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机器视觉第一章课件

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《机器视觉基础》课件

《机器视觉基础》课件
在农业领域，机器视觉技术被用于监测作物 生长状况、病虫害识别等方面。通过对农田 的图像采集和处理，机器视觉系统能够实时 监测作物的生长情况，及时发现病虫害，为 农民提供科学的管理依据，从而提高农产品 的产量和质量。
安全监控
要点一
总结词
机器视觉在安全监控领域的应用，能够提高安全防范能力 和监控效率。
机器视觉的优势与挑战
优势
非接触式、高精度、高效率、高可靠 性、可实现自动化和智能化等。
挑战
数据量大、计算复杂度高、对光照和 角度敏感、对遮挡和噪声的鲁棒性差 等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像获取是机器视觉系统的第一步， 负责将目标物体转化为数字图像，以 便后续处理。
图像获取的关键在于获取高质量的图 像，以便后续处理能够准确地进行特 征提取和目标识别。
基于概率统计的算法
总结词
利用概率统计理论，对图像中的目标进行识别和分类的方法。
详细描述
基于概率统计的算法通过建立目标模型，利用概率分布和统计规律对图像中的目标进行识别和分类。 该算法具有较强的鲁棒性和适应性，能够处理一些复杂的视觉任务，如目标跟踪、场景识别等。
基于深度学习的算法
总结词
利用深度神经网络对图像进行层次化特征提取和分类的方法。
VS
详细描述
机器视觉技术被广泛应用于工业生产线上 ，对产品进行外观、尺寸、缺陷等方面的 检测。通过高精度的图像采集和处理，机 器视觉系统能够快速准确地识别出不合格 品，并自动剔除或进行分类，从而提高生 产效率和产品质量。
农业检测
总结词
机器视觉在农业领域的应用，有助于提高农 产品的产量和质量。
详细描述
03
02
角点检测

工业机器视觉技术及应用 第1章

工业机器视觉技术及应用 第1章

(2) 汽车仪表盘检测，包括仪表盘指针角度检测和指示 灯颜色检测等。
(3) 发动机检测，如机加工位置、形状和尺寸大小检测； 活塞标记方向和型号检测；曲轴连杆、字符、型号检测；缸 体缸盖读码、字符、型号检测等。
3．机器视觉技术在流水线生产中的应用 机器视觉在各类流水线生产中有着巨大的市场[8]，流水 线生产的应用案例有： (1) 瓶装啤酒生产流水线检测系统：可以检测啤酒是否 达到标准容量、标签是否完整。 (2) 螺纹钢外形轮廓尺寸的探测系统：以频闪光作为照 明光源，利用面阵和线阵CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的 探测器件，实现热轧螺纹钢几何参数的在线动态检测。 (3) 轴承实时监控系统：实时监控轴承的负载和温度变 化，消除过载和过热危险。
பைடு நூலகம்
(1) 对IC表面字符的识别及管脚数目的检测、长短脚的 判别和管脚间距离的检测。
(2) 高速贴片机上对电子元件的快速定位。 (3) 精密电子元件上微小异物和缺陷的检测，晶片单品 合格与否的判定。
2．机器视觉技术在汽车制造业中的应用 随着汽车制造工艺的日益复杂，汽车制造商对零部件的 质量提出了更高要求，面对市场竞争和客户高标准的要求， 制造商和零部件供应商必须借助高效可靠的检测手段来避免 不合格零部件的产生，其中机器视觉系统是最值得关注的方 法。在汽车电子产品的接插件生产过程中，生产效率和成品 尺寸精度都有较高要求，机器视觉系统能够实施24小时在线 检测[7]。机器视觉在汽车制造业中的应用案例有：
(4) 金属表面的裂纹检测系统：用微波作为信号源，测 量金属表面的裂纹，是一种常用的无损检测技术[9]。
(5) 医药包装检测系统：包装袋表面条码读取和生产日 期的检测；药片的外形及其包装情况的检查；胶囊生产的壁 厚和外观检查。

