《机器视觉入门及应用》
硬件篇
1）相机
按芯片类型：CCD相机、CMOS相机
按扫描方式：隔行扫描相机、逐行扫描相机
按传感器结构特性：线阵相机、面阵相机
1.相机基本参数
●分辨率：相机每次采集图像的像素点（Pixels），对于数字相机一是直接与光
电传感器的像元数对应的，对于模拟相机则是取决于视屏制式，PAL制为768*576，NTSC制为640*480；
●像素深度：即每个像素数据的位数，一般常用的是8Bit，对于数字工业相机
一般还有10Bit、12Bit等；
●像元尺寸（pixel Size)：像元大小和像元数（分辨率）共同决定了相机机靶面
的大小。目前数字相机像元尺寸一般为3um--10um；
●帧率：相机采集传输图像的速率，对于面阵相机一般为每秒采集的帧数
（Frames/Sec）对于线阵相机为每秒采集的行数（Hz）
https://www.doczj.com/doc/cb10103493.html,D相机
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其他器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换成电荷包，而后在脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。
典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。CCD作为一种功能器件，与真空管相比具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
3.SMOS相机
CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制集成在一块芯片上。
CMOS相机具有局部像素的编程随机访问的优点，目前，CMOS相机以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围特点在高分辨率和高速场合得到了广泛应用。
4.工业相机与普通相机的区别
A. 工业相机性能可靠易于安装，相机结构紧凑结实不易损坏，连续工作时间长，可以在较差的环境下使用，普通相机是做不到这些的，例如：让普通相机连续工作一天或几天肯定会受不了的；
B. 工业相机的快门（曝光）时间非常短，可以抓拍高速运动的物体；
C. 工业相机帧率远高于普通相机；
D. 工业相机输出的是裸数据，光谱范围较宽。比较适合进行高质量的图像处理算法，普通相机的光谱范围只适合人眼视觉，图像质量较差，不利于进行分析处理。
E. 工业相机价格贵。
5.相机选取方法
A. 根据应用的不同选取CCD或CMOS相机。CCD相机主要应用在运动物体的图像摄取，如贴片机机器视觉，。用在视觉自动检查的方案或行业中一般用CCD 相机比较多，CMOS相机成本低，功耗低也越来越广泛；
B. 分辨率的选择。首先考虑待观察或待测量物体的精度，根据精度选择分辨率。相机像素精度=单方向视野范围大小/相机单方向分辨率。则相机单方向分辨率=单方向视野范围大小/理论精度。若单视野为5mm，理论精度为0.02mm,则单方向分辨率=5/0.02=250。然而为增加系统稳定性，不会只用一个像素单位对应一个测量/观察精度值，一般可以选择倍数4或更高。这样改相机需求单方向分辨率为1000，选用130万像素已经足够。
C.其次看相机的输出，若是体式观察或机器视觉软件分析识别，分辨率高是有帮助的；若是VGA输出或USB输出，再显示器上观察，则还依赖显示器的分辨率，相机的分辨率再高，显示器分辨率不够，也是没有意义的；利用存储卡或拍照功能，相机的分辨率高也是很有帮助的。
D.考虑与镜头的匹配。传感器芯片尺寸需要小于或等于镜头尺寸，C或CS
安装座也要匹配（或者增加转接口）；
E.考虑相机帧数选择。当被测物体有运动要求时，要选择帧数高的工业相机。但一般来说分辨率越高，帧数越低。
2) 镜头
镜头的基本功能就是实现光束变换，在机器视觉系统中，镜头的主要作用是将目标图像成像在图像传感器的光敏面上。镜头的质量直接影响到机器视觉系统的整体性能，合理地选择和安装镜头，是机器视觉系统设计的重要环节。
