机器视觉自动化是通过计算机视觉技术实现工业检测、识别与分类任务的综合性技术，它利用图像采集、处理和分析技术，模拟人类视觉和感知能力，在工业生产中发挥重要作用。
图像采集系统
包含高分辨率摄像头、图像传感器（CCD/CMOS）和光源，负责获取产品或部件的图像数据。
光源技术直接影响图像质量，需根据场景设计照明方案（如LED、高频荧光灯）。
图像处理系统
通过高性能计算机和软件对图像进行去噪、增强、校正等预处理，提取关键特征（如边缘、颜色、纹理）。
涉及数字图像处理、计算机视觉、模式识别等技术。
分类与识别系统
利用分类器、深度学习模型（如CNN、YOLO）对图像进行判断和分类，实现目标检测、语义分割等任务。
控制系统
管理整个系统的运行，包括摄像头开关、光源亮度调节等，确保实时性和稳定性。
