在机器视觉系统中，视觉信息的处理技术一般依赖于图像的处理方法，它通常包括图像增强、图像的数据编码和图像传输、数据平滑、边缘锐化、图像分割、图像的特征抽取、图像识别与理解等相关内容。经过这些图像处理后，这些输出图像的质量有了相当程度的改善，这样的处理，形状检测，不仅改善了图像的视觉效果，而且有利于计算机对图像进行分析、处理和识别。线面针对机器视觉系统的图像处理技术，检测鼠标形状，进行的讲解。
首先就是机器视觉系统的图像增强，形状特征检测，图像的增强用于调整图像的对比度，饱和度等质量指标，突出图像中的重要细节，头尾形状检测，从而改善人的视觉感受和实际感知的图像质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强，从多方面多角度增强图像的现实效果和显示质量。
反映图像质量的一种工具叫做灰度直方图这是一种表示一幅图像灰度分布情况的统计特表，这种图表所表示的参数，与对比度紧密相连，是反应图片质量的重要指标。
一般情况下，在计算机中表示的一幅二维数字的图像，可表示为一个数字矩阵，其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图像灰度值，这个灰度值是离散化的整数，一般取0，1，……，255。这些离散的数据。
在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
AOI视觉检测分为两部分：光学部分和图像处理部分。
AOI视觉检测设备可放置在***T生产线的线路板锡膏印刷后和回流焊前、焊后的不同位置。
AOI视觉检测设备放置在锡膏印刷后检测内容：焊膏量过多，过少，焊膏图形的位置有无偏移，焊膏图形之间有无粘连；
AOI视觉检测设备放置在**t贴装后，回流焊接前检测内容：元件贴错、移位、贴反（如电阻翻面）、元件侧立、元件丢失、极性错误、贴片压力过大造成焊膏图形之间粘连等。
AOI视觉检测设备放置在回流焊炉之后检测内容：可检测元件贴错、元件移位、元件贴反（如电阻翻面）、元件丢失、极性错误、焊点润湿度、焊锡量过多、焊锡量过少、漏焊、虚焊、桥接、焊球（引脚之间的焊球）、元件翘起（竖碑）等焊接缺陷。
AOI视觉检测设备可检测的焊接缺陷种类：Missing缺件、reverse极性、reverse元件翻面、OCR字符识别、nosolder缺锡./多锡、bridge桥接、shift偏移、other。
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