工业机器视觉技术及应用 第1章

Xxxxx职业学院《工业机器人视觉技术及应用》课程大纲适用专业：工业机器人技术编制单位：xxxxxx学院2021年3月4日星期四月11日《工业机器人视觉技术及应用》教学大纲一、教学对象本大纲适用于本校工业机器人技术专业的专科层次学习二、学分与学时学分：4 总学时:72三、课程模块类别及课程属性课程模块：专业基础课课程属性：专业必修课四、课程性质、任务和目的性质：《工业机器人视觉技术及应用》是工业机器人技术专业课程体系中的职业基础课程之一，是学生职业发展中一门与工业机器人直接关联的基础课程。

任务：机器视觉利用相机或智能传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的定位引导、检测、测量、识别等功能，具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点，是实现工业白动化和智能化的必要手段。

掌握工业机器人的设计一般知识和基本技能，培养学生专业能力及职业能力，为他们走上工业机器人生产第一线的工作岗位做好准备。

目标：本书基于江苏哈工海渡教育科技集团有限公司的工业机器人技能考核实训台，结合智能相机及ABB工业机器人，系统讲解工业机器人视觉系统的典型应用、视觉软件组态编程、通信参数配置、编程调试等，将理论与实践结合，倡导实用性教学，有助于激发学习兴趣，提高教学效率，使学生系统了解工业机器人视觉技术及应用基础知识，注重强化实操练习。

五、主要先修与后续课程先修课程《工业机器人系统离线与编程》、《工业机器人技术基础》六、教学目的要求和主要内容（分章节）第一章绪论【目的要求】：掌握:1、工业机器人视觉功能了解:1、机器视觉系统特点2、机器视觉发展历史3、机器视觉技术发展前沿【主要内容】：●机器视觉定义●机器视觉系统定义●机器视觉发展历史●工业机器人视觉功能：引导、检测、测量、识别●机器视觉技术发展前沿：3D视觉技术、AI视觉技术第二章视觉技术基础【目的要求】：掌握：1、图像处理基础2、数字图像基础【主要内容】：●视觉成像原理：透视成像原理、坐标系及其变换、畸变模型●数字图像基础：数字图像、颜色模式、图像格式●图像处理基础：灰度处理、图像二值化、图像锐化●图想处理常用算法：图像分割、边缘检测、特征提取、模块匹配第三章工业机器人视觉技术【目的要求】：掌握：1、相机的行业应用2、镜头应用【主要内容】：●工业机器人视觉系统概述：基本组成、工作过程、相机安装●相机工作原理及应用：相机的工作原理、相机的主要技术参数、相机的行业应用●镜头工作原理及应用：镜头的工作原理、镜头的主要技术参数、镜头的行业应用●光源基础知识及应用：光源的分类、光源影响要素●图像处理系统：嵌入式图像处理系统、基于计算机的图像处理系统第四章智能视觉系统【目的要求】：掌握：1、智能相机链接2、图像设置3、设置工具4、配置结果【主要内容】：●智能视觉系统：系统构成、常用系列、智能相机介绍、软件介绍●智能相机连接：软件安装、联机设置●设置图像：图像加载、触发器、灯光、图像校准●设置工具：定位部件、检查部件●配置结果：输入/输出、通信第五章智能机器视觉应用实例【目的要求】：掌握：1、二维码识别检测2、文字识别检测3、条码识别检测4、药片数量统计5、硅片尺寸测量【主要内容】：●元件引导定位：实训目的、实训原理、实训步骤●硅片尺寸测量：实训目的、实训原理、实训步骤●药片数量统计：实训目的、实训原理、实训步骤●条形码识别检测：实训目的、实训原理、实训步骤●二维码识别检测：实训目的、实训原理、实训步骤●文字识别检测：实训目的、实训原理、实训步骤第六章工业机器人操作基础【目的要求】：掌握：1、工业机器人组成2、工业机器人基本操作【主要内容】：●工业机器人概述：工业机器人定义和特点、工业机器人分类、工业机器人应用●工业机器人主要技术参数：自由度、额定负载、工作空间、工作精度●工业机器人组成：机器人本体、控制器、示教器●基本操作：基本概念、手动操作模式、工具坐标系建立、工件坐标系建立第七章工业机器人编程及应用【目的要求】：掌握：1、动作指令2、编程基础【主要内容】：●I/O通信：I/O硬件介绍、系统I/O配置●程序数据：常见数据类型、数据存储类型、程序数据操作●动作指令●编程基础●RAPID语言结构●程序操作第八章工业机器人编程及应用（基于以太网）【目的要求】：掌握：1、工业机器人视觉系统应用2、工业机器人编程与调试【主要内容】：●硬件组成与连接：硬件组成、工作流程●相机配置及组态编程：相机连接及设置图像、设置工具、配置结束及运行、数据接收测试●工业机器人IP地址配置●工业机器人编程与调试：工业机器人通信编程基础、功能规划与程序设计、程序调试第九章工业机器人编程及应用（基于现场总线）【目的要求】：掌握：1、硬件介绍2、支持协议【主要内容】：●网关概述：硬件介绍、支持协议●PROFINET网络配置：PROFINET I/O协议介绍、相机侧PROFINET I/O配置、网关侧PROFINET I/O配置●工业机器人变量设置●程序编辑八、成绩考核1、考核方式：笔试（闭卷）2、成绩评定：期末综合成绩=平时成绩60%（考勤50%+作业50%）+期末成绩40%九、教材及参考书目1. 教材《工业机器人视觉技术及应用》，张明文、王璐欢，人民邮电出版社，2020年9月第1版。

