视觉系统讲座 基础版 (优选.)
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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。
11第二讲-视觉系统基础.
上节回顾 计算机视觉：人工智能的延伸信号处理、模式识别、认知等Marr的三层表象计算理论视觉测量（Vision/Visual Measure）：根据摄像机获得的视觉信息对目标的位置和姿态进行测量。
视觉控制（Vision/Visual Control）：根据视觉测量获得目标的位置和姿态，将其作为给定或者反馈对机器人的位置和姿态进行控制。
视觉伺服（Visual Servo/Servoing）：利用视觉信息对机器人进行的伺服控制。
（视觉控制的一种）平面视觉（Planar Vision）：被测对象处在平面内，只对目标在平面内的信息进行测量的视觉测量与控制。
立体视觉（Stereo Vision）：对目标在三维笛卡尔空间（Cartesian Space）内的信息进行测量。
结构光视觉（Structured Light Vision）：利用特定光源照射目标，形成人工特征，由摄影机采集这些特征进行测量。
主动视觉（Active Vision）：对目标主动照明或者主动改变摄像机参数的系统。
被动视觉（Passive Vision）：采用自然测量。
如双目视觉。
机器人视觉控制的作用视觉：机器人的眼睛工业机器人领域用于目标和机器人末端位姿的测量以及机器人末端位姿的控制。
典型应用：焊接、喷涂、装配、搬运等。
移动机器人领域用于环境中的目标位姿测量典型应用：机器人视觉定位、目标跟踪、视觉避障等。
机器人视觉控制的研究内容 摄影机标定视觉测量视觉控制的结构和算法计算机视觉❝研究内容◦视觉信息处理◦视觉表示与计算◦基于特征的计算◦特征建模的算法❝视听觉信息的认知计算（2009年重大研究计划）三个重大问题◦感知特征提取、表达与整合◦感知数据的机器学习与理解◦多模态信息协同计算如何处理一个视觉任务 辨别任务特征确定方法实验和分析图像表象以外的信息1883年8月15日，美国著名物理学家、美国物理学会第一任会长亨利·奥古斯特·罗兰在美国科学促进会AAAS）年会上做了题为“为纯科学呼吁”的演讲。
人眼视觉原理讲课文档
对比度C：当Lt和Lb分别为目标与背景的亮度时，对比度表示为：
C Lt -Lb Lb
由于背景亮度、对比度和人眼所能探测的目
标张角三者之间存在制约关系（Wald定律） ，特别是在目标张角<7’，时，存在Rose定
律：
LbC2α2 const
2022/4/11 2022/4/11
第十五页，共一百三十二页。
一种颜色 CrRgG bB
第二十八页，共一百三十二页。
3. RGB颜色模型
R（红）G（绿）B（蓝）
0.8
0.7
0.1 0.2
0.7
第二十九页，共一百三十二页。
CMY(青、品红、黄)、CMYK (青、品红、黄、 黑）
运用在大多数在纸上沉积彩色颜料的设备，如彩 色打印机和复印机
CMYK
打印中的主要颜色是黑色 等量的CMY原色产生黑色，但不纯 在CMY基础上，加入黑色，形成CMYK彩色空间
第五十页，共一百三十二页。
增强清晰度
增强清晰度视频通常定义为480或576的逐行有效扫
描线的视频，分别称为“480p”和“576p”；
– 根据视觉暂留原理，要使人的视觉产生连续的动态感觉，每秒
钟图像的播放帧数要在24～30（帧频）; ➢帧频：每秒播放的帧数
第四十页，共一百三十二页。
图像序列构成视频
第四十一页，共一百三十二页。
数字视频
广义的数字视频——是指依据人的视觉暂留特性，借助计 算机或微处理器芯片的高速运算，加上Codec技术、传输
500nm颜色=G+B-R RGB彩色监视器无法获得
第二十二页，共一百三十二页。
标准基色和色度图
XYZ颜色模型 CIE(国际照度委员会)
X,Y,Z表示产生一种颜色所
C Lt -Lb Lb
由于背景亮度、对比度和人眼所能探测的目
标张角三者之间存在制约关系（Wald定律） ，特别是在目标张角<7’，时，存在Rose定
律：
LbC2α2 const
2022/4/11 2022/4/11
第十五页，共一百三十二页。
一种颜色 CrRgG bB
第二十八页，共一百三十二页。
3. RGB颜色模型
R（红）G（绿）B（蓝）
