机器视觉系统原理及基础知识
机器视觉系统原理及基础知识通用课件
包括处理速度、帧率等，用于评估机器视觉系统在处理图像和视频 时的速度和效率。
鲁棒性指标
包括光照变化、遮挡、噪声等干扰因素对系统性能的影响，用于评 估机器视觉系统在实际应用中的稳定性和可靠性。
不同场景下性能评估方法
实验室环境下性能评估
通过在标准数据集上进行测试和比较，评估机器视觉系统的基本性能和算法优劣。
量，提取关键信息。
特征提取与描述
02
通过手工设计特征提取算法，如SIFT、SURF等，对图像进行特
征提取和描述，为后续分类和识别提供基础。
分类与识别
03
利用分类器如SVM、K-means等对提取的特征进行分类和识别
，实现图像内容的理解和应用。
深度学习在机器视觉中应用
01
卷积神经网络（CNN）
通过构建深度卷积神经网络，自动学习图像中的特征表达，提高图像分
触发方式
软件触发、硬件触发等，应根据实际应用场景进 行选择。
04
机器视觉系统软件平台介绍
常见软件平台对比分析
OpenCV
开源计算机视觉库，提供丰富的图像处理与计算机视觉功能，支 持多种编程语言。
Halcon
商业机器视觉软件，提供强大的图像处理和机器视觉算法库，易于 集成到工业应用中。
VisionPro
学术社区
推荐了几个重要的机器视觉学术社区和论坛，如CVPR、 ECCV等会议以及GitHub等代码分享平台，便于研究者和 开发者交流与合作。
THANKS
感谢观看
案例：应用实例展示
图像处理实例
展示如何利用软件平台对图像进行预处理、特征提取、目标检测等操作。
机器视觉应用实例
展示如何结合具体的工业应用场景，利用软件平台实现自动化检测、识别、定 位等功能。
机器视觉工作原理
机器视觉工作原理机器视觉是一门涵盖图像处理、模式识别、计算机视觉、机器学习等多学科交叉的技术领域。
它通过模仿人类视觉系统，利用计算机和相应的硬件设备，实现对图像和视频进行感知、分析和理解的过程。
本文将详细介绍机器视觉的工作原理。
一、图像采集机器视觉的首要任务是从外部环境中获取图像信息。
常用的图像采集设备包括摄像机、扫描仪、摄像头等。
在采集图像时，设备会将光学信号转换为电信号，并经过模数转换器转化为数字信号。
二、图像预处理由于采集到的图像可能存在噪声、光照变化等问题，需要进行预处理来提高图像质量。
图像预处理的主要任务包括去噪、增强、调整图像尺寸等。
去噪可以通过滤波器进行，增强则可以通过改变对比度、亮度等来实现。
三、特征提取特征提取是机器视觉中的核心环节，它通过分析图像中的关键特征，将其转化为计算机可识别的形式。
在图像处理领域，常用的特征提取算法包括边缘检测、角点检测、纹理分析等。
这些算法可以在图像中找到目标物体的形状、纹理、颜色等特征。
四、目标检测与识别目标检测是指在图像中找到感兴趣的目标并标记出来，而目标识别则是将检测到的目标与已知的目标进行匹配，从而确定它们的类别。
常用的目标检测与识别方法包括模板匹配、神经网络、机器学习等。
这些方法可以根据已有的数据对目标进行分类和识别。
五、目标跟踪目标跟踪是指在视频序列中实时追踪目标的位置和运动。
通过对前后帧图像的比较和分析，能够准确地追踪目标物体的移动、变形等。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、MeanShift等。
六、决策与控制通过前面的步骤，机器视觉系统已经获取了目标物体的特征和位置信息。
接下来，根据预先设定的策略，决策系统会根据分析结果做出相应的决策，并传递给控制系统。
控制系统可以通过执行机械动作、控制输出信号等方式实现对目标物体的操控。
七、应用领域机器视觉技术在众多领域都有广泛应用，包括工业制造、无人驾驶、医疗影像、物体识别、安防监控等。
机器视觉系统
实用案例分析
5、检测牙膏管口边缘毛刺： A、对物件进行旋转位置识别 B、检测管口是否有毛刺或其他障碍物 C、通过异步触发器对图像进行整体评估
实用案例分析
6、颜料盒生产时的粘贴物监控： A、安放颜料块前，监控颜料盒每一格中注入的胶水量
