机器视觉基础知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+视觉自动上下料定位的应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用： 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值，来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案，使用两个相机及光源配合机械设备，达到每次检测双面8个产品，每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时，立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。
机器视觉系统中常用工业相机的分类 根据不同感光芯片划分 我们知道感光芯片是摄像机的核心部件，目前摄像机常用的感光芯片有CCD和CMOS 两种： １．CCD摄像机，CCD称为电荷耦合器件，CCD实际上只是一个把从图像半导体中出 来的电子有组织地储存起来的方法。 称为互补金属氧化物半导体，CMOS实际上只是将晶体管２．CMOS摄像机，CMOS“” 放在硅块上的技术，没有更多的含义。 表示互补金属氧化物半导体，但是不论CCD 表示电荷耦合器件而CMOS“” 尽管CCD“” 对于图像感应都没有用，真正感应的传感器称做图像半导体，CCD和CMOS 或者CMOS“” 传感器实际使用的都是同一种传感器图像半导体，图像半导体是一个P N结合半导体，能 “” 够转换光线的光子爆炸结合处成为成比例数量的电子。电子的数量被计算信号的电压，光线进入图像半导体得越多，电子产生的也越多，从传感器输出的电压也越高。 1 因为人眼能看到Lux照度（满月的夜晚）以下的目标，CCD传感器通常能看到的照度 传感器感光度的到倍，所以目前一般CCD摄像机的图像质范围在Lux，是CMOS310 0.1~3 量要优于CMOS摄像机。CMOS可以将光敏元件、放大器、A/D转换器、存储器、数字 信号处理器和计算机接口控制电路集成在一块硅片上，具有结构简单、处理功能多、速度快、耗电低、成本低等特点。CMOS摄像机存在成像质量差、像敏单元尺寸小、填充率低等问题，年后出现了有源像敏单元结构，不仅有光敏元件和像敏单元的寻址开关，而且还1989“” 有信号放大和处理等电路，提高了光电灵敏度、减小了噪声，扩大了动态范围，使得一些参数与CCD摄像机相近，而在功能、功耗、尺寸和价格方面要优于CCD，逐步得到广泛的应用。CMOS传感器可以做得非常大并有和CCD传感器同样的感光度，因此非常适用于特殊 应用。CMOS传感器不需要复杂的处理过程，直接将图像半导体产生的电子转变成电压信号，因此就非常快，这个优点使得CMOS传感器对于高帧摄像机非常有用，高帧速度能达 到到帧秒。 400100000/ 按输出图像信号格式划分 模拟摄像机 模拟摄像机所输出的信号形式为标准的模拟量视频信号，需要配专用的图像采集卡才能 转化为计算机可以处理的数字信息。模拟摄像机一般用于电视摄像和监控领域，具有通用性好、成本低的特点，但一般分辨率较低、采集速度慢，而且在图像传输中容易受到噪声干扰，导致图像质量下降，所以只能用于对图像质量要求不高的机器视觉系统。常用的摄像机输出信号格式有： 中国电视标准，行，场 PAL（黑白为CCIR），62550
机器视觉检测的基础知识~相机 容来源网络，由“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。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 × 484 ·像素直径…8.4 μm× 9.8μm 则受光部的大小为 ·横向768 × 8.4μm＝ 6.4512 mm ·纵向484 × 9.8μm＝ 4.7432 mm 四，CCD的大小。 ▼CCD感光元件的大小，一般分为采用英寸单位表示和采用APS-C大小等规格表示这2种方式。采用英寸表示时，该尺寸并不是拍摄的实际尺寸，而是相当于摄像管的对角长度。例如，1/2英寸的CCD表示「拥有相当于1/2英寸的摄像管的拍摄围」。为什么如此计算呢，这是由于当初制造CCD的目的就是用来代替电视机录像机的摄像管的。当时，由于想要继续使用镜头等光学用品的需求比较强烈，由此就诞生了这种奇怪的规格。主要的英寸规格的尺寸如下表所示。
机器视觉入门知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明： 当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒 瓶和持续的流程统计数据。
机器人视觉引导玩偶定位应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 视觉检测在电子元件的应用：