机器视觉基础知识培训课件

机器视觉基础知识培训课件
机器视觉具有高效、准确、可靠、非 接触性等优点，能够适应各种复杂环 境，广泛应用于工业自动化、智能安 防、医疗诊断等领域。
机器视觉的应用领域
01
02
03
04
工业自动化
检测产品质量、定位与装配、 包装与码垛等。
智能安防
人脸识别、车牌识别、行为分 析等。
医疗诊断
医学影像分析、病灶检测与识 别等。
其他领域
自动驾驶案例
总结词
机器视觉是自动驾驶技术的关键组成部分，为车辆提供实时路况感知和目标识别能力。
详细描述
自动驾驶汽车通过安装多个高分辨率摄像头和传感器，获取周围环境的三维信息。机器 视觉技术对这些信息进行处理和分析，识别出道路标志、车辆、行人以及其他障碍物， 为自动驾驶系统提供决策依据。这使得车辆能够在复杂的道路环境中实现自主导航和驾
相机
相机的作用
捕捉目标物体的图像。
相机类型
面阵相机、线阵相机、立体相机等。
相机选择要点
根据应用场景选择合适的相机类型和分辨率。
图像采集卡
图像采集卡的作用
将相机捕捉的图像转换为数字信号，便于计算机处理。
图像采集卡性能参数
分辨率、传输速率、接口类型等。
图像采集卡选择要点
根据计算机性能和图像处理要求选择合适的图像采Байду номын сангаас卡。
驶，提高道路安全性和通行效率。
人脸识别案例
总结词
人脸识别技术利用机器视觉实现身份验 证和安全监控，广泛应用于金融、安防 等领域。
VS
详细描述
人脸识别系统通过高分辨率摄像头捕捉人 的面部特征，利用机器视觉算法对图像进 行分析和处理，提取出面部的各种特征点 。这些特征点与数据库中的数据进行比对 ，以实现身份的快速验证。人脸识别技术 广泛应用于金融交易、门禁系统、公共安 全监控等领域，提高安全性和便利性。

高教社2023王志明工业机器视觉系统编程与应用教学课件-机器视觉

高教社2023王志明工业机器视觉系统编程与应用教学课件-机器视觉
(3) 执行机构及人机界面是在所有的图像采集和图像处理工作之后，完成输出图像处理的结果，并进行动作 (报警、剔除、位移等)，通过人机界面显示生产信息，并在型号、参数发生改变时对系统进行切换和修改的工作。
机器视觉系统三个部分缺一不可，选取合适的光学成像系统，采集适合处理的图像，是完成视觉检测的基本 条件;开发稳定可靠的图像处理系统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 的保障。
从狭义的图像处理角度出发，机器视觉属于计算机视觉的一个分支。但机器视觉系统中一定包含硬件，相对而言更偏重行 业应用。计算机视觉系统中不一定包含硬件，更偏重算法的实现。
现在，机器视觉广泛代指在工厂和其他工业环境中使用的自动化成像“系统”，正如在装配线上工作的检验人员通过目视 检查零件来判断工艺质量一样，视觉工程师通过将视觉器件、控制器件与图像处理软件有机组合，构建一套完整的处理流程， 完成识别、定位、引导、测量、检测等综合功能。
机器视觉
1.3.4 为什么要使用机器视觉
第7页
(3)互联互通标准:机器视觉系统内部以及其与智能制造设备之间、与企业的管理系统之间，都有必要进行互联互通，使设 备和制造管理朝着更智能的方向发展。目前机器视觉行业内部，欧洲机器视觉协会(EMVA)开发了摄像机通用接口标准 GenICam，自动成像协会(AIA)制定了 GigE Vision,USB3 Vision 等相机通信协议,等等。机器视觉行业还与其他行业协会合 作，不断拓展互联互通的外延，旨在促成机器视觉系统与其他行业的互联互通。
谢谢观看！
1、机器视觉发展历程 1969 年，贝尔实验室的两位科学家威拉德·博伊尔和乔治·史密斯发明了电荷耦合器件(CCD)。CCD 是一种将光子转化为 电脉冲的器件，很快成为了高质予诺贝尔物理学 奖。 1975 年，柯达公司工程师史蒂文·萨森创造性地利用Super 8 摄像机的废弃零件、一个电压表、一个 100 100 像素的精 细 CCD，以及六块电路板，制造出了世界上第一台数码相机。这个约 3.6 kg重的相机花了 23 s 来拍摄一张百万像素级的黑白 图像。拍摄下来的图像被记录在盒式磁带上，并可以在黑白电视机上显示。 1982 年，Cognex 公司推出了读取、验证、确认零件和组件上印刷字母、数字和符号的视觉系统 DataMan，这是世界 上第一套工业光学字符识别系统。

