机器视觉与视觉检测知识点归纳

机器视觉与视觉测量一、概述视觉测量技术（Vision Measuring Technique)是机器视觉(Machine Vision)在测量领域内的应用，即用机器视觉代替人眼来测量和判断，解决生产生活中的检测问题。

视觉检测中的“检”，是指发现和识别，“测”是指几何参数和物理量的测量。

视觉测量技术来源于机器视觉技术，又不完全等同机器视觉。

视觉测量技术是测量技术的重要手段，应遵从于测量的基本规律，又有一定的特殊性。

一般而言，有价值的测量方法应满足两个条件：首先是具备可靠性和可用性，以及高度的环境适用性，对工作环境不能有过多限制和苛刻的要求；其次，要有可靠的精度保障手段，要有可靠的误差系统分析方法及精度传递手段，从理论和工程实践来保证测量的精度。

综上，视觉测量技术就是以机器视觉为理论基础，结合测量测试理论，解决工程应用领域内的测量问题。

其研究对象是三维空间内形位（形态位置）尺寸，要求在满足一定精度的要求下，对被测对象实现可靠测量。

二、视觉测量的构成视觉测量系统要根据目标、任务、速度、精度、信号、表达等条件综合考量来设计一套完整的测量系统。

其构成如下：视觉测量系统一般由背光源、（双）远心镜头、工业相机（CCD 或CMOS）、机械电气运动控制机构、信号采集传输装置、图像算法、计算机软硬件等组成。

光源提供合适的照明，镜头将按一定方式运动或静止的被测量对象成像到工业相机靶面上，并将光信号转换成电信号，通过信号采集及传输装置将电信号传送至计算机，由计算机对图像信号进行分析处理，得到测量结果并输出控制信号，这就是一个完整的视觉测量过程。

三、误差及精度分析视觉测量技术的精度主要由图像的质量和图像算法来确定，也与误差的来源、分析及补偿有关。

玖瑞科技精研算法和图像质量，可有效保证精度在图像分辨率以上，具体0.01-0.5个相素视项目的需求而确定。

1.误差分析但凡测量皆有误差，有一套完整的误差分析理论来进行测量系统的误差分析。

机器视觉检测的基础知识〜相机容来源网络，由“机械展（11万血2, 1100多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铳磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在机械展•相机都有哪些种类？我们常说的CCD就是相机么？除了2D平面相机，是否还有其他种类的相机，原理又是什么？下面这篇文章给您一一道来。

一，相机就是CCD么？通常，我们把所有相机都叫作CCD CCD B经成了相机的代名词。

正在使用被叫做CCD的很可能就是CMO S其实CCD和CMOS^称为感光元件，都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。

他们在检测光时都采用光电二极管，但是在信号的读取和制造方法上存在不同。

两者的区别如下：二，像素。

所谓像素，是指图像的最小构成单位。

电脑中的图像，是通过像素（或者称为PIXEL）这一规则排列的点的集合进行表现的。

每一个点都拥有色调和阶调等色彩信息，由此就可以描绘出彩色的图像。

▼例如：液晶显示器上会显示「分辨率：1280X 1024」等。

这表示横向的像素数为1280,纵向的像素数为1024。

这样的显示器的像素总数即为1280X 1024= 1,310,720。

由于像素数越多，则越可以表现出图像的细节，因此也可以说「清晰度更高」。

三，像素直径。

所谓像素直径，是指每个CCD 元件的大小，通常使用ym 作为单位。

严谨的说， 这个大小中包含了受光元件与信号传送通路。

（二像素间距，即某个像素的中心到邻近一个像素的中心的距离。

）。

也就是说，像素直径与像素间距的值是一样 的。

如果像素直径较小，则图像将通过较小的像素进行描绘， 因此可以获得更加 精细的图像。

可以通过像素直径和有效像素数，求出CCD 元件的受光部的大小。

假设某个CCD 元件的条件如下所示:•有效像素数…768 X 484•像素直径…8.4 ym X 9.8ym则受光部的大小为•横向 768 X 8.4ym = 6.4512 mm •纵向 484X 9.8ym =4.7432 mm四，CCD 勺大小。

机器视觉知识考点●第1章绪论●1.2.1P5系统硬件组成●●第2章机器视觉硬件技术●机器视觉硬件系统组成：图像获取、图像分析处理、图像结果显示与控制●2.1镜头技术●P17视场（Field of View,简称FOV）：就是整个系统能够观察的物体的尺寸范围。

