机器视觉构成简介及应用
人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。
一.机器视觉简介
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统
机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能高等优点，有着广泛的应用前景。
一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过CCD或 CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过 A/D 转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉一般都包括以下四个过程：
二.机器视觉的发展历史
机器视觉是在20 世纪 50 年代从统计模式识别开始，当时的工作主要集中在二维图像分析、识别和理解上。从 20 世纪70 年代才真正开始发展，并涌现出了主动视觉理论框架、基于感知特征群岛物体识别理论框架等新的概念、方法及理论。Marr 视觉计算机理论是视觉研究迄今较为完善的理论，其使视觉研究有了一个较为明确的体系.
Marr视觉理论从计算视觉理论出发，将立体视觉分为自上而下的三个阶段，即早期的二维视觉数据获取、中期的要素处理和后期三维信息的形成和表达。经历这单个阶段即可完成二维到三维的转换工作.
早期阶段的“要素图”（primarysketch）是由二维图像中的点、直线、曲线和纹理等特征组成，早期阶段的处理是从图像中获取这些特征。中期阶段的处理是处理特征要素的位置和相互关系，从而完成对物体的识别、运动分析和形状恢复等操作，该阶段处理的结果仅仅是对空间场景的二维半描述。如若要完成对空间场景的真正三维描述，还需第三阶段的后期视觉处理，将物体自身坐标统一到一个世界坐标系中。
作为立体视觉的基础理论，Marr理论具有极其重要的指导作用，但Marr理论自身有缺陷，如单向性（视觉处理只能从前至后处理）、被动性（视觉处理只能是给什么图像处理什么图像）、目的单一性（视觉处理的目标一般只是恢复空间场景中的物体形状和位置）等。经过几十年的发展，许多学者纷纷提出了Marr理论的改进框架，如在框架前增加图像拾取模块，使其能根据分析要求和分析结果自主获取图像；增加反馈环节，使视觉处理结果能反向指导图像获取环节，前后互动；增加高层指导模块和视觉目的模块，使整个视觉处理按照视觉目的的要求，在高层指导模块的指导下完成不同的视觉处理操作，实现其功能多样化.总之，改进的Marr理论框架使立体视觉趋于自动化、智能化和多功能化。
三.机器视觉相关技术
1、图像采集技术——机器视觉的基础
图像采集部分一般由光源、镜头、数字摄像机和图像采集卡构成。采集过程可简单描述为在光源提供照明的条件下，数字摄像机拍摄目标物体并将其转化为图像信号，最后通过图像采集卡传输给图像处理部分。在设计图像采集部分时，要考虑到多方面的问题，主要是关于数字摄像机、图像采集卡和光源方面的问题。（1）光源照明
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，其直接影响输入数据的质量和应用效果。到目前为止，还未有哪种机器视觉照明设备能通用各种应用，因此在实际应用中，需针对应用选择相应的照明设备以满足特定需求。在光源照明方案选择过程中，应尽可能地突出物体特征，在物体需要检测的部分与不重要部分之间尽量产生明显的区域，增加对比度，同时还应保证足够的整体亮度，而物体位置的变化不应影响成像的质量。
照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是指将被测物放在光源和摄像机之间，以提高图像的对比度。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，其优点是便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，并根据其产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
东莞市奥普泰克光源科技有限公司（前东莞市奥普泰克光电科技有限公司）成立于2002年，是一家集研发、生产、销售为一体的高新技术产业公司，公司致力于光、机、电一体化仪器产品的研发与生产，研发生产的各款视觉光源被行业内销售商及自动化领域检测系统广泛使用，为了在机器视觉光源领域争取更大的发展同时也便于更专注于“机器视觉光源”的生产销售，2009年公司更名为“东莞市奥普泰克光源科技有限公司”。
经过多年发展，公司拥有了一支强大的机器视觉产品研发团队;本着严谨的服务态度和与时俱进的创新精神,产品远销台湾，东南亚及北美地区，在机器视觉，自动化领域享有良好声誉。
服务范围:机器视觉光源生产销售，视觉自动化检测系统的研发推广…
（2）光学摄像头
光学摄像头的任务就是进行光学成像，一般在测量领域都又专门的用于测量的摄像镜头，因为其对成像质量有着关键性的作用。摄像头需要注意的一个问题是畸变。这个就需要使用相应的畸变校正方法，目前也开发出了很多自动畸变自动校正系统。
（3）CCD 摄像机及图像采集卡
CCD( Charge Coupled Device) 摄像机及图像采集卡共同完成对目标图像的采集与数字化。目前 CCD，CMOS等固体器件的应用技术，线阵图型敏感器件，像元尺寸不断减小，阵列像元数量不断增加，像元电荷传输速率也得到大幅提高。在基于PC机的机器视觉系统中，图像采集卡是控制摄像机拍照来完成图像的采集与数字化，并协调整个系统的重要设备。
图像采集卡直接决定了摄像头的接口为:黑白、彩色、模拟、数字等形式。
