【计算机测控】视觉传感器

视觉传感器视觉传感器人类凭借视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉这五种感觉器官从外界直接获取信息，再通过大脑分析和判断后作出相应反应。

随着科技技术的发展和人类社会的进步，人类在认识和改造自然的活动中，单靠自身的感觉器官已远不能满足要求。

因此，一系列代替、加强和补充人类感觉器官功能的方法和手段应运而生，出现了各种用途的传感器，也称之为电五官。

传感器是人类在当今信息时代准确可靠地获取自然和生产领域相关信息的主要工具，它在工农业生产、航空航天、海洋探测与开发、资源和环境保护和利用以及生物医学工程等诸多领域有着广泛的应用，在提高基础科学研究水平，发展经济和推动社会进步方面有着重要的作用。

在某种程度上说，机械延伸了人体的体力，计算机延伸了人类的智力，而传感器则延伸了人类的感知力。

传感器的发展推动着生产和科技的进步，生产和科技的进步反过来也要求和支持着传感器的发展和进步。

人们通过感官从自然界获取各种信息，其中以人的视觉获取的信息量最多，约占信息总量的80%。

人的视觉是以光为刺激源的一种感觉，人的眼睛是一个光接受系统，即外界信息由光的作用以影像的方式投射到人类的视网膜上，这一影像信息传输到大脑而引起反映和做出判断，这一过程就是一个视觉过程。

视觉传感器是指：具有从一整幅图像捕获光线的数发千计像素的能力,图像的清晰和细腻程度常用分辨率来衡量,以像素数量表示,邦纳工程公司提供的部分视觉传感器能够瞧捕获130万像素,因此,无论距离目标数米或数厘米远,通过传感器都能看到细腻的目标图像,视觉传感器应用其本要素是掌握如何应用视觉传感器的两个关键点的照明和软件工具。

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。

例如，若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八颗螺栓的机器部件，则传感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件，或者螺栓未对准的部件。

智能测控技术在机器人中的应用在当今科技飞速发展的时代，机器人已经成为了我们生活和生产中不可或缺的一部分。

从工业制造中的自动化生产线，到医疗领域的手术机器人，再到家庭服务中的智能清洁机器人，机器人的应用场景越来越广泛。

而智能测控技术作为机器人领域的关键技术之一，为机器人的高效运行、精准控制和智能化发展提供了重要的支持。

智能测控技术是一门综合性的技术，它融合了传感器技术、计算机技术、控制理论、通信技术等多个领域的知识。

通过对机器人系统中的各种参数进行实时监测和精确控制，智能测控技术能够使机器人更好地适应复杂的工作环境，完成各种高难度的任务。

在机器人的感知系统中，传感器是获取外界信息的关键设备。

例如，视觉传感器可以让机器人像人类一样“看到”周围的环境，通过图像识别和处理技术，机器人能够识别物体的形状、颜色、位置等信息。

而力传感器则能够感知机器人与外界物体之间的接触力，从而实现精确的抓取和操作。

此外，还有位置传感器、速度传感器、加速度传感器等多种类型的传感器，它们共同为机器人提供了丰富的感知信息。

智能测控技术通过对这些传感器数据的采集、处理和分析，能够让机器人快速、准确地了解自身的状态和周围环境的变化。

在机器人的控制系统中，智能测控技术发挥着至关重要的作用。

传统的控制方法往往难以应对机器人系统的非线性、时变性和不确定性等问题。

而基于智能测控技术的先进控制方法，如模糊控制、神经网络控制、自适应控制等，则能够有效地提高机器人的控制精度和鲁棒性。

例如，模糊控制可以模仿人类的模糊思维方式，对难以精确建模的系统进行有效的控制。

神经网络控制则通过对大量数据的学习和训练，使机器人能够自动适应不同的工作条件和任务要求。

自适应控制能够根据系统的变化实时调整控制参数，保证机器人始终处于最佳的工作状态。

在机器人的运动控制方面，智能测控技术能够实现高精度的轨迹规划和运动控制。

通过对机器人的关节角度、速度和加速度等参数的实时监测和控制，智能测控技术可以确保机器人按照预定的轨迹进行运动，并且在运动过程中保持平稳和准确。

机器视觉检测系统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经见到国外企业展出的应用视觉检测技术研制的先进仪器，如流动式光学三坐标测量机、高速高精度数字化扫描系统、非接触式光学三坐标测量机等。

2.机器视觉检测系统构成、分类及工作原理2.1 系统构成与工作原理(1)系统构成典型的视觉系统一般包括光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元(或图像采集卡)、图像处理软件、监视器、通讯／输入输出单元等。

