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机器视觉基础知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+视觉自动上下料定位的应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用： 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值，来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案，使用两个相机及光源配合机械设备，达到每次检测双面8个产品，每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时，立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。
机器视觉软件HALCON 实验指导书 目录 实验1 HALCON 概述，应用范例 实验2 HDevelop介绍，操作编程范例 实验3 HALCON编程接口，高级语言编程 实验4 HALCON数据结构，采集硬件接口 实验5 HALCON采集硬件配置，图像采集 实验6 HALCON二维测量，配准测量与识别定位 实验7 HALCON一维测量，尺寸测量 实验8 HALCON三维测量，3D重建测量 实验1 HALCON 概述，应用范例 实验2 HDevelop介绍，操作编程范例 1 邮票分割 文件名: stamps.dev 第一个例子进行文件分析任务。图5.1展示了部分邮票目录页。它描述了两种不同的邮票：以图形描述为主和以文字描述为主。 为了使用这个例子，必须把文字描述转化为计算机所能理解的形式。你可能使用OCR编程方式，你很快发现由于邮票的图形描述会导致大多数的可使用模块产生错误。于是另一项任务必须要进行预处理：对所有的邮票进行转化(例如,把邮票转化为灰色有价值的纸)，这样就可以使用OCR处理邮票的剩余部分了。
当创造一个应用程序来解决这种问题,对要处理的对象进行特征提取是非常有帮助的。这个任务可以为新手提供解决的这类问题一些的经验。 ●一般而言，特征提取有如下步骤：邮票比纸要黑。 ●邮票包含图像的部分不重叠。 ●邮票具有最大最小尺寸。 ●邮票是长方形的。
图 5.1: Mi c he l图表的部分页. 如果直接使用属性清单而非编程，任务会变得很简单。可惜由于语言的含糊，这是不可能的。所以你需要建构具有精确的语法和语义的语言,尽可能接近非正式的描述。使用HDevelop语法，一个通常的程序看起来如下： dev_close_window () read_image (Catalog, ’swiss1.tiff’) get_image_pointer1 (Catalog, Pointer, Type, Width, Height) dev_open_window (0, 0,Width/2, Height/2, ’black’, WindowID) dev_set_part (0, 0,Height-1, Width-1) dev_set_draw (’fill’) threshold (Catalog, Dark, 0, 110) dev_set_colored (6) connection (Dark, ConnectedRegions) fi l l_u p (ConnectedRegions, RegionFillUp) select_shape (RegionFillUp, StampCandidates, ’area’, ’and’, 10000, 200000) select_shape (StampCandidates, Stamps, ’compactness’, ’and’, 1, 1.5) smallest_rectangle1 (Stamps, Row1, Column1, Row2, Column2) dev_display (Catalog) dev_set_draw (’margin’) dev_set_line_width (3) disp_rectangle1 (WindowID, Row1, Column1, Row2, Column2) 由于一些为止的操作符合不熟悉的语法，这个程序咋看起来会很晦涩。但如果仔细看一下这个操作符，你就会注意以下说明的直接联系。 threshold选择全部图像像素黑暗比值。 connection 合并所有选定像素触摸相互连通区。 selectshape选择区域面积(属性:'面积')在指定区间内。 sm allestrec tangle1计算每个区域的坐标(连续/栏)的包围矩形。 一旦用户熟悉了承操作符和语法、转换就变得很容易。特别需要指出，对于程序来说，图像或者加工区是否被处理并不重要，你可以使用相同的方法处理他们。. 由于中间数据结构的内存管理对用户来说是透明的，你可以不必理会它，你可以集中解决图像分析任务。