2、图像处理与分析——机器视觉的核心
用于机器视觉的图像处理与分析方法的核心是，解决目标的检测识别问题。为此，提出方法的思想中心是如何获得可正确描述目标物与非目标物的特征。当所需要识别的目标比较复杂时，就需要通过几个环节，从不同的侧面综合来实现。
对目标进行识别提取的时候，首先是要考虑如何自动地将目标物从背景中分离出来。目标物提取的复杂性一般就在于目标物与非目标物的特征差异不是很大，在确定了目标提取方案后，就需要对目标特征进行增强。增强方法有颜色特征的增强、累计特征的增强等。经过特征增强后，最后就是目标物的提取了。这里也有很多不同的方法，比如伪目标删除方法、自适应阈值方法、逐步骤类方法、多信息融合方法等。
随着计算机技术、微电子技术以及大规模集成电路的发展，图像信息处理工作越来越多地借助硬件完成，如 DSP 芯片、专用的图像信号处理卡等。软件部分主要用来完成算法中并不成熟又较复杂或需不断完善改进的部分。这一方面提高了系统的实时性，同时又降低了系统的复杂度。
四.机器视觉的发展现状及应用
目前，最先进的机器视觉技术仍然由欧美、日本等国家掌握，发达国家针对工业现场的应用开发出了相应的机器视觉软硬件产品。中国目前正处于由劳动密集型向技术密集型转型的时期，对提高生成效率、降低人工成本的机器视觉方案有着旺盛的需求，中国正在成为机器视觉技术发展最为活跃的地区之一。长三角和珠三角成为国际电子和半导体技术的转移地，同时也就成为了机器视觉技术的聚集地。许多具有国际先进水平的机器视觉系统进入了中国，国内的机器视觉企业也在与国际机器视觉企业的良性竞争中不断茁壮成长，许多大学和研究所都在致力于机器视觉技术的研究。
在国外，机器视觉主要应用在半导体及电子行业，其中，半导体行业占40% ～ 50%。例如，PCB 印刷电路、SMT表面贴装、电子生产加工设备等。此外机器视觉还在质量检测的各方面及其他领域均有着广泛应用。
（1）在工业检测方面
近几十年来，在工业检测中利用视觉系统的非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点，使机器视觉技术得到了广泛的应用，取得了巨大
的经济与社会效益。
（2）自动视觉识别检测目前已经用于产品外形和表面缺陷检验，如木材加工检测、金属表面视觉检测、二极管基片检查、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。这些检测识别系统属于二维机器视觉，技术已经较为成熟，其基本流程是用一个摄像机获取图像，对所获取的图像进行处理及模式识别，检测出所需的内容
（3）在医学上的应用
在医学领域，机器视觉主要用于医学辅助诊断。首先采集核磁共振、超声波、激光、Ｘ射线、γ射线等对人体检查记录的图像，再利用数字图像处理技术、信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别，最后得出相关信息，对辅助医生诊断人体病源大小、形状和异常，并进行有效治疗发挥了重要的作用。不同医学影像设备得到的是不同特性的生物组织图像，如Ｘ射线反映的是骨骼组织，核磁共振影像反映的是有机组织图像，而医生往往需要考虑骨骼有机组织的关系，因而需要利用数字图像处理技术将两种图像适当地叠加起来，以便于医学分析。
（4）交通监控领域中的应用
智能交通监控领域中，在重要的十字路口安放摄像头，就可以利用摄像头的快速拍照功能，实现对违章、逆行等车牌的车牌进行自动识别、存贮，以便相关的工作人员进行查看。
（5）在桥梁检测领域中的应用
人工检测法和桥检车法都是依靠人工用肉眼对桥梁表面进行检测，其速度慢，效率低，漏检率高，实时性差，影响交通，存在安全隐患，很难大幅应用；无损检测包括激光检测、超声波检测以及声发射检测等多种检测技术，它们仪器昂贵，测量范围小，不能满足日益发展的桥梁检测要求；智能化检测有基于导电性
材料的混凝土裂缝分布式自动检测系统和智能混凝土技术，也有最前沿的基于机器视觉的检测方法。导电性材料技术虽然使用方便，设备简单，成本低廉，但是均需要事先在混凝土结构上涂刷或者埋设导电性材料进行检测，而且智能混凝土技术还无法确定裂缝位置、裂缝宽度等一系列问题距实用化还有较长的距离；而基于机器视觉的检测方法是利用CCD相机获取桥梁表观图片，然后运用计算机处理后自动识别出裂缝图像，并从背景中分离出来然后进行裂缝参数的计算的方法，它具有便捷、直观、精确、非接触、再现性好、适应性强、灵活性高、成本低廉的优点，能解放劳动力，排除人为干扰，具有很好的应用前景。
据统计，混凝土桥梁的损坏有90%以上都是由裂缝引起的，因此对桥梁的健康检测主要是对桥梁表观的裂缝进行检测与测量。基于机器视觉的桥梁检测技术主要包括三部分内容：桥梁表观图像的获取技术、基于图像的裂缝自动识别理论与算法以及基于图像的裂缝宽度等病害程度定量化测量方法。
基于机器视觉的自动化、智能化检测技术已经在道路、隧道上得到了成功应用，在桥梁上也得到了初步的应用，但主要集中在视线开阔的高空混凝土构件表观图像获取技术上，在病害的自动识别方面仍停留在理论研究阶段，还无法应用于实际工程当中。针对量大面广的混凝土梁体，智能化视频桥梁检测车进入理论与关键部件模型的研制阶段，但是受到桥梁细小裂缝自动识别与清晰图像快速化获取难度大的限制，目前离达到实用化程度的要求还相距甚远。
五.机器视觉技术发展遇到的问题
对于人类来说，识别和理解周围场景是一件非常容易的事，但对于机器人来说，却是一件很困难的事。主要困难有一下几个方面：
（1）稳定性问题
现实中的环境因素是多变的，场景中的诸多因素，包括照明、物体形状、表面颜色、摄像机以及空间关系变化都会对生成的图像有影响。比如用于智能交通检测的设备，如何保证其在恶劣天气下依旧保持较高的稳定性就是一个很难解决的问题。
（2）构造出性能良好的识别算法
