⑴ 为什么在工业自动化中使用机器视觉
机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。1.图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。2.检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛。3.视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。4.机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。5.实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。
⑵ 机器视觉硬件基础知识
注：这些不过是网上随处见得资料，不过分享出来还是希望可以帮到别人
可能不懂得名词：
1.线阵相机 面阵相机：https://..com/question/46367378.html
2.泊松分布： https://blog.csdn.net/ccnt_2012/article/details/81114920
3自动光圈：视频输入型（视频信号从相机输送到透镜来控制镜头上的光圈），DC输入型（利用相机上的直流电压来直接控制光圈）自动镜头控制ACL，用于调整设定测光系统，一般无需调整，但拍摄中有亮度极高的目标，会有屏幕全部变白（白电平削波现象），此时需要调整
4.相机动态范围： https://..com/question/1957940177203394380.html
5.空间分辨率： https://ke..com/item/%E7%A9%BA%E9%97%B4%E5%88%86%E8%BE%A8%E7%8E%87/8945452?fr=aladdin
6.光源控制器：https://ke..com/item/光源控制器/1263110?fr=aladdin
相机
相机基础知识
1.1 相机主要参数
1.1.1芯片类型
图像传感器（CCD或CMOS芯片）。
1.1.2分辨率
面阵相机分辨用水平和垂直两个分辨率表示，线扫相机用多少k。
1.1.3帧率
面阵相机用fps，线阵相机用行频KHz。（12Khz表示1s采集12000行图像数据）
1.1.4噪声
噪声不希望被采集，一种是有效信号带来的符合泊松分布的统计涨落噪声（散粒噪声），自身固有图像传感器读出电路，相机信号处理与放大电路带来的噪声
1.1.5信噪比
图像中信号与噪声的比值，信噪比越高，图像质量越好
1.1.6动态范围
相机探测光信号的范围，用倍数，dB或Bit等方式表示，数值越大，相机对不同的光照强度有更强的适应能力，（一种光学，饱和最大光强与等价与噪声输出的光强的比值，芯片特性决定。第二种，电子动态范围，饱和电压和噪声电压之间的比值。）固定相机是一个定值，不变化。
1.1.7像元尺寸及深度
1.1.7.1像元深度
相机输出的数字信号，即像元灰度值，具有特殊的比特位数，称为像元深度，定义了灰度从暗到明的阶数，阶数越高会增加测量精度，也会降低系统速度，提高集成难度
1.1.7.2像元尺寸
像元尺寸指芯片像元阵列上每个像元的实际物理尺寸，通常有14，10，9，7，6.45，3.75（单位，um）
1.1.8相机接口
相机与镜头的接口：C,F,CS
相机传输线的接口：camera link接口，Gige网口，1394B，USB等
1.1.9光谱响应
芯片对于不同光波长光线的相应能力，通常由光谱响应曲线给出。
注意：选择和评估相机主要从上述9各方面考虑，通过技术指标、实际测试样品，提供相关数据进行评估。
相机连接与驱动安装
使用与设置
相机成像调整
镜头
简述：相当于晶状体，当图像不清楚调整镜头的后焦点，改变芯片与镜头基准面的距离。
镜头分类
1.1
