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机器视觉光学系统选型培训教材实用PPT(106页)

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机器视觉光学技术与应用.ppt

机器视觉光学技术与应用.ppt
• 低功耗 ——> 移动设备、便携检测系统； • 长寿命 ——> 任何场合，节约成本和维护费用； • 光谱特性 ——> 利用光谱单色性检测的场合；
与传统光源相比，LED光源具有功率密度高，能耗低， 长寿命，电光响应快，光谱单色性好等突出优点。是机器 视觉专用光源的发展方向。
LUSTER LightVision
一、机器视觉系统概论
1.机器视觉系统构成
概念：
“机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 ” “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”。——SME 和RIA
LUSTER LightVision
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性 和自动化程度： • 非接触检测； • 环境适应性高； • 检测效率高； • 检测精度高； • 采用计算机和图像处理技术，能够进行智能 化检测
提高图像亮度的方法
• 采用高亮发光器件 • 采用透射或反射式聚光系统——采用柱透镜汇聚亮度提高1倍
但工作距离限定在最佳汇聚位置 • 增加光源数量——2条光源亮度约为1条光源亮度的2倍
安装空间的约束 • 缩短光源与目标之间的距离
其他 • 增大光圈——与通光孔径大小成平方正比关系
牺牲系统景深为代价 • 增大CCD增益——信噪比降低，图像质量下降
光谱特性——补色对成像的ห้องสมุดไป่ตู้响
淡
Ｍ（紫紅）
淡
Ｒ(紅）
浓
淡 浓 Ｙ（黄色）
淡
浓
Ｂ（藍）
Ｇ（緑）
淡
C（青色）
淡
LUSTER LightVision
2）镜头
主要参数：光圈、景深、相对孔径、视场角、口径、放大率、 焦距、传函、光谱

机器视觉系统选型教材

机器视觉系统选型教材
一、镜头基本概念（4）
q 镜头接口 m C-MOUNT 镜头的标准接口之一，镜头的接口螺纹参数： 公称直径：1“ 螺距：32牙 m CS－Mount是C－Mount的一个变种，区别仅仅在于镜头定位面到图像 传感器光敏面的距离的不同，C－Mount 是17.5mm，CS－Mount是 12.5mm。 m C/CS能够匹配的最大的图象传感器的尺寸不超过1“。
路漫漫其悠远
机器视觉系统选型教材
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第二节 国内外发展现状
六、机器视觉的产业链和从业者格局
q 机器视觉产业链（直接利益者）
厂家
代理商
系统集成商
OEM客户
路漫漫其悠远
最终用户
机器视觉系统选型教材
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第二节 国内外发展现状
六、机器视觉的产业链和从业者格局
路漫漫其悠远
机器视觉系统选型教材
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第二节 国内外发展现状
十一、用户期望获得价值
q 更有行业针对性的解决方案 q 更加行业专业化的经验积累 q 更好的性价比 q 更广泛的产品配置方案 q 更紧密的合作伙伴关系 q 更有效地提高客户自身产品的竞争力
路漫漫其悠远
机器视觉系统选型教材
第一节 机器视觉概述
三、机器视觉的主要应用领域
q 机器视觉应用分类 测量 检测 定位 识别
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
路漫漫其悠远
机器视觉系统选型教材
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
三、分类 测量（如长度测量）
第一节 机器视觉概述
路漫漫其悠远
第二节 国内外发展现状
九、中国市场的竞争者及其产业链分析