机器视觉检测的基础知识~相机 容来源网络，由“机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在机械展. 相机都有哪些种类？我们常说的CCD就是相机么？除了2D平面相机，是否还有其他种类的相机，原理又是什么？下面这篇文章给您一一道来。 一，相机就是CCD么？ 通常，我们把所有相机都叫作CCD，CCD已经成了相机的代名词。正在使用被叫做CCD的很可能就是CMOS。其实CCD和CMOS都称为感光元件，都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。他们在检测光时都采用光电二极管，但是在信号的读取和制造方法上存在不同。两者的区别如下： 二，像素。 所谓像素，是指图像的最小构成单位。电脑中的图像，是通过像素（或者称为PIXEL）这一规则排列的点的集合进行表现的。每一个点都拥有色调和阶调等色彩信息，由此就可以描绘出彩色的图像。 ▼例如：液晶显示器上会显示「分辨率：1280×1024」等。这表示横向的像素数为1280，纵向的像素数为1024。这样的显示器的像素总数即为1280×1024＝1,310,720。由于像素数越多，则越可以表现出图像的细节，因此也可以说「清晰度更高」。
三，像素直径。 所谓像素直径，是指每个CCD元件的大小，通常使用μm作为单位。严谨的说，这个大小中包含了受光元件与信号传送通路。（＝像素间距，即某个像素的中心到邻近一个像素的中心的距离。）。也就是说，像素直径与像素间距的值是一样的。如果像素直径较小，则图像将通过较小的像素进行描绘，因此可以获得更加精细的图像。可以通过像素直径和有效像素数，求出CCD元件的受光部的大小。 假设某个 CCD 元件的条件如下所示： ·有效像素数…768 × 484 ·像素直径…8.4 μm× 9.8μm 则受光部的大小为 ·横向768 × 8.4μm＝ 6.4512 mm ·纵向484 × 9.8μm＝ 4.7432 mm 四，CCD的大小。 ▼CCD感光元件的大小，一般分为采用英寸单位表示和采用APS-C大小等规格表示这2种方式。采用英寸表示时，该尺寸并不是拍摄的实际尺寸，而是相当于摄像管的对角长度。例如，1/2英寸的CCD表示「拥有相当于1/2英寸的摄像管的拍摄围」。为什么如此计算呢，这是由于当初制造CCD的目的就是用来代替电视机录像机的摄像管的。当时，由于想要继续使用镜头等光学用品的需求比较强烈，由此就诞生了这种奇怪的规格。主要的英寸规格的尺寸如下表所示。
135 第十一章 深度图(qq584883658) 获取场景中各点相对于摄象机的距离是计算机视觉系统的重要任务之一．场景中各点相对于摄象机的距离可以用深度图(Depth Map)来表示，即深度图中的每一个像素值表示场景中某一点与摄像机之间的距离．机器视觉系统获取场景深度图技术可分为被动测距传感和主动深度传感两大类．被动测距传感是指视觉系统接收来自场景发射或反射的光能量，形成有关场景光能量分布函数，即灰度图像，然后在这些图像的基础上恢复场景的深度信息．最一般的方法是使用两个相隔一定距离的摄像机同时获取场景图像来生成深度图．与此方法相类似的另一种方法是一个摄象机在不同空间位置上获取两幅或两幅以上图像，通过多幅图像的灰度信息和成象几何来生成深度图．深度信息还可以使用灰度图像的明暗特征、纹理特征、运动特征间接地估算．主动测距传感是指视觉系统首先向场景发射能量，然后接收场景对所发射能量的反射能量．主动测距传感系统也称为测距成象系统（Rangefinder)．雷达测距系统和三角测距系统是两种最常用的两种主动测距传感系统．因此，主动测距传感和被动测距传感的主要区别在于视觉系统是否是通过增收自身发射的能量来测距。另外，我们还接触过两个概念：主动视觉和被动视觉。主动视觉是一种理论框架，与主动测距传感完全是两回事。主动视觉主要是研究通过主动地控制摄象机位置、方向、焦距、缩放、光圈、聚散度等参数，或广义地说，通过视觉和行为的结合来获得稳定的、实时的感知。我们将在最后一节介绍主动视觉。 11．1 立体成象 最基本的双目立体几何关系如图11．1(a)所示，它是由两个完全相同的摄象机构成，两个图像平面位于一个平面上，两个摄像机的坐标轴相互平行，且x 轴重合，摄像机之间在x 方向上的间距为基线距离b ．在这个模型中，场景中同一个特征点在两个摄象机图像平面上的成象位置是不同的．我们将场景中同一点在两个不同图像中的投影点称为共轭对，其中的一个投影点是另一个投影点的对应(correspondence)，求共轭对就是求解对应性问题．两幅图像重叠时的共轭对点的位置之差(共轭对点之间的距离)称为视差(disparity)，通过两个摄象机中心并且通过场景特征点的平面称为外极(epipolar)平面，外极平面与图像平面的交线称为外极线． 在图11．1 中，场景点P 在左、右图像平面中的投影点分为p l 和p r ．不失一般性，假设坐标系原点与左透镜中心重合．比较相似三角形PMC l 和p LC l l ，可得到下式： F x z x l '= (11．1) 同理，从相似三角形PNC r 和p RC l r ，可得到下式： F x z B x r '=- (11．2) 合并以上两式，可得： r l x x BF z '-'= (11．3) 其中F 是焦距，B 是基线距离。 因此，各种场景点的深度恢复可以通过计算视差来实现．注意，由于数字图像的离散特性，视差值是一个整数．在实际中，可以使用一些特殊算法使视差计算精度达到子像素级．因
机器视觉概述 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。 【应用领域】 机器视觉广泛应用于各个方面，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。 【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。系统可再分为、主端电脑(Host Computer)、影像获取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。 以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分，在本实验室中机器视觉的主要系统组成为：光源、工控机、工业相机、镜头；其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖（实验室的光源性能一般，光照条件良好）。 图1 典型的机器视觉系统