实用案例分析
7、检验传动轴是否正确安装，并且编码一致： A、自动检测编码存在与否，以及封口和卡子的位置
机器视觉系统概述
机器视觉的工作原理
机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标标转换成图像信号， 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，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特 征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出 结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动 识别功能。
机器视觉系统概述
人类视觉
适应性 智能 彩色识别能 力 灰度分辨力 空间分辨力 适应性强，可在复杂及变化的环境中识别目 标 具有高级智能，可运用逻辑分析及推理能力 识别变化的目标，并能总结规律 对色彩的分辨能力强，但容易受人的心理影 响，不能量化 差，一般只能分辨64个灰度级 分辨率较差，不能观看微小的目标
机器视觉系统概述
§ 什么是视觉系统 § 工作原理 § 系统构成 § 系统特点 § 机器视觉发展史 § 特点&为什么要使用机器视觉&人机对比 § 硬件分类 § 主要行业应用&实际案例
§ 机器视觉主要功能
§ 机器视觉优势
机器视觉系统概述
什么是机器视觉系统
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（即图像获取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被获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。
机器视觉技术的原理及应用案例
机器视觉技术的原理及应用案例一、机器视觉技术的原理机器视觉是利用计算机对图像进行处理和分析来获取相关信息的技术。
它主要包括采集图像、图像处理和图像识别三个环节。
1. 采集图像采集图像是机器视觉的第一步。
常用的采集设备有CCD相机、工业相机、激光扫描仪等。
这些设备可以按照不同的需求选择不同的分辨率、灵敏度、速度和适应不同环境的设备。
2. 图像处理图像处理是机器视觉中最重要的环节。
根据不同的应用场景，可以采取不同的算法和技术，在此只介绍一些常用的技术。
（1）图像增强：将原始图像变成更容易被处理的高质量图像的方法，包括暗区增强、对比度调整、锐化等技术。
（2）特征提取：通过将图像的特征提取出来进行分析，如边缘检测、色彩分析、形状分析等，得到有用的信息。
（3）图像配准：将两幅图像的特征匹配，以便进行更深层次的分析和计算。
如点匹配、区域匹配等。
（4）背景分割：将图像中的前景和背景分离，进而更好的完成下一步的处理和分析。
3. 图像识别图像识别是机器视觉的核心技术，它是基于特征提取和处理得到的信息进行分类和判断的过程。
常用的技术包括：（1）分类器技术：将特征分类并分配给预定的对象，如SVM、神经网络等。
（2）匹配技术：将提取的特征与预定的模型匹配，以确定图像所属对象的过程。
（3）语义分析：将从图像中提取出的关键信息与背景知识结合起来进行分析，以提高识别的准确性。
二、机器视觉技术的应用案例机器视觉技术已经广泛应用于各个领域，以下列举了一些具有代表性的应用案例。
1. 工业制造机器视觉技术在工业制造领域中有着广泛的运用，包括自动化制造、品质检测和安全监测等方面。
如汽车生产中的精密零件测量、电子产品中的质量检测、钢铁厂的物料分拣等。
2. 医疗保健机器视觉技术在医疗保健领域中主要应用于影像检测和医疗辅助诊断。
如CT、MRI等扫描器的影像识别、医疗图像分类、医疗图像分割等。
3. 农业机器视觉技术在农业领域中的应用也越来越广泛，主要应用于作物检测、品种识别和病虫害监测等方面。
