隨著科學技術的發展，機器視覺技術也取得了長足的發展，目前已經廣泛的應用在各個領域。如今該技術廣泛地應用于工業流水線產品外觀特征檢測， 運用該技術能極快提升檢測產品外觀的速度。本文將介紹如何運用OPENCV 技術來判斷簡單的工業零件外觀是否合格。

　　本項目工業視覺檢測系統是基于window 7 系統下的Microsoft Visual Studio 2010 和基于c/c++ 的opencv 庫開發。Opencv 作為開放的數字圖象處理和計算機視覺軟件平臺，有以下特點：

　　A、開放c 源碼

　　B、基于intel 處理器指令集開發的優化代碼

　　C、統一的結構和功能定義

　　D、強大的圖像和矩陣運算能力

　　E、方便靈活的用戶接口

　　F、同時支持MS-WINDOWS 和Linux 平臺。

　　計算機視覺（ Open Source Computer Vision Library ，OpenCV ）是將靜止的圖像或視頻的數據轉換成一個決策或者一種新的表達方式的過程，所有的這些轉換都是為了達到某個目標。OpenCV 是一個開源的計算機視覺庫， 是英特爾公司資助的兩大圖像處理利器之一。它為圖像處理、模式識別、三維重建、物體跟蹤、機器學習和線性代數提供了各式各樣的算法。

　　開源的計算機視覺類庫OpenCV 由英特爾公司位于俄羅斯的研究實驗室所開發，它是一套可免費獲得的由一些C 函數和C ++ 類所組成的庫，用來實現一些常用的數字圖像處理及計算機視覺的一些算法。由于OpenCV 的源代碼是完全免費開放的，而且源代碼的編寫簡潔高效，特別是其中大部分的函數都已經過匯編最優化， Intel 廠商的支持，提高了運算速度。由于OpenCV 的代碼優化的比較好，執行效率高，所以近年來在國內外的圖像處理和其他相關領域中被廣泛地應用，成為一種流行的圖像處理軟件。

　　OpenCV 的CV 模塊包含基本的圖像處理函數和高級的計算機視覺算法。ML 是機器學習庫，包含一些基于統計的分類和聚類工具。HighGUI 包含圖像和視頻的輸入/輸出函數。CXCore 包含OpenCV 的一些基本的數據結構和相關函數。圖中沒有包含的CvAux 模塊，該模塊一般存放一些即將淘汰的算法和函數（如基于嵌入式的隱馬爾可夫模型的人臉識別算法），同時還有一些新出現的實驗性的算法和函數（如背景和前景的分割） 。未來一些特性可能被合并到CV 模塊，還有一些可能永遠留在CvAux 中。OpenCV 關注的不僅僅是實時的算法，它也會繼續傾向實時的處理技術。計算機視覺從產生之初到現在，越來越廣泛的被運用到各個領域。例如：人機互動、物體識別、圖象分割、人臉識別、動作識別、運動跟蹤和機器人等等。從產品檢測到互聯網圖像和視頻的檢索，到醫學應用甚至在火星上的局部導航。OpenCV 提供的數據類型的混合和標準統一的函數能夠為物體檢測、分割和識別提取出更好的特征，這都為車牌識別系統的實現提供了良好的基礎。
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