图2 本实验室的机器视觉的主要组成 尽量以本实验室现有的实验条件为主，其他需要的部分按实际要求也可以添加。 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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，图像处理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、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 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。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，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。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，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，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。
机器视觉入门知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明： 当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒 瓶和持续的流程统计数据。
机器人视觉引导玩偶定位应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 视觉检测在电子元件的应用：
机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它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。 机器视觉系统的特点：是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不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。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务 视觉检测：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。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 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。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，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 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，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，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。 镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变
机器视觉 基于visual C++ 的数字图像处理
摘要 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。它通过图像摄取装置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获取信息。本文主要介绍的是数字图像处理中的一些简单应用，通过对图像进行滤波、增强、灰度变换、提取特征等处理来获取图像的信息，达到使图像更清晰或提取有用信息的目的。 关键字：机器视觉、灰度图处理、滤波、边缘提取、连通区域
目录 摘要 (2) 目录 (3) 1 概述 (4) 2技术路线 (4) 3实现方法 (5) 3.1灰度图转换 (5) 3.2 直方图均衡化 (6) 3.3均值滤波和中值滤波 (6) 3.4灰度变换 (7) 3.5拉普拉斯算子 (8) 4 轮廓提取 (9) 5 数米粒数目 (15) 6 存在的问题 ................................................................................................ 错误！未定义书签。 7 总结 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。 8 致谢 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。参考文献 . (17)
