有人可能很想知道为什么是一串离散的数字。实际上这是由于计算机中的一个字节所表示的数值范围通常在0~255之间。另外，我们的人眼肉眼也只能分辨32个左右的灰度级。所以，用一个字节表示灰度即可，也是非常适合用来表示图像质量的。

但是，从直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率上看，用直方图反映图像质量，却反映不出该像素在图像中的二维坐标。经历过长期的蛰伏，2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。正是因为这样，不一样的图像就有非常大的可能性，也就是具有相同的直方图。而通过灰度直方图的形状，就能判断出该图像的清晰度和黑白对比度。

机器视觉（Machine vision）机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。3C产品外观缺陷检测系统可实现全自动检测内部外部等多种瑕疵，包括主要零件有无，螺丝有无，玻璃平板划痕、尺寸大小测量、色差等。在一些不视觉系统工作原理简图适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，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一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、 相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。系统可再分为

机器视觉的阿喀琉斯之踵：据麻省理工《技术评论》报道，来自谷歌和OpenAI研究所的研究人员发现了机器视觉算法的一个弱点：机器视觉会被一些经过修改的图像干扰，而人类可以很容易地发现这些图像的修改之处机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：⒈ 检测：又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。整个系统分为四个部分：为仪表板提供模拟信号源的集成化多路标准信号源、具有图像信息反馈定位的双坐标CNC系统、摄像机图像获取系统和主从机平行处理系统。⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。此外还有：1自动光学检查2人脸识别3无人驾驶汽车4产品质量等级分类5印刷品质量自动化检测6文字识别7纹理识别8定位......等机器视觉图像识别的应用。

检测系统主要功能编辑字符检测系统的主要功能有：检测字符的有无、完整性及正确与否检测字符表面污渍判定被检物体位置及方向自动对检测物体定位（旋转及位置校正）自动校正字符整体偏移可实现在线动态检测，被检物体无需停留检测精度可调在线检测速度≥300个/分钟系统检测到质量问题时，提供警示、剔除或其它控制信号系统有自学习功能，且学习过程操作简单系统具备局域网间通讯功能