机器视觉技术的原理及应用随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术也逐渐成为了人们关注的焦点之一。

机器视觉技术是一种通过计算机模拟人眼进行图像识别和分析的技术，其主要应用于工业自动化、安防监控、医疗健康、智能家居等领域。

本文将详细介绍机器视觉技术的原理及应用。

一、机器视觉技术的原理机器视觉技术是基于数字图像的处理，通过对传感器采集的视觉信息进行图像处理和分析，从而实现对图像的识别和理解。

机器视觉技术的核心技术是图像处理技术和模式识别技术。

1. 图像处理技术图像处理技术是机器视觉技术的基础。

它包括图像获取、预处理、特征提取、分割、增强、变形、压缩和重构等过程。

其中，预处理是将采集到的图像进行去噪、滤波和几何校正等处理，使图像更加清晰、准确。

特征提取是从预处理后的图像中提取出被识别物体的特征，如颜色、纹理、形状、大小等。

分割是将图像中的前景和背景进行分离，以便进一步处理。

增强是通过图像处理技术提高图像质量，如增强对比度、锐度等。

2. 模式识别技术模式识别技术是机器视觉技术的核心部分，其主要任务是对预处理后的图像进行解析、分类和识别。

机器视觉技术主要采用的模式识别技术包括统计学、人工神经网络、支持向量机和决策树等。

其中，人工神经网络是最常用的模式识别技术之一，其模拟人类大脑的神经元构建识别模型，通过学习训练数据来实现对图像的分类和识别。

二、机器视觉技术的应用机器视觉技术在工业自动化、安防监控、医疗健康、智能家居等领域有广泛的应用。

1. 工业自动化机器视觉技术在工业制造中的应用主要是利用计算机视觉系统对制造过程进行监控和控制。

例如，机器人在生产过程中通过图像检测技术实现自我定位和精确定位，从而提高了生产效率和制品质量。

在生产线上，机器视觉技术实现了产品的缺陷检测和质量控制，从而提高了产品的一致性和可靠性。

2. 安防监控机器视觉技术在安防监控领域是一种非常有效的技术。

通过数字摄像机、视频处理和传输技术，将监控的图像信号传输给计算机进行处理和分析。

工业机器视觉技术手册在工业生产过程中，工业机器视觉技术扮演着至关重要的角色。

这是一种结合了计算机视觉和机器学习的先进技术，用于自动检测、识别和分析工业产品的视觉信息。

本文将介绍工业机器视觉技术的原理、应用以及相关的发展趋势。

一、工业机器视觉技术的原理工业机器视觉技术的原理是基于数字图像处理和模式识别技术。

它主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和目标识别等环节。

1. 图像采集工业机器视觉系统通过摄像机或传感器采集产品的图像信息。

摄像机要求具备高分辨率、高灵敏度和高稳定性，以确保采集到清晰、准确的图像。

2. 图像预处理采集到的图像可能受到光照条件、噪声等干扰，需要进行图像预处理来提升图像质量。

预处理的步骤包括去噪、增强对比度、图像增强等操作，以便后续的特征提取和目标识别分析。

3. 特征提取特征提取是工业机器视觉技术的核心步骤，通过提取图像中的几何特征、纹理特征、颜色特征等来描述产品的形状、大小、颜色等信息。

