机器视觉
机器人视觉系统介绍
机器人视觉（Robot Vision）简介
机器视觉系统的组成
机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。
什么是机器视觉他的应用及原理
什么是机器视觉
机器视觉的定义
机器视觉（Machine Vision）是一种模拟人类视觉行为的技术，通过使用摄像
机和计算机视觉算法进行数字图像处理和分析，使得计算机能够感知、理解和解释图像。机器视觉主要利用计算机视觉和图像处理技术来模拟和实现人类视觉的基本功能。
机器视觉的基本原理
机器视觉的工作原理涉及三个基本步骤：图像获取、图像处理和图像分析。这
些步骤允许机器视觉系统通过从图像中提取特征和信息，进行分类、检测、识别和测量。
图像获取
图像获取是机器视觉过程的第一步，通过摄像机或其他图像传感器获得图像。
摄像机将场景中的光线转换为电信号，并将其转化为数字图像，供计算机进一步处理。
图像处理
图像处理是指对获取的图像进行数字化处理，改善图像质量、增强特征并减少
噪声。这一步骤包括图像滤波、边缘检测、图像增强、几何校正等技术，以提取有用的信息并减少噪声对后续分析的影响。
图像分析
图像分析是机器视觉的核心步骤，它是通过计算机视觉算法来解释和理解图像，提取并分析图像中的特征，实现目标检测、图像识别、测量和分类等功能。图像分析涉及形状识别、物体检测、特征提取等技术。
机器视觉的应用
机器视觉技术广泛应用于各行各业，包括制造业、医疗保健、安防监控、交通
运输等领域。以下是机器视觉的一些典型应用：
自动检测和质量控制
通过机器视觉系统可以实现产品的自动检测和质量控制。利用机器视觉技术，
可以对产品进行外观缺陷、尺寸测量、颜色匹配等方面的检测，以确保产品质量符合标准。
无人驾驶
机器视觉是无人驾驶汽车的关键技术之一。通过摄像机和传感器，无人驾驶汽
机器视觉解决方案
机器视觉解决方案
《机器视觉解决方案》
机器视觉是一种利用计算机和摄像头等设备对图像进行识别和分析的技术。它通过模拟人类的视觉系统，可以识别和理解图像中的信息，广泛应用于各种领域，如工业自动化、医疗影像、安防监控等。在各种应用场景下，机器视觉解决方案扮演着关键的角色。
在工业环境中，机器视觉解决方案可以用于产品质量检测、零件定位、包装识别等方面。通过对生产线上的图像进行实时分析，可以及时发现问题并进行处理，提高生产效率和质量稳定性。在医疗影像领域，机器视觉解决方案可以帮助医生对影像进行诊断和分析，辅助医疗决策，提高诊断准确性和效率。在安防监控领域，机器视觉解决方案可以实现智能监控、行人识别、车辆追踪等功能，提高监控系统的智能化和效率。
在实际应用中，机器视觉解决方案需要集成各种硬件设备、图像处理算法、数据存储和传输等功能。此外，还需要根据具体的应用场景进行定制化的开发和部署，以满足不同客户的需求。因此，机器视觉解决方案通常由系统集成商和解决方案提供商提供，他们可以根据客户的具体需求进行定制化的开发和部署。
总的来说，机器视觉解决方案在各种领域都有着广泛的应用前景。随着技术的不断进步和应用需求的不断增长，机器视觉解决方案将会得到更广泛的推广和应用。
2024 机器视觉与aoi区别
2024 机器视觉与aoi区别
在2024年，机器视觉和AOI（自动光学检测）之间存在一些
重要的区别。机器视觉是一种通过计算机视觉系统对物体进行分析和处理的技术。它使用摄像机和图像处理算法来获取、处理和解释图像信息。
相比之下，AOI是一种高级的机器视觉技术，专门用于电子制造过程中的自动化光学检测。它使用摄像机和光学系统来检测电子制造板上的焊接、组装和印刷过程中的缺陷和错误。
在应用方面，机器视觉可以用于各种领域，包括工业自动化、医疗影像、农业、交通监控等。而AOI主要用于电子制造业中，可以检测电路板上的焊接质量、元件位置和缺陷等。
从技术角度来看，机器视觉强调图像处理和分析算法的开发和应用，以实现对图像数据的理解和解释。而AOI则更加专注
于基于图像的检测和检查技术，使用高分辨率摄像机和光学系统来捕捉和分析电子制造过程中的各种缺陷和错误。