外形分类尺寸分类光圈分类变焦分类焦距分类
球面镜头 1” 25mm自动光圈电动变焦长焦距
非球面镜头1/2” 3mm手动光圈手动变焦标准镜头
针孔镜头1/3” 8.5mm固定光圈固定焦距广角镜头
鱼眼镜头2/3” 17mm
1.2 以镜头分类
1.2.1 镜头安装
所有的相机镜头，CCD相机的镜头安装有 C口，CS口，F接口，V接口
C口和CS口两者螺纹相同，但两者从镜头到感光表面的距离不同
C安装座：从镜头安装基准面到焦点的距离是17.526mm
CS安装座：特种C安装，此时应将相机前部的垫圈取下再安装镜头，其镜头安装基准面到焦点的距离是12.5mm
F接口镜头（后截距46.55mm）是尼康镜头的接口标准，一般相机靶面大于1英寸时需用F口的镜头。
V口镜头 ，施耐德镜头标准，用于相机靶面较大或特殊用途的镜头
1.2.2 镜头规格
相机镜头规格=相机CCD尺寸（如相机的CCD靶面大小为1/2英寸，镜头应选1/2英寸）
1.2.3光圈分类
手动/自动，配合相机使用。手动适合亮度不变的场景。自动适合亮度变化的场景。注，见“问题”。
光圈环，转动光圈环，光通量就会变化，光通量即光圈，F表示。F=f(焦距)/D（镜头实际口径），F越小光圈越大
自动光圈镜头场景选择：太阳光直射等非常亮的情况下，自动光圈镜头有交款的动态范围。/要求再整个视野有良好的聚焦时，用自动光圈镜头有更大的景深。/要求izai光亮上因光信号导致的模糊最小时，使用自动光圈
1.2.4镜头视场
标准镜头：视角30度左右，在1/2英寸CCD相机中，标准镜头焦距定为12mm，在1/3英寸CCD相机中，标准镜头焦距定为8mm。
广角镜头：视角90度以上，焦距可小于几毫米。可提供宽广的视景。
远摄镜头：视角20度以内，焦距可以达到机密甚至几十米，远距离情况下，物体放大，观察范围缩小
变倍镜头：伸缩镜头，手动/电动两种
可变焦点镜头：介于标准镜头与广角镜头之间，焦距连续可变
针孔镜头：几毫米
1.2.5镜头焦距
短焦距镜头：因入射角较宽，可提供一个较宽广的视野。
中焦距镜头：标准镜头，焦距长度视CCD的尺寸而定。
长焦距镜头：因入射角较狭窄，故仅能提供狭窄的视野，适合长距离监视。
变焦距镜头：通常电动式，可做以上三种镜头使用
选择镜头的技术依据
2.1镜头的成像尺寸
应该和CCD靶面尺寸一致，有1英寸、2/3英寸、1/2英寸、1/3英寸、1/4英寸、1/5英寸等规格。
2.2 镜头的畸变
畸变是视野中局部放大倍数不一制造的图像扭曲
畸变不可避免，镜头越好，畸变越小，广角畸变大，远心畸变小，同一种工艺，焦距越长，畸变越小
2.3镜头分辨率
描述镜头质量的内在指标是镜头的光学传递与畸变
但对于用户，需要了解的仅仅是镜头的空间分辨率,每毫米能够分辨的黑白条纹数为计量单位，计算公式为：镜头分辨率N=180/画幅格式的高度
CCD靶面大小已经标准化：
如1/2英寸相机，其靶面为宽6.4mm*高4.8mm 因此对1/2英寸格式的CCD靶面，镜头的最低分辨率应为38对线/mm
1/3英寸相机为宽4.8mm*高3.6mm，对1/3英寸格式相机，镜头的分辨率应大于50对线，
相机靶面越小，对镜头分辨率越高
2.4镜头焦距与视野角度
首先根据相机到被监控目标的距离，选择镜头的焦距，镜头焦距 f 确定后，由相机靶面决定了视野。
2.5光圈或通光量
镜头的通光量以镜头的焦距和通光孔径的比值来衡量，以F为单位每个镜头上都有最大F值，通光量与F值的平方成反比，F值越小，则光圈越大。所以应根据被监控部分的光线变化程度来选择是手动光圈还是自动光圈。
3.变焦镜头（zoom lens）
变焦镜头有手动伸缩镜头和自动伸缩镜头两大类。伸缩镜头由于在一个镜头内能够使镜头焦距在一定范围内变化，因此可以使被监控的目标放大或缩小，所以也常被称为变倍镜头。典型的光学放大规格有6倍（6.0~36mm，F1.2）、8倍（4.5~36mm，F1.6）、10倍（8.0~80mm，F1.2）、12倍（6.0~72mm，F1.2）、20倍（10~200mm，F1.2）等档次，并以电动伸缩镜头应用最普遍。
