机器视觉表面质量检测，特别是实时检测，图像采集的数据量大，所以如何提高图像处理速度显得十分重要。提高图像处理速度主要有两种手段，一是改善和优化图像处理算法，算法既要简单快速，又要兼顾实际效果；二是改善和优化实现算法的手段实时图像处理采集方案主要为下面几个方面

提及机器人视觉，不免会想到计算机视觉和机器视觉，很多人会把这三者弄混。计算机视觉是以图片认知为基础的科学，只通过图片识别输出结果，代表企业是谷歌。

一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。

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用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，视觉系统的硬件主要由镜头、摄像机、图像采集卡、输入输出单元、控制装置构成。一套视觉系统的好坏则分别取决于摄像机像素的高低，硬件质量的优劣，更重要的是各个部件间的相互配合和合理使用。

机器学习是AI的原点，但有部分人对此也存在认识误区，认为机器人视觉跟AI、人工智能、深度学习捆绑在一起只是为了听起来觉得高端而已。张先生解释道，其实人工智能其实并不复杂，并不是有些人理解的机器和人一样。

专业激光打标视觉视觉定位激光打标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。

此外，有学者将LBP表达的局部信息与其他信息或算法结合构成联合特征量，贺永刚[83]提出了一种多结构的局部二值模式，该算法结合各向同性采样和各向异性采样对局部二值模式进行扩展，利用图像金字塔提取纹理图像的微结构和宏结构信息。

机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。

例如，它可以根据单目特征进行目标跟踪、室内定位和导航等。同时，单目视觉是其他类型视觉系统的基础，如双目立体视觉、多目视觉等，这些都是在单目视觉系统的基础上，通过附加的手段和措施实现的。(工业机器人视觉培训）