2005机器视觉培训教程第二讲梁学军终稿
机器视觉技术基础教学教案(全)
机器视觉技术基础教学教案(全)教案课程名称授课方式教学目的机器视觉概述授课时长40min软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸通过研究，让学生对机器视觉这项技术有一个基本的了解重点、难点了解机器视觉的工作原理以及硬件环境搭建。
教学内容教学过程与详细内容引入：教学设计播放机器视觉相机器视觉是一项综合技术，被广泛应用于现代化工业中，关视频，引入课用机器视觉检测方法可以提高生产的效率和自动化题，激发学生研究程度。
本章就针对机器视觉的基本原理以及应用方向问题兴趣进行解释和说明。
讲授过程：1.对机器视觉进行初步认识，详细讲解机器视觉的工作原理及2.了解机器视觉的工作原理，一个完整的机器视觉系统由应用多个模块组成，一般包括光源、镜头、相机、图像采集模块、图像处理模块、交互界面等。
3.了解机器视觉硬件情况搭建。
1）机器视觉中光源的选型2）机器视觉相机的选型，3）机器视觉项目选型要关注的镜头参数：接口、最大靶面尺寸、物距与焦距、光圈、分辨率与成像质量、镜头倍率与视场规模。
4）图像采集卡的技术参数：图像传输格式、图像格式、传输通道数、分辨率、采样频率与传输速率。
了解图象采集卡的各种种类。
4.机器视觉的应用与展望。
（1）在工业领域的应用（2）在医学领域的应用（3）在交通领域的应用（4）在农业领域的应用（5）在生活领域的应用归纳、总结：总结、归纳机器视结尾：鼓励学生课后复。
应用教案设计方案微课名称授课方式教学目的重点、难点数字图像基础微课时长软件录屏演示、讲授法、总结归纳法、拓展延伸对图象处理的一些基础内容进行简朴介绍与了解。
初步认识图像与数字图像并了解其分类，了解图像数字化的基教学内容教学过程与详细内容引入：教学设计播放图像与数字研究机器视觉，其实质就是对各类图像的处理过程，图像相关视频，引数字图像处理技术在当今世界应用已经非常普遍，应用手入课题，激发学生段越来越丰富，功能也越来越强大。
本节将对有关图像处研究兴趣理的一些基础内容进行简单介绍。
机器视觉培训系列教程之基础入门培训
机器视觉培训系列教程之基础入门培训第一节：机器视觉的概念和应用机器视觉是一种用于模拟人眼视觉系统的技术，它可以让机器像人一样“看”和“理解”周围的环境。
机器视觉的应用非常广泛，包括工业自动化、智能制造、无人驾驶、智能医疗等领域。
它可以帮助我们实现自动化生产，提高生产效率和产品质量；可以帮助机器人在复杂环境中实现导航和操作；可以帮助交通管理部门进行智能监控和交通管制。
通过机器视觉技术，我们可以让机器更好地适应人类生活和工作的需求，实现智能化、便捷化和高效化。
第二节：机器视觉技术的原理机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理和图像识别三个方面。
图像采集是指通过摄像头等设备获取环境的图像信息；图像处理是指对采集到的图像进行处理和分析，包括去噪、滤波、边缘检测等操作；图像识别是指通过图像处理技术对图像中的目标进行识别和分类。
这三个方面相互配合，共同构成了机器视觉技术的基本原理和方法。
第三节：机器视觉的技术方法机器视觉的技术方法主要包括特征提取、对象识别、目标跟踪等。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征信息，如颜色、纹理、形状等；对象识别是指通过对特征点进行匹配和分类，识别出图像中的对象；目标跟踪是指通过对图像序列的处理和分析，实现对目标的实时监测和跟踪。
这些方法在机器视觉技术中起着非常重要的作用，对于实现各种应用场景具有至关重要的意义。
第四节：机器视觉的发展趋势机器视觉技术正以前所未有的速度和规模发展，未来的发展趋势主要包括深度学习、云端计算、多传感器融合等方面。
深度学习是指通过建立多层神经网络模型对图像进行识别和分类，实现更加精准和智能的图像处理；云端计算是指通过云平台实现图像数据的存储和计算，实现更加灵活和便捷的信息处理；多传感器融合是指通过多种传感器对环境进行多维度、多层次的感知，实现更加全面和深入的信息获取。
