编号
本科生毕业设计
基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计
Surface defect detection system design based on machine vision
学生姓名
业电子信息工程专
号学
师教指导
电子信息工程学院学院
二〇一三年六月
长春理工大学本科毕业设计
毕业设计（论文）原创承诺书
1．本人承诺：所呈交的毕业设计（论文）《基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计》，是认真学习理解学校的《长春理工大学本科毕业设计（论文）工作条例》后，在教师的指导下，保质保量独立地完成了任务书中规定容，不弄虚作假，不抄袭别人的工作内容。
2．本人在毕业设计（论文）中引用他人的观点和研究成果，均在文中加以注释或以参考文献形式列出，对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体均已在文中注明。
3．在毕业设计（论文）中对侵犯任何方面知识产权的行为，由本人承担相应的法律责任。
4．本人完全了解学校关于保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交论文和相关材料的印刷本和电子版本；同意学校保留毕业设计（论文）的复印件和电子版本，允许被查阅和借阅；学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存毕业设计（论文），可以公
布其中的全部或部分内容。
以上承诺的法律结果将完全由本人承担！
作者签名：年月日
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中文摘要
为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。针对金属工件表面的多种缺陷，本文设计了一套基于机器视觉能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。该系统采用面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件图像中的信息，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，利用自动选取的阈值对金属工件表面的图像进行二值化分割，从而实现各种缺陷的自动提取及识别。
关键词：机器视觉表面缺陷CCD 图像处理缺陷检测
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Abstract
In order to continually promote the quality of product and efficiency of production, the on-line automatic inspection technology of surface defect of metal workpiece has become more and more important in the process of production. This paper designs an automatic systembased on machine vision, which can inspect
surface defect of metal workpiece timely without any damage on it.
Firstly, using CCD and multi-channel image acquisition card to acquire images,
the system has accelerated the inspection speed and reduced the requirements of CCD on the performance to do the timely on-line inspection more easily under the current condition; secondly, according to the practical application of threshold, the system has used the segmentation threshold of selecting an image automatically to select the workpiece information from images and scan that information to realize the automatic measurement of the system; finally, the system has removed the aperture on the edge of workpiece in accordance with the workpiece information of scan and conducted the binarization segmentation on the image of the metal workpiece surface by using the automatic selection threshold to automatically select and identify varied defects. Keywords:machine vision; surface defect; CCD; image processing; defect inspecting
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目录
中文摘要 (3)
Abstract (4)
第1章引言 (7)
1.1研究背景及意义 (7)
1.2国内外研究现状 (7)
第2章图像技术及机器视觉简介 (9)
2.1图像处理技术 (9)
2.1.1图像和数字图像 (9)
2.1.2图像技术和图像工程 (9)
2.2数字图像处理系统 (10)
2.2.1图像处理和分析系统 (10)
2.2.2图像采集模块 (10)
2.2.3图像的数据编码和传输 (11)
2.3机器视觉技术 (11)
2.3.1机器视觉技术简介 (11)
2.3.2机器视觉系统的概念、组成及特点 (12)
2.4机器视觉系统的应用及发展动向 (13)
2.4.1机器视觉检测应用 (13)
2.4.2机器视觉系统的发展动向 (13)
第3章系统总体设计................................................................................................
15
3. 1 CCD摄像头 (15)
3. 2图像采集卡 (15)
3.2.1视频输入信号及采样频率 (16)
3.2.2视频输入窗口和显示窗口 (16)
3. 3软件设计 (16)
第4章缺陷检测软件设计........................................................................................
17
4. 1图像实时采集模块 (17)
4. 2图像预处理模块 (17)
4. 3阈值选取模块 (18)
4. 4图像测量模块 (18)
4. 5缺陷检测模块 (26)
4.5.1二值图像区域标记 (27)
4.5.2二值图像的小区域消除 (28)
4. 6缺陷识别模块 (28)
第5章实验结果及分析............................................................................................