为增大放大倍数，除光学放大外还可施以电子数码放大。在电动伸缩镜头中，光圈的调整有三种，即：自动光圈、直流驱动自动光圈、电动调整光圈。其聚焦和变倍的调整，则只有电动调整和预置两种，电动调整是由镜头内的马达驱动，而预置则是通过镜头内的电位计预先设置调整停止位，这样可以免除成像必须逐次调整的过程，可精确与快速定位。在球形罩一体化摄像系统中，大部分采用带预置位的伸缩镜头。
另一项令用户感兴趣的则是快速聚焦功能，它由测焦系统与电动变焦反馈控制系统构成。
4. 镜头与相机CCD的关系
所有镜头都只能再一定范围内清晰成像，最大兼容CCD 尺寸指镜头能支持的最大清晰成像范围。再实际选择相机和镜头时。要注意所选择的镜头最大兼容CCD尺寸要大于或等于所选择相机芯片尺寸，
5.不同种类镜头的应用范围
手动光圈镜头 —— 光照稳定
自动光圈镜头 —— 光照变化大，不是用来监视某个固定目标
以上又有定焦距（光圈）镜头自动光圈镜头和自动变焦镜头
定焦距（光圈）镜头，一般与电子快门配套，适用于室内某个固定目标的监视
定焦距又分为长焦距镜头，中焦距镜头，短焦距镜头。
中焦距镜头是焦距与成像尺寸相近的镜头
短焦距镜头（广角）是焦距小于成像尺寸的镜头，该镜头焦距通常28mm以下，用于照明条件差，监视范围宽的场景
长焦距镜头（望远）这类镜头的焦距一般在150mm以上，用于监视较远的景物
以上为选择和评估镜头时需要重点考虑的方面，通过技术指标、实际测试样品，提供相关数据来进行评估。
光源
机器视觉光源直接影响到图像的质量，进而影响到系统的性能。
光源在机器视觉里的重要作用
机器视觉系统的核心是图像采集和处理，光源对于图像采集直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。可以是图像中的目标信息与背景信息得到最佳分离。
1.1光源的作用
1.1.1 提高目标亮度；
1.1.2 有利于图像处理的成像效果
1.1.3 克服光干扰
1.1.4 用作测量的工具或参照
1.2 光源分类及其特点
要求: 明亮，均匀，稳定
1.2.1 主要分为三种高频荧光灯，光纤卤素灯，LED光源。
目前LED最常用，主要特点：
形状，尺寸，角度任意
各种颜色，随时调亮
寿命长，可特殊设计
反应快，10微妙可达到最大亮度
电源外出发，可做频闪灯
成本低
⑶ 机器视觉图像处理本质
由于随机干扰，相机输入的原始图像在一般情况下不能在机器视觉系统中直接使用，因此需要对原始图像进行处理。
图像处理的作用是突出图像中对机器视觉系统而言需要的特征，而减少不需要的特征，并不考虑图像是否降质。图像处理不是目的，而是为了机器视觉系统进一步的决策做准备。
图像处理的主要方式有以下几种：
一、二值化处理
根据某个阈值，将图像（模拟图像已经转换成了数字图像）中的256个灰度级别变成只有黑（0）和白（255）两种像素的二值化图像。
这样就把图像分成了需要使用的和不需要使用两部分，因此这一方法称为二值化处理或图像分割。
在对数字图像的处理过程中，将灰度图像（包括以灰度模式显示的彩色图像）二值化，使得在对图像做进一步处理时，操作更简单，运算和存储的数据量更小，系统速度更优化。
对灰度图像或以灰度模式显示的彩色图像进行二值化处理时，可人工设定阈值，也可以由系统自动求出阈值，从而将图像二值化。比较常用的计算阈值的方法包括双峰法、P参数法、迭代法和OTSU法等。
二、灰度处理
灰度图像是RGB三种颜色的分量相同的图像。彩色图像的三原色（学名三基色）中RGB的数量级（0~255）用同一个数值表示，则把彩色图像变为以灰度图像表示，这样可以减少图像数据运算量和存储量。
这个数值就叫灰度值，彩色图像转变为灰度图像的过程就是灰度处理的过程。