常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、模板匹配等。

4. 目标识别目标识别是工业机器视觉技术的最终目标，通过比对提取到的特征与已知的模板或标准进行匹配，判断产品是否合格或进行分类。

目标识别的算法有很多，包括支持向量机、神经网络、深度学习等。

二、工业机器视觉技术的应用工业机器视觉技术在各个领域都有广泛的应用。

1. 自动化生产在自动化生产线上，机器视觉技术能够实现对产品质量的自动检测和分类。

例如，在电子制造业中，工业机器视觉技术可以检测电路板上的焊接质量、元器件的正确安装等问题，提高生产效率和产品质量。

2. 包装检测工业机器视觉技术可以对产品的包装进行检测，包括封口是否完好、标签是否正确贴附等。

通过自动化的检测系统，可以大大提高包装质量和效率，节省人力资源。

3. 零部件检测在汽车制造等行业，工业机器视觉技术可以对零部件进行检测，例如发动机零部件的表面缺陷、尺寸偏差等。

这能够帮助制造商提高产品质量、防止出现安全隐患。

机器视觉的技术和应用机器视觉，又称视觉智能，是指模拟和实现人类视觉的能力，通过使用电子传感器和计算机算法来解析和理解视觉信息，从而实现对图像和视频的分析、处理和理解。

随着计算机和图像处理技术的不断发展，机器视觉技术成为了一个快速发展和广泛应用的新兴领域，在工业、医疗、交通、安防等多个行业都得到了广泛应用和推广。

一、机器视觉技术1、图像采集图像采集是机器视觉技术的基础，它通过相机、摄像机等设备将目标物体采集成数字信号，然后通过特定的图像处理算法将其转化为可供计算机处理的数字图像。

目前图像采集的设备种类繁多，从普通的数码相机、摄像机到高端的医疗影像设备和工业相机，应用领域也非常广泛。

2、图像预处理图像预处理是指将数字图像预处理成为更好的质量和格式，以方便机器视觉算法的使用。

图像预处理包括灰度变换、色彩空间转换、噪声过滤、边缘检测、图像增强等多个方面。

3、特征提取特征提取是指根据目标应用的需要从数字图像中提取出具有代表性的特征，并以数学形式进行表达。

常见的特征包括边缘、颜色、纹理等，通常需要根据具体应用进行设计和选择。

4、图像分割图像分割是将数字图像分割成不同的区域，并且将不同区域分配给不同的对象和结构。

常见的图像分割算法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。

5、目标识别目标识别是指根据图像特征检测和图像分割的结果，将某个特定目标从图像中提取出来，并进行进一步的分析和处理。

目标识别常用的算法包括支持向量机、决策树、深度学习等。

二、机器视觉的应用1、工业应用机器视觉在工业领域的应用广泛，包括自动化生产、质量控制、安全监测等多个方面。

在自动化生产中，机器视觉可以实现对物品的识别、判别和分类，从而实现自动化生产；在质量控制中，机器视觉可以自动检测并判断产品是否符合质量标准，从而提高质量检测的效率和准确性；在安全监测中，机器视觉可以实现对工厂的监控和安全防护，从而保障工业安全。

