CCD机器视觉零基础培训

机器视觉培训系列教程之基础入门培训第一节：机器视觉的概念和应用机器视觉是一种用于模拟人眼视觉系统的技术，它可以让机器像人一样“看”和“理解”周围的环境。

机器视觉的应用非常广泛，包括工业自动化、智能制造、无人驾驶、智能医疗等领域。

它可以帮助我们实现自动化生产，提高生产效率和产品质量；可以帮助机器人在复杂环境中实现导航和操作；可以帮助交通管理部门进行智能监控和交通管制。

通过机器视觉技术，我们可以让机器更好地适应人类生活和工作的需求，实现智能化、便捷化和高效化。

第二节：机器视觉技术的原理机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理和图像识别三个方面。

图像采集是指通过摄像头等设备获取环境的图像信息；图像处理是指对采集到的图像进行处理和分析，包括去噪、滤波、边缘检测等操作；图像识别是指通过图像处理技术对图像中的目标进行识别和分类。

这三个方面相互配合，共同构成了机器视觉技术的基本原理和方法。

第三节：机器视觉的技术方法机器视觉的技术方法主要包括特征提取、对象识别、目标跟踪等。

特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征信息，如颜色、纹理、形状等；对象识别是指通过对特征点进行匹配和分类，识别出图像中的对象；目标跟踪是指通过对图像序列的处理和分析，实现对目标的实时监测和跟踪。

这些方法在机器视觉技术中起着非常重要的作用，对于实现各种应用场景具有至关重要的意义。

第四节：机器视觉的发展趋势机器视觉技术正以前所未有的速度和规模发展，未来的发展趋势主要包括深度学习、云端计算、多传感器融合等方面。

深度学习是指通过建立多层神经网络模型对图像进行识别和分类，实现更加精准和智能的图像处理；云端计算是指通过云平台实现图像数据的存储和计算，实现更加灵活和便捷的信息处理；多传感器融合是指通过多种传感器对环境进行多维度、多层次的感知，实现更加全面和深入的信息获取。

这些发展趋势将进一步推动机器视觉技术的发展，为各种应用场景提供更加全面、智能和便捷的解决方案。

CCD摄像机培训资料电子快门电子快门（Electronic Shutter）是比照照相机的机械快门功能提出的一个术语，它相当于控制CCD图像传感器的感光时间。

由于CCD感光的实质是信号电荷的积累，则感光时间越长，信号电荷的积累时间就越长，输出信号电流的幅值也就越大。

通过调整光生信号电荷的积累时间（即调整时钟脉冲的宽度），即可实现控制CCD感光时间功能。

目前，市场上常见的CCD摄像机绝大多数都带电子快门功能，其电子快门时间一般为1／50s~1/10000s。

高档摄像机一般将电子快门时间分为若干档，可通过多档拨动开关手动调节，也可在自动方式下由摄像机根据检测到的光强度知道调节。

普通摄像机一般只在其机身侧面或后面板上设有一个自动电子快门ON/OFF开关，还有些产品干脆将自动电子快门做成内置式，使用者无法干预。

为了在低照度环境下也能拍摄到较为清晰的画面，有些摄像机还具有多场积累电子快门方式，它很类似于照相机的b门或者t门感光拍摄方式。

在这种方式下，CCD感光单元可以暂停若干场的电荷转移。

由于电荷的积累作用，输出信号的幅值度也相应得到提高，相当于提高了摄像机低照度灵敏度。

常见的场积累时间一般为2场4场或者6场。

需要注意的是：这种多场积累电子快门方式一般仅适合对于非运动场景的摄像监视。

CCD摄像机的高速电子快门功能可以防止拍摄高速运动物体时造成的“运动模糊”现象。

所谓的运动模糊现象即摄像机在拍摄快速运动的物体时会出现“拖影”，这是由于CCD的感光时间太长，而这断时间内物体已经产生了移位，也就是说事实上，在一个电荷转移周期内，运动物体CCD靶面不同位置都成了像。

为了防止运动模糊现象，就应该缩短入射光在CCD靶面上的作用时间，也就是说，在每一场内，只将某一时间产生的电荷作为图像信号输出，而将其余时间产生电荷信号排放掉不予使用，这样就缩短了存储电荷的时间，如同快门一样，也就是电子快门的实质。

在大多数应用场合，CCD的自动电子快门功能还能实现自动光圈的效果，即当通过镜头的光通量较强时，输出信号电流也会较大，此时电子快门自动调节到高速档，使信号电荷的积累时间变短，进而使输出信号电流的幅值也会减少；而当镜头的通光量较弱时，输出的信号电流的幅值也增加，大多数电子快门的速度可连续可调的，由此实现了当被摄像景物的光照度变化时，CCD 输出电流基本保持稳定。