(2)工作原理视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果(如尺寸数据)。

通常，机器视觉检测就是用机器代替肉眼来做测量和判断。

传感器技术发展动态与展望现代信息技术的三大支柱是传感器技术、通信技术和计算机技术，它们分别完成对被测量的信息提取、信息传输及信息处理。

目前，信息传输与处理技术已取得突破性进展, 然而传感器的发展相对滞后。

在今天信息时代, 各种控制系统自动化程度、复杂性以及环境适应性(如高温、高速、野外、地下、高空等)要求越来越高，需要获取的信息量越来越多，它不仅对传感器测量精度、响应速度、可靠性提出了很高的要求，而且需求信号远距离传输。

显然，传统的传感器已很难满足要求,发展集成化、微型化、智能化、网络化传感器将成为传感器技术的主流和方向。

传感器的集成化传感器的集成化是利用集成电路制作技术和微机械加工技术将多个功能相同、功能相近或功能不同的传感器件集成为一维线型传感器或二维面型（阵列）传感器；或利用微电子电路制作技术和微型计算机接口技术将传感器与信号调理、补偿等电路集成在同一芯片上.前一种集成具体可分为三种类型：（1)将多个功能相同的敏感元件集成在同一芯片上，检测被测量的线状、面状、甚至体状的分布信息，例如固态图像传感器（CCD阵列光敏器件,它不仅在自动化生产线上发挥“视觉"作用(例如纺织品质量检查及大规模集成电路图形检查等）,而且在天文罗盘、星体跟踪、卫星遥感装置上也开始应用.（2）将多个结构相似、功能相近的敏感元件集成在同一芯片上，在保证测量精度的扩大传感器的测量范围。

例如将不同气敏元件集成在一起组成，利用各种气敏元件对不同气体的敏感效应,采用神经网络及模式识别等先进的数据处理技术,对混合气体的各组分同时监测,得到混合气体的有关信息,同时提高气敏传感器的测量精度。

这种方式还可将不同量程的传感元件进行集成，根据被测量的大小在各传感元件之间进行切换。

（3）将多个不同功能的敏感元件集成在同一芯片上，使传感器能测量不同性质的参数,实现综合检测。

例如集成压力、温度、湿度、流量、加速度、化学等不同功能敏感元件的传感器，能同时检测外界环境的物理特性或化学特性,从而实现多环境的多参数综合监测.多传感元件集成具有以下优点:可使传感器检测由点到面甚至到体，从而实现信息多维化；若加上时序，变单参数检测为多参数检测。

计算机视觉技术在计算机控制中的应用随着科技的不断进步，计算机视觉技术逐渐应用于各个领域。

其中，计算机视觉技术在计算机控制中的应用成为了研究热点。

本文将介绍计算机视觉技术在计算机控制中的应用，并探讨其对各个领域的影响。

一、计算机视觉技术简介计算机视觉技术是以计算机为基础，利用图像处理、模式识别等方法实现对图像和视频的理解与认知的技术。

计算机视觉技术通过图像采集、图像传输和图像理解等过程，将图像信息转化为数字化的数据，从而实现对图像内容的分析、理解和处理。

随着硬件设备的升级和图像处理算法的进步，计算机视觉技术在计算机控制领域的应用越来越广泛。

下面,将详细介绍计算机视觉技术在几个典型领域的应用。

二、计算机视觉技术在工业控制中的应用在工业领域中，计算机视觉技术被广泛应用于质量检测、物体识别和生产线自动化控制等方面。

通过计算机视觉技术，可以实现对产品表面缺陷、尺寸和外观等进行检测和判断，并及时采取相应的控制措施。

例如，电子产品制造过程中，通过计算机视觉技术对电子元件的安装和焊接过程进行监控和控制，可以及时发现和纠正焊接不良和安装错误，提高电子产品的质量和生产效率。

三、计算机视觉技术在交通控制中的应用交通控制是计算机视觉技术的另一个重要应用领域。

交通控制系统通过计算机视觉技术可以实现对交通信号灯、车辆识别和交通流量等进行监控和控制。

通过使用计算机视觉技术，交通控制系统可以实时监测路口的交通状况，根据实际情况智能调整交通信号灯的节奏，以提高路口的通行能力和交通效率，减少交通事故的发生。

四、计算机视觉技术在机器人控制中的应用机器人控制是计算机视觉技术的另一个重要应用领域。

通过计算机视觉技术，可以实现对机器人的定位、导航和目标跟踪等功能。

这使得机器人能够在复杂的环境中自主感知和决策。

例如，在工厂生产线上，机器人可以通过计算机视觉技术实现对产品的识别和抓取。

同时，通过计算机视觉技术，机器人可以感知环境中的障碍物，并避免碰撞和损坏。

光学计算机视觉的应用与研究近年来，随着科学技术和工业的不断发展，人们对计算机视觉技术的需求越来越高，因此，光学计算机视觉技术作为一种新型的视觉传感器，已经成为了当代科学技术领域的研究热点。

