机器人视觉（Robot Vision）简介 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 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号
机器视觉论文机器视觉论文 基于机器视觉的色标判读系统 摘要:色标是用来表示特定含义的一种标识,一般用于流水作业场合, 利于产品的快速识别和分类。随着现代自动化工业的来临,原有简单 的单色色标识别已不能满足快速的工业需求,因此一种对系列色标组 合判读的方法就诞生了。本设计通过Visual Basic编程实现,经过色标定位、颜色提取、色标对比识别等一系列步骤来实现色标判读。以色环电阻为例,首先将被测色环电阻图片输入软件,软件通过图像识 别确定电阻环数、电阻正反及色环颜色的数据,然后通过色环电阻阻 值计算公式确定阻值。本设计具有识别速度快、使用方便、可扩展性高等优点。 关键词:色标;Visual Basic 6.0;色环电阻;机器视觉 Reading System for Color Tag Based on Machine Vision ZHU Guang, YANG Yong-yue, ZHANG Jian-jie (Hefei University of Technology School of Instrument Science and Opto-electronics Engineering, Hefei Anhui 230009, China) Abstract: Color Tag indicates a special meaning, which is usually used to recognise and classify products in pipelining
occasion. As the time of modern roboticized industry comes, quondam homochromous Color Tag is too simple to satisfy double-quick industrial demand.As a result, the technique of judgement of series Color Tag has its naissance. The technique comes true here via programing with Visual Basic. In order to recognise it, we orientate the Color Tag, distill the color and contrast one color with another. For example, we can figure out the value of color-ringed resistance by the technique. At first, wo input a picture of the resistance. The programme itself will tell us the direction, the rings and their color, then it calculates the value of the resistance by a special formula. The designment is excellent because it is convenient to use widely and it recognises quickly. Keywords: color tag; Visual Basic 6.0; color-ringed resistance;machine vision 引言 色标是用来表示特定含义的一种标识,一般用于流水作业场合, 利于产品的快速识别和分类。本设计以色环电阻为例,通过机器视觉 系统拍摄色环电阻的色环色标图像,利用Visual Basic编写程序,经
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。
机器人视觉传感技术及应用 摘要：机器人视觉技术是指机器人工作时通过视觉传感器对环境物体获取视觉信息，让机器人识别物体来进行各种工作。本文介绍了机器人技术中所常用的视觉传感器的种类、结构。原理和功能。介绍了弧焊机器人视觉传感技术较为前沿的一些应用和研究，包括焊缝跟踪和获取熔池信息。简要说明了视觉技术在农业采摘机器人方面的应用。 关键词：机器人、视觉、弧焊、采摘机器人 1．绪论 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的一维、二维和三维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置及各种状态。机器人视觉视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。根据功能不同，机器人视觉可分为视觉检验和视觉引导两种，广泛应用于电子、汽车、机械等工业部门和医学、军事领域。 2. 机器人常用的视觉传感器 2.1光电二极管与光电转换器件 图2.1是pn型光电二级管的结构。如果让光子射入半导体的pn结边界耗尽层，就会激励起新的空穴。利用电场将空穴和电子分离到两侧，就可以的到与光子量成比例的反向电流。Pn型元件的优点是暗电流小，所以被广泛用于照度计和分广度计等测量装置中。
