XX公司机器视觉应用项目汇报精品PPT课件

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高精度尺寸测量系统
详细介绍： 图像处理核心采用工业PC+VisionPro软件， 该系统能够测量各类五金零件的长度、直径、齿距等， 测量精度可达0.02mm。
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线扫描视觉检测系统
详细介绍： 采用日本竹中高性价比的线扫描相机和 康耐视专业图像分析软件 ，结合弗兰克专利技术， 能够对各类键盘、纸卷、铝卷、钢卷进行检测， 检测速度在每秒1.5米以上。
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PCB检测
详细介绍： 这是一款在贴标机安装的系统， 该系统实现在线PCB分料与PCB板小条上标记有无。 该系统软件自动统计PCB条间隙数量， 然后判断有几条并发出信号给PLC； 另外软件在指定打标位置， 检测哪条PCB有无打标记，并发送信号给PLC。
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包装检测设备
详细介绍： 该系统用于产品包装完成，出货前碱性全检。 系统接到信号后进行拍照处理，判断OK/NG，输出OK信号， 机构收到信号后，产品继续正常射出，端子压接机正常运行； 输出NG，机构收到信号后进行处理， 射出线头时长度要与OK产品设定的长度要明显区分开来。
，最多可接入多达4台相机。系统提供8路输入和8路输出GPIO ，方便与机台和PLC进行连接。人机界面设计具有人性化 、简易化和灵活性的特点，使用过程中，只需简单设置，
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表面涂层视觉检测系统
详细介绍： 图像处理核心采用康耐视In-Sight Micro相机， 该系统可检测出超过相当于直径为1mm （即Φ1mm）圆面积的未涂油区域缺陷， 也可检测出涂油区域的位置偏差。 检测结果可以通过光电隔离的I/O线输出到PLC控制系统。
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线端子视觉检测系统
详细介绍： 图像处理核心采用康耐视VisionPro软件， 弗兰克公司提供自定义监控和管理软件 ，实现实时监控和统计数据。 采用多台相机检测线端子的铜线有无、溢出、胶皮有无。

2016-2020年，中国机器视觉市场增速预计将保 持在20%以上。
2020年中国机器视觉市场规模有望突破50亿。
Thank You!
XX公司机器视觉应用项目器视觉的典型应用领域
关注的产品落点及方向
检测 瑕疵和色彩检测 部件有无检测 目标位置和方向 检测
测量
尺寸和容量测量
预设标记的测量 (如孔位到孔位 的距离)
角度测量
识别
条形码、二维码 解码
字符识别(OCR) 与确认(OCV)
定位
输出空间坐标引 导机械臂精确定 位
本公司视觉应用实施方案
坚持自主研发，打造核心竞争力；
与高校合作，消化吸收相关成果 并加速推进工程化、产品化；
合理利用第三方资源、在创新基础上 推出专业的视觉应用解决方案；
多管齐下，提升XX在机器视觉领域 的行业地位!
市场规模分析
2015年国内机器视觉硬件及系统市场规模22亿元 人民币，全球占比8.3%，增速为20.9%，高于全 球平均水平。

