机器视觉基础知识课件
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机器视觉系统原理及基础知识通用课件
实时性指标
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。
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。
《机器视觉基础》课件
在农业领域,机器视觉技术被用于监测作物 生长状况、病虫害识别等方面。通过对农田 的图像采集和处理,机器视觉系统能够实时 监测作物的生长情况,及时发现病虫害,为 农民提供科学的管理依据,从而提高农产品 的产量和质量。
安全监控
要点一
总结词
机器视觉在安全监控领域的应用,能够提高安全防范能力 和监控效率。
机器视觉的优势与挑战
优势
非接触式、高精度、高效率、高可靠 性、可实现自动化和智能化等。
挑战
数据量大、计算复杂度高、对光照和 角度敏感、对遮挡和噪声的鲁棒性差 等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像获取是机器视觉系统的第一步, 负责将目标物体转化为数字图像,以 便后续处理。
图像获取的关键在于获取高质量的图 像,以便后续处理能够准确地进行特 征提取和目标识别。
基于概率统计的算法
总结词
利用概率统计理论,对图像中的目标进行识别和分类的方法。
详细描述
基于概率统计的算法通过建立目标模型,利用概率分布和统计规律对图像中的目标进行识别和分类。 该算法具有较强的鲁棒性和适应性,能够处理一些复杂的视觉任务,如目标跟踪、场景识别等。
基于深度学习的算法
总结词
利用深度神经网络对图像进行层次化特征提取和分类的方法。
VS
详细描述
机器视觉技术被广泛应用于工业生产线上 ,对产品进行外观、尺寸、缺陷等方面的 检测。通过高精度的图像采集和处理,机 器视觉系统能够快速准确地识别出不合格 品,并自动剔除或进行分类,从而提高生 产效率和产品质量。
农业检测
总结词
机器视觉在农业领域的应用,有助于提高农 产品的产量和质量。
详细描述
03
02
角点检测
安全监控
要点一
总结词
机器视觉在安全监控领域的应用,能够提高安全防范能力 和监控效率。
机器视觉的优势与挑战
优势
非接触式、高精度、高效率、高可靠 性、可实现自动化和智能化等。
挑战
数据量大、计算复杂度高、对光照和 角度敏感、对遮挡和噪声的鲁棒性差 等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像获取是机器视觉系统的第一步, 负责将目标物体转化为数字图像,以 便后续处理。
图像获取的关键在于获取高质量的图 像,以便后续处理能够准确地进行特 征提取和目标识别。
基于概率统计的算法
总结词
利用概率统计理论,对图像中的目标进行识别和分类的方法。
详细描述
基于概率统计的算法通过建立目标模型,利用概率分布和统计规律对图像中的目标进行识别和分类。 该算法具有较强的鲁棒性和适应性,能够处理一些复杂的视觉任务,如目标跟踪、场景识别等。
基于深度学习的算法
总结词
利用深度神经网络对图像进行层次化特征提取和分类的方法。
VS
详细描述
机器视觉技术被广泛应用于工业生产线上 ,对产品进行外观、尺寸、缺陷等方面的 检测。通过高精度的图像采集和处理,机 器视觉系统能够快速准确地识别出不合格 品,并自动剔除或进行分类,从而提高生 产效率和产品质量。
农业检测
总结词
机器视觉在农业领域的应用,有助于提高农 产品的产量和质量。
详细描述
03
02
角点检测
机器视觉基础知识培训课件
机器视觉具有高效、准确、可靠、非 接触性等优点,能够适应各种复杂环 境,广泛应用于工业自动化、智能安 防、医疗诊断等领域。
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。
机器视觉系统原理及基础知识PPT
机器视觉系统原理及基础 知识
本PPT将介绍机器视觉系统的概述、图像处理基础、图像分割与边缘检测、形 态学处理、特征提取与描述、相机标定与几何变换、目标跟踪、机器学习在 机器视觉中的应用等。
机器视觉系统概述
机器视觉系统是指通过计算机对图像进行处理、分析和理解,模拟人类视觉 系统的功能和能力,用于实现自动检测、识别、测量等任务。
特征提取与描述
特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征,如颜色、纹理、形状等,特征描述是对这些特征进行数学建模 和描述,用于图像匹配和识别。
相机标定与几何变换
相机标定是确定摄像机的内部和外部参数,几何变换是通过变换矩阵对图像 进行旋转、平移、缩放等操作,用于图像校正和重建。
目标跟踪
目标跟踪是指在连续图像序列中跟踪特定的目标物体,如运动物体或行人, 用于视频监控、无人驾驶等应用。
图像处理基础
图像处理是指对图像进行数字化处理,包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩等,用于提取和改善 图像的特征和质量。
图像分割与边缘检测
图像分割是将图像分割成不同的区域,边缘检测是提取图像中的边缘线条, 用于目标检测和图像理解等应用。
形态学处理
形态学处理是一种基于图像形状和结构的图像处理技术,通过腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作,用于图像 滤波和形状分析。
ห้องสมุดไป่ตู้
机器学习在机器视觉中的应用
机器学习是一种通过训练数据和统计方法来构建模型和预测的方法,应用于 图像分类、目标检测、人脸识别等机器视觉任务。
本PPT将介绍机器视觉系统的概述、图像处理基础、图像分割与边缘检测、形 态学处理、特征提取与描述、相机标定与几何变换、目标跟踪、机器学习在 机器视觉中的应用等。
