图像采集系统-视觉系统选型

1.1.1视觉系统原理描述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。

2.1.1视觉系统组成部分视觉系统主要由以下部分组成1.照明光源2.镜头3.工业摄像机4.图像采集/处理卡5.图像处理系统6.其它外部设备2.1.1.1相机篇详细介绍：工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD（ChargeCoupled Device）或CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）芯片的相机。

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，而不同于其它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形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、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。

CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初，90 年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。

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器集成在一块芯片上，还具有局部像素的编程随机访问的优点。

目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围等特点在高分辨率和高速场合得到了广泛的应用。

一、引言随着人工智能技术的飞速发展，机器人视觉感知技术已成为机器人领域的一个重要研究方向。

机器人视觉感知是指机器人通过视觉系统获取周围环境信息，并进行处理和理解，从而实现对环境的感知和交互。

本实训报告将详细阐述机器人视觉感知实训的过程、方法、结果和心得体会。

二、实训目的1. 了解机器人视觉感知的基本原理和关键技术。

2. 掌握机器人视觉系统搭建、图像采集、图像处理和识别等技能。

3. 培养团队协作和动手实践能力。

三、实训内容1. 机器人视觉系统搭建本实训采用了一款开源的机器人视觉系统——OpenCV。

首先，我们学习了OpenCV的基本使用方法和常用函数。

然后，根据实际需求，搭建了以下视觉系统：- 图像采集系统：选用了一款高清摄像头作为图像采集设备，通过USB接口与计算机连接。

- 图像预处理系统：对采集到的图像进行灰度化、滤波、边缘检测等预处理操作，提高图像质量。

- 图像识别系统：利用OpenCV的图像识别算法，实现对特定目标的识别和跟踪。

2. 图像采集我们使用摄像头采集了多种场景下的图像，包括室内、室外、白天、夜晚等。

采集到的图像用于后续的图像处理和识别。

3. 图像处理对采集到的图像进行以下处理：- 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，简化图像处理过程。

- 滤波：去除图像中的噪声，提高图像质量。

- 边缘检测：检测图像中的边缘信息，提取目标轮廓。

4. 图像识别利用OpenCV的图像识别算法，对处理后的图像进行识别。

主要识别内容包括：- 目标识别：识别图像中的特定目标，如人物、车辆、物体等。

- 目标跟踪：跟踪图像中的运动目标，实现对目标的持续跟踪。

四、实训结果与分析1. 目标识别通过实验，我们成功识别了图像中的特定目标。

例如，在室内场景中，我们识别出了人物、家具等物体；在室外场景中，我们识别出了车辆、行人等目标。

2. 目标跟踪利用OpenCV的目标跟踪算法，我们对图像中的运动目标进行了跟踪。

实验结果表明，该算法在跟踪过程中具有较高的准确性和稳定性。

机器视觉硬件选型计算概述V1.0目录1相机 (4)1.1相机光谱类型 (4)1.2相机像素值 (5)1.3图像帧速率和快门速度 (6)1.3.1断续送料的应用 (6)1.3.2连续送料的应用 (7)1.4图像数据传输 (7)1.4.1模拟传输方式 (8)1.4.2数字传输方式 (8)1.5其他要点 (9)1.5.1像素深度 (9)1.5.2传感器尺寸 (9)1.5.3像元尺寸 (10)1.5.4CCD&CMOS (10)2镜头 (10)2.1靶面尺寸 (11)2.1.1面阵相机镜头 (11)2.1.2线阵相机镜头 (11)2.2焦距 (11)2.3镜头分辨率 (12)2.4接口类型 (13)2.5工作距离 (14)2.6镜头其他参数 (14)2.6.1景深 (14)2.6.2工作波长 (14)2.6.3畸变 (15)3光源 (16)3.1光源类型 (16)3.2光源照射方向性 (17)3.2.1反射类型 (17)3.2.2照射角度 (17)3.3光源光谱 (23)3.3.1光源颜色 (23)3.3.2光源波长特性 (24)3.3.3几种光源光谱使用情况汇总对比 (25)3.4光源亮度调整 (26)4其他 (27)4.1各种滤镜/选配件 (27)4.1.1偏光镜 (27)4.1.2锐波滤镜 (28)4.1.3保护镜 (28)机器视觉硬件选型计算概述V1.0本资料主要包括相机、镜头和光源的选型计算概述。