图2.1 pn型光电二极管结构 在高响应的发光二极管中pin结型与雪崩型。前者在pn结边界插入一个本征半导体i 层取代其耗尽层。给它施加反向偏压，可以减少结电容，获得高速响应；而后者是在pn结上加100伏左右的反向偏置电压产生强电场，激励载流子加速，与原子碰撞产生电子雪崩现象。这些高速型二极管的响应速度很快，能用于高速光通信等。 2.2 PSD PSD（Position Sensitive Detector，位置敏感探测器）是测定入射光位置的传感器，由发光二级管、表面电阻膜、电极组成。入射光产生的光电流通过电阻膜到达元件两端的电极，流入各个电极的电流与电阻值存在对应关系，而电阻值又与光的入射位置及到各个电极距离成比例，因此根据电流值就能检测到光入射的位置。PSD元件中有一维和二维两种，它们都具有高速性，但要注意入射到开口部分的散射光的影响。 2.3CCD图像传感器 电荷耦合器件（CCD：Charge Coupled Device）图像传感器是由多个光电二极管传送储存电荷的装置。它有多个MOS（Metal Oxide Semiconductor）结构的电极，电荷传送的方式是通过向其中一个电极上施加与众不同的电压，产生所谓的势阱，并顺序变更势阱来实现的。根据传送电荷需要的脉冲信号的个数，施加电压的方法有两相方式和三相方式。 CCD图像传感器有一维形式的，是将发光二极管和电荷传送部分一维排列制成的。此外还有二维形式的，它可以代替传统的硒化镉光导摄像管和氧化铅光电摄像管二维传感器。二维传感器属于水平和垂直传送电荷传感器，传送方式有行间传送、帧—行间传送、帧传送及全帧传送四种方式。 图2.2所示为行间传送方式，采取一维摄像区域（接收部分）与传送区域平行布置结构
机器视觉论文 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
机器视觉技术综述 课题：机械工程测试技术 班级：13 机设一班 姓名：李特 学号：1 3 1 0 1 0 0 5 1 0 目录 一.机器视觉概念和系统组成 (2) 1.机器视觉概念 (2) 2.机器视觉系统组成 (2) 二.机器视觉主要技术 (4) 1.光源选择 (4) 2.图像传感器技术 (5) 3.数字图像处理技术 (8) 三.应用案例 (13) 1. 滤光片表面缺陷检测 (13) 2. 磁性材料表面缺陷检测 (14)
3. 齿轮表面缺陷检测 (14) 一.机器视觉概念和系统组成 1.机器视觉概念 机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。 2.机器视觉系统组成 一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（CCD或COMS相机）、图像采集卡、图像处理软件等。在搭建视觉系统时，用户需采购系统中的各个组件，但市场上机器视觉产品及设备生产厂家多数只生产其中的部分原件，如AVT的工业摄像机、Computar的工业镜头、CCS的光源等。在这种状况下，组建机器视觉系统需要大量的时间与精力来选购不同厂家的产品，无论是在人力还是资源成本上都会有更多的付出。 图表一：机器视觉系统组成框图 图表二：机器视觉系统组成示意图 一. 机器视觉主要技术 1.光源选择 光源选择是为了将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。
机器视觉论文机器视觉论文 机器视觉论文机器视觉论文 基于机器视觉的色标判读系统 摘要:色标是用来表示特定含义的一种标识,一般用于流水作业场合,利于产品的快速识别和分类。随着现代自动化工业的来临,原有简单的单色色标识别已不 能满足快速的工业需求,因此一种对系列色标组合判读的方法就诞生了。本设计 通过Visual Basic编程实现,经过色标定位、颜色提取、色标对比识别等一系列步骤来实现色标判读。以色环电阻为例,首先将被测色环电阻图片输入软件, 软件通过图像识别确定电阻环数、电阻正反及色环颜色的数据,然后通过色环电 阻阻值计算公式确定阻值。本设计具有识别速度快、使用方便、可扩展性高等优点。 关键词:色标;Visual Basic 6.0;色环电阻;机器视觉 Reading System for Color Tag Based on Machine Vision ZHU Guang, YANG Yong-yue, ZHANG Jian-jie (Hefei University of Technology School of Instrument Science and Opto-electronics Engineering, Hefei Anhui 230009, China) Abstract: Color Tag indicates a special meaning, which is usually used to recognise and classify products in pipelining occasion. As the time of modern roboticized industry comes, quondam homochromous Color
