机器视觉项目中存在诸多不确定因素,这给机器视觉项目带来了很多风险,主要面临的风险有需求分析不准确,研发技术路径不对,开发周期难以预测和控制等。因此,研究风险管理在机器视觉项目的应用具有重要意义。本文完成的主要工作如下:分析机器视觉项目的特点,将项目流程分为立项评估,需求分析,方案设计,详细设计,验收维护几个阶段,根据每一阶段存在的问题及各阶段之间的相互关系,设计了基于项目流程的风险管理模型,该模型以方案设计阶段作为关键节点,根据该阶段风险分析结果,调整项目方案,并重新分析项目风险。本文使用案例分析法对风险进行识别,分阶段列举实际的机器视觉项目案例,分析其中的问题,识别出机器视觉项目各阶段中的典型风险,形成机器视觉项目风险核对表。本文提出基于收益损失评估的风险量化方法对风险进行分析,将风险影响等价转化为收益损失,依据此方法计算出的风险值更加直观,同时也具备了更好的可衡量性。以等价于效益损失的风险值为基准,以减少效益损失为目标,针对每一种风险通过计算风险应对措施的付出和收益来选择最优的风险应对方案。最后以二代胶囊检测机项目为例对其进行风险管理,先依据机器视觉项目风险核对表,使用工作分解、风险分解、成本分解等方法计算出等价于效益损失的风险值,再根据风险应对的付出和收益分析,决定针对每一项风险的应对方案,并对风险应对效果予以监控和分析,对项目相关环节进行及时的调整。通过对实际项目案例进行风险管理的结果分析表明,本文所采用的风险管理方法降低了项目风险,对项目的进行产生了积极的作用,能使项目取得更好的收益。