镜头定位面到图像传感器光敏面的距离的不同，C－ Mount 是17。5mm，CS－Mount是12。5mm。 • C/CS能够匹配的最大的图像传感器的尺寸不超过1“。 • F-Mount，卡口，没有螺纹。 • 其他类型
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第三节：镜头各个参数间的关系 光圈大通光能力大，光圈小通光能力小； 光圈小则景深大，光圈大则景深小；
早期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，1989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。
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源图像
蓝色值过低 红色值过低
产品型号 传感器
彩色/黑白 分辨率 帧频
5.机器视觉镜头的畸变率要符合测量标准。直线在 经过透镜成像后会变成弯曲的现象，这就是畸变， 畸变主要有两种，分别为桶形畸变和枕形畸变。 畸变的存在是具有普遍性的，目前也没有能完全 消除的手段，所以能将畸变率控制在一个水平上 就算是合格了。
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第三章、相机
第一节：相机原理简介 相机将通过镜头的光信号转换为电信号— —电子图像，这是模拟信号；再通过A/D转 换器将模拟信号转换成数字信号。
20212021精选精选pptppt2828按输出图像信号格式划分按输出图像信号格式划分模拟摄像机模拟摄像机palpal黑白为黑白为ccirccir中国中国625625行行5050场场ntscntsc黑白为黑白为eiaeia日本日本525525行行6060场场secamsecamssvideovideo分量传输分量传输数字摄像机数字摄像机ieee1394ieee1394usb20usb20dcom3dcom3rsrs644lvds644lvdschannellinkchannellinkcameralinkcameralink千兆网千兆网20212021精选精选pptppt2929按像素排列方式划分按像素排列方式划分面阵摄像机面阵摄像机黑白摄像机黑白摄像机采用采用bayerbayer转化的单片相机转化的单片相机3ccd3ccd彩色摄像机分光棱镜彩色摄像机分光棱镜线阵摄像机线阵摄像机黑白摄像机黑白摄像机3line3line彩色摄像机彩色摄像机3ccd3ccd彩色摄像机分光棱镜彩色摄像机分光棱镜20212021精选精选pptppt30303ccd3ccd彩色相机彩色相机20212021精选精选pptppt31313line3line彩色相机彩色相机20212021精选精选pptppt3232bayerbayer转换彩色相机转换彩色相机20212021精选精选pptppt3333第三节

采用视觉系统可以节省人工成本及工装夹具的成本。在大量人工操作及多工装夹具的应用场景有更高的经济性。
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
单相机位置修正
通过单相机的视觉系统对目标对象进行图像分析，给出位置坐标。机器人通过位置坐标修正当前动作姿态，调整抓取位置。
相机
通用机器人
定位对象
ViTEX视觉控制器
机器人应用介绍
工作距离
工作距离估算＝（视野宽度／２）／ｔａｎ（视场角／２）
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 相机感光芯片：１／１.８“ 镜头：１６ｍｍ 视场角：１８.６８度 工作距离估算：（６０／２）／ｔａｎ（１８.６８／２）＝１８２.４ｍｍ
视觉系统选型
视觉系统光源选型
环形光
条形光
背光
线性光
同轴光
通用外观检测
矩形或较大物体外观检测
机器人应用介绍
视觉＋机器人应用的优点
更高精度
通过视觉的定位可以实现比传统的机械工装更高的定位精度，使机器人能够实现更高精度的装配。
更高灵活度
更复杂的检测
更高的经济性
对不同的产品做抓取的时候，通过使用那个视觉系统可以快速的切换产品的规格，而无需更换复杂的工装夹具。
某些视觉检测的应用无法采用一个相机完成检测，多个相机的成本和安装要求过高。可以通过机器人带相机的方式实现单工位多检测任务的应用。
２／３“
精度估算值
１／５００
１／１０００
１／１２００
１／２０００
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 分辨率：１２８０ｘ１０２４ 精度估算值：１／１０００ 精度估算：６０ｘ（１／１０００）＝０.０６ｍｍ／像素 精度精确计算： （８０／１２８０）ｘ（６０／１０２４）＝０.０６２５ｘ０.０５９ｍｍ／像素