机器视觉培训教程课件

机器视觉培训教程课件
详细描述
总结词
多模态信息融合技术是机器视觉领域的一个重要发展方向。该技术能够将不同类型的信息进行融合，从而提供更加丰富、准确的视觉感知信息。
详细描述
随着传感器技术的进步，多种类型的传感器数据被广泛应用于机器视觉领域。多模态信息融合技术能够将这些不同类型的数据进行有机整合，充分发挥各自的优势，提高视觉感知的准确性和稳定性。该技术的发展将有助于推动机器视觉技术在更多领域的应用。
详细描述
PART
05
机器视觉发展趋势与展望
REPORTING
随着机器视觉技术的不断进步，高精度、高效率的算法成为了研究热点。这些算法能够提高图像处理的速度和准确性，从而提升机器视觉系统的性能。
总结词
近年来，深度学习等先进算法的快速发展为机器视觉带来了革命性的变革。高精度算法能够更好地提取图像中的细节信息，而高效率算法则能加快图像处理的速度，减少计算资源消耗。这些算法的不断优化将进一步提升机器视觉技术的实际应用效果。
通过消除噪声、降低图像的模糊度，提高图像的清晰度。
直方图均衡化
通过拉伸图像的灰度直方图，增强图像的对比度，使得图像更加清晰。
锐化技术
通过增强图像的边缘和细节，提高图像的视觉效果。
提取尺度不变的特征点，用于图像匹配和识别。
SIFT算法
基于特征描述符的方法，用于快速、稳定地提取特征点。
SURF算法
结合了FAST特征检测器和BRIEF描述符，具有旋转不变性和尺度不变性。
农业科技
机器视觉具有高效、准确、可靠和可重复性等优点，能够实现快速、实时的图像处理和分析，提高生产效率和产品质量。
机器视觉技术仍面临着一些挑战，如复杂背景下的目标识别、动态场景下的跟踪与处理、高精度测量与定位等，需要不断的技术创新和突破。

机器视觉系统原理及基础知识PPT课件

机器视觉系统原理及基础知识PPT课件

实现图像的分类识别，比如识别图像中的人脸、汽车、猫狗等。
2
物体检测
能够有效地对场景中的各种物体进行识别和定位，帮助机器视觉系统完成目标检 测和跟踪。
3
目标分割
将图像分为不同的区域实现目标分割。
机器视觉在安防监控中的应用
人脸识别
通过人脸识别技术对人员进 行确认，实现物权归属、安 全管理等。
视频分析
结合机器学习算法实现对视 频的行为分析，进而实现物 体跟踪、异常行为监测等。
目标检测与跟踪
1
目标检测
利用计算机自动检测图像中的目标ห้องสมุดไป่ตู้体并标记，常用方法有HOG、SVM、CNN 等。
2
目标跟踪
在视频中追踪被标识的目标物体的运动轨迹，常用方法有KCF、MIL、TLD等。
3
网格法检测
网格法分割图像，进行目标检测。
视觉测量与三维重建
深度传感器
通过深度传感器提供的深度信息进行3D重建和识别。
激光扫描
利用激光扫描仪扫描物体表面进行3D重建和视觉测量。
视觉SLAM技术
结合计算机视觉算法和运动传感器等技术，能够实现3D重建和定位的同时还可以实现动态 障碍物检测。
光线与颜色处理
图像颜色信息和亮度信息对于机器视觉系统中的图像分析有着重要的作用。在这一部分，我们将介绍光线与颜 色的相关知识以及在图像处理中的应用。
4 变换与缩放
对图像进行旋转、平移和缩放等变换操作
人工智能与机器学习在机器视觉中的应用
神经网络
利用人工智能技术建立一种类似 于生物神经网络的结构，实现人 工智能的"黑盒"处理。
卷积神经网络
特别适用于图像和语音识别中。
机器学习

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。

机器视觉系统详解ppt课件

机器视觉系统详解ppt课件
• 避免光线变化 如果照明系统发生明暗变化，会造成图象明暗变化。这将直接影响系统运行的稳定性
• 避免外界影响 注意系统周围环境的影响，如生产线上的照明系统、室外阳光等等可移动的人或物会遮挡系统 照明
高等课堂
50
七、机器视觉系统搭建
小结
• #1：获得完美图象的6大要素及控制因素 高系统精度。控制因素：视野、相机分辨率。 清晰成象。控制因素：镜头、光源 避免畸变。控制因素：镜头 保持待测物体在成象中大小一致。控制因素：视野、拍照角度、待测物位置 反差最大化。控制因素：光源、镜头 恰当的照明与曝光。控制因素：光源、镜头
高等课堂
52
七、机器视觉系统搭建
项目评估的基本步骤1：
检测项目 条款
检测项目条款 • 条款名称及详细说明
客户需求
系统精度 要求
系统速度 要求
系统工作 空间要求
系统精度要求
• 详细记录每项条款的精度 要求
系统速度要求
• 清楚了解整个系统的速度要求
• 对于设备制造商，还需要了解 整个设备的工作流程
LED灯源 中 中 高 有 高 低 有 高
34
六、软硬件知识--镜头篇
镜头的介绍 1、基本功能
-实现光束变换，将目标成像在图像传感器的光敏面上；
2、镜头与相机匹配
-镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口、F口等； -镜头成象面是否>=相机CCD尺寸； 若相机CCD为1/2英寸，而镜头为1/3英寸，则该镜头与相机不匹配。
高等课堂
35
六、软硬件知识--镜头篇
3、工作距离
-镜头焦距是否适合系统工作空间
4、系统精度
-获取最佳视野 -镜头畸变对系统精度的影响 -镜头分辨率对系统精度的影响