人工智能机器视觉的工作原理
人工智能机器视觉的工作原理人工智能机器视觉（Artificial Intelligence Computer Vision）是指通过计算机视觉技术和人工智能算法，使计算机能够模拟和理解人类的视觉系统，以实现对图像和视频的感知、理解和处理。
其工作原理可以简要地概括如下。
一、图像获取首先，人工智能机器视觉需要获取图像的输入。
这可以通过摄像头、传感器等设备来实现。
机器视觉系统会将采集到的图像转化成数字信号，以便计算机进行进一步的处理。
二、预处理在进行进一步的处理之前，机器视觉系统通常需要对图像进行预处理，以提高图像的质量和准确性。
预处理包括图像去噪、对比度增强、边缘检测等操作，以便更好地区分图像的特征和信息。
三、特征提取通过特征提取，机器视觉系统能够从图像中提取出有用的特征。
特征可以是像素级的信息，也可以是更高层次的概念和模式。
常用的特征提取算法包括边缘检测、角点检测、纹理描述等。
四、图像理解在特征提取的基础上，机器视觉系统会对图像进行理解和分析。
这包括目标检测、目标跟踪、图像分类等任务。
通过使用机器学习和深度学习算法，机器视觉系统能够学习和推断出图像中的物体、场景和动作等信息。
五、决策与反馈在图像理解的基础上，机器视觉系统能够做出决策并采取相应的行动。
这可能涉及到机器人的导航、自动驾驶汽车的控制、工业机器人的操作等。
机器视觉系统还可以提供反馈信息，以便进一步优化和改进其性能。
六、应用领域人工智能机器视觉的应用领域广泛而多样。
它被广泛应用于工业自动化、智能交通、医疗诊断、军事监控等领域。
例如，在工业领域，机器视觉可以用于产品质量检测和机器人视觉导航；在医疗领域，机器视觉可以用于医学图像的分析和疾病诊断。
总结起来，人工智能机器视觉的工作原理包括图像获取、预处理、特征提取、图像理解、决策与反馈等步骤。
通过模拟和理解人类的视觉系统，机器视觉系统能够实现对图像和视频的感知、理解和处理。
这为增强计算机的视觉能力，实现更广泛的应用提供了有效的手段。
工业自动化中的机器视觉系统设计与应用
工业自动化中的机器视觉系统设计与应用随着工业技术的不断发展，机器视觉系统在工业自动化中的应用越来越广泛。
机器视觉系统通过利用图像处理算法和相机等视觉设备，能够模拟人类的视觉能力，实现对产品质量的检测、物体识别和控制等功能。
本文将介绍机器视觉系统的设计原理和在工业自动化中的应用。
一、机器视觉系统的设计原理机器视觉系统的设计包括硬件设备和软件算法两个主要方面。
硬件设备包括相机、光源、镜头和图像采集卡等，而软件算法则包括图像预处理、特征提取、图像匹配和分类等。
1. 相机选择：相机是机器视觉系统中最关键的设备之一。
在选择相机时，需要考虑分辨率、图像传感器类型、帧率、接口类型等因素。
分辨率决定了相机能够捕捉到多少细节信息，图像传感器的类型可以影响图像的质量和灵敏度，帧率则决定了相机的实时性。
2. 光源设计：光源的设计对于机器视觉系统的稳定运行和图像质量影响很大。
光源的亮度、光照均匀性和颜色温度都需要考虑。
合适的光源设计能够减少图像中的噪声和阴影，提高图像的对比度和细节。
3. 图像采集卡：图像采集卡负责将相机采集到的模拟图像信号转换为数字图像信号，以供后续处理。
采集卡的选择要考虑带宽、分辨率和接口等因素。
高带宽的采集卡可以提供更高的图像采集速度，而接口的选择要与机器视觉系统控制软件相匹配。
4. 图像处理算法：图像处理算法是机器视觉系统的核心。
图像预处理包括去噪、增强和分割等步骤，用于提高图像质量和减少干扰。
特征提取是从图像中提取出有效信息的过程，常用的特征包括边缘、纹理和形状等。
图像匹配和分类则将提取到的特征与已知的图像进行比对和分类。
二、工业自动化中的机器视觉系统应用机器视觉系统在工业自动化中有广泛的应用，下面将介绍其中几个典型应用场景。
1. 产品质量检测：机器视觉系统可以对产品进行外观和尺寸等方面的检测，以确保产品符合质量标准。
通过图像处理算法，可以实现缺陷检测、表面质量评估和尺寸精度检测等功能。