图像处理与分析技术是机器视觉的核心，所以构造出一个良好的、适应相关领域应用的识别算法显得尤为重要。而且现在的应用领域越来越要求检测设备具有准确、高速地识别出目标的能力，如果我们不能构造出一个更好的识别算法，就不能适应不断增长的需求。
（3）数据量大
机器视觉所获取的数据量非常非常大的。比如用于手机上的人脸识别功能，识别一次要投射多大几万个红外线点，这是一个庞大的数据。再比如交通检测方面看，一天累积下来的数据量也是惊人的。所以如何处理如此大的信息量是个难题。不过随着硬件技术的发展，这个问题将来会逐步得到解决···
机器视觉系统设计五大难点 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明
机器视觉技术的在不同行业的应用 -上海映初智能科技有限公司工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸，是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，为我国工业自动化打开“新视界”。 传统工业制造企业在视觉图像技术方面需要构建四大能力： 第一、智能识别 海量信息快速收敛，从大量信息中找到关键特征，准确度和可靠度是关键。 第二、智能测量 测量是工业的基础，要求精准度。 第三、智能检测 在测量的基础上，综合分析判断多信息多指标，关键是基于复杂逻辑的智能化判断。第四、智能互联 图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据互联，衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力。 1、简介及分类 机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。
表1：机器视觉分类 a)构成及原理 机器视觉系统一般由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元和视觉处理软件构成。 图1：机器视觉系统构成及工作原理 b)优势及特点
机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点。 机器视觉性能优势优势原因 非接触测量对于观测者和被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性 光谱响应范围较大具有交款的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围 超长待机能够长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时 间的测量、分析和识别任务 定位功能具备定位功能，能够自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通信协议输出，此 功能多用于全自动装配和生产 测量功能测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外协轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的 测量 缺陷检测功能缺陷检测功能是机器视觉用的最多的一种功能，她可以检测产品表面的一些信息。基 本上需要用人眼来的产品品质，都可以用视觉技术来替代。 表2：机器视觉性能优势原理 是实现智能制造的必要手段 如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉实现了对工件尺寸、形状、颜色等特征的自动判断和识别，可以让机器代替人眼做测量和判断，是实现工业自动化和智能化的必要手段。 人类视觉机器视觉 精确性差，64灰度级，不能分辨微小的目标强，256灰度级，可观测微米级的目 标 速度性慢，无法看清较快运动的目标快，快门时间可达10微秒
第一章机器视觉系统构成与关键技术 1、机器视觉系统一般由哪几部分组成？机器视觉系统应用的核心目标是什么？主要的分 成几部分实现？ 用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成：光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。三部分：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2、图像是什么？有那些方法可以得到图像？ 图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。 3、采样和量化是什么含义？ 数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像（模拟图像）变换成离散采样点（像素）集合的操作；量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。采样和量化实现了图像的数字化。 4、图像的灰度变换是什么含义？请阐述图像反色算法原理？ 灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值，从而改善画质，使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。 第二章数字图像处理技术基础 1、对人类而言，颜色是什么？一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的？24位真彩 色，有多少种颜色？ 对人类而言，在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。 