视觉传感器基础

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欧姆龙视觉传感器教材-FZ基础篇_图文

欧姆龙视觉传感器教材-FZ基础篇_图文.ppt
目录
１．控制器选定２．相机选定３．镜头选定４．光源选定５．视觉检测项目６．图像处理基本概念
１3．字符读取１4．位置偏移补偿１5．计算公式１6．并口Ｉ／Ｏ１7．相机校准１8. 程序编写练习
７．项目流程
８．前处理过滤
9．颜色面积／标签／高功能标签
8．前处理过滤色斑消除
通过将选定的2色转换成相同颜色，消除工件的色斑或者条纹。
条纹消除 +
消除工件的纵向条纹，横向条纹，格子条纹背景。
圆展开
圆周・圆弧中的图像展开成长方形的图形。就可检测圆周上的字符或者图形。
9.面积中心
抽取测量对象的颜色测量总面积。也可测量工件的重心。最多可选择8种不同的颜色。颜色选择通过颜色／饱和度／亮度来指定。
（5）判定或数据输出：
8．ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ处理过滤
测量前处理
为了便于测量相机拍摄的图像，对图像进行加工过滤
背景消除
通过抽取指定区域内的像素，去除测量不需要的背景同事，提高图像对比度的过滤手段
彩色过滤
将彩色图像转换为突出特定颜色的黑白图像的过滤手段
颜色抽取
从彩色图像中抽取指定颜色，转换成彩色图像或者2值图像的过滤手段
抽取蓝色部分
面积降序／升序Ｘ坐标升序／降序Ｙ坐标升序／降序椭圆近似长径升序／降序椭圆近似短径升序／降序
根据分类方法抽取的标签会分配编号。指定需要测量的标签编号，测量目标工件。
「蓝色」选择案例
「橙色」指定案例
标签条件
面积降序／升序Ｘ坐标升序／降序Ｙ坐标升序／降序椭圆近似长径升序／降序椭圆近似短径升序／降序

传感器基础知识培训 ppt课件

ppt课件
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大距离接近IM-L系列
IM-L系列接近开关检测距离是常规产品的一倍，使用更方便，是高端客户的至爱。产品适用电压范围宽，浪涌、过流、反接等保护功能齐全。
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18
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19
光电传感器
• 在各类开关中，有一种对接近它物件有“感知”能力的元件— 位移传感器。利用位移传感器对接近物体的敏感特性达到控制开关通或断的目的，这就是接近开关。
接近传感器
• 电感式接近开关 • 电容式接近开关 • 霍尔式接近开关 • 舌簧式接近开关
光学传感器
• 对射式光电开关 • 漫反射式光电开关 • 反馈反射式光电开关 • 定距离式光电开关 • 色标传感器 • 光钎传感器 • 光幕传感器
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其他传感器
• 超声波传感器 • 温湿度传感器 • 倾斜传感器 • 加速度传感器 • 气体传感器 • PH传感器 • ......
请
单
击
滑
传感器
块
接电源-
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41
三线 PNP常开输出
特点：相对于两线工作更稳定可靠。
接电源+
客户负载输出电平01
请
单
击
滑
传感器
块
接电源-
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42
三线 PNP常闭输出
特点：相对于两线工作更稳定可靠。
接电源+
客户负载输出电平10
请
单
击
滑
传感器
块
接电源-
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43
• 若被测物体为导磁材料或者为了区别和它在一同运动的物体而把磁钢埋在被测物体内时，应选用霍尔接近开关。
• 若是用在气动、液动、汽缸等设备上时，当然是选用舌簧接近开关。

视觉传感器几大技术要点：技术分类、技术实现和应用、选择技巧

视觉传感器几大技术要点：技术分类、技术实现和应用、选择技巧视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指：通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。

什么是视觉传感器？
视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源，主要由一个或者两个图形传感器组成，有时还要配以光投射器及其他辅助设备。

视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。

图像传感器可以使用激光扫描器、线阵和面阵CCD摄像机或者TV摄像机，也可以是最新出现的数字摄像机等。

视觉传感技术分类1、3D视觉传感技术3D视觉传感器具有广泛的用途，比如多媒体手机、网络摄像、数码相机、机器人视觉导航、汽车安全系统、生物医学像素分析、人机界面、虚拟现实、监控、工业检测、无线远距离传感、显微镜技术、天文观察、海洋自主导航、科学仪器等等。

