车牌识别的技术近年来在国内已经日趋成熟。有些学者认为车牌识别可分三阶段：前处理，将图像二值化后进行清除噪声。而后车牌定位，利用连接组件标示法，找出图像中之连接组件加以分析，通化显微镜，进而判断车牌位置。字符识别，分割字符完毕后依文字大小设定结构组件之大小，最后利用型态学的方法找出文字特征加以比对。
还有一些学者采用其它方法，如搜寻车牌后以图素分割法切割字符住后利用类神经网络识别字符；或者利用灰阶转换数之计算找出可能之车牌位置，再分割字符，D体视显微镜，在利用笔划分析法识别字符；或者利用图像中灰阶值之变化特性寻找车牌位置，在利用垂直投影直方图分割字符，以灰阶值关连度进行识别。
(1)图像采集单元在智能工业相机中，图像采集单元相当于普通意义上的CCD/CMOS相机和图像采集卡。它将光学图像转换为模拟/数字图像，测量工具视频3D显微镜价格，并输出至图像处理单元。
(2) 图像处理单元图像处理单元类似于图像采集/处理卡。它可对图像采集单元的图像数据进行实时的存储，并在图像处理软件的支持下进行图像处理。
(3) 图像处理软件图像处理软件主要在图像处理单元硬件环境的支持下，完成图像处理功能。如几何边缘的提取、Blob、灰度直方图、OCV/OVR、简单的定位和搜索等。在智能工业相机中，以上算法都封装成固定的模块，用户可直接应用而无需编程。
目前，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围几乎涵盖国民经济的各个行业，其中包括：工业、农业、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等领域。而工业领域是机器视觉应用比重很大的领域，其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。
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