1. 镜头分类
按功能：定焦镜头、变焦镜头、定光圈镜头
按视角：普通镜头、广角镜头、远摄镜头
按用途：微距镜头、远心镜头、CCTV镜头
2. 镜头基本参数
1）镜头的相关参数：
●视场（FOV，邺城视野范围）：指观测物体的可视范围，也就是相机采集芯
片的物体部分。（视场范围是选型中必须了解的）
●工作距离（WD）:指从镜头前部到受检验物体的距离。即清晰成像的表面距
离。（选型必须了解的问题，工作问题是否可调？包括是否有安装空间等）●分辨率：图像系统可以测到的手检验物体上的最小可分辨特征尺寸。在多数
情况下，视野越小，分辨率越好；
●景深（DOF）：物体离最佳焦点较近或较远时，镜头保持所需分辨率的能力。
（需要了解客户对景深是否有特殊要求）
3.景深计算公式
δ-- 容许弥散圆直径；f -- 镜头焦距；F -- 镜头的拍摄光圈值；L-- 对焦距离；ΔL1 -- 前景深；ΔL2 -- 后景深；ΔL -- 景深
4.景深计算公式(2)：
可看出，后景深>前景深，且景深与镜头使用的光圈，镜头焦距与拍摄距离等有关系：
●镜头光圈：光圈越大，景深越小；光圈越小，景深越大；
●镜头焦距：镜头焦距越长，景深越小；镜头焦距越短，景深越大；
●拍摄距离：距离越远，景深越大；距离越近，景深越小。
5. 镜头的其他参数
●感光芯片尺寸：相机感光芯片的有效区域尺寸，一般指水平尺寸。这个参数
对于决定合适的镜头缩放比例以获取想要的视野范围（FOV）非常重要。●镜头光学放大倍数(PMAG)由感光芯片的尺寸和视场的比率来定义。虽然基本
参数包括感光芯片的尺寸，但PMAG却不属于基本参数；
●焦距(f): 是光学系统中衡量光的聚集或发散的度量方式，指从透镜的光心到
光聚集之焦点的距离。亦是相机中，从镜头中心到底片或CCD等成像平面的距离。
●镜头接口
C型：C型接口镜头与摄像机接触面至镜头焦平面（摄像机CCD光电感应器处的位置）的距离为17.5mm;
CS型：CS型接口此距离为12.5mm。C型镜头与CS型相机之间增加一个5mm 的C/CS接圈可以配合使用。CS镜头与C型镜头无法配合使用；
F型：通用型接口，一般适用于大于25mm的镜头。
畸变：视野中局部放大倍数不一定造成的图像扭曲，由于受制作工艺的影响，镜头越好畸变越小。广角镜头的畸变比较大，比如直线弯曲、矩形变成桶形或者枕型。因此在精密测量系统等精度要求高的情况下必须考虑镜头的畸变。
6. 镜头选取方法
●根据客户要求。一般先考虑客户对镜头的特殊要求，例如在镜头与工件之前
有没有加入其他器件（透镜、反光镜片、玻璃）、镜头的工作环境等。
●是否需要用远心镜头。精密测量系统需要选用远心镜头，远心镜头最主要的
功能就是克服透视相差（成像时由于距离的不同而导致的放大倍数不一致现象）的影响，使得检测目标在一定范围内运动时得到的尺寸数据几乎不变。
一般情况下，远心镜头都是固定焦距和工作距离的，而且有些远心镜头的体积很大，有的超过十斤，需要详细了解客户对视场大小、工作距离、空间限制和运动控制的要求。一般的表面缺陷、有无判断等对物体成像没有严格要求时，选用畸变小的镜头就可以。
●镜头的接口。镜头接口和相机接口都分为C、CS、F和其他更大尺寸的接口
类型。相机和镜头时互补的，即C接口的相机只能用C口接的镜头，CS接口的相机可以使用CS接口的镜头或者加上5mm接圈，其他接口的只能一一对应，如果相机的芯片尺寸超过1英尺，尽量选用F或者更大的接口，避免图像周围成像质量差。
3)光源
机器视觉系统中最关键的一个方面就是选择正确的照明，机器视觉光源直接影响到图像的质量，进而影响到系统的性能。所以我们经常说光源起到的作用就是获得对比鲜明的图像。
1. 光源的作用
选择合适的光源，可突显良好的图像效果（特征点），可以简化算法，提高检测精度，保证检测系统的稳定性。
2.光源类型
A. 环形光源：提供不同的照射角度、不同颜色组合，更能突出物体的三维信息；高密度LED列阵，高亮度；多种紧凑设计，节省安装空间；解决对角照射阴影问题；可选配漫射板导光，光线均匀扩散。（PCB基板检测，IC元件检测，显微镜照明，液晶校正，塑胶容器检测，集成电路印字检查...)
