机器视觉系统详述

机器人视觉（Robot Vision）简介机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。

按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。

三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。

所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。

机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。

如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。

机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。

将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。

产品的分类和选择也集成于检测功能中。

下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。

视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。

图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。

数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。

机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。

图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。

由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。

机器视觉系统简介基本概念
机器视觉自动检测与人工检测对比
机器视觉系统典型结构
机器视觉的发展
机器视觉的典型应用
机器视觉系统简介基本概念机器视觉自动检测与人工检测对比机器视觉系统典型结构
视觉处理系统包含了硬件和软件两方面。

根据硬件的不同，又分为智能相机和基于PC的视觉系统。

软件的核心技术为图像处理算法，它包括图像增强、图像分割、特征抽取、图像识别与理解等方面。

通过图像处理与分析，从而进行产品质量的判断、尺寸测量等功能，并将结果信号传输到相应的硬件进行显示或执行。

机器视觉的发展
机器视觉的典型应用。

技能培训专题,机器视觉系统资料介绍机器视觉系统资料介绍一、概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。

机器视觉（Machinevision）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。

正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

二、组成结构一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。

系统可分为：主端电脑(HostComputer)、影像撷取卡(FrameGrabber)与影像处理器、影像摄影机、CCT镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源、高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台等部分。

机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等，实现自动识别功能。

机器视觉系统概述1、机器视觉的定义机器视觉（ machine vision ）定义：以光电图像传感技术和图像处理技术为核心；以模仿或替代人眼和大脑为目标；以解决工业生产和科学研究中检验与检测问题为目的，提高产品质量和生产效率；与之相关的产品、设备、系统；与之相关的技术、人员、技术服务、流通；美国制造工程师协会（ SME ）机器视觉分会和美国机器人工业协会（ RIA ）自动化视觉分会关于机器视觉的定义是：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一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。

2、机器视觉系统的基本构成机器视觉系统包括三个技术环节，它们是：采像、分析、控制。

采像，即图像采集，其目的是解决采集到满足分析要求的相应质量图像，这是机器视觉系统ＣＣＤ摄像机1、概述CCD（电荷耦合器件，CHARGE COUPLED DEVICE）是二十世纪 70 年代初发展起来的新型半导体光电成像器件。

CCD摄像机是以 CCD 芯片为核心，将自然界存在的物理图像经过光电转化，变成电子视频图像信号。

CCD 摄像机一般包括：CCD 传感器、驱动电路、信号处理电路、接口电路、外壳及机械光学接口。

2、ＣＣＤ摄像机分类按照色彩分：黑白摄像机和彩色摄像按照输出信号分：模拟摄像机和数字摄像机按照输出信号分：标准摄像机和非标准摄像机按照灵敏度分：普通灵敏度摄像机、高灵敏度摄像机（月光型和星光型）、红外摄像机按照分辨率分：普通分辨率和高分辨率摄像机按照 CCD 芯片类型分：线阵摄像机和面阵摄像机按照 CCD 光敏面尺寸分： 1/4”、 1/3”、 1/2”、 1”等摄像机按照制冷形式分：制冷摄像机和非制冷摄像机按照扫描形式分：逐行扫描和隔行扫描摄像按照输出速度分：低速摄像机、标准速度摄像机、高速摄像机按照响应光谱分：可见光摄像机、紫外摄像机、红外摄像机（近红外、中红外、远红外）3、ＣＣＤ摄像机主要参数• CCD 靶面尺寸：有 1/4 、 1/3 、 1/2 、 1 等，其中最常用的是 1/3 和 1/2 的摄像机。

工业自动化中的机器视觉系统工业自动化是指应用先进的技术和设备，使得工业生产过程实现自动化、智能化的一种方式。

机器视觉系统作为其中重要的一环，广泛应用于工业生产中的质检、检测、测量等环节。

本文将对机器视觉系统在工业自动化中的应用进行探讨。

一、机器视觉系统的基本原理和组成1. 机器视觉系统的基本原理机器视觉系统是指通过使用摄像机、图像处理软件和控制系统等技术，对产品或物体进行图像获取和图像处理，从而实现对产品的检测、识别和测量等功能。