机器视觉系统的５个主要组成结构介绍 从机器视觉系统字面意思就可看出主要分为三部分：机器、视觉和系统。机器负责机械的运动和控制；视觉通过照明光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡等来实现；系统主要是指软件，也可理解为整套的机器视觉设备。下面我们重点说下机器视觉系统中的五大模块： 1.机器视觉光源（即照明光源） 照明光源作为机器视觉系统输入的重要部件，它的好坏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，要选择相应的视觉光源，以达到最佳效果。常见的光源有：LED环形光源、低角度光源、背光源、条形光源、同轴光源、冷光源、点光源、线型光源和平行光源等。 2.工业镜头 镜头在机器视觉系统中主要负责光束调制，并完成信号传递。镜头类型包括：标准、远心、广角、近摄和远摄等，选择依据一般是根据相机接口、拍摄物距、拍摄范围、CCD尺寸、畸变允许范围、放大率、焦距和光圈等。 3.工业相机 工业相机在机器视觉系统中最本质功能就是将光信号转变为电信号，与普通相机相比，它具有更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。按照不同标准可有多种分类：按输出信号方式，可分为模拟工业相机和数字工业相机；按芯片类型不同，可分CCD工业相机和CMOS工业相机，这种分类方式最为常见。 4.图像采集卡 图像采集卡虽然只是完整机器视觉系统的一个部件，但它同样非常重要，直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等。比较典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA 采集卡和GigE千兆网采集卡。这些采集卡中有的内置多路开关，可以连接多个摄像机，同时抓拍多路信息。 5.机器视觉软件
机器视觉检测系统的最经典结构一个典型的机器视觉系统主要包括五大块，分别是照明、镜头、相机、图像采集和视觉处理器。 下面，我们就来认识一下这五个结构的用途、特点与工作情况。 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。 照明系统可以将被测物特征最大化，并减少相应的背景中对比物的影响，使高速相机可以清晰地“看见”被测物。 高对比的图像可以降低系统难度并提高系统的稳定性；反之，低对比的图像会增加系统的处理时间并使加大系统的复杂度。 机器视觉应用的成功很大一部分取决于照明设置，一个合适的照明系统可以使整个视觉检测系统更具有效率和准确性。 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。
光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠 光灯。 可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。 另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。
照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。 其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。 前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。 结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。 频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 机器视觉照明要点有使用强光检测缺失的材料、使用合适的波长进行精确定位、使用非散射照明检测玻璃裂缝、使用扩散光检查透明包装、使用颜色来创建对比度等。 相机镜头由多个透镜、可变（亮度）光圈和对焦环组成。使用时由操作者观察相机显示屏来调整可变光圈和焦点，以确保图像的明亮程度及清晰度。 在选择镜头时需要考虑多个方面的因素如焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影像至目标的距离等。 在实际应用中“选择与视场相符的透镜”及“以大景深聚焦图像”是选择镜头时非常重要的两个方面。 机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和（或者）显示的机器设备上。
机器视觉 基于visual C++ 的数字图像处理
摘要 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。它通过图像摄取装置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获取信息。本文主要介绍的是数字图像处理中的一些简单应用，通过对图像进行滤波、增强、灰度变换、提取特征等处理来获取图像的信息，达到使图像更清晰或提取有用信息的目的。 关键字：机器视觉、灰度图处理、滤波、边缘提取、连通区域
目录 摘要 (2) 目录 (3) 1 概述 (4) 2技术路线 (4) 3实现方法 (5) 3.1灰度图转换 (5) 3.2 直方图均衡化 (6) 3.3均值滤波和中值滤波 (6) 3.4灰度变换 (7) 3.5拉普拉斯算子 (8) 4 轮廓提取 (9) 5 数米粒数目 (15) 6 存在的问题 ................................................................................................ 错误！未定义书签。 7 总结 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。 8 致谢 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。参考文献 . (17)