1相机相机选型主要参数包括：相机光谱类型、相机像素值、图像帧速率和快门速度、像素深度、传感器尺寸、像元尺寸。

1.1相机光谱类型相机光谱类型即相机色彩类型主要分为彩色相机和黑白相机。

在处理图像时，彩色照相机使用的是色调（颜色）数据，而黑白照相机使用的是强度（亮度）数据。

首先要强调目前市场上同等分辨率的彩色相机和黑白相机价格差异不大，但是同等条件下仍然优选黑白相机（特别是涉及尺寸测量），主要原因如下：1、在图像边缘检测算法中一般实现先将彩色图片转换为黑白图片然后根据像素之间像素值差异实现边缘检测。

摘要随着机器视觉的广泛应用，以及工业4.0和“中国制造2025”的提出，在数字图像的采集、传输、处理等领域也提出了越来越高的要求。

传统的基于ISA接口、PCI接口、串行和并行等接口的图像采集卡已经不能满足人们对于高分辨率、实时性的图像采集的需求了。

一种基于FPGA和USB3.0高速接口，进行实时高速图像采集传输的研究越来越成为国内外在高速图像采集研究领域的一个新的热点。

针对高速传输和实时传输这两点要求，通过采用FPGA作为核心控制芯片与USB3.0高速接口协调工作的架构，实现高帧率、高分辨率、实时性的高速图像的采集和传输，并由上位机进行可视化操作和数据的保存。

整体系统采用先硬件后软件的设计方式进行设计，并对系统各模块进行了测试和仿真验证。

通过在FPGA 内部实现滤波和边缘检测等图像预处理操作，验证了FPGA独特的并行数据处理方式在信号及图像处理方面的巨大优势。

在系统硬件设计部分，采用OV5640传感器作为采集前端，选用Altera的Cyclone IV E系列FPGA作为系统控制芯片，由DDR2存储芯片进行数据缓存，采用Cypress公司的USB3.0集成型USB3.0芯片作为数据高速接口，完成了各模块的电路设计和采集卡PCB实物制作。

系统软件设计，主要分为FPGA逻辑程序部分、USB3.0固件程序部分和上位机应用软件部分。

通过在FPGA上搭建“软核”的方式，由Qsys系统完成OV5640的配置和初始化工作。

由GPIF II接口完成FPGA和FX3之间的数据通路。

通过编写状态机完成Slave FIFO的时序控制，在Eclipse中完成USB3.0固件程序的设计和开发。

上位机采用VS2013软件通过MFC方式设计，从而完成整体图像采集数据通路，并在上位机中显示和保存。

整体设计实现预期要求，各模块功能正常，USB3.0传输速度稳定在320MB/s，通过上位机保存至PC机硬盘的图像分辨率大小为1920*1080，与传感器寄存器设置一致，采集卡图像采集帧率为30fps，滤波及边缘检测预处理符合要求，采集系统具有实际应用价值和研究意义。

机器视觉系统工作原理
机器视觉是一种通过计算机科学和人工智能技术，使计算机能够识别、理解和解释图像和视频的过程。

机器视觉系统主要包括以下几个核心步骤：
1. 图像采集：机器视觉系统首先需要获取图像或视频数据。

这可以通过摄像头、相机或其他图像采集设备来实现。

2. 图像预处理：获取到的图像数据首先需要进行预处理，以提高后续处理的效果。

预处理步骤可能包括图像去噪、图像增强、图像变换等。

3. 特征提取：在预处理后，机器视觉系统需要从图像中提取关键特征。

这些特征可以是图像的边缘、纹理、颜色等。

特征提取可以通过各种计算机视觉算法实现。

4. 特征匹配：提取到的特征需要与模板或分类器进行匹配。

特征匹配的目的是将提取到的特征与已知的模式进行比较，以确定图像中的目标物体或场景。

5. 目标识别和分类：经过特征匹配后，机器视觉系统可以识别和分类图像中的目标物体或场景。

这可以通过训练好的分类器或深度学习模型来实现。

6. 目标跟踪：在某些应用中，机器视觉系统需要实时跟踪目标物体的运动。

目标跟踪可以通过目标的特征匹配或运动估计来完成。

7. 结果输出：机器视觉系统将处理结果输出给用户或其他系统。

输出结果可能包括识别的对象、位置信息、运动轨迹等。

以上是机器视觉系统的基本工作原理。

不同的应用领域可能会有不同的算法和技术来实现特定的功能，但总体上，机器视觉系统是通过图像采集、图像预处理、特征提取、特征匹配、目标识别和跟踪等步骤来实现图像和视频的分析和处理。