机器视觉基础知识详解 随着工业4、0时代的到来,机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要,为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识,包括机器视觉技术就是如何工作的、它为什么就是实现流程自动化与质量改进的正确选择等。小编为您准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉就是一门学科技术,广泛应用于生产制造检测等工业领域,用来保证产品质量,控制生产流程,感知环境等。机器视觉系统就是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,根据像素分布与亮度、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。 机器视觉优势:机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点,可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有: 为了更好地理解机器视觉,下面,我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一:机器人+视觉自动上下料定位的应用:
现场有两个振动盘,振动盘1作用就是把玩偶振动到振动盘2中,振动盘2作用就是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统,该系统通过判断玩偶正反面,把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人,机器人收到坐标后运动抓取产品,当振动盘中有很多玩偶处于反面时,VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量,当反面玩偶数量过多时,VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶就是否处于正面,计算出玩偶中心点坐标,发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料,大大减少人工成本,大幅提高生产效率。 案例二:视觉检测在电子元件的应用: 此产品为电子产品的按钮部件,产品来料为料带模式,料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后,使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值,来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案,使用两个相机及光源配合机械设备,达到每次检测双面8个产品,每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时,立刻报警停机,保证了产品的合格率与设备的正常运行,提高生产效率。 案例三:啤酒厂采用的填充液位检测系统案例:
机器视觉基础知识详解 随着工业 4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让 更多用户获取机器视觉的相关基础知识， 包括机器视觉技术是如何工作的、 它为什么是实现 流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量， 控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号, 传送给专用的 I 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。 光源 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、 高度自动化的特点， 可以实现很高的分辨率精度 与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触， 安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主 要区别有: C C D 相机 高題 T 作时闻 工仙『可肖限 不易信息■棗成 人;」和倉理或本不斬上升 不适合齡和措辭境 V 工件 可靠性
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+ 视觉 自动上下料定位的应用: 从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司 VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩 偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人， 机器人收到坐标后运动抓取产 品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时， VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面 玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面， 计算出玩偶中心点坐标，发 送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料， 大大减少人工成本， 大幅提高生产效 率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用: 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对 每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值， 来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的 Drag on Visi on 视觉系统方案，使用两个相机及光源配 合机械设备，达到每次检测双面 8个产品，每分钟检测大约 1500个。