一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示：使用三个8位无符号整数（0 到255）表示红色、绿色和蓝色的强度。256*256*256=16,777,216种颜色。 2、红、绿、蓝三种颜色为互补色，光照在物体上，物体只反射与本身颜色相同的色光而吸 收互补色的光。一束白光照到绿色物体上，人类看到绿色是因为？ 该物体吸收了其他颜色的可见光，而主要反射绿光，所以看到绿色。 3、成像系统的动态范围是什么含义？ 动态范围最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围，比如在音频工程中，一个放大器的动态范围可以表示为： D = lg（Power_max / Power_min）×20； 对于一个底片扫描仪，动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。即原稿最暗点的密度（Dmax）和最亮处密度值(Dmin)的差值。 我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg（Io/I）。那么假设有一张胶片，扫描仪向其投射了1000单位的光，最后在共有96%的光通过胶片的明亮（银盐较薄）部分，而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为： Dmin=lg（1000/960）= 0.02； 后者的密度为： Dmax=lg（1000/40）= 1.40 那么我们说动态范围为：D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。
机器视觉检测系统简述及系统构成 1机器视觉检测的一般模式 机器视觉检测的目标千差万别，检测的方式也不尽相同。农产品如苹果、玉米等通常是检测其成熟度，大小，形态等，工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸，表面缺陷等。不同的应用场合，就需要采用不同的检测设备和检测方法。如有的检测对精度要求高，就需要选择高分辨率的影像采集装置；有的检测需要产品的彩色信息，就需要采用彩色的工业相机装置。正是由于不同检测环境的特殊性，目前世界上还没有一个适用于所有产品的通用机器视觉检测系统。虽然各个检测系统采用的检测设备和检测方法差异很大，但其检测的一般模式却是相同的。机器视觉检测的一般模式是首先通过光学成像和图像采集装置获得产品的数字化图像，再用计算机进行图像处理得到相关检测信息，形成对被测产品的判断决策，最后将该决策信息发送到分拣装置，完成被测产品的分拣。 机器视觉检测的一般模式如图1所示： 图1机器视觉检测的一般模式 1.1图像获取 图像获取是机器视觉检测的第一步，它影响到系统应用的稳定性和可靠性。图像的获取实际上就是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的图像数据。机器视觉检测系统一般利用光源，光学镜头，相机，图像采集卡等设备获取被测物体的数字化图像。 1.2视觉检测 视觉检测通过图像处理的方法从产品图像中提取需要的信息，做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。通常这部分功能由机器视觉软件来完成。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测，并最大限度地减少对硬件系统的依赖性，而算法设计不够成熟的机器视觉软件则存在检测速度慢，误判率高，对硬件依赖性强等特点。在机器视觉检测系统中视觉信息的处理主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强,数据编码和传输，平滑，边缘锐化，分割，特征提取，目标识别与理解等内容。 1.3分拣 对于一个检测系统而言，最终是要实现次品（含不同种类的次品）与合格品的分离即分拣，这部分功能由分拣机构来完成。分拣是机器视觉检测的最后一个也是最为关键的一个环节"对于不同的应用场合，分拣机构可以是机电系统!液压系统!气动系统中的某一种。但无论是哪一种，除了其加工制造和装配精度要严格保证以外,其动态特性,特别是快速性和稳定性也十分重要，必须在设计时予以足够的重视。 2机器视觉检测系统的构成 一个典型的机器视觉检测系统主要包括光源、光学镜头、数字相机、图像采集卡、图像处理模块、分拣机构等部份。其构成如图2所示。 图2典型的机器视觉检测系统 3光源
机器视觉在自动化生产中的应用 如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 一、图像识别应用 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理。通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 二、图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统。另外，其还可应用于印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别，玻璃瓶的缺陷检测等。其中，机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 三、视觉定位应用 视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。 四、物体测量应用 机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括，齿轮，接插件，汽车零部件，IC元件管脚，麻花钻，罗定螺纹检测等。 五、物体分拣应用 实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。