31
5.1实验数据 (31)
5.2实验分析 (32)
全文总结 (35)
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参考文献 (36)
致谢 (38)
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第1章引言
1.1研究背景及意义
传统的产品表面质量检测主要采用人工检测的方法。人工检测不仅工作量大，而且易受检测人员主观因素的影响，容易对产品表面缺陷造成漏检，尤其是变形较小、畸变不大的夹杂缺陷漏检，极大降低了产品的表面质量，从而不能够保证检测的效率与精度。近年来，迅速发展的以图像处理技术为基础的机器视觉技术恰恰可以解决这一问题。机器视觉主要是采用计算机来模拟人的视觉功能，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。基于机器视觉技术的缺陷检测系统，由于其非接触检测测量，具有较高的准确度、较宽的光谱响应范围，可长时间稳定工作，节省大量劳动力资源，极大地提高了工作效率。可对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。所以，人工检测难以达到降低消耗、提高产品质量的目的，采用机器视觉的表面缺陷检测成为迫切需要。
针对这种现状，课题组决定自行开发工件表面缺陷在线检测系统，确保各类缺陷及时准确检出，从根本上解决人工检测效率低、精度低的问题，同时，还可以降低原材料消耗、能耗和人力成本，该课题还可以推广到其他需要表面质量检测的行业中，如印刷、包装等行业，因此具有重要的实际应用价值和现实意义。
然而,本课题要对各种形状、不同大小的金属片在线检测,必然对检测方法和处理速度有很高的要求,图像处理与模式识别领域中的许多新算法目前很难应用到实际工程项目中。因此,机器视觉技术在这类在线检测任务中的应用,仍然是一个难题。本论文的目标就是以己有的图像处理理论为基础,通过大量的实际实验,设计适合本产品表面缺陷检测的算法。
1.2国内外研究现状
在国外，机器视觉的应用主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备，单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。
而在中国，以上行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白，即便是有，也只是低端方面的应用。目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累、各行各业对采用图像7
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和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大。当然，其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。
2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题： 1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？ 机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。 原始数据特征向量类别标识 特征度量模式分类器 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？ 能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？ 答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉：普通的CCD。 两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如，一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体， 在红色的光源照射下，则呈现红紫色， 非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。
3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照 方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？ 机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。几种光源的特点如下： 成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名 称 荧光灯低差差一般低一般 卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种： 背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们 各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？ 答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔， 控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学