例如，可以利用机器视觉系统对印刷品进行质量检测，检查是否有印刷误差或缺陷。
机器视觉系统原理及基础知识课件
特征提取
从处理后的图像中提取出与目标相关的特征，如颜色、形状、纹理等。
图像采集通过相机、镜头源自设备获取原始图像。图像处理
对采集的图像进行预处理、增强、分割等操作，提取出有用的信息。
图像采集与处理
02
使用光电传感器将光信号转换为电信号，形成原始图像数据。
技术标准和互通性
目前机器视觉技术标准和互通性有待提高，需要制定统一的技术标准，促进不同厂商和系统之间的互通性和互操作性。
THANKS
感谢观看
特点
定义
工业自动化
农业科技
医疗影像分析
安全监控
01
02
03
04
用于生产线上的质量检测、定位、跟踪和引导机器人等。
用于智能农业中的植物生长监测、病虫害检测等。
用于医学影像的自动识别和辅助诊断。
用于公共安全监控、交通违规检测等。
结果输出
将识别结果以图像、文字等形式输出，供用户查看或控制其他设备。
图像识别
图像传感器
镜头选择
光源照明
选择合适的镜头焦距和光圈大小，以获取清晰、无畸变的图像。
合理选择和设计光源照明方案，以提高图像对比度和清晰度。
03
02
01
将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量和处理时间。
灰度化
采用滤波器等方法去除图像中的噪声和干扰。
噪声去除
通过对比度拉伸、直方图均衡化等方法增强图像的细节和对比度。
医学影像中的定量分析
机器视觉系统能够对医学影像进行定量分析，如血管狭窄程度、组织密度等，为医生提供更加全面的诊断信息。
医学影像中的三维重建
通过机器视觉技术，可以将二维医学影像进行三维重建，更加直观地展示病灶结构和周围组织关系。
机器视觉基础知识
机器视觉基础知识
机器视觉基础知识是指基于人类视觉系统原理和计算机科学技术，通过视觉传感器获取并解析图像信息，实现对图像的理解、分析和处理的一门技术。
机器视觉技术在工业、医疗、安防等领域得到广泛应用，其基础知识包括以下几个方面：
1. 图像采集：机器视觉系统通过摄像机、激光雷达等视觉传感器采集图像信息，获取目标物体的外在特征。
2. 图像预处理：为了提高图像的质量和准确性，需要对采集到的图像进行去噪、滤波、增强等处理。
3. 特征提取：通过图像处理算法，提取目标物体的形状、颜色、纹理等特征，作为后续处理的基础。
4. 目标检测：通过特定的算法，实现对图像中目标物体的自动识别和定位，为后续的分析和决策提供基础。
5. 图像分割：将图像分为不同的区域，为目标的进一步分析和处理提供基础。
6. 物体跟踪：对连续的图像序列中的目标物体进行跟踪，分析其运动轨迹和状态变化。
7. 三维重建：通过多视角的图像信息，实现对目标物体的三维重建，为后续的仿真和虚拟现实应用提供基础。
机器视觉技术的发展和应用，需要深入掌握以上基础知识，结合实际应用场景，灵活运用各种算法和技术手段，不断提升机器视觉系统的性能和应用效果。
机器视觉技术的工作原理与应用
机器视觉技术的工作原理与应用机器视觉技术（Machine Vision Technology）是一种通过计算机算法和数学模型实现的视觉检测技术。
它模拟人眼的视觉系统，利用计算机对数据的处理和分析能力，从而对生产过程中的产品进行自动检测、检验和控制。
机器视觉技术已经被广泛地应用在工业自动化、生产制造、质量控制和智能安防等领域。
一、机器视觉技术的工作原理机器视觉技术通过摄像机、光源、影像处理系统等多重设备将图像信息采集为数字信号，以便用计算机进行处理和分析。
首先，摄像机捕获并采集图像信息，将其转换成数字信号。
图像处理系统对该数字信号进行处理和分析，通过算法模拟人类视觉系统和轮廓、颜色、纹理等识别方式，从而对图像进行解析和测量。
最后，计算机将处理后的数据与事先设定的判定条件进行比较，根据判定结果控制设备进行相关操作。
机器视觉技术的工作原理主要包括以下几个方面：1.光源设计原理：在机器视觉系统中，光源是获取高质量图像的关键。