当出现产品不良时, 立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。 2把反面玩偶振成正面。 SB 3^ I i- I" 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘 2中，振动盘2作用是把玩偶
目录 第一章图像增强 (3) 1.1 空域变换增强 (3) 1.1.1直接灰度调整 (4) 1.1.2 直方图处理 (10) 1.1.3 图像间的代数运算 (14) 1.2 空域滤波增强 (16) 1.2.1 基本原理 (16) 1.2.2平滑滤波器 (17) 1.2.3 锐化滤波器 (20) 1.3 频域增强 (23) 1.3.1低通滤波 (24) 1.3.2高通滤波 (24) 第二章图像恢复和重建 (26) 2.1退化模型 (26) 2.1.1连续退化模型 (27) 2.1.2离散退化模型 (28) 2.2复原的代数方法 (29) 2.2.1逆滤波复原 (29) 2.2.2最小二乘方滤波 (30) 2.3 MATLAB实现图像复原 (30) 第三章图像编码与压缩 (33) 3.1图像编码与压缩概述 (33) 3.1.1图像压缩与编码的必要性 (33) 3.1.2图像压缩编码的分类 (33) 3.2无损压缩技术 (34) 3.2.1无损压缩技术概述 (34) 3.2.2霍夫曼(huffman)编码 (35) 3.2.3行程编码 (38) 3.3有损压缩编码 (40) 3.3.1有损压缩编码原理 (40) 第四章图像分割 (45) 4.1灰度阈值分割法 (45) 4.1.1双峰法 (45) 4.1.2 p-参数法 (46) 4.1.3最大方差自动取阈法 (46) 4.2边缘检测方法 (49) 4.2.1边缘算子法 (49) 第五章工件尺寸和面积测量 (53) 5.1 图像采集部分 (54) 5.2 图像处理与面积计算部分 (54)
5.2.1 图像预处理 (54) 5.2.2 工件面积计算 (55) 第六章车牌识别 (63) 6.1 总体设计方案 (63) 6.2 各模块实现方法 (64) 实验一 MATLAB基本图像处理算法实验 (78) 实验二机器视觉基本程序编写实验 (79) 实验三尺寸测量 (80) 实验四模式识别 (81)
目录1 机器视觉基础知识 1.1 机器视觉概述 1.2 相机（camera） 1.3 镜头（lens） 1.4 图像采集卡（frame grabber） 1.5 光源（illumination） 1.6 视觉开发软件(vision SDK) 1.7 智能相机（smart camera） 2典型案例 3.1 定位&引导（Locate & Guide ） 3.2几何尺寸测量（Gauging） 3.3 缺陷检测（Flaw Inspection） 3.4 光学字符检测/识别（OCV/OCR）
1.1机器视觉的概念 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。 由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不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。 半导体行业是最先利用机器视觉技术进行检测的行业，其他行业也随之而来。作为生产机械的OEM的设计工程师，最基本的问题就是：“我是要检测这个部件还是整个这个产品”。检测可以得到高质量的产品，但是也会有这样的事实存在：检测成本或者产品质量要求并不需要这样的检测。比如说牙签，假设在一个装有500个牙签的盒子里有一两个不合格，大多数人都不会怎么担心。但是对于很多产品，假如前面的盒子里装的不是牙签，而是针头，试想不合格品可能会带来什么样的后果，所以产品功能性的检测都是不可缺少的，即使只是外观检测，要证明内在的品质也必须要做到无缺陷。因此，为了达到这个目的，许多OEM将机器视觉应用到他们将要卖给用户的系统中。机器视觉能够为整个系统增值，表现在三个方面：提高生产效率，提高制造过程的精确性，减少成本。 那么，对于一个设计工程师来说，怎么样才能知道机器视觉是否适合他的系统呢？尽管最早的最基本的机器视觉系统在20世纪70年代引入，工业就将其视为主流应用。这就导致设计工程师要考虑它是否合适他们的应用，同时要考虑利用机器视觉检测的成本与其所能带来的利润。 高复杂度产品行业，比如说半导体行业和电子行业，由于它们的复杂性和小型化，从传统上推动着机器视觉市场的发展。但是如今，所有产业，包括自动化、制药、造纸等等都依靠机器视觉系统检测产品以提高产品质量。工业专家们预言：在未来的20年