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
基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，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。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状 机器视觉研究出现于60年代初期，电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。它作为早期人工智能研究的一部分，由于技术条件的限制，进展缓慢。80年代初，在D·Marr提出的计算视觉理论指导下，机器视觉研究得到了迅速发展，成为
机器视觉检测系统的工作原理与检测流程 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、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. 在机器视觉检测系统工作流程中，主要分为图像信息获取、图像信息处理和机电系统执行检测结果3个部分，另外根据系统需要还可以实时地通过人机界面进行参数设置和调整。 当被检测的对象运动到某一设定位置时会被位置传感器发现，位置传感器会向PLC控制器发送“探测到被检测物体”的电脉冲信号，PLC控制器经过计算得出何时物体将移动到CCD相机的采集位置，然后准确地向图像采集卡发送触发信号，采集开检测的此信号后会立即要求CCD相机采集图像。被采集到的物体图像会以BMP文件的格式送到工控机，然后调用专用的分析工具软件对图像进行分析处理，得出被检测对象是否符合预设要求的结论，根据“合格”或“不合格”信号，执行机会对被检测物体作出相应的处理。系统如此循环工作，完成对被检测物体队列连续处理。如下图所示。
机器视觉检测系统工作原理 一个完整的机器视觉检测系统的主要工作过程如下： ①工件定位传感器探测到被检测物体已经运动到接近机器视觉摄像系统的视野中心，向机器视觉检测系统的图像采集单元发送触发脉冲。 ②机器视觉检测系统的图像采集单元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触发脉冲。 ③机器视觉摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者机器视觉摄像机在触发脉冲来到之前处于等待状态，触发脉冲到来后启动一帧扫描。 ④机器视觉摄像机开始新的一帧扫描之前打开电子快门，曝光时间可以事先设定。 ⑤另一个触发脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与机器视觉摄像机的曝光时间相匹配。 ⑥机器视觉摄像机曝光后，正式开始新一帧图像的扫描和输出。 ⑦机器视觉检测系统的图像采集单元接收模拟视频信号通过A/D转换器将其数字化，或者是直接接收机器视觉摄像机数字化后的数字视频信号。 ⑧处理结果控制生产流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。 从上述的工作流程可以看出，机器视觉检测系统是一种相对复杂的系统。大多监控和检测对象都是运动的物体，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、飞行物体制导等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗等都会有严格的要求。 尽管机器视觉应用各异，归纳一下，都包含一下几个过程： ①图像采集：光学系统采集图像，将图像转换成数字格式并传入计算机存储器。
随着机器视觉检测技术的日益成熟，越来越多的企业选择安装机器视觉在线检测系统，企业如何做到机器视觉在线检测项目的顺利实施，企业用户对机器视觉在线检测系统设计制作流程的了解至关重要，今天创视新小编在这里整理了整个机器视觉在线检测系统从前期的产品检测评估到系统设备设计制作集成的整个过程做一个简单的介绍： 1、项目的前期评估 A、通过电话联系我们公司，我们公司将会有专业项目工程工程师跟您进行初步的沟通，了解您的需求； B、需要您提供检测样品（OK品和各种NG品数个）以及现场环境，如果不是做整机检测设备的还需要提供视觉设备的安装空间及外围IO通讯。如有需要，项目工程师可以到贵公司进行现场评估； C、根据提供的样品，项目工程师会在公司进行初步的技术评估，一般在收到样品后两个工作日内会给出测试结果； D、项目工程师会根据测试结果，向您提出专业的意见。提供合适的视觉产品（包括工业相机、镜头、光源、电脑、机器视觉系统软件等）给您，然后在测试结果出来后给您提供初步方案及项目费用预估。 