机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 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。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务 视觉检测：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。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 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。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变
机器视觉基础知识详解 随着工业 4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让 更多用户获取机器视觉的相关基础知识， 包括机器视觉技术是如何工作的、 它为什么是实现 流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量， 控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号, 传送给专用的 I 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。 光源 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、 高度自动化的特点， 可以实现很高的分辨率精度 与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触， 安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主 要区别有: C C D 相机 高題 T 作时闻 工仙『可肖限 不易信息■棗成 人;」和倉理或本不斬上升 不适合齡和措辭境 V 工件 可靠性
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+ 视觉 自动上下料定位的应用: 从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司 VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩 偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人， 机器人收到坐标后运动抓取产 品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时， VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面 玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面， 计算出玩偶中心点坐标，发 送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料， 大大减少人工成本， 大幅提高生产效 率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用: 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对 每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值， 来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的 Drag on Visi on 视觉系统方案，使用两个相机及光源配 合机械设备，达到每次检测双面 8个产品，每分钟检测大约 1500个。当出现产品不良时, 立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。 2把反面玩偶振成正面。 SB 3^ I i- I" 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘 2中，振动盘2作用是把玩偶
3D相机及其工业应用 无论是2D相机和3D相机，在工业应用中都有着不可或缺的作用。3D 相机与2D相机的最大区别在于，3D相机可以获取真实世界尺度下的3D信息，而2D相机只能获取像素尺度下的2D平面图像信息。通过3D相机得到的数据，我们可以还原出被测量物体的三维信息，进而用于后一步的处理，所以3D相机和3D视觉的应用将会越来越广泛。 3D相机 2D或者3D相机在实际应用中都涉及到机器视觉。机器视觉可以快速获取大量信息，并进行自动处理。在自动化生产过程中，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。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度,运用在一些危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合。此外，在大批量工业生产过程中，机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。 1、引导和定位 视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械人准确抓取。