件以百度工业视觉智能平台、康耐视 VIDI 、维视智造VisionBank人工智能视觉系统等为代表，提供了复杂纹理或物体表面的缺陷检测功能。
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