B. 背光源：用高密度LED列阵面提供高强度背光照明，能突出物体的外形轮廓特征，尤其适合作为显微镜的载物台。红白两用背光源、红蓝多用背光源，能调配出不同颜色，满足不同被测物多色要求。（机械零件尺寸的测量，电子元件、IC的外型检测、胶片污点检测，透明物体划痕检测...）
C. 条形光源：条形光源是较大方形结构被测物体的首选光源；颜色可根据需求搭配，自由组合；照射角度与安装随意可调。（金属表面检查，图像扫描，表面裂缝检测，LCD面板检测...)
D. 组合条形光源：四边配置条形光，每边照明独立可控；可根据被测物体要求调整所需照明角度，使用性广。（PCB基板检测，IC元件检测，焊锡检查，Mark 点定位，显微镜照明，包装条码照明，球形物体照明...）
E. 同轴光源：同轴光源可以消除物体表面不平整引起的阴影，从而减少干扰；部分采用分光镜设计，减少光损失，提高成像清晰度，均匀照射物体表面。（系列光源最适宜用于反射度极高的物体，如金属、玻璃、胶片、晶片等表面的划伤检测，芯片和晶片的破损检测，Mark点定位，包装条码识别。
F. 线性光源：超高亮度，采用柱面透镜聚光，适用于各种流水线连续检测场合。
G. 点光源：大功率LED，体积小，发光强度高；光纤卤素灯的替代品，尤其适合作为镜头的同轴光源等；高效散热装置，大大提高光源的使用寿命。（适合远心镜头使用，用于芯片检测，Mark点定位，晶片及液晶玻璃底基校正。
3.光源选型
A.条光选型要领：
条光照射宽度最好大于检测的距离，否则可能会照射距离远造成亮度差，
或者是距离近而辐射面积不够；
条光长度能够照明所需打亮的位置即可，无需太长造成安装不便，同时也增
加成本，一般情况下，光源的安装高度会影响到所选用条光的长度，高度越高，光源长度要求越长，否则图像两侧亮度比中间暗；
如果照明目标是高反光物体，最好加上漫射板，如果是黑色等暗色不反光产品，也可以拆掉漫射板以提高亮度；
B. 环光选型要领：
了解光源安装距离，过滤掉某些角度光源；例如要求光源安装尺寸高，就可以过滤掉大角度光源，选择用小角度光源，同样，安装高度越高，要求光源直径越大；
目标面积小，且主要特征性在表面中间，可选择小尺寸0角度或小角度光源； 目标需要表现的特征如果在边缘，可选择90角度环光，或大尺寸高角度环形光；
检测表面划伤，可选择90度角环光，尽量选择波长短的光源。
C. 背光源/平行背光源选型要领：
根据物体大小选择合适大小的背光源，以免增加成本造成浪费
背光源四周一条由于外壳遮挡，其亮度会低于中间部位，因此选择背光源时，尽量不要使目标正好位于背光源边缘
背光源一般在检测轮廓时，可以尽量使用波长短的光源，波长短的光源其衍射性弱，图像边缘不容易产生重影，对比度更高；
背光源与目标之间的距离可以通过调整来达到最佳效果，并非离得越近效果越好，也非越远越好；
液位检测可以将背光源侧立使用；
圆轴类产品，螺旋状的产品尽量使用平行背光源
D. 同轴光源选型要领：
选择同轴光时主要看其发光面积，根据目标的大小来选择合适发光面积的同轴光；
同轴光的发光面积最好比目标尺寸大1.5~2倍左右，因为同轴光的光路设计时让光路通过一片45度反半透镜改变光源靠近灯板的地方会比原理灯板的亮度高，因此，尽量选择大一点的发光面避免光线左右不均匀；
同轴光在安装时尽量不要离目标太高，越高，要求选用的同轴光越大，才能保证其均匀性。
4.图像采集卡
图像采集卡（Frame Graber)：图像采集卡是图像采集部分和处理部分的接口。
图像经过采样、量化以后转换为数字图像并输入、存储到帧存储器的过程，叫做采集、数字化
A/D转换：视频量化处理是指将相机所输出的模拟视频信号转换为PC所能识别的数字信号的过程，即A/D转换。视频信号的量化处理是图像采集处理的重要部分。
图像采集卡附加功能：相机触发、灯源控制、基本I/O、相机复位、相机时序输出
A.图像采集卡的分类：模拟图像采集卡、数字图像采集卡
B.按功能可以区分为：单纯功能的图像采集卡、集成图像处理功能的采集卡
C.图像采集卡趋势：带网络接口（Gigabit Ethernet）的图像设备将成为主流；智
能相机（Smart Camera）会应用于工业现场控制系统；CameraLink、Firewire(1394)、LVDS等数字接口采集卡已被广泛使用。
D.图像采集卡接口种类：
数字信号--接口
数字信号—Camera Link
①13对线（其中6对数据线），使得接插件的尺寸更加的小巧。允许相机设计的体积更小。
②更高的传输速率。采用Channel Link 芯片组（支持速率达2.3Gb/s）满足对数据传输速率越来越高的要求。
③集成有串口通讯协议。
数字信号—IEEE1394（Firewire）
①两种接口标准，一种是6针接口，另一种是4针接口。6针接口可以从端口获得电源，以给那些无法自己供电提供电源。
②1394A传输速率为400M/S，1394B可达800M/S。
③不需要控制器，可以实现对等传输，最大连线4.5米，大于4.5米可采用中继设备。
支持即插即用。它是目前唯一支持数字摄录机的总线。
图像采集卡选取方法
1.视频信号接口
要求相机与采集卡的视频信号类型一致：模拟信号接模拟采集卡，数字信号接数字采集卡。