这些发展趋势将进一步推动机器视觉技术的发展，为各种应用场景提供更加全面、智能和便捷的解决方案。
机器视觉培训系列教程
机器视觉培训系列教程在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一项关键技术，正逐渐在各个领域展现出其巨大的潜力和应用价值。
从工业生产中的质量检测，到医疗领域的疾病诊断，再到智能交通系统中的车辆识别，机器视觉都发挥着不可或缺的作用。
为了让更多的人能够掌握这一前沿技术，我们精心打造了这套机器视觉培训系列教程。
首先，让我们来了解一下什么是机器视觉。
简单来说，机器视觉就是让机器具备像人一样的视觉能力，能够从图像或视频中获取信息，并对其进行分析和理解。
这涉及到一系列的技术和知识，包括图像处理、模式识别、深度学习等。
在机器视觉系统中，图像采集是第一步。
这就像是我们的眼睛看到物体一样，需要有合适的设备来获取图像。
常见的图像采集设备有摄像头、工业相机等。
这些设备的性能和参数，如分辨率、帧率、感光度等，会直接影响到采集到的图像质量，进而影响后续的处理和分析结果。
接下来是图像处理环节。
这就像是对我们看到的图像进行“加工”，使其更清晰、更易于分析。
图像处理的方法有很多，比如灰度化、二值化、滤波、边缘检测等。
通过这些处理，可以去除图像中的噪声，突出有用的信息。
模式识别则是机器视觉的核心部分之一。
它要让机器能够识别出图像中的物体、形状、特征等。
这需要运用到各种算法和模型，比如基于特征的识别方法、基于模板匹配的方法等。
而深度学习的出现，更是为机器视觉带来了革命性的变化。
通过深度神经网络，机器可以自动学习图像中的特征和模式，大大提高了识别的准确性和效率。
那么，如何学习机器视觉呢？首先，要掌握扎实的数学基础。
机器视觉涉及到很多数学知识，如线性代数、概率论、微积分等。
这些数学知识是理解和运用机器视觉算法的基础。
其次，要学习编程语言。
Python 是目前机器视觉领域中最常用的编程语言之一，掌握Python 及其相关的库，如OpenCV、TensorFlow 等，对于实现机器视觉算法非常重要。
再者，要多实践。
通过实际的项目和案例，来加深对机器视觉技术的理解和应用能力。
机器视觉培训教程课件
总结词
多模态信息融合技术是机器视觉领域的一个重要发展方向。该技术能够将不同类型的信息进行融合，从而提供更加丰富、准确的视觉感知信息。
详细描述
随着传感器技术的进步，多种类型的传感器数据被广泛应用于机器视觉领域。多模态信息融合技术能够将这些不同类型的数据进行有机整合，充分发挥各自的优势，提高视觉感知的准确性和稳定性。该技术的发展将有助于推动机器视觉技术在更多领域的应用。
详细描述
PART
05
机器视觉发展趋势与展望
REPORTING
随着机器视觉技术的不断进步，高精度、高效率的算法成为了研究热点。这些算法能够提高图像处理的速度和准确性，从而提升机器视觉系统的性能。
总结词
近年来，深度学习等先进算法的快速发展为机器视觉带来了革命性的变革。高精度算法能够更好地提取图像中的细节信息，而高效率算法则能加快图像处理的速度，减少计算资源消耗。这些算法的不断优化将进一步提升机器视觉技术的实际应用效果。
通过消除噪声、降低图像的模糊度，提高图像的清晰度。
直方图均衡化
通过拉伸图像的灰度直方图，增强图像的对比度，使得图像更加清晰。
锐化技术
通过增强图像的边缘和细节，提高图像的视觉效果。
提取尺度不变的特征点，用于图像匹配和识别。
SIFT算法
基于特征描述符的方法，用于快速、稳定地提取特征点。
SURF算法
结合了FAST特征检测器和BRIEF描述符，具有旋转不变性和尺度不变性。
农业科技
机器视觉具有高效、准确、可靠和可重复性等优点，能够实现快速、实时的图像处理和分析，提高生产效率和产品质量。
机器视觉技术仍面临着一些挑战，如复杂背景下的目标识别、动态场景下的跟踪与处理、高精度测量与定位等，需要不断的技术创新和突破。
机器视觉基础知识培训课件
机器视觉的应用领域
01
02
03
04
工业自动化
检测产品质量、定位与装配、 包装与码垛等。
智能安防
人脸识别、车牌识别、行为分 析等。
医疗诊断
医学影像分析、病灶检测与识 别等。