这些不同的应用均是基于3D视觉图像传感器技术。

特别是3D影像技术在工业控制、汽车自主导航中具有急迫的应用。

2、智能视觉传感技术智能视觉传感技术下的智能视觉传感器也称智能相机，是近年来机器视觉领域发展最快的一项新技术。

智能相机是一个兼具图像采集、图像处理和信息传递功能的小型机器视觉系统，是一种嵌入式计算机视觉系统。

它将图像传感器、数字处理器、通讯模块和其他外设集成到一个单一的相机内，由于这种一体化的设计，可降低系统的复杂度，并提高可靠性。

同时系统尺寸大大缩小，拓宽了视觉技术的应用领域。

智能视觉传感器的易学、易用、易维护、安装方便，可在短期内构建起可靠而有效的视觉检测系统等优点使得这项技术得到飞速的发展。

视觉传感器的原理

视觉传感器的原理
视觉传感器通过感知光的能量和信息实现对环境的观测和分析。

其工作原理可简要描述如下：
1. 光的接收：视觉传感器通常由一种或多种光敏元件组成，其中最常见的是光电二极管（Photodiode）或光敏电阻（Photoresistor）。

这些光敏元件能够将光能转化为电信号。

2. 光的输入：视觉传感器通过透镜（Lens）或光纤（Optical fiber）等光传输介质接收光线，并将光线引导到光敏元件表面。

3. 光的转换：当光线照射到光敏元件表面时，光子的能量会被转化为电荷或电阻的变化。

不同类型的光敏元件对光的转换方式略有不同，而这些变化则成为进行测量和分析的基础。

4. 信号增强与处理：视觉传感器接收到的电信号可能较为微弱，因此需要经过放大和滤波等处理过程来增加信号的强度和准确性。

5. 数据输出：经过信号处理后，视觉传感器将转换后的电信号转化为数字信号，并将其输出给相关设备或系统，实现对环境的视觉感知和控制。

总之，视觉传感器的工作原理基于光的感知和转换，通过光敏元件的电信号输出实现对环境的观测和分析。

视觉传感器

视觉传感器机器人视觉一般指与之配合操作的工业视觉系统，把视觉系统引入机器人以后，可以大大地扩大机器人的使用性能，帮助机器人在完成指定任务的过程中，具有更大的适应性，机器人视觉除要求价格经济外，还具有对目标有好的辨别能力、实时性、可靠性、通用性等方面的要求，近年来对机器人视觉的研究成为国内外机器人领域的研究热点之一，也陆续地提出许多不同提高视觉系统性能的方案。

视觉传感器是视觉系统的核心，是提取环境特征最多的信息源。

它既要容纳进行轮廓测量的各种光学、机械、电子、敏感器等各方面的元器件，又要体积小、重量轻。

视觉传感器包括激光器、扫描电动机及扫描机构、角度传感器、线性CCD敏感器及其驱动板和各种光学组件。

（一）视觉传感器的发展历程和相关概念视觉传感器是50年代后期出现，发展十分迅速，是机器人中最重要的传感器之一。

机器人视觉从60年代开始首先处理积木世界，后来发展到处理桌子、椅子、台灯等室内景物，进而处理室外的现实世界。

70年代后，有些实用性的视觉系统出现了，如应用于集成电路生产、精密电子产品装配、饮料罐装箱场合的检验、定位等。

另外，随着这门学科的发展，一些先进的思想在人工智能、心理学、计算机图形学、图形处理等领域产生出来。

机器人视觉的作用是从三维环境图像中获得所需的信息并构造出观察对象的明确而有意义的描述，视觉包括三个过程：图像获取、图像处理和图像理解。

图像获取通过视觉传感器将三维环境图像转换为电信号；图像处理是指图像到图像的一种变换，如特征提取；图像理解则在处理的基础上给出环境描述。

视觉传感器的核心器件是摄像管或CCD，摄像管是早期产品。

OzD是后发展起来的。

目前的CCD已能做到自动聚焦。

（二）视觉传感器的实现方式视觉传感器是非接触型的。

它是电视摄像机等技术的综合，是机器人众多传感器中最稳定的传感器。

机器人的视觉传感器有下述三种测量方式：(1)直接处理电视摄像机所摄取的深浅图像亮度6分图像的深浅图像处理方式。

视觉传感技术的应用及工作原理

视觉传感技术的应用及工作原理视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量(面积、重心、长度、位置等)，并输出数据和判断结果的传感器。

视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源，主要由一个或者两个图形传感器组成，有时还要配以光投射器及其他辅助设备。

