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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。
机器人视觉伺服的发展现状摘要：本文对机器人视觉伺服系统的发展现状进行简单的介绍，之后提出视觉伺服领域主要存在的问题，，并对机器人视觉伺服的未来研究方向进行了展望关键词：机器人视觉伺服系统；发展；现状1机器视觉伺服的发展现状1.1机器视觉的发展历程一直以来，人类都是通过眼睛获取大多数外部信息，然而随着科技的不断进步，科学家们提出创造一种具有人眼功能的智能机器代替人类工作，更加丰富地认识和理解外部世界。
机器视觉，顾名思义就是采用现代科学技术手段，软硬件相结合，使机器代替人类的眼睛，从而获取视觉信息，辅助设备完成期望的工作。
机器视觉不仅能够识别出眼睛可以观察到的表面信息，还能够识别目标的内部信息。
机器视觉最早发展与日本以及欧美风国家。
随着智能机械设备不断应用，发明一种代替人眼进行识别工作的辅助设备被提出，涉及领域包括字符识别、工件表面缺陷检测、航空图像解译等技术的研究，机器视觉技术由此而来。
在60年代左右，美国麻省理工学院的的一名学者提出了可以利用物体的二维图像来对一些三维模型和空间关系情况进行再现，从而建立起面向三维场景理解的立体视觉研究。
70年代麻省理工学院MARR创立了系统化的视觉信息处理理论，指出人类视觉从三维场景中提取对观测者有用信息的过程需要经过多层次的处理，并且这种处理过程可以用计算的方式重现。
此后，越来越多的学者进入了机器视觉领域，关于主动视觉等新的概念、方法与理论不断涌现。
与此同时，随着CCD相机、CPU与DSP等硬件与软件的发展，计算机视觉逐步从实验室理论研究转向工业领域的相关技术应用，从而产生了机器视觉。
由于具有实时性好、定位精度与智能化程度高等特点，机器视觉已经在智能汽车、电子、医药、食品、农业等领域得到了广泛的应用，诞生了许多著名的机器视觉相关产业公司，包括光源供应商日本Moritex、镜头厂家美国Navitar、德国Schneide等，工业相机厂家德国AVT、瑞士AOS；视觉分析软件厂家德国MVTec、美国康耐视、加拿大Adept等。
2024 机器视觉技术现状与发展2024年，机器视觉技术迎来了前所未有的发展。
随着计算机技术的飞速进步以及人工智能的广泛应用，机器视觉在许多领域展示出了巨大的潜力。
首先，机器视觉技术在工业自动化方面得到了广泛应用。
通过图片或视频的处理和分析，机器视觉系统能够对生产线上的产品进行检测和质量控制。
它可以识别产品表面的缺陷、判断产品组装是否正确，并自动进行分类和包装。
这不仅提高了生产效率，降低了人工成本，还大大提高了产品的质量和安全性。
其次，机器视觉技术在医疗领域也发挥着重要作用。
它可以用于医学图像的分析和诊断，帮助医生在诊断和治疗中做出准确的判断和决策。
例如，机器视觉可以自动识别肿瘤的位置和大小，帮助医生进行手术的规划和操作。
此外，机器视觉还可以用于监测病人的生命体征和健康状况，及时发现异常情况。
再次，机器视觉技术在安防领域的应用也越来越广泛。
通过监控摄像头和机器视觉系统的结合，可以实时监测和识别人脸、车辆等信息，实现对公共场所的监控和安全防护。
机器视觉可以帮助警方识别疑犯的身份，提供重要线索，提高犯罪侦查和预防的效率。
此外，机器视觉技术在交通运输、农业、教育等领域也有着广泛的应用。
例如，机器视觉可以用于交通信号灯的识别和智能交通系统的控制，提高交通流量的效率和安全性；在农业领域，可以使用机器视觉技术对农作物生长情况进行监测和评估，帮助农民做出种植决策；在教育领域，机器视觉可以用于学生学习行为的分析和评估，提供个性化的学习建议和辅导。