此外，在系统设计和实施方面也存在一些差异。机器视觉系统通常需要定制的硬件和软件，以满足特定应用的要求。而
AOI系统则更加集成化，通常提供完整的硬件和软件解决方案，可以直接应用于电子制造线上。
综上所述，机器视觉和AOI虽然都属于机器视觉技术，但在
应用范围、技术重点和系统设计方面存在一些明显的区别。此外，机器视觉和AOI在数据处理和算法方面也有所不同。在
机器视觉中，数据处理和算法通常涉及图像识别、目标检测、图像分割等技术，以实现对图像中的目标和特征的提取和分析。而AOI在数据处理和算法方面更注重对电子制造过程中的特
定缺陷和错误进行检测和分析，如焊接质量、漏锡、短路等。
机器视觉对我国的意义
机器视觉对我国的意义
机器视觉在我国具有重要的意义，主要体现在以下几个方面：
1. 推动智能制造：机器视觉技术可以实现对生产过程的实时监控和质量检测，提高生产效率和产品质量，降低生产成本，推动制造业向智能化、自动化方向发展。
2. 保障公共安全：机器视觉在公共安全领域的应用越来越广泛，如人脸识别、视频监控等，可以提高对公共场所的监控和管理能力，预防和打击犯罪活动。
3. 促进医疗健康：机器视觉可以辅助医生进行疾病诊断、手术操作等，提高医疗水平和效率，同时也可以应用于医疗器械的制造和质量检测。
4. 支持科学研究：机器视觉技术可以用于实验数据的采集和分析，提高科学研究的效率和准确性，推动科学技术的发展。
5. 改善生活质量：机器视觉在智能家居、教育、娱乐等领域的应用，可以提高人们的生活质量和便利性。
总之，机器视觉技术对我国的经济发展、社会进步和人民生活质量的提高具有重要意义。随着技术的不断进步和应用领域的拓展，机器视觉在我国的发展前景将更加广阔。
机器视觉基础
机器视觉基础
机器视觉是一种让计算机系统具备解释和理解图像或视频的能力的技术。它模拟了人类视觉系统的工作方式，通过摄像头或其他传感器捕获图像，并对图像进行处理和分析，从而实现对图像内容的理解和识别。机器视觉技术已经在各个领域得到广泛应用，包括工业自动化、医疗诊断、安防监控、无人驾驶等。
在机器视觉的基础上，计算机系统可以实现识别和分类图像中的物体、人脸或文字，检测图像中的运动物体，测量物体的尺寸和形状，甚至实现对图像内容的理解和推理。这些功能的实现离不开图像处理、模式识别、机器学习和人工智能等技术的支持。
图像处理是机器视觉的基础，它包括对图像进行预处理、特征提取和特征匹配等步骤。预处理是为了提高图像质量，包括去噪、锐化、增强对比度等操作；特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，如边缘、纹理、颜色等；特征匹配是指将提取出的特征与已知的模式进行对比，从而实现对图像内容的识别和分类。
模式识别是机器视觉的核心技术之一，它是通过对图像中的特征进行分类和识别，从而实现对图像内容的理解。模式识别包括监督学习和无监督学习两种方式。监督学习是在已知样本的基础上进行训练，从而建立起分类器或识别器；无监督学习则是在没有标注样本的情况下进行特征聚类和模式识别。
机器学习是机器视觉的另一个重要支撑技术，它是指通过对大量数据进行学习和训练，从而实现对图像内容的自动识别和分类。机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。监督学习是在已知标注数据的基础上进行模型训练，无监督学习则是在没有标注数据的情况下进行模式发现，强化学习则是通过与环境的交互学习来获得最优策略。
机器视觉工作总结
机器视觉工作总结
机器视觉是一项涉及计算机视觉和人工智能的领域，它通过使用摄像头和图像处理算法来模拟人类视觉系统。随着技术的不断发展，机器视觉在各个行业中的应用越来越广泛，包括制造业、医疗保健、农业和零售业等。
在制造业中，机器视觉被广泛应用于质量控制和产品检测。通过使用高分辨率的摄像头和复杂的图像处理算法，机器视觉系统可以检测产品表面的缺陷、尺寸偏差和装配错误，从而提高产品质量和生产效率。在医疗保健领域，机器视觉可以帮助医生进行疾病诊断和手术辅助。通过分析医学影像，机器视觉系统可以帮助医生发现潜在的疾病迹象，提高诊断准确性和治疗效果。