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。 2、外观检测 伴随着现代工业自动化的发展，机器视觉检测被广泛应用到各种各样的检查、测量和零件识别，这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。 3、物体分拣 在机器视觉应用环节中，物体分拣应用是建立在识别、检测之后的一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，结合机械臂的使用实现产品分拣。在过去的生产线上，是用人工的方法将物料安放到注塑机里，再进行下一步工序。而现在则是使用自动化设备分料，其中使用机器视觉系统进行产品图像抓取、图像分析，输出结果，再通过机器人，把对应的物料、放到固定的位置上，从而实现工业生产的智能化、现代化、自动化。 随着科技的发展和检测需求的提高，3D视觉越来越在机器视觉行业占有重要的地位。
工业相机在机器视觉系统中的地位和作用 一、什么是工业相机 工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。 二、工业相机在机器视觉系统中的地位和作用 功能：光信号转变成有序的电信号 三、工业相机的主要参数： 1. 分辨率(Resolution): 分辨率指的是每次采集图像的像素点数(Pixels)，通常用长*宽表示。我们常说多少万像素相机就是由分辨率计算得来的。比如分辨率1280pixel*1024pixel，1280*1024=1310720，就是130万像素的相机。分辨率在一定意义上决定了机器视觉系统能够达到的精度。 2. 像素深度(Pixel Depth):即每像素数据的位数，一般常用的是8Bit，对于数字相机机一般还会有10Bit、12Bit、14Bit等。 3. 最大帧率(Frame Rate)/行频(Line Rate):相机采集传输图像的速率，对于面阵相机一般为每秒采集的帧数(Frames/Sec.)，对于线阵相机为每秒采集的行数(Lines/Sec.)。 4. 曝光方式(Exposure)和快门速度(Shutter): 对于线阵相机都是逐行曝光的方式，可以选择固定行频和外触发同步的采集方式，曝光时间可以与行周期一致，也可以设定一个固定的时间;面阵相机有帧曝光、场曝光和滚动行曝光等几种常见方式，数字相机一般都提供外触发采图的功能。快门速度一般可到10微秒，高速相机还可以更快。 5. 像元尺寸(Pixel Size):像元大小和像元数(分辨率)共同决定了相机靶面的大小。数字相机像元尺寸为3μm~10μm，一般像元尺寸越小，制造难度越大，图像质量也越不容易提高
机器视觉工业相机选型指导 工业相机又俗称摄像机，相对传统的民用相机（摄像机）而言，它具有更高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等优势，是机器视觉系统的关键组件之一，选择性能良好的工业相机，对于机器视觉视觉系统的稳定性有着重要影响。 在选购合适的工业相机时，维视图像建议您从以下几方面着手选购： 第一、先明确需求，要先确定检测产品的精度要求，要确定相机要看的视野大小，要确定检测物体的速度，同时确定是动态检测还是静态检测。 第二、确定硬件类型，硬件的相关参数会影响其性能，因此在确定硬件类型前要先确定其相关参数，包括以下几点： 1、相面像素大小的确定 目前市面上的软件精度一般是没有误差的，也就是通常所说的亚像素，但虽软件没有误差，但硬件的误差是不可避免的，所以现在市场上的机器视觉系统一般都保证在误差为一个像素，所以要通过如下计算公式： 例如：假设视野为10mm，精度要求为0.02mm,那么相机的像素=10÷0.02=500像素，那就只需要30万（640*480）像素的相机就可以了 2．相机传输方式的确定，针对目前市面上的相机传输方式及其应用的优缺点如下所述：1）模拟相机（PCI采集卡），对速度要求不高可选择。其优点：稳定，性价比高；缺点：帧率低，一般只能达到25帧—30帧； 2）USB接口相机，系统只用到单个相机的可先择，要求高速的时候可先择。优点：不需要占PCI插槽，帧频高，性价比高；缺点：占系统CPU； 3）1394接口相机，系统用到多个相机的时候可先择，要求高速的时候可先择。优点：不占系统CPU，帧频高；缺点：占PCI插槽，价格昂贵。 3．相机的触发方式的选择
1）连续采集模式：对静态检测可选择，产品连续运动不能给触发信号的可选择； 2）软件触发模式：对动态检测可选择，产品连续运动能给触发信号的可选择； 3）硬件触发模式：对高速动态检测可选择，产品连续高速运动能给触发信号的可选择。 工业相机的类别也是多样的，根据不同行业的应用，用户均可选购最适合自己的产品。而工业相机也凭借其强大的技术优势及绝佳的性能，在各大领域都可看到他的身影，助力行业稳步发展。 本文摘自：维视数字图像技术资料部分内容 原文地址：https://www.doczj.com/doc/c4111749.html,/service/service.html，欢迎转载和订阅最新的远心镜头内部技术资料！