视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。

视觉传感的工作原理视觉源于生物界获取外部环境信息的一种方式，是自然界生物获取信息的最有效手段，是生物智能的核心组成之一。

人类80%的信息都是依靠视觉获取的，基于这一启发研究人员开始为机械安装“眼睛”使得机器跟人类一样通过“看”获取外界信息，由此诞生了一门新兴学科——计算机视觉，人们通过对生物视觉系统的研究从而模仿制作机器视觉系统，尽管与人类视觉系统相差很大，但是这对传感器技术而言是突破性的进步。

视觉传感器技术的实质就是图像处理技术，通过截取物体表面的信号绘制成图像从而呈现在研究人员的面前。

视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。

图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。

在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。

例如，若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八颗螺栓的机器部件，则传感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件，或者螺栓未对准的部件。

此外，无论该机器部件位于视场中的哪个位置，无论该部件是否在360 度范围内旋转，视觉传感器都能做出判断视觉传感技术的出现解决了其他传感器因场地大小限制或检测设备庞大而无法操作的问题，由此广受工业制造界的欢迎。

视觉传感技术包括3D视觉传感技术，3D视觉传感器具有广泛的用途，比如多媒体手机、网络摄像、数码相机、机器人视觉导航、汽车安全系统、生物医学像素分析、人机界面、虚拟现实、监控、工业检测、无线远距离传感、显微镜技术、天文观察、海洋自主导航、。

专题11视觉传感器ppt课件

Байду номын сангаас
图像采集与处理
图像采集
通过光学镜头和图像传感器将目标物体转换为图像信号的过程，包括光学成像、光电转换和数字化处理三个步骤。
图像处理
图像压缩
通过去除图像中的冗余信息来减少图像存储或传输所需的数据量，同时保持图像质量的过程。
对采集到的图像进行预处理、增强、变换等操作，以改善图像质量、突出目标特征或提取有用信息的过程。
镜头选择与调整技巧
焦距
焦距越长，视角越窄，景深越浅。需根据拍摄距离和范围选择合适的
焦距。
光圈
光圈越大，进光量越多，景深越浅。需根据光线条件和拍摄需求进行
调整。
对焦方式
自动对焦和手动对焦各有优缺点，需根据实际
情况进行选择。
防抖技术
对于需要移动拍摄的场合，可选择具有防抖技术的镜头以减少图像抖
专题11视觉传感器 ppt课件
REPORTING
• 视觉传感器概述 • 视觉传感器技术基础 • 视觉传感器硬件设备 • 视觉传感器软件算法 • 视觉传感器在机器人领域的应用 • 视觉传感器在工业检测中的应用 • 视觉传感器技术挑战与发展趋势
目录
PART 01
视觉传感器概述
REPORTING
定义与分类
定义
视觉传感器是一种利用光学原理和技术，将光信号转换为电信号，进而实现对物体形状、大小、位置、颜色等特征进行识别和测量的装置。
分类
根据工作原理和应用领域不同，视觉传感器可分为光电式、激光式、红外式、超声波式等多种类型。
工作原理及特点
工作原理
视觉传感器通过接收物体反射或发射的光信号，将其转换为电信号进行处理和解析，从而获取物体的相关信息。

传感器技术基础

灵敏度
灵敏度是指传感器或检测系统在稳态下输出量变化和引起此变化的输入量变化的比值。它是输入与输出特性曲线的斜率，如下图所示，可表示为：非线性传感器的灵敏度是一个随工作点而变的变量，其灵敏度表达式为：一般希望灵敏度s在整个测量范围内保持为常数。这样，可得均匀刻度的标尺，使读数方便，也便于分析和处理测量结果。
绪论一、传感器的地位和作用
例1 人与机器的机能对应关系
定性
人通过感官感觉外界对象的刺激，通过大脑对感受的信息进行判断、处理，肢体作出相应的反映。
定量传感器相当于人的感官，称“电五官”，外界信息由它提取，并转换为系统易于处理的电信号，微机对电信号进行处理，发出控制信号给执行器，执行器对外界对象进行控制。
传感器组成框图
敏感元件：能直接感受或响应被测量的元件，比如应变式压力传感器中的弹性膜片，就是敏感元件转换元件：能将敏感元件感受或响应的被测量转换成适于传输或测量的电信号部分
测量转换电路：由于传感器输出信号一般都很微弱，需要有测量转换电路，进行放大、运算调制等，使输出的电信号变换为便于处理、显示、记录和控制的可用电信号。辅助电源电路：为传感器提供工作电源。随着半导体器件与集成技术在传感器中的应用，传感器的测量转换电路与敏感元件一起集成在同一芯片上，安装在传感器的壳体里。应该指出的是，并不是所有的传感器必须包括敏感元件和转换元件。如果敏感元件直接输出的是电量，它就同时兼为转换元件；如果转换元件能直接感受被测量而输出与之成一定关系的电量，此时传感器就无敏感元件。例如压电晶体、热电偶、热敏电阻及光电器件等。
传感器的动态特性
动态特性是指传感器对随时间变化的输入量的响应特性。动态特性是指传感器在动态的输入信号情况下，要求传感器不仅能精确地测量信号的幅值大小，而且能测量出信号变化的过程。这就要求传感器能迅速准确地响应和再现被测信号的变化。动态特性反映传感器随时间变化的响应特性,动态特性好的传感器，其输出量随时间变化的曲线与被测量随时间变化的曲线相近。实际中一般传感器产品只给出响应时间。传感器的动特性取决于什么因素？ a.首先取决于传感器本身 b.其次动特性与被测量的变化形式有关

