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。

实验平台

图像采集设备机器视觉教学实验平台是专门针对大学和研究机构开展机器视觉教学和研究的机器视觉教学实验平台，提供包括图像测量、检测、定位、跟踪识别等多个图像处理库函数，功能强大，可覆盖工业生产、机器视觉、智能交通、航空航天等众多图像处理应用领域。

机器视觉图像处理教学实验开发平台可利用其提供的大量图像处理和机器视觉算法进行二次开发，解决现代工业产品生产过程中涉及的各种各样视觉问题。实验平台结构开放，提供扩展接口，也可添加自己的图像处理优异算法。

提供多种图像处理实验，如图象分割、图象融合、机器学习、模式识别、图象测量、图象处理、模式识别和人工智能、三维测量、双目立体视觉等实验，可以培养学生对机器视觉产品知识的深入理解和掌握，锻炼学生的研究能力，创新思维以及独立解决技术难题的能力。

作为一套完整的机器视觉教学实验开发平台，使用者可利用其配套的工业相机、LED光源、工业镜头、支架、算法软件等搭建自己的视觉处理系统原型，了解图像采集设备等配件的应用和选型，轻松设计、印证和评估自己的视觉系统，特别适合于大学和研究机构开展机器视觉教学和科研工作。

比较不同

机器视觉顾名思义就是使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。一个典型的机器视觉系统包括:光源、镜头、相机(CCD相机和CMOS相机)、图像处理器(硬件)、图像处理软件、显示器、执行单元等。

机器视觉系统通过图像采集硬件(相机、镜头、光源等)将被检测目标转换成图像信号，并传达给**的图像处理系统。图像处理系统根据像素亮度、颜色分布等信息，进行目标特征的抽取，并进行相应的判断，进而根据结果来控制现场的设备。机器视觉系统综合了光学、机械、电子、计算机软硬件方面的技术，设计图像处理、模式识别、人工智能、光机电一体化等多个领域。近年来，图像处理和模式识别等技术的快速发展，大大地推动了机器视觉的发展。