—工业数字相机篇 机器视觉系统 主讲人：张勇 中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技术分公司 工业摄像机分类 按输出图像信号格式划分n 模拟摄像机 ?PAL （黑白为CCIR ）?NTSC （黑白为EIA ） n 数字摄像机 ?IEEE1394?USB2.0?Camera Link ?GigE 工业摄像机分类按像素排列方式划分 n 面阵摄像机 ?黑白摄像机 ?Bayer 彩色相机 ? 3CCD 彩色相机（分光棱镜） n 线阵摄像机 ?黑白摄像机 ?3Line 彩色摄像机 ? 3CCD 彩色摄像机（分光棱镜） 工业摄像机靶面尺寸和分辨率 靶面尺寸 1’ 2/3’ 1/1.8’ 1/2’ 1/3’ 1/4’ 宽x 高(m m )12.8x 9.68.8x 6.67.18x 5.326.4x 4.84.8x 3.63.6x 2.7 V G A S V G A X G A S X G A U X G A 分辨率 659x 494 782x 582 1034x 779 1392x 10401628x 1236 工业摄像机芯片分类 按芯片类型划分： ?C C D 摄像机?C MO S 摄像机 C C D S e n s o r —全帧转移 Output (Amplifier) Serial readout register ?优点：填充因子(f i l l f a c t o r )可以达到非常高，甚至达到100%。这样S e n s o r 灵敏度非常大。?缺点：由于传输和读出使用的时钟相同，因此S e n s o r 上面的部分曝光时间比下面的长，这会造成S m e a r 现象。为了解决这个问题，必须使用机械快门或闪光灯。
《机器视觉入门及应用》 硬件篇 1）相机 按芯片类型：CCD相机、CMOS相机 按扫描方式：隔行扫描相机、逐行扫描相机 按传感器结构特性：线阵相机、面阵相机 1.相机基本参数 ●分辨率：相机每次采集图像的像素点（Pixels），对于数字相机一是直接与光 电传感器的像元数对应的，对于模拟相机则是取决于视屏制式，PAL制为768*576，NTSC制为640*480； ●像素深度：即每个像素数据的位数，一般常用的是8Bit，对于数字工业相机 一般还有10Bit、12Bit等； ●像元尺寸（pixel Size)：像元大小和像元数（分辨率）共同决定了相机机靶面 的大小。目前数字相机像元尺寸一般为3um--10um； ●帧率：相机采集传输图像的速率，对于面阵相机一般为每秒采集的帧数 （Frames/Sec）对于线阵相机为每秒采集的行数（Hz） https://www.doczj.com/doc/c4111749.html,D相机 CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其他器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换成电荷包，而后在脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。 典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。CCD作为一种功能器件，与真空管相比具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。 3.SMOS相机 CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制集成在一块芯片上。 CMOS相机具有局部像素的编程随机访问的优点，目前，CMOS相机以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围特点在高分辨率和高速场合得到了广泛应用。 4.工业相机与普通相机的区别 A. 工业相机性能可靠易于安装，相机结构紧凑结实不易损坏，连续工作时间长，可以在较差的环境下使用，普通相机是做不到这些的，例如：让普通相机连续工作一天或几天肯定会受不了的；
作为机器视觉的研究者与项目开发者，最近有人问我如果想要涉水这个领域，该如何下水，总是担心自己被“淹死”在这个领域，又担心自己不试试水不甘心。回顾了一下一年来自己差点被“淹死”的经历，总结了一下计算机视觉入门应该掌握的图像处理方面的知识点。顺便给大家一个鼓励，小编意外涉水这个领域，在这之前，小编极讨厌编程，打心底里认为“图像处理”纯属“陶冶情操”的玩意儿，一个不幸的经历，小编深陷其中不能自拔，在痛苦中挣扎，挣扎过后，硬着头皮算是有了一小点点进步。所以如果你感觉痛苦，或许就对了，那就在痛苦中前进吧。在此送大家一句话“专业的人做专业的事”，为什么呢？一定要明白自己想做什么，是研究算法，还是乐意编程实现算法，还是只是想做应用。这三个意图是不同的，要知道自己想要什么。比如：如果是做应用的，就不要过度在于算法的深层原理，你会用就好了。否则你会一篇混乱把自己搞的一团糟，先把算法用起来能为我们做事情，然后心有余力再去研究为什么。下面做了一个小小的梳理，跟大家分享一下，以助快速脱离痛苦。 数学基础知识 1、矩阵的四则运算及其物理意义 2、逻辑运算 3、旋转矩阵与旋转向量 4、SVD分解 5、卷积的定义及运算 图像格式的基础 1、图像的存储方式及图像格式 2、图像的读取与现实 3、图像存储 4、图像像素与图像 图像像素运算 1、四则运算 2、逻辑运算 3、像素提取 4、通道分离与混合 5、像素的意义与对比度 图像几何运算 1、图像放缩 2、图像旋转 3、仿射变换
4、透视变换 5、翻转变换 6、图像错切 图像直方图 1、像素的均值与方差 2、直方图统计 3、像素内方差 4、插值算法 色彩空间 1、RGB 2、HSL 3、YUV 4、图像灰度化（多种方法） 5、色彩空间转换 6、图像饱和度 7、主色彩分析 图像滤波 1、均值滤波 2、中值滤波 3、高斯滤波 4、双边滤波 5、椒盐噪声 6、高斯噪声 7、低通滤波 8、高通滤波 9、图像锐化 图像形态学处理 1、腐蚀 2、膨胀 3、开闭操作 4、形态学梯度 5、顶帽 6、黑帽 7、分水岭 8、内梯度与外梯度
