视觉检测技术 CCD CMOS

ccd视觉检测原理
ccd视觉检测技术是一种非接触式的视觉检测技术，它利用ccd传感器来检测目标，并基于图像处理技术和机器视觉技术对目标进行检测、定位和测量分析。

ccd视觉检测技术主要分为光学系统、CCD传感器和图像处理系统三个部分。

光学系统由镜头、光源等组成，它负责把待检测物体的光线通过镜头聚焦至CCD传感器上；CCD传感器负责将物体转换成电子信号，最后由图像处理系统对图像进行处理并完成物体的检测、定位和测量分析。

ccd视觉检测技术有效地解决了物体尺寸、形状、位置和表面特征等复杂检测问题，并且在质量控制、精密测量、生产自动化等领域都有重要的应用。

ccd cmos 工作原理
CCD和CMOS是两种数字图像传感器技术，它们在数字摄像机、手机等设备中被广泛应用。

它们的工作原理虽然不同，但都用于将光信号转换为电信号，并最终生成数字图像。

CCD（Charged Coupled Device）是一种由电荷耦合器件组成的传感器。

当光线进入CCD传感器时，光子会击中光敏区域并激发光电效应，产生电荷。

CCD传感器的表面有大量的光电二极管排列成阵列，每个光电二极管负责接受一个像素的光信号。

通过在每行像素间引入电荷传输阀门，电荷可以顺序地从一行传输到下一行，最终进入模数转换器进行数字化处理。

CCD的优点是低噪声、高灵敏度和较高的动态范围，适合于拍摄静态图像。

CMOS（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）是一种将光感受器和电路集成在一起的传感器。

CMOS传感器的每个像素单元都由一个光敏元件和一个转换电路组成。

当光线进入CMOS传感器时，光敏元件产生电荷，并通过转换电路将电荷转换为电压信号。

CMOS传感器的每个像素单元都有自己的放大器和AD转换器，这使得CMOS传感器具有较高的集成度和可编程性。

CMOS传感器由于具有低功耗、高帧速率和可制造成本低等优点，已经成为数字摄像机和手机中主流的传感器技术。

总的来说，CCD使用电荷传输来处理图像信号，而CMOS在每个像素单元上进行信号放大和处理。

这两种传感器技术在图
像质量、功耗和成本等方面存在差异，但都能满足不同应用的需求。

CMOS与CCD技术自诞生以来，它们的抢位之争自诞生至今就没有停止过。

如今，依托这两大类感光元件，形成了分别应用CMOS和CCD元件的两大阵营，在硬件设备制造领域争相斗法。

在竞争中，它们努力克服各自的天生劣势，并在技术指标不断攀升的基础上，期待更大的技术突破。

一争高下由来已久CCD与CMOS传感器是当前被普遍采用的两种图像传感器，两者都是利用感光二极管(p hotodiode)进行光电转换，将图像转换为数字数据，而其主要差异是数字数据传送的方式不同。

这种转换的原理与“太阳电能”电子计算机的“太阳能电池”效应相近，光线越强、电力越强；反之，光线越弱、电力也越弱的道理，将光影像转换为电子数字信号。

比较CCD 和CMOS 的结构，ADC的位置和数量是最大的不同。

简单的说，CCD每曝光一次，在快门关闭后进行像素转移处理，将每一行中每一个像素（pixel）的电荷信号依序传入“缓冲器”中，由底端的线路引导输出至CCD 旁的放大器进行放大，再串联ADC 输出；相对地，CMOS 的设计中每个像素旁就直接连着ADC（放大兼类比数字信号转换器），讯号直接放大并转换成数字信号。

竞争引发进步，CCD和CMOS传感器技术都在各自的劣势中试图补齐短板。

新一代的C CD传感器一直在功耗上作改进，而CMOS传感器则在改善分辨率与灵敏度方面的不足。

二者在品质上的差距在不断缩小，比如，OmniVision于2004年就推出了OV5610 CMOS 5百万像素图像传感器，它的重要意义就在于它成为第一个能够输出CCD影像品质的CMOS 图像传感器。