不同的图像需要不同的光源，例如在低照明环境下需要使用强光源。
高质量光源可以改善图像的出现，减少反射和眩光等问题。
2.镜头技术原理：镜头是光学系统中一个重要的组成部分，必须根据不同的物体和环境设计适当的镜头。
不同的镜头有不同的参数，例如视场角、变焦比例、放大比例等。
3.图像采集原理：图像采集是指通过摄像机或者扫描仪等设备将光学信号转换为数字信号。
采集器的工作原理是将场景上的光线反射到面阵传感器上，并将其转化为数字信号，传递到计算机进行处理。
4.图像处理原理：图像处理是机器视觉的核心，它通过计算机算法对采集的图像进行处理和解析。
包括预处理、特征提取、图像分割、目标识别、模型训练和分类等步骤。
预处理过程包括图像稳定、去噪、滤波等操作；特征提取是指从图像中提取出具有分类意义的特征；分割过程是将图像按照不同的特征进行分割；目标识别过程是识别出图像中的目标；模型训练包括特征选择、特征权重、分类器训练等操作；最后通过分类器对目标进行分类。
机器视觉系统构成原理
机器视觉系统构成原理
机器视觉系统是一种利用计算机技术和视觉传感器等设备进行
图像信息处理和分析的系统，广泛应用于工业自动化、机器人、智能交通等领域。
其构成原理主要包括以下几个方面：
1. 图像采集与预处理：机器视觉系统通过摄像头等设备采集现实世界中的图像，然后对图像进行预处理，如去噪、滤波、增强等，以便进行后续处理。
2. 特征提取与描述：在图像处理过程中，机器视觉系统需要提取图像的特征点，如边缘、角点等，然后对这些特征点进行描述，以便进行后续的图像匹配和识别。
3. 图像匹配与识别：机器视觉系统通过对图像特征点的匹配和比对，实现对物体、人脸等目标的识别。
其中，图像匹配算法包括：基于特征点匹配的算法、基于模板匹配的算法等。
4. 目标跟踪与定位：机器视觉系统通过对目标进行跟踪和定位，实现对机器人、智能交通等设备的自主控制和导航。
其中，目标跟踪算法包括：基于卡尔曼滤波的算法、基于粒子滤波的算法等。
总之，机器视觉系统的构成原理涉及图像采集、预处理、特征提取、图像匹配、识别、目标跟踪和定位等多个方面，其具体实现需要根据具体应用场景和需求来选择相应的算法和技术。
- 1 -。
机器视觉基础知识详解
机器视觉基础知识详解什么是机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。
简单说来，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，得到被摄目标的形态信息，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。
机器视觉系统的分类•智能相机•基于嵌入式•基于PC机器视觉系统的组成•图像获取：光源、镜头、相机、采集卡、机械平台•图像处理与分析：工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。
•判决执行：电传单元、机械单元机器视觉的工作原理机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等，实现自动识别功能。
机器视觉的应用案例一：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。
机器视觉基础知识
50% 分束片
.
29
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#5：结构光法——最简便的三维测量
激光或线性光 源
固定角度照射
三维深度信息
.
30
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
.
31
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
典型系统由以下组成： •待测目标 •光源 •镜头 •相机 •图像采集卡 •图像处理软件 •输入输出板卡 •工业电脑
.