一般选择以太网或USB3.0接口。
2.数据采集能力
要求采集卡的数据采样频率大于或等于相机信号数据输出频率。采集卡的数据率必须满足的要求可按下式计算：
模拟Data Rate(Grabber) ≥1.2×R*f
数字Data Rate(Grabber) ≥Data Rate(Camera)
Data Rate(Grabber)为采集卡的数据率； Data Rate(Grabber)为相机的数据率； R为相机的分辨率；
F为相机的帧率。
3.软件开发包（SDK）
稳定、简单、易用；
功能强大；
移植性好
4.技术支持能力（Support）：
快速完成系统的开发
便于系统的维护
5.品牌及产品线（product Line)
保证从采集卡的质量
产品升级换代
浅谈机器视觉的应用——智能车牌识别系统 随着科学技术的迅猛发展，现在已进入一个智能时代，越来越多的智能产品面世，智能化不仅仅体现在手机方面，还有机器视觉。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，常用机器视觉来替代人工视觉。因为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。而机器视觉的运用也较为广泛，像嵌入式车牌识别摄像机就是其很好的代表。尤其是车牌识别摄像机运用在停车场，因停车场的外在影响因素颇多，要想实现车牌识别系统在机器视觉方面全方位提升就必须能识别各式各样的车牌，还要能在各种极端环境下识别各式车牌。 车牌做为车辆身份的唯一标识当仁不让的被选作车牌识别结果的一个判断标准。但是车牌看似是一固有物体，但是其中也深藏着很多的奥妙，为车牌识别系统增加了不少识别难度，其难度可以分为4大方面。 （1）车牌颜色:就车牌颜色而言也具有多样性，不同领域的车辆有不同的颜色表示，比如蓝底白字、黄底黑字、黑底白字等等。到目前为止车牌识别系统对常见的蓝牌，黄牌的识别效果还不错，但是对多样车牌的完善程度还是有待提升的。对于车牌颜色的识别火眼臻睛车牌识别系统运用了车辆牌照字符和颜色联合识别方法，其最大的特征是将车牌区域划分为字符区域和背景区域，再而对背景区域进行颜色识别。下图列出的是多样车牌不同背景颜色、字体颜色的代表。
（2）字符：为了区分不同地域，每个地区都有自己独特的代表汉字。汉字也称为字符，字符识别属于模式识别领域，因汉字的笔画较多，字符点阵分辨率低，字符所占的像素比较少，给识别效果增加了一定的难度。 （3）数字：组成车牌的另两个因素是字母和数字，简单的阿拉伯数字、英文字母放在一起处理，识别算法复杂。尤其是字线和数字相似度大且经常成像不清晰，使得一些仅仅依靠形体特征识别的算法不适用。 （4）形态：多样车牌也存在着别外一个因素——双层、单层。双层黄牌，双层军牌就是典型的代表，因为单层和双层车牌的大小尺寸不统一，加之成像角度的不同，又给车牌定位算法增加了难度。 对车牌识别系统而言除了解决多样车牌还有环境的复杂度。每一个停车场都有着自己独特的样貌，车牌识别摄像机必须适用于每一个停车场并能做到识别率高且稳定、成像清晰，就不得不考虑车牌识别系统对每个停车场的识别度也就是优异的成像，比如在逆光下，顺光等等环境下怎么能更好的识别车牌，目前对于强光环境用到了双重宽动态有效的抑制强光；对于光线不足的环境可以调动智能补光灯来补充光照使车牌识别效果达到最佳。
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：
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
机器视觉算法开发软件----HALCON HALCON是世界范围内广泛使用的机器视觉软件，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉软件。 HALCON提供交互式的编程环境HDevelop。可在Windows,Linux,Unix下使用，使用HDevelop可使用户快速有效的解决图像处理问题。HDevelop含有多个对话框工具，实时交互检查图像的性质，比如灰度直方图，区域特征直方图，放大缩小等，并能用颜色标识动态显示任意特征阈值分割的效果，快速准确的为程序找到合适的参数设置。HDevelop程序提供进程，语法检查，建议参数值设置，可在任意位置开始或结束，动态跟踪所有控制变量和图标变量，以便查看每一步的处理效果。当用户对于机器视觉编程代码完成后，HDevelop可将此部分代码直接转化为C++,C或VB源代码，以方便将其集成到应用系统中。 HALCON提供交互式的模板描述文件生成工具HmatchIt,。可交互式地为一个模型定义一个任意形状的感性趣区域，HmatchIt优化给出此创建模型的合适参数, 自动生成模板描述文件以供程序调用，快速为基于形状匹配和结构匹配的用户找到实现目标识别和匹配应用的合适的参数设置。 HALCON提供支持多CPU处理器的交互式并行编程环境Paralell Develop, 其继承了单处理器板HDevelop的所有特点，在多处理器计算机上会自动将数据比如图像分配给多个线程，每一个线程对应一个处理器，用户无需改动已有的HALCON程序，就立即获得显
