機器視覺表面質量檢測，特別是實時檢測，圖像采集的數(shù)據(jù)量大，所以如何提高圖像處理速度顯得十分重要。提高圖像處理速度主要有兩種手段，一是改善和優(yōu)化圖像處理算法，算法既要簡單快速，又要兼顧實際效果；二是改善和優(yōu)化實現(xiàn)算法的手段實時圖像處理采集方案主要為下面幾個方面

提及機器人視覺，不免會想到計算機視覺和機器視覺，很多人會把這三者弄混。計算機視覺是以圖片認知為基礎的科學，只通過圖片識別輸出結果，代表企業(yè)是谷歌。

一般來說，機器視覺系統(tǒng)包括了照明系統(tǒng)、鏡頭、攝像系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)。對于每一個應用，我們都需要考慮系統(tǒng)的運行速度和圖像的處理速度、使用彩色還是黑白攝像機、檢測目標的尺寸還是檢測目標有無缺陷、視場需要多大、分辨率需要多高、對比度需要多大等。

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用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，視覺系統(tǒng)的硬件主要由鏡頭、攝像機、圖像采集卡、輸入輸出單元、控制裝置構成。一套視覺系統(tǒng)的好壞則分別取決于攝像機像素的高低，硬件質量的優(yōu)劣，更重要的是各個部件間的相互配合和合理使用。

機器學習是AI的原點，但有部分人對此也存在認識誤區(qū)，認為機器人視覺跟AI、人工智能、深度學習捆綁在一起只是為了聽起來覺得高端而已。張先生解釋道，其實人工智能其實并不復雜，并不是有些人理解的機器和人一樣。

專業(yè)激光打標視覺視覺定位激光打標用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現(xiàn)信息集成，是實現(xiàn)計算機集成制造的基礎技術。

此外，有學者將LBP表達的局部信息與其他信息或算法結合構成聯(lián)合特征量，賀永剛[83]提出了一種多結構的局部二值模式，該算法結合各向同性采樣和各向異性采樣對局部二值模式進行擴展，利用圖像金字塔提取紋理圖像的微結構和宏結構信息。

機器視覺系統(tǒng)的應用領域越來越廣泛。在工業(yè)、農業(yè)、國防、交通、醫(yī)療、金融甚至體育、娛樂等等行業(yè)都獲得了廣泛的應用，可以說已經深入到我們的生活、生產和工作的方方面面。

例如，它可以根據(jù)單目特征進行目標跟蹤、室內定位和導航等。同時，單目視覺是其他類型視覺系統(tǒng)的基礎，如雙目立體視覺、多目視覺等，這些都是在單目視覺系統(tǒng)的基礎上，通過附加的手段和措施實現(xiàn)的。(工業(yè)機器人視覺培訓）