2、镜头，镜头是机器视觉系统系统的重要组成部分。镜头的主要参数是焦距，景深，分辨率，工作距离和视场。景深是指镜头获取图像时主体与焦点前后的距离范围。视场表示相机可以观察到的范围，通常从角度表示。一般来说，视野越大，观察范围越大。机器视觉检测工作距离是指镜头与被摄物体之间的距离。工作距离越长，成本越高。3、工业相机，在机器视觉系统中，工业相机必不可少。它们就像人的眼睛，用来捕捉图像。工业相机根据感光器的不同可分为：CCD相机和CMOS相机。CCD相机成本高，但成像质量、成像透明度和色彩丰富度相对较高CMOS相机要好得多。CCD根据它使用的相机CCD感光元件可分为线阵式和面阵式。机器视觉检测线阵式CCD相机采用“线”的形式，并且图像信息只能以行为为单位进行处理，分辨率高、速度快。配套机器视觉系统主要用于工业、科研等领域。整个图像的信息可以一次获得，价格相对便宜。

影像精密量仪是一种新科技、高精度的电子光学测试仪器，它是一种由高分辨率CCD五颜六色摄像镜头、持续变倍物镜、彩色显示器、视頻十字线显示屏、高精密光栅尺、智能数据信息CPU、数据信息测量手机软件与精密加工操作台构造构成的高精度电子光学影像测量仪器。下面和大家分享关于影像精密量仪的特性以及6种测量方法的内容：机器视觉检测测量方法是指测量时所采用的测量原理，计量器具和测量条件的综合，机器视觉检测它可以从不同的角度进行分类。1.按获得测量结果的方法分为直接测量格间接测量

常见的表面缺陷包括金属表面的划痕、孔、斑点、非金属表面的混合、损伤、污渍、纸张表面的色差、压痕、玻璃等。一般来说，机器视觉检测表面缺陷通常是物理和化学不均匀的局部区域。机器视觉检测产品的外观对企业的产品销售和质量非常重要，因此对企业非常重视。传统的表面缺陷检测方法是人工检测，但不准确，抽样率高，人员成本高，强度高，不利于产品质量控制。智能视觉表面缺陷检测系统可以在很大程度上克服上述缺陷，提高公司的生产效率和质量保证，从而提高市场竞争力。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单地说，机器视觉就是用机器代替人眼来测量和判断。机器视觉系统通过机器视觉产品（即图像摄入装置、CMOS和CCD）将被摄目标转换为图像信号，并将其传输到特殊的图像处理系统，根据像素分布、亮度、颜色等信息，机器视觉检测将被摄目标的形态信息转换为数字信号；图像系统对这些信号进行各种计算，以提取目标的特征，然后根据歧视结果控制现场设备的动作。机器视觉检测提高生产的灵活性和自动化程度是机器视觉系统基本的特点。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，利用机器视觉检测方法，可以大大提高生产效率和自动化程度，同时也是大量重复性工业生产的过程。

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体包装领域，设备需要根据机器视觉获取的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并绑定，这是机器视觉工业领域视觉定位基本的应用。事实上，物体分拣应用是基于识别和检测后的一个环节，机器视觉检测通过机器视觉系统处理图像，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件外貌瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。机器视觉上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等硬件和软件供应商，中游有集成和机器设备供应商，下游应用广泛，机器视觉检测主要下游市场包括电子制造业、汽车、印刷包装、烟草、农业、医药、纺织运输等领域。