机器视觉系统概述
机器视觉系统是指通过计算机对图像进行处理、分析和理解,模拟人类视觉 系统的功能和能力,用于实现自动检测、识别、测量等任务。
特征提取与描述
特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征,如颜色、纹理、形状等,特征描述是对这些特征进行数学建模 和描述,用于图像匹配和识别。
相机标定与几何变换
相机标定是确定摄像机的内部和外部参数,几何变换是通过变换矩阵对图像 进行旋转、平移、缩放等操作,用于图像校正和重建。
目标跟踪
目标跟踪是指在连续图像序列中跟踪特定的目标物体,如运动物体或行人, 用于视频监控、无人驾驶等应用。
图像处理基础
图像处理是指对图像进行数字化处理,包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩等,用于提取和改善 图像的特征和质量。
图像分割与边缘检测
图像分割是将图像分割成不同的区域,边缘检测是提取图像中的边缘线条, 用于目标检测和图像理解等应用。
形态学处理
形态学处理是一种基于图像形状和结构的图像处理技术,通过腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作,用于图像 滤波和形状分析。
ห้องสมุดไป่ตู้
机器学习在机器视觉中的应用
机器学习是一种通过训练数据和统计方法来构建模型和预测的方法,应用于 图像分类、目标检测、人脸识别等机器视觉任务。
机器视觉培训系列教程之基础入门培训(PPT 58页)
机器视觉培训系列教程 基础入门培训
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
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
机器视觉系统原理及基础知识课件
利用分类器或神经网络等技术,对提取的特征进行分类和识别。
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。
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
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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。
机器视觉基本原理ppt课件
机器视觉系统原 理及基础知识
1
1. 机器视觉系统基本原理 2. 照明光源 3. 镜头 4. 工业摄像机 5. 图像采集/处理卡 6. 图像处理系统
2
第1章 机器视觉系统基本原 理
1.1 机器视觉系统的原理 1.2 机器视觉系统与人的视觉的对
比 1.3 机器视觉系统的构成
3
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。
12
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。
客观性,可连续工作
7
1. 照明光源 2. 镜头 3. 工业摄像机 4. 图像采集/处理卡 5. 图像处理系统 6. 其它外部设备
8
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)
9
编码器
服务器
控制及报警信号
票面检测计算机
票面图像 采集系统
网络交换机+显示共享器+信号分配器
13
三原色学说:该学说认为在视网膜上分布有三种 不同的视锥细胞,分别含有对红(700nm)、绿 (546.1nm)、蓝(435.8nm)三种光敏感的视色素;当某 一定波长的光线作用于视网膜时,以一定的比例使三 种视锥细胞分别产生不同程度的兴奋,这样的信息传 至中枢,就产生某一种颜色的感觉。
1
1. 机器视觉系统基本原理 2. 照明光源 3. 镜头 4. 工业摄像机 5. 图像采集/处理卡 6. 图像处理系统
2
第1章 机器视觉系统基本原 理
1.1 机器视觉系统的原理 1.2 机器视觉系统与人的视觉的对
比 1.3 机器视觉系统的构成
3
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。
12
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。
客观性,可连续工作
7
1. 照明光源 2. 镜头 3. 工业摄像机 4. 图像采集/处理卡 5. 图像处理系统 6. 其它外部设备
8
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)
9
编码器
服务器
控制及报警信号
票面检测计算机
票面图像 采集系统
网络交换机+显示共享器+信号分配器
13
三原色学说:该学说认为在视网膜上分布有三种 不同的视锥细胞,分别含有对红(700nm)、绿 (546.1nm)、蓝(435.8nm)三种光敏感的视色素;当某 一定波长的光线作用于视网膜时,以一定的比例使三 种视锥细胞分别产生不同程度的兴奋,这样的信息传 至中枢,就产生某一种颜色的感觉。
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
30
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 课件
应用场景
在工业检测、交通监控等领域有广泛应用。
优点与局限性
能够准确检测出图像中的几何形状,但对于复杂背景或噪声较多的图像效果较差。
霍夫变换算法介绍
霍夫变换算法是一种用于检测图像中几何形状的算法,如直线、圆等。