总之，2024年的机器视觉技术已经取得了长足的进步，并在各个领域得到了广泛的应用。
随着技术的不断发展和创新，相信机器视觉在未来会有更广阔的发展前景。
此外，随着机器视觉技术的不断发展，一些新的趋势和挑战也逐渐浮现。
首先，深度学习在机器视觉中的应用逐渐成为主流。
深度学习模型具有强大的特征提取和分类能力，可以处理大规模的图像数据。
这种基于深度学习的方法已经取得了很大的成功，例如在图像识别、目标检测和人脸识别等方面。
机器视觉工作原理
机器视觉是指计算机模拟人类的视觉系统，通过摄像机或其他传感器采集图像数据，然后对这些数据进行处理和分析，从而实现对图像内容的理解和识别。
其工作原理可以概括为以下几个步骤：
1. 图像获取：通过摄像机、雷达等传感器采集到现实世界中的图像数据。
这些数据可以是二维图像，也可以是三维点云数据。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去除噪声、图像增强、边缘检测等。
这些预处理操作能够提高后续的图像处理和分析的准确性和效率。
3. 特征提取：通过各种图像处理算法，从图像中提取出有用的特征信息。
例如，可以提取出图像中的边缘、角点、纹理等特征。
4. 特征匹配与跟踪：通过比较和匹配提取到的特征，进行对象的跟踪和识别。
例如，在视频中跟踪目标的运动轨迹。
5. 目标检测与识别：利用机器学习和深度学习等算法，对图像中的目标进行检测和识别。
这可以是对已知目标的分类，也可以是对未知目标的辨识。
6. 结果输出和应用：将处理和分析得到的结果进行输出，可以是显示在屏幕上、保存到文件中，也可以是控制其他系统的动作。
例如，自动驾驶车辆根据视觉系统的分析结果进行行驶决
策。
总之，机器视觉的工作原理是通过采集、预处理、特征提取、特征匹配、目标检测与识别等一系列处理步骤，将图像数据转化为对现实世界的理解和识别。
这样可以实现对图像内容的分析、处理和应用。
机器视觉技术在人工智能中的重要性在当今信息化时代，人工智能技术日益发展，机器视觉技术作为人工智能的一个重要支持领域得到了广泛应用。
机器视觉是指通过计算机和相关设备对图像或视频进行处理和分析，使其具备感知和理解能力的技术。
它在人工智能领域中发挥着至关重要的作用。
本文将探讨机器视觉技术在人工智能中的重要性及其应用。
一、机器视觉技术的定义和原理机器视觉技术是一种通过计算机和图像处理设备对图像或视频进行分析、处理和理解的技术。
它利用计算机对图像进行数字化处理，进而进行特征提取、图像识别、目标跟踪等操作，以实现对图像信息有效的感知和理解。
机器视觉技术主要包括以下几个方面的内容：1. 图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像或视频信息。
2. 图像处理：利用图像处理算法对获取的图像进行预处理，如图像滤波、增强、去噪等操作。
3. 特征提取：通过图像处理算法提取图像中的特征信息，如边缘、纹理、颜色等。
4. 目标检测与识别：基于特征提取和模式识别技术，实现对图像中目标的检测、识别和分类。
5. 目标跟踪：追踪图像序列中目标的位置和状态变化，实现对目标的跟踪。
6. 三维重建：通过多张图像或视频序列实现对三维场景的重建和建模。
二、机器视觉技术在人工智能领域中的应用1. 图像识别：机器视觉技术在人工智能领域中最为广泛应用的就是图像识别。
通过机器学习、深度学习等技术，训练计算机系统能够识别出图像中的对象、场景或文本信息，如人脸识别、车牌识别、文字识别等。
这些应用不仅广泛应用于安防监控、人物统计等领域，也在生活中的手机解锁、拍照识别、智能家居等方面得到了广泛应用。