其他领域
自动驾驶案例
总结词
机器视觉是自动驾驶技术的关键组成部分，为车辆提供实时路况感知和目标识别能力。
详细描述
自动驾驶汽车通过安装多个高分辨率摄像头和传感器，获取周围环境的三维信息。机器 视觉技术对这些信息进行处理和分析，识别出道路标志、车辆、行人以及其他障碍物， 为自动驾驶系统提供决策依据。这使得车辆能够在复杂的道路环境中实现自主导航和驾
相机
相机的作用
捕捉目标物体的图像。
相机类型
面阵相机、线阵相机、立体相机等。
相机选择要点
根据应用场景选择合适的相机类型和分辨率。
图像采集卡
图像采集卡的作用
将相机捕捉的图像转换为数字信号，便于计算机处理。
图像采集卡性能参数
分辨率、传输速率、接口类型等。
图像采集卡选择要点
根据计算机性能和图像处理要求选择合适的图像采Байду номын сангаас卡。
驶，提高道路安全性和通行效率。
人脸识别案例
总结词
人脸识别技术利用机器视觉实现身份验 证和安全监控，广泛应用于金融、安防 等领域。
VS
详细描述
人脸识别系统通过高分辨率摄像头捕捉人 的面部特征，利用机器视觉算法对图像进 行分析和处理，提取出面部的各种特征点 。这些特征点与数据库中的数据进行比对 ，以实现身份的快速验证。人脸识别技术 广泛应用于金融交易、门禁系统、公共安 全监控等领域，提高安全性和便利性。
机器视觉培训教程
机器视觉培训教程第一点：机器视觉基础理论机器视觉是人工智能的一个重要分支，它涉及到计算机科学、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
在本部分，我们将介绍机器视觉的基础理论，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等核心概念。
1.1 图像处理：图像处理是机器视觉的基本环节，主要包括图像增强、图像滤波、图像边缘检测等操作。
这些操作可以帮助机器更好地理解图像中的信息，提取出有用的特征。
1.2 特征提取：特征提取是机器视觉中的关键步骤，它的目的是从图像中提取出具有区分性的特征信息。
常用的特征提取方法有关联矩阵、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
1.3 目标检测：目标检测是机器视觉中的一个重要任务，它的目的是在图像中找到并识别出特定目标。
常用的目标检测方法有基于滑动窗口的方法、基于区域的方法、基于深度学习的方法等。
1.4 图像分类：图像分类是机器视觉中的应用之一，它的目的是将给定的图像划分到预定义的类别中。
常用的图像分类方法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
第二点：机器视觉应用案例机器视觉在现实生活中的应用非常广泛，涵盖了工业检测、自动驾驶、安防监控、医疗诊断等多个领域。
在本部分，我们将介绍几个典型的机器视觉应用案例，以帮助大家更好地理解机器视觉的实际应用。
2.1 工业检测：机器视觉在工业检测领域的应用非常广泛，它可以用于检测产品的质量、尺寸、形状等参数，提高生产效率，降低人工成本。
2.2 自动驾驶：机器视觉在自动驾驶领域的应用主要包括环境感知、车辆定位、目标识别等。
通过识别道路标志、行人、车辆等障碍物，自动驾驶系统可以做出相应的决策，保证行驶的安全性。
2.3 安防监控：机器视觉在安防监控领域的应用主要包括人脸识别、行为识别、车辆识别等。
通过实时监控和分析监控画面，机器视觉系统可以有效地发现异常情况，提高安防效果。
2.4 医疗诊断：机器视觉在医疗诊断领域的应用主要包括病变识别、组织分割、影像分析等。
机器视觉培训系列教程之基础入门培训(PPT 58页)
第三讲
机器视觉系统综合基础知识
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 一
灯源简述 灯源分类 获得完美图象的6大要素 如何选择镜头
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
一、灯源简述：
机器视觉系统工作的基本程序： 取像 =》 分析 =》 结果输出