机器视觉课件1

机器视觉课件1

Every task is tough since it is to be understood from flat images! Computer vision is also called as : Machine vision Robot vision Image understanding Scene analysis (in early years)
camera does not have any lens distortions.
o y
x focus length = f
R
o
P (X, Y) Y
L
r
P (x, y, z) z
X
l n P0
(1) Image point
R f,X Y R r zx y r
X Y f x yz
Thus ,
课程内容：
1) 绪论 (Introduction) 2) 图象滤波 (Image Filtering) 3) 二进制图象处理 (Binary Image Processing) 4) 区域 (Region) 5) 边缘检测 (Edge Detection) 6) 立体视觉 (Stereo) 7) 运动的理解与估值 (Motion) 8) 轮廓 (Contours) 9) 纹理 (Texture) 10) 图象光度学 (Shading) 11) 光流场 (Optic Flows) 12) 系统校准 (Calibration) 13) 曲线与曲面 (Curves and Surfaces) 14) 动态视觉 (Dynamic Vision) 15) 三维识别 (Object Recognition)
nonrmal(Ao,f
the projecting

机器视觉概念-PPT课件

机器视觉概念-PPT课件

机器视觉未来发展的趋势
机器视觉自起步发展到现在，已有15年的 发展历史。应该说机器视觉作为一种应用 系统，其功能特点是随着工业自动化的发 展而逐渐完善和发展的。
机器视觉未来发展的趋势
在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层 面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定 性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的 提升；也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、 分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的 方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动 化更进一步的融合。 需求决定产品，只有满足需求的产品才有生存的 空间，这是不变的规律。机器视觉也是如此。
机器视觉的基本知识
二.机器视觉的基本构成
机器视觉的基本知识
三.机器视觉的特点 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化 程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境 或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉 来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中， 用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用 机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产 的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成， 是实现计算机集成制造的基础技术。
机器视觉未来发展的趋势
2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动 力。
机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量， 应该逐渐按照国际化的统一标准判定，随着中国 自动化的逐渐开放，将带领与其相关的产品技术 也逐渐开放。因此，依靠封闭的技术难以促进整 个行业的发展，只有形成统一而开放的标准才能 让更多的厂商在相同的平台上开发产品，这也是 促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力。
实用案例分析
5、检测牙膏管口边缘毛刺：
A、对物件进行旋转位置识别 B、检测管口是否有毛刺或其他障碍物 C、通过异步触发器对图像进行整体评估

机器视觉 课件

应用场景
在工业检测、交通监控等领域有广泛应用。
优点与局限性
能够准确检测出图像中的几何形状，但对于复杂背景或噪声较多的图像效果较差。
霍夫变换算法介绍
霍夫变换算法是一种用于检测图像中几何形状的算法，如直线、圆等。
A
B
C
D
特征匹配算法介绍
特征匹配算法通过提取图像中的特征点，并比较不同图像之间的特征点相似度来进行匹配。
优点与局限性
阈值分割算法简单、快速，适用于背景和前景对比度较大的情况，但对于复杂背景或光照不均的情况效果较差。
阈值选择
阈值的选择是阈值分割算法的关键，常用的方法有Otsu's方法、迭代法等。
应用场景
广泛应用于工业检测、医学影像分析等领域。
边缘检测算法介绍
常见算子
优点与局限性
应用场景
01
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优点与局限性
能够处理不同视角、光照和尺度变化的图像，但对于特征点较少的图像效果较差。
应用场景
在目标识别、图像拼接等领域有广泛应用。
特征提取方法
常见的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。
04
CHAPTER
机器视觉实践应用
机器视觉系统可以自动识别生产线上的产品，检测其尺寸、外观、表面缺陷等，确保产品质量。
机器视觉可以帮助无人驾驶汽车识别道路标志、交通信号等，实现自主导航。
05
CHAPTER
机器视觉发展趋势与挑战
3D视觉技术
3D视觉技术在近年来取得了显著进展，通过获取物体的三维信息，能够实现更复杂、更精准的视觉分析。
深度学习算法
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的算法被应用到机器视觉领域，提高了图像识别、目标检测、语义分割等任务的准确性和源自率。机器视觉 课件目录

