武漢萬安智能技術(shù)有限公司成立于2014年3月，是一家專注于為客戶提供各類工業(yè)自動化相關(guān)的軟件和系統(tǒng)產(chǎn)品的高科技公司。

機器視覺系統(tǒng)光源選型要素：

亮度：當(dāng)選擇兩種光源的時候，建議選擇更亮的那個。當(dāng)光源不夠亮?xí)r，可能有三種不好的情況會出現(xiàn)。，相機的信噪比不夠；由于光源的亮度不夠，圖像的對比度必然不夠，在圖像上出現(xiàn)噪聲的可能性也隨即增大。為了編制模擬人類圖像識別活動的計算機程序，人們提出了不同的圖像識別模型。其次，光源的亮度不夠，必然要加大光圈，從而減小了景深。另外，當(dāng)光源的亮度不夠的時候，自然光等隨機光對系統(tǒng)的影響會很大。

人的圖像識別能力是很強的。圖像距離的改變或圖像在感覺器1官上作用位置的改變，都會造成圖像在視1網(wǎng)膜上的大小和形狀的改變。機器視覺是個相對較新的技術(shù)，它為制造工業(yè)在提高產(chǎn)品質(zhì)量、提高生產(chǎn)效率和操作安全性上提供了許多技術(shù)。即使在這種情況下，人們?nèi)匀豢梢哉J出他們過去知覺過的圖像。甚至圖像識別可以不受感覺通道的限制。例如，人可以用眼看字，當(dāng)別人在他背上寫字時，他也可認出這個字來。

圖像識別可能是以圖像的主要特征為基礎(chǔ)的。每個圖像都有它的特征,如字母A有個尖，P有個圈、而Y的中心有個銳角等。對圖像識別時眼動的研究表明，視線總是集中在圖像的主要特征上，也就是集中在圖像輪廓曲度很大或輪廓方向突然改變的地方，這些地方的信息量較大。相反，在我國一些傳統(tǒng)的工業(yè)英語，如紡織、印刷、農(nóng)產(chǎn)品色選，智能交通燈行業(yè)早早的就開始嘗試使用機器視覺技術(shù)解決生產(chǎn)中的實際問題。而且眼睛的掃描路線也總是依次從一個特征轉(zhuǎn)到另一個特征上。由此可見，在圖像識別過程中，知覺機制必須排除輸入的多余信息,抽出關(guān)鍵的信息。同時,在大腦里必定有一個負責(zé)整合信息的機制，它能把分階段獲得的信息整理成一個完整的知覺映象。

機器視覺中把計算機作為載體或者說是工具，主要是利用計算機的CPU，因為視覺里看到的都是圖像，而對圖像的處理往往比較耗時，所以能更快的完成圖像處理，為以后的控制贏得時間，計算機是“當(dāng)仁不讓”了，而隨著大規(guī)模集成電路的發(fā)展，F(xiàn)PGA、DSP等這些具有處理能力的芯片也在不斷的提。機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號。