A
B
C
D
特征匹配算法介绍
特征匹配算法通过提取图像中的特征点,并比较不同图像之间的特征点相似度来进行匹配。
优点与局限性
阈值分割算法简单、快速,适用于背景和前景对比度较大的情况,但对于复杂背景或光照不均的情况效果较差。
阈值选择
阈值的选择是阈值分割算法的关键,常用的方法有Otsu's方法、迭代法等。
应用场景
广泛应用于工业检测、医学影像分析等领域。
边缘检测算法介绍
常见算子
优点与局限性
应用场景
01
02
03
04
优点与局限性
能够处理不同视角、光照和尺度变化的图像,但对于特征点较少的图像效果较差。
应用场景
在目标识别、图像拼接等领域有广泛应用。
特征提取方法
常见的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。
04
CHAPTER
机器视觉实践应用
机器视觉系统可以自动识别生产线上的产品,检测其尺寸、外观、表面缺陷等,确保产品质量。
机器视觉可以帮助无人驾驶汽车识别道路标志、交通信号等,实现自主导航。
05
CHAPTER
机器视觉发展趋势与挑战
3D视觉技术
3D视觉技术在近年来取得了显著进展,通过获取物体的三维信息,能够实现更复杂、更精准的视觉分析。
深度学习算法
随着深度学习技术的不断发展,越来越多的算法被应用到机器视觉领域,提高了图像识别、目标检测、语义分割等任务的准确性和源自率。机器视觉 课件目录
在工业检测、交通监控等领域有广泛应用。
优点与局限性
能够准确检测出图像中的几何形状,但对于复杂背景或噪声较多的图像效果较差。
霍夫变换算法介绍
霍夫变换算法是一种用于检测图像中几何形状的算法,如直线、圆等。
A
B
C
D
特征匹配算法介绍
特征匹配算法通过提取图像中的特征点,并比较不同图像之间的特征点相似度来进行匹配。
优点与局限性
阈值分割算法简单、快速,适用于背景和前景对比度较大的情况,但对于复杂背景或光照不均的情况效果较差。
阈值选择
阈值的选择是阈值分割算法的关键,常用的方法有Otsu's方法、迭代法等。
应用场景
广泛应用于工业检测、医学影像分析等领域。
边缘检测算法介绍
常见算子
优点与局限性
应用场景
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优点与局限性
能够处理不同视角、光照和尺度变化的图像,但对于特征点较少的图像效果较差。
应用场景
在目标识别、图像拼接等领域有广泛应用。
特征提取方法
常见的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。
04
CHAPTER
机器视觉实践应用
机器视觉系统可以自动识别生产线上的产品,检测其尺寸、外观、表面缺陷等,确保产品质量。
机器视觉可以帮助无人驾驶汽车识别道路标志、交通信号等,实现自主导航。
05
CHAPTER
机器视觉发展趋势与挑战
3D视觉技术
3D视觉技术在近年来取得了显著进展,通过获取物体的三维信息,能够实现更复杂、更精准的视觉分析。
深度学习算法
随着深度学习技术的不断发展,越来越多的算法被应用到机器视觉领域,提高了图像识别、目标检测、语义分割等任务的准确性和源自率。机器视觉 课件目录
机器视觉基础课件
机器视觉的应用领域
工业自动化
医疗诊断
机器视觉在工业自动化领域应用广泛, 如生产线上的零件检测、装配、定位 等,能够提高生产效率和产品质量。
机器视觉在医疗诊断领域的应用包括 医学影像分析、病灶识别等,能够帮 助医生提高诊断的准确性和效率。
智能安防
机器视觉在智能安防领域的应用包括 人脸识别、车牌识别、行为分析等, 能够提高安全监控的准确性和实时性。
系统性能评估
准确性评估
实时性评估
通过对比实际结果与机器视觉系统输出的 结果,评估系统的准确性。
测试系统对实时图像的处理速度,确保满 足实际应用的需求。
鲁棒性评估
可维护性评估
在不同环境条件下测试系统的稳定性,评 估其鲁棒性。
评估系统的可维护性和可扩展性,以便在 未来进行升级或改进。
感谢您的观看
THANKS
机器视觉基础课件
• 图像处理 • 特征提取 • 目标识别
01
机器视觉概述
定义与特点
定义
机器视觉是通过计算机模拟人类的视 觉功能,利用图像处理和模式识别等 技术,实现对图像的自动识别、跟踪 和测量的技术。
特点
机器视觉具有高效、准确、可靠、非 接触性等优点,能够适应各种复杂的 环境和任务,广泛应用于工业自动化、 智能安防、医疗诊断等领域。
系统优化
参数调整 根据实际应用情况,调整相机、镜头的 参数,如曝光时间、增益等,以获取更
好的图像效果。 计算资源优化
合理分配计算资源,如CPU、GPU等, 以提高机器视觉系统的处理效率。
算法优化 针对特定的应用场景,对图像处算 法进行优化,以提高处理速度和准确 性。
网络通信优化 优化网络通信协议和传输方式,确保 图像数据能够实时、稳定地传输。
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七、机器视觉系统搭建
项目硬件选型:
• 选型步骤:
确定项目检测方向:测量、检测、定位、识别。 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光源选型 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
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
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Ø 测量:长度测量
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四、机器视觉系统应用分类
Ø 测量:角度测量