机器视觉系统详解 ppt课件

适合的灯源可以提高系统检测精度、运行速度及工作效率。
ppt课件
3
第二节：照明方式的分类
在机器视觉系统中一般使用透射光和反射光。
反射光
透射光
光源
相机
光源
相机
产品
产品
光源
ppt课件
4
第三节：光源的分类及比较
萤光灯 卤素灯+光纤导管 LED光源 其他（激光、紫外光等）
其中LED光源凭借其诸多的优点在现代pp机t课器件 视觉系统中得到越来越多的应用。 5
第五节：远心镜头
在测量系统中，有一些因素影响测量的精度与重复性。 1. 物体位置变化引起的比例尺变化 2. 畸变 3. 投影误差 4. 物体边缘测量误差大 采用远心镜头可以很大程度的降低
以上误差，甚至消除这些误差。 远心镜头的口径至少要与需要观察的物体
尺寸相等或更大。
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第六节：选择镜头的原则
1. 机器视觉镜头可支持的最大的CCD尺寸不能小于所搭配 的相机中CCD传感器芯片的尺寸 。 .如果镜头尺寸比 CCD靶面尺寸小,图片边缘会出现黑场,即只有中间一个 圆圈的视场是有效的.
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2.镜头接口要跟相机接口匹配安装，也可通 过转换匹配安装 。
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3.镜头的工作距离要适当。
• 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；
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第四节：镜头的分类
按照等效焦距分为

机器视觉应用实例课件第一章


1.2生物视觉简介
South China University of Technology
1.2.1 生物视觉通路
生物视觉通路如下图所示：
可见光 光学系统
物体
神经信号
杆体和锥体 感光细胞
在眼底视网膜上 形成物象
经视网膜中的神经节细胞 加工后传出视网膜
丘脑外膝体
视束
视皮层 上丘
South China University of Technology
1.4.2 计算机视觉面临的问题：
能力
计算机视觉与人的视觉能力比较
怎样在物理上实现表达和算法，什么是计算结构的具 体细节
1.3.2 视觉信息处理的三个阶段
名称 目的
South China University of Technology
由图像恢复形状信息的表达框架 基元 亮度表示 图像中每一点的亮度值 3D描述 图像 图像 早期视觉 中期视觉 后期视觉 处理 处理 基元图 处理 表是二维图像中的重要信息，主要是图 零交叉，斑点，端点和 像中的亮度变化位置及其几何分布和组 不连续点，边缘，有效 织结构 要素图 线段，组合群，曲线组 2.5维图 织，边界 2.5维图 在以观测者为中心的坐标中，表示可见 表面的方向、深度值和不连续的轮廓 局部表面朝向（“针” 基元）；离观测者的距 离；深度上的不连续点； 表面朝向的不连续点
发展。
视觉测量广泛应用于产品在线质量监 控、微电子器件的自动检测、各种磨 具三维形状的测量及生产线线中机械 手的定位与瞄准。在检测领域有重要 地位哦！
South China University of Technology
看一些实例 吧……
美国Perceptron公司研制的用于轿车 车身生产的Perceptron 1000型多传 感器视觉测量系统