进一步分为水平视场和垂直视场，也就是CCD芯片上最大成像对应的实际物体大小，定义为 FOV=L/M（L是CCD芯片的高或宽，M是放大率，M=h/H=V/U,h是像高，H是物高，V是像距，U是物距）●视场角\alpha：镜头对视野的高度和宽度的张角，\alpha=2\cdot \theta=2\cdotarctan(L/2V).●焦距:透镜中心到光聚焦焦点的距离亦是相机中从镜片中心到底片或者CCD等成像平面的距离。

简单点说焦距是焦点到面镜顶点之间的距离。

●视场角和焦距之间的关系：镜头焦距的长短决定着视场角的大小，焦距越短，视场角就越大，观察范围也越大,但远物体不清楚:焦距越长，视场角就越小，观察范围也越小，很远的物体也能看清楚，短焦距的光学系统比长焦距的光学系统有更佳的聚集光的能力。

\alpha=2\cdot arctan(\cfrac{SR}{2\cdot WD})f=\cfrac{d}{2\cdot tan(\alpha /2)}●2.2.5相机接口（P24）●CameraLink接口●IEEE 1394(Fire Wire）接口●USB接口●Gigabit Ethernet●2.3光源技术●前光源：前光式照明主要应用于检测反光与不平整表面，如检测IC芯片上的印刷字符、电路板元件、焊点、橡胶类制品、封盖标记、包装袋标记、封盖内部以及底部的脏污等。

●背光源：主要应用于被测对象的轮廓检测透明体的污点缺陷检测、液晶文字检查、小型电子元件尺寸和外形检测、轴承外观和尺寸检查、半导体引线框外观和尺寸检查等。

●环形光源：环形光源对检测高反射材料表面的缺陷极佳，非常适合电路板和BGA(球栅阵列封装)缺陷的检测。

机器视觉行业知识点总结在这篇文章中，我们将对机器视觉行业的一些知识点进行总结和梳理，以帮助读者更好地理解这一领域的发展和应用。

一、机器视觉的基本原理1.图像采集和传感器技术图像采集是机器视觉系统的第一步，也是至关重要的一步。

图像传感器的选择将直接影响到后续的图像处理和分析效果。

常见的图像传感器有CCD（Charge-Coupled Device）和CMOS（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）两种类型，它们在成本、灵敏度和分辨率等方面各有优劣。