机器视觉基础培训机器视觉应用讲师：赵心杰培训内容及培训目标•培训内容–机器视觉基本硬件介绍–图像处理简介及常用软件介绍–视觉软件的使用–机器人端编程–典型应用案例实操•培训目标–掌握机器视觉各部件及选型知识–熟悉机器视觉软件的应用–能够设计典型的视觉系统目录机器视觉简介成像基本要素工业相机介绍工业镜头介绍工业光源介绍常用视觉配件图像处理简介常用软件介绍–美国制造工程师协会（SME）机器视觉分会& 美国机器人工业协会的自动化视觉分会（AIA）对机器视觉下的定义是：–“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。

”–机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

视频相机人眼代替没有视觉系统•生产效率低，人工检测的速度跟不上生产需求。

•很多检测内容使用人工无法实现及量化。

•配合机械手需要大量的人工或者机械工装•检测容易出现错漏，随工人的心情而定。

•用人成本逐年上升，工人招聘和管理越来越难。

有视觉系统•可实现高速稳定的检测，完成人工实现不了的生产效率。

•可以实现非接触式的检测，且可以精确的量化检测结果。

•实现视觉自动引导，节省人工和机械工装•做好的检测程序可以稳定的执行，不会出错。

•器件价格逐年降低，投入成本逐渐减少。

引入视觉系统机器视觉优点：•精度高：高分辨率相机，非接触测量•连续性：7*24工作制•稳定性：严格执行测量标准•性价比高：硬件成本降低，人工成本升高•生产效率高：检测速度快，高速相机可达1000帧•灵活性：不同的检测产品建立不同的检测文件•典型行业应用应用领域典型应用汽车制造行业气缸盖监测，汽车车身检测，金属铸件检测，装配线上检测，尺寸测量。

电子、半导体行业PCB板钻孔定位及测量，BGA锡珠检测，手机平板装配，零部件外观检测，航天电池片检测。

烟草行业油封质量检测，在线包装质量检测，烟支外观检测，铝箔纸检测，杂物剔除。

P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t机器视觉基础技术培训P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t1. 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。

P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t2. 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P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t半导体行业240P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t汽车及汽车零部件制造业P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S tP f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t医药及医疗器械行业P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t包装行业P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t其他行业P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t3. 机器视觉的原理和结构Monitor/PC I/O Machine Vision SystemCamera Trigger Light Source Motion Control SystemProduction Product ion LineP f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t• • •光学系统 图象处理系统 执行机构及人机界面三个部分缺一不可，选取合适的光学系统，采集适合处理的图象，是完成视觉检测的基本条件，开发稳定 个部分缺 不可 选取合 的光学系统 采集 合处 的图象 是完成视觉检测的基本条件 开发稳定 可靠的图象处理软件是视觉检测的核心任务，可靠的执行机构和人性化的人机界面是实现最终功能的临门 一脚。

机器视觉培训教程第四讲一、引言二、图像处理基础1. 图像预处理图像预处理是图像处理的第一步，主要包括图像灰度化、二值化、去噪、增强等操作。

灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，以简化后续处理。

二值化是将灰度图像转换为仅包含黑白两种颜色的图像，便于后续的特征提取。

去噪和增强则是为了消除图像中的噪声和突出图像中的有用信息。

2. 边缘检测边缘检测是图像处理中的一项重要任务，其目的是找出图像中物体的轮廓。

常见的边缘检测算子有Sobel、Prewitt、Canny等。

这些算子通过计算图像中像素点的梯度来检测边缘。

3. 角点检测角点检测是找出图像中具有代表性的关键点。

常见的角点检测算法有Harris、Shi-Tomasi等。

这些算法通过计算像素点的自相关矩阵来检测角点。

4. 区域生长区域生长是一种基于种子点的图像分割方法。

它将具有相似特征的像素点归为一类，从而实现图像的分割。

区域生长的关键是选择合适的种子点和相似性准则。

三、特征提取与匹配1. 基本特征提取特征提取是从图像中提取具有代表性的信息，以便于后续的图像识别和分类。

常见的特征提取方法有：（1）颜色特征：颜色直方图、颜色矩等。

（2）纹理特征：灰度共生矩阵、小波变换等。

（3）形状特征：几何不变矩、傅里叶描述子等。

2. 特征匹配特征匹配是将提取到的特征进行匹配，以找出图像之间的对应关系。

常见的特征匹配方法有：（1）暴力匹配：计算两幅图像中所有特征点之间的距离，找出最小距离对应的匹配点。

（2）最近邻匹配：计算每个特征点与其最近邻特征点之间的距离，若距离小于设定的阈值，则认为匹配成功。

（3）RANSAC匹配：采用随机抽样一致算法，从匹配点中筛选出内点，从而实现特征匹配。

四、实战案例本讲将通过一个实际案例，介绍机器视觉技术在工业自动化中的应用。

案例背景为某汽车零部件生产企业，需要对生产线上的零部件进行质量检测。

具体步骤如下：1. 图像采集：使用工业相机采集生产线上的零部件图像。