从此，CMOS在成像品质上的追求就显得更为游刃有余了。

CCD（电荷耦合器件）是前辈，自1969年在贝尔试验室研制成功以来，它经历多年发展，从初期的10多万像素发展至今，已经非常成熟，应用于多个领域。

而CMOS（互补金属氧化物半导体）则是后来者，它诞生于1998年，这类新型的图像传感技术被认为是代表未来的技术方向。

单反相机CCD/CMOS测试详解Ginsir 于2012-8-14夜根据查询网上很多相机CCD/CMOS测试的文章及本人实践测试中的感受完成下文，望对大家有所帮助。

CCD/CMOS测试死点的软件基本上有两种分别是：deadpixeltest 及光影魔术手（版本3.1.2.103），两种软件我都试用了，感觉后者亮点的显示比较直观，因此使用。

CCD、CMOS都是相机的图像传感器，略有不同不多做介绍，文中不论测试样机用的是CCD还是CMOS，均简称“CCD”。

简单说两句：数码相机所使用的影像传感器（光电转换器）主要有两种：CCD电荷耦合器件、CMOS互补金属氧化物半导休。

噪点是CCD或CMOS将光线转化为电信号时所产生的缺陷信号，表现在照片上就是一些细小的亮点。

噪点分为两类：一类固定噪点，由CCD或CMOS元件制作工艺上的缺陷产生的，曝光时间越长就越亮，即死点或坏点；一类随机噪点由电子器件本身的噪声、放大电路的噪声以及干扰形成，这种噪点位置不固定，随机产生，是数码相机无法避免的。

测试方法（以Canon 600D为参考）：1.设置相机关掉几项功能：镜头自动对焦设为M、光学防抖设为OFF；2.开机菜单中“自定义功能（C.Fn）”第4项长时间曝光降噪功能禁用、第5项高ISO感光度降噪功能禁用；3.画质设为JPG的最精细；4.光圈调至最大，盖好镜头盖，对焦调至无穷大；5.开始拍摄黑片，最好将相机放至平面不要用手端着。

6.第一组：将ISO值设置为200固定，快门分别在1/60S、1S、8S、15S、30S各拍一张黑片；7.第二组：将ISO值设置为800固定，快门分别在1/60S、1S、8S、15S、30S各拍一张黑片；8.第三组：将ISO值设置为1600固定，快门分别在1/60S、1S、8S、15S、30S各拍一张黑片；9.拍一张白片，可以将镜头对准亮处的白纸，快门到1S、ISO可是400以上，光线暗还可以增加曝光补偿增益，就可以拍出白片备用。

文献综述CCD 与CMOS 的图像传感的研究（黄成华）班级：电子信息工程1103 姓名：黄成华指导老师：徐老师一．前言70 年代初，随着MOS 技术的成熟，三种典型的固体图像传感—电荷耦合器件（CCD）、电荷注入器件（CID）、光敏二极管阵列（PDA）得到了发展。

在这三种固体图像传感器中，CCD 发展最为迅速。

CCD 器件及其应用技术的研究取得了惊人的进展。

到90 年代初，CCD 技术已比较成熟。

作为一种新型光电转换器被广泛应用，特别是在图像传感和非接触式测量领域的发展则更为迅猛。

随着CCD 应用范围的扩大，其缺点逐渐暴露出来。

为此，人们又开发了另外几种固体图像传感器技术。

其中，最引人注目、最有发展潜力的是CMOS 图像传感器，它能获得和CCD 产品相似的图像质量，且在功耗、集成度上都取得了很大突破。

CMOS 图像传感器具有许多优点，如芯片内部集成了A ／D 转换器、输出为数字信号、外围线路简单、工作时不需要相位驱动脉冲、价格便宜等，这些优点使其很适合于桌面多媒体、视频会议、图像监控等场合。