2.图像预处理图像预处理包括对图像进行去噪、增强、滤波、边缘检测等操作，目的是减少图像中的噪声和干扰，从而提高后续的图像处理和分析效果。

3.特征提取和描述特征提取和描述是机器视觉系统中的关键步骤，它涉及到对图像中的特征进行提取和描述，常用的特征包括边缘、角点、纹理等。

特征提取和描述的质量将直接影响到后续的目标检测、识别和跟踪效果。

4.目标检测、识别和跟踪目标检测、识别和跟踪是机器视觉系统中的核心任务之一，它涉及到对图像中的目标进行定位、识别和跟踪。

常见的目标检测和识别算法包括Haar特征、HOG特征、深度学习等技术。

5.应用领域机器视觉技术在工业自动化、智能制造、医疗影像诊断、交通监控、安防监控等领域都有广泛的应用。

其中，工业自动化是机器视觉技术应用最为广泛的领域之一，它包括产品的质量检测、组装线的监控、机器人视觉导航等方面。

二、机器视觉的发展趋势1.深度学习与机器视觉深度学习作为机器学习的一种方法，在图像识别和分析领域表现出了强大的能力，因此也在机器视觉领域得到了广泛的应用。

通过深度学习技术，机器视觉系统可以更准确地识别和分析图像中的目标，实现更高水平的自动化。

2.智能传感器与机器视觉智能传感器集成了传感器、处理器和通信接口等功能，它可以直接在传感器端进行数据的处理和分析，从而减轻了计算机端的负担。

智能传感器的发展将进一步推动机器视觉系统的智能化和自动化。

2024 视觉测量与机器视觉区别
视觉测量与机器视觉是两个不同的概念，虽然它们都与视觉相关，但是在具体的应用和方法上存在一些区别。

首先，视觉测量是指使用光学设备和测量技术来获取和处理物体或场景的尺寸、形状、位置等信息的过程。

通过视觉测量，可以实现对物体进行精确的测量和分析，广泛应用于工程、制造、建筑等领域。

视觉测量依赖于专业的测量设备，如激光测距仪、相机等，同时需要使用特定的算法和软件来进行数据处理和分析。

而机器视觉则是指利用计算机视觉技术和图像处理算法，来实现对图像和视频数据的自动分析和理解的过程。

机器视觉通过模仿人类的视觉系统，将图像数据转化为数字信号，并通过计算机的处理和分析来识别、测量和定位物体，实现自动化的目标检测、图像识别和图像分析等功能。

机器视觉广泛应用于智能监控、自动驾驶、品质检测等领域，具有高效、准确、快速的特点。

总的来说，视觉测量侧重于利用器材和测量技术获取和处理物体的尺寸和形状等信息，而机器视觉注重通过计算机视觉技术和算法来实现对图像和视频数据的自动分析和理解。

两者在应用领域和方法上有一定的重叠，但是关注的重点和应用方式有所不同。

机器视觉检测的基础知识【大全】————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:机器视觉检测的基础知识~相机内容来源网络,由“深圳机械展（11万㎡，11０0多家展商,超10万观众）”收集整理!更多ｃnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展．相机都有哪些种类?我们常说的CCＤ就是相机么?除了2D平面相机,是否还有其他种类的相机,原理又是什么?下面这篇文章给您一一道来。

一，相机就是CCD么？通常，我们把所有相机都叫作CＣＤ,ＣCＤ已经成了相机的代名词。

正在使用被叫做CCD 的很可能就是ＣMOS。

其实CCＤ和CMOS都称为感光元件，都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。

他们在检测光时都采用光电二极管,但是在信号的读取和制造方法上存在不同。

两者的区别如下:二，像素。

所谓像素,是指图像的最小构成单位。

电脑中的图像，是通过像素(或者称为PＩＸＥL)这一规则排列的点的集合进行表现的。

每一个点都拥有色调和阶调等色彩信息,由此就可以描绘出彩色的图像。

▼例如:液晶显示器上会显示「分辨率:１280×1024」等。

这表示横向的像素数为１280,纵向的像素数为１０2４。

这样的显示器的像素总数即为1２8０×10２4=１，3１０,72０。

由于像素数越多，则越可以表现出图像的细节，因此也可以说「清晰度更高」。

三,像素直径。

所谓像素直径,是指每个ＣCＤ元件的大小，通常使用μｍ作为单位。

严谨的说，这个大小中包含了受光元件与信号传送通路。

（=像素间距,即某个像素的中心到邻近一个像素的中心的距离。

）。

也就是说,像素直径与像素间距的值是一样的。

如果像素直径较小，则图像将通过较小的像素进行描绘,因此可以获得更加精细的图像。

一总介使用机器视觉系统五个主要原因：1.精确性（无人眼限制）2.重复性（相同方法检测无疲惫）3.速度（更快检测）4.客观性（无情绪主观性）5.成本（一台机器可承担好几人工作）机器视觉系统构成：光学：1.相机与镜头；2.光源；过渡：3.传感器（判断被测对象位置及状态）；4.图像采集卡（把相机图像传到电脑主机）；电学（计算机）：5.PC平台；6.视觉处理软件；7.控制单元。

机器视觉系统一般工作过程：1.图像采集；2.图像处理；3.特征提取；4.判决和控制。

机器视觉系统的特点：1.非接触测量；2.具有较宽的光谱响应范围；3.连续性；4.成本较低；5.机器视觉易于实现信息集成；6.精度高；7.灵活性。

机器视觉应用领域两大类：科学研究和工业应用科学研究主要对运动和变化的规律作分析；工业方面主要是在线检测产品，机器视觉所能提供的标准检测功能主要有：有/无判断、面积检测、方向检测、角度测量、尺寸测量、位置检测、数量检测、图形匹配、条形码识别、字符识别、颜色识别等。