发那科机器人视觉成像应用(2D) 目录 第一部分：视觉设定 (2) 第二部分：视觉偏差角度的读取与应用 (8) 应用范围：摄像头不安装在机器人上。
第一部分：视觉设定 发那科机器人视觉成像（2D-单点成像），为简化操作流程，方便调试，请遵循以下步骤：1、建立一个新程序，假设程序名为A1。程序第一行和第二行内容为： UFRAME_NUM=2 UTOOL_NUM=2 以上两行程序，是为了指定该程序使用的USER坐标系和TOOL坐标系。此坐标系的序号不应被用作视觉示教时的坐标系。 2、网线连接电脑和机器人控制柜，打开视频设定网页（图一）。 3、放置工件到抓取工位上，通过电脑看，工件尽量在摄像头成像区域中心，且工件应该全 部落在成像区域内。 4、调整机器人位置，使其能准确的抓取到工件。在程序A1中记录此位置，假设此位置的 代号为P1。抬高机械手位置，当其抓取工件运行到此位置时自由运动不能和其他工件干涉，假设此点为P2。得到的P1和P2点，就是以后视觉程序中要用到的抓件的趋近点和抓取点。 5、安装定位针，示教坐标TOOL坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际 使用的是TOOL3坐标系）；TOOL坐标系做完之后一定不要拆掉手抓上的定位针，把示教视觉用的点阵板放到工件上，通过电脑观察，示教板应该尽量在摄像头成像区域中心。 示教USER坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际使用的是USER3坐标系）。此时可以拆掉手抓上的定位针USER坐标系做好之后一定不要移动示教用的点阵板。 6、按照如下图片内容依次设定视觉。 图一：设定照相机（只需要更改），也就是曝光
浅谈机器人视觉技术 摘要 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。本文介绍了机器人的发展以及视觉计算理论和视觉的关键技术。 关键词：机器人、视觉、计算、关键技术 一、机器人发展概述 科学技术的发展,诞生了机器人。社会的进步也提出要求,希望创造出一种能够代替人进行各种工作的机器,甚至从事人类不能及的事情。自从1959年诞生第一台机器人以来,机器人技术取得了很大的进步和发展,至今已成为一门集机械、电子、计算机、控制、传感器、信号处理等多学科门类为一体的综合性尖端科学。当今机器人技术的发展趋势主要有两个突出的特点:一个是在横向上,机器人的应用领域在不断扩大,机器人的种类日趋增多;另一个是在纵向上,机器人的性能不 断提高,并逐步向智能化方向发展。前者是指应用领域的横向拓宽,后者是在性能及水平上的纵向提高。机器人应用领域的拓宽和性能水平的提高,二者相辅相成、相互促进。 智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器,是机构学、自动控制、计算机、人工智能、微电子学、光学、通讯技术、传感技术、仿生学等多种学科和技术的综合成果阎。智能机器人可获取、处理和识别多种信息,自主地完成较为复杂的操作任务,比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。要使机器人拥有智能,对环境变化做出反应,首先,必须使机器人具有感知
机器视觉系统设计五大难点 内容来源网络，由“深圳机械展（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、数控系统、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 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。 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 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号 1、照明 照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。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。 过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，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。 另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。
F A N U C机器人机器人视 觉成像应用D This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.