视觉自动对位系统讲义工程部:郑茂强2010/01讲义要点一.视觉自动对位系统构成二.视觉自动对位系统选型三.视觉自动对位系统应用视觉自动对位通过CCD将图像采集到图像对位处理系统,再通过图像对位处理软件,算出偏移位置和角度,再传送给外部运动制器,进行位置纠正.对位前对位后视觉自动对位流程:运动平台已经能正常运行,CCD安装并正常成像根本平台类型(XYQ,UVW…),设置平台参数,做模板,对位精度等自学习(Calibration),算出平台与CCD之间的关系.拍目标拍对像对位,自动算出偏移距离和角度(脉冲数)根据对位得出的偏移脉冲值控制平台运动相机与镜头FV -aligne r XPe/P 3-800UNT(显示器)(PLC)(FV-Aligner ENG)(对位主机)运动控制器(运动控制平台)滚动球/鼠标/键盘(触摸屏人机界面)光源,棱镜(FV-Aligner UNT 直接控制驱动器)对位主机:目前公司代理的对位系统有:松下:A210(手动对位)PV310(自动对位)(详细资料见:松下选型手册P26-P27)FAST:带轴卡-FV2300-ENG 不带轴卡-FV2300-UNT (旧型为FV1100)FV-AlignerII(对位软件)FV1100FV2300PV310A210松下对位系统:摄像机A摄像机B操作手柄PV310算出两台摄像机所拍摄的对位标记的补正量使用UVW方式／XYθ方式的平台,进行对位位置控制精度在1μm以上(需要高精度移动平台)松下对位软件:使用高精度平台,位置控制PLC进行全自动对位.适应在线生产或生产线自动化程度比较高的场合. [操作说明]松下对位软件:[松下对位介绍.ppt]FAST对位系统:FV-1100FV-2300FV-aligner系列是一款多功能，高精度的定位型图像处理装置。

进行定位时，在相机读取的图像信息的基础上，自动计算出定位所需的XYθ移动量，然后通过控制一个三轴平台（或者四轴平台）的移动，实现对工件进行XYθ校正，从而达到精确对位的目的。