常用的灰度处理方法有任意分量法、最大值法、平均值法、加权平均值法。
三、图像增强（清晰化处理）
图像在传送和转换过程中，信号会不同程度地受到干扰而衰减，图像质量有时达不到机器视觉系统的要求。这时就要对图像附加一些信息或变换数据，有选择性地突出图像中有用的特征或抑制无用的特征，这就是图像增强。比如对比度增强、直方图均衡化、去雾处理等。
图像增强和图像还原是有区别的，图像增强是不考虑图像的降质而提高图像的实用性；图像还原是考虑图像的降质而提高图像的真实性。
图像增强的方法有：1、直接对图像的像素进行处理的空间域法。2、利用某种变换将空间域变为频率域，再将频率域变为空间域的图像（傅里叶变换、小波变换等）的频率法。
四、图像滤波（图像平滑处理）
由于硬件的性能原因以及对图像的某些处理环节，图像在形成、传输、记录过程中会受到多种杂波（噪声）干扰，使图像形成亮点、暗斑，影响了图像的进一步使用。这时就要对杂波进行过滤，称为滤波。
图像滤波是图像处理中不可缺少的一步，其处理效果将直接影响后续的图像分析的有效性和可靠性。图像滤波的方法有移动平均滤波、高斯滤波、中值滤波、非线性中值滤波等。
五、图像锐化（清晰化处理）
图像锐化也称为边缘增强，起到突出图像的地物边缘、补偿图像的轮廓、使图像更清晰的作用。图像锐化和图像增强一样有空间域处理和频率域处理两个方法。
简单的边缘线就能使我们理解所要表述的物体，对于图像处理来说，边缘检测也是重要的基本操作之一。
六、图像的腐蚀和膨胀（二值图像平滑处理）
图像的腐蚀和膨胀操作是图像形态学算法处理的基础。
腐蚀的作用是消除目标图像的边界噪声点，使目标缩小（白色区域变小）；膨胀的作用是将与目标图像接触的背景点合并，填补空洞，使目标增大（白色区域变大）。
两种操作一般配合使用，先腐蚀后膨胀为开运算（清除白色外部的白点噪声，使外轮廓清晰，噪声去外白、留内黑）；
先膨胀后腐蚀为闭运算（清除白色内部的黑点噪声，使内轮廓清晰，噪声去内黑、留外白）。
为了不破坏区域间的连接性，更多的方法是使用面积法去噪声处理。
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⑷ 机器视觉系统由哪几部分构成
机器视觉系统的主要组成部分包括照明、工业相机、镜头、图像传感器、视觉处理系统和通信。
照明可以照亮要检测的零件,使其特征突出,从而可通过相机清晰地看到。镜头采集图像并以光的形式将其传送给传感器。机器视觉相机中的传感器将此光转换为数字图像,然后将其发送至处理系统进行分析。
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⑸ 机器视觉系统的构成模块
机器视觉系统的原理
通过光学系统，将需要拍摄的目标转换成为图像信号，再将图像信号传送至图像采集卡，并根据像素分布、亮度、颜色等信息，转换成为数字信号。
机器视觉系统的构成模块
一个完整的机器视觉系统一般由光学系统(光源、镜头、工业相机)、图像采集单元、图像处理单元、执行机构及人机界面等模块组成，所有功能模块相辅相成，缺一不可。
1.照明(光源)
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，光源系统的设计至关重要，直接关系到输入数据，即图像的质量和应用效果。
工程师需根据用户需求和产品特性，首先确定有效的照明条件，选择相应的照明装置，才能确保在此光照条件下生成的图像能突显出用户需要的目标信息特征。
光源一般分为可见光源和不可见光源 ，工业上常用的可见光源有LED、卤素灯、荧光灯等;不可见光源主要为近红外光、紫外光、X射线等。LED光源是目前运用最多的机器视觉光源，它具有效率高、寿命长、防潮抗震、节能环保等特点，是工程师在设计照明系统时的最佳选择。不可见光源主要用来应对一些特定的需求，如管道焊接工艺的检测，由于不可见光的可穿透性，才能到达检测点。
2.镜头