著的速度提升。 HALCON中HDevelop Demo中包含680个应用案例，根据不同的工业领域，不同的用法和算法分类列出，用户可以根据自己的需求方便的找到相对应的类似案例，快速掌握其函数用法。 HALCON提供的函数使用说明文档，详细介绍每个函数的功能和参数用法，提供在不用开发语言（VC,VB,.NET等）下的开发手册，而且提供一些算法（例如3D）的原理性介绍，给用户的学习提供帮助。 特点：原型化的开发平台，自动语法检查； 动态察看控制和图标变量； 支持多种操作系统； 支持多CPU； 支持多种文件格式； 自动语言转化功能； 与硬件无关，可支持各种硬件； 应用领域：医学图像分析； 2D/3D测量； 立体视觉； 匹配定位； 光学字符识别； Blob分析；
浅谈企业的视觉识别系统 企业视觉识别系统是企业识别系统的重要组成部分。它是在理念识别(MIS)和行为识别(BIS)的基础上，通过一系列形象设计，将企业经营理念、行为规范等，即企业文化内涵，传达给社会公众的系统策略，是企业全部视觉形象的总和。企业视觉识别系统将企业的品牌理念与核心价值通过视觉传播形式，有组织有计划地传递给客户、公众和企业员工，从而树立起统一的企业形象。 企业视觉识别系统是企业形象最直观的表现。企业的VIS系统需要保持内在的一致性和外在的差异性，即企业所有视觉设计都要严格地遵循统一的标准，同时要与其他企业保持鲜明的差异，以便促进客户产生强烈的共鸣。一个优秀的视觉识别系统可以使人们快速理解企业希望传递的信息。 企业视觉识别系统是企业识别系统CIS的视觉符号，是企业形象的视觉传递形式，它是CIS最有效、最直接的的表达。企业视觉识别系统是由体现企业理念和业务性质、行为特点的各种视觉设计符号及其各种应用因素所构成。是企业理念系统和行为识别系统在视觉上的具体化、形象化。企业通过形象系统的视觉识别符号将企业经营信息传达给社会公众，从而树立良好的企业形象。 根据心理学理论，人们日常接受外界刺激所获得的信息量中，以视觉感官所占的比例最高。而且视觉传播最为直观具体，感染力最强。因而，采取某种一贯的、统一的视觉符号，并通过各种传播媒体加以推广，可使社会公众能够一目了然地掌握所接触的信息，造成一种持久的、深刻的视觉效果。从而对宣传企业的基本精神及其独特性起到很好的效果。 一、企业视觉识别系统的基本内容 VIS所涉及的项目最多、层面最广、效果最直接，与社会公众的联系最为广泛、密切。归纳起来，可分为基本要素和应用要素两部分。 （一）企业视觉识别系统的基本要素。VIS设计的基本要素系统严格规定了标志图形标识、中英文字体形、标准色彩、企业象征图案及其组合形式，从根本上规范了企业的视觉基本要素，基本要素系统是企业形象的核心部分，包括：企业名称、企业标志、企业标准字、标准色彩、象征图案、组和应用和企业标语口号等。 1，.企业名称。企业名称和企业形象有着紧密的联系，是CIS设计的前提条件，是采用文字来表现识别要素。企业名称的确定，必须要反映出企业的经营思想，体现企业理念；要有独特性，发音响亮并易识易读，注意谐音的念义，以避免引起不佳的理想。名字的文字要简洁
基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，
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 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)
机器视觉应用有哪些浅谈机器视觉软件的介绍与选择 本文主要是关于机器视觉的相关介绍，并着重对机器视觉的应用场景进行了详尽的阐述。 机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，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，得到被摄目标的形态信息，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。 机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、I/O 卡等）。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、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。［2］机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者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，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、相机（包括CCD相机和COMS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 一、采集和分析分开的系统。 主端电脑（Host Computer） 影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器 影像摄影机 定焦镜头镜头 显微镜头