灯源：为确保视觉系统正常取像获得足够光信息而提供照明的装置 灯源的目的
速度
• 记录试验中系统运行速度
系统硬件 配置
系统硬件配置
• 记录系统硬件配置。灯源、镜头、 工作距离、光圈、相机、快门速 度、电脑配置等
讨论与答疑
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 三
如何选用板卡 PC式系统概述 智能相机概述 视觉系统选型 视觉系统未来发展趋势
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
小结#2：如何获得完美图象 选择适合的灯源、镜头、相机 学会如何使用、控制灯源、镜头、相机
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头#1：技术因素
镜头与相机匹配 镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口 镜头成象面是否>=相机CCD尺寸。若相机CCD为1/2“， 而镜头为1/3”，则该镜头与相机不匹配
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题：
根据现场的检测样品，及教师提出的要求，完全系统硬件选型 灯源选型 镜头选型 相机选型 系统参数：视野、工作距离等
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题提示：
选型步骤： 确定项目检测方向：测量、检测、定位。 确定项目检测要求：精度、速度、工作空间。 根据项目检测方向完成灯源选型 根据项目精度要求确定最佳视野 根据项目精度要求及工作空间要求完成镜头选型 确定某款镜头、工作距离、 根据项目精度要求及速度要求完成相机选型 考虑系统硬件成本
机器视觉基础知识培训课件
FOV：100MM
500 象素
象素值 = 0.2 MM
实用精品PPT课件
43
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
实用精品PPT课件
51
七、机器视觉系统搭建
项目评估的基本步骤1：
检测项目 条款
检测项目条款 • 条款名称及详细说明
客户需求
系统精度 要求
系统速度 要求
系统工作 空间要求
系统精度要求
• 详细记录每项条款的精度 要求
系统速度要求
• 清楚了解整个系统的速度要求
• 对于设备制造商，还需要了解 整个设备的工作流程
三维深度信息
实用精品PPT课件
29
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
实用精品PPT课件
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六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#7：彩色的考虑
光
色
的
彩
三
三
原 色
原 色
光的三原色：红、绿、蓝；色彩三原色：青、紫、黄。 世界上所有颜色都是由三原色按不同比例组合而成 三原色的色光叠加为白光。如：日光 三原色的色彩叠加为黑色。
49
七、机器视觉系统搭建
小结
• #1：获得完美图象的6大要素及控制因素 高系统精度。控制因素：视野、相机分辨率。 清晰成象。控制因素：镜头、光源 避免畸变。控制因素：镜头 保持待测物体在成象中大小一致。控制因素：视野、拍照角度、待测物位置 反差最大化。控制因素：光源、镜头 恰当的照明与曝光。控制因素：光源、镜头
机器视觉原理及应用教程 第2章 相机成像与标定
仿射变换
投影变换
平移变换
旋转+平移变换
缩放平移
仿射变换
投影变换
原图像
仿射变化后
投影变化后
2.1.2 三维到二维投影
2.1 摄影几何和几何变换
投影变换将3D空间坐标中的点映射到2D平面中，即空间中点的3D信息投影后变成图像亮度信息，丢失了图像的3D信息，投影后就不可能恢复该点到图像的距离了，因此2D传感器没有办法测量到表面点的距离。
2.3 相机标定方法
2.3.1 DLT相机标定