2. 视觉导航与自动驾驶：机器视觉技术也被应用于导航和智能交通系统中。
利用机器视觉技术，智能车载系统可以对道路交通标识、前方车辆和行人进行实时感知和识别，实现智能导航和自动驾驶。
这一领域的发展不仅提高了交通安全性，也为人们出行提供了更多便利。
3. 工业智能化：在制造业中，机器视觉技术被广泛应用于质检、物流跟踪和机器人操作等场景。
冲压自动化上下料设备的机器视觉系统设计与应用在现代制造业中，自动化设备的应用已经成为提高生产效率和产品质量的重要手段。
冲压自动化上下料设备作为一种常见的自动化装置，其机器视觉系统设计与应用尤为重要。
机器视觉技术通过感知和理解图像信息，实现对产品的准确识别和定位，进而实现自动化加工的过程控制和质量检验。
本文将从机器视觉系统的设计原理、应用案例以及优势和挑战等方面加以探讨。
一、机器视觉系统的设计原理冲压自动化上下料设备中的机器视觉系统主要由相机、光源、图像采集卡、图像处理软件等组成。
其主要工作流程包括图像采集、图像处理、特征提取和判别等环节。
首先是图像采集环节，相机负责将产品的图像信息转化为电信号，并传输给图像采集卡。
光源的选择和布置对于图像的明暗度和对比度有着重要影响，需要根据实际情况进行合理配置。
其次是图像处理环节，图像采集卡将电信号转化为数字图像，并通过图像处理软件对图像进行滤波、增强、分割等预处理操作，以提高图像质量并去除噪声。
第三步是特征提取环节，图像处理软件通过图像特征提取算法，识别出产品的关键特征点，如位置、大小、形状等。
利用这些特征点可以进行产品的定位、测量、分类等操作。
最后是判别环节，根据产品的特征点与预设标准进行比对和判别，确定产品是否合格。
通过与生产线的控制系统连接，可以实现针对不同产品的自动分拣和处理。
二、机器视觉系统的应用案例1.产品定位和测量冲压自动化上下料设备中的机器视觉系统可以实现对产品的定位和测量。
通过对产品的图像进行处理和分析，确定产品的位置和尺寸，从而精确控制机械手臂的抓取点和力度，实现准确的上下料操作。
2.产品分类和质量检验机器视觉系统可以对产品的特征进行提取和分析，从而实现产品的分类和质量检验。
通过比对产品的特征与预设标准，对产品进行合格与否的判断，从而实现自动分拣和处理。
3.故障诊断与维护机器视觉系统可以对冲压自动化上下料设备进行故障诊断和维护。
通过对设备工作状态的监测和图像分析，可以及时发现设备的异常情况和故障，并提示操作员进行相应的维修和调整，以提高设备的运行效率和稳定性。
机器视觉技术的原理及应用范围机器视觉技术是一种基于视觉感知的智能技术，其原理是通过计算机对数字图像进行分析和处理，从而实现对物体的检测、识别、跟踪、分析和测量等功能。
机器视觉技术的应用范围非常广泛，涵盖工业自动化、智慧城市、医疗保健、安防监控、无人驾驶等领域。
机器视觉技术的原理包括数字摄像、图像处理、图像分析和机器学习等几个方面。
数字摄像是机器视觉技术的基础，它将真实世界中的图像转化成数字化的信息，以便计算机进行处理。
数字摄像包括采集器件和处理器件两个部分，其中采集器件主要负责图像的采集和转换，处理器件则负责图像的处理和存储。
图像处理是机器视觉技术的核心，它是指对数字图像进行处理和变换的过程，包括增强、滤波、减噪、边缘检测、特征提取等各种技术手段。
图像处理的目的是提取出图像中有用的信息，如轮廓、颜色、灰度等特征，为后续的图像分析和机器学习提供数据支持。
图像分析是机器视觉技术的重要组成部分，它是指对数字图像进行分析和理解的过程，包括物体检测、物体识别、物体跟踪等各种技术手段。
图像分析的目的是通过对图像的解析和理解，实现对物体的自动检测和识别，为后续的应用提供数据支持。
机器学习是机器视觉技术的核心之一，它基于计算机算法和模型，通过学习数据集中的样本特征和分类标签，实现对图像数据的分类、识别、分析和预测等功能。