[Labview经验]机器视觉系列——Vision 基础知识上集 第1章节（上） 1.1 机器视觉简介与硬体介绍 1.1.1 前言 对于首次接触「机器视觉」的朋友来说，对这个名词肯定有点陌生，所以我们先来简单介绍一下这个专有名词。 「机器视觉」是泛指搭载视觉影像系统的检测设备，影像系统主要是由相机、镜头与光源等光学仪器所建构而成的。利用这些检测器材广泛地投入各种应用，如产品的瑕疵检测（Inspection）、辨识产品外观（Recognition）与量测产品尺寸（Measurement），而视觉对位（Alignment）与自动化做结合，搭配运动控制或机械手臂，可进行物料的定位与校正，完成手眼协调的视觉伺服系统（Visual Servo System）。 图1.1 - 搭载相机的机器手臂所构成的视觉伺服系统架构 机器视觉一直以来都受到相关产业的重视，这边列出几项机械视觉的特色： ?安全性高 ??具备高解析度 ??拥有全检能力 ?资料重现性好 ?可降低人工成本 ?可搭配高速运动控制 ?可配合运动控制系统进行回馈控制（智慧型自动化） 目前使用机器视觉的领域非常广泛，与它相关的热门产业包括半
导体、光电、机密工业与製造业等，主要的应用是将这些技术导入产品检测与自动化生产，目的就是为了提升产能、增加良率与减少人员配置。 接着，我们来简单的了解一些与机器视觉相关的专有名词： 影像系统（Image System） 构成机器视觉最基本架构就是包含相机与镜头的影像系统，最重要的五个基本参数必须先弄清楚： 图1.2 - 影像系统的示意图 1. 感光元件大小（Sensor Size）：相机内部感光元件的尺寸 2. 工作距离（Working Distance）：相机镜头前缘到物体表面的距离 3. 景深（Depth of Field）：能维持影像距焦清晰的有效距离 4. 视野範围（Field of View）：相机所能撷取到物体的实际範围 5. 解析度（Resolution）：指的是相机拍摄物体可辨识的最小尺寸，解析度越高，检测精度也较好，表 示能从影像中获取有用的资讯越多 光圈（F） 用来表示所控制的光源进入镜头的总量，类似人类的瞳孔，光圈越大，表示能进入的光越多，反之越少。镜头上都会标示最大光圈值，如标示值为「1:1.8」，表示该镜头的最大光圈值为「1.8」，而数字越小，代表大光圈，反之越小。 图1.3 - 不同F值所代表的光圈大小
作为机器视觉的研究者与项目开发者，最近有人问我如果想要涉水这个领域，该如何下水，总是担心自己被“淹死”在这个领域，又担心自己不试试水不甘心。回顾了一下一年来自己差点被“淹死”的经历，总结了一下计算机视觉入门应该掌握的图像处理方面的知识点。顺便给大家一个鼓励，小编意外涉水这个领域，在这之前，小编极讨厌编程，打心底里认为“图像处理”纯属“陶冶情操”的玩意儿，一个不幸的经历，小编深陷其中不能自拔，在痛苦中挣扎，挣扎过后，硬着头皮算是有了一小点点进步。所以如果你感觉痛苦，或许就对了，那就在痛苦中前进吧。在此送大家一句话“专业的人做专业的事”，为什么呢？一定要明白自己想做什么，是研究算法，还是乐意编程实现算法，还是只是想做应用。这三个意图是不同的，要知道自己想要什么。比如：如果是做应用的，就不要过度在于算法的深层原理，你会用就好了。否则你会一篇混乱把自己搞的一团糟，先把算法用起来能为我们做事情，然后心有余力再去研究为什么。下面做了一个小小的梳理，跟大家分享一下，以助快速脱离痛苦。 数学基础知识 1、矩阵的四则运算及其物理意义 2、逻辑运算 3、旋转矩阵与旋转向量 4、SVD分解 5、卷积的定义及运算 图像格式的基础 1、图像的存储方式及图像格式 2、图像的读取与现实 3、图像存储 4、图像像素与图像 图像像素运算 1、四则运算 2、逻辑运算 3、像素提取 4、通道分离与混合 5、像素的意义与对比度 图像几何运算 1、图像放缩 2、图像旋转 3、仿射变换
4、透视变换 5、翻转变换 6、图像错切 图像直方图 1、像素的均值与方差 2、直方图统计 3、像素内方差 4、插值算法 色彩空间 1、RGB 2、HSL 3、YUV 4、图像灰度化（多种方法） 5、色彩空间转换 6、图像饱和度 7、主色彩分析 图像滤波 1、均值滤波 2、中值滤波 3、高斯滤波 4、双边滤波 5、椒盐噪声 6、高斯噪声 7、低通滤波 8、高通滤波 9、图像锐化 图像形态学处理 1、腐蚀 2、膨胀 3、开闭操作 4、形态学梯度 5、顶帽 6、黑帽 7、分水岭 8、内梯度与外梯度
1、C++ Primer中文版(第4版）（稍难） 2、C++Primer Plus（第五版）中文版 [美]普拉塔（Prata,S.）著，孙建春，韦强译 3、深入浅出MFC（第2版）侯俊杰著 4、visual c++技术内幕，第四版 5、MFC Windows程序设计（第2版）（修订版）Jeff Prosise（帕罗赛斯） 6、Windows核心编程（第5版），（美）杰瑞夫（Jeffrey, J.） 7、Windows 程序设计（第5版·英文版上、下册），（美）Charles Petzold （佩佐尔）著 9、高质量程序设计指南——C++/C语言，林锐，韩永泉编著 10、数字信号处理，程佩青， 9、数字信号处理——理论、算法与实现（第二版）胡广书等 10、数字信号处理（MATLAB版）（第2版）（美）英格尔（Ingle，V.K.） 11、离散时间信号处理（美）奥本海姆，（美）谢弗，（美）巴克著，刘树棠，黄建国译 12、现代信号处理张贤达 13、现代信号处理姚天任 13、小波变换与工程应用杨福生 14、实用小波方法，徐长发 14、模糊数学原理及应用（第四版）杨纶标，高英仪编著
