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。
机器视觉系统中常用工业相机的分类 根据不同感光芯片划分 我们知道感光芯片是摄像机的核心部件，目前摄像机常用的感光芯片有CCD和CMOS 两种： １．CCD摄像机，CCD称为电荷耦合器件，CCD实际上只是一个把从图像半导体中出 来的电子有组织地储存起来的方法。 称为互补金属氧化物半导体，CMOS实际上只是将晶体管２．CMOS摄像机，CMOS“” 放在硅块上的技术，没有更多的含义。 表示互补金属氧化物半导体，但是不论CCD 表示电荷耦合器件而CMOS“” 尽管CCD“” 对于图像感应都没有用，真正感应的传感器称做图像半导体，CCD和CMOS 或者CMOS“” 传感器实际使用的都是同一种传感器图像半导体，图像半导体是一个P N结合半导体，能 “” 够转换光线的光子爆炸结合处成为成比例数量的电子。电子的数量被计算信号的电压，光线进入图像半导体得越多，电子产生的也越多，从传感器输出的电压也越高。 1 因为人眼能看到Lux照度（满月的夜晚）以下的目标，CCD传感器通常能看到的照度 传感器感光度的到倍，所以目前一般CCD摄像机的图像质范围在Lux，是CMOS310 0.1~3 量要优于CMOS摄像机。CMOS可以将光敏元件、放大器、A/D转换器、存储器、数字 信号处理器和计算机接口控制电路集成在一块硅片上，具有结构简单、处理功能多、速度快、耗电低、成本低等特点。CMOS摄像机存在成像质量差、像敏单元尺寸小、填充率低等问题，年后出现了有源像敏单元结构，不仅有光敏元件和像敏单元的寻址开关，而且还1989“” 有信号放大和处理等电路，提高了光电灵敏度、减小了噪声，扩大了动态范围，使得一些参数与CCD摄像机相近，而在功能、功耗、尺寸和价格方面要优于CCD，逐步得到广泛的应用。CMOS传感器可以做得非常大并有和CCD传感器同样的感光度，因此非常适用于特殊 应用。CMOS传感器不需要复杂的处理过程，直接将图像半导体产生的电子转变成电压信号，因此就非常快，这个优点使得CMOS传感器对于高帧摄像机非常有用，高帧速度能达 到到帧秒。 400100000/ 按输出图像信号格式划分 模拟摄像机 模拟摄像机所输出的信号形式为标准的模拟量视频信号，需要配专用的图像采集卡才能 转化为计算机可以处理的数字信息。模拟摄像机一般用于电视摄像和监控领域，具有通用性好、成本低的特点，但一般分辨率较低、采集速度慢，而且在图像传输中容易受到噪声干扰，导致图像质量下降，所以只能用于对图像质量要求不高的机器视觉系统。常用的摄像机输出信号格式有： 中国电视标准，行，场 PAL（黑白为CCIR），62550
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
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。
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：
机器视觉应用解析 机器视觉可以捕捉、观察和分析那些从前无法想象的任务。 想将检测时间降低一个数量级、提高检测质量、降低成本、增加工人满意度、提高安全性和减少不确定度?先进的机器视觉技术是你的绝好选择。用户、系统集成商和机器视觉产品供应商跟踪了如下结果： ■ 与3英里每小时(mph)的人眼检测速度相比，自动3D检测速度可以达到30英里每小时。 ■ 无级调解产品的机器人维修。 ■ 以200m/min的速度对生产和结构疵点进行网面检测，比肉眼速度快10倍。 ■ 每秒记数450个形状各异、大小不同的物体，精度高达99%。 ■ 每份中可以对1200个不同颜色和大小的产品进行检测并做出合格判定，可以设置10个以上的合格判据，精度在95%到99%之间。花费只有预期的1/3，9个月即可收回成本。 为了更快的进行检测，Nagle Rearch将Scik3D技术整合到获专利的Georgetown Rail Aurora轨道检测系统之中。 图片显示了木制枕木(图1)和混凝土枕木(图2)。图3是装载视觉系统的卡车，可以消除人为检测的困难和不准确。 图1
图2 图3 感受机器视觉带来的便利包括： 3D摄像头可以以30mph的速度监测铁路 你愿意沿着铁路边走边找疵点，还是愿意坐在车上以30mph的速度前行，而把工作留给3D摄像头去完成，并且可以每小时检测70000节铁轨，每天检测几百英里?对于9英尺枕木的检测长期以来被认为是轨道维护的“宝石”，它可以确保工人的安全、舒适，且便于制定维护计划。 当检查员们沿着铁轨边走边对每一根枕木进行判断的时候，高稳定性的枕木检测向传统的铁轨检测和枕木维护发起了挑战，为什么? ■ 肉眼检测人员对“好”或“坏”的判断准则是一直变化的; ■ 两个检测人员对同一根铁轨的评价不可能完全一致; ■ 检测人员在每一次评价上只能用仅仅1秒钟; ■ 而且铁路路况条件繁复多变。 来自于德克萨斯州Austin公司的Nagle发现2D检测并不适合枕木的检测，原因是