镜头是机器视觉系统中的重要组件，其作用是光学成像。镜头的主要参数有焦距、景深(DOF，Depth of Field)、分辨率、工作距离、视场(FOV，Field of View)等。
景深 ，是指镜头能够获得最佳图像时，被摄物体离此最佳焦点前后的距离范围。
视场，表示摄像头所能观测到的最大范围，通常以角度表示，一般说来，视场越大，观测范围越大。
工作距离 ，是指镜头到被摄物体的距离，工作距离越长，成本越高。
在设计机器视觉系统时，要选择参数与用户需求相匹配的镜头。
3.工业相机
在机器视觉系统中工业相机必不可少，它就像人眼一样，用来捕获图像。相机按其感光器的不同，可分为：CCD相机;CMOS 相机。
CCD—Charge Coupled Device
CMOS —Complementary MetalOxide Semiconctor
CCD相机的成本较高，但成像品质、成像通透性、色彩的丰富性等较CMOS相机出色很多。CCD相机按其使用的CCD感光元件可分为线阵式和面阵式两大类。
线阵相机 ，是呈“线”状的，对图像的信息只能以行为单位进行处理，分辨率高，速度快，主要应用于工业、医疗、科研等领域中，相配套的机器视觉系统上。
面阵式相机 则一次可以获得整幅图像的信息，价格相对便宜。
4.图像采集单元
图像采集单元中最重要的元件是图像采集卡，它是图像采集单元与图像处理单元的接口，用来将采集到的图像进行数字化，并输入、存储到计算机中。
图像处理单元包含大量图像处理算法。在取得图像后，用这些算法对数字图像进行处理，分析计算，并输出结果。
5.执行机构与人机界面
在完成图像采集和处理工作之后，需要将图像处理的结果输出，并做出与结果相匹配的动作，如剔废、报警等，并通过人机界面显示生产信息。
⑹ 机器视觉系统在机器人中主要有哪些功能
机器视觉按照功能可以大致区分为识别、定位、测量、检测、引导五类。
（1）识别：机器视觉可以对图像进行处理、分析和理解，用于对一些一维码或二维 码的解码、光学字符的识别与确认、颜色及形状的识别等；
（2）机器视觉采用先进的图像视觉检测技术，对高速运动的工业产品进行实时全面 视觉定位分析，主要用于自动生产及装配；
（3）机器视觉可以在非接触的情况下，对产品尺寸进行高精度的测量，以确定产品 外观的尺寸是否存在误差；
（4）机器视觉可以用于产品表面的精密检测，包括目标方向及位置检测，检测产品 表面的压伤、破损、刮伤、脏污、变形等问题，及印刷表面的瑕疵检测等；
（5）机器视觉普遍应用于智能制造的工业机器人领域，当前工业机器人已经大范围 应用于自动化流水线，机器视觉系统可以在机器人操作过程中帮助机器人实时了解 工作环境的变化，相应的调整动作以保证任务的正确完成。【服务热线，贴心服务】
RegemMarr研祥金码业务主要涵盖新能源、锂电、半导体、电子元件、包装、家用电器、汽车、食品、医药、物流及自动化设备等领域。公司产品自上市以来，已在华为、京东方、海信、小米、创维、长虹、比亚迪、美的、大疆、富士康、元气森林等知名企业得到广泛应用，深受赞誉与信赖。
⑺ 机器视觉系统中最关键的部分是什么
机器视觉系统的5大关键部分：
1. 机器视觉光源
光源作为机器视觉系统中输入的重要部件，它的好坏直接影响着输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉光源设备，所以针对每个特定的应用实例，需要选择相应的视觉光源，以达到最佳效果。常见的光源有：LED环形光源、低角度光源、背光源、条形光源、同轴光源、冷光源、点光源、线型光源、平行光源等。
2. 工业镜头
镜头在机器视觉系统中主要负责光束调制，并完成信号传递，而镜头类型则包括：标准、远心、广角、近摄和远摄等，选择依据一般是根据相机接口、拍摄物距、拍摄范围、CCD尺寸、畸变允许范围、放大率、焦距和光圈等。
3. 工业相机