机器视觉系统工作原理
机器视觉系统是一种通过模拟人类的视觉感知能力来实现物体识别、检测和跟踪的技术。

它由摄像机、图像处理和分析算法以及人工智能技术组成。

机器视觉系统的工作流程如下：
1. 图像采集：系统通过一个或多个摄像机采集所需的图像或视频流。

2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强和图像校正等操作，以提高后续处理的准确性和效果。

3. 特征提取：系统利用图像处理和分析算法，从预处理后的图像中提取有用的特征，例如颜色、纹理、形状和边缘等。

4. 物体识别：通过比对已知物体模型或特征数据库，系统能够识别图像中的物体，并将其分类。

5. 检测和跟踪：系统能够实时检测和跟踪物体的位置、运动和姿态等。

这一步骤通常利用计算机视觉和机器学习算法来实现。

6. 结果输出：系统将处理后的结果以可视化的形式呈现给用户，例如在图像或视频上标注物体位置和信息。

机器视觉系统的工作原理依赖于先进的图像处理、模式识别和机器学习算法。

这些算法通过提取图像的局部特征，然后进行
特征匹配和分类。

利用大量标注好的图像和训练样本，机器学习算法能够自动学习并优化模型，提高系统的准确度和鲁棒性。

总的来说，机器视觉系统通过图像采集、预处理、特征提取、物体识别、检测和跟踪等步骤实现对图像和视频的分析和理解。

它可以应用于许多领域，如工业自动化、无人驾驶、安防监控、医疗诊断和机器人技术等，为人们的生产、生活和工作提供更高效和智能的解决方案。

工业机器视觉采像系统原理和设计工业机器视觉采像系统是一种利用数字图像处理技术来处理和分析工业场景中的视觉信息的系统。

它主要由图像采集设备、图像处理算法和图像分析软件组成。

1.图像采集设备：图像采集设备是工业机器视觉系统的核心部件，它用来将工业场景中的物体信息转换成数字图像信号。

常用的图像采集设备有工业相机、CCD摄像头、CMOS摄像头等。

在图像采集过程中，采集设备需要考虑到光照条件、视野角度、分辨率和采样速率等因素。

2.图像处理算法：图像处理算法是对采集得到的图像进行处理和分析的关键环节，它能够提取和处理图像中的特征信息，实现对物体的检测、识别、测量和判定等功能。

常用的图像处理算法包括图像增强、边缘检测、形状匹配、特征提取等。

这些算法可以通过使用滤波器、阈值分割、数学形态学等方法来实现。

3.图像分析软件：图像分析软件是工业机器视觉系统的控制核心，它能够对图像处理算法进行调用和控制，实现图像处理结果的显示和分析。

图像分析软件主要包括图像采集控制、图像处理算法调用、图像显示和结果分析等功能。

它能够提供图像处理的参数设置、图像处理结果的输出、检测结果的判定等功能。

工业机器视觉采像系统的设计过程一般包括以下几个步骤：1.需求分析：根据实际应用需求，确定工业机器视觉系统需要检测的物体、检测方法和性能指标等。

2.系统设计：根据需求分析结果，设计工业机器视觉系统的硬件和软件结构。

包括图像采集设备的选择和布局、图像处理算法的设计和优化、图像分析软件的开发和调试等。

3.系统集成：将设计好的硬件和软件组装成一个完整的工业机器视觉系统。

包括安装采集设备、搭建图像处理平台、开发图像分析软件等。

4.系统测试：对集成好的工业机器视觉系统进行功能测试和性能评估。

进行一系列的测试，包括图像采集的准确性、图像处理的稳定性和图像分析的可靠性等。

5.系统优化：根据测试结果，对工业机器视觉系统进行优化和调整。

包括优化图像处理算法、调整图像采集参数和改进图像分析软件等。

In-Sight视觉系统操作说明In-Sight视觉系统操作说明一、介绍1.1 概述本文档旨在提供详细的操作说明，帮助用户使用In-Sight视觉系统进行各种任务。

1.2 目标读者本文档适用于所有使用In-Sight视觉系统的用户，包括初学者和有经验的用户。

二、安装与配置2.1 硬件要求在开始使用In-Sight视觉系统之前，请确保您的计算机系统符合以下最低要求：- 操作系统：Windows 10- 内存.4GB- 硬盘空间：至少100MB- 显示器分辨率.1024x768或更高2.2 软件安装按照以下步骤安装In-Sight视觉系统软件：1.In-Sight视觉系统安装包。

2.双击安装包并按照提示完成安装过程。

3.在安装期间，选择默认安装选项，除非您有特殊需求。

2.3 连接摄像头将摄像头连接到计算机，确保连接稳定并正确连接。

2.4 配置摄像头请按照以下步骤配置摄像头：1.打开In-Sight视觉系统软件。

2.在主界面上，“配置”按钮。

3.在配置界面上，选择“添加设备”。

4.选择连接的摄像头，并按照提示完成配置过程。

三、系统界面及功能说明3.1 主界面In-Sight视觉系统的主界面显示了各种功能选项和工具栏，以帮助用户进行各种图像处理任务。

3.2 功能选项主界面的功能选项包括以下内容：- 图像采集：用于捕获图像。

- 图像处理：用于对图像进行各种处理，如过滤、边缘检测等。

- 目标定位：用于定位图像中的目标物体。

- 测量：用于测量目标物体的尺寸和距离。

- 数据分析：用于分析和处理测量数据。

- 设置：用于配置系统参数和设置。

四、操作步骤4.1 图像采集以下是图像采集的步骤：1.在主界面上，“图像采集”选项。

2.在图像采集界面上，选择图像源。

3.“开始采集”按钮，开始捕获图像。

4.2 图像处理以下是图像处理的步骤：1.在主界面上，“图像处理”选项。

2.在图像处理界面上，选择要应用的处理工具。

3.调整处理参数，并“应用”按钮。

机器视觉选型计算概述机器视觉硬件选型计算概述V1.0⽬录1相机 (4)1.1相机光谱类型 (4)1.2相机像素值 (5)1.3图像帧速率和快门速度 (6)1.3.1断续送料的应⽤ (6)1.3.2连续送料的应⽤ (7)1.4图像数据传输 (7)1.4.1模拟传输⽅式 (8)1.4.2数字传输⽅式 (8)1.5其他要点 (9)1.5.1像素深度 (9)1.5.2传感器尺⼨ (9)1.5.3像元尺⼨ (10)1.5.4CCD&CMOS (10)2镜头 (10)2.1靶⾯尺⼨ (11)2.1.1⾯阵相机镜头 (11)2.1.2线阵相机镜头 (11)2.2焦距 (11)2.3镜头分辨率 (12)2.4接⼝类型 (13)2.5⼯作距离 (14)2.6镜头其他参数 (14)2.6.1景深 (14)2.6.2⼯作波长 (14)2.6.3畸变 (15)3光源 (16)3.1光源类型 (16)3.2光源照射⽅向性 (17)3.2.1反射类型 (17)3.2.2照射⾓度 (17)3.3光源光谱 (23)3.3.1光源颜⾊ (23)3.3.2光源波长特性 (24)3.3.3⼏种光源光谱使⽤情况汇总对⽐ (25)3.4光源亮度调整 (26)4其他 (27)4.1各种滤镜/选配件 (27)4.1.1偏光镜 (27)4.1.2锐波滤镜 (28)4.1.3保护镜 (28)机器视觉硬件选型计算概述V1.0本资料主要包括相机、镜头和光源的选型计算概述。