人工智能视频教程全集 人工智能目前在计算机领域内，得到了重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用：机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。人工智能视频教程全集分享给大家。 千锋python课程教学高手晋级视频总目录 https://https://www.doczj.com/doc/e415366051.html,/s/1htJW4KG python课程windows知识点https://https://www.doczj.com/doc/e415366051.html,/s/1eSXr7JO python课程linux知识点https://https://www.doczj.com/doc/e415366051.html,/s/1mkoW2Ac python课程web知识点：https://www.doczj.com/doc/e415366051.html,/s/1jIMdU2i python课程机器学习https://https://www.doczj.com/doc/e415366051.html,/s/1eUaV8iA 只要你认真，哪怕你是还没毕业的大学生，或者是初入职场的工程师，都可以通过自学的方式掌握机器学习科学家的基础技能，并在论文、工作甚至日常生活中快速应用。当然，前提是你有足够的自制力。 人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及
其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。 AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。 如果你没有足够的自制力，建议你还是选择参加人工智能培训。因为只有系统完善的人工智能课程，才能让你未来的人工智能之路走得更平坦、更顺畅。否则，如果半途而废就非常可惜了。 在人工智能培训越来越流行的今天，各种机构如雨后春笋般层出不穷。不同培训机构之间的水平不一致，质量参差不齐。所以我们需要擦亮双眼，甄别相关机构的权威性和专业性，这样才能在入学前，就保证自己获得了正确的指导，并走向正确的道路，让自己的人生，赢在起跑线上。 千锋人工智能讲师呵护陪伴学员，早晨8点到晚上10点，讲师全天在班；8年来，我们坚持纯面授教学，保证学员的学习质量；免费为学员提供学习使用的电脑以及开发服务器，讲师全部是具有多年实战开发经验的研发精英、技术骨
机器视觉检测系统的最经典结构一个典型的机器视觉系统主要包括五大块，分别是照明、镜头、相机、图像采集和视觉处理器。 下面，我们就来认识一下这五个结构的用途、特点与工作情况。 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。 照明系统可以将被测物特征最大化，并减少相应的背景中对比物的影响，使高速相机可以清晰地“看见”被测物。 高对比的图像可以降低系统难度并提高系统的稳定性；反之，低对比的图像会增加系统的处理时间并使加大系统的复杂度。 机器视觉应用的成功很大一部分取决于照明设置，一个合适的照明系统可以使整个视觉检测系统更具有效率和准确性。 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炽灯、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。 机器视觉照明要点有使用强光检测缺失的材料、使用合适的波长进行精确定位、使用非散射照明检测玻璃裂缝、使用扩散光检查透明包装、使用颜色来创建对比度等。 相机镜头由多个透镜、可变（亮度）光圈和对焦环组成。使用时由操作者观察相机显示屏来调整可变光圈和焦点，以确保图像的明亮程度及清晰度。 在选择镜头时需要考虑多个方面的因素如焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影像至目标的距离等。 在实际应用中“选择与视场相符的透镜”及“以大景深聚焦图像”是选择镜头时非常重要的两个方面。 机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和（或者）显示的机器设备上。
机器视觉系统重点技术 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，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。机器视觉系统的具体应用需求千差万别，视觉系统本身也可能有多种不同的形式，但都包括以下过程: 图像采集 利用光源照射被观察的物体或环境，通过光学成像系统采集图像，通过相机和图像采集卡将光学图像转换为数字图像，这是机器视觉系统的前端和信息来源。 图像处理和分析 计算机通过图像处理软件对图像进行处理，分析获取其中的有用信息。如各种电子连接器尺寸检测、食品的图像中是否存在疵点、字符缺陷等。这是整个机器视觉系统的核心。 判断和控制 图像处理获得的信息最终用于对对象（被测物体、环境）的判断，并形成对应的控制指令，发送给相应的机构。如摄取的零件图像中，计算零件的尺寸是否与标准一致，不一致则发出报警，做出标记或进行剔除。 在整个过程中，被测对象的信息反映为图像信息，进而经过分析，从中得到特征描述信息，最后根据获得的特征进行判断和动作。最典型的机器视觉系统一般包括: 光源、光学成像系统、相机、图像采集卡、图像处理硬件平台、图像和视觉信息处理软件、通信模块。 总体上，一个成功的机器视觉系统需要重点解决图像采集（包括光源、光学成像、数字图像获取与传输）、图像处理分析几个环节的关键技术。 光源设计照明是机器视觉系统中极其重要而又容易为人忽视的环节。其设计是机器视觉系统设计的重要步骤，直接关系着系统的成败和性能。因为照明直接作用于系统的原始输入，对输入数据质量的好坏有直接的影响。光源决不仅仅是为了照亮物体，通过有效的光源设计可以令需要检测的特征突出，同时抑制不需要的干扰特征，给后端的图像处理带来极大的便利。而不恰当的照明方案会造成图像亮度不均匀，干扰增加，有效特征与背景难以区分，令图像处理变得极其困难，甚至成为不可能完成的任务。 光源设计主要包括三个方面: 光源、目标和环境的光反射和传送特性、光源的结构。由于被测对象、环境和检测要求千差万别，因而不存在通用的机器视觉照明设备，需要针对每个具体的案例来设计照明的方案，要考虑物体和特征的光学特性、距离、背景，根据检测要求具体选择光的强度、颜色和光谱组成、均匀性、光源的形状、照射方式等。