工业相机在机器视觉系统中最本质功能就是将光信号转变为电信号，与普通相机相比，它具有更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。按照不同标准可有多种分类：按输出信号方式，可分为模拟工业相机和数字工业相机；按芯片类型不同，可分CCD工业相机和CMOS工业相机，这种分类方式最为常见。
4. 图像采集卡
图像采集卡虽然只是完整机器视觉系统的一个部件，但它同样非常重要，直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等。比较典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA采集卡和GigE千兆网采集卡。这些采集卡中有的内置多路开关，可以连接多个摄像机，同时抓拍多路信息。
5. 机器视觉软件
机器视觉软件是机器视觉系统中自动化处理的关键部件，根据具体应用需求，对软件包进行二次开发，可自动完成对图像采集、显示、存储和处理。在选购机器视觉软件时，一定要注意开发硬件环境、开发操作系统、开发语言等，确保软件运行稳定，方便二次开发。
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⑻ 什么是机器视觉工作原理是什么
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)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，得到被摄目标的形态信息，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的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
工作原理：
机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。
⑼ 机器视觉系统的组成及各部分功能
机器视觉系统一般是由：机器视觉光源，光学镜头，工业相机，传感器，图像分析处理软件，通讯接口等组成的。
1、光源：在目前的机器视觉应用系统中，好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键，光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量，在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别。其中 LED 光源凭借其诸多的优点在现代机器视觉系统中得到越来越多的应用
2、光学镜头：光学镜头相当于人眼的晶状体，在机器视觉系统中非常重要。镜头的主要性能指标有焦距、光阑系数、倍率、接口等。
3、相机：相机是机器视觉系统获取原始信息的最主要部分，目前主要使用的CMOS相机和CCD相机。目前 CCD 摄像机以其小巧、可靠、清晰度高等特点在商用与工业领域都得到了广泛地使用。
4、图像采集卡：在基于 PC 机的机器视觉系统中，图像采集卡是控制摄像机拍照，完成图像采集与数字化，协调整个系统的重要设备。
5、视觉传感器：基于 PC 机的机器视觉系统结构没有模块化，安装不方便，可移植性差，特别是与工业广泛使用的PLC 接口比较麻烦。从软件和硬件开发两个方面来考虑，都需要一种更适合工业需求的机器视觉组件。目前国外已经开发出了一种叫做视觉传感器的模块化部件。这种视觉传感器集成了光源、摄像头、图像处理器、标准的控制与通讯接口，自成为一个智能图像采集与处理单元，内部程序存储器可存储图像处理算法，并能使用 PC 机，利用专用组态软件编制各种算法下载到视觉传感器的程序存储器中。视觉传感器将 PC 的灵活性，PLC 的可靠性、分布式网络技术结合在一起。用这样的视觉传感器和PLC 可以更容易地构成机器视觉系统。
详情请参考普密斯光学