. ;.. 经过机器视觉技术及应用这门课程的学习，我觉得受益匪浅。可以说这门课 程更偏重于实践，也很好的锻炼了我们，老师讲课很认真，ppT准备的很详细，对于一些关键问题的讲解更是深入浅出。机器视觉技术，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品即图像摄取装置，分CMOS 和CCD两种把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。 机器视觉不同于计算机视觉，它涉及图像处理、人工智能和模式识别，机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。 目前在机器视觉系统中；CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。加之机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。 通过本课程的学习，我们掌握了一些机器视觉方面的基本知识。这门课对于我们生活方面有很大的实用性，可以让我们了解到机器视觉的基本构造，对成为技术应用型人才，适应社会和培养实践能力与技能都起到了很大的作用。这样的学习让我们将知识更灵活的运用，更好的将知识和实践结合在一起并转化为技能。 通过这门课程的学习，我们懂得更多，收获更多，提升了自身操作能力的同时又学到了很多东西，我相信在以后的课堂学习和实践学习中可以掌握更多更深入的知识，不断的提高自身的学习与应用能力。
2 机器视觉系统概述 2.1 机器视觉的概念 美国制造工程师协会（SME Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 工业线扫描相机系统 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。 当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性
视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件 时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。 2.2 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程； ■图像采集 光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。 ■图像处理 处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。 ■特性提取 处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。 ■判决和控制
河北工业大学 院系：河北工业大学机械工程学院 班级：机研155班 姓名：翟云飞 学号： 201531204037 题目：机器视觉技术及其应用
目录 1.机器视觉的发展现状 2.机器视觉系统组成 2.1机器视觉系统的工作原理 3.机器视觉的应用 3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统 3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 3.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术 3.4新兴行业 4.机器视觉发展趋势 5.中国机器视觉产业的发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 5.3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 5.4、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 6.参考文献
1.中国机器视觉的发展趋势 近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 2.机器视觉系统组成及其工作原理 简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
解读机器视觉系统解析及优缺点 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。 由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。 机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性 视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程；