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四、机器视觉系统应用分类
Ø 测量:圆弧及半径测量
11
四、机器视觉系统应用分类
Ø 检测:有无检测
(邮包)
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四、机器视觉系统应用分类
Ø 检测:残次品检测
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四、机器视觉系统应用分类
Ø 检测:数字统计
14
四、机器视觉系统应用分类
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: 1、高速、高精; 3、客观、无疲劳; 2、超视、微距; 4、环境限制等。
• 国内品牌:
研华、OPT、海康、大华、汇萃等,都宣称开发成功。
42
三、机器视觉系统搭建技巧
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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
• 系统精度(System accuracy) X方向系统精度(X方向象素值)= 视野范围(X方向)÷ CCD芯片象素数量(X方向) Y方向系统精度(Y方向象素值)= 视野范围(Y方向÷ CCD芯片象素数量(Y方向) 该指标取决于,相机分辨率及视野(FOV)
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系统工作 空间要求
七、机器视觉系统搭建
项目评估的基本步骤2:
光源选型 光源选型 • 根据项目的检测条款,选用适合的光源 镜头选型 • 系统精度要求 • 系统工作空间要求 相机选型 • 系统精度要求 • 系统速度要求 项目试验 • 系统搭建,光源、镜头、相机 • 建立检测程序原型 • 记录试验结果,精度、检测时间
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六、软硬件知识--镜头篇
3、工作距离
-镜头焦距是否适合系统工作空间
4、系统精度
-获取最佳视野 -镜头畸变对系统精度的影响 -镜头分辨率对系统精度的影响
5、纵深成象
-待测物纵深方向的成象是否在镜头景深范围之内
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六、软硬件知识--镜头篇
6、视场范围
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六、软硬件知识--镜头篇
7、常用镜头
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精度回顾 评估报告 系统运行 速度 系统硬件 配置
三原色的色彩叠加为黑色。
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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
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六、软硬件知识--光源篇
常用照明技术
#8:常用光源分析
萤光灯 价格 亮度 低 低 卤素灯+光纤导管 高 高 LED灯源 中 中
稳定性
闪光装置 使用寿命 光线均匀度 多色光 复杂设计
低
无 中 高 无 低
中
无 低 中 无 中
三维深度信息
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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
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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 的 三 原 色 色 彩 三 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
常用照明技术
#2:亮场——最直接的照明
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六、软硬件知识--光源篇来自常用照明技术#3:暗场——适合光滑表面的照明
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六、软硬件知识--光源篇
常用照明技术
#4:同轴光—均匀性好
50% 分束片
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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
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镜头选型 项目评估 相机选型
项目试验
七、机器视觉系统搭建
项目评估的基本步骤3:
条款回顾 条款回顾 • 根据项目的检测条款,逐条确定是否可以检测 精度回顾 • 根据项目的检测条款, 逐条列出试验完成精度 系统运行速度 • 记录试验中系统运行速度 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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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)