。这种技术广泛应用于机器人导航、虚拟现实、增强现实等领域。
02
立体视觉
立体视觉通过获取多视角下的图像信息，利用视差原理计算出物体的三
维坐标。这种技术可以用于实现自动化检测、测量和定位等功能。
03
结构光
结构光技术通过投射已知的光图案到物体表面，利用摄像头捕捉光图案
的变形，从而计算出物体的三维坐标信息。这种技术具有高精度和高稳
农业机器人导航
机器视觉技术可以帮助农业机器人实现自主导航，通过识 别地标和障碍物，引导机器人在农田中安全高效地作业。
医疗诊断
医学影像分析
机器视觉技术可以对医学影像进行自动分析和诊断，如X光、CT 、MRI等影像，提高诊断准确性和效率。
皮肤病变检测
机器视觉系统可以通过分析皮肤表面的颜色、纹理等信息，自动 检测皮肤病变，如痣、皮肤癌等。
智能决策
结合机器学习算法，根据 图像分析结果做出智能决 策和控制指令。
03 机器视觉应用实例
CHAPTER
工业检测
零件检测
机器视觉系统通过图像识别技术 ，能够快速准确地检测生产线上 的零件是否符合质量标准，提高 生产效率和产品质量。
表面缺陷检测
机器视觉技术可以检测产品表面 是否存在缺陷，如划痕、污渍、 气泡等，确保产品质量的可靠性 。
机器视觉应用实例课件
目录
CONTENTS
• 机器视觉概述 • 机器视觉系统组成 • 机器视觉应用实例 • 机器视觉技术前沿 • 机器视觉未来展望
01 机器视觉概述
CHAPTER
机器视觉的定义
机器视觉
指通过计算机技术和图像处理算法， 模拟人类的视觉功能，实现对图像的 采集、处理、分析和理解的技术。

挑战
光照条件变化、目标遮挡、复杂背景 干扰、算法准确性和实时性等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像传感器
图像传感器是获取图像的关键部 件，它能够将光信号转换为电信 号，以便后续处理。常见的图像 传感器有CCD和CMOS两种。
镜头与照明
镜头负责将目标物体成像在图像 传感器上，而照明则影响图像的 清晰度和对比度。选择适当的镜 头和照明方式是获取高质量图像
图像分析
目标检测
目标检测是从图像中识别出特定的物体或特征，并进行定位和测量 。常见的目标检测算法有边缘检测、轮廓跟踪、特征匹配等。
目标跟踪
目标跟踪是在视频序列中连续跟踪目标的位置和运动轨迹，用于运 动分析、行为识别等应用。
3D重建
3D重建是从多个视角获取的图像中恢复出物体的三维结构，用于虚拟 现实、增强现实等领域。
机器视觉的应用领域
工业自动化
在生产线上的质量检测 、定位、识别和跟踪等
方面应用广泛。
农业科技
用于监测作物生长情况 、病虫害检测和自动化
采摘等方面。
医疗诊断
辅助医生进行病理切片 、影像诊断等方面的工
作。
安全监控
用于人脸识别、行为分 析、安全监控等方面。
机器视觉的优势与挑战
优势
高效率、高精度、非接触式测量、可 实现连续监测等。
高动态范围成像技术在摄影、电影制作、无人机 航拍等领域有着广泛的应用，例如在电影制作中 ，通过高动态范围成像技术可以制作出更加逼真 的特效和场景。
高动态范围成像技术的发展趋势是向着更加智能 化、自动化的方向发展，以更好地满足实际应用 的需求。
实时图像处理技术
实时图像处理技术是指对视频流或图像 序列进行实时处理和分析的技术，例如 在监控摄像头、无人机等设备中都需要 用到实时图像处理技术。