已知一组3D点的位置，以及它们在相机中的投影位置，直接根据相机线性模型计算出相机的内外参数是较为常用的方法。
摄像机的线性模型为：
将s消去
2.3 相机标定方法
2.3 相机标定方法
2.3.3 张正友标定
1998年，张正友提出了基于二维平面靶标的标定方法，使用相机在不同角度下拍摄多幅平面靶标的图像，比如棋盘格的图像。然后通过对棋盘格的角点进行计算分析来求解相机的内外参数
世界坐标系又叫真实坐标系，是在真实环境中选择一个参考坐标系来描述物体和相机的位置。 相机坐标系是以相机的光心为坐标原点，z轴与光轴重合、与成像平面垂直，x轴与y轴分别与图像物理坐标系的x轴和y轴平行的坐标系。 图像像素坐标系为建立在图像的平面直角坐标系，单位为像素，用来表示各像素点在像平面上的位置，其原点位于图像的左上角。 图像物理坐标系原点是成像平面与光轴的交点，x轴和y轴分别与相机坐标系x轴与y轴平行，通常单位为mm，图像的像素位置用物理单位来表示。
2.2 相机标定基础
世界坐标系与相机坐标系转换示意图
2.2 相机标定基础
如图1所示，成像平面所在的平面坐标系就是图像物相机坐标系与图像物理坐标系的转换示意图 理坐标系。
机器视觉培训教程
机器视觉培训教程随着科技的不断发展，机器视觉技术已经广泛应用于各个领域，比如智能家居、智能安防、智能制造等等，而培训机器视觉技术的人才也成为了各个行业的紧缺人才。
本文将从机器视觉的概念、应用、培训方式及教程等方面进行阐述。
一、机器视觉概念机器视觉是一种模仿人类视觉系统的技术，通过计算机进行图像处理和分析，识别和判定图像中的目标对象、形状、颜色等特征信息，并给出相应的输出结果或控制信号。
通俗来说，机器视觉就是计算机程序通过图像识别来掌握环境信息和对象属性的一种技术。
二、机器视觉应用1. 工业领域工业生产中，机器视觉可用于质量检测、物料分拣、人机交互等方面。
比如利用机器视觉技术来检测产品的尺寸、形状等参数是否符合标准，从而保证产品的质量；通过机器视觉系统来识别工件的图案、颜色等特征并按照预设的方式进行分拣等。
2. 智能家居随着智能化时代的到来，机器视觉技术被广泛应用于智能家居领域。
比如通过机器视觉来识别家居环境中的温度、湿度、光线等参数，以便根据不同的情况进行智能化调节；通过安装摄像头等设备来实现门禁管理、智能安防等。
3. 医疗行业机器视觉技术在医疗行业也得到广泛应用。
比如，利用机器视觉来探寻人体内部病变部位的位置、大小、形状等参数，从而实现更加精准的诊断和治疗；另外，利用机器视觉技术实现手术机器人控制也是机器视觉在医疗行业中的重要应用之一。
三、机器视觉教程1. 学前准备在进行机器视觉的学习之前，我们需要具备以下一些基础知识：编程语言（如C++、Python等）、机器学习、图像处理等。
2. 机器视觉培训方式目前，机器视觉培训主要有以下几种方式：（1）在线班：通过在线视频课程、直播授课、社群交流等方式来进行教学，而且有着比较丰富的学习资源。
（2）线下班：线下实体培训机构或学校开设机器视觉培训课程，教师授课、学生自学并进行互动交流。
（3）自学：通过查阅机器视觉教程、书籍、代码示例、博客等学习资料，自己摸索和实践的方式学习机器视觉。
机器视觉理论与实战 第二章 机器视觉相关理论
机结构相对简单，功耗低、传输速度快、性价比高，但独立的像素信 号放大输出，导致噪声影响大、输出图像质量相对较低。、
传感器结构特性：按照传感器的结构特性可以分为线阵相机和面 阵相机。线阵相机采集的图像呈现线条状，属于长宽比极大的二维图 像，一般适合于视野细长或连续运动的应用场景，例如纸张、纤维、 塑料等；面阵相机拍摄的图像较为直观，可以快速精准的获取二维图 像信息。
输出图像色彩：按照输出色彩可以分为单色（黑白）相机和彩色 相机。单色相机输出为只有灰度值的图像，不含颜色信息；彩色相机
CPU：服务器的核心处理器，代表服务器的运算能力，控制服务器
的有效运行，可以集成多个独立或协同运算单元，提高处理器的工作 效率。
GPU：服务器的图像处理器，拥有多于CPU的处理核心，能将CPU难 以处理的海量复杂数据转移计算，提供远超CPU性能的计算能力，尤其 适合图像处理的相关运算。
内存：服务器的重要部件，负责暂存CPU中计算的数据，所以内存 也影响计算机的计算性能。
