机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或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；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。

在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。
系统之所以成功，缺陷检测仪器，首先要保证图像质量好，特征明显。
一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。
要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。

光源选型基本要素:

对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。
机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生大的对比度，从而易于特征的区分。
对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。
好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。

在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。
具体如PCB印刷电路:各类生产印刷电路板组装技术、设备;单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料;辅助设施以及耗材、油墨、药剂、配件;电子封装技术与设备;丝网印刷设备及丝网周边材料等。
SMT表面贴装:SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等;再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。
电子生产加工设备:电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。
机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。
除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。

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