机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等几大类别，其中监督学习和无监督学习是机器视觉中应用最广泛的两种机器学习方法。
机器视觉技术在工业自动化领域的应用范围非常广泛，主要包括工件检测、质量控制、机器人操作、视觉导向等方面。
它通过自动化的方式，实现对生产过程的控制和优化，提高了生产效率，降低了生产成本，同时也提高了产品的质量和可靠性。
机器视觉技术在智慧城市领域的应用也日益广泛，主要包括智能交通、智慧物流、安防监控等方面。
它通过对行人、车辆等目标进行检测、跟踪和识别，实现对城市交通、公共安全等方面的智能化管理和优化，提高了城市运行效率，降低了交通事故和犯罪率等问题。
机器视觉的基本原理和应用1. 什么是机器视觉？机器视觉（Machine Vision）是一种使用摄像机和计算机技术来模拟和实现人类视觉的技术。
它通过捕捉、处理和分析图像来获取和理解信息。
机器视觉系统可以在不同的环境下进行图像识别、目标检测和测量等任务。
2. 机器视觉的基本原理机器视觉的基本原理包括图像获取、图像处理和图像分析。
2.1 图像获取图像获取是机器视觉的第一步，它使用摄像机或其他图像采集设备来获取物体的图像。
图像采集的质量和分辨率对后续的图像处理和分析非常重要。
2.2 图像处理图像处理是对获取到的图像进行预处理和增强，以提取特征并改善图像质量。
它包括图像去噪、图像平滑、图像增强和图像压缩等操作。
2.3 图像分析图像分析是机器视觉的核心部分，它使用图像处理技术和模式识别算法来理解和解释图像信息。
图像分析可以包括目标检测、目标识别、图像分类和测量等任务。
3. 机器视觉的应用机器视觉在各个领域都有广泛的应用。
以下是机器视觉的一些主要应用领域：3.1 工业自动化机器视觉在工业自动化中起着重要的作用。
它可以用于产品质量控制、生产线监测和机器人导航等任务。
通过机器视觉技术，可以实现对产品的外观、尺寸和位置的快速检测和测量，提高生产效率和质量。
3.2 医学影像诊断机器视觉在医学影像诊断中有广泛的应用，如X射线图像分析、病理图像处理和医学图像分类等任务。
通过机器视觉技术，可以帮助医生快速准确地诊断疾病，提高医疗效率和准确性。
3.3 交通安全机器视觉在交通安全领域有重要的应用，如车牌识别、交通流量监测和智能交通系统等任务。
通过机器视觉技术，可以实现对车辆和行人的识别和跟踪，提高交通安全和管理效率。
3.4 农业领域机器视觉在农业领域中有广泛应用，如农作物的识别和分类、果实的检测和采摘等任务。
通过机器视觉技术，可以实现农作物的自动化种植和采摘，提高农业生产效率和质量。
3.5 安防监控机器视觉在安防监控中有重要的应用，如视频监控和人脸识别等任务。
机器视觉技术的原理和应用场景机器视觉是一项在计算机科学、电子工程和信息学中应用广泛的技术。
它利用计算机视觉算法和机器学习技术，通过从图像或视频中提取特征并对其进行分析来实现人工智能和自动化控制。
它可以应用于工业、医疗、安全、交通等领域，成为了现代工业和生活的众多示范应用之一。
机器视觉技术的原理机器视觉技术的核心原理是由数字影像处理算法与人工智能算法组成的。
其基本流程包括图像采集、预处理、特征提取、特征分类和信息处理等几个步骤。
首先是图像采集。
机器视觉系统可以采用不同的传感器技术，如光电传感器、摄像头等。
这些传感器将拍摄的图像或视频转换为数字信号，并输入计算机系统中进一步处理。
其次是预处理。
预处理是机器视觉系统中最先进行的过程，它可以包括噪声滤除、图像缩放、图像矫正、颜色校正等多种操作。
这些处理将有助于提高图像质量，便于后续步骤的处理。