文献综述 河北科技师范学院 文献综述 题目：基于计算机视觉测量技术 姓名：张力坤 一．国内外现状 机器视觉自起步发展到现在，已有将近20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70~80亿美元，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。 何谓机器视觉？ 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。 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
什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要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。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取：是将被检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。 该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20?30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为：一维离散傅里叶变换为：二维连续函数的傅里叶变换为：二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换，图像编码与压缩，图像分割，图像重建等。作用和目的：图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式？各自的特点和作用是什么？ 答：灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段，它可以使图像动态范围加大，使图像的对比度扩展，
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
1、相机的信噪比、SNR=1时（光强可探测到的最小光强，绝对灵敏度），动态增益为光强.sat/光强.min（dB/位），量子效率是波长的函数：η=η（λ）--CCD比CMOS灵敏，动态范围大。 2、数据结构：图像、区域和亚像素轮廓 图像：彩色摄像机采集的是每个像素对应的三个采样结果（RGB三通道图像）、图像通道可被看作一个二维数组，设计语言中的表示图像的数据结构；两种约定：离散函数（点对点）R→R n、连续函数：R2→R n。 区域：可以表示一幅图像中一个任意的像素子集，区域定义为离散平面的一个任意子集：R ∈Z2，将图像处理闲置在某一特定的感兴趣区域（一幅图像可被看作图像所有像素点的矩形感兴趣区域）。二值图像特征区域：用1表示在区域内的点，用0表示不在区域内的点；行程表示法：每次行程的最小量的数据表示行程的纵坐标、行程开始和行程结束对应横坐标值。行程编码较二值图像节省存储空间（行程编码保存在16位整数，须要24个字节，而采用二值图像描述区域，每个像素点占1个字节，则有35个字节）。行程编码保存的只是区域的边界。为描述多个区域，采用链表或数组来保存采用形成编码描述的多个区域，每个区域的信息是被独立保存和处理的。 亚像素轮廓：比像素分辨率更高的精度（亚像素阈值分割或亚像素边缘提取）。轮廓基本上可被描述成多表型，然后用排序来说明哪些控制点是彼此相连的，在计算机里，轮廓只是用浮点数表示的横和纵坐标所构成的数组来表示。 3、图像增强：硬件采集的图像质量不好，可应用软件进行增强。 灰度值变换：由于光源照明的影响，局部的图像会产生对比度与设定值不一致，需要局部的去增强对比度。为提高变换速度，灰度值变换通常通过查找表（LUT）来进行（将灰度输入值变换后输出保存到查找表中），最重要的灰度值变换是线性灰度值比例缩放：f(g)=ag+b（ag 表示对比度，b表示亮度）。为了自动获取图像灰度值变换参数a、b的值，通过图像感兴趣区域的最大与最小灰度值设置出a、b的值（灰度值归一化处理）。灰度直方图表示某一灰度值i出现的概率。对于存在很亮和很暗的区域，图像归一化时需要去除一小部分最暗、最亮的灰度值（用2个水平线截取区域），再进行图像归一化处理，将对比度提高（鲁棒的灰度归一化处理）。 辐射标定：传感器收集的能量与图像实际灰度值的关系是非线性时候（一般需要是线性的，提高某些处理算法的精确度），对非线性相应求其逆响应的过程就是辐射标定。取q=？对响应函数求逆运算得到线性响应，求q的过程既是标定。 图像平滑：抑制由于多种原因产生的图像噪声（随即灰度值）。干扰后灰度值=图像灰度值+噪声信号（将噪声看作是针对每个像素平均值为0且方差是б2的随机变量），降噪方法之一、时域平均法，采集多幅图像进行平均，标准偏差将为原来的1/根号n，求的平均值后，将任意一幅图像减去平均，即为该幅图像的噪声；方法之二、空间平均操作法，通过像素数(2n+1)*(2m+1)的一个窗口进行平均操作，会使边缘模糊（计算量非常大，进行(2n+1)*(2m+1)次操作）；方法之三、递归滤波器，在前一个计算出的值的基础上计算出新的值，较方法一速度快了30倍；满足所有准则（平滑程度准则t，以及XXs滤波）的高斯滤波器：高斯滤波器是可分的，所以可以非常高效率的被计算出来，能够更好地抑制高频部分。若更关注质量，则应采用高斯滤波器；若关注执行速度，首选使用均值滤波器。 傅里叶变换：将图像函数从空间域转变到频率域，可以再进行频率高低的滤波操作平滑。 4、插值算法：图像被放大不清晰时，通过插值增加放大的增多的像素