视觉传感器的基本工作原理

视觉传感器的基本工作原理视觉传感器是一种常见的传感器类型，它能够采集物体表面的图像，然后将图像转化为数字信号，从而实现对目标物体的感知与识别。

本文将从原理方面探讨视觉传感器的工作原理。

一、成像原理视觉传感器的第一步就是采集物体的图像，这个过程称为成像原理。

视觉传感器内部包含一个透镜组（Lens），透镜组能够将入射的光线聚焦在成像面上形成一个清晰的图像。

这取决于透镜的等径设计，并在一定范围内对从物体表面反射回来的光线进行聚焦。

进一步地，图像传感器会从成像面上采集光线，将其转化为数字信号。

二、图像传感器图像传感器是视觉传感器中最核心的部件，它是由薄膜晶体管（Thin Film Transistor）和光电二极管（Photodiode）两部分构成，分别用于感知光的亮度和颜色，以及控制光电二极管工作。

当感光元件接收到入射光的时候，会激发光电效应，导致光电二极管的正负极之间产生电荷，电荷的大小取决于光线的强度。

在现代数码相机中，一般采用CMOS图像传感器。

相比于CCD图像传感器，CMOS传感器在功耗、大小以及图像质量方面有明显的优势。

CMOS图像传感器由许多个单位像素组成，不同的像素大小和排列方式会影响图像的分辨率和视角。

通常的图像传感器大小为1/2英寸~1英寸之间。

三、数字信号转化图像传感器生成的光电信号是模拟信号，需要经过模拟数字转换 (A/D) 转化器进行转换，转化成计算机能够读取的数字信号。

数字信号会随着图像的周期性采集，然后通过处理器传输到计算机或者其他嵌入式设备中进行图像处理、处理、分析和管理。

四、应用领域视觉传感器广泛应用于智能交通、智能安防、军事航空、医学检测等众多领域。

它能够通过采集图像，将图像转化为数字信号并储存，然后进行深度学习训练，从而实现对目标物体的感知、跟踪和识别，大大提高了智能化系统的效率和准确率。

总之，视觉传感器正逐步成为人们生活中越来越重要的组成部分。

在理解其工作原理的基础上，我们可以更好地应用它们在多个领域中，让它们为我们的日常生活和工作带来更多的便利和效率。

项目二知识准备1：认识视觉传感器(课件)