接下来是特征提取。
特征提取根据特定算法从图像中提取与分类目的相关的特定图像特征。
这些特定特征可以是形状、颜色、纹理、运动、物体位置等方面的信息，从而可以准确和快速地识别所有图像中的要素。
然后是特征分类。
特征分类将从每个图像中分离出的特征与预先保存的数据进行匹配，在预先预测好的标签中确定匹配结果。
这将使机器视觉系统从图像中确定和获取所需信息。
最后是信息处理。
信息处理将得到的结果变成识别结果，用于操作、识别物体、视频录制等。
机器视觉技术的应用场景机器视觉技术在许多领域都有广泛的应用。
以下是机器视觉技术在不同领域的应用场景：1、工业制造业：在工厂的生产线上，机器视觉技术可以用于自动检测、定位、计量和分类产品。
它能够快速检测缺陷、裂纹、变形、尺寸误差等缺陷，为生产检测提供有力支持，节省物力人力投入，提高生产效率和质量。
2、医疗领域：机器视觉技术在医疗领域的应用广泛，可用于医疗诊断、手术支持、疾病预测、放射检查和数字医学成像等方面。
这些技术可以简化疾病的识别、提高医生诊断准确性和速度。
机器视觉系统工作原理
机器视觉是一种通过计算机科学和人工智能技术，使计算机能够识别、理解和解释图像和视频的过程。
机器视觉系统主要包括以下几个核心步骤：
1. 图像采集：机器视觉系统首先需要获取图像或视频数据。
这可以通过摄像头、相机或其他图像采集设备来实现。
2. 图像预处理：获取到的图像数据首先需要进行预处理，以提高后续处理的效果。
预处理步骤可能包括图像去噪、图像增强、图像变换等。
3. 特征提取：在预处理后，机器视觉系统需要从图像中提取关键特征。
这些特征可以是图像的边缘、纹理、颜色等。
特征提取可以通过各种计算机视觉算法实现。
4. 特征匹配：提取到的特征需要与模板或分类器进行匹配。
特征匹配的目的是将提取到的特征与已知的模式进行比较，以确定图像中的目标物体或场景。
5. 目标识别和分类：经过特征匹配后，机器视觉系统可以识别和分类图像中的目标物体或场景。
这可以通过训练好的分类器或深度学习模型来实现。
6. 目标跟踪：在某些应用中，机器视觉系统需要实时跟踪目标物体的运动。
目标跟踪可以通过目标的特征匹配或运动估计来完成。
7. 结果输出：机器视觉系统将处理结果输出给用户或其他系统。
输出结果可能包括识别的对象、位置信息、运动轨迹等。
以上是机器视觉系统的基本工作原理。
不同的应用领域可能会有不同的算法和技术来实现特定的功能，但总体上，机器视觉系统是通过图像采集、图像预处理、特征提取、特征匹配、目标识别和跟踪等步骤来实现图像和视频的分析和处理。
机器视觉系统的原理及现状
张 琦
(信息产业部电子第四十五研究所 甘肃平凉 744000)
摘 要:概述机器视觉系统的基本原理、应用领域以及应用现状。
关键词:机器视觉 图像 灰度 电子显微镜
中图分类号:TP273文献标识码:B文章编号:1004-4507(1999)03-0020-03
机器视觉系统堪称 机器眼睛 ,一般是指针对 目标图像 进行数字化并通过计算机处理进行判断,进而作出结论服务于伺服系统或满足某种特殊的需求。
机器视觉系统是实现设备智能化、自动化、高效化、高精密途径中必不可缺的功能模块。
目前,这种技术已经被广泛地应用在电子行业各种设备之中,尤其在军事领域、IC制造行业、SMT行业、医疗行业等等传统的以及新兴的高科技产业领域中。
因此,机器视觉系统的成熟应用是电子工业专用设备生存以及发展道路中必须攻克的技术难关之一。
1 机器视觉系统组成及工作原理
机器视觉系统处理的核心目标是 图像 ,一目标物体的 图像 被单帧或多帧采集量化为数字化信息,反之可以说,用一些离散的数字化数值阵列就可以表示一目标物体的 图像 。