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
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 机器视觉思考题及其答案 1.什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。 答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。 机器视觉主要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。 机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。 机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。 2.机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。 答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。 图像获取：是将被检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。 该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是 CCD 和 CMOS）采集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、 1/ 19
平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。 经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出
绪论 机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。它不仅是人眼的延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能。近年来，随着计算机技术尤其是多媒体技术和数字图像处理及分析理论的成熟，以及大规模集成电路的迅速发展，机器视觉技术得到了广泛的应用研究，取得了巨大的经济与社会效益。 一、机器视觉的研究背景 “作为一项关键性的自动化技术，机器视觉在发展中国家中对经济的现代化非常重要。为了在世界市场中进行竞争，发展中经济不能无限期的依赖于廉价劳动力。“ AIA市场分析员Kellett说。同样地，现代化必须实现高效率、高生产率以及高质量。这也是机器视觉的作用所在，”对机器视觉长期需求这样的趋势是发展中国家实现经济现代化的基础。因此，机器视觉对于世界经济的发展将越来越重要。” 传统地来讲，外观检查和质量控制是通过人类专家来完成的。虽然人类在很多情况下可以把这项工作做的比机器更好，但是他们的速度比机器慢，并且很快就会感觉疲倦。此外在一个行业里很难找到或者留住人类专家，他们需要接受培训，而且他们的技能需要花时间去培养。还有些情况就是检测工作往往很乏味或者很困难，甚至对那些训练有素的专家来说也是一样。某些应用中，精确的信息必须被很迅速或者重复地提取和使用（例如目标跟踪和机器人引导）。在一些环境下（例如水下检测，原子能工业，化学工业等）检测可能很困难或者很危险。在这种高要求的情况下，计算机视觉可以很有效的取代人工检测。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人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，假设每一个装有500个牙签的盒子里有一两个不合恪，大多数人都不会怎么担心。但是对于很多产品，假如前面的盒了里装的不是牙签，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将机器视觉世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，对丁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、