0.8
0.7
0.1 0.2
0.7
第二十九页，共一百三十二页。
CMY(青、品红、黄)、CMYK (青、品红、黄、 黑）
运用在大多数在纸上沉积彩色颜料的设备，如彩 色打印机和复印机
CMYK
打印中的主要颜色是黑色 等量的CMY原色产生黑色，但不纯 在CMY基础上，加入黑色，形成CMYK彩色空间
第五十页，共一百三十二页。
增强清晰度
增强清晰度视频通常定义为480或576的逐行有效扫
描线的视频，分别称为“480p”和“576p”；
– 根据视觉暂留原理，要使人的视觉产生连续的动态感觉，每秒
钟图像的播放帧数要在24～30（帧频）; ➢帧频：每秒播放的帧数
第四十页，共一百三十二页。
图像序列构成视频
第四十一页，共一百三十二页。
数字视频
广义的数字视频——是指依据人的视觉暂留特性，借助计 算机或微处理器芯片的高速运算，加上Codec技术、传输
500nm颜色=G+B-R RGB彩色监视器无法获得
第二十二页，共一百三十二页。
标准基色和色度图
XYZ颜色模型 CIE(国际照度委员会)
X,Y,Z表示产生一种颜色所
机器视觉系统原理及基础知识PPT课件
实现图像的分类识别，比如识别图像中的人脸、汽车、猫狗等。
2
物体检测
能够有效地对场景中的各种物体进行识别和定位，帮助机器视觉系统完成目标检 测和跟踪。
3
目标分割
将图像分为不同的区域实现目标分割。
机器视觉在安防监控中的应用
人脸识别
通过人脸识别技术对人员进 行确认，实现物权归属、安 全管理等。
视频分析
结合机器学习算法实现对视 频的行为分析，进而实现物 体跟踪、异常行为监测等。
目标检测与跟踪
1
目标检测
利用计算机自动检测图像中的目标ห้องสมุดไป่ตู้体并标记，常用方法有HOG、SVM、CNN 等。
2
目标跟踪
在视频中追踪被标识的目标物体的运动轨迹，常用方法有KCF、MIL、TLD等。
3
网格法检测
网格法分割图像，进行目标检测。
视觉测量与三维重建
深度传感器
通过深度传感器提供的深度信息进行3D重建和识别。
激光扫描
利用激光扫描仪扫描物体表面进行3D重建和视觉测量。
视觉SLAM技术
结合计算机视觉算法和运动传感器等技术，能够实现3D重建和定位的同时还可以实现动态 障碍物检测。
光线与颜色处理
图像颜色信息和亮度信息对于机器视觉系统中的图像分析有着重要的作用。在这一部分，我们将介绍光线与颜 色的相关知识以及在图像处理中的应用。
4 变换与缩放
对图像进行旋转、平移和缩放等变换操作
人工智能与机器学习在机器视觉中的应用
神经网络
利用人工智能技术建立一种类似 于生物神经网络的结构，实现人 工智能的"黑盒"处理。
卷积神经网络
特别适用于图像和语音识别中。
机器学习
视觉全面讲解培训课件
62视杆系统又称晚光觉或暗视觉scotopicvision系统由视杆细胞和与它们相联系的双极细胞以及神经节细胞等组成它们对光的敏感度较高能在昏暗环境中感受弱光刺激而引起暗视觉但无色觉对被视物细节的分辨能力较差
•文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
1
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23
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Emmetropia and Near Response
24
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减少球面像差
点光源发出的光锥通过透镜后所形成的像不是 一个理想清晰点,而是一个小亮圆。这是因为透镜愈 边缘部分的折光力愈大,愈近中央部分的折光力愈小。
21
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（2）瞳孔缩小 ➢副交感神经兴奋→虹膜环行肌收缩→瞳孔缩小 ➢交感神经兴奋→虹膜辐射状肌收缩→瞳孔扩大
当视近物时，在晶体调节的同时还伴随瞳孔 缩小。这种反应可减少入眼的光线量和减少折光系 统的球面像差和色像差，使视网膜形成的物像更清 晰。称为瞳孔近反射或称瞳孔调节反射。
二、眼的感光换能系统 （一）视网膜的结构
49
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50