车载视觉传感器
车载摄像头的结构
如果要追根溯源的话，图像传感器的历史可以一直追溯到“小孔成像”现象：在一个明亮的物体与屏幕间放一块挡板，挡板上开一个小孔，在屏幕上会形成物体的一个倒立的实像。小孔成像现象的发现是早期光学研究中揭示光的直线传播性的最重要的证据之一，也是后世照相、幻灯等技术诞生的物理基础。
智能汽车传感器应用技术
认识视觉传感器
一、课程导入
认识视觉传感器
课程导入
视觉传感器的概念
车载视觉传感器
车载摄像头的结构
视觉传感器目前作为汽车基础的感知器件得到广泛应用：单车基本标配4~6颗摄像头，而新能源汽车及智能网联汽车则动辄10个以上。可以预见，未来智能网联汽车自动驾驶技术发展到L4 阶段及以后，视觉传感器还将发挥重要角色，在数量上只增不减。
二、视觉传感器发展历史
认识视觉传感器
课程导入
视觉传感器发展历史
车载视觉传感器
车载摄像头的结构
根据小孔成像现象形成的影像是无法被固定下来的，而且“照相暗箱”也不是什么“传感器”，直到人们发明了感光材料。 1826年前后，法国人涅普斯在一块铅锡合金板上涂上白蜡和沥青的混合物，制成了一块感光金属板，并把它放进照相机内，在自家的阁楼上对着窗外曝光了8个小时，然后用薰衣草油把没有曝光硬化的白色沥青混合物洗掉，露出金属板的深黑色，得到了窗外景物的正像：左侧是鸽子笼，中间是仓库屋顶，右侧是另一座房子的一角。由于长时间曝光，两侧都留下了阳光照射的痕迹，这就是被认定为世界上的第一幅照片《窗外》，如下图所示，目前被保存在法国博物馆。尼埃普斯把他的方法称作“日光蚀刻法”。
二、视觉传感器发展历史
认识视觉传感器
课程导入
视觉传感器发展历史

欧姆龙视觉传感器-FZ4基础篇讲解

短轴
近似椭圆
短径
主轴(长轴)
＜周长＞
【周长】抽取图像边界的像素数。
周囲長=24pix
主轴角
长径
近似椭圆扁平比率=[短径]和[长径]的比
【如果是近似(等价)椭圆】近似椭圆的面积和抽取图像一样，重心和主轴一致。
＜圆形度＞
圆形度=1.0
抽取图像的外周离圆越近，数值就越大。 FZ3中只有0以上1以下数值。
（2）精度精度等于所拍摄物体的大小(mm)/484像素(pixel)，单位(----)mm/pixel
6．图像处理基本概念
（3）灰度从黑到白, 把每个像素(pixel)所受光强分成0-255共256度灰度等级。如下图1-4。
图1-3 灰度等级
（4）二值化把相机读取的256度灰度图像分为白色和黑两色。通过设置上/下限值（二值化值），把落在灰度范围内的图像转化为白色象素，其余转化为黑色像素。如下图1-4。
搜索范围：限制搜索范围，、缩短处理时间，提高正确率。
模型登录
输入图像
模型的中心位置
搜索区域（在该区域中搜索与登录模型接近的形状。）
搜索位置（Ｘ，Ｙ）
12.＜灵活搜索＞
将有差异的测量物看成同类，要防止无谓的误检时使用。事先登录几个模型、从输入图像中找出与多个模型最接近的部分，检测出相似度和位置。
易检测有无
伤痕、外观检测
尺寸、测量
定位
难
VISION主要处理项目类型
检测项目描述
项目
搜索
识别测量对象的形状、检测其位置
有无、定位
边缘位置
面积中心缺陷
利用测量区域内颜色的变化，检测出测量对象的边缘位置检测测量区域内指定颜色的面积及重心位置