E、如对方案存在疑问，可以随时联系项目工程师，项目工程师会对您的疑问进行解答并完善方案，尽力满足您的需求。 2、立项 项目经过初步评估后，双方确认项目方案的可行性，项目工程师接下来会建立一个新项目流程往下进行。 3、检测标准的明确 需要您收集OK品和限度NG品（即初步测试中认为可以检测出来的NG品种类），需要一定数量。项目工程师会对您提供的样品进行测试，详细的检测标准跟您进行确认。 4、其他确认 明确了检测标准后，项目工程师会进一步和您确认检测设备达到安装现场，机械和电气要求；如果贵公司对设备使用有特殊要求的，请及时提出，以便我们进行评估和设计。 5、整体方案书制作、明细报价单、合同制作 项目工程师根据以上的确认制作详细的整体方案，整体包含整机图、视觉系统配置、检测标准、软件功能等。 机器视觉在线检测系统设备设计制作流程
研究背景： 产品表面质量是产品质量的重要组成部分，也是产品商业价值的重要保障。产品表面缺陷检测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以CCD 和数字图像处理技术为代表的计算机视觉检测技术，大致经历了三个阶段，分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机视觉检测技术阶段。[] 传统检测技术 （1）人工目视检测法 （2）频闪检测法 无损检测技术 （1）涡流检测法 （2）红外检测法 （3）漏磁检测法 计算机视觉检测技术 （1）激光扫描检测法 （2）CCD 检测法 采用荧光管等照明设备，以一定方向照射到物体表面上，使用CCD摄像机来扫描物体表面，并将获得的图像信号输入计算机，通过图像预处理、缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二值化等图像处理后，提取图像中的表面缺陷的相关特征参数，再进行缺陷图像识别，从而判断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。 优点：实时性好，精确度高，灵活性好，用途易于扩充，非接触式无损检测。 基于机器视觉的缺陷检测系统优点： 集成化生产缩短产品进入市场时间改进生产流程100%质量保证实时过程监控提高产量精确检测100%检测 由于经济和技术原因国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主，没有或者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备，对视觉技术的开发应用停留在比较低端的小系统集成上，对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例，但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高，对在线检测设备的需求也就更大具有巨大的市场潜力。 机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术 铸件常见缺陷：砂眼气孔缩孔披缝粘砂冷隔掉砂毛刺浇不足缺陷变形 问题的提出： 1.水渍、污迹等不属于铸件缺陷，但由于其外观形貌与缺陷非常类似, 因此易被检测系统误识为缺陷。从目前发表的文献来看，对于伪缺陷的识别率较低。 2.不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性，造成缺陷误判。 国外研究发展现状： 20 世纪90 年代后，基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提高。 1990 年芬兰Rautaruukki New Technology公司研制了Smartivis表面检测系统[]，该系统具有自学习分类功能，应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。 1996 年美国Cognex公司研发了一套iLearn自学习分类器软件系统并应用于其研制了iS-2000 自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接，极大地提高了检测系统实时的运算速度，有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处[]。 2004 年Parsytec公司发布了新一代表面质量检测产品Parsytec5i，该系统运用了自学习神经