2、医疗应用机器视觉在医疗领域的应用也十分广泛，包括医学影像分析、疾病诊断、手术辅助等多个方面。

工业机器视觉技术的使用教程与示范工业机器视觉技术是一种应用于工业生产中的先进技术，通过使用摄像头及相关的图像处理算法，实现对产品、零件或生产过程的自动检测、测量和控制。

本文将为读者介绍工业机器视觉技术的基本原理、应用领域以及使用教程与示范。

一、工业机器视觉技术的基本原理工业机器视觉技术基于计算机视觉和图像处理技术，通过采集和处理相关图像数据来获取产品或过程的关键信息，并进行判断和控制。

其基本原理包括四个步骤：图像采集、图像预处理、特征提取和决策控制。

1. 图像采集：使用高分辨率的摄像头或工业相机对待检测的对象进行图像采集。

合适的光源和摄像角度能够提高图像质量和检测准确性。

2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强、滤波等操作，以提高图像的质量和可信度。

通过预处理可以降低噪声对后续处理的影响，同时增强图像中待检测对象的特征。

3. 特征提取：利用图像处理算法从预处理后的图像中提取出与待检测对象相关的特征。

常用的特征提取方法包括边缘检测、颜色分割、形状匹配等。

特征提取的准确性和可靠性对于后续的决策控制至关重要。

4. 决策控制：通过对提取的特征进行分析和比较，给出对待检测对象是否合格的决策结果。

根据实际需求，可以进行分类、定位、测量、识别等不同形式的决策控制。

二、工业机器视觉技术的应用领域工业机器视觉技术具有广泛的应用领域，可以用于各个行业的生产和制造环节。

以下列举几个常见的应用领域：1. 自动化生产：工业机器视觉技术可以应用于自动装配线、流水线等生产环节，用于检测和控制产品的质量和工艺参数。

通过自动化的视觉系统，可以提高生产效率、降低成本、减少工人操作的疲劳度。

2. 品质检测：工业机器视觉技术可以应用于产品的缺陷检测、尺寸测量、表面判定等工作。

通过自动化的方式，提高了产品检测的准确性和效率，减少了人为因素的影响。

3. 无人驾驶：工业机器视觉技术在无人驾驶领域也有着广泛的应用。

通过图像采集和处理，实现对道路、车辆和交通标志等信息的感知和理解，以实现自动驾驶系统的智能控制。

《机器视觉技术基础》教学教案第一章机器视觉概述教案课程名称机器视觉概述授课时长40min授课方式软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸教学目的通过学习，让学生对机器视觉这项技术有一个基本的了解重点、难点了解机器视觉的工作原理以及硬件环境搭建。

教学内容教学过程与详细内容教学设计引入：机器视觉是一项综合技术，被广泛应用于现代化工业中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

本章就针对机器视觉的基本原理以及应用方向问题进行解释和说明。

讲授过程：1.对机器视觉进行初步认识，2.了解机器视觉的工作原理，一个完整的机器视觉系统由多个模块组成，普通包括光源、镜头、相机、图象采集模块、图象处理模块、交互界面等。

3.了解机器视觉硬件环境搭建。

1）机器视觉中光源的选型2）机器视觉相机的选型，3）机器视觉项目选型要关注的镜头参数：接口、最大靶面尺寸、物距与焦距、光圈、分辨率与成像质量、镜头倍率与视场范围。