目前用于图像传感的器件主要有CCD 和CMOS 两大类。

就目前的应用情况来看，CMOS 器件的成像质量还不如CCD 器件的成像质量好。

但由于CMOS 的很多优点，使得其一出现便受到广泛关注，其应用领域也逐渐扩大。

CMOS 器件在工艺等方面的改进，成像质量的改善，系统集成技术的应用。

二．主题本文介绍了CCD与CMOS图像传感器的原理、特点及发展趋势。

分别对CCD与CMOS 图像传感器的结构和工作原理进行对比研究，尤其是CMOS与CCD 两类图像传感之间的不同进行综述。

重点介绍了CMOS 图像传感器的应用技术和发展趋势。

三. 研究的背景和意义随着数码相机、手机相机的兴起，图像传感器正逐渐成为半导体产品中最耀眼的明星之一，而在图像传感器中，CCD与CMOS传感器是当前被普遍采用的两种图像传感器，两者都是利用感光二极管(photodiode)进行光电转换，将图像转换为数字数据，而其主要差异是数字数据传送的方式不同。

视觉传感器几大技术要点：技术分类、技术实现和应用、选择技巧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：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。

什么是视觉传感器？
视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源，主要由一个或者两个图形传感器组成，有时还要配以光投射器及其他辅助设备。

视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。

图像传感器可以使用激光扫描器、线阵和面阵CCD摄像机或者TV摄像机，也可以是最新出现的数字摄像机等。

视觉传感技术分类1、3D视觉传感技术3D视觉传感器具有广泛的用途，比如多媒体手机、网络摄像、数码相机、机器人视觉导航、汽车安全系统、生物医学像素分析、人机界面、虚拟现实、监控、工业检测、无线远距离传感、显微镜技术、天文观察、海洋自主导航、科学仪器等等。

这些不同的应用均是基于3D视觉图像传感器技术。

特别是3D影像技术在工业控制、汽车自主导航中具有急迫的应用。

2、智能视觉传感技术智能视觉传感技术下的智能视觉传感器也称智能相机，是近年来机器视觉领域发展最快的一项新技术。

智能相机是一个兼具图像采集、图像处理和信息传递功能的小型机器视觉系统，是一种嵌入式计算机视觉系统。

它将图像传感器、数字处理器、通讯模块和其他外设集成到一个单一的相机内，由于这种一体化的设计，可降低系统的复杂度，并提高可靠性。

同时系统尺寸大大缩小，拓宽了视觉技术的应用领域。

智能视觉传感器的易学、易用、易维护、安装方便，可在短期内构建起可靠而有效的视觉检测系统等优点使得这项技术得到飞速的发展。

ccd与cmos的区别及六大硬件技术指标CCD由许多感光单位组成，通常以百万像素为单位。

当CCD表面受到光线照射时，每个感光单位会将电荷反映在组件上，所有的感光单位所产生的信号加在一起，就构成了一幅完整的画面。

CCD的比较显著特点是：1.技术成熟2.成像质量高3.灵敏度高，噪声低，动态范围大;4.响应速度快，有自扫描功能，图像畸变小，无残像;5.应用超大规模集成电路工艺技术生产，像素集成度高，尺寸精确。

评价一个CCD传感器好坏的指标有很多，例如像素数、CCD尺寸、信噪比等等。

其中像素数以及CCD的尺寸是最重要的指标。

像素数是指CCD上感光元件的数量。

我们可以把我们所拍摄到的画面理解为由很多个小的点组成，每个点就是一个像素。

显然，像素数越多，画面就会越清晰，如果CCD没有足够的像素的话，拍摄出来的画面的清晰度就会大受影响。

因此，CCD的像素数量应该越多越好。

但是为了得到更好的画质而增加了CCD的像素数后又必定会导致一个问题，那就是CCD制造成本的增加以及成品率下降。

所以针对成本等一系列的问题，一种成本更低、功耗更低以及高整合度的CMOS传感器横空出世了。

CMOS本是计算机系统内一种重要的芯片，保存了系统引导最基本的资料。

CMOS的制造技术和一般计算机芯片没什么差别，主要是利用硅和锗这两种元素所做成的半导体，使其在CMOS上共存着带负电的N极和带正电的P极的半导体，这两个一正一负互补效应所产生的电流即可被处理芯片纪录和转换成影像。

后来发现CMOS经过加工也可以作为数码摄影中的图像传感器。

CMOS图像传感器是一种典型的固体成像传感器，与CCD有着共同的历史渊源。

CMOS 图像传感器通常由像敏单元阵列、行驱动器、列驱动器、时序控制逻辑、AD转换器、数据总线输出接口、控制接口等几部分组成，这几部分通常都被集成在同一块硅片上。