6
三、机器视觉系统基本构成
典型系统由以下组成： •待测目标 •光源 •镜头 •相机 •图像采集卡 •图像处理软件 •输入输出板卡 •工业电脑
“嵌入”
.
7
四、机器视觉系统应用分类
测量 （Measure）
• LED光源
• 其他（激光、紫外光等）
.
25
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#1：背光——测量系统的最佳选择
.
26
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#2：亮场——最直接的照明
.
27
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#3：暗场——适合光滑表面的照明
.
28
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
象素值 = 0.2 MM
.
44
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
机器视觉技术的基本原理和应用
机器视觉技术的基本原理和应用随着科技的不断发展，机器视觉技术已成为科技领域中一种非常重要的技术，也被广泛应用于各个领域。
那么，机器视觉技术是什么？它的基本原理是什么？又有哪些应用呢？下文将为大家详细介绍。
一、机器视觉技术是什么？机器视觉技术是一种通过计算机对图像进行处理和分析的技术。
简单来说，它通过接收摄像头拍摄的图像，然后利用图像处理算法将图像中的有用信息提取出来，再进行特征比对，从而实现识别、跟踪、检测等功能。
机器视觉技术不仅能够简化人们的工作流程，还可以节省人力、提高工作效率。
二、机器视觉技术的基本原理1. 图像获取机器视觉技术的第一步是获取图像，因为只有获取了图像才能对其进行后续的处理和分析。
目前，常用的图像获取设备有摄像机、扫描仪、数字相机等。
2. 图像处理接下来对图像进行处理，包括图像增强、滤波、去噪、分割、特征提取等。
在图像处理过程中，需要运用一些图像处理算法，比如Sobel算子、Canny算子、SIFT算法、SURF算法等。
3. 特征比对在图像处理后，需要对图像进行特征比对，从而判断图像中的目标是否符合预设的标准。
常用的特征比对算法有模板匹配算法、支持向量机算法、神经网络算法等。
4. 结果输出最后，通过输出结果来实现目标的跟踪与识别。
输出结果可以是图像、数字、文字等形式。
三、机器视觉技术的应用1. 工业自动化在工业自动化中，机器视觉技术被广泛应用于生产线上的品质检测、物料解析、机器人视觉、目标识别等方面。
机器视觉技术可以有效降低生产线的缺陷率，提高生产线的效率，减少人力资源的投入。
2. 安防监控在安防监控领域，机器视觉技术被广泛应用于视频监控、人脸识别、交通监控、热成像等方面。
机器视觉技术可以有效帮助人们监控动态环境，自动识别人物、车辆等信息，并及时报警。
3. 医疗保健在医疗保健领域，机器视觉技术被广泛应用于影像诊断、疾病预测、药物研究等方面。
机器视觉技术可以有效提高诊断的准确性和速度，降低医疗成本，提高医生的工作效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1.1 机器视觉系统的原理
图像处理技术 彩色图像转换技术 图像分割技术 模式识别技术 数学形态学方法 专家系统及人工智能技术 视觉神经网络技术 小波分析技术 分形学方法
1.2 机器视觉系统与人的视觉的对比
人类视觉
适应性 适应性强，可在复杂及变化的环境中识别目标
镜头 镜头
3. 镜头
机器视觉系统的基本光学参数： 视场角 工作距离 分辨率 景深
3. 镜头－镜头的理想模型
薄透镜模型，薄透镜是指透镜没有厚度，当 然这种透镜是不存在的，而且我们一般用 的镜头都是多组镜片组合在一起的。我们 通常使用中会忽略厚度对透镜的影响，在 去除透镜参数中的厚度后，可简化许多光 学计算公式。
票面图像 采集系统
监制章图像 采集系统
微缩文字 图像采集 系统
微缩文字 图像采集 系统
第2章
照明光源
2. 照明光源