机器视觉检测系统 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、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. 现代工业自动化生产中涉及到各种各样的检验、生产监视和零件识别应用，如汽车零配件批量加工的尺寸检查和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。通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的，但在某些特殊情况下，如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等，依靠肉眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难以胜任。人们开始考虑用CCD照相机抓取图像后送入计算机或专用的图像处理模块，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。这种方法是把计算机处理的快速性、可重复性与肉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检测技术的概念。 视觉检测技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴测试技术。与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同，视觉检测技术重点研究的是物体的几何尺寸及物体的位置测量，如轿车白车身三维尺寸的测量、模具等三维面形的快速测量、大型工件同轴度测量以及共面性测量等，它可以广泛应用于在线测量、逆向工程等主动、实时测量过程。视觉检测技术在国外发展很快，早在20世纪80年代，美国国家标准局就曾预计未来90％的检测任务将由视觉检测系统来完成。因此仅在80年代，美国就有100多家公司跻身于视觉检测系统的经营市场，可见视觉检测系统确实很有发展前途。在近几届北京国际机床展览会上已
一秒检测你的手机屏幕是否有疏油层 前不久，“疏水疏油层”突然成了一个特别火的词汇。在网上引发热议的同时，相信也会有一部分人对此一脸懵逼：疏水疏油层是什么鬼？这玩儿意是做什么用的？有没有差别大吗？其实疏水疏油层在生活中很常见，只不过当你接触到时并没有注意到罢了。 解读疏水疏油层它就是屏幕上的一层膜 疏水疏油层，说白了就是能够疏离水和油脂的保护层，还有我们日常听到的防污涂层，都是一种东西，即AF（AntiFingerPrint）防指纹涂层，英文称其为Oleophpbiccoating，平常新手机屏幕光滑的手感就是来自于疏水疏油层。 AF材料是一种含氟涂料，具有极低的表面张力，一般称作全氟聚醚，主要作用是附着在屏幕表面，增加屏幕的疏水、排油、防污等性能，广泛应用在手机、平板、显示器、单反的保护玻璃上，经常使用带有屏幕电子产品的我们基本上总能接触到。这种疏水疏油效果就跟水珠落在荷叶上一样。 荷叶上疏离的水珠 AF材料主要分为药液与靶丸（类似于小药丸）两种形态，分别适用于喷涂与真空蒸镀两种镀膜方式。玻璃镀膜后，再经过高温固化，AF涂层就保留到了屏幕表面，除了抗污外，AF涂层还拥有耐磨、透光率高等特性，而且成本还特别低，喷涂单片成本不高于6毛钱，真空蒸镀的单片成本不高于2元，浓度稍高一点的AF涂层保持1、2年不成问题。 真空蒸镀设备 当然疏水疏油层不仅用于玻璃上，在不锈钢上也可以有这样的保护层。目前已有相关涂覆液在售，喷涂于各种金属材料如不锈钢板表面，可形成一层纳米级/微米级的超薄抗油污防指纹的自清洁涂层，能使水具备超高的表面张力（表现为拒水性），形成较高水接触角的水珠，让油污自行收缩成难以附着在金属表面的小油滴，少量残留油污能用毛巾或纸巾轻易擦除干净。 疏水疏油层不沾水演示 疏水疏油层在日常使用中有什么用 直接说疏水疏油层的疏水、排油、防污这些功能不够直观，我们举个例子简单的说明一下：由于现在2.5D屏幕的流行，很多人都会选择普通的手机保护膜，但廉
广东省东莞市莞城区莞太路34号东莞市创意产业中心园区8座502 Unit 502, Building 8, Creative Industry Center Park, No. 34 Guantai Road, Guancheng District, Dong Guan 523000, P.R.China 机器视觉在线检测详解 机器视觉的一个重要应用就是进行在线检测。这个与物体静止时的视觉检测系统不同，最起码图像摄取的速度要足够快才行，不然就不可能在被测物体运动时获取足够清晰的图像，再一个就是机器视觉软件的图像处理能力也要足够强，分析判断周期要够短，不然等反应过来了，产品可能都已经走出次品剔除系统的工作范围了。这样的机器视觉在线检测就是不合格的。 1 机器视觉在线检测的基本原理 基于机器视觉的在线检测系统的基本原理：首先通过视觉传感器获取高速流水线上运动待检测物体图像，图像传送到计算机后，计算机调用专用的图像处理软件来对检测物体进行检测、测量、分析、判断。多功能检测实验平台的硬件结构如图1所示，机器视觉在线检测系统的基本模块包括：传动装置、专用LED光源、图像采集模块、电气控制模块。 2 多功能检测实验平台运动控制部分设计 在这套系统中，运动控制部分选用工业PC＋运动控制卡＋步进电机的控制模式。运动控制卡是步进电机公司的MPC01。它配备了许多功能强大、内容丰富的运动控制软件工具和函数库。MPC01运动函数库用于二次开发，用户只要用C／C＋＋或Visual Basic等编制所需的用户界面程序，并把它与MPC01
