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机器视觉系统相较人眼检测的必要性及价值
人工智能成为了时下科技的关键词之一，生活中有越来越多的人工智能产物走进我们的视野，其中机器视觉的这一产业链也在迅速地延伸，机器视觉中的各种硬件和算法也随之衍生，机器视觉主要通过对图像的分析处理进而识别得出相应需要的视觉结果。机器视觉的产生给现代企业的生产制造提供了更高效的检测方式，同时带来了更多的机遇，机器视觉检测的优势远远超越了人工检测。
而在现实中的生产检测中，机器视觉的亮点在多方面呈现，其中， 简单举例如下：
机器视觉在很大程度上提升了测量目标的准确性，人眼分辨识别的能力往往有限，对于极其微小的外观缺陷识别检测上具有一定的难度，甚至无法实现，但是这些不足 ，机器视觉都可以弥补，比如它对于微米级的缺陷目标检测可一步到位。
速度的“较量”
人眼识别的速度与机器的速度对比也有很大的区别，人眼的识别能力使得它识别的速度被限定，机器视觉系统通过强悍的机构驱动，快速移动扫描，搭载高精密相机以及硬件涉施，闪速抓拍，完成精准快速的识别。
“视野范围”的对比
机器视觉系统具有同步追测、识别多个目标体的功能，这种追踪功能包含对多个目标体之间的位置、速度关联的分析计算，比如某些用于车辆的高级视觉追踪器，可已实现对一定范围内的远方目标车辆的跟踪以及对距离、坐标方向的分析。而普通的人眼，其能获取到的信息仅仅是视线所及的目标体，并需要通过大脑以及其他辅助测算工具才能得出一些数据信息。
我们再来简单分析一下人眼，人眼毕竟只是由细胞构成的生物组织器官，极易受环境的影响，而且人眼的抗压力比较小，机器视觉就强大多了。比如在1000℃的高温环境中，人眼无法直视这里面的其他物体，而机器视觉在工艺制造中被采用耐高温的材料，因而具有承受高温的能力，就算在较极端的环境中也丝毫不受影响。这也是为什么机器视觉系统可以被广泛运用于工业生产，如钢铁冶炼、如化工等领域。
机器视觉系统的运作离不开其所有配件的共同作用，一个典型的机器视觉系统通常包含以下几个部分：
1、照明
照明光效的好坏也在一定程度上影响检测的效果，这个影响主要在于视觉系统输入数据信息的质量和应用效果。
2、镜头
采用时主要考虑工业镜头的像素、分辨率等参数与相应的检测需求对应。
3、图像采集卡
图像采集卡作为机器视觉系统不可或缺的一个部件，它对摄像头的接口、色彩、模拟直接其影响作用。
4、相机
相机的选择通常根据应用场合以及检测需求选用不同标准的相机和高分辨率相机，包括比如线扫描CCD和面阵CCD、单色/彩色相机。
5、视觉处理器分辨。
一个视觉处理器主要包含两大部件，即处理器采集卡和处理器。视觉处理器的运用加快了传统的计算机速度，加快视觉处理任务的进度。基于采集卡快速传输图像的功能，使得视觉设备计算机系统的整体运行更高效。
总得来说，一个完整的机器视觉系统必然包含图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、机械控制执行模块以及判断决策模块。机器视觉系统为人类生产运用的机器设备提供了更智能的辅助体系，实现自动化、一体化的生产运作模式。为工业等领域创造了更多开发的空间潜能。