在我国国家标准GB 5698－85中，颜色定义 为：“色是光作用于人眼引起除形象以外的视觉 特性”。既：颜色是一种光学现象，是光刺激人 眼的结果，有光才有色。彩色也是一种心理感觉， 它与照明光源的辐射能力分布及观看者的视觉生 理结构有关。人眼可以感知的光谱范围为 380nm-780nm，但人感知一个物体的颜色一般 是指在日光照明的环境下所显示的色彩，对于同 一物体在不同光线的照射下人会感觉到不同的色 彩，可见光源对于正确认知物体的色彩是至关重 要的。
彩色识别能力
灰度分辨力
空间分辨力
分辨率较差，不能观看微小的目标
速度
0.1秒的视觉暂留使人眼无法看清较快速运动的 目标 400nm-750nm范围的可见光
感光范围
环境要求
对环境温度、湿度的适应性差，另外有许多场 合对人有损害 精度低，无法量化 主观性，受心理影响，易疲劳
观测精度 其它
精度高，可到微米级，易量化 客观性，可连续工作
2. 照明光源
简单视功能原理：人眼视网膜里存在着大量 光敏细胞，按其形状可分为杆状和锥状两 种。杆状光敏细胞的灵敏度极高，主要靠 它在低照度时辨别明暗，但它对彩色是不 敏感的；而锥状细胞既可辨别明暗，也可 辨别彩色。白天的视觉过程主要靠锥状细 胞来完成，夜晚视觉则由杆状细胞起作用。 所以在较暗处无法辨别彩色。
2. 照明光源称为 照度。如果每平方米被照面上接收到的光 通量为1（lm），则照度为1(lx)。单位： 勒克斯（lx或Lux）。1勒克斯（lx）相当 于每平方米被照面上光通量为1流明（lm） 时的照度。在高速运动条件下拍摄图像， 曝光时间很短，只有高亮度的光源才能得 到足够亮度的图像。
4. 工业摄像机
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，1989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。
点照明 线照明 环形照明
第3章 镜头
3. 镜头－影响图像质量的因素
图像质量的参数 影响图像质量的因素
分辨力（Resolution），指能分 镜头 摄像机 清楚物体的能力，单位LP/mm 图像采集卡 显示器 （Line pairs/Milimeter）
对比度（Contrast） 景深（Depth of Field），指镜 头当物体在对焦清晰范围内， 维持一定品质的能力 失真（Distortion），也叫畸变 投影误差 镜头 照明光源 镜头 摄像机
夏日阳光下 100000Lux 阴天室外 10000Lux 电视台演播室 1000Lux 距60W台灯60cm桌面 300Lux 室内日光灯 100Lux 黄昏室内 10Lux 20cm处烛光 10-15Lux 晴朗的月夜地面照度约0.2 lx
2. 照明光源－主要参数
数字摄像机
4. 工业摄像机
按像素排列方式划分 面阵摄像机
黑白摄像机 采用BAYER转化的单片相机 3CCD彩色摄像机（分光棱镜）
光源的光谱分布： 对于色彩检测的应用，应选择与日光接近 的光源，光谱要宽，而且连续。光源照射 在物体上，物体所产生的颜色效果要客观、 真实，既光源的显色性好。其它场合可使 用各种单色光和特殊光源。
2. 照明光源－主要参数
色温，单位是开尔文（K）：当光源所 发出的光的颜色与“黑体”在某一温度下 辐射的颜色相同时，“黑体的温度就称为 该光源的色温。“黑体”的温度越高，光 谱中蓝色的成分则越多，而红色的成分则 越少。例如：白炽灯的光色是暖白色，其 色温为2700K左右，而日光色荧光灯的色 温则是6400K左右。白炽灯的色温一般在 2700K左右、日光灯的色温在27006400K左右、钠灯的色温在2000K左右
2. 照明光源
所以，当我们用某光源照明时，若光源只 发出三条人眼最敏感的谱线，即：蓝、绿、 红。这样似乎是达到了人眼对照明的需求 和防止了人眼无法察觉和有害射线对人眼 视力的影响。但我们由前面提到的，物体 只能反射和透射与该物体颜色相同的光线， 因此上面我们假设的光源的显色性一定是 很差的。
2. 照明光源－主要参数
3. 镜头－有关镜头的基本概念
3. 镜头－有关镜头的基本概念
3. 镜头－常见光学镜头的种类
按光学放大倍率及焦距划分 显微镜： 体视显微镜、生物显微镜、金相显微镜、测量显微镜 常规镜头： 鱼眼镜头：6-16mm 超广角：17-21mm 广角：24-35mm 标头：45-75mm 长焦：150-300mm 超长焦：300mm以上 特殊镜头： 微距镜头 远距镜头 远心镜头 红外镜头 紫外镜头
1.3 机器视觉系统的构成
1. 2. 3. 4.