运动库链接起来，就可以开发出自己的控制系统。 3 专用LED光源 光源对图像质量的影响是至关重要的，考虑到本套试验平台将要进行各种物品的检测实验，开发设计了多种专用LED照明方案以适应各种不同的待检物体。直环型用于各种具有稳定照度和清晰图像的工件；狭角型用于各种透明工件或低对比度工件；棒型用于透明、光滑、镀金表面；圆顶型用于不平整或弯曲的表面检测，金属包片上的印刷字体或弯曲表面的孔穴；背光型用于透明材料或液体的检测；同轴型用于光滑、电镀、低反射表面。 4 高速图像采集系统 图像采集部分将完成流水线上的运动图像获取，采集图像质量的好坏将直接影响整个检测效率。图像采集部分主要由CCD摄像机完成。CCD摄像机摄取图像信号，由图像采集卡将图像信号采集进来。本套实验装置选用两个方位的摄像机对待检测物体进行检测，一个俯拍位一个侧拍位，对有些待检测物体可以进行多方位的检测。摄像机采用的是Pulnix公司的TM6703，采集卡选用Matrox 公司的Comora2。 4.1 图像采集卡 Matrox Corona Ⅱ是Matrox Graphics Inc．生产的图像控制器，可采集隔行扫描／逐行扫描的分量RGB信号和单／双路黑白模拟视频信号；3路10bit A／D转换器；24-bit RS-422／LVDS数字接口；模拟情况下采集率达到30MHz，RS-422数字模式下达25MHz，LVDS数字模式下达40MHz；连接2个RGB 或6个模拟黑白视频信号；32-bit／33MHz PCI总线主模式；扩展板上实时采
编号 本科生毕业设计 基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计 Surface defect detection system design based on machine vision 学生姓名 专业电子信息工程 学号 指导教师 学院电子信息工程学院 二〇一三年六月
毕业设计（论文）原创承诺书 1．本人承诺：所呈交的毕业设计（论文）《基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计》，是认真学习理解学校的《长春理工大学本科毕业设计（论文）工作条例》后，在教师的指导下，保质保量独立地完成了任务书中规定容，不弄虚作假，不抄袭别人的工作内容。 2．本人在毕业设计（论文）中引用他人的观点和研究成果，均在文中加以注释或以参考文献形式列出，对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体均已在文中注明。 3．在毕业设计（论文）中对侵犯任何方面知识产权的行为，由本人承担相应的法律责任。 4．本人完全了解学校关于保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交论文和相关材料的印刷本和电子版本；同意学校保留毕业设计（论文）的复印件和电子版本，允许被查阅和借阅；学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存毕业设计（论文），可以公布其中的全部或部分内容。 以上承诺的法律结果将完全由本人承担！ 作者签名：年月日
中文摘要 为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。针对金属工件表面的多种缺陷，本文设计了一套基于机器视觉能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。该系统采用面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件图像中的信息，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，利用自动选取的阈值对金属工件表面的图像进行二值化分割，从而实现各种缺陷的自动提取及识别。 关键词：机器视觉表面缺陷CCD 图像处理缺陷检测
视觉检测系统报告 年春季学期研究生课程考核（阅读报告、研究报告）考核科目:视觉测量系统学所在院（系）:电气工程及自动化学院学生所在学科:仪器科学与技术学生姓名:***学 号:10S001***学生类别:工学硕士考核结果: 阅卷人: 视觉测量系统课程报告第一部分视觉测量系统发展现状综述机器视觉自起步发展到现在，已有15年的发展历史。应该说机器视觉作为一种应用系统，其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。 目前全球整个视觉市场总量大概在60～70亿美元，是按照每年 8、8%的增长速度增长的。而在中国，这个数字目前看来似乎有些庞大，但是随着加工制造业的发展，中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。 一、机器视觉的定义及特点简言之，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。
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。 正是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。在中国，这种应用也在逐渐被认知，且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。 二、机器视觉在国内外的应用现状在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%～50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元