二机器视觉系统的构成相机的主要特性参数：分辨率：衡量相机对物象中明暗细节的分辨能力。

最大帧率：相机采集传输图像的速率。

曝光方式和快门速度；o(*￣)￣*)o？像素深度：每一个像素数据的位数。

固定图像噪声：不随像素点的空间坐标改变的噪声。

动态范围等CCD相机和CMOS相机的区别：1.设计：CCD是单一感光器，CMOS是感光器连接放大器。

2.灵敏度：同样面积下，CCD灵敏度高；CMOS由于感光开口小，灵敏度低。

3.成本：CCD线路品质影响程度高，成本高；CMOS由整合集成，成本低。

4.解析度：CCD连接复杂度低，解析度高；CMOS新技术解析度高。

5.噪点比：CCD信号单一放大，噪点低；CMOS百万放大（每个像素都有各自的放大器），噪点高。

6.功耗比：CCD需外加电压，功耗高；CMOS直接放大，功耗低。

镜头主要参数：焦距：从镜头中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离，其大小决定视角大小（焦距小视角大观察范围大，焦距大视角小观察范围小）。

机器视觉与视觉检测知识点归纳
一、机器视觉概述
机器视觉是指机器通过摄像机或其他传感器抓取的图像与视频，经过
计算机算法处理得出的信息，实现有关图像的自动识别、分析、定位、测量、检测等功能的技术。

机器视觉在非破坏性检测、自动检测、测量、定位、跟踪等应用领域具有广泛的应用，如机器视觉模拟系统、机器视觉定
位系统、机器视觉检测系统等。

二、机器视觉流程
机器视觉的流程主要包括图像采集、图像预处理、视觉分析和应用等
四个步骤。

1.图像采集：首先，通过摄像机、传感器等对物体进行采集，将采集
到的图像信息输入计算机，实现照片的实时采集和存储。

2.图像预处理：然后，图像预处理的主要目的是将拍摄到的原图像进
行分割、增强、质量控制等操作，以提高图像识别的可靠性，提升视觉检
测的精度。

3.视觉分析：接下来，需要用视觉分析技术实现对图像的识别、定位、测量、比较等。

这一步骤可以通过图像分割和图像匹配来实现视觉物体的
检测。

4.应用：最后，需要根据实际情况，将机器视觉的结果应用到各种实
际场景中，如运动系统调整、自动设备控制、质量检测等。

视觉检测的基础知识内容概略：一、光源二、镜头三、相机四、分辨率、精度、公差间的关系视觉检测的基础知识（一）光源觉检测硬件构成的基本部分和光源相关的最重要的两个参数就是光源颜色和光源形状。

2016-7A p o l工业机器视觉系统的前沿应用视一、什么是颜色？颜色是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应，我们肉眼所见到的光线，是由波长范围很窄的电磁波产生的，不同波长的电磁波表现为不同的颜色，对色彩的辨认是肉眼受到电磁波辐射能刺激后所引起的一种视觉神经的感觉。

颜色具有三个特性，即色相，饱和度和明亮度。

▼简单讲就是光线照到物体，反射到眼中的部分被大脑感知，引起的一种感觉。

通过色相Hue，，饱和度Saturation和明亮度Value来表示，即我们常说的HSV。

当然，颜色有不止一种表示方法，RGB三原色也是另外一种表示方法。

但是对人类最直观感受的方式是HSV。

二，什么是HSV？色相Hue▼如果将色彩分类，可分为含有颜色的有彩色与不含颜色的无彩色（黑、白、灰）两种。

在有彩色中，红、蓝、黄等颜色的种类即称为“色相（Hue）”。

▼作为主要色相有红、黄、绿、蓝、紫。

以这些色相为中心，按照颜色的光谱将颜色排列成环状的图形我们称之为“色相环”。

使用此色相环我们即可求得中间色与补色。

饱和度Saturation▼饱和度（Saturation）是指颜色的鲜艳度，表示色相的强弱。

颜色较深鲜艳的色彩表示“饱和度较高”，相反颜色较浅发暗的色彩表示“饱和度较低”。

饱和度最高的颜色称为“纯色”，饱和度最低的颜色（完全没有鲜艳度可言的颜色）即为无彩色。

明亮度Value▼明亮度（Value）表示颜色的明暗程度。

无论有彩色还是无彩色都具有明亮度。

明亮的颜色表示“明亮度较高”，相反暗的颜色表示“明亮度较低”。

无论有彩色还是无彩色，明亮度最高的颜色即为白色，明亮度最低的颜色即为黑色。

也就是说，有彩色的明亮度可用与该亮度对应的无彩色的程度进行表示。