在农业领域，机器视觉可以帮助农民进行作物监测和管理。通过使用无人机和摄像头，农民可以实时监测农田的情况，包括作物生长情况、病虫害情况和灌溉需求，从而提高农作物的产量和质量。在零售业中，机器视觉可以帮助商家进行商品识别和库存管理。通过使用摄像头和图像识别算法，商家可以实时监测商品的销售情况和库存情况，从而更好地满足客户需求并提高销售效率。
总的来说，机器视觉在各个行业中的应用都取得了显著的成就。随着技术的不断进步，我们相信机器视觉将会在未来发挥越来越重要的作用，为人类带来更多的便利和效益。
机器视觉的概念和特点
机器视觉的概念和特点
机器视觉是指利用计算机技术和数字图像处理技术对图像进行分析、处理和识别的一种技术。它可以实现对图像中的物体、形状、颜色、纹理等特征进行自动提取和分析，从而实现自动识别和判断。以下是机器视觉的概念和特点的详细介绍：
一、概念
机器视觉是一种利用计算机技术和数字图像处理技术对图像进行分析、处理和识别的一种技术。它可以实现对图像中的物体、形状、颜色、纹理等特征进行自动提取和分析，从而实现自动识别和判断。机器视觉技术主要应用于工业自动化、智能交通、安防监控、医疗诊断等领域。
二、特点
1. 非接触式：机器视觉技术是一种非接触式的技术，可以不接触被测物体，从而避免了对被测物体的破坏。
2. 高速度：机器视觉技术可以实现对图像的实时处理和分析，具有高速度的特点，可以大大提高生产效率。
3. 高精度：机器视觉技术可以实现对图像中的物体、形状、颜色、纹理等特征
进行自动提取和分析，具有高精度的特点，可以减少人为误差，提高测量精度。
4. 自动化：机器视觉技术可以实现对图像的自动处理和分析，具有自动化的特点，可以减少人工干预，提高生产效率。
5. 灵活性：机器视觉技术可以根据不同的应用领域和需求，进行灵活的配置和调整，具有灵活性的特点。
6. 可靠性：机器视觉技术可以实现对图像的自动处理和分析，具有可靠性的特点，可以减少人为误差，提高测量精度。
7. 应用广泛：机器视觉技术可以应用于工业自动化、智能交通、安防监控、医疗诊断等领域，具有广泛的应用前景。
总之，机器视觉技术具有非接触式、高速度、高精度、自动化、灵活性、可靠性等特点，可以应用于工业自动化、智能交通、安防监控、医疗诊断等领域，具有广泛的应用前景。
机器视觉的分类
机器视觉的分类
机器视觉（Computer Vision）是一门研究如何使计算机能够“看”的学科，旨在使计算机模仿人类视觉系统的功能和能力。它通过利用图像和视频数据来识别、分析和理解现实世界中的视觉信息。机器视觉技术已经被广泛应用于各个领域，包括自动驾驶、安防监控、医疗诊断等。在机器视觉领域中，有多种不同的分类方法，本文将对其中几种常见的分类方法进行介绍。
1. 基于任务的分类
根据机器视觉所处理的任务类型，可以将其分为以下几类：
1.1 图像分类（Image Classification）
图像分类是指将图像分为不同的类别或标签。这是最常见的机器视觉任务之一。通常情况下，图像分类算法会通过训练一个模型来学习从输入图像到输出标签之间的映射关系。该模型可以通过深度学习方法（如卷积神经网络）来实现。
1.2 目标检测（Object Detection）
目标检测是指在图像或视频中定位和识别特定目标物体。与图像分类不同，目标检测需要确定目标的位置和边界框。常见的目标检测算法包括基于特征的方法（如Haar特征和HOG特征）和基于深度学习的方法（如Faster R-CNN、YOLO等）。
1.3 语义分割（Semantic Segmentation）
语义分割是指将图像划分为若干个语义上有意义的区域。与目标检测不同，语义分割要求对每个像素进行分类，即像素级别的分类。这在许多应用中非常有用，例如自动驾驶中道路和障碍物的识别。
1.4 实例分割（Instance Segmentation）
实例分割是指在图像或视频中同时识别和定位多个对象实例，并为每个实例生成一个唯一的分割掩码。与语义分割相比，实例分割不仅要求对图像进行像素级别的分类，还需要对不同对象实例进行区分。
什么是机器视觉？机器人视觉还可以做些什么
什么是机器视觉？机器人视觉还可以做些什么