发那科机器人视觉成像应用(2D) 目录 应用范围：摄像头不安装在机器人上。 第一部分：视觉设定 发那科机器人视觉成像（2D-单点成像），为简化操作流程，方便调试，请遵循以下步骤： 1、建立一个新程序，假设程序名为A1。程序第一行和第二行内容为： UFRAME_NUM=2 UTOOL_NUM=2 以上两行程序，是为了指定该程序使用的USER坐标系和TOOL坐标系。此坐标系的序号不应被用作视觉示教时的坐标系。 2、网线连接电脑和机器人控制柜，打开视频设定网页（图一）。 3、放置工件到抓取工位上，通过电脑看，工件尽量在摄像头成像区域中心，且工件应该 全部落在成像区域内。 4、调整机器人位置，使其能准确的抓取到工件。在程序A1中记录此位置，假设此位置的 代号为P1。抬高机械手位置，当其抓取工件运行到此位置时自由运动不能和其他工件干涉，假设此点为P2。得到的P1和P2点，就是以后视觉程序中要用到的抓件的趋近点和抓取点。 5、安装定位针，示教坐标TOOL坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实 际使用的是TOOL3坐标系）；TOOL坐标系做完之后一定不要拆掉手抓上的定位针，把示教视觉用的点阵板放到工件上，通过电脑观察，示教板应该尽量在摄像头成像区域中心。示教USER坐标系（不要使用在程序A1中使用的坐标系号，假设实际使用的是USER3坐标系）。此时可以拆掉手抓上的定位针USER坐标系做好之后一定不要移动示教用的点阵板。 6、按照如下图片内容依次设定视觉。 图一：设定照相机（只需要更改），也就是曝 光时间，保证：当光标划过工件特征区域的最亮点时， 中g=200左右。其他不要更改。 图二：标定示教点阵板。此时，只需要更改如下内容： 图三:标定示教点阵板需要做的设定 图四: 标定示教点阵板时，观察数据误差范围 设定完以上内容后，方可以移走示教用的点阵板。之前任何时候移动此示教板，都会造成错误！！ 图五（与图六为同一个页面，一个图上截屏不完整。此页只需要更改曝光时间。）图六（与图5是同一个页面）除了设定曝光时间外，什么都不要动。 图七：此图完成后，才可以做图6的set .ref.pos 在完成以上操作后，按照如下步骤示教机器人
华东交通大学理工学院 课程设计报告书所属课程名称数字图像处理与分析 题目机器视觉系统与数字图像处理分院电信分院 专业班级***************班 学号********************* 学生姓名邓群 指导教师付念 2013年6月16日
课程设计（论文）评阅意见 评阅人付念职称讲师 2013年6月16日
目录 华东交通大学理工学院 (1) 课程设计（论文）评阅意见 (2) 目录 (3) 机器视觉系统与数字图像处理 (3) 1机器视觉系统 (3) 1．1机器视觉系统简介 (3) 1.2机器视觉系统的构成和工作过程 (4) 2数字图像处理 (6) 2．1数字图像处理简介 (6) 2.2 数字图像处理的工具 (6) 2.3数字图像处理的研究内容 (6) 2.4发展概况 (7) 3论文小结 (8) 机器视觉系统与数字图像处理 1机器视觉系统 1．1机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科，其能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中母子图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、ARM嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，有力地推动了机器视觉的发展。
机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。 机器视觉系统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。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。在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去；在一些不适合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。机器视觉系统就其检测性质和应用范围而言，分为定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展人眼的视觉范围；3.长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。 1.2机器视觉系统的构成和工作过程 一个完整的机器视觉系统包括：照明光源、光学镜头、CCD 摄相机、图像采集卡、图像检测软件、监视器、通讯单元等，如图2-1所示。