机器视觉在医疗器械行业的应用 摘要一次性注射针的外观缺陷是影响产品质量的主要因素。为了实现对注射针的外观缺陷检测自动化，本文研究了用西门子机器视觉[1]技术结合西门子自动化[2]设备在线检测注射针的外观缺陷并自动剔除不合格产品的方法。在实际生产过程的运用中，注射针检测系统得到了多家医疗器械厂商的好评。 关键词一次性注射针缺陷检测西门子机器视觉自动化 Abstract The defect on the appearance of the one-off injector pin is the main influencing factor to it’s quality. To realize defect inspection automatically for the defect on the appearance of the one-off injector pin, some defect inspecting methods for the one-off injector pin by SIMATIC machine vision combine with SIMATIC automatic equipment are studied in this article. In actual project, the equipment of Hang zhou Huafeng automatic company that inspects the appearance of the one-off injector pin obtained good effect from many medical instrument manufacturers. Key Words one-off injector pin, defect inspection, SIMATIC machine vision, automation 1 引言 随着医疗水平和医疗器械的不断提高和更新，一次性注射针以其方便、卫生的特点深受用户的喜爱，其需求量也迅速增大，而针头外观的好坏直接影响到一次性注射针的质量。所以为了减少不合格品的数量，需要增加检测工序。手工外观检验和产品标记昂贵和不可靠。同时又意味着不近人情的单调工作。这里，自动化机器视觉系统提供了解决这些问题的方案。 2 一次性注射针的缺陷 一次性注射针可以分为针座和针头两个部分。针座的缺陷对产品的质量影响可以不计。而针头就存在着两种缺陷情况：首先针头在制作过程中针尖部位可能会产生毛刺；其次针头在自动装配过程中可能会产生倒插现象（针尖部位被插入针座）。影响针头的几个缺陷为：针尖毛刺、倒插。其中倒插不仅会对产品的质量产生直接的影响，而且严重的会危害到人的
机器视觉技术的发展及其应用 秦亚航1，苏建欢2，余荣川1 ( 1.广西科技大学电气与信息工程学院，广西柳州545006;2.河池学院，广西宜州643006) 【摘要】机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。随着信号处理理论和计算机技术的发展，该技术迅速发展。本文介绍了机器视觉的关键技术的发展现状，其中包括光源照明技术、光学镜头、摄像机及图像采集卡、图像信号处理、执行机构等，并论述了其主要的应用领域以及存在的一些问题。 【关键词】机器视觉；图像采集；图像处理 Development of Machine Vision and Applications QIN Ya-hang1，QIN Wei-nian，SU Jian-huan2，YU Rong-chuan1 （College of Electrical and Information Engineering ，Guangxi University of Science and Technology，Liuzhou 545006，China；He Chi Universiry，Yizhou643006，China） 【Abstract】The characteristics of the machine vision system is to improve the flexibility and automation of production. With the development of signal processing theory and computer technology, the technology is developing rapidly. This paper introduces the development status of the key technology of machine vision, including lighting technology, optical lens, camera and image acquisition card, image signal processing, actuators, etc,and discusses its main application field and some problems. 【Keywords】Machine vision; Image acquisition; The image processing 0前言 机器视觉可以理解为基于视觉技术的机器系统或学科。美国制造工程协会机器视觉分会 和美国机器人工业协会的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学装 置和非接触的传感器自动地接受和处理一个真实物体的图像，通过分析图像获得所需信息或 用于控制机器运动的装置”[1]。机器视觉是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机 械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、 信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推 动了机器视觉的发展。