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。其概念源自于机器人领域，通过光学装置和非接触式的传感器，自动地接受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。
图片
但是为什么又会突然讲到机器视觉呢？那是因为机器视觉与PLC 关系密切，甚至可以再进一步紧密交流。二者结合起来，就可以让机器与PLC调试完美融合。
下面我们一起来看看，机器视觉与西门子设备如何进行通讯交流！！！
机器视觉与西门子如何进行通讯连接？
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机器视觉行业在未来很长一段时间都具有较强成长性，随着制造业从自动化向数字化、再向智能化升级的过程中，机器视觉的地位和作用将越来越重要。
而中国作为工业大国，在未来产业升级的过程中将有望释放巨大的机器视觉系统市场需求。
例如：在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍然不能保证100 %的检验合格率（即“零缺陷”）。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。
流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、
准确、高效的流水线。在流水线上，所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认（以下简称“布匹检测”）。
采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布匹检测中，用人工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。
这就是我们为什么一直努力推崇的原因，但是由于机器也是人开发出来的，当然也会输出一批又一批优秀的机器视觉工程师，机器视觉其实并没有想象中的那么简单学成！
机器视觉概述
机器视觉概述
1、机器视觉概念
机器视觉（Machine Vision）是基于视觉技术的一门边缘科学，其核心技术是视觉处理，并通过对视觉处理来执行进一步的检测与控制等。美国制造工程师协会（ SME Society of Manufacturing Engineers ）机器视觉分会和美国机器人工业协会（ RIA Robotic Industries Association ）的自动化视觉分会对机器视觉的定义为：“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”。机器视觉系统是机器视觉的现实表现形式。
2、机器视觉系统类型
根据机器视觉的定义，依据光学特征可分为可见光机器视觉系统（基于CCD或CMOS等传感器）和非可见光（基于X光、红外光以及超声波等传感器）机器视觉系统，根据应用领域则可以分为工业机器视觉系统和非工业机器视觉系统，通常从事工业自动化人员只把工业机器视觉系统称作机器视觉而把非工业机器视觉系统称为图像装置或图像系统。
3、机器视觉系统特点
■精度高：设计优秀的机器视觉系统能够对一千个或更多目标的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触目标，所以对目标没有损伤和危险，同时由于采用了计算机技术，因此具有极高的精确度。
■连续性：机器视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。
■灵活性：机器视觉系统能够进行各种不同的信息获取或测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。
机器视觉
机器视觉的应用
各种球类运动分析 矿业、森林业、农业、自然资源和 生态环境检测 三维物体重构 城市规划设计 远程教育、多媒体教育 远程手术
机器视觉的主要研究内容
输入设备 低层视觉 中层视觉 高层视觉 体系结构
与机器视觉有关的会议
1. 2. 3. 4. 5.
