机器视觉的研究始于20世纪50年代二维图像的模式识别[1]，它起初被设计用来代替人眼从事检测识别的工作，可以大大提高检测的工作效率以及降低人眼疲劳带来的检测结果的不一致性。机器视觉检测发展至今，在许多方面已经发展到可以完成了人眼难以完成的工作，如高精度的测量以及对特定产品的高速分级，还有利用红外线、紫外线、X射线等检测技术检测人类视觉无法检测到的事物[2]。但机器视觉系统设计的难点在于如何保证其可靠性与稳定性，无论从光源，相机等硬件上还是从图像处理软件上的设计，对机器视觉的稳定性都有重要影响。

2、机器视觉系统组成

典型的机器视觉系统一般由图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示三部分组成。按照视觉系统组成结构主要分为两大类：PC或板卡式机器视觉系统（PC-BasedVisionSystem），以及嵌入式机器视觉系统，亦称“智能机”（SmartCamera）。

2.1PC-Based视觉系统

PC式视觉系统是一种基于个人计算机（PC）的视觉系统，其图像获取设备一般由光源、光学镜头、CCD或CMOS摄像机以及图像采集卡组成，图像处理与分析设备以一台PC机为基础配合图像处理软件，一般以显示器作为图像处理结果的显示输出。

PC-Based视觉系统发展到现在，可以针对不同的工作坏境满足各式需求，如相机的选择可以从分辨率200万到1200万，帧率从0到数百帧每秒甚至更高。同时，其通讯方式非常灵活，可以直接使用USB（USB2.0/USB3.0）接口、千兆网口（GigE）接口或着很方便的扩展使用火线（1394a/1394b）接口以及Cameralink等接口的相机，在短距离情况下抗干扰性很强。速度上和精度上，PC-Based系统可以根据需求配置高速、高分辨率相机和高速的处理器，可以达到运动速度快或精度要求高的检测要求。