其基本原理是通过摄像机获取图像，然后通过图像处理软件进行图像处理和分析，最终由控制系统进行判断和控制。

2. 机器视觉系统的基本组成机器视觉系统主要由以下几个组成部分构成：（1）图像获取设备：通常使用摄像机进行图像的获取。

不同的应用场景和需求会选择不同类型的摄像机，如CCD摄像机或CMOS摄像机。

摄像机的选择应该根据应用环境的光线、速度等条件来确定。

（2）光源系统：光源系统用于提供光线照明，以便于摄像机获取清晰的图像。

常见的光源有LED光源、激光光源等。

（3）图像处理软件：图像处理软件用于对图像进行处理和分析，包括图像预处理、特征提取、模式匹配等。

（4）控制系统：控制系统根据图像处理软件的结果，进行相应的判断和控制。

可以是一个PLC控制器、PC控制器或其他数字控制设备。

二、机器视觉系统在工业自动化中的应用1. 质量检测机器视觉系统在工业生产中广泛应用于产品质量的检测。

例如在流水线上，通过机器视觉系统对产品的尺寸、颜色、外观等进行检测和判断，一旦发现不合格品，系统会自动进行剔除或标记，保证产品质量的稳定和一致性。

2. 缺陷检测机器视觉系统能够精准地检测产品表面的缺陷，如裂纹、划痕、异物等。

通过对图像进行处理分析，系统能够判断出产品是否存在缺陷，并及时采取相应的措施进行处理。

3. 检测与定位机器视觉系统能够对产品进行定位和对位。

通过对产品图像进行处理和分析，系统能够识别和定位产品的位置，确保产品在生产过程中正确地摆放和装配。

工业自动化机器视觉系统工业自动化机器视觉系统是一种基于计算机视觉技术的自动化控制系统，广泛应用于工业生产中的质量检测、物体识别和位姿测量等领域。

它通过采集、处理和分析图像信息，实现对工业过程的实时监测和精确控制，提高生产效率和产品质量。

本文将介绍工业自动化机器视觉系统的原理、应用和发展趋势。

一、工业自动化机器视觉系统的原理工业自动化机器视觉系统的核心是图像采集、图像处理和决策控制三个模块。

首先，通过摄像机等图像采集设备获取工业场景中的图像信息，然后将图像信息传输给计算机进行处理。

在图像处理过程中，使用图像处理算法对图像进行预处理、特征提取和分类等操作，提取出工件的关键信息。

最后，根据预设的决策算法和控制策略，对工件进行分类、定位和判定。

二、工业自动化机器视觉系统的应用1. 质量检测：工业自动化机器视觉系统可以对产品进行表面缺陷检测、尺寸测量、组装质量检测等。

通过图像采集设备获取产品的图像信息，再通过图像处理算法对产品进行分析，实现对产品质量的自动检测和评估。

2. 物体识别：工业自动化机器视觉系统可以对物体进行识别和分类。

通过训练模型和特征提取算法，对图像中的物体进行识别和分类，实现对不同物体的自动辨识。

3. 位姿测量：工业自动化机器视觉系统可以对物体的位置和姿态进行测量。

通过获取物体的图像信息，并结合图像处理算法和位姿测量算法，计算出物体的精确位置和姿态，实现对物体运动轨迹的追踪和控制。

三、工业自动化机器视觉系统的发展趋势1. 智能化：随着人工智能技术的发展，工业自动化机器视觉系统将越来越智能化。

通过引入深度学习和神经网络等技术，提高系统的自动识别和决策能力，实现对更复杂任务的处理和控制。

2. 高精度：工业自动化机器视觉系统将朝着更高的精度发展。

通过改进图像采集设备、优化图像处理算法和增强决策控制策略，提高系统的测量和判定精度，满足对高精度生产要求的需求。

3. 高效率：工业自动化机器视觉系统将追求更高的效率。

浅谈机器视觉技术及其应用1 机器视觉系统的概念机器视觉系统是一种非接触式的光学传感系统,它同时集成软硬件,能够自动地从所采集到的图像中获取信息或者产生控制动作。

简言之，就是用机器代替人眼来做测量和判断。

它通过机器视觉产品（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 机器视觉系统的组成一个简单的机器视觉系统一般由照明、镜头、相机、图像采集卡和图像处理单元组成。

其中照明、镜头、相机选取的好坏是决定机器视觉系统成败的关键。

2.1 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。

由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。

一个好的照明系统,应当具有以下特征:①尽可能突出目标的特征,在物体需要检测的部分与非检测部分之间尽可能产生明显的区别,增加对比度;②保证足够的亮度和稳定性;③物体位置的变化不应影响成像的质量。

照明光源可分为可见光照明和不可见光照明,常用的可见光照明光源有LED、荧光灯、卤素灯等。

可见光的缺点是一方面光能不能保持稳定,另一方面环境光会影响图像的质量,所以一般采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。