4）图象采集卡的技术参数：图象传输格式、图象格式、传输通道数、分辨率、采样频率与传输速率。

了解图象采集卡的各种种类。

播放机器视觉相关视频，引入课题，激发学生学习兴趣详细讲解机器视觉的工作原理及应用4.机器视觉的应用与展望。

（1）在工业领域的应用（2）在医学领域的应用 （3）在交通领域的应用（4）在农业领域的应用（5）在生活领域的应用归纳、总结：本节课主要针对机器视觉的基本原理以及应用方向问题进行解释和说明。

结尾：鼓励学生课后复习。

总结、归纳机器视觉的工作原理及应用第二章数字图象基础教案微课名称数字图象基础微课时长授课方式软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸教学目的对图象处理的一些基础内容进行简单介绍与了解。

重点、难点初步认识图象与数字图象并了解其分类，了解图象数字化的基本原理，认识图象灰度直方图，掌握图象像素间的关系。

教学内容教学过程与详细内容教学设计引入：学习机器视觉，其实质就是对各类图象的处理过程，数字图像处理技术在当今世界应用已经非常普遍，应用手段越来越丰富，功能也越来越强大。

工业机器视觉技术与应用工业机器视觉技术是指利用计算机、摄像机、传感器等设备对工业生产过程中的物体、图形、文字等进行自动识别、检测、测量等操作的技术。

它可以提高生产效率、保证产品质量、节约人力物力，广泛应用于制造业、汽车工业、半导体工业、食品、医药等产业。

工业机器视觉技术的应用越来越广泛，已经成为工业现代化的重要组成部分。

一、工业机器视觉技术的原理和特点工业机器视觉技术的核心是图像处理技术。

通过对数字图像的识别、分析、处理和存储，实现对工件形状、尺寸、颜色、纹理等特征的高速检测和精确测量。

其中，图像传感器起到非常重要的作用。

它会将光学映像转化为数字信号，并实现图像采集。

与传统的人工检测方式相比，机器视觉技术无需依赖技术工人，可以大大节约人力成本。

同时，由于机器视觉技术能够快速、准确地检测到问题，因此也可以避免因人工检测漏掉问题所带来的产品质量风险。

二、工业机器视觉技术的应用（一）机器视觉质量检测机器视觉技术可以应用于产品的表面缺陷检测、棱角毛刺检测、裂纹检测、尺寸精度检测等方面。

例如，在汽车工业中，汽车制造商可以通过机器视觉技术对发动机缸套、气门导管等关键零部件的质量进行检测，以确保它们符合产品标准。

机器视觉技术可以实现对半导体芯片、电子元件、玻璃光学件、液晶显示屏、手机外壳等产品的检测，大幅提高产品质量和生产效率。

（二）机器视觉组装和排布机器人在生产线上无人化操作已经不可避免，而机器视觉技术可以辅助机器人进行部件抓取、拼装、定位等操作。

通过机器视觉技术，机器人可以实现更加复杂的操作，提高整条生产线的效率和品质。

例如，在食品生产线上，机器视觉技术可以辅助机器人进行异形物品的识别和抓取，实现精确配料和食品组装。

在汽车零部件工厂中，机器视觉技术可以精确检测汽车零部件的尺寸、形状和颜色等特征，实现零部件的精确排布和拼装。

（三）机器视觉基于物联网的应用随着物联网的发展，机器视觉技术也在往物联网方向发展。

将机器视觉技术与物联网相结合，可以实现对生产线上的整个生产过程的远程监测和控制。

《工业机器人技术基础及其应用》（戴凤智，乔栋主编）的每章思考与练习题及其参考答案第1章工业机器人概述1.机器人系统由哪四部分组成？答：（教材第2页）机器人系统由以下四部分组成：机械系统、驱动系统、控制系统和感知系统。

2.工业机器人有哪些基本特点？答：（教材第3页）工业机器人主要有以下三个基本特点：可编程、拟人化、通用性。

3.工业机器人的传感部分有哪些子系统组成？答：（教材第12页）机器人的传感部分相当于人类的五官，机器人可以通过传感部分来感觉自身和外部环境状况，帮助机器人工作更加精确。