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/e415366051.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/e415366051.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。
机器视觉系统概念是什么？ 机器视觉技术是计算机科学的一个重要分支，它涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光学、机械等多个领域。自起步发展至现在，已经有三十多年的历史。其功能及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。其中特别是CCD工业摄像机、智能相机、ARMFPGA、图像处理和模式识别等技术的快速发展，极大地推动了机器视觉系统的发展。 简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来作各种测量和判断。在生产线上，人来作这类测量和判断会因疲劳，个人之间的差异等等产生误差和错误；但机器却会不知疲倦地，稳定地进行下去。 使用机器视觉的优点为： （1）非接触测量，对观测与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高了系统的可靠性； （2）具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围； （3）长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。 （4）可以在恶劣环境下工作。 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运动至接近摄像机视野的中心，向图像采集卡发送触发脉冲；
（2）图像采集卡按事先设定的程序和时延，分别向摄像机和照明设备发出起动脉冲； （3）工业摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描；或者摄像机在起动脉冲来到之前处于等待状态，起动脉冲来到后起动一帧扫描； （4）工业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； （5）另一个起动脉冲打开灯光照明，灯光开启时间应与摄像机曝光时间匹配； （6）工业摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出； （7）图像采集卡接收模拟视频信号并通过A/D将其数字化，或者直接接收工业摄像机数字化之后的数字视频，近几年来由于科技的迅猛发展，图像采集卡这种模拟信号转数字信号的形式已渐渐被工业数字摄像机所代替，工业数字摄像机自带I/O,可直接外触发，拥有完整的SDK开发包，功能强大，笔者使用过MV-EM系列千兆网工业数字相机，如果大家有兴趣可以关注了解一下工业数字相机的基本构成及用途； （8）图像采集卡将数字图像放到处理器或者计算机的内存中； （9）处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果，或逻辑控制值； （10）处理结果控制流水线的动作；或进行定位，纠正运动的误差等。 从上述的工作流程可以看出，机器视觉系统是一种比较复杂的系统，因为大多数系统的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，这些给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在一些应用领
机器视觉-系统组成 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 视觉系统光源 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。 2. 镜头 FOV（FieldOfVision）=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 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。 4. 图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器 进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集卡可以快速传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以现在视觉处理器用的较少了。
