机器视觉系统是一个复杂的集成系统，其核心模块通常包括以下几个部分：

1. 图像采集 (Image Acquisition):

   • 光源 (Lighting): 为被检测物体提供稳定、均匀、合适方向和强度的光照，创造高对比度图像，突出特征。光源设计至关重要。
   • 镜头 (Lens): 将物体成像在图像传感器上。选择需要根据视场、工作距离、分辨率等参数，常见的有远心镜头、定焦镜头、变焦镜头等。
   • 图像传感器/相机 (Image Sensor / Camera): 将光学图像转换成电子信号（通常为数字图像）。主要类型有：
     • 面阵相机 (Area Scan Camera): 拍摄二维图像。
     • 线阵相机 (Line Scan Camera): 拍摄单行像素，通过相对运动扫描形成二维图像。
   • 图像采集卡 (Frame Grabber / Image Acquisition Card - 可选，尤其对高速或特定接口): 将相机输出的信号高速传输到计算机进行存储或处理（现在很多相机直接通过GigE Vision, USB3 Vision等接口连接，不一定需要独立采集卡）。

2. 图像处理 (Image Processing):

   • 这是系统的智能核心，利用软件算法对采集到的原始图像数据进行计算和分析。
   • 预处理 (Pre-processing): 改善图像质量，为后续分析做准备。常用操作包括：
     • 降噪 (Noise Reduction / Filtering): 如均值滤波、中值滤波、高斯滤波。
     • 增强 (Enhancement): 如对比度增强、直方图均衡化。
     • 几何变换 (Geometric Transformation): 如缩放、旋转、平移、仿射变换、透视校正。
     • 色彩空间转换 (Color Space Conversion): 如从RGB到灰度、HSV等。
   • 特征提取 (Feature Extraction): 从图像中识别和量化感兴趣的特定信息（即特征），如：
     • 边缘检测 (Edge Detection): 如Sobel, Canny算子。
     • 斑点检测 (Blob Analysis): 检测和测量连通区域。
     • 纹理分析 (Texture Analysis):
     • 模式匹配/定位 (Pattern Matching / Location): 查找特定图案、模板或特征点的位置和方向（如几何匹配、灰度匹配、特征匹配）。
     • 色彩分析 (Color Inspection):
     • 光流 (Optical Flow): (用于运动分析)
     • OCR/OCV (Optical Character Recognition / Verification): 读取或验证字符。
     • 尺寸测量 (Metrology / Gauging): 精确测量物体的尺寸、角度、间距等几何参数。
   • 识别与决策 (Recognition & Decision Making): 基于提取的特征，对物体进行分类、识别缺陷、读取代码（如二维码、条码）或做出“通过/不通过”的判断等。

3. 通信与控制 (Communication & Control):

   • 将图像处理的结果传递给其他设备或系统。
   • 通信接口 (Communication Interface): 将检测结果（如位置、尺寸、缺陷信息、OK/NG信号）传输给上位机PLC、机器人控制器、数据库、HMI或执行机构。常用接口包括：数字I/O (Digital Input/Output)、以太网 (TCP/IP, EtherNet/IP, PROFINET, Modbus TCP)、串口 (RS232/485)、现场总线等。
   • 输出控制 (Output Control): 根据处理结果触发相应的动作，例如：
     • 控制PLC启动剔除装置（如气缸、分流器）移除不合格品。
     • 控制机器人定位抓取或引导操作。
     • 发送指令调整生产设备参数。

4. (可选/特定系统) 运动控制 (Motion Control - Optional):

   • 当需要扫描运动中的物体（如使用线阵相机）或需要精确定位相机/物体时，需要协调相机拍摄与物体/平台的运动。这通常由运动控制卡、PLC或机器人控制器完成。

5. 用户界面 (User Interface - UI):

   • 供操作人员与系统交互：设置参数、配置检测流程、监控运行状态、查看实时图像和结果、生成报表、调试程序等。可以是桌面程序、Web界面或触摸屏HMI。

6. (核心支撑) 视觉处理软件 (Vision Processing Software):

   • 这是实现所有图像处理算法和系统集成的平台。可以是：
     • 库/开发包 (Libraries / SDKs): 如OpenCV, Halcon, VisionPro, MVTec MERLIC, NI LabVIEW Vision Development Module等，需要程序员集成开发。
     • 应用软件/配置工具 (Application Software / Configuration Tools): 提供图形化编程或配置环境（如拖拽模块），便于工程技术人员使用，如Cognex VisionPro (Quickscript), Keyence CV-X, OMRON FH Series 软件等。
   • 软件是实现系统“智能”的关键。

总结来说，机器视觉系统的基本流程和工作原理是：

1. 通过光源提供合适光照照射物体。
2. 镜头将物体成像在相机的图像传感器上。
3. 图像传感器将光信号转换为电信号（数字图像）。
4. 图像采集卡（如需要）将图像数据传输到计算机/处理器。
5. 视觉处理软件（运行在计算机/嵌入式处理器上）执行复杂的图像处理和分析算法（预处理、特征提取、测量、识别、决策）。
6. 处理结果通过通信与控制接口传递给执行机构（如PLC、机器人）进行相应操作。
7. 用户界面用于系统配置、监控和交互。

这些模块协同工作，使机器能够“看见”并理解其视觉环境，从而完成自动化任务。