目录1 机器视觉基础知识 1.1 机器视觉概述 1.2 相机（camera） 1.3 镜头（lens） 1.4 图像采集卡（frame grabber） 1.5 光源（illumination） 1.6 视觉开发软件(vision SDK) 1.7 智能相机（smart camera） 2典型案例 3.1 定位&引导（Locate & Guide ） 3.2几何尺寸测量（Gauging） 3.3 缺陷检测（Flaw Inspection） 3.4 光学字符检测/识别（OCV/OCR）
1.1机器视觉的概念 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品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。 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。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。 半导体行业是最先利用机器视觉技术进行检测的行业，其他行业也随之而来。作为生产机械的OEM的设计工程师，最基本的问题就是：“我是要检测这个部件还是整个这个产品”。检测可以得到高质量的产品，但是也会有这样的事实存在：检测成本或者产品质量要求并不需要这样的检测。比如说牙签，假设在一个装有500个牙签的盒子里有一两个不合格，大多数人都不会怎么担心。但是对于很多产品，假如前面的盒子里装的不是牙签，而是针头，试想不合格品可能会带来什么样的后果，所以产品功能性的检测都是不可缺少的，即使只是外观检测，要证明内在的品质也必须要做到无缺陷。因此，为了达到这个目的，许多OEM将机器视觉应用到他们将要卖给用户的系统中。机器视觉能够为整个系统增值，表现在三个方面：提高生产效率，提高制造过程的精确性，减少成本。 那么，对于一个设计工程师来说，怎么样才能知道机器视觉是否适合他的系统呢？尽管最早的最基本的机器视觉系统在20世纪70年代引入，工业就将其视为主流应用。这就导致设计工程师要考虑它是否合适他们的应用，同时要考虑利用机器视觉检测的成本与其所能带来的利润。 高复杂度产品行业，比如说半导体行业和电子行业，由于它们的复杂性和小型化，从传统上推动着机器视觉市场的发展。但是如今，所有产业，包括自动化、制药、造纸等等都依靠机器视觉系统检测产品以提高产品质量。工业专家们预言：在未来的20年
机器视觉系统中相机的分类 工业相机作为机器视觉系统中的核心部件，对于机器视觉系统的重要性是不言而喻的。按照分类的不同，相机又分为很多种。下面我们来总结一下。 1按芯片技术分类：CCD相机vs CMOS相机 芯片主要差异在于将光转换为电信号的方式。对于CCD传感器，光照射到像元上，像元产生电荷，电荷通过少量的输出电极传输并转化为电流、缓冲、信号输出。对于CMOS 传感器，每个像元自己完成电荷到电压的转换，同时产生数字信号。 2按靶面类型分类：面阵相机vs 线阵相机 相机不仅可以根据传感器技术进行区分，还可以根据传感器架构进行区分。有两种主要的传感器架构：面扫描和线扫描。面扫描相机通常用于输出直接在监视器上显示的场合。线扫描相机用于连续运动物体成像或需要连续的高分辨率成像的场合。线扫描相机的一个自然的应用是静止画面（Web Inspection）中要对连续产品进行成像，比如纺织、纸张、玻璃、钢板等。同时，线扫描相机同样适用于电子行业的非静止画面检测。像德国Kappa相机根据它CCD的规格也会有线阵、面阵之分。 3 按输出模式分类：模拟相机vs 数字相机 根据相机数据输出模式的不同分为模拟相机和数字相机，模拟相机输出模拟信号，数字相机输出数字信号。模拟相机和数字相机还可以进一步细分，比如德国Kappa相机按数据接口又包括：USB 2.0接口、EE 1394 a / Fire Wire、Camera Link 接口、千兆以太网接口。模拟相机分为逐行扫描和隔行扫描两种，隔行扫描相机又包含EIA、NTSC、CCIR、PAL 等标准制式。有关接口技术的详细介绍请参考采集卡及采集技术部分。 4 彩色相机vs 黑白相机 黑白相机直接将光强信号转换成图像灰度值，生成的是灰度图像；彩色相机能获得景物中红、绿、蓝三个分量的光信号，输出彩色图像。彩色相机能够提供比黑白相机更多的图像信息。彩色相机的实现方法主要有两种，棱镜分光法和Bayer滤波法。棱镜分光彩色相机，利用光学透镜将入射光线的R、G、B分量分离，在三片传感器上分别将三种颜色的光信号转换成电信号（如下图所示），最后对输出的数字信号进行合成，得到彩色图像。比如，德国Kappa相机传感器的不同也会分为单色或者是彩色相机。这得根据所做的项目进行选择。
[Labview经验]机器视觉系列——Vision 基础知识上集 第1章节（上） 1.1 机器视觉简介与硬体介绍 1.1.1 前言 对于首次接触「机器视觉」的朋友来说，对这个名词肯定有点陌生，所以我们先来简单介绍一下这个专有名词。 「机器视觉」是泛指搭载视觉影像系统的检测设备，影像系统主要是由相机、镜头与光源等光学仪器所建构而成的。利用这些检测器材广泛地投入各种应用，如产品的瑕疵检测（Inspection）、辨识产品外观（Recognition）与量测产品尺寸（Measurement），而视觉对位（Alignment）与自动化做结合，搭配运动控制或机械手臂，可进行物料的定位与校正，完成手眼协调的视觉伺服系统（Visual Servo System）。 图1.1 - 搭载相机的机器手臂所构成的视觉伺服系统架构 机器视觉一直以来都受到相关产业的重视，这边列出几项机械视觉的特色： ?安全性高 ??具备高解析度 ??拥有全检能力 ?资料重现性好 ?可降低人工成本 ?可搭配高速运动控制 ?可配合运动控制系统进行回馈控制（智慧型自动化） 目前使用机器视觉的领域非常广泛，与它相关的热门产业包括半