国际计算机视觉会议（ICCV） 国际模式识别会议（ICPR） 国际计算机视觉与模式识别会议 （CVPR） 欧洲计算机视觉会议（ECCV） 亚洲计算机视觉会议（ACCV）
机器视觉的输入装置应用举例
产品内部缺陷（内部裂纹和气孔等）检验：X 射线照相或超声探测 航空图像：普通的视频摄像机 卫星图像：气象卫星—红外成像传感系统获取 不同云层的图像（云图）；海洋卫星—合成孔 径雷达获取海洋、浅滩等图像以重构海洋波浪 及海滩的三维表面图；资源卫星—多光谱探测 器（multiple spectral sensor, MSS）获取地表相 应点的多个光谱段的反射特性（红外、可见光、 紫外等），用于找矿、森林和农作物调查、自 然灾害测报、资源和生态环境监测等
机器视觉和其他学科领域的关系 （3）——模式识别 ——模式识别
模式识别主要用于识别各种符号、图画 等平面图形，一般指一类事物区别于其 他事物所具有的共同特征，主要方法有 统计方法和句法方法两种。 模式识别是机器视觉识别物体的重要基 础之一，同时还经常需要其它的技术。
机器视觉有哪些应用
机器视觉有哪些应用
机器视觉是机器学习的一个分支，是一种能够让计算机技术"看"世界，并理解其内容的能力。机器视觉的应用可以分为3-5项，可涵盖电脑视觉、机器人学以及机器视觉系统应用等方面：
1. 电脑视觉
电脑视觉，也称计算机视觉，是智能机器的一种能力，可以将复杂的
图像数据进行分类处理，让计算机有能力分析图片内容，从而可以实
现电脑自动识别物体、技术检测缺陷等功能。电脑视觉除了可以实现
图像识别外，也可以捕捉动态画面，将其转化为计算机可操作的数据，以此来实现自动检测动漫内容及跟踪等应用。
2.机器人学
机器人学是机器视觉的核心工具之一，它是一门研究设计产生的机器
与环境之间的联系的学科。通过机器人学，一个机器可以去探索环境，学习环境信息，通过机器视觉来获取环境信息，实现机器人自动导航
等功能。
3.机器视觉系统应用
基于机器视觉的系统使用和分析图像来获取额外的信息，且可以在现
实生活中起到重要的作用，为工程师们更好的研究和设计提供数据支持。比如机器视觉系统可以用来解决质量检测问题，比如你可以给它
一串研发的产品，让它自动去检查产品的品质，从而提高质量控制的
效率。机器视觉也可以用于机器人及移动机器人，可以用来实现可视
化定位、手势识别等功能。
4.语音识别与文字识别
基于机器视觉的语言识别系统就像机器的耳朵，它可以有针对性的去
辨识声音环境中的特殊声音，而机器视觉技术也可以被用来实现三大
语言识别技术：语音识别、文字识别和文本理解。语音识别可以识别
说话人的声音，把声音转化成文字识别，可以识别和辨别出一堆乱文
字中正确的字母和汉字；最后，文本理解则是最贴近人眼的文字识别，将文字内容以结构化的文本形式输出出来，以此来实现文本的内容把握。
机器视觉
日照华际自动化科技有限公司
机器视觉系统
一、概述
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。
机器视觉检测系统采用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。机器视觉被称为自动化的眼睛，在国民经济、科学研究及国防建设等领域都有着广泛的应用。
二、机器视觉优越性
1.安全可靠：
视觉的最大优点是与被观测的对象无接触，因此对观测与被观测者都不会产生任何损伤，十分安全可靠，这是其他感觉方式无法比拟的。另外，人无法长时间地观察对象，机器视觉则不知疲劳，始终如一地观测，所以机器视觉可以广泛地用于长时间恶劣的工作环境。
2.视觉范围广：
理论上，人眼观察不到的范围，机器视觉也可以观察，例如红外线、微波、超声波等人类就观察不到，而机器视觉则可以利用这方面的敏感器件形成红外线、微波、超声波等图象。因此可以说是扩展了人类的视觉范围。
3.对象选择范围广：
视觉方式所能检测的对象十分广泛，可以说是对对象不加选择。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。
机器视觉的组成
机器视觉的组成