浅谈视觉传感技术 王恋 （重庆理工大学，贵州省安顺市561009） 摘要：随着科学技术的发展，传感器的研究和应用变得越来越重要，它成为获取信息的重要技术手段，针对不同的应用传感器技术也分为：光电传感技术、光纤传感技术、视觉传感技术、生表面波传感技术、生物传感技术、化学传感技术、前沿传感技术这七大类传感技术，本文将着重介绍视觉传感技术。视觉传感技术因其硬件成本的显著降低，性能的极大提升以及具备了大规模推广的条件得到了绝大多数研究者和工业生产者的青睐，这为视觉传感技术的发展前景奠定了基础，但同时也存在测量精度问题，视觉传感器对环境的高要求也是视觉传感器需要解决的问题，只有提高了测量精度问题和适应环境变化的问题才能使得视觉传感器更具有竞争力和自身优势。 关键词：信息；传感技术；视觉传感技术；测量精度；适应环境 On visual sensing technology Wang Lian (Chongqing University of technology,Anshun City,Guizhou Province,561009,China) Abstract：With the development of science and technology,research and application of the sensor becomes more and more important,it has become an important technical means to obtain information,according to the application of different sensor technologies are also divided into:photoelectric sensor technology,optical fiber sensing technology,visual sensing technology, surface wave sensor technology,biological sensor technology,chemical sensing technology,the sensor technology frontier seven kinds of sensing technology,this paper will focus on the visual sensing technology.Because the visual sensing technology significantly reduce the hardware cost,greatly enhance the performance and have a large-scale promotion of the conditions have been most researchers and industrial producers favor,which laid the foundation for future vision sensing technology,but there are also problems of measurement accuracy,the problem of the high requirement of visual sensor is also a visual environment the sensor needs to be solved,only to improve the measurement accuracy and to adapt the change of environment problems in order to make the visual sensor has more advantages and competitiveness Key words：Information;sensing technology;vision sensing technology;measurement accuracy;adaptation to the environment 0引言 视觉源于生物界获取外部环境信息的一种方式，是自然界生物获取信息的最有效手段，是生物智能的核心组成之一。人类80%的信息都是依靠视觉获取的，基于这一启发研究人员开始为机械安装“眼睛”使得机器跟人类一样通过“看”获取外界信息，由此诞生了一门新兴学科——计算机视觉，人们通过对生物视觉系统的研究从而模仿制作机器视觉系统，尽管与人类视觉系统相差很大，但是这对传感器技术而言是突破性的进步。视觉传感器技术的实质就是图像处理技术，通过截取物体表面的信号绘制成图像从而呈现在研究人员的面前。视觉传感技术的出现解决了其他传感器因场地大小限制或检测设备庞大而无法操作的问题，由此广受工业制造界的欢迎。本文通过对比视觉传感技术的优缺点以及发展趋势来展示视觉传感技术的兴起和应用。 1视觉传感技术概述 视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指[1]：通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。它是基于生物视觉和计算机视觉所提出的。视觉传感器是50年代后期出现的，发展十分迅速，是机器人中最重要的传感器之一。机器人视