机器视觉系统
2．摄像机标定 通过空间物体表面某点的三维几何位置与其图像中对应 点之间的相互关系，建立摄像机成像的几何模型，这些几何 模型参数就是摄像机参数，用于标定摄像机[12]。 3．获取目标点坐标 为了获取目标物在机器人坐标系下的坐标，必须建立相 机坐标系、机器人坐标系、图像坐标系三者关系，在此基础 上，只要通过视觉检测出目标物，即可获取到目标物的位置。
机器视觉系统
2.2 机器视觉系统的分类
按照用途，机器视觉系统可分为机器视觉检测、测量、 定位、识别系统[13]。机器视觉检测系统分为高精度定量检 测(如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量) 和不用量器的定性或半定量检测(如产品的外观检查、装配 线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测)。
机器视觉系统
基于FPGA的嵌入式视觉系统的功耗远远低于基于通用 CPU和GPU的机器视觉系统，将成为机器视觉系统的重要发 展方向。从机器视觉技术的发展方向来看，嵌入式机器视觉 系统将成为主流。另外，更开放的视觉系统与其他自动化系 统的深度集成，逐步向传统制造业应用领域扩展也是机器视 觉技术发展的方向之一。
机器视觉系统
机器视觉定位功能常用于指引机器人在大范围内的操作 和行动(如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的 方位放在传输带或其他设备上)。机器视觉检测系统在某种 意义上包含机器视觉测量系统和机器视觉识别系统。
自底向上的研究方法注重研究视觉的机制，主要以灵长 类动物的视觉机制研究成果为基础设计机器视觉算法，如对 视觉机制进行建模。其优点在于能直接利用视觉机制的研究 成果得到简单、有效的视觉算法，并且能直接推广到多种视 觉问题上。其缺点是许多视觉机制的成果对机制的研究不完 善或不全面，不利于直接应用到具体问题上，效果欠佳。

3. Algorithms to mine, search, and interact with visual data (search and organization)
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3. Vision for search and organization
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11
Components of a computer vision system
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… and growing
Flickr: > 1.7 million photos / day
Facebook: > 100 million photos / day
(as of February 2010)
YouTube: > 35 hours of video every minute
(as of November 2010)
amusement park sky
The Wicked Twister ride
Lake Erie
Cedar Point
Ferris
wheel
ride
water tree
12 E
Objects Activities Scenes Locations Text / writing Faces Gestures Motions Emotions…
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17
Ridiculously brief history of computer vision
• 1966: Minsky assigns computer vision as an undergraduate summer project
• 1960’s: interpretation of synthetic worlds

(compare with ~17 billion negatives exposed in 1996)
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23
How vision is used now
Examples of state-of-the-art
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24
1. Optical character recognition (OCR)
Technology to convert scanned docs to text
and continues to close the transaction. The item can remain under the
basket, and with LaneHawk, you are assured to get paid for it… “
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6. Vision-based biometrics
Vision is an amazing feat of natural intelligence
• Visual cortex occupies about 50% of brain • More human brain devoted to vision than anything
else
Is that a queen or a bishop?
amusement park sky
The Wicked Twister ride
Lake Erie
Cedar Point
Ferris
wheel
ride
water tree
12 E
Objects Activities Scenes Locations Text / writing Faces Gestures Motions Emotions…

应用领域的拓展
01
02
03
智能制造
机器视觉技术在智能制造 领域的应用越来越广泛， 如产品质量检测、自动化 生产线控制等。
医疗诊断
通过机器视觉技术，医生 可以更准确地诊断疾病， 如医学影像分析、病理切 片识别等。
农业科技
机器视觉技术在农业领域 的应用逐渐增多，如智能 农业、植物生长监测等。
数据安全与隐私保护
01
机器视觉技术发展 趋势与挑战
技术创新与突破
深度学习算法
随着深度学习技术的发展，机器视觉技术取得了突破性进展，提 高了图像识别和处理的准确性和效率。
3D视觉技术
3D视觉技术逐渐成为机器视觉领域的研究热点，通过获取物体的 三维信息，提高了对复杂环境的感知和理解能力。
实时处理能力
随着计算能力的提升，机器视觉技术逐渐具备实时处理能力，能够 快速响应并处理大量的图像数据。
感谢观看
THANKS
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
医疗诊断
用于医学影像分析、病灶检测 、病理细胞识别等，辅助医生
进行精准诊断和治疗。
其他领域
如农业、环保、交通等，可用 于目标检测、识别和跟踪，提
高生产和管理效率。
01
机器视觉技术工程 应用案例
工业检测
总结词
机器视觉技术在工业检测中发挥着重要作用，能够提高生产 效率和产品质量。
详细描述
机器视觉技术通过高精度、高速度的图像处理和识别，实现 了对生产线上的产品进行实时检测，如表面缺陷、尺寸测量 等，有效降低了人工检测的误差和成本，提高了生产效率和 产品质量。
1 2
数据加密与存储
为了保障数据安全，需要对图像数据进行加密和 安全存储，防止数据泄露和被恶意攻击。

