机器视觉行业的人士都知道，机器视觉检测系统一般是通过CCD照相机将被监测的对象转换成图，传送给机器视觉是同种的图像处理系统实现的，在这个过程中，机器视觉系统地图像处理系统，会依据像素的分布和各个不同成像区域的亮度、颜色等不同的信息，将图像信号再次转化为数字化的信号。这些信号所反映出来的监测项目的特征，将作为输出结果，为电脑或者人工判断提供参考依据，进而达到自动化、提率的目标。机器视觉系统实现这些工作原理，需要有几个典型结构的支持：首先就是照明系统，与机器视觉相关的照明系统，又被称为机器视觉光源。可以这么说，照明是影响机器视觉系统输入和判断的重要的因素之一，因为它直接影响机器视觉系统输入数据的质量和分析依据，还有就是这个系统的实际应用效果。通常情况下，按照目前机器视觉光源行业的状况，是没有通用的机器视觉照明设备的，所以针对任何一个新开发的机器视觉系统，需要开发对应的机器视觉光源，找到适用的照明设备和系统。其次就是镜头了，镜头也在很大程度上决定了成像的效果，而选择好的镜头，就需要关注体现镜头配置的几个关键因素：如焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影像至目标的距离、中心点、节点、畸变等，这些都决定着镜头的质量，也关系到机器视觉系统的判读水平。故而，选用工业镜头时必须考虑视野、工作距离，CCD(摄像机成像传感器装置的尺寸)等因素。另外，就是一些图像采集和机器选型方面的结构了。这些典型的结构决定了机器视觉系统的整体功能特性。由此可见，机器视觉领域，重要典型的结构就是机器视觉光源和工业镜头了，选择的机器视觉系统，必须先选择相应的机器视觉光源与之搭配，同时配置好的图像处理系统，也就是的工业相机和工业机关念头。机器视觉检测系统的主要优势在于非接触式检测测量和长时间稳定工作等，利用机器视觉技术进行工件的高精度尺寸测量，可以节省大量的劳动力资源，为公司带来长远利益，因此，采用机器视觉技术进行尺寸测量的情景在工业应用中越来越广泛。荣旭视觉智能视觉测量系统，作为升级版的机器视觉视觉测量系统具有普通机器视觉系统的所有检测优势：能够自动测量产品的外观尺寸，如外形轮廓、孔径、高度、面积、间隙等。尺寸测量无论是在产品的生产过程中，还是产品生产完成后的质量检验中都是必不可少的步骤，而机器视觉在尺寸测量方面有其独特的技术优势。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。