机器视觉系统详解PPT课件

目前常用的LED光源有：环形光、条形光、 面板光、同轴光、点光源、线光源等等。
根据不同的产品选择合适的光源，有时候 会需要几种光源进行组合照明。
第二章、镜头
第一节：镜头简介
光学镜头相当于人眼的晶状体，在机 器视觉系统中非常重要。
第二节：镜头的基本概念
视野 (FOV)
图像采集设备所能够覆盖的范围，它可以是在监视器上可以见到的 范围，也可以使设备所输出的数字图像所能覆盖的最大范围。
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。
分辨率
测量系统能够重现的最小的细节的尺寸常 常用每毫米线对来表示，也就是根据这个 镜头能够分辨一毫米内多少对直线。选择 镜头的时候必须注意厂商给出的分辨率的 定义方式。
焦距
焦距是像方主面到像方焦点的距离。如 16mm， 25mm，35mm等。
成像面
可以在镜头的像面上清晰成像的物方平面。
光源是一个视觉应用开始工作的第一步，好的光源与照明 方案往往是整个系统成败的关键，起着非常重要的作用。
使用光源的目的：光源并不是简单的照亮物体而已。 1.光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量； 2.将待测区域与背景明显区分开，增加对比度，消隐不感 兴趣的部分； 3.增强待测目标边缘清晰度； 4.保持足够的整体亮度； 5.物体位置的变化不应该影响成像的质量。
第四节：光源选择的注意事项
影响因素： 1.相机光谱响应特性； 2.LED的颜色、反光角度、亮度、寿命等； 3.物品形状与LED形状； 4.打光方式； 5.辅助手段（偏光镜、滤光镜、漫反射板等）
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系统采用美国NI公司先进的机器视觉技术，还有数据记录 和分析的功能。该系统具有测量准确、快速、扩展性强和性价比 高等特点。该技术可适用于其他小型的电子和机械零部件的几何 尺寸测量。
机器视觉定位三角钢琴专用数控钻床（1）
机器视觉定位三角钢琴专用数控钻床（2）
序机 界器 面视 觉 定 位 子 程
钢琴的琴弦和弦柱
成绩计算
成绩： 考勤 10%
平时（作业、问题等） 20%
考核 70% 考核（大作业）：