基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法研究 摘要：在近些年来，随着手机行业飞速发展，手机屏幕缺陷的检测方式有许多，但是采用最多的还是人工检测的方式。人工检测的方式效率低误差较大很难满足 现在手机行业的发展形势。本文针对目前手机行业的发展形势，提出了一种基于 机器视觉手机屏幕缺陷自动检测系统。此系统的工作流程依次是采集图像、对采 集的图像进行裁剪、除去灰尘、滤波去噪、分割图像、初次识别缺陷区域、结合 缺陷区域与其他部分对比分析、识别筛选出不合格的产品。只有当此系统的检测 的合格率达到97.5%时，才会具有实用性，值得推广到实际的工业生产中去。 关键词：机器视觉；缺陷检测；手机屏幕 引言 随着全球经济的发展，各国的通信产业也都发展到一定的高度，高质高效的 智能手机虽然价格不断增高，但是仍然备受人们的喜欢。手机屏幕作为手机的重 要组成部分，是人与信息打交道的桥梁，手机屏幕的质量的优劣将会直接影响到 用户的体验。在现在的手机发展现状看来，手机屏幕缺陷检测主要依靠人工。人 工检测工作难度大，工作量大，导致工作者对工作产生厌倦和身体疲劳。这种方 式可能会使大量劣质产品流入消费者手中，不适用于如今的实际工业生产中。针 对目前手机行业的发展形势，提出了一种基于机器视觉手机屏幕缺陷自动检测系统。 1.机器视觉检测技术 目前，因为机器视觉检测技术实用性强、效率高、具有高精确度，所有受到 了人们的一致好评，并且备受工业生产的欢迎。全球有许多机器检测技术被应用 于实际的手机屏幕缺陷检测流程中。Kim团队提出了一种降低灰度不均匀等级的 阈值方式，这种方式可以通过识别出多种线缺陷完成缺陷的排除；Lee and Yoo等 首先会绘制二维曲线，再使用背景差异法检测mura缺陷以及不同形状和方向的 缺陷，但是对窗口的大小有局限性。You-Ching Lee和Cheng-EnShie等提出一种能 识别各种缺陷的累计差异和多分辨率背景的检测方法，但是对移动的装置要求较高;Tsai和Tseng等利用傅立叶变换和阈值方式消除背景干扰，但时效性差；易松 松使用了级联检测方式；高如新采用了快速匹配差分法检测方式；徐祖鑫提出了 一种数学形态学的检测方法，他们所采用的和提出的手机屏幕检测方式对点、线 等明显的缺陷有着较高和精准的识别率，但是对于一些特殊的缺陷还是有待完善。基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法研究，本文提出了一套完整的自动检测控 制系统，这套系统的结构分明、操作简单、工作效率高、具有高精确度，能够高 效实时检测和筛选出具有缺陷的屏幕。 2.系统硬件 系统硬件的构成主要由相机、显示屏和主机；治具台是部分系统硬件，治具 台上可以安装各种各样的治具，用于与其匹配的手机进行点亮，而手机的相机和 光源的固定都可以用一些简单的器械完成，适当的调节角度和方向。所以此系统 硬件满足工业生产的需求，只要更换治具就可以实现各种型号手机的检测，而且 操作简单。简单的操作流程只是把检测物品放到治具台。其工作原理依次是系统 接收传感器信号、光栅门自动关闭、营造密闭检测环境、显示标记缺陷。 3.算法流程 这里主要介绍的是屏幕块状检测方法，因为在手机屏幕缺陷中块缺陷最难识别。由于块缺陷的形状复杂、亮度不均匀、对比度低和边缘不清晰，影响到屏幕
精选文档 随着机器视觉检测技术的日益成熟，越来越多的企业选择安装机器视觉在线检测系统，企业如何做到机器视觉在线检测项目的顺利实施，企业用户对机器视觉在线检测系统设计制作流程的了解至关重要，今天创视新小编在这里整理了整个机器视觉在线检测系统从前期的产品检测评估到系统设备设计制作集成的整个过程做一个简单的介绍： 1、项目的前期评估 A、通过电话联系我们公司，我们公司将会有专业项目工程工程师跟您进行 初步的沟通，了解您的需求； B、需要您提供检测样品（0K品和各种NG品数个）以及现场环境，如果 不是做整机检测设备的还需要提供视觉设备的安装空间及外围I0通讯。如有 需要，项目工程师可以到贵公司进行现场评估； C、根据提供的样品，项目工程师会在公司进行初步的技术评估，一般在收 到样品后两个工作日内会给出测试结果； D、项目工程师会根据测试结果，向您提出专业的意见。提供合适的视觉产品 （包括工业相机、镜头、光源、电脑、机器视觉系统软件等）给您，然后在测 试结果出来后给您提供初步方案及项目费用预估。 E、如对方案存在疑问，可以随时联系项目工程师，项目工程师会对您的疑 问进行解答并完善方案，尽力满足您的需求。 2、立项 项目经过初步评估后，双方确认项目方案的可行性，项目工程师接下来会建 立一个新项目流程往下进行。 3、检测标准的明确 需要您收集0K品和限度NG品（即初步测试中认为可以检测出来的NG品 种类），需要一定数量。项目工程师会对您提供的样品进行测试，详细的检测标准跟您进行确认 精选文档