对于复杂的 图像 或需要进行更高精度的处理来说,采集量化的数字化信息则要求更大。
即处理精度与数字化信息量成正比。
一般来说,图像用多级亮度来表示并进行量化采集,即所谓灰度法。
以灰度来表示图像量化的每一个像元素特征。
基于灰度法的机器视系统框图由图1所示。
机器视觉系统包括:光路系统、面阵摄像机(CCD)、量化存贮单元、模板库、专用高速处理单元、监视单元等大模块。
其中光路系统由程控光源、变焦伺服机构、自动光圈、光
学镜片组等组成。
图1 机器视觉系统组成框图
对于以灰度进行量化处理的机器视觉系统而言,图像亮度是一个尤为重要的参数,而决定这一重要参数的因素便是光路系统的质量。
一般来说机器视觉系统为了避免环境自然光线或灯光对其工作状态的影响,光路设计均采用自足光源,程控光源要求亮度大、亮度可调、均匀性好、稳定性高,以抑制外界环境各种光对图像质量产生较大影响而导致机器视觉系统故障或误判行为。
其次,光路系统设计需满足视场需求和图像分辨率要求。
它的设计质量决定了图像质量,决定了机器视觉系统的准确率。
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Vol 28 EEPM 4,1999
工业生产中采用的机器视觉系统,灰度级差异较大,小到二值图像、大到256灰度级,以及特殊需求可更大。
采用的灰度级越大,数字化图像越逼真清晰,越接近原视图。
一般来说,人眼能分辨的灰度级约为50~60级之间。
因此64级灰度足以提供必要的观察信息及辨认需求,这是许多机器视觉系统采用64级灰度级的原因。
但是,要使机器视觉系统具有很强的精密区别目标的能力,一般采用的灰度级为256级,但是由于要处理的信息量很大,要求处理单元有足够快的运算能力。
例如采用512 512阵列像元图像量化为二值图像,一帧图像信息量为262144 Bit而按256级灰度时,一帧图像信息量为2000000Bit。
因此,实用化的机器视觉系统除尽可能选用专用高速处理单元外,还应根据不同应用需要选取,在识别处理精度、处理时间长短、像元灰度级等因素之间进行综合平衡,以达到高效、实用的目的。
机器视觉系统常用的摄像机一般为固态CCD或线阵摄像机,面阵分辨率可为300~ 700线或更高,线阵分辨率则可多达4048像元以至更高。
根据需求进行取舍配置。
机器视觉系统的精度取决于摄像机视场和所包含的像元数量,视场越小,每个像元代表的距离也越小,识别精度也越高。
标准CCD像元阵列为768 576和512 512二种。
另外,为满足某些需要较大视场较小分辨率的要求,可设计多路CCD将视图分割为一个个较小视场,又可提高分辨率。
机器视觉系统的核心是专用高速图像处理单元,如何把存入存贮单元大量离散的数字化信息与模板库信息进行比较处理,并快速得出结论是处理单元软、硬件面对的问题。
运算信息量大,意味着处理结果的准确率高,但如果运算时间较长,机器视觉便失去其存在的意义。
这种信息量与运算速度之间的矛盾已成为世界各国微处理器研制生产厂商必须面对的课题。
目前,已有多种视觉专用硬件处理器芯片、DSP芯片等等不断涌现并被广泛应用于计算机、通讯、娱乐等产品之中,进行高速图像计算、数据压缩,解压缩、贮存与传输。
除去硬件因素,选用适当的算法,可以提高处理运行效率,减少存贮容量、提高运算速度及准确度。
图像处理算法软件及技巧也成为高效机器视觉系统需要精益求精、探索不止的目的和不可缺少的重要组成部分。
电子显微系统作为机器视觉系统的一个分支,目前在设备中的应用也日趋广泛,在各种监控、检测、分析等场合代替传统显微镜,具有结构简单、配置方便等特点。
尤其在高分辨率、高放大倍率、自动变焦镜头、自动光圈、自动图像摄取、冻结、分析、测量、图像与图形叠加、图像与人机界面叠加、透明、图像放大缩小、变形、漫游等处理功能方面有极大的优势。
