[ 机器视觉系统]由众多部件组成，其中包括相机、图像采集卡、照明单元、光学元件与镜头、处理器、软件及显示设备等。简单的机器 视觉系统可以识别2D或3D条形码，更复杂的系统可以确保检测的元件满足特定的容差要求、组装正确、没有缺陷。

很多机器视觉系统配备了采用不同类型图像传感器的相机，为了确定相机可获得的分辨率，重要的是理解这些传感器可以分辨的每毫米线对数(lp/mm)，而不是有效的像素点数。

选择相机:

通常，机器视觉系统中使用的相机，可以通过USB3.0、以太网、FireWire、Camera Link及CoaXPress等接口将相机中捕捉到的图像传输到PC系统中。

很多智能相机的处理器运行专用的操作系统；也有一些智能相机运行Linux或Unix等商业操作系统。当然，这些相机可以运行任何可在PC上运行的软件包。

光源:

通过配备正确的机器视觉照明系统，能以高对比度重复捕捉图像特征。如果照明的配备不正确，机器视觉系统的成功性、可靠性、可重复性和易用性都处于较大的风险中。为了确保机器视觉系统配备正确的照明元件，设计师需要咨询照明制造商，或借助图像照明实验室检测不同的照明选项。

LED照明正在开始替代目前常用于[机器视觉系统]中的荧光灯、光纤卤素灯及氙气闪光灯光源，因为LED照明具有更高的一致性、更长的使用寿命和更好的稳定性。LED照明可以提供各种各样的色彩并能选通发光，这一特性在高速机器视觉应用中非常有用。

图像处理算法:

许多PC和智能相机供应商提供了功能大体相似的图像处理软件包。很多商业软件包提供了图形化集成开发环境（IDE），使机器视觉系统集成商可以从程序库中拖取设计好的功能，根据自身需求实现定制化视觉算法。

多数商业软件包要求为每个部署的[机器视觉系统]支付版权费，但是通过使用开源成像代码如OpenCV或直接用C++、C、C#或.NET编写应用程序，可以省去这一成本。

但是，由于OpenCV是一个开源环境，没有制造商为其提供担保或支持。相比之下，商业软件用户的图像处理工具包将会得到开发商的支持。

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