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人类视网膜感光细胞有视杆和视锥细胞两种。 视杆细胞Rods位于周边部、分辨力低、对光
的敏感性较高介导暗光觉、聚合联系、含视紫红 质，只能区别明暗而无色觉。
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1
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Emmetropia and Near Response
24
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减少球面像差
点光源发出的光锥通过透镜后所形成的像不是 一个理想清晰点,而是一个小亮圆。这是因为透镜愈 边缘部分的折光力愈大,愈近中央部分的折光力愈小。
21
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（2）瞳孔缩小 ➢副交感神经兴奋→虹膜环行肌收缩→瞳孔缩小 ➢交感神经兴奋→虹膜辐射状肌收缩→瞳孔扩大
当视近物时，在晶体调节的同时还伴随瞳孔 缩小。这种反应可减少入眼的光线量和减少折光系 统的球面像差和色像差，使视网膜形成的物像更清 晰。称为瞳孔近反射或称瞳孔调节反射。
二、眼的感光换能系统 （一）视网膜的结构
49
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人类视网膜感光细胞有视杆和视锥细胞两种。 视杆细胞Rods位于周边部、分辨力低、对光
的敏感性较高介导暗光觉、聚合联系、含视紫红 质，只能区别明暗而无色觉。
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
机器视觉基础知识培训课件
调整
系统关心的部分
45
七、机器视觉系统搭建
获得完美图象的6大要素
确定图象中所要检测的部分处于清晰的焦距之内 当图象中检测部分不处于同一焦平面时，需要考虑镜头的景深 注意：每一款镜头相对于固定的光圈，都有自己固定的景深 注意：缩小光圈可以加大景深。同时为保证正确曝光需要提高光强
#2：清晰成象
• • • •
35
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
36
六、软硬件知识--镜头篇
6、视ห้องสมุดไป่ตู้范围
37
六、软硬件知识--镜头篇
7、常用镜头
高
有 高 低 有 高
34
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。
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
#7：彩色的考虑
光 的 三 原 色 色 彩 三 原 色
机器视觉培训教程第二讲1
1
2
2
3
3
4
4
5
5
6
第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
四、相机的基本概念：
异步触发（Reset&Restart）：通常情况下相机是不间断地拍照的－－ 无的放矢。当CCD相机处于异步触发方式时，相机并不是以固定时钟连 续扫描和输出连续信号。而是在收到一个触发信号后，再开始扫描输出 新的一帧信号。
CCD的基本工作原理是，当然光子撞击到硅原子上时，会产生 自由电子。再将这些自由电子收集在一起形成信号。
感光单元 (CCD Pixcel)
工作原理
第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
六、相机基本成像原理：
CCD的电荷存储器，能够存储一定量的电子。将电子释放出来 之后所形成的电流，便可以量化地代表感光面上某点的明暗信息。
显微镜头 物体成像与物体物理大小相对比率。如1：1、1：2镜头。
远心镜头 无畸变镜头
第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
三、镜头的成像原理及各参数间关系：
光圈
（相当于水龙头开 关，开得越大，所
需时间越短）
光线 （相当于水）
工作距离
（距离越远，所需 时间越长）
光线强度