1相机相机选型主要参数包括：相机光谱类型、相机像素值、图像帧速率和快门速度、像素深度、传感器尺⼨、像元尺⼨。

1.1相机光谱类型相机光谱类型即相机⾊彩类型主要分为彩⾊相机和⿊⽩相机。

在处理图像时，彩⾊照相机使⽤的是⾊调（颜⾊）数据，⽽⿊⽩照相机使⽤的是强度（亮度）数据。

⾸先要强调⽬前市场上同等分辨率的彩⾊相机和⿊⽩相机价格差异不⼤，但是同等条件下仍然优选⿊⽩相机（特别是涉及尺⼨测量），主要原因如下：1、在图像边缘检测算法中⼀般实现先将彩⾊图⽚转换为⿊⽩图⽚然后根据像素之间像素值差异实现边缘检测。

视觉系统的应用和原理视觉系统是人类视觉系统的模仿或复刻，它由硬件和软件系统组成，能够通过摄像机或其他传感器获取图像信息，并使用算法和模型进行图像处理和分析。

视觉系统的应用广泛，涉及图像识别、目标检测与跟踪、场景理解、机器人导航等领域。

1.图像采集图像采集是视觉系统的第一步，通过摄像机或其他传感器捕捉到现实世界中的图像。

摄像机通常由透镜、图像传感器和图像处理电路组成。

透镜可以聚焦光线，传感器能够将光信号转换为电信号，图像处理电路用于处理和存储图像数据。

图像采集在很多应用中都有广泛的应用，如安防监控、智能交通等。

例如，在安防监控中，摄像机可以通过视频图像识别出异常行为，如入侵、盗窃等。

2.图像预处理图像预处理是对采集到的图像进行一些基本处理，以便更好地进行后续的分析和处理。

常见的图像预处理操作包括去噪、图像增强、颜色空间转换等。

图像预处理能够提高图像质量，减少噪声的干扰，使得后续的图像处理结果更准确。

在人脸识别中，图像预处理可以提高人脸检测的准确性，提高人脸识别的成功率。

3.特征提取特征提取是从图像中提取出具有区别性的特征，用于后续的目标识别和分类。

常见的特征包括颜色、纹理、边缘等。

特征提取是视觉系统中最关键的步骤之一，它决定了后续的处理和分析的质量。

在目标检测中，通过提取目标的特征，可以将目标与背景进行区分，实现目标的准确检测。

4.特征匹配特征匹配是将提取到的特征与预先存储的特征进行匹配，以找出目标或相似物体。

常见的特征匹配算法包括SIFT、SURF、ORB等。

特征匹配可以实现不同图像之间的对比和相似性判断。

在图像检索中，通过提取图像的特征并进行匹配，可以找到与查询图像相似的图像。

5.分类与识别分类与识别是视觉系统的最终目标，通过学习和训练的分类模型，实现对不同目标的识别和分类。

常见的分类模型包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。

分类与识别在图像识别、机器人视觉等领域有广泛的应用。

例如，在人脸识别中，通过学习和训练相应的人脸识别模型，可以实现对不同人脸的准确识别。

基于智能视觉的微型高精度图像采集系统设计
马玉芳
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2018(041)019
【摘要】为了解决图像采集效果差的问题,提出基于智能视觉的微型高精度图像采集系统设计.在智能视觉技术中,需利用传感器提供的实时构造闭环反馈信息对摄像机产生的视频信号进行处理,转换成数字图像信息,实时对信息进行采集,并对采集器接口和传感器接口进行设计;对系统软件部分设计时,需对系统进行初始化处理,实现数据输出、键盘显示与报警控制等功能,对时序智能视觉原理展开分析,并对解差分进行设计.通过实验证明,该系统采集效果较好,系统可靠性较强.
【总页数】4页(P67-70)
【作者】马玉芳
【作者单位】商丘工学院信息与电子工程学院,河南商丘 476000
【正文语种】中文
【中图分类】TN02-34;TP24
【相关文献】
1.基于MATLAB的图像采集系统研究——在基于视觉的智能监控系统中 [J], 杨洁;梅向辉;OLAF Hellwich
2.基于机器视觉的图像采集与处理系统设计 [J], 朱海宽
3.基于FPGA的高精度图像采集系统设计 [J], 李华
4.基于低功耗SoC的微型图像采集系统设计 [J], 胡锦;谢立红;邹望辉;张磊;胡啸东
5.基于机器视觉的AOI图像采集系统设计 [J], 沈浩
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