机器视觉是一种将计算机视觉（Computer Vision）、图像处理（Image Processing）、模式识别（Pattern Recognition）、机器学习（Machine Learning）和人工智能（Artificial Intelligence）等技术相结合的先进技术。
主要组成部分包括以下几个方面：
1.图像采集：包括摄像头、扫描仪、激光雷达等设备，用于采集目标对象的图像或者特征。
2.图像处理：对采集到的图像进行色彩变换、噪声处理、边缘检测、滤波等一系列处理操作。
3.特征提取：从处理后的图像中提取对象的关键特征，如形状、纹理、颜色、边缘等。
4.特征匹配：将特征与已有的模板进行比对，找到最相似的匹配结果。
5.目标跟踪：通过不断识别目标特征，实现对象在视频序列中的自动追踪。
6.检测和识别：利用机器学习和深度学习的算法，对目标进行检测和识别，如人脸识别、车辆识别、物体捕获等。
7.应用：机器视觉在工业、医疗、安防、交通、智能家居等领域都有广泛应用。
机器视觉基础知识
• 主要特性参数
芯片类型 分辨率：位于CCD&CMOS芯片上的像素数 速度：line/s，fps 光学接口：C,CS,F等
.
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六、软硬件知识--相机篇
相机的选择
• 相机分辨率：
相机分辨率（X方向）＝最佳视野范围（X方向）÷ 理论象素值（X方向） 相机分辨率（Y方向）＝最佳视野范围（Y方向）÷ 理论象素值（Y方向）
.
3
一、机器视觉相关概念
•机器视觉系统的定义：
机器视觉系统是指通过图像采集单元（相机），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。
•主要适用环境：
系统硬件配置
• 记录系统硬件配置。光源、 镜头、工作距离、光圈、相 机、快门速度、电脑配置等
.
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1、高速、高精； 2、超视、微距；
3、客观、无疲劳； 4、环境限制等。
.
4
二、机器视觉系统相关学科
涉及相关学科有： •计算机视觉 •机械设计 •照明工程 •光学设计 •自动控制 •图像处理 •嵌入式电子
图像处理
光学设计
计算机视觉
自动控制
机器视觉系统
机械设计
嵌入式系统
照明工程
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机器视觉系统
视觉检测技术是精密测试技术领域内最具有发展潜力的新技术，它综合运用了电子学、光电探测、图象处理和计算机技术，将机器视觉引入到工业检测中，实现对物体（产品或零件）三维尺寸或位置的快速测量，具有非接触、速度快、柔性好等突出优点，在现代制造业中有着重要的应用前景。
图1-1 视觉检测
一．机器视觉简介
美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化对机器视觉下的定义为：机器视觉（Machine Vision）是指光学的装置和非接触的传感器自动的接受和处理一个真实物体的图像，通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动的装置。
机器视觉主要由视觉传感器（如工业相机）代替人眼获取客观事物的图像，利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些职能行为，从图像中提取信息，并进行处理与分析，最终用于实际的检测、测量与控制。
图1-2 机器视觉机构图
机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面:
⒈检测:又可分为高精度定量检测(例如显微照片的细胞分类、机械零部件
的尺寸和位置测量)和不用量器的定性或半定量检测(例如产品的外观
检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测)。
⒉机器人视觉:用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出