光学计算机视觉是一种以光信号为输入的智能识别技术，其应用领域非常广泛，如高速物体检测、自动驾驶、智能机器人、医学影像诊断等。

本文将从相关技术原理、应用场景及未来发展趋势三个方面介绍光学计算机视觉的应用与研究。

一、相关技术原理光学计算机视觉是一种综合计算机科学、光学、电子学、图像处理等多个学科知识的技术。

其原理与人类视觉相似，是通过光学传感器捕捉目标物体的图像信息，并通过处理算法将光学信号转化为数字信号进行处理和识别，实现在计算机或控制系统内对目标物体形态、颜色、位置等特征的自动分析和识别。

光学计算机视觉主要包括三个主要环节：图像采集、图像处理和图像识别。

其中，图像采集是建立光学图像数据集，是整个计算机视觉系统中最重要的环节。

图像采集主要包括硬件相关配置的参数设置，如分辨率、帧速率等；以及后期图像的去噪、增强和校正等优化处理。

图像处理是对采集得到的光学图像进行预处理和优化处理，以便实现更高准确率的图像识别。

图像处理采用多种算法，如边缘检测、图像分割、特征提取等算法。

最后，将处理得到的图像传送至图像识别环节，进行自动分析和实时识别。

二、应用场景光学计算机视觉的应用场景非常广泛，包括工业制造、医学、交通、通信等多个领域。

下面分别介绍几个典型的应用场景：1、智能制造在工业制造中，光学计算机视觉技术被广泛应用于自动化生产线、机器人控制等方面。

例如，使用高速线性扫描相机进行无损检测、检测生产线产品外观缺陷，或使用高精度机器视觉传感器实现半导体制造中的微电子芯片的精准定位；或通过利用机器视觉测量技术获得汽车零件的位姿信息等等。

2、医学影像诊断在医学影像诊断中，光学计算机视觉技术可以快速、准确地分析和诊断人体器官疾病，为医生提供更为有效的参考，帮助医生进行诊断和治疗。

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 PSDPSD（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。

课程名称：现代测控技术及系统试卷构成：名词解释；简答；分析一．名词解释：1. 调制：利用低频信号来控制或改变高频振荡信号的某个参数（幅值、频率或相位）的过程。

2.自相关函数：描述随机过程一个时刻的幅值与另一个时刻幅值之间的依赖关系。

或者说，现在的波形与时间坐标移动了之后的波形之间的相似程度。

互相关函数Rxy(τ)：描述一个系统中的一处测点上所得的数据x(t)与同一系统的另外一测点数据y(t)互相比较得出它们之间的关系。

3.线性度：指测量装置输出、输入之间保持常值比例关系的程度。

4.幅频特性：定常线性系统在简谐信号激励下其稳态输出信号和输入信号的幅值比定义为该系统的幅频特性，记为 A(ω)。

5.霍尔效应：金属或半导体薄片置于磁场中，当有电流流过时，在垂直于电流和磁场的方向上将产生电动势，这种物理现象称为霍耳效应。

该电动势称霍耳电势，半导体薄片称霍耳元件。

6.编码盘：编码盘是一种通过直接编码进行测量的元件，它直接把被测转角或直线位移转换成相应的代码，指示其绝对位置。

这种测量方式没有积累误差，电源切除后位置信息也不丢失。

7.图像分割：是把图像分解成构成它的部件和对象的过程；达到有选择性地定位感兴趣对象在图像中的位置和范围。

8.图像配准：是指同一目标的两幅（或者两幅以上）图像在空间位置上的对准。

图像配准的技术过程，称为图像匹配，或者图像相关。

9.图像融合：就是将不同类型传感器获取的同一对象的图像数据进行空间配准，然后采用一定的算法将各图像数据中所含的信息优势或互补性有机地结合起来产生新图像数据的技术。

图像描述：是图像分析和理解的必要前提。

图像描述是用一组数量或符号（描述子）来表征图像中被描述物体的某些特征。

10.压电效应：某些电介质在沿一定方向上受到外力的作用而变形时，其内部会产生极化现象，同时在它的两个相对表面上出现正负相反的电荷。

当外力去掉后，它又会恢复到不带电的状态，这种现象称为正压电效应。

当作用力的方向改变时，电荷的极性也随之改变。

《现代测试技术》课程题目机器人视觉传感器的应用姓名班级测控122 学号小组成员机器人视觉传感器的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 PSDPSD（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。