其工作过程一般可分为复位、光电转换、积分、读出几部分。

CMOS的光电信息转换功能与CCD的基本相似，区别就在于这两种传感器的光电转换后信息传送的方式不同。

机器视觉之CCD 与CMOS 对比图像传感器，也叫感光元件，是一种将光学图像转换为电子信号的设备，是工业相机、数码相机等电子光学设备的核心部件。

根据原件的不同，可分为CCD 和CMOS 两大类。

CCD 是应用在摄影摄像方面的高端技术元件，CMOS 则应用于较低影像品质的产品中。

那它们之间的区别有哪些呢？这里用一个表格来分析它们之间的区别，见下图：由各自自身的特点决定，CCD 更适合于对相机性能要求非常高而对成本控制不太严格的应用领域，如天文，高清晰度的医疗X 光影像、和其他需要长时间曝光，对图像噪声要求严格的科学应用。

CMOS 能应用当代大规模半导体集成电路生产工艺来生产，如今CMOS 的水平使它们更适合应用于要求空间小、体积小、功耗低而对图像噪声和质量要求不是特别高的场合，如大部分有辅助光照明的工业检测应用、安防保安应用、和大多数消费型商业数码相机应用。

CCD 起步早，且在上世纪末的25年里，CCD 技术一直统领着图像传感器件的潮流。

而随着科学不断的进步，作为图像传感器，CMOS 已经克服早期的许多缺点，在其本身具备的集成性、低功耗、低成本的优势基础上，噪声与敏感度方面有了很大的提升，与CCD 传感器差距不断缩小，发展到了在图像品质方面可以与CCD 技术较量的水平。

CCD 和CMOS 图像传感器各有利弊，在整个图像传感器市场上它们相互竞争又相互补充，在有些时候，两种传感器之间是互补的，可以适用在不同的应用场合。

对于工业相机选择传感器的问题，要以满足机器视觉系统需求为标准；对机器视觉系统的选择，要以生产检测、工况监控等需求为标准，根据需求选择合适的传感器就行了。

对于机器视觉系统、工业相机来说，不论是哪种传感器更为强大，他们技术的进步都将极大推动工业相机市场及机器视觉行业的发展。

成像过程集成性噪声速度其他优点缺点应用领域CCDCMOS光学信号转换成电荷信号，再经过放大和转换，由一个输出节点统一读出。

视觉检测技术-习题参考答案视觉检测技术－习题答案1-1 何为计算机视觉？能够解释图像，实现类似⼈类视觉系统理解外部世界的机器系统称为计算机视觉或机器视觉。

1-2计算机视觉能够完成的四种基本任务是什么？尺⼨和表⾯特征的检测；⽬标的识别和定位。

1-3制约计算机视觉技术应⽤⽔平的两⼤基础是什么？1）包括数字图像处理的视觉理论和算法；2）微电⼦技术1-4计算机视觉和视觉检测是什么关系？（⽆标准答案，根据⾃⼰的理解进⾏归纳、概括即可。

）以检测为⽬的的计算机视觉应⽤称为视觉检测。

视觉检测是计算机视觉内容的⼀部分。

第⼆章习题（⼈类视觉）2-1 做⼀个简单实验。

将视轴与观测书页的法线平⾏，给出⾼清晰观察区域的尺度范围。

2-2 ⼈类视觉系统由⼏部分组成？各部分的功能是什么？三个部分：眼球、神经传输系统及⼤脑的视觉中枢；各部分作⽤是：光学成像、影象摄取或采集、影象信号的传输、影象信号、信息处理。

2-3 分别举出⼀个证明视觉空间分辨率和时间分辨率的实例。

并解释视觉区域时间分辨率不同的⽣理机制（⽣物物理原因）。

2-4 两种感受野的什么特性有利于检测影像的边缘？2-5 何为马赫带？其形成的⽣物学基础是什么？2-6 在夜间观赏烟⽕时，观察到得什么现象可以⽤视觉动态响应特性进⾏解释。

