机器视觉系统的原理是：将感觉产品或区域的图像展开收集，然后根据其图像信息用专用的图像处理软件展开处置，根据处理结果软件能自动辨别产品的方位、尺寸、外观信息，并根据人为预先原作的标准展开合格与否的辨别，输入其辨别信息给执行机构。图像收集与图像处理作为机器视觉系统应用于的两大处置阶段，其应用于环节的融合将更进一步增进机器视觉系统统合的发展趋势。
随着各项高新技术的飞速发展及行业应用于市场需求的大大增大，机器视觉技术应用于也步入新的发展阶段。其行业发展反映出向紧致、体积小、系统统合等趋势。而面临机器视觉系统统合的趋势，目前的市场需求中对图像收集与图像处理这两个环节的融合已十分急迫。 一套原始的机器视觉系统，图像收集部分与图像处理环节缺一不可。
不管是展开工业生产质量检测，还是积极开展交通安全行经监测，都是由图像收集部分来提供目标对象的有关信息，并展开动态的传输，但要想要最后需要取得所必须的图像信息，还必需要有图像处理这一环节，必须图像处理技术将不必要的信号去除，而将简单的信息展开强化、除噪等处置，使传输到终端的图像能充足明晰、精确、原始。 纵观行业发展，对于整个图像收集与图像处理技术的发展而言，我们可以找到，当信号处理技术有了显著提升时，由于图像收集环节中的核心组件图像传感器并无法随着信号处理技术的提升而获得升级，最后导致两环节应用于之间的不协商，但传感器功能的严重不足毕竟可以由信号处理技术来展开填补的。如此说来，将图像收集与处置技术的融合将不会是解决问题机器视觉系统升级制约的最佳手段，在应用领域中，具有意味著的市场需求。
随着工业现代化的发展，机器视觉早已普遍应用于各大领域，将为企业及用户获取优于的产品品质及极致解决方案。维视图像（Microvision）作为专业的数字图像收集产品研究、设计、研发、推展及机器视觉系统应用于解决方案的高科技企业，致力于引导数字光学、图像处理之技术，沦为机器视觉、工业数字光学及自动化视觉检测领域的专业生产领导厂商，获取高可靠性工业数字光学产品和自动化视觉检测平台设备，为全球合作伙伴及客户获取高质量和成本拟合的解决方案。
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