工业机器人的传感部分主要分为两个子系统：感受（传感）系统、机器人与环境交互系统。

4.工业机器人的机械部分有哪些子系统组成？答：（教材第11页）机械部分是机器人的硬件组成，也称为机器人的本体。

工业机器人的机械部分主要分为两个子系统：驱动系统、机械结构系统。

5.工业机器人的控制部分有哪些子系统组成？答：（教材第11页）控制部分相当于机器人的大脑，可以直接或者通过人工对机器人的动作进行控制。

工业机器人的控制部分分为两个子系统：人机交互系统、控制系统。

6.工业机器人一般有哪些主要技术指标？答：（教材第12页）工业机器人的技术指标是机器人生产厂商在产品供货时所提供的技术数据，反映了机器人的适用范围和工作性能，是选择机器人时必须考虑的问题。

工业机器人的主要技术指标一般包括：自由度、工作精度、工作范围、额定负载、最大工作速度等。

7.工业机器人是如何进行分类的？答：（教材第14页）工业机器人的分类方法有很多，本书主要介绍了以下三种分类方法。

（1）按机械结构可以分为串联机器人和并联机器人。

（2）按机器人的机构特性可以分为直角坐标机器人、柱面坐标机器人、球面坐标机器人、多关节坐标机器人。

（3）按程序输入方式可以分为编程输入型机器人、示教输入型机器人。

第2章工业机器人的机械结构系统和驱动系统1.工业机器人的机械系统有哪三部分组成？答：（教材第22页）工业机器人的机械系统由手部、手臂、基座三部分组成。

机器视觉原理及应用第一章课后习题答案1.总结机器视觉发展历史。

机器视觉发展经历了从20世纪70年代的数字图像处理、马尔视觉理论框架、积木世界，20世纪80年代的图像金字塔和尺度空间、“由X到形状”、Snake模型、视觉相关变分优化算法，20世纪90年代的“图割”(graph cut)稠密立体视觉、统计学习方法以及最新的计算摄像学、计算成像、2D/3D图像及视频理解、深度学习等过程。

2.给出机器视觉应用的五个具体例子。

无人驾驶、机器人抓取、工业检测、虚拟现实、人机交互等。

3.机器视觉的目标是什么？机器视觉是机器(通常指数字计算机)对图像进行自动处理并报告“图像是什么”的过程，总的来说是使得机器代替人进行视觉感知。

4.机器视觉的主要内容有哪些？相机标定与图像形成等底层机器视觉问题、Shape From X三维视觉、立体视觉、光流与运动分析、目标匹配，检测与识别、3D传感，形状描述、目标跟踪、视觉人机交互与虚拟现实与增强现实、计算成像、图像、视频理解。

5.叙述马尔理论的主要内容。

Marr的理论指出视觉是一个复杂的信息加工过程。

为了理解视觉中的复杂过程，首先要解决两个问题：第一，视觉信息的表达问题；第二，视觉信息的加工问题。

马尔从信息处理系统的角度出发，认为对视觉系统的研究应分为三个层次，即计算理论层次、表达与算法层次和硬件实现层次。

马尔从视觉计算理论出发，将系统分为自下而上的三个阶段，即视觉信息从最初的原始数据（二维图像数据）到最终对三维环境的表达经历了三个阶段的处理。

6.机器视觉与模式识别的区别是什么？二者存在多方面的区别:机器视觉通过机器代替人进行视觉感知，机器视觉的核心问题是从一张或多张图像生成一个符号描述，因此需要考虑前端的成像，而模式识别的主要任务是对模式进行分类，模式识别只需要考虑输入的图像。

模式识别的内容主要包分类、识别等，而机器视觉的内容包括相机标定、三维重建等。

此外，机器视觉由两部分组成：特征度量与基于这些特征的模式识别。