工业相机和镜头是图像采集系统的关键组件，而合适的光源起到
了辅助拍摄的作用，决定着图像的实际清晰度，所以为了保证图像采 集的质量，光源的选型方案至关重要。光源的选型要素较多，一个合 格的光源至少需要满足光照分布均匀、光谱范围宽、光源亮度足够、 良好的稳定性和耐久度等条件，实际光源选型时，需要结合应用场景 下的整体要素，在合适的范围内进行选取。
特点 功耗低、稳定性强、响应时间 快、耐久度好、安全性高、适
应性强、价格实惠 发热量大、显色性好、响应时
机器视觉教学大纲
《机器视觉》教学大纲课程编码：08241059课程名称：机器视觉英文名称：MACHINE VISION开课学期：7学时/学分：36/2 （其中实验学时：4 ）课程类型：专业方向选修课开课专业：机械工程及自动化选用教材：贾云得编著《机器视觉》科学出版社 2002年主要参考书：1.ROBOTICS: Control, Sensing, Vision, and Intelligence, K. S. Fu，McGraw-HillPublishing Company, 19872.张广军编著，机器视觉，科学出版社，2005年执笔人：孔德文本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、彩色感知、深度图与立体视觉。
通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。
一、课程性质、目的与任务机器视觉课程是机械工程及自动化专业在智能机器方向的一门专业方向选修课。
机器智能化是机械学科的重要发展方向，也是国际上跨学科的热门研究领域。
而机器视觉是智能机器的重要组成部分，它与图象处理、模式识别、人工智能、人工神经网络以及神经物理学及认知科学等都有紧密的关系。
本课程对于开阔学生视野、使学生了解本专业的发展前沿，把学生培养成面向二十一世纪的复合型人才具有重要的地位和作用。
通过本课程的学习，学生也能掌握一定的科学研究方法与技能，为有潜力成为研究型人才的学生打下一定基础。
二、教学基本要求本课程主要内容包括：二值图像分析、图像预处理、边缘检测、图像分割、纹理分析、明暗分析、深度图与立体视觉。
通过本课程的学习，学生应掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。
本大纲仅列出达到教学基本要求的课程内容，不限制讲述的体系、方式和方法，列出的内容并非要求都讲，有些内容，可以通过自学达到教学基本要求。
使用CAI课件作为辅助教学手段可以节省大量时间，传递更多的信息量，所以本课程建议使用CAI课件。
机器视觉系统培训教材
劣 1.Blooming
1.一致性较差
2.不能直接访问每个像素 2.光灵敏度差
3.没有片上处理功能
3.噪声大
CCD 串行处理
线性度好 低噪声 功耗一般 集成度较低
CMOS 并行处理，可直接访问单 像素 高动态范围
存在固定模式噪声
功耗较低
高集成度，芯片上集成了 很多功能
Interlaced Scan
添加微镜头可以增加填充因子
Horizontal shift registers
Output (Amplifier)
Overflow Drain主要用来消除 CCD Sensor的Blooming现象 它也被用来实现电子快门
通过Micro Lenses可以将传感器 的填充因子提高。 CCD可以从80%提高到约100% CMOS可以从30%提高到约80%
结果 孔 半径
1 3.147 mm ✓ 2 3.052 mm ✓ 3 2.785 mm
被测物体 CCD/CMOS图像传感器
数字图像
应用
光源 镜头
智能摄像机
机器视觉软件
FG
图像
I/O
内存中
模拟图像数据 数字图像
结果 孔 半径
1 3.147 mm ✓ 2 3.052 mm ✓ 3 2.785 mm
Serial readout register
Output (Amplifier)
Light sensitive CCD-sensor
Shielded memory area
...............................