5.
6.
照明光源 镜头 工业摄像机 图像采集/处理卡 图像处理系统 其它外部设备
计算机或处理器
显 示 器
图像采 集卡
摄像机 及镜头 照明光源
被测物（产品 纸张）
编码器
服务器
控制及报警信号
网络交换机＋显示共享器＋信号分配器
左侧微缩文字 监制章检 票面检测计算机 测计算机 检测计算机 右侧微缩文字 检测计算机
4. 工业摄像机
但是不论CCD或者CMOS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。
寿命。光源的半衰期要长，且在半衰期内， 光谱稳定，亮度衰减小。 发热特性。光源的工作温度要低，避免高 温损坏被检测物。 信噪比高，抗干扰能力强。 闪烁频率，交流、直流。 外形尺寸，便于安装。
2. 照明光源－分类
按照射方式可分为四大类: 背向照明 前向照明 结构光 频闪照明。 各种照明方式：平面照明、环形光源、同 轴光源、平行光源、点光源、低角度光源、 线光源、光栅；
3. 镜头－常见光学镜头的种类
按其它性能划分 固定焦距镜头 变焦镜头
自动变焦 手动变焦 C接口（后截距17.526mm） CS接口（后截距12.5mm） F接口（尼康口） M42 其它：哈苏、徕卡、AK
不同接口方式的镜头
3. 镜头－各种镜头常用配件
近拍接圈 偏振镜 滤色片
1.1 机器视觉系统的原理
机器视觉系统的目的就是给机器或自动 生产线添加一套视觉系统，其原理是由计 算机或图像处理器以及相关设备来模拟人 的视觉行为，完成得到人的视觉系统所得 到的信息。人的视觉系统是由眼球、神经 系统及大脑的视觉中枢构成，计算机视觉 系统则是由图像采集系统、图像处理系统 及信息综合分析处理系统构成。
4. 工业摄像机
按输出图像信号格式划分 模拟摄像机
PAL（黑白为CCIR），中国，625行，50场 NTSC（黑白为EIA），日本，525行，60场 SECAM S-VIDEO 分量传输 IEEE1394 USB2.0 DCOM3 RS-644 LVDS Channel Link Camera Link 千兆网
2. 照明光源－分类
热辐射光源 白炽灯、卤钨灯
气体放电光源
荧光灯、钠灯、氢灯、氙灯、金属卤化物灯、空心 阴极灯、汞灯、高压汞灯、超高压汞灯
固体放电光源
发光二极管、空心阴极灯
激光器
气体激光器、固体激光器、半导体激光器、染料激 光器
2. 照明光源－光纤照明
光纤照明系统：可弯曲的光纤束＋专用镜头
UV镜 雷登镜 增温镜 各色滤镜 带通滤镜
增倍镜 分光镜 棱镜
第4章 工业摄像机
4. 工业摄像机
按不同芯片类型划分： 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。 CMOS摄像机，CMOS称为“互补金属氧化物半 导体”，CMOS实际上只是将晶体管放在硅块上 的技术，没有更多的含义。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。
机器视觉
适应性差，容易受复杂背景及环境变化的影响
智能
具有高级智能，可运用逻辑分析及推理能力识 别变化的目标，并能总结规律 对色彩的分辨能力强，但容易受人的心理影响， 不能量化 差，一般只能分辨64个灰度级