（相当于水压，水 压越大，所需时间
四、相机的基本概念：
CCD传感器的灵敏度: 上面是一个典型的CCD图像传感器对于不同光谱的响应
曲线。
第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
四、相机的基本概念：
• 信号格式 模拟图象信号的格式包括：复合视频信号，Y/C分离信号，RGB分量信 号。绝大多数周边设备都能够兼容这些信号格式。通常情况下对于彩色 视频信号，Y/C分离传输的方式优于复合视频传输的方式，RGB分量传 输的方式又优于Y/C分离传输方式。
机器视觉培训教程第一讲
机器视觉培训教程第一讲在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一项关键技术，正在广泛应用于各个领域，从工业生产中的质量检测，到医疗领域的疾病诊断，再到智能交通系统的车辆识别等等。
这一讲，我们将一起走进机器视觉的奇妙世界，为您揭开它神秘的面纱。
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能够像人一样“看”到并理解周围的世界。
它通过使用摄像头、传感器等设备获取图像或视频信息，然后运用一系列的算法和技术对这些信息进行处理和分析，从而实现诸如目标检测、识别、跟踪、测量等功能。
那么，机器视觉是如何工作的呢？这就涉及到一个复杂但有趣的过程。
第一步是图像采集，这就好比我们人的眼睛看到东西。
通过合适的相机和照明条件，获取清晰、准确的图像。
然后是图像预处理，这个阶段就像是对原始图像进行“梳妆打扮”，去除噪声、增强对比度等，让图像更易于后续的处理。
接下来是特征提取，这是从图像中找出关键的信息，比如形状、颜色、纹理等。
最后是图像分析和理解，机器根据提取的特征做出判断和决策。
为了让大家更好地理解，我们举个例子。
在工业生产线上，机器视觉可以用于检测产品的缺陷。
比如生产手机屏幕，机器视觉系统能够快速准确地检测出屏幕上的划痕、亮点等缺陷，大大提高了生产效率和产品质量。
既然机器视觉这么强大，那它都有哪些应用领域呢？在制造业中，它可以用于质量控制，确保每一个产品都符合标准。
在农业领域，能够对水果的成熟度进行判断，实现精准采摘。
在物流行业，能够自动识别货物的标签和条码，提高分拣效率。
在安防领域，可以实时监控公共场所，发现异常情况及时报警。
接下来，我们再谈谈实现机器视觉所需的硬件设备。
摄像头就像是机器的“眼睛”，其性能直接影响图像的质量。
不同类型的摄像头，如工业相机、普通摄像头等，适用于不同的场景。
照明系统也非常重要，合适的照明能够突出物体的特征，提高图像的清晰度。
还有图像采集卡，它负责将摄像头获取的图像数据传输到计算机进行处理。
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4. 其他要求
精度要求与相机分辨率
• 象素值（X方向）＝ 视野范围（X方向）÷ CCD芯片象 素数量（X方向）
• 象素值（Y方向）＝ 视野范围（Y方向）÷ CCD芯片 象素数量（Y方向）
• 分辨率（X方向）＝视野范围（X方向）÷ 理论象素值 （X方向）
• 分辨率（Y方向）＝视野范围（Y方向）÷ 理论象素值 （Y方向）
视觉系统相关基础 知识
视觉系统硬件 的基本组成
镜头 灯源
待测目标
CCD相机
相机控制信号及电源
电脑系统
模拟图象信号
图象采集卡
灯源控制信号
数字图象信号
PCI地址总线
相机
1.相机选用简述 2.镜头选用简述
相机选用简述
输出信号＃2(Result) 系统工作空间（工作距离）
1. 精度要求与相机分辨率
速度要求与相机成象速度及快门速度
通过（Pass）
视觉系统系统拍照时间＝a;视觉系统系统运算时间＝b+c;视觉系统系统等待设备命令时间＝e;
他通讯方式
• RS232 • 网络接口通讯
（Ethernet）
感谢观看
分辨率（Y方向）＝视野范围（Y方向）÷ 理论象素值（Y方向）
输入信号＃1（SOT）：设备将待测物放置在视觉系统的检测视野下，发出此信号通知系统可以开始检测。
2. 速度要求与相机成象速度 象素值（X方向）＝ 视野范围（X方向）÷ CCD芯片象素数量（X方向）
速度要求与相机成象速度及快门速度 （视觉系统＝>控制中心）
例题计算