的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上
(即料斗拣取问题)。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传
感技术。
二．机器视觉系统
典型的机器视觉系统：光源，镜头，相机，图像处理单元（图像捕获卡），图像处理软件，监视器，通信/输入输出单元等。
机器视觉系统是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。
图2-1 机器视觉检测流程图
2.1光源
光源是影响机器视觉系统图像质量的重要因素，照明对输入数据的影响至少占到30%。
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。
通过适当的光源照明设计，使图像中的目标信息与背景信息得到最佳分离，可以大大降低图像处理算法分割、识别的难度，同时提高系统的定位、测量精度，使系统的可靠性和综合性能得到提高。反之，如果光源设计不当，会导致在图像处理算法设计和成像系统设计中事倍功半。因此，光源及光学系统设计的成败是决定系统成败的首要因素。
常用的有LED光源、卤素灯(光纤光源)、高频荧光灯。目前LED光源最常用，选择机器视觉光源时应该考虑的主要特征：
1)亮度（当两种光源可以选择是，最佳选择是选择更亮的）
2)光源均匀性（不均匀的光会造成不均匀的反射）
3)光谱特征（光源的颜色及测量物体表面的颜色决定反射到摄像头的光能
的大小及波长）
4)寿命特性（光源一般要持续使用）
5)对比度（对比度对机器视觉来说非常重要，保证需要检测的特征）2.2 相机
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。可以用一个简单的终端显示图像，例如利用计算机系统显示、存储以及分析图像。
按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机;按照传感器的结构特性可以分为线阵相机、面阵相机;按照扫描方式可以分为隔行扫描相机、逐行扫描相机;按照分辨率大小可以分为普通分辨率相机、高分辨率相机;按照输出信号方式可以分为模拟相机、数字相机;按照输出色彩可以分为单色(黑白)相机、彩色相机;按照输出信号速度可以分为普通速度相机、高速相机;按照响应频率范围可以分为可见光(普通)相机、红外相机、紫外相机等。
相机的选取是设计机器视觉系统极关键的一步，首先明确需求:
第一、要先确定检测产品的精度要求。第二、要确定相机要看的视野大小。第三、要确定检测物体的速度。第四、要确定是动态检测还是静态检测。然后确定硬件类型
表2-1 相机-按芯片类型分类
表2-2 相机-按信号输出方式
2.3 镜头
虽然照相机、剖析软件和照明关于机器视觉系统都是非常重要的，可能最关键的元件还是成像镜头。系统若想完整发挥其功用，工业镜头必需要可以满足请求才行。当为控制系统选择工业镜头的时分，机器视觉集成商应该思索四个主要要素：
1)能够检测物体类别和特性;
2)景深或者焦距;
3)加载和检测间隔;
4)运转环境。
剖析工业镜头的这四个要素，能够针对详细应用肯定适宜的镜头选择。在实际的工程项目中镜头的选择主要需要考虑：
（1）波长、变焦与否（2）特殊要求优先考虑
（3）工作距离（4）像面大小和像质
（5）光圈和接口（6）成本和技术成熟度
镜头与光源、相机一起构成一个完整的图像采集系统。在机器视觉的采集过程需要三者的良好配合才能得到最好的图像。
2.4 图像采集卡
图像采集卡，其功能是将图像信号采集到电脑中，以数据文件的形式保存在硬盘上。它是我们进行图像处理必不可少的硬件设备，通过它，我们就可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中，利用相关的视频编辑软件，对数字化的视频信号进行后期编辑处理、比如剪切画面、添加滤镱、字幕和音效、设置转场效果以及加入各种视频特效等等，最后将编辑完成的视频信号转换成标准的VCD、DVD以及网上流行媒体等格式，方便传播。
图2-2 图像采集卡基本组成模块