4、其他确认 明确了检测标准后，项目工程师会进一步和您确认检测设备达到安装现场，机械和电气要求；如果贵公司对设备使用有特殊要求的，请及时提出，以便我们进行评估和设计。 5、整体方案书制作、明细报价单、合同制作 项目工程师根据以上的确认制作详细的整体方案，整体包含整机图、视觉系统配置、检测标准、软件功能等。 机器视觉在线检测系统设备设计制作流程 在签完合同和各方面财务确认后就开始进一步的系统设备的设计制作。 1、客服提供相关的辅料 需要提供不同程度的良品与不良品样品、产品样品外观尺寸和设计品载具。如果需要使用专用载具，请提供专用载具的相关尺寸以提供我们的设计使用。 2、设备整机布置图和电气控制动作流程的确认 我们在收到您提供的相关辅料几个工作日后，提供设备整机布置图和电气控制动作流程给贵公司的责任人确认，如有疑问可以和公司的技术工程师沟通，技术工程师会尽快解决您的问题。 3、机器零件图设计 整机布置图确认后，接着就是进行机械零件的设计。 4、机械、电气标准件的选型 精选文档 整机布置图和电控动作流程确认后，接着就是完成机械、电气标准件的选型。
机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录 第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式
2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像
第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。
3 第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等 数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定
手机玻璃盖板外观缺陷检测 1、玻璃盖板发展趋势及现状 手机玻璃盖板虽然是生产行业中较为细分的一个小市场，在全球手机保有量如此巨大的情况下（2018年出货约17.5亿部），手机屏幕作为配件其每年出货量非常可观。据市场数据反馈，现手机盖板（也称玻璃盖板）每年出货量达到了20亿片/年。3D玻璃盖板作为下一代手机的必备配件，到2020年为止3D玻璃盖板的市场规模将近192亿元。作为智能终端产品最重要的构成部件之一，玻璃盖板的制造拥有巨大的市场存量以及增长潜力，是众多国家和企业争夺的焦点。其中检测作为玻璃盖板生产的最后一道工序，是产品品质控制的关键。但是目前国内企业在玻璃盖板的检测，基本上采用的是人工目检。但人工目检面临着效率低下、漏检率高、人工成本不断上升等诸多缺陷。
目前全球最大玻璃盖板厂商蓝思科技、伯恩光学，其产线上仍然以人力检测辅助设备的方式为主。在智能装备制造大潮流及国内人口红利逐渐消逝的环境下，自动化检测设备开始步入市场。 2、玻璃盖板外观缺陷检测难点以及检测设备国内外现状 玻璃盖板生产工艺复杂，特别是进入2.5D和3D盖板时代后，由于导入了更多更复杂的工序以及最终客户对外观要求的不断提高，在生产过程中无可避免的会产生各种各样类特征不同的缺陷，常见的有划痕、凹坑、丝印不良、杂质、异色等外观缺陷。各类特征的缺陷需要检测员不断翻转盖板，并在一些特定光线角度或观察视角下才能捕捉到。这就对用于取代人工目视检查的玻璃盖板自动化检测设备的设计和制造提出了非常高的要求。 现今国际上比较领先的玻璃盖板检测设备厂家，主要分布于欧洲，例如德国ISRA Vision和Dr.Schenk、瑞士的BUCHER和丹麦的JLI Vision等。目前在国内应用最多的是德国的Dr.Schenk，部分国内玻璃面板生产厂家采购了其设备，但是仍然存在较多问题，一是价格昂贵，只有极少数的大公司能负担相关费用；二是Dr.Schenk目前只能够检测素玻璃（白片），并且2.5D或3D玻璃盖板的弧面处也无法检出，因此该设备不能适应现在市场的需要。 目前国内在玻璃盖板检测方面取得了一些技术突破，但还没有特别突出的企业来代替国外的设备。国内某企业试图通过增加多个检测工位，实现对2.5D玻璃盖板的检测，但检测效果并不理想。该设备在更换不同类型盖板检测时，需要重新制作并更换治具，同时需要对设备的多个工位的光源或者相机进行调整，并
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
机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3
目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像
5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 （多媒体介绍） 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附：教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。
第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。 人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位