导体、光电、机密工业与製造业等，主要的应用是将这些技术导入产品检测与自动化生产，目的就是为了提升产能、增加良率与减少人员配置。 接着，我们来简单的了解一些与机器视觉相关的专有名词： 影像系统（Image System） 构成机器视觉最基本架构就是包含相机与镜头的影像系统，最重要的五个基本参数必须先弄清楚： 图1.2 - 影像系统的示意图 1. 感光元件大小（Sensor Size）：相机内部感光元件的尺寸 2. 工作距离（Working Distance）：相机镜头前缘到物体表面的距离 3. 景深（Depth of Field）：能维持影像距焦清晰的有效距离 4. 视野範围（Field of View）：相机所能撷取到物体的实际範围 5. 解析度（Resolution）：指的是相机拍摄物体可辨识的最小尺寸，解析度越高，检测精度也较好，表 示能从影像中获取有用的资讯越多 光圈（F） 用来表示所控制的光源进入镜头的总量，类似人类的瞳孔，光圈越大，表示能进入的光越多，反之越少。镜头上都会标示最大光圈值，如标示值为「1:1.8」，表示该镜头的最大光圈值为「1.8」，而数字越小，代表大光圈，反之越小。 图1.3 - 不同F值所代表的光圈大小
四个相机机器视觉做3d匹配相关例程学习 Index:.../Applications/Robot-Vision/locate_pipe_joints_stereo.hdev part1读取多视点立体设置的参数 创建多视点立体模型，对其进行初始化，并清除摄像机设置，不再是必需的 create_stereo_model (CameraSetupModelID, 'surface_pairwise', [], [], StereoModelID) clear_camera_setup_model (CameraSetupModelID) * -> Subsampling X, Y, Z set_stereo_model_param (StereoModelID, 'sub_sampling_step', 3) * -> Interpolation aliasing by binocular image rectification set_stereo_model_param (StereoModelID, 'rectif_interpolation', 'bilinear') set_stereo_model_param (StereoModelID, 'rectif_sub_sampling', 1.2) * -> Binocular disparity parameters 创建模型后参数设置，这个例程具体没看，但我觉得机器视觉比较有用，可惜身边没有任何硬件可以让我尝试。 part2就是创建一个pipe的表面模型 * Part 2: Create a surface model of the pipe fittings to be matched * ***** read_object_model_3d ('pipe_joint', 'm', [], [], PipeJointOM3DID, Status) create_surface_model (PipeJointOM3DID, 0.03, [], [], PipeJointSMID)
智能相机在机器视觉中的应用 1 引言 典型机器视觉系统是一种就是基于个人计算机(PC)的视觉系统，一般由光源、CCD或CMOS相机、图像采集卡、图像处理软件以及一台PC机构成。其中，图像的采集功能由CCD/CMOS相机及图像采集卡完成;图像的处理则是在图像采集/处理卡的支持下，由处理软件在PC机中完成。基于PC的机器视觉系统尺寸庞大、结构复杂，其应用系统的开发周期长，成本较高。目前，一种新型的智能相机的出现，向传统的基于PC的机器视觉系统提出了挑战。 2 什么是智能相机(Smart Camera)？ 智能相机(Smart Camera)并不是一台简单的相机，而是一种高度集成化的微小型机器视觉系统。它将图像的采集、处理与通信功能集成于单一相机内，从而提供了具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。同时，由于应用了最新的DSP、FPGA及大容量存储技术，其智能化程度不断提高，可满足多种机器视觉的应用需求。 智能相机一般由图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件、网络通信装置等构成，如附图所示，各部分的功能如下: (1) 图像采集单元 在智能相机中，图像采集单元相当于普通意义上的CCD/CMOS相机和图像采集卡。它将光学图像转换为模拟/数字图像，并输出至图像处理单元。 (2) 图像处理单元 图像处理单元类似于图像采集/处理卡。它可对图像采集单元的图像数据进行实时的存储，并在图像处理软件的支持下进行图像处理。 (3) 图像处理软件 图像处理软件主要在图像处理单元硬件环境的支持下，完成图像处理功能。如几何边缘的提取、Blob、灰度直方图、OCV/OVR、简单的定位和搜索等。在智能相机中，以上算法都封装成固定的模块，用户可直接应用而无需编程。 (4) 网络通信装置 网络通信装置的智能相机的重要组成部分，主要完成控制信息、图像数据的通信任务。智能相机一般均内置以太网通信装置，并支持多种标准网络和总线协议，从而使多台智能相机构成更大的机器视觉系统。