机器人视觉系统 ——人脸识别技术 优势 1 不被察觉，不会引起人的反感。 2 非接触性，不需要和设备接触即可识别 3 自然性 4 准确，可靠，灵活。 原理 在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。 主要过程 一般分三步： (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。（智械科技） (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。 实现方法 基于OpenCv人脸识别设计方案 1 系统组成 以OpenCV 图像处理库为基础，利用库中提供的相关功能函数进行各种处理：通过相机对图像数据进行采集，人脸检测主要是调用已训练好的Haar 分类器来对采集的图像进行模
式匹配，检测结果利用PCA 算法可进行人脸图像训练与身份识别，而人脸表情识别则利用了Camshift 跟踪算法和Lucas–Kanade 光流算法。
机器人视觉系统(Robot Vision)简介 【字体：大中小】时间：2014-08-28 11:00:06 点击次数：23次 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 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号
机器视觉论文好发表 科技改变生活，人工智能是未来世界发展的方向，机器视觉是人工智能的一个分支，写机器视觉领域的论文发表数量逐年递增，有一些初次发表论文的作者，不知道如何发表论文以及论文好发表吗，如果你是其中之一，可以先了解初次发表论文有什么要注意的，机器视觉论文发表交给发表学术论文网就够了，论文范文、发表期刊推荐一应俱全，下面就来了解一下机器视觉已经发表过的论文和发表期刊吧。 《基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计》发表在《包装工程》期刊2019年第3期，该刊是cas、北大核心期刊，半月刊周期发行，部分论文摘要内容：为了提高码垛机器人对码放物品的自我分辨能力,提高码放效率,提出一种基于机器视觉检测的包装码垛机器人控制系统。方法首先分析机器视觉码垛机器人工作过程,基于工业控制计算机和图像采集卡设计码垛机器人控制系统,提出控制系统的硬件设计和软件设计。 《基于机器视觉的车型自动分类算法设计》发表在《电子测试》期刊2019年第1期，该刊是北京自动测试技术研究所主办，半月刊周期发行，部分论文摘要内容：车型分类是智能交通系统的重要组成部分,为实现车型自动分类,本文主要针对轿车、货车和客车的分类,设计了以车辆外形尺寸为特征的基于机器视觉的自动分类算法。该算法首先对车辆图像进行灰度化、背景差分、平滑、分割等预处理;然后提取顶长比、前后比等特征参量进行自动分类。机器视觉论文好发表联系编辑微信：LunwenFz 《机器视觉中瓶形零件母线检测方法研究》发表在《工业控制计算机》期刊2019年第1期，部分论文摘要内容：工业生产中,瓶体零件母线的检测均是人工通过特制的模具间接检测。探讨了基于机器视觉的母线检测方法,即通过图像边界检测确定零件母线位置、重构标称母线、比较母线与标称母线、计算其与标称母线的吻合度,最后根据设定的阈值,判定零件母线部分合格与否。 此外还有《基于机器视觉的餐盘检测定位系统的研究》、《一种机器视觉的图书书标智能识别系统设计》、《机器视觉在纺织中的应用现状与发展趋势》、《基于机器视觉的滚动轴承滚动体检测》等大量的机器视觉论文范文，由此也看出，能够发表机器视觉论文的期刊有很多，安排这类论文发表还是比较容易的。 如果您研究的也是这个领域，要发表相关论文，可以通过在线咨询通道与编辑进行有效的沟通。
