机器视觉系统是指用计算机来达到人的视觉功能的一种系统 ，也就是用计算机来实现对客观三维世界的一种识别 。此系统就是利用机器人代替人眼做出各种测量和判断 ，是人工智能正在快速发展的一个分支点 ，今天 ，我们来讲一下进行机器的视觉系统的设计要点有哪些 。

一 、考虑各种变化

人类的眼睛和大脑可以在不同的条件下识别目标 ，但是机器的视觉系统就不是这样多才多艺了 ，它只能按程序编写的任务来进行规范性工作 。我们需要了解系统能看到什么 、不能看到什么 ，避免失败（例如将好的部件认为是坏的）或其它检测错误 。一般要考虑的包括部件颜色 、周围光线焦点以及部件的位置和方向 ，以及背景颜色的大变化。

二 、正确选择软件

机器视觉软件是检测系统中的智能部分 ，也是较为核心的部分 。软件的选择决定了编写调试检测程序的时间 、检测操作的性能等等 。机器视觉提供的图形化编程界面通常比其他编程语言容易 ，但是在需要一些特殊功能时有一定的局限性 。基于代码的软件包尽管非常困难 ，需要编码经验 ，但在编写复杂的特殊应用检测算法时具备更强的灵活性 。一些机器视觉软件同时提供了图形化和基于代码的编程环境 ，具有很强的灵活性 ，满足不同应用需求 。

三 、通信和记录数据

机器的视觉系统的总目标是通过区分好和坏的部件来实现质量检测 。为了实现这一功能 ，这个系统需要与生产流水线通信 ，这样才可以在发现坏部件时采取某种行动 。通常这些动作是通过数字I/O板 ，这些板与制造流水线中的PLC相连 ，这样坏的部件就可以跟好的部件分离 。

机器视觉是一种比较复杂的系统 ，在现代自动化生产过程中 ，人们将机器视觉系统广泛的用于工况监视 ，成品检验和质量控制等领域 。随着机器视觉技术自身的成熟和发展 ，它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用 。