2-7 ⼀粉笔沿轴向快速从眼前掠过留下的是什么影像，为什么？第三章习题（图象的基本知识）3-1 物体表⾯上某⼀点（⼩区域）的灰度（或亮度）与那些因素或分量有关？是什么关系？－语⾔陈述，列写公式3-2 伪彩⾊图象处理的⽬的是什么？为什么该处理⽅法可以实现这样⼀个⽬的？－从⼈类视觉对灰度和彩⾊的分辩能⼒谈起――。

3-3 假彩⾊图像处理的⽬的和任务是什么？概括：1）降低⼈类对对彩⾊区域的分辩难度；2）开展⼈类视觉的光谱范围。

3-4 请给出灰度直⽅图的两种应⽤。

①⽤于判断图像量化是否恰当。

②⽤于确定图像⼆值化的阈值。

③⽤于区域分割和⾯积计算。

3-5 ⿊⽩图像、普通灰度图像的灰度取值范围是多少？彩⾊图像中⼀个象素的颜⾊需要⽤多少个bit来表⽰？――每两个F表⽰⼀种基⾊，――24位，－3-6 结合三相CCD电荷包转移过程图，补充画出在满⾜t23-7 何为帧转移过程？⾯阵CCD中，信号电荷转移输出的三个阶段是什么？三个关键词：影像信号电荷；光敏区－暂存区；⼀次性；三个阶段：3-8 现准备采⽤型号为TCD142D的线阵CCD图像传感器测量⼀个300毫⽶长的零件尺⼨，请问该测量⽅法的量化误差⼤约是多少？要点：a 正确的成像假设；b 按整像素处理量化物差3-9 在电荷包的转移过程中，单侧传输和双侧传输各有什么优缺点？2点：结构，效率3-10 CCD传感器的输⼊和输出是什么物理量，这种传感器需要解决的 3 个技术问题是什么？光信号―电荷―；信号电荷的⽣成、传输和输出。

Knowledge|质量知识浅析CCD，AOI，AVI有何区别当今工业制造过程中，自动视觉检验系统由于其较高的柔性和自动化，带来了缺陷检出力和工作效率的显著提升，是工业质量控制的大趋势。

我们经常听闻在SMT制程有“AOI”，在零件或整机组装制程有“CCD”或”AVI“，这些都是常见的视觉检验设备，但它们为何有不同的叫法，CCD，AOI，AVI又代表什么呢? 今天我们就做个简单介绍。

首先我们介绍下视觉检验系统的基本原理和构成：视觉检测系统是指用工业相机将被测目标转换成图像信号，传送给GPU（图像采集卡）并转变成数字化信号；GPU（工业计算机）对这些信号进行运算来抽取目标的特征，实现相关测量和判断，并根据判别的结果来执行符合要求的生产作业动作（控制机构）的一整套设备系统。

其中工业相机作为将光信号转化为电信号的核心装置，按其感光传感器种类可分为:CCD和CMOS两种。

而CCD(Charge-Coupled Device电荷耦合器件)传感器由于其灵敏度高、分辨率高、噪声低，无滞后的优点，是目前应用最广的相机种类。

行业内将应用CCD类工业相机的简单的视觉检验系统简称为："CCD"，是一种通俗的称呼。

其设备往往只含有单个镜头，分析系统相对简单且不具备自动上下料等机构装置。

对于自动视觉检验系统的正规称谓是AOI或AVI。

全称如下：•AOI: Automatic Optic Inspection 自动光学检测•AVI: Automatic Visual Inspection 自动视觉检测由于AOI设备最早应用于半导体和面板检测领域，导致目前AOI被默认为半导体和面板自动化检测的代名词，而且更多强调的是贴装、焊锡等表面缺陷的检测。