Readout register
解决了Full Frame Array Sensor发生 Smear现象的问题 从感光部分转移到屏蔽存储区域的时 间约为500us
机器视觉基础培训第二期
Insight Explore Demo照明技术•照明可以提高图像对比度•照明可以使被测物图像更清晰•照明可以使周围环境的灯光干扰降到最小圆顶散射同轴散射暗视场背光源照明技术第一步定位1.用鼠标单击选中单元格A2，输入汉字“定位”。
图1所示。
2.打开工具栏菜单：图案匹配FindPatterns,双击FindPatterns。
图2所示。
3.选中模板区域和搜寻区域，模板区域如图3检测框位置所示。
注意演示过程向客户介绍，利用FindPatterns定位后，图像可以在一定范围内移动和转动，不影响检测。
第二步寻找圆1.用鼠标单击选中单元格A9。
2.打开工具栏菜单：FindCircle,双击FindCircle。
图5所示。
3.双击圆环，图6所示。
4.用鼠标拖动圆环，即检测框，结果图7所示。
5.圆环移到合适位置，按回车键，进入图5所示界面，点击确定，图8所示。
注意1.拖动检测框时，要向客户介绍和日本产品的区别（对日本产品有了解的客户），1）.无FindCircle功能。
2）.鼠标拖动检测框远比手柄方便。
2.简单介绍其他边工具。
相对引用第三步尺寸换算1.鼠标选中G9。
2.打开函数菜单：图形EditFloat，双击EditFloat，图9所示。
3.鼠标选中H8，输入字符。
即’R(mm)，图10所示。
4.半径尺寸换算：鼠标选中窗口左上角相对引用符号双击D9输入*双击G9 回车。
图11所示。
5.周长尺寸计算参考过程4，图12所示。
注意1.演示过程介绍EditFloat作用。
2.在演示过程4中，要介绍相对引用和绝对引用的区别3.介绍可测量尺寸种类多，并且简单方便。
第四步复制，剪切，固定插入1.双击A9，在固定处绝对插入C4-E4，即pattern坐标，图13所示。
2.按住鼠标左键选中A9-E9，单击左键，选择复制。
根据要找圆的个数，选中A10-A13，粘贴即完成复制，图14所示。
3.分别双击A10-A13，把检测框移到相对应圆的位置，图15所示。
机器视觉课件2
2 e
; where
It is still a Gaussian!
2
1
2
——Separatibility
It can easily be seen hat the Gaussian core can be separated in both space domain and Fourier domain, i.e. m n h[i, j] f[i, j] h[k, l]f[i k, j l]
To reduce windows boundary effect and for a smooth filtering, filter elements are often weighted.
1 16
1 8
1 4
1 16
1 8
1 16
1 8
1 16
1 8
Mean Filter on Gaussian noise corrupted image
given an image A a1, a2,, am and structuring element
B b1, b2,, bm
dilatation of A by B is defined as
A B Abi
bi B
Dilatation operation tends to inflate the original image.
I1 I 2 I 3 I N 2
set
I1 I2
… … … … … …
… … …
IN
… …
A {I1, I2, I3,, I N 2}
(2) Set the image pixel with intensity
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第二讲： 第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（4） 镜头基本概念（ ）
镜头接口 – C-MOUNT 镜头的标准接口之一，镜头的接口螺纹参数： 镜头的标准接口之一，镜头的接口螺纹参数： 公称直径： 公称直径：1“ 螺距： 牙 螺距：32牙 – CS－Mount是C－Mount的一个变种，区别仅仅在于 的一个变种， － 是 － 的一个变种 镜头定位面到图像传感器光敏面的距离的不同， － 镜头定位面到图像传感器光敏面的距离的不同，C－ Mount 是17。5mm，CS－Mount是12。5mm。 。 ， － 是 。 。 – C/CS能够匹配的最大的图像传感器的尺寸不超过 能够匹配的最大的图像传感器的尺寸不超过1“。 能够匹配的最大的图像传感器的尺寸不超过
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第二讲： 第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（7） 镜头基本概念（ ）
镜头的调制传递函数MTF 镜头的调制传递函数
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第二讲： 第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
二、镜头的分类（4） 镜头的分类（ ）
关于远心镜头 远心指的是一种光学的设计模式： 远心指的是一种光学的设计模式：系统的出瞳和入瞳的位置 在无限远处。 在无限远处。
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第二讲： 第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（9） 镜头基本概念（ ）
