在现代包装工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量，比如饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别，食品饮料包装密封性检查、液位检测等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。

    通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至上千的检测工人来执行这道工序，这给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，任然不能保证100%的检验合格率（即“零缺陷”），而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，从而引入了机器视觉技术。

    一般地说，首先采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标特性，如：面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识，如对表面字符的辨识，食品包装上面对生产日期的辨识，对标签贴放位置的检查等。

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