15、模式分类（原书第2版）（美）迪达等著，李宏东等译 16、机器视觉：理论、算法与实践(英文版·第3版) （英）戴维斯 19、图像处理、分析与机器视觉 20、算法技术手册，杨晨翻译 21、代码大全2 23、几何偏微分方程和图像分析（英文版） 24、图像处理与分析–变分，PDE，小波及随机方法（英文版） 25、小波十讲，李建平翻译 26、基于变分偏微分方程的图像复原技术，吴斌著 27、图像处理的偏微分方程方法，王大凯著 28、数字图像处理，王桥著（适合研究生看）
目录 第1章搭建机器视觉处理平台 (1) 1.1 选择相机 (1) 1.1.1 扫描类型(Scan type) (1) 1.1.2 相机分辨率(Camera Resolution) (2) 1.1.3 相机的图像传输方式 (3) 1.2 选择图像采集板卡 (5) 1.3 选择软件处理平台 (6) 1.3.1 超高性价比的学习平台 (7)
第1章搭建机器视觉处理平台 1.1 选择相机 光源选择好了以后，下一步就是选择相机。通常，在工业相机的说明书上，会出现这样的指标，如图2.1所示。 图2.1 工业相机指标(来自https://www.doczj.com/doc/3411410144.html,) 下面本文将详述工业相机常见的指标，以帮助大家选择合适的相机。 1.1.1扫描类型(Scan type) 相机中的成像元件是CCD芯片。如果CCD芯片只有一行感光器件(如图2.2左所示)，换句话说，每次只能对物体的一条线进行成像，那么，这种扫描类型成为线扫描(line scan)，这样的相机称为线阵相机。如果CCD芯片的感光区是个矩形阵面(如图2.2右所示)，换句话说，每次能对物体进行整体成像，那么，这种扫描类型成为面扫描(line scan)，这样的相机称为面阵相机。 图2.2 面阵CCD vs. 线阵CCD 面阵相机的优点是价格便宜，处理方面，可以直接获得一幅完整的图像。线阵相机的优点是速度快，分辨率高，可以实现运动物体的连续检测，比如传送带上的滤波等带状物体(这种情况下，面阵相机很难检测)；其缺点是需要拼接图像的后续处理。图2.3给出了线阵相机的一个成像实例，以帮助大家更好的理解线阵相机的成像过程。
图2.3 线阵相机成像实例 按照扫描方式不同，面阵相机还可以分为隔行扫描(Interlaced scan)和逐行扫描(Progressive Scan)。隔行扫描方式下一幅完整图像分两次显示，首先显示奇数场（1、3、5……），再显示偶数场（2、4、6……），如图2.4所示。 奇数场偶数场 + 帧 = 图2.4 隔行扫描成像过程 隔行扫描相机的优点是价格便宜，但由于隔行扫描方式是先扫奇数场，再扫偶数场，所以隔行扫描相机在拍运动物体的时候容易出现锯齿状边缘或叠影。 逐行扫描相机则没有上述的缺点，由于所有行同时曝光，不会分先后，所以在拍摄运动图像画面清晰，失真小。其余参数相似的情况下，逐行扫描相机要比隔行扫描相机贵。 1.1.2相机分辨率(Camera Resolution) 分辨率是影响图像效果的重要因素，我们一般用水平和垂直方向上所能显示的像素数来表示分辨率，例如640×480。该值越大图形文件所占用的磁盘空间也就越多，从而图像的细节表现得更充分。 与分辨率联系非常紧密的参数是视场(Field of View)和特征分辨率(Feature Resolution)，如图2.5所示。视场是指能拍摄到的范围，特征分辨率是指能分辨的实际物理尺寸。
机器视觉教程 [信息来自网络，三思，仅供参考，欢迎修订] 学习OpenCV是一个搜索+上机编程的过程，下面的笔试面试内容不具代表性，仅针对机器视觉研发类岗位，不同岗位有不同侧重点吧，仅供参考。面试题大多有一题（问）是：你做过什么实际的项目？在里面的角色是什么？ C语言教材： 笔试面试[ 指针、指针传递与引用、] 《C++程序设计- 谭浩强》=《C程序设计语言第2版?新版》；入门后看《C 和指针》；提高看：《C专家编程》，《C语言陷阱和缺陷》（按优先次序排列） 搜索pdf文件：“让你不再害怕指针” 数据结构和算法教材【一般基于C语言学习】： 笔试面试[ 各排序算法的优缺点、时间和空间复杂度；一定要掌握基本的冒泡排序、二分查找算法；单链表] 《零基础学算法第2版》<《大话数据结构》<《算法精解：C语言描述》 辅助性阅读教材：《编程珠玑》 基础好了再看《算法导论中文版》【“网易公开课”有视频下载】 《常用算法程序集（C++语言描述）第四版》 搜索“数据结构演示/动画”；“排序/查找演示/动画” C++教材： 笔试面试[ 根据题目要求构造类；面向对象思想；多线程、进程与线程；多态；虚函数编译过程] 入门：《Thinking in C++》=《C++ Primer Plus（第6版）中文版》 入门后：《C++ Primer》；《C++编程规范》；《C++编程思想》≈《Effective C++》 VC++教材： 笔试面试[多线程编程；实现简单的学成成绩管理系统] 《VC++深入详解（有视频下载）》≈《MFC深入浅出》 一定要C++入门了再学MFC（MFC是windows开发应用程序的C/C++类库，主要用于软件界面和驱动开发。感兴趣的可以搜索下QT做个比较选择学习） 看书基本顺序就是先看《windows程序设计》，不看也可以，然后学习C++编程, 如果要做界面设计就接着学习《VC++深入详解（有视频下载）》或《MFC深入浅出》，如果不学习界面设计就学习数据结构、相关算法等。 有编程经验后教材选择： 宝典型经典教材： 《代码大全2》，有一定编程经验后阅读，让你对程序有全新的认识，理解更深刻 设计模式教材： 笔试面试[ 分别基于工厂模式和…模式构造类] 《大话设计模式》、《》 机器视觉理论知识教材【理论】：