表1列出了几种主要光源的相关特性[3,4]。

表1各种视觉光源的特性光源颜色寿命亮度特点LED 红、绿、蓝、白6万—10万小时较亮发热少荧光灯白色、偏绿5千—七千小时亮发热多卤光灯白色、偏黄5千—七千小时很亮发热多LED光源是目前主流的机器视觉光源,主要原因是:①LED光源节能、不引起环境污染;②单色性好,发光响应速度快,高频特性好;③防震动及抗冲击性能好,功耗低,寿命长;④有多种颜色可选,针对不同被测物体的表面特征和材质可选用不同颜色的光源,以获得更佳的图像。

机器视觉检测系统简述及系统构成1机器视觉检测的一般模式机器视觉检测的目标千差万别，检测的方式也不尽相同。

农产品如苹果、玉米等通常是检测其成熟度，大小，形态等，工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸，表面缺陷等。

不同的应用场合，就需要采用不同的检测设备和检测方法。

如有的检测对精度要求高，就需要选择高分辨率的影像采集装置；有的检测需要产品的彩色信息，就需要采用彩色的工业相机装置。

正是由于不同检测环境的特殊性，目前世界上还没有一个适用于所有产品的通用机器视觉检测系统。

虽然各个检测系统采用的检测设备和检测方法差异很大，但其检测的一般模式却是相同的。

机器视觉检测的一般模式是首先通过光学成像和图像采集装置获得产品的数字化图像，再用计算机进行图像处理得到相关检测信息，形成对被测产品的判断决策，最后将该决策信息发送到分拣装置，完成被测产品的分拣。

机器视觉检测的一般模式如图1所示：图1机器视觉检测的一般模式1.1图像获取图像获取是机器视觉检测的第一步，它影响到系统应用的稳定性和可靠性。

图像的获取实际上就是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的图像数据。

机器视觉检测系统一般利用光源，光学镜头，相机，图像采集卡等设备获取被测物体的数字化图像。

1.2视觉检测视觉检测通过图像处理的方法从产品图像中提取需要的信息，做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。

通常这部分功能由机器视觉软件来完成。

优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测，并最大限度地减少对硬件系统的依赖性，而算法设计不够成熟的机器视觉软件则存在检测速度慢，误判率高，对硬件依赖性强等特点。

在机器视觉检测系统中视觉信息的处理主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强,数据编码和传输，平滑，边缘锐化，分割，特征提取，目标识别与理解等内容。

1.3分拣对于一个检测系统而言，最终是要实现次品（含不同种类的次品）与合格品的分离即分拣，这部分功能由分拣机构来完成。

机器视觉系统：让计算机也懂得看在现代科技的发展中，可以说是其中一个重要的分支。

这个系统的主要作用是让计算机也能够理解人类眼中所看到的世界，并且通过这个世界来辅助更多的工业应用。

一、的发展的发展经历了多个阶段。

在上个世纪50年代，计算机图像处理和识别技术刚刚起步，主要应用于政府和军事领域。

随着电子技术的发展，计算能力得到了新的提升，开始往民用领域发展。

90年代起，计算机视觉技术的应用领域越来越广泛，从智能家居到汽车驾驶辅助，再到医疗设备和自动化生产等。

二、的技术原理的技术原理主要包括三个方面：图像采集、图像处理和图像识别。

图像采集是的第一步。

通常，我们需要将自然界中的物体、场景、图形等通过摄像机采集到计算机中。

图像处理是的第二步。

我们需要对采集的图像进行计算机图像处理来处理本色，提高质量并去除噪声。

图像识别是的第三步。

三、的应用领域在所涵盖的应用领域中，自动化工业是其中一大重要领域。

其中一项被称为机器视觉的关键技术，使排布在生产线上的工件自动被机器识别处理，从而实现自动控制的作用。

在汽车制造和组装过程中，由于零部件的巨大数量，不可能仅依靠工人手动于生产线上完成，往往需要大量的协助。

在物流园区中，物流企业需要对商品逐一拍照，对这些商品的各个细节进行分析，以此对售后服务和返还管理等方面开展工作。

例如，借助，可以对商品的数量、质量等参数进行自动的识别，从而优化物流运作。

此外，还可以应用于无人驾驶等领域，实现人机协作。

例如，借助，智能汽车可以实现对交通道路及灯光、交通标志的识别，进行巡视，为车辆的行驶提供可靠信息支持，提高车辆行驶的安全性。

四、的发展前景在未来，随着人工智能技术的进一步发展，的应用将更广泛。

在医疗设备、生产制造、交通安全、安防领域等方面，将发挥越来越重要的作用。

在未来的发展方向上，将具有更强的实时性和更高的精度。

同时，光学成像和传感器技术，对于图像分辨率和识别率提升也起到了不可忽视的作用。