机器视觉入门介绍ppt课件

灵活性高，可扩充性强，支持远距离传输，支持多点传输，技术成熟，鲁棒性强，成本低。
• USB3.0
灵活性高。传输距离短，可靠性低，技术不成熟。
27
图像分析——核心算法
物体测量
二维码读取
瑕疵检测
空间标定
图像数学和逻辑运算
图像分割
28
图像分析——核心算法
模板和形状匹配 光学字符的识别与确认
色彩检测
41
应用案例——产品可追溯
• 使用机器视觉技术进行条码读取和标签验证，具体包括读码（包括读取一维码，二维 码），OCR（光学字符识别），检测有/无，定位，测量，标签验证，OCV（光学字符 验证）等等，
• 保证产品质量和全程可视化操作。管理者和生产人员可轻松地管理日常工作，对各类 时间能快速响应和决断，确保生产顺利进行，实现产品的全程可追溯性。
硬件——相机，控制器，光源及支架； 软件——控制系统，图形用户界面(GUI)和图像分析算法。
厂家
擅长
前身
康耐视
识别/检测/测量
一/二维码识别
迈思肯
识别/检测/测量
一/二维码识别
邦纳
识别/检测/测量
传感器
Leuze
识别/检测/测量
传感器
基恩士
识别/检测/测量
传感器
ABB
机械手引导
变频器
管脚定义不统一，电缆成本高。
• Camera Link
高速，高可靠性。不便于多相机连接和集中控制，电缆价格高。
• IEE1394
灵活性高，成本低。传输距离短，可靠性低。
• USB2.0
灵活性高，成本低。传输距离短，可靠性低，技术不成熟。
• GigEVision

机器视觉基础知识培训课件


FOV：100MM
500 象素
象素值 = 0.2 MM
实用精品PPT课件
43
七、机器视觉系统搭建
获得完美图象的6大要素
#1：高系统精度
• 视野（FOV） - 让视觉系统“关心”的部分尽可能“充满”视野。通俗来说，FOV越小越“好”。 - 相机分辨率相同视野越小系统精度越高 - 视野相同相机分辨率越高系统精度越高
实用精品PPT课件
51
七、机器视觉系统搭建
项目评估的基本步骤1：
检测项目 条款
检测项目条款 • 条款名称及详细说明
客户需求
系统精度 要求
系统速度 要求
系统工作 空间要求
系统精度要求
• 详细记录每项条款的精度 要求
系统速度要求
• 清楚了解整个系统的速度要求
• 对于设备制造商，还需要了解 整个设备的工作流程
三维深度信息
实用精品PPT课件
29
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#6：影子的利用——最不直接的测量
待测物高度信息
待测物长度信息
实用精品PPT课件
30
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#7：彩色的考虑
光
色
的
彩
三
三
原 色
原 色
光的三原色：红、绿、蓝；色彩三原色：青、紫、黄。 世界上所有颜色都是由三原色按不同比例组合而成 三原色的色光叠加为白光。如：日光 三原色的色彩叠加为黑色。
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七、机器视觉系统搭建
小结
• #1：获得完美图象的6大要素及控制因素 高系统精度。控制因素：视野、相机分辨率。 清晰成象。控制因素：镜头、光源 避免畸变。控制因素：镜头 保持待测物体在成象中大小一致。控制因素：视野、拍照角度、待测物位置 反差最大化。控制因素：光源、镜头 恰当的照明与曝光。控制因素：光源、镜头