19周周五（2014年1月10号）提交报告
Chap1 引论
第一章 引 论
讲解内容 1.机器视觉的研究内容、特点及其应用； 2.基础理论； 3.课程学习内容。 目的 了解机器视觉的主要内容及相关知识， 熟悉机器视觉与其他学科的关系。
机器视觉VS图像处理
• 图像处理(Image Processing)：实现从输入 图像到另一种图像的转换 • 图像处理：人是最终的解释者
• 机器视觉：计算机是图像的解释者 • 机器视觉系统需要图像处理模块
1.2 机器视觉系统的构成
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
机器视觉的困难之处
（1）图像多义性
（2）环境因素影响
（3）知识导引
（4）大量数据
适应 性 智能
彩色 识别 能力 灰度 分辨 力 空间 分辨 力 速度
人类视觉 机器视觉 适应性强，可在复杂及变化的环境中 适应性差，容易受复杂背景及环境变化的影响 识别目标 具有高级智能，可运用逻辑分析及推 虽然可利用人工智能及神经网络技术，但智能 理能力识别变化的目标，并能总结规 很差，不能很好地识别变化的目标 律 对色彩的分辨能力强，但容易受人的 受硬件条件的制约，目前一般的图像采集系统 心理影响，不能量化 对色彩的分辨能力较差，但具有可量化的优点 差，一般只能分辨64个灰度级 强，目前一般使用256灰度级，采集系统可具有 10bit、12bit、16bit等灰度级
机器视觉—基于Visual c++和 OpenCV实现 Machine Vision-Based on Visual c++ and OpenCV
吕文阁 工学2号馆613 lvwenge@ 13622847934 机电工程学院
课程教材
参考教材： 《机器视觉—基于Visual c++和 OpenCV实现》，自编教材 参考书目： 1、《图像处理、分析与机器视觉》（第二 版） .Sonka,V.Hlavac, R.Boyle著，艾海舟等译， 人民邮电出版社，2003 2、《计算机视觉》马颂德著，科学出版社，1999 3、《OpenCV教程-基础篇》刘瑞祯，于仕琪 著，北 京航空航天大学出版社，2007 4、《学习OpenCV(中文版) 》 布拉德斯基 (Bradski.G.)、克勒 (Kaehler.A.)、于仕琪、 刘瑞祯 译，清华大学出版社，2009
计算机或处理器
显 示 器
图像采 集卡
摄像机 及镜头 照明光源
被测物（产品 纸张）
1.3 机器视觉的应用
• • • • • • • • 零件识别与定位 产品检验 移动机器人导航 遥感图像分析 医学图像分析 安全、监控与跟踪 国防系统 其它（动画、体育、考古）
火星车前部图，中部的两个小突出是两个黑白 CCD摄像机
4. 钻孔的角度偏差小于 0.5度， 钻孔的斜度为84度。为此，
系统中还采用了激光测距传感器在钻孔前对琴面进行水平测，以保 证钻孔斜度指标符合技术要求。
生物医学微粒检测与分析系统（1）
生物医学微粒检测与分析系统（2）
该项目主要任务是利用机器视觉技术实现粒子的检测和分析。是用于微小（几十 至几百纳米直径）颗粒的动态检测，主要任务是测量单位时间内流经小管内的微粒的数 量和每个粒子的粒径，并对颗粒大小分布状态进行分析。 系统配置了激光光源、显微镜头与高分辨率数字摄像头。此外还配置了电动输液器， 用来驱动载有微小粒子的液体的流动。 注：该项目是与企业合作的项目，我们承担其中的机器视觉软件的开发任务。
分辨率较差，不能观看微小的目标
目前有4K×4K的面阵摄像机和8K的线阵摄像机， 通过备置各种光学镜头，可以观测小到微米大 到天体的目标 0.1秒的视觉暂留使人眼无法看清较快 快门时间可达到10微妙左右，高速像机帧率可 速运动的目标 达到1000以上，处理器的速度越来越快
感光 范围
环境 要求 观测 精度
• 20世纪50年代归入模式识别—主要集中在二 维图像分析和识别上，如光学字符识别，工件 表面、显微图片和航空图片的分析和解释等。 • 60年代，Roberts积木世界理论—开创了以理 解三维场景为目的的三维计算机视觉的研究。 •70年代，Marr计算视觉理论—第一个较为完 善的视觉系统框架，分三个层次进行处理。 • 80年代以后，蓬勃发展—新概念、新方法、 新理论不断涌现，如基于感知特征群的物体识 别理论框架，主动视觉理论框架，视觉集成理 论框架等。
机器视觉微型电子器件质量检测系统（1）
检测系统主界面
生产现场的检测系统
机器视觉微型电子器件质量检测系统（2）
该系统的主要工作流程和功能简介如下： 1. 左侧数字相机拍摄进料盒中的器件（毫米级尺寸），然后进行图像粒子分 析，精确测量出每 一个器件的位置和偏转角度； 2. PLC控制左侧机械臂拾取一个器件,调整其角度，并送往测试位；
3. 右侧数字相机在测试位拍摄该器件图像，并通过图像处理方式对器件进行 分类；
4. 通过专门的检测仪器对器件的性能进行检测、分级和统计；