3D相机及其工业应用 无论是2D相机和3D相机，在工业应用中都有着不可或缺的作用。3D 相机与2D相机的最大区别在于，3D相机可以获取真实世界尺度下的3D信息，而2D相机只能获取像素尺度下的2D平面图像信息。通过3D相机得到的数据，我们可以还原出被测量物体的三维信息，进而用于后一步的处理，所以3D相机和3D视觉的应用将会越来越广泛。 3D相机 2D或者3D相机在实际应用中都涉及到机器视觉。机器视觉可以快速获取大量信息，并进行自动处理。在自动化生产过程中，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,运用在一些危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合。此外，在大批量工业生产过程中，机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。 1、引导和定位 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，上下料使用机器视觉来定位，引导机械人准确抓取。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。 2、外观检测 伴随着现代工业自动化的发展，机器视觉检测被广泛应用到各种各样的检查、测量和零件识别，这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。 3、物体分拣 在机器视觉应用环节中，物体分拣应用是建立在识别、检测之后的一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，结合机械臂的使用实现产品分拣。在过去的生产线上，是用人工的方法将物料安放到注塑机里，再进行下一步工序。而现在则是使用自动化设备分料，其中使用机器视觉系统进行产品图像抓取、图像分析，输出结果，再通过机器人，把对应的物料、放到固定的位置上，从而实现工业生产的智能化、现代化、自动化。 随着科技的发展和检测需求的提高，3D视觉越来越在机器视觉行业占有重要的地位。
智能制造规划 拟制： 审核： 批准： 日期：
目录 1. 概述 (1) 2. 需求分析 (1) 2.1 仓储 (1) 2.2 生产 (2) 2.3 其他 (3) 3. 企业信息化现状分析 (3) 4. 智能制造方案 (4) 4.1 系统架构 (4) 4.2 子系统耦合关系分析 (6) 4.3 工业大数据中心方案 (7) 4.3.1 工业大数据平台框架 (7) 4.3.2 工业大数据平台特点 (7) 4.4 现场层系统 (8) 4.4.1 数据采集方案 (8) 4.4.2 机器视觉检测系统 (12) 4.4.3 生产测试管理平台 (16) 4.5 应用层系统 (23) 4.5.1 智能仓储系统方案 (23) 4.5.2 项目管理系统方案 (29) 4.5.3 设备管理系统方案 (35) 4.5.4 PLM系统方案 (36) 4.5.5 能耗管理系统 (41) 4.5.6 CRM系统方案 (42) 4.5.7 GIS+BIM构建虚拟车间 (43) 5. 系统建设路线 (45) 5.1 实施策略 (45) 5.2 实施路线（建议） (46)
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阅读说明 1.概述：简述背景和本案的基本内容； 2.需求分析：主要描述现场调研情况及简要分析； 3.企业信息化现状：描述企业现阶段的信息化系统及使用情况，作出简要分析； 4.智能制造方案：描述总体架构；按照三个层级（数据层、现场层、应用层）进行系 统方案描述； 5.系统建设路线：阐述天衡电科的智能制造实施策略，针对九州实际情况给出简要的 实施路线建议。
1.概述 在工业4.0、互联网+以及大数据、机器人和人工智能等技术日趋成熟的背景下，智能工厂建设的可能性逐渐明朗。 根据目前的技术成熟度，当前制造业转型的现实目标应当是建设数字化工厂、探索数字化管理和重构优化工作流程以满足数字化的要求。其主要原因有二： 其一：人工智能方法的成熟度上不能完全被可靠的利用到制造过程中，在当前只能通过数据感知获取一些知识，而判断的工作依然需要人来完成。因此，希望一步到位的实现智能工厂还不现实。但实现全数字化的工厂，将所有环节的数据采集和流转全部实现虚拟化并提供交互功能是完全可以做到的，这种形态的工厂即数字化工厂。 其二：数字化工厂是走向智能化工厂的必经道路。目前科学界普遍的共识是通过数据感知是获取智能的途径，因此数据是智能工厂最为核心和关键的部分，也是实现智能的基础。 而数字化工厂建设最为核心的内容是数据平台的建设。包括了数据的采集、传输、预处理、分类、规约、访问控制、相干性保证等诸多方面的内容；需要动用传感器技术、信号处理技术、数据通信技术、分布式计算技术、数据存储技术、软件技术、WEB技术等众多ICT 领域的关键技术。 数据平台的建设是一个有意义而又有挑战的工作。 在这一背景下，本案拟对数字化工厂的数据平台建设作一个方案规划。为数据平台建设的实施提供指导和依据。 本案的主要内容包括： 1.数据平台架构介绍：一般意义上的框架性介绍，建立一个基本的广泛适应性的数据 平台框架，并标明其关键技术。 2.数据平台的应用背景：针对实际的应用，对企业的规模、业务过程、数据采集的类 型和要求、数据量等具体应用相关情况进行描述。 3.数据平台方案规划：依据框架和具体的应用背景，具体给出某企业的数据平台的方 案，指明需要的数据类型、数量以及实现方法等。 4.软硬件部署设计：对系统部署实施阶段所需的软件和硬件环境做出规定。 2.需求分析 2.1仓储
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机器视觉基础技术培训
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1. 什么是机器视觉?