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。
ppt课件
21
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.
ppt课件
22
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 。
ppt课件
23
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
ppt课件
16
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；
ppt课件
17
第四节：镜头的分类
按照等效焦距分为
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5
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
传统机器视觉系统基本构成
CCD相机
镜头
相机控制信号及电 源
模拟图像信号
电脑系统 图像采集卡
灯源
灯源控制信号
数字图像信号
PCI地址总线
待测目标
内部交流，不得外传
6
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 检测（如有无检测）
(邮包)
内部交流，不得外传
11
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 检测（如残次品检测）
内部交流，不得外传
12
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 检测（如数字统计）
内部交流，不得外传
13
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 检测（瑕疵检测）
内部交视觉概述及国内外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 定位
第一节 机器视觉概述
相关技术：运动控制、机器人、通讯
内部交流，不得外传
23
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第二节 国内外发展现状
第二节 国内外发展现状
机器视觉的主要技术趋势和市场趋势 机器视觉在中国的发展概述 中国市场的竞争者及其产业链分析 本土供应商的现状以及生存策略 本土供应商面临的机会和威胁 用户获得的价值
机器视觉应用分类 测量（如角度测量）
第一节 机器视觉概述
内部交流，不得外传
9
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 测量（如圆弧及半径测量）
第一节 机器视觉概述
内部交流，不得外传
10
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
三、机器视觉的主要应用领域
内部交流，不得外传
15
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 定位
第一节 机器视觉概述
内部交流，不得外传
16
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 识别（如读码）
内部交流，不得外传
17
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 识别（如OCR/OCV）
内部交流，不得外传
18
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 识别（如颜色识别）
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
内部交流，不得外传
19
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
内部交流，不得外传
4
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
二、机器视觉的概念和相关技术的关系
机器视觉的通俗定义 权威机构怎么说？ 机器视觉的本质、特征
本质 特征 机器视觉关联技术 图像处理 模式识别和辨识 其他
内部交流，不得外传
第一节 机器视觉概述
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉适用的生产环节分类 原料、加工 组装、测试、包装 使用、监控
内部交流，不得外传
20
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
三、机器视觉的主要应用领域
塑料/薄膜 食品 & 饮品 汽车 日用品 光纤产品
半导体 纸张 冶金 航空 航天
技术层次，软、硬件分类，相关技术 机器视觉的产业链和从业者格局
内部交流，不得外传
3
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
一、机器视觉的引入
第一节 机器视觉概述
自动化和电脑技术是机器视觉进入工业生产线的关键要素 自动化技术的发展史是机器逐步取代人工的历史
传感与控制是自动化的主要分支； 人类大脑、四肢、感官和神经分别可以对应CPU、运动控制、传感器和网络。 人类视觉是最后几个被取代的器官之一 在很多情况下人类视觉越发不能满足要求 高速、高精、超视、微距， 客观、无疲劳、环境限制等。
内部交流，不得外传
24
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第二节 国内外发展现状
六、机器视觉的产业链和从业者格局
机器视觉的产业链 基础原创技术提供者； 软、硬件部件或子系统开发者； 系统集成商或方案提供者； 代理商、零售商； OEM设备、整机开发者； 外围技术合作伙伴； 协会、媒体和政府机构； 最终用户； 培训、咨询、安装维护等服务提供者。
通用生产 电子 医学设备 纺织 药品
内部交流，不得外传
21
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
四、机器视觉的国际发展现状（美日欧）
机器视觉在国际上的发展阶段，总的规模 各国的主要市场、规模和发展趋势 各国主要的供应商 相关组织和机构 国际机器视觉公司的中国策略和做法
内部交流，不得外传
22
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
五、机器视觉的技术范围
技术层次 底层基础元件和材料 图像和视觉核心算法 视觉硬件和系统（含照明） 软件开发环境
系统流程 取像 =》 分析 =》 结果输出
部件与系统软、硬件 照明、光学元件、镜头、相机、图像采集卡 工具软件 智能相机
机器视觉光学系 统选型培训
EDC--EQUIP：QC Li
内部交流，不得外传
1
主要内容
机器视觉概要 机器视觉硬件基础知识介绍 镜头选型指南 CCD选型指南 光源选型指南
内部交流，不得外传
2
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
第一节 机器视觉概述
第一节 机器视觉综述
机器视觉（Machine Vision）的引入 机器视觉的概念和相关技术的关系 机器视觉的主要应用（行业、技术分类） 机器视觉在国际上的发展（美日欧） 机器视觉的技术范围
机器视觉应用分类 测量 检测 定位 识别
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
内部交流，不得外传
7
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域
机器视觉应用分类 测量（如长度测量）
第一节 机器视觉概述
内部交流，不得外传
8
第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状
三、机器视觉的主要应用领域