镜头的调制传递函数MTF 镜头的调制传递函数 MTF能够同时表征系统重现物方空间的几何和灰度细 能够同时表征系统重现物方空间的几何和灰度细 节能力，是衡量成像系统性能的最佳方式。 节能力，是衡量成像系统性能的最佳方式。 对于一个实际的成像系统， 对于一个实际的成像系统，细节密集地方的对比度要 小于细节稀疏位置的对比度 成像系统中的每个环节都对系统最终的MTF产生影像， 产生影像， 成像系统中的每个环节都对系统最终的 产生影像 包括滤色片，镜头，图像传感器，后期处理电路等等。 包括滤色片，镜头，图像传感器，后期处理电路等等。
第一节 工业镜头
第一节 工业镜头
内容提要
基本概念 分类 成像原理及参数间关系
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第二讲： 第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
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第二讲： 第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（3） 镜头基本概念（ ）
畸变 几何畸变指的是由于镜头方面的原因导致的图像范围内不 同位置上的放大率存在的差异。 同位置上的放大率存在的差异。几何畸变主要包括径向畸 变和切向畸变。如枕形或桶形失真。 变和切向畸变。如枕形或桶形失真。
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（2） 镜头基本概念（ ） 视野 (FOV)
图像采集设备所能够覆盖的范围， 图像采集设备所能够覆盖的范围，它可以是在监视器上可以见到的 范围，也可以使设备所输出的数字图像所能覆盖的最大范围。 范围，也可以使设备所输出的数字图像所能覆盖的最大范围。 最大/最小工作距离（ 最大 最小工作距离（Work Distance） 最小工作距离 ） 从物镜到被检测物体的距离的范围， 从物镜到被检测物体的距离的范围，小于最小工作距离大于最大工作 距离系统均不能正确成像。 距离系统均不能正确成像。 景深（ 景深（Depth Of Field） ） 在某个调焦位置上，景深内的物体都可以清晰成像。 在某个调焦位置上，景深内的物体都可以清晰成像。
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第一节 பைடு நூலகம்业镜头
二、镜头的分类（2） 镜头的分类（ ）
按照功能分 按照功能分 功能 变焦距镜头 镜头的焦距可以调节，镜头的视角， 镜头的焦距可以调节，镜头的视角，视野可变 定焦距镜头 镜头的焦距不能调节，镜头视角固定。 镜头的焦距不能调节，镜头视角固定。聚焦位置和光圈可以 调节 定光圈镜头 光圈不能调节，通常情况下聚焦也不能调节。 光圈不能调节，通常情况下聚焦也不能调节。
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第二讲： 第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
二、镜头各个参数间关系（2） 镜头各个参数间关系（ ）
光圈大通光能力大， 光圈大通光能力大，光圈 小通光能力小 光圈小则景深大， 光圈小则景深大，光圈大 则景深小
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梁学军
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第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（8） 镜头基本概念（ ）
镜头的调制传递函数MTF 镜头的调制传递函数
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机 器 视 觉 培 训 系 列 教 程
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一、镜头基本概念(1) 镜头基本概念(1)
工作距离（ 工作距离（WD） ） 视 野 （ FOV ） （DOV） ）
成象面
面距离
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第一节 工业镜头
二、镜头的分类（1） 镜头的分类（ ）
按照等效焦距分为 按照等效焦距分为 等效焦距 广角镜头 等效焦距小于标准镜头（等效焦距为50mm）的镜头。特点 等效焦距小于标准镜头（等效焦距为 ）的镜头。 是最小工作距离短，景深大，视角大。常常表现为桶形畸变。 是最小工作距离短，景深大，视角大。常常表现为桶形畸变。 中焦距镜头 焦距介于广角镜头和长焦镜头之间的镜头。 焦距介于广角镜头和长焦镜头之间的镜头。通常情况下畸变 校正较好。 校正较好。 长焦距镜头 等效焦距超过200mm的镜头。工作距离长，放大比大，畸变 等效焦距超过 的镜头。工作距离长，放大比大， 的镜头 常常表现为枕形状畸变。 常常表现为枕形状畸变。 等效焦距计算方法： 等效焦距计算方法： 实际焦距× 实际焦距×43mm 镜头成像圆的直径
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第一节 工业镜头
二、镜头各个参数间关系（1） 镜头各个参数间关系（ ）
光圈大通光能力大， 光圈大通光能力大，光圈 小通光能力小； 小通光能力小； 光圈小则景深大， 光圈小则景深大，光圈大 则景深小； 则景深小；
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第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（5） 镜头基本概念（ ）
成像面 可以在镜头的像面上清晰成像的物方平面 光圈与F值 光圈与 值 光圈是一个用来控制镜头通光量装置， 光圈是一个用来控制镜头通光量装置，它通常是在镜头 表达光圈大小我们是用F值 内。表达光圈大小我们是用 值，如f1。4，f2，f2。8 。 ， ， 。 etc。 。 焦距 焦距是像方主面到像方焦点的距离。 焦距是像方主面到像方焦点的距离。如16mm， 25mm ，