简单地理解 机器视觉是一门在工业生产过程中代替人类视觉自动对产品外形特征做100%全检的技术。 什么是外形特征？ 例如: 形状识别 颜色识别 高精度尺寸测量 定位/位置测量； 形状识别；颜色识别；高精度尺寸测量；定位 位置测量 表面缺陷检测；OCR/OCV字符识别；1D/2D Code 识别 等等……. 随着工业自动化技术的飞速发展和各领域消费者对产品 品质要求的不断提高。零缺陷，高品质，高附加值的产 品成为企业应对竞争的核心，为了赢得竞争，可靠的质 量控制不可或缺。 由于生产过程中速度加快，产品工艺高度集成，体积缩 小且制造精度提高，人眼已无法满足许多企业外形质量 控制的检测需要。机器视觉代替人类视觉自动检测产品 外形特征，实现100%在线全检，已成为解决各行业制造 商大批量高速高精度产品检测的主要趋势。
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2. 机器视觉的应用
机器视觉在各个制造行业都有广泛应用。 电子行业
机器视觉工业相机选型指导 工业相机又俗称摄像机，相对传统的民用相机（摄像机）而言，它具有更高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等优势，是机器视觉系统的关键组件之一，选择性能良好的工业相机，对于机器视觉视觉系统的稳定性有着重要影响。 在选购合适的工业相机时，维视图像建议您从以下几方面着手选购： 第一、先明确需求，要先确定检测产品的精度要求，要确定相机要看的视野大小，要确定检测物体的速度，同时确定是动态检测还是静态检测。 第二、确定硬件类型，硬件的相关参数会影响其性能，因此在确定硬件类型前要先确定其相关参数，包括以下几点： 1、相面像素大小的确定 目前市面上的软件精度一般是没有误差的，也就是通常所说的亚像素，但虽软件没有误差，但硬件的误差是不可避免的，所以现在市场上的机器视觉系统一般都保证在误差为一个像素，所以要通过如下计算公式： 例如：假设视野为10mm，精度要求为0.02mm,那么相机的像素=10÷0.02=500像素，那就只需要30万（640*480）像素的相机就可以了 2．相机传输方式的确定，针对目前市面上的相机传输方式及其应用的优缺点如下所述：1）模拟相机（PCI采集卡），对速度要求不高可选择。其优点：稳定，性价比高；缺点：帧率低，一般只能达到25帧—30帧； 2）USB接口相机，系统只用到单个相机的可先择，要求高速的时候可先择。优点：不需要占PCI插槽，帧频高，性价比高；缺点：占系统CPU； 3）1394接口相机，系统用到多个相机的时候可先择，要求高速的时候可先择。优点：不占系统CPU，帧频高；缺点：占PCI插槽，价格昂贵。 3．相机的触发方式的选择
1）连续采集模式：对静态检测可选择，产品连续运动不能给触发信号的可选择； 2）软件触发模式：对动态检测可选择，产品连续运动能给触发信号的可选择； 3）硬件触发模式：对高速动态检测可选择，产品连续高速运动能给触发信号的可选择。 工业相机的类别也是多样的，根据不同行业的应用，用户均可选购最适合自己的产品。而工业相机也凭借其强大的技术优势及绝佳的性能，在各大领域都可看到他的身影，助力行业稳步发展。 本文摘自：维视数字图像技术资料部分内容 原文地址：https://www.doczj.com/doc/e415366051.html,/service/service.html，欢迎转载和订阅最新的远心镜头内部技术资料！