机器视觉之颜色检测视觉检测硬件构成的基本部分包括：处理器，视觉分拣机器人，相机，镜头，光源。其中，和光源相关的的两个参数就是光源颜色和光源形状。
一，什么是颜色?
颜色是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应，我们肉眼所见到的光线，机器视觉分拣，是由波长范围很窄的电磁波产生的，不同波长的电磁波表现为不同的颜色，对色彩的辨认是肉眼受到电磁波辐射能刺激后所引起的一种视觉神经的感觉。
颜色具有三个特性，即色相、饱和度和明亮度。
简单讲就是光线照到物体，反射到眼中的部分被大脑感知，引起的一种感觉。通过色相(Hue)、饱和度(Saturation)和明亮度(Value)来表示，即我们常说的HSV。
当然，颜色有不止一种表示方法，RGB三原色也是另外一种表示方法。但是对人类直观感受的方式是HSV。
图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩、模拟、数字等等。比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像*地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机，然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。视觉处理器视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，视觉分拣，采用视觉处理器加快视觉处理任务。由于采集卡可以快速传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以视觉处理器用的较少了
对于制造业企业来说，产品缺陷问题一直是核心痛点之一，这一问题若不得到解决，较易诱发事故。而如何提升产品质量和良品率，从而降低原材料消耗和人工成本投入，成为了工厂在数字化、智能化改造的过程中面临的核心问题。 为了解决这一问题，近年来，部分企业开始了基于机器视觉识别技术的缺陷检测探索，然而在实际的应用过程中，视觉分拣设备，传统机器视觉识别虽然能够解放一部分生产力，但也存在着识别率低，复杂环境下无法彻底取代人工检测等一系列难题，这也导致目前的质检市场仍大量采用人工目检的方式，而机器视觉的覆盖率不足5%。虽然人眼具有较强的目视能力，识别能力要**传统的机器视觉识别，但人工检查成本高昂，并且易受到工人熟练度影响，导致检测准确性及效率差异较大。因此，企业需要有更好的技术方法来实现生产线的自动化检测。
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