经过机器视觉技术及应用这门课程的学习，我觉得受益匪浅。可以说这门课程更偏重于实践，也很好的锻炼了我们，老师讲课很认真，ppT准备的很详细，对于一些关键问题的讲解更是深入浅出。机器视觉技术，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品即图像摄取装置，分CMOS 和CCD两种把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。 机器视觉不同于计算机视觉，它涉及图像处理、人工智能和模式识别，机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。 目前在机器视觉系统中；CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。加之机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。 通过本课程的学习，我们掌握了一些机器视觉方面的基本知识。这门课对于我们生活方面有很大的实用性，可以让我们了解到机器视觉的基本构造，对成为技术应用型人才，适应社会和培养实践能力与技能都起到了很大的作用。这样的学习让我们将知识更灵活的运用，更好的将知识和实践结合在一起并转化为技能。 通过这门课程的学习，我们懂得更多，收获更多，提升了自身操作能力的同时又学到了很多东西，我相信在以后的课堂学习和实践学习中可以掌握更多更深入的知识，不断的提高自身的学习与应用能力。
机器视觉 市场调研报告 营业部:李凯丽 2015年9月2日
机器视觉技术是一项新兴产业，自起步发展至今，机器视觉在中国经历了三个发展阶段，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。而在世界范围内，机器视觉已经为人类解决了许多重大问题，由于机器视觉自身领域的特点，目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域，创造了人工无法比拟的经济和社会价值。本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面，调研了机器视觉行业的发展状态，为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。 关键词：机器视觉、市场规模、竞争、前景
第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)
机器视觉应用案例简析 机器视觉的应用在近年来越加广泛，其中机器视觉检测、机器人视觉两方面的技术成为目前主要的两大技术应用领域，维视图像在此为你介绍机器视觉的部分应用实例，为大家学习提供参考。 一、机器视觉两大主要应用领域 1. 机器视觉检测：机器视觉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）。 基于通用视觉系统的角度检测 2. 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。
基于视觉技术的机器人定位 二、机器视觉10大应用实例分析 1. 基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统 EQ140-II汽车仪表板总成是我国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报警灯和若干照明9灯是否损坏或漏装。一般采用人工目测方法检查，误差大、可靠性差，不能满足自动化生产的需要。基于机器视觉的智能集成测试系统，改变了这种现状，实现了对仪表板总成智能化、全自动、高精度、快速化的质量检测，克服了人工检测所造成的各种误差，大大提高了检测效率。 2. 金属板表面自动控伤系统 金属板如大型电力变压器线圈、扁平线收音机朦胧皮等的表面质量都有很高的要求，但原始的采用人工目视或用百分表加控针的检测方法，不仅易受主观因素的影响，而且可能会给被测表面带来新的划伤。金属板表面自动探伤系统利用机器视觉技术对金属表面缺陷进行自动检查，在生产过程中高速、准确地进行检测，同时由于采用非接角式测量，避免了产生新划伤的可能。 3. 汽车车身检测系统 英国ROVER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度的100%在线检测，是机器视觉系
概述机器视觉工业五大典型应用 如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用。 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 视觉定位应用
机器视觉系统的５个主要组成结构介绍 从机器视觉系统字面意思就可看出主要分为三部分：机器、视觉和系统。机器负责机械的运动和控制；视觉通过照明光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡等来实现；系统主要是指软件，也可理解为整套的机器视觉设备。下面我们重点说下机器视觉系统中的五大模块： 1.机器视觉光源（即照明光源） 照明光源作为机器视觉系统输入的重要部件，它的好坏直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的视觉光源，以达到最佳效果。常见的光源有：LED环形光源、低角度光源、背光源、条形光源、同轴光源、冷光源、点光源、线型光源和平行光源等。 2.工业镜头 镜头在机器视觉系统中主要负责光束调制，并完成信号传递。镜头类型包括：标准、远心、广角、近摄和远摄等，选择依据一般是根据相机接口、拍摄物距、拍摄范围、CCD尺寸、畸变允许范围、放大率、焦距和光圈等。 3.工业相机 工业相机在机器视觉系统中最本质功能就是将光信号转变为电信号，与普通相机相比，它具有更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。按照不同标准可有多种分类：按输出信号方式，可分为模拟工业相机和数字工业相机；按芯片类型不同，可分CCD工业相机和CMOS工业相机，这种分类方式最为常见。 4.图像采集卡 图像采集卡虽然只是完整机器视觉系统的一个部件，但它同样非常重要，直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等。比较典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA 采集卡和GigE千兆网采集卡。这些采集卡中有的内置多路开关，可以连接多个摄像机，同时抓拍多路信息。 5.机器视觉软件