这些处理功能、显微镜是不可能达到的。
但也有显微镜与电子显微镜系统相兼容的配置,各取优势,相互补充,图2、图3为
两种基本配置。
图2 电子显
微系统最简配置
图3 一般配置
2 机器视觉系统在电子专用设备中的
应用
目前,机器视觉系统作为一个成熟的功
(下转第34页)
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1999年第4期 电子工业专用设备 第28卷
化时,测速机电压(正值)也跟着变化,经速度反馈电阻反馈到前置放大器5G23反相端,与给定信号(负值)合成后的输出信号也跟着变化,而且趋势与测速机电压变化趋势相反,从而抑制了电机转速变化,使系统稳定运行。
由以上分析可知,速度反馈的大小、系统放大倍数的选取,是确定系统是否稳定的关键。
因为SYL-50CYD-2 7机组与112SZX-03机组测速机电压不同,112SZX-03测速机(1000r/m in)电压是24V,而CYD-2 7测速机(1000r/min)电压是282 6V。
因此,电机改型后会产生参数不匹配、力矩不够大的矛盾,要解决这个矛盾,需将控制系统的速度反馈加深,同时将系统的放大倍数调大,就会取得理想的力矩效果。
具体做法是将调整积分时间电位器W1和调整比例放大系数电位器W2调到最大,并将速度反馈电阻R6改小。
但这时系统还不够稳定,再在功放管M J11032的基极b和发射极e之间并一个1 F/16V的独石电容,这个矛盾就得到解决。
2 显示线路设计
因为溧阳电机厂现生产的112SZX-03电 机的轴承只有一端伸出,无法安装编码器,原来的速度显示线路无法使用。
为此,我们设计了一套显示线路如图2所示,从测速机两端采取的测速机电压信号,经2k 电阻分压后送给10k 电位器,数显表的输入信号取自10k 电位器的动头和测速机负端(控制地)之间。
其中,数显表5V电源用原来区熔单晶炉显示线路的5V电源,数显表可用2V 量程的普通数显表即可。
到此,区熔单晶炉的电机改型设计及调试基本完成。
尽管区熔单晶炉电机改型后,较为理想的解决了力矩降低问题,但也存在不足: 高频磁场对数显表显示有影响(转速稳定不变时,数显表末位显示跳字); 区熔单晶炉技术要求下轴转速通常为5~10r/min112SZX -03长期运行在低速段,从节约能源及电机合理使用方面考虑,用北京微电机厂生产的稀土永磁式力矩电机作为下轴旋转系统的驱动电机,
是我们下一步工作的努力方向。
图3 速度显示线路图
(上接第21页)
能模块,已广泛应用在国外引进的电子专用设备之中。
如光刻设备、中测设备、划片设备、芯片检放设备、焊接设备等,完成监控、检测、识别、对准等功能,是名副其实的 机器眼睛 。
为满足设备下一步行为以及更加准确的定位提供先觉条件。
美国EG公司的中测台2000系列、3000系列、4000系列设备中均采用图像识别自动对准,就2001X而言,对准精度达到 1/2像素。
对准速度第一次匹配时间约6s,整个硅片对准时间约为16s,且具有高的灵活性、适应性和可靠性,完全满足了实用化需要。
承担的国家八 五攻关实用化专题项目TZ-109全自动中测台中,亦采用了该所科研人员自行研制的类似对准系统,并取得了良好的效果。
然而,机器视觉系统在我国仍属于低组合水平,单功能,低效率,低准确度。
虽然我们已在算法软件,光路系统,硬件结构等等方面取得了一定的经验,但要更上一层楼,上升到实用化水平,做成一个兼容性强、用途广、功效高的功能模块仍然有一定距离。
因此,必须加大力度,投入人力财力,集中力量攻关。
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