视觉感知的基础

视觉感知的基础视觉感知是人类最重要的感官之一，它是我们获取世界信息的主要途径之一。

视觉感知的基础包括了光学、神经生物学和心理物理学等多个领域。

在这篇文章中，我们将探讨视觉感知的基础知识，包括视觉感知的生理机制、视觉感知的心理过程以及视觉感知在日常生活中的应用。

首先，让我们来了解一下视觉感知的生理机制。

人类的眼睛是视觉感知的器官，它能够接收光线并将其转化为神经信号，然后通过视神经传递到大脑皮层。

在眼睛接收光线的过程中，光线首先会通过角膜和晶状体被聚焦在视网膜上，然后被视网膜上的感光细胞（包括杆状细胞和锥状细胞）所接收。

这些感光细胞会将光线转化为神经信号，并通过视神经传递到大脑。

在大脑皮层中，这些神经信号会被进一步加工和解释，最终形成我们所看到的图像。

除了生理机制，视觉感知还涉及到心理过程。

在大脑中，视觉感知的心理过程包括了对图像的辨认、理解和解释。

这些过程涉及到大脑皮层中多个区域的协同工作，包括了视觉皮层、颞叶皮质和顶叶皮质等。

通过这些区域的协同工作，我们能够对所看到的图像进行辨认和理解，从而形成对世界的认知。

在日常生活中，视觉感知有着广泛的应用。

首先，在艺术和设计领域，对视觉感知的深入理解能够帮助艺术家和设计师创作出更具吸引力和影响力的作品。

其次，在医学领域，对视觉感知的研究能够帮助医生诊断和治疗与视觉有关的疾病，例如青光眼、白内障等。

此外，在工程领域，对视觉感知的研究能够帮助工程师设计出更智能化和人性化的产品和系统，例如自动驾驶汽车、人机交互系统等。

总之，视觉感知作为人类最重要的感官之一，其基础知识涉及到多个领域，包括了生理学、心理学和工程学等。

对视觉感知的深入理解不仅能够帮助我们更好地认识世界，还能够推动科学技术的发展和人类社会的进步。

希望通过本文的介绍，读者能够对视觉感知有更深入的了解，并对其重要性有更清晰的认识。

(完整版)欧姆龙视觉传感器教材-FZ4基础篇

视觉传感器教材 - FZ4基础篇 -
ＯＭＲＯＮＳＥＧｒ
目录
１．控制器选定２．相机选定３．镜头选定４．光源选定５．视觉检测项目６．图像处理基本概念
１3．字符读取１4．位置偏移补偿１5．计算公式１6．并口Ｉ／Ｏ１7．相机校准１8. 程序编写练习
７．项目流程
８．前处理过滤
9．颜色面积／标签／高功能标签
图1-3 灰度等级
（4）二值化把相机读取的256度灰度图像分为白色和黑两色。通过设置上/下限值（二值化值），把落在灰度范围内的图像转化为白色象素，其余转化为黑色像素。如下图1-4。
图1-4二值化
7．项目流程
项目要点：1、精度 2、功能 3、时间
流程如下：
（1）图像输入：视野焦距调整(包括调整快门速度)光源调整（2）图像修正：“灰度过滤”、“测量前处理”、“背景消除”等等。（3）位置修正：利用“位置修正”、“处理单元图像设定”。（4）实际检测项目：
＜外接矩形数值＞【外接矩形】
外接矩形横宽
抽取图像的外接长方形中，每2边各自成水平和垂直。
短轴
近似椭圆
短径
主轴(长轴)
＜周长＞
【周长】抽取图像边界的像素数。
周囲長=24pix
主轴角
长径
近似椭圆扁平比率=[短径]和[长径]的比
【如果是近似(等价)椭圆】近似椭圆的面积和抽取图像一样，重心和主轴一致。
＜圆形度＞
圆形度=1.0
抽取图像的外周离圆越近，数值就越大。 FZ3中只有0以上1以下数值。
8．前处理过滤色斑消除
通过将选定的2色转换成相同颜色，消除工件的色斑或者条纹。
条纹消除 +
消除工件的纵向条纹，横向条纹，格子条纹背景。

视觉传感器

视觉传感器人类凭借视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉这五种感觉器官从外界直接获取信息，再通过大脑分析和判断后作出相应反应。

随着科技技术的发展和人类社会的进步，人类在认识和改造自然的活动中，单靠自身的感觉器官已远不能满足要求。

因此，一系列代替、加强和补充人类感觉器官功能的方法和手段应运而生，出现了各种用途的传感器，也称之为电五官。

传感器是人类在当今信息时代准确可靠地获取自然和生产领域相关信息的主要工具，它在工农业生产、航空航天、海洋探测与开发、资源和环境保护和利用以及生物医学工程等诸多领域有着广泛的应用，在提高基础科学研究水平，发展经济和推动社会进步方面有着重要的作用。

在某种程度上说，机械延伸了人体的体力，计算机延伸了人类的智力，而传感器则延伸了人类的感知力。

传感器的发展推动着生产和科技的进步，生产和科技的进步反过来也要求和支持着传感器的发展和进步。

人们通过感官从自然界获取各种信息，其中以人的视觉获取的信息量最多，约占信息总量的80%。

人的视觉是以光为刺激源的一种感觉，人的眼睛是一个光接受系统，即外界信息由光的作用以影像的方式投射到人类的视网膜上，这一影像信息传输到大脑而引起反映和做出判断，这一过程就是一个视觉过程。

视觉传感器是指：具有从一整幅图像捕获光线的数发千计像素的能力,图像的清晰和细腻程度常用分辨率来衡量,以像素数量表示,邦纳工程公司提供的部分视觉传感器能够瞧捕获130万像素,因此,无论距离目标数米或数厘米远,通过传感器都能看到细腻的目标图像,视觉传感器应用其本要素是掌握如何应用视觉传感器的两个关键点的照明和软件工具。

视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。

图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。

在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。

例如，若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八颗螺栓的机器部件，则传感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件，或者螺栓未对准的部件。