第三阶段
21世纪10年代至今，机器视觉技术已经广泛应用于工业自动化、智能安防、医疗、农业等领域，并且不断拓展新的应用领域。
机器视觉技术发展历程
工业自动化
机器视觉技术在工业自动化领域应用广泛，如生产线上的质量检测、零件识别、装配引导等。
机器视觉技术应用于人脸识别、行为分析、视频监控等领域，提高了安防系统的智能化水平。
国际竞争力的提升
机器视觉面临的挑战
04
技术层面挑战
机器视觉技术需要不断提高识别和判断的精度和分辨率，以满足日益提高的工业生产要求。
高精度、高分辨率
实时性
适应性
可靠性
机器视觉技术需要具备高效的计算和数据处理能力，以实现实时、高速的图像处理和反馈控制。
机器视觉技术需要能够适应各种不同的应用场景和环境，以提高其普适性和可扩展性。
从工业领域向商业领域扩展
机器视觉技术也可以与物联网技术结合，实现物体的自动化识别、跟踪和监管，推动智能制造和智能物流的发展。
与物联网技术的结合
应用领域扩展方向
产业发展方向
随着机器视觉技术的不断发展，其产业链也将不断完善和整合，包括硬件、软件、算法和服务等环节。
产业链的完善和整合
随着中国机器视觉产业的不断发展，其国际竞争力也将不断提升，有望成为全球机器视觉产业的重要力量。
机器视觉技术应用于医学影像分析、显微镜观察、手术导航等领域，提高了医疗效率和精度。
机器视觉技术应用于农作物生长状态监测、农产品品质检测等领域，促进了农业生产的智能化。
机器视觉技术还应用于交通、航空航天、环保等领域，不断拓展其应用范围。
机器视觉应用领域
智能安防农业其他领域源自医疗机器视觉发展趋势
03
深度学习技术的持续发展

3D视觉定位
利用结构光或Time- of- Flight技术获取零件三维信息 通过三维重建实现高精度定位 结合SLAM技术实现动态环境下的实时定位
机器人引导
01
路径规划与避障
使用视觉里程计进行路径规划 和避障
应用人工智能算法进行动态环 境下的路径优化
结合深度学习实现复杂场景下 的自适应避障
02
手眼协调
机器视觉在 工业自动化中的应用场景
主讲人：XXX
时间：20XX.XX
目录 Catalogue
1. 检测与识别 3. 跟踪与监控 5. 智能仓储与物流
2. 定位与引导 4. 机器人视觉 6. 工厂智能化升级
外观检测
表面缺陷检测
尺寸测量
形状识别
检测划痕、凹坑等表面瑕疵 实时监控生产过程中的产品质量 提高产品合格率，减少退货率
智能报警系统
实时监控生产安全，预防事故发生 自动报警，及时处理潜在风险 分析报警数据，优化生产环境
工艺参数监控
实时监测生产过程中的关键参数 自动调整工艺参数，保证生产质量 记录工艺参数数据，便于追溯和分析
机器人视觉系统
视觉传感器
传感器种类和分辨 率的选择
传感器与环境的交 互影响
传感器的校准和维 护
物品识别与管理
货架识别
库存管理
自动盘点
通过视觉系统识别货架上的商 品 实时更新货架信息以优化库存 管理 自动识别商品位置实现快速检 索
监控库存水平并进行及时补货 识别异常库存并触发警报 分类不同商品以便更好地管理
自动读取商品标签进行盘点 通过图像识别技术比对实际库 存与系统记录 减少人为错误并提高盘点效率
路径规划与调度
AGV小车导航