国内机器视觉的发展现状 机器视觉是最近几年新发展起来的新兴技术领域,通过利用计算机模拟人的视觉能力来进行判断和识别,它是机器人、智能装备以及自动化领域至关重要不可或缺的技术之一。 目前国内的机器视觉技术和国外相比还相对落后,关键的技术设备还依赖于进口。国内大部分的机器视觉公司都集中在系统集成领域。国内机器视觉市场需求凸显,而国内机器视觉技术的滞后已无法满足国内市场的需求。 机器视觉应用主要包括表面缺陷检测、产品尺寸测量、机器人视觉定位、视觉目标识别这个四大类: 表面质量的检测至关重要,产品的表面缺陷不仅影响产品外观本身,还将对产品使用性能产生影响,比如做易拉罐的镀锡板,如果表面有微小的孔洞;卫生用无纺布表面有污点;液晶玻璃面板表面有结晶;太阳能电池片有断栅或隐裂等。 现代化高速的生产线,人眼无法识别或效率较低,还有高额的人工成本,都迫使生产企业进行变革,引入表面视觉检测系统,让机器来替代人工检测,大幅提高生产检测效率。 产品尺寸测量大部分应用于机械加工制造领域,现代机械加工技术精益求精,大规模批量化生产,通过构建机器视觉系统,对产品外观尺寸进行检测处理,发现不合格进行剔除。随着机械加工现代化水平的日益发展,视觉尺寸检测不可或缺。
视觉图像识别技术应用广泛,互联网中的人脸识别、交通防中的车牌识别、商品中二维码条码识别、ocr文字识别等。相比视觉检测和视觉测量,视觉图像识别技术相对成熟。 机器视觉定位系统主要应用机器人视觉引导,机器视觉给机器人装上大脑和眼睛,通过视觉系统引导机器人做各种不同的姿态和动作,机器人与机器视觉的融合将是未来智能装备发展的重要领域。 从整个国内机器视觉发展来看,国产化程度不高,机器视觉硬件设备核心零部件主要依靠进口。机器人技术和国外相比不仅是价格上的差距。系统集成企业以中小型企业为主,大部分企业一方面代理国外设备,一方面进行系统集成,真正投入的研发力量非常有限。 国内机器视觉无疑是个处于上升时期的朝阳产业,2025中国制造大战略政策支持下,机器视觉企业将加大投入力量,促进国内机器视觉技术的快速发展。 本文作者:大军闲谈
机器视觉技术综述 课题：机械工程测试技术 班级：13 机设一班 姓名：李特 学号：1 3 1 0 1 0 0 5 1 0 目录 一.机器视觉概念和系统组成2 1.机器视觉概念 2 2.机器视觉系统组成2 二.机器视觉主要技术4 1.光源选择. 4 2.图像传感器技术5 3.数字图像处理技术8 三.应用案例13 1.滤光片表面缺陷检测13 2.磁性材料表面缺陷检测 14 3.齿轮表面缺陷检测14 一.机器视觉概念和系统组成 1.机器视觉概念
机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。 2.机器视觉系统组成 一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（CCD或COMS 相机）、图像采集卡、图像处理软件等。在搭建视觉系统时，用户需采购系统中的各个组件，但市场上机器视觉产品及设备生产厂家多数只生产其中的部分原件，如AVT的工业摄像机、Computar的工业镜头、CCS的光源等。在这种状况下，组建机器视觉系统需要大量的时间与精力来选购不同厂家的产品，无论是在人力还是资源成本上都会有更多的付出。 图表一：机器视觉系统组成框图 图表二：机器视觉系统组成示意图 一. 机器视觉主要技术 1.光源选择 光源选择是为了将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。 光源的种类分为：高频荧光灯、光纤卤素灯、LED（发光二极管）照明。它们各自的特点是：
机器人视觉与计算机视觉：有什么不同? By Alex 机器人视觉、计算机视觉、图像处理、机器视觉和图形识别，这几者之间到底有神马区别呢？ 要弄清楚他们哪一个是哪一个，有时候也真的是容易混淆的。接下来看看这些术语的具体含义是什么，以及他们与机器人技术有什么关联。读了这篇文章后，你就再也不会被这些概念弄糊涂了！ 当人们有时候谈论机器人视觉的时候，他们搞混淆了。当他们说，他们正在使用“计算机视觉”或“图像处理”的时候，实际上，他们的意思是正在使用…机器视觉?，这是一个完全可以理解的错误。因为，所有不同术语之间的界限有时候也是有些模糊的。 在这篇文章当中，我们分解了机器人视觉的“族谱”，以显示在更广泛的信号处理领域所在的位置。 什么是机器人视觉(Robot Vision)？ 在基本术语中，机器人视觉涉及使用相机硬件和计算机算法的结合，让机器人处理来自现实世界的视觉数据。例如，您的系统可以使一个二维摄像头，检测到机器将拿起来的一个对象物。更复杂的例子可能是使用一个3D立体相机来引导机器人将车轮安装到一个以移动中的车辆上。 如果没有机器视觉，你的机器人基本上是个瞎子。对一些机器人任务来说，这也许不是一个问题。但对于某些应用来说，机器人视觉是有帮助的，甚至是必不可少的。 机器人视觉(Robot Vision)的“族谱” 机器人视觉与机器视觉密切相关，机器视觉我们稍后再介绍。他们两个又都与计算机视觉密切相关。如果他们谈论的是一个“族谱”，计算机视觉可以看作是他们的“父母”。然而，为了详细的了解他们在整个系统中的位置，我们要更进一步介绍他们的“祖父母”-信号处理。 族谱 信号处理(Signal Processing)