5. PLC控制右侧机械臂取走器件，并根据器件级别投放在不同的出料盒中；
6. 如果进料盒中的器件还未取完，就回到第一道工序重复上述的流程。 7. 进料盒取空或出料盒满的话，设备暂停，人工方式更换进料盒或出料盒。
视觉系统获取的立体图象对
视觉系统对场景的深度恢复
人脸跟踪演示
与虚拟生物交互演示
（基于图象序列的）五角大楼三维重建
三维人脸重建
手机接口电路板机器视觉自动检测系统（1）
手机接口电路板机器视觉自动检测系统（2）
自 动 检 测 系 统 的 主 界 面
手机接口电路板机器视觉自动检测系统（3）
检测对象（正面） 检测对象（反面）
光源与相机的密封盒
激光测距模块
机器视觉定位三角钢琴专用数控钻床（3）
该项目专门为我国最大的钢琴制造企业开发，用于三角钢琴弦 柱安装孔的加工。机器视觉技术在此项目中解决 了大尺寸笨重设备 加工的准确定位问题。其主要技术指标有： 1. 机床加工范围1500×350×60mm； 2. 钻孔位置的精度： 0.1mm，其中的机器视觉定位精度指 标为 0.02mm； 3. 钢琴一次装夹的钻孔数量为230多个，可加工15种以上的 型号规格的三角钢琴。该系统采用NI的机器视觉技术，系统中的 三轴控系统亦由本研究室自行设计；
机器视觉技术起源于上世纪50年代。最 初机器视觉主要用于二维图像的研究，例如 对字符的识别等。 到了20世纪60年代，Robert开创了以理 解三维场景为目标的三维机器视觉研究。机 器视觉应用系统在70年代出现并提出了较为 完整的机器视觉理论—Marr视觉理论。 90年代至今，机器视觉发展为一门有计 算机技术、控制理论、模式识别、人工智能 和生物技术等众多学科交叉的新学科。
机器视觉是 信息科学领域的 一个重大挑战性 问题： • Jim Gray列出的12大信息科学问题之一: See as well as a person. • Bill Gates：The future of computing is to make computers see, hear, speak and learn.
手机接口电路板机器视觉自动检测系统（3）
该系统由光源、镜头、摄像头、图像采集卡、精密XY运动 平台、计算机和专门开发的应用软件组成，用于检测手机接口电 路板质量，其中包括检测每个接口电路板中的三个器件的位置和 尺寸等参数。系统实现了大批量电路板组件质量的快速准确检验。 被检测的大电路板上包含有30 个接口电路板，为了保证测 量精度，每次检测只针对一个接口电路板。因此，必须通过XY 运动平台移动电路板。电路板检测完后才进行分割，并淘汰不合高生 产的柔性和自动化程度为目的。 在一些不适合于人工作业的危险工作环境 或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视 觉来替代人工视觉； 同时在大批量工业生产过程中，用人工视 觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视 觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自 动化程度，而且机器视觉易于实现信息集成， 是实现计算机集成制造的基础技术。
人类视觉 机器视觉 空间 分辨率较差，不能观看 目前有4K×4K的面阵摄像机和 分辨 微小的目标 8K的线阵摄像机，通过备置各 力 种光学镜头，可以观测小到微 米大到天体的目标 速度 0.1秒的视觉暂留使人眼 快门时间可达到10微妙左右， 无法看清较快速运动的 高速像机帧率可达到1000以上， 目标 处理器的速度越来越快 感光 400nm-750nm范围的可 从紫外到红外的较宽光谱范围， 范围 见光 另外有X光等特殊摄像机 环境 对环境温度、湿度的适 对环境适应性强，另外可加防 要求 应性差，另外有许多场 护装置 合对人有损害 观测 精度低，无法量化 精度高，可到微米级，易量化 精度 其它 主观性，受心理影响， 客观性，可连续工作 易疲劳
400nm-750nm范围的可见光
对环境温度、湿度的适应性差，另外 有许多场合对人有损害 精度低，无法量化
从紫外到红外的较宽光谱范围，另外有X光等特 殊摄像机
对环境适应性强，另外可加防护装置 精度高，可到微米级，易量化
其它
主观性，受心理影响，易疲劳
客观性，可连续工作
人类视觉
机器视觉
适应 适应性强，可在复杂及 适应性差，容易受复杂背景及环 性 变化的环境中识别目标 境变化的影响 智能 具有高级智能，可运用 虽然可利用人工智能及神经网 逻辑分析及推理能力识 络技术，但智能很差，不能很 别变化的目标，并能总 好地识别变化的目标 结规律 彩色 对色彩的分辨能力强， 受硬件条件的制约，目前一般 识别 但容易受人的心理影响，的图像采集系统对色彩的分辨 能力 不能量化 能力较差，但具有可量化的优 点 灰度 差，一般只能分辨64个 强，目前一般使用256灰度级， 分辨 灰度级 采集系统可具有10bit、12bit、 力 16bit等灰度级