检测 (Inspect)
定位 (Locate)
识别
( Identify )
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四、机器视觉系统应用分类
高
有 高 低 有 高
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六、软硬件知识--镜头篇
镜头的介绍
1、基本功能 -实现光束变换,将目标成像在图像传感器的光敏面上;
2、镜头与相机匹配
-镜头接口是否为工业标准接口,C/CS接口、F口等;
-镜头成象面是否>=相机CCD尺寸; 若相机CCD为1/2英寸,而镜头为1/3英寸,则该镜头与相机不匹配。
Ø 检测:瑕疵检测
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四、机器视觉系统应用分类
Ø 定位:内部定位
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四、机器视觉系统应用分类
Ø 定位:坐标输出定位
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四、机器视觉系统应用分类
Ø 识别:读码
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四、机器视觉系统应用分类
Ø 识别:OCR/OCV
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四、机器视觉系统应用分类
Ø 识别:颜色识别
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二、机器视觉软硬件知识
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五、机器视觉系统软硬件
六、软硬件知识--工控机篇
工控机选型的要素 • 关键关注因素:
处理器主频
硬盘读写速度 内存大小
输入输出离散IO
接口类型与数量 工控机的散热能力
• 主要衡量指标:
系统稳定性(推荐无风扇,低功耗)
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六、软硬件知识--软件篇
机器视觉软件包 • 国外品牌:
Halcon、VisionPro、Labview Vision等商业软件包;OpenCV开源免费软件包。
FOV:100MM
500 象素
象素值 = 0.2 MM
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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
不适合的视野 适合的视野
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六、软硬件知识--光源篇
机器视觉系统工作的基本程序:
取像 =》 分析 =》 结果输出
光源
为确保视觉系统正常取像获得足够光信息和稳定图像而提供的照明装置
光源是一个视觉应用开始工作的第一步。
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六、软硬件知识--光源篇
光源的目的
-照亮目标,提高目标亮度
-形成最有利于图像处理的成像效果
-克服环境光干扰,保证图像的稳定性
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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
光学设计
图像处理
计算机视觉
机器视觉系统 自动控制 机械设计
嵌入式系统
照明工程
5
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
#5:图象中待测部分反差最大化
待测部分
对于一个视觉系统来说,“黑白分明”的图象才是好图象。
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七、机器视觉系统搭建
获得完美图象的6大要素
#6:恰当的照明与曝光
• 避免阴影 如果图象中待测区域处于阴影之下,图象将不能提供足够的反差,这将严重影响系统检测的精 度 • 避免过亮 如果照明过亮,区域内亮部的光线会反射进暗部的区域,造成暗部区域内的细节损失 • 避免光线变化 如果照明系统发生明暗变化,会造成图象明暗变化。这将直接影响系统运行的稳定性 • 避免外界影响 注意系统周围环境的影响,如生产线上的照明系统、室外阳光等等可移动的人或物会遮挡系统 照明
机器视觉基础
1
一、机器视觉的基本概念
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一、机器视觉相关概念 • 机器视觉的通俗定义: 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 • 机器视觉的工作原理: 相机将被检测目标转换成图像信号,传送给图像处理系统,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,实现自动识 别功能。
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 系统精度 要求 客户需求 系统速度 要求 检测项目条款 • 条款名称及详细说明 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 系统工作空间要求 • 初步了解视觉系统允许的工作 空间