上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发https://www.doczj.com/doc/1d6177546.html, 机器视觉系统设计的五大难点 第一：打光的稳定性 工业视觉应用一般分成四大类：定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求最高，因为光照只要发生10-20%的变化，测量结果将可能偏差出1-2个像素，这不是软件的问题，这是光照变化，导致了图像上边缘位置发生了变化，即使再厉害的软件也解决不了问题，必须从系统设计的角度，排除环境光的干扰，同时要保证主动照明光源的发光稳定性。 第二：工件位置的不一致性 一般做测量的项目，无论是离线检测，还是在线检测，只要是全自动化的检测设备，首先做的第一步工作都是要能找到待测目标物。每次待测目标物出现在拍摄视场中时，要能精确知道待测目标物在哪里，即使你使用一些机械夹具等，也不能特别高精度保证待测目标物每次都出现在同一位置的，这就需要用到定位功能，如果定位不准确，可能测量工具出现的位置就不准确，测量结果有时会有较大偏差。 第三：标定 一般在高精度测量时需要做以下几个标定，一光学畸变标定（如果您不是用的软件镜头，一般都必须标定），二投影畸变的标定，也就是因为您安装位置误差代表的图像畸变校正，三物像空间的标定，也就是具体算出每个像素对应物空间的尺寸。
上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发https://www.doczj.com/doc/1d6177546.html, 第四：物体的运动速度 如果被测量的物体不是静止的，而是在运动状态，那么一定要考虑运动模糊对图像精度（模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间），这也不是软件能够解决的。 第五：软件的测量精度 在测量应用中软件的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑，最好按照1/2，而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精度，因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少。 上海嘉肯光电科技有限公司是一家专业从事机器视觉光源的研发、生产和销售为一体的高新技术企业。以工业检测、机器视觉、图像处理、科学研究等领域为主要研发及经营方向。此外，公司还代理工业镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件和各类视觉附件。??上海嘉肯光电科技有限公司?将坚持“用心，创造未来”的企业经营理念，并持续不断地把最优秀、性价比最高的视觉产品提供给广大用户，以不断满足客户日益增长的要求。
机器视觉检测 一、概念 视觉检测是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。 2、典型结构 五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为： 分类具体说明优点 背向照明被测物放在光源和摄像机之 间能获得高对比度的图像 前向照明光源和摄像机位于被测物的 同侧 便于安装 结构光将光栅或线光源等投射到被 测物上，根据它们产生的畸 变，解调出被测物的三维信 息 频闪光照明将高频率的光脉冲照射到物
体上，摄像机拍摄要求与光 源同步 2.镜头 镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。 要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD 和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 为优化捕捉到的图像，需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。 4.图像采集卡 图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。将图像信号采集到电脑中，以数据文件的形式保存在硬盘上。通过它，可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中。 5.软件 视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。 3、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素： 对比度机器视觉应用的照明的最重要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最大的对比度，从而易于特