对于具备较复杂自动上下料的机构装系统，且检测程序功能相对复杂的设备系统，一般称为AVI。

较"CCD""AOI"，AVI实现被测产品的自动上下料，自动夹取及检测，且检验外观检验项目更丰富。

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;二、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：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;三、关键——光源的选择1.光源选型基本要素：2.光源类型四、图像采集过程五、视觉检测分类1按照检测功能可划分：定位、缺陷检测、计数/遗漏检测、尺寸测量;2按照其安装的载体可分为：在线检测系统和离线检测系统;3按照检测技术划分,通常有立体视觉检测技术、斑点检测技术、尺寸测量技术、OCR技术等等;六、视觉检测应用同时,在交通行业的车牌识别和流量检测、药品行业的包装检测、饮料行业的容量检测和外包装检测、烟草行业的烟标检测和外包装检测、纺织行业的布匹瑕疵检测、五金行业的螺丝钉检测、运输行业的货物分拣、食品行业的水果分拣、电子行业的焊接检测和装配定位、钢铁行业的钢板表面缺陷检测、智能读表、智能抄表等都有应用;七、一套高品质的机器视觉检测系统,必须具备的条件1.高品质的成像系统成像系统被称为视觉检测设备的“眼睛”,因此“眼睛”识别能力的好坏是评价成像系统的最关键指标;通常,成像系统的评价指标主要体现在三个方面：1能否发现存在的缺陷基于图像方法进行的检测,所能够依据的最原始也是唯一的资料即是所采到的图像上的颜色或者亮度变化,除此之外,没有其他资料可供参考;所以,一个高品质的成像系统首先应该是一个能充分表现被检测物表面颜色变化的成像系统;因此除了选择具有高清晰度的相机与镜头之外,用以营造成像环境的光照设计也显得非常重要,有时候甚至会出现为特殊缺陷专门设计的光照系统;经常所说的100%质量检测系统,实际上指的是在能够充分表现各种缺陷的图像中的100%全检;2能够发现的缺陷的最小尺寸数字图像的最小计量单位是像素pixel,它本身并不代表被摄物实际的尺寸大小;被摄物实际尺寸大小与像素之间的关联是通过一个叫做分辨力的物理量来完成的;分辨力指的是每单位像素代表的实际物体尺寸;分辨力数值越小,图像的精细程度就越高,检测系统能够发现的缺陷尺寸就越小,检测精度就越高;3能否足够快地摄取图像如同人眼看运动物体一样,当物体运动的足够快时,人眼就不能再清晰的观察到物体的全部;机器视觉检测系统的“眼睛”摄像机也有一个拍摄速度上限,即相机主频;当被摄物的运行速度超出了摄像机的主频上限时,摄像机就不能获得清晰、完整的图像,检测就不能正常地继续下去;摄像机主频越高,采集速度也就越快,检测才能保持高效进行;因此,是否采用了足够高主频的摄像机也是评价一个成像系统是否高品质的关键因素;2.成熟的图像处理与分析算法图像处理与分析算法在整个检测系统中相当于人工检测时人脑的判断思维,由于机器视觉是一个实践性很强的学科,评价一个算法的好坏更多的是依赖于实际应用的验证而非考察算法中是否采用了比较先进或高深复杂的理论;因此一个能够充分模拟人脑判断过程与方法并且稳定、高效的图像处理与分析算法才是我们需要的,也就是所谓的成熟的处理与分析算法;因此,在设计处理算法时,需要充分分析人的判断过程,并将其转换成计算机的语言;3.可操作性好可操作性好主要要求检测设备的应用操作要具备简洁、方便并易于理解的特点;比如系统有友好的人机交互界面、良好的导向性操作设计等;4.稳定的其他配套设施其他配套设施指的是除了检测系统以外的设施,如传输控制平台、缺陷处理装置剔除、报警、标记等;对配套设施的要求是必须运行稳定、信号响应及时、迅速;八、机器视觉系统设计难点第一：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;当然通过硬件相机分辨率的提升也是提高精度,抗环境干扰的一种办法;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;不过目前的标定算法都是基于平面的标定,如果待测量的物理不是平面的,标定就会需要作一些特种算法来处理,通常的标定算法是解决不了的;此外有些标定,因为不方面使用标定板,也必须设计特殊的标定方法,因此标定不一定能通过软件中已有的标定算法全部解决;智能制造领域中,工业机器人的定位是所有功能中相对较难的一种,由于对于作业精度和作业速度的需求,该功能的难点主要在于标定图像坐标系与外部坐标系的映射精确度与标定速度的提升,定位过程中的精确度与速度的提升等;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;。