工业机器人及机器人视觉系统 人类想要实现一系列的基本活动，如生活、工作、学习就必须依靠自身的器官，除脑以外，最重要的就是我们的眼睛了，（工业）机器人也不例外，要完成正常的生产任务，没有一套完善的，先进的视觉系统是很难想象的。 机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，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。 机器视觉系统的应用 在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的
处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分 工作过程 ?一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下： ?1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。 ?2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。 ?3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。 ?4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。
机器人视觉系统的组成及工作原理 【摘要】随着大规模集成电路技术的发展，视觉系统逐渐走向实用化。由于微型计算机的飞速发展，使用的视觉系统已经进入领域，其中机器人视觉系统是机器视觉应用的一个重要领域。本文叙述机器人视觉系统的各部分组成，及各部分组成的工作原理。 【关键词】CCD；视频数字；信号处理器 1.机器人视觉系统的硬件系统 1.1机器人视觉系统的硬件由下述几个部分组成 (1)景物和距离传感器常用的摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器和结构光设备等。 (2)视频信号数字化设备其任务是把摄像机或CCD输出的信号转换成方便计算和分析的数字信号。 (3)视频信号快速处理器，视频信号实时、快速、并行算法的硬件实现设备：如DSP系统。 (4)计算机及其外设根据系统的需要可以选用不同的计算机及其外设来满足机器人视觉信息处理及机器人控制的需要。 (5)机器人或机械手及其控制器。 1.2机器人视觉的软件系统有以下几个部分组成 (1)计算机系统软件选用不同类型的计算机，就有不同的操作系统和它所支持的各种语言、数据库等。 (2)机器人视觉信息处理算法图像预处理、分割、描述、识别和解释等算法。 (3)机器人控制软件。 https://www.doczj.com/doc/379274935.html,D原理 视觉信息通过视觉传感器转换成电信号，在空间采样和幅值化后，这些信号就形成了一幅数字图像。机器人视觉使用的主要部分是电视摄像机，它由摄像管或固态成像传感器及相应的电子线路组成。这里我们只介绍光导摄像管的工作原理，因为它是普遍使用的并有代表性的一种摄像管。固态成像传感器的关键部分有两种类型：一种是电荷耦合器件(CCD)；另一种是电荷注入器件(CID)。与具有摄像管的摄像机相比，固态成像器件重量轻、体积小、寿命小、功耗低。不过，某些摄像管的分辨率仍比固态摄像机高。光导摄像管外面是一圆柱形玻璃外壳2，内部有位于一端的电子枪7以及位于另一端的屏幕1和靶。加在线圈6、9上的电压将电子束聚焦并使其偏转。偏转电路驱使电子束对靶的内表面扫描以便“读取”图像。玻璃屏幕的内表面镀有一层透明的金属薄膜，它构成一个电极，视频信号可从此电极上获得。一层很薄的光敏“靶”附着的金属膜上，它是一层由一些极小的球状体组成，球状的电阻反比于光的强度。在光敏靶的后面有一个带正电荷的细金属网，它使电子枪发射出的电子减速，以接近于0的速度达到靶面。在正常工作时，将正电压加在屏幕的金属镀膜上。在无光照时，光敏材料呈现绝缘体特性，电子束在靶的内表面上形成一个电子层以平衡金属膜上的正电荷。当电子束扫描靶内表面时，光敏层就成了一个电容器，其内表面具有负电荷，而另一面具有正电荷。光投射到靶层，它的电阻降低，使得电子向正电荷方向流动并与之中和。由于流动的电子电荷的数量正比于投射到靶的某个局部区域上的光的强度，因此其效果是在靶表面上形成一幅图像，该图像与摄像管屏幕上的图像亮