（控制中心＝>视觉系统） 速度要求与相机成象速度及快门速度 （控制中心＝>视觉系统） 与视觉板卡相匹配问题 输出信号＃2(Result) 输入信号＃1（SOT） （视觉系统＝>控制中心）
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波长与CCD灵敏度的关系
最适于人类眼睛的灵敏度＝CCD灵敏度特性（500nm附近）
散乱率・透光率
照明亮度调整
融合检测条件和照明调整。 对应每个品种，照明的明亮度自动更新。
品种A
品种B
设定编号 预调整
如果一样的明亮度的话・・・
亮度 127
亮度 80
多功能发光模式
每个设定可以记录最多8个模式 使用复数照明检测的新想法
单机式视觉系统的基本构成
控制・通讯
显示
视觉系统专用的控制器与CCD配 套使用。
在控制器中已经进行了控制・通讯、 视觉输出等的预设，具有立刻就能 够使用的特点。
单机式视觉系统的特点
基于ＰＣ的流程设定画面
单机式视觉系统的流程设定画面
与基于ＰＣ型不同，它具有可进行直观操作的用户界面、不需要编程 语言的专业知识、可立即使用的特点。
何2谓,检数实测据时损化浓伤处淡-理补--正-ຫໍສະໝຸດ ・・・想要检出阴影中的异物
从阴影中只提取暗的缺陷
实时浓淡补正
事例②
何只只谓想想实提提时取取浓瑕打淡疵痕补时时正---・---・・
从阴影中提取瑕疵或打痕
从阴从从影阴阴中影影只中中提只只取提提暗取取的亮瑕瑕的疵疵瑕疵
Trend edge缺陷模式
特征
・只要将其框出就可以确切检出缺陷/毛边
・最多可检出5000点的高精度检测 ・可视化异常点的显示，帮助调整
Trend edge缺陷的原理
圆、椭圆、矩形以及自由曲线。无论是哪种轮廓的检测对象都可 切实地检出其所具有的缺陷。即使是非常少的几个像素的缺 陷也决不会放过。这是最佳的轮廓缺陷检测工具。
②对焦距离越短的镜头其景深也就越深。 ③与对象物体之间的距离越远、则景深也就越深。
→当使用连接环或微距镜头时景深就会变浅。
关于远心镜头
★远心镜头＝主射线与光轴平行、被测物光线角度为0°的镜头
即使是出现工件的上下浮动或焦距偏移的情况下，工件尺寸的变动较小 几乎不会出现检测尺寸误差。适合用于高精度尺寸检测・定位应用。
扩散反射：小角度(环形)照射方式
构造
从较小角度对工件表面・边缘进行照射 对于从上方的直接照明时因为光线扩散而识别困难的 边缘或表面的凹凸，可通过从斜侧方照射以拍摄到 阴影的对比度
橡胶密封圈的瑕疵检测
对于成型时发生的圆周部 位的瑕疵或表面伤痕以及 厚度不均等情况，即使是 因相同颜色造成的对比度 较小、目测时难以发现的 瑕疵也可以进行判别。
彩色浓淡处理（彩色CCD）
彩色浓淡处理
将色相、饱和度、明亮度的１６７７万种颜色数据进行处理！
关于检测模式
检测模式
【外观检测相关内容】 瑕疵 Trend edge缺陷 斑点 面积检测 明亮检测 颜色检测
【位置检测相关内容】
模式搜索
ShapeTrax２ 边缘位置
Trend edge模式 斑点
【尺寸检测相关内容】 边缘宽度 边缘间距 边缘角度 配对边缘 Trend Edge宽度
●可对应使用于行业内最多的16种CCD、 从500万像素到超小型。能够对应各种用途
●可进行5画面显示、以及对检测值进行定制显示等 的灵活性高的用户界面
●可选择I/O、RS-232C、以太网、CC-Link、PLC Link 功能等丰富的通讯/控制方式。
CV系列的特点
统计分析功能-1
记录图像 最大1,023张 SD卡用的话 最大15,314张
瑕疵检测的原理
KEYENCE的瑕疵检测被评为行业ＮＯ.1的理由 ■将检出的瑕疵的状态、程度、范围以三维数据进行体现。
将瑕疵状态根据其程度通过颜色进行体现（红→黄→绿→蓝） 通过二维数据可对瑕疵的大小、分布情况进行确认。
真正想要知道的并不是检测的结果， 而是误检的原因以及无法检出时的原因。
外观检测方法②
更改公差
可看到现在的 生产状况
Text-DATA输出 最大2万data
CV系列的特点
统计分析功能-2
Click!
记录图像 最大1,023张 SD卡使用时15,314张
判断值(上限/下限)
使用视觉系统
安装时注意点
安装时注意点
1. 有没有外来光 2. 有没有振动 3. 有没有空间 4. 产品的位置是否偏移 5. CCD和照明可以微调 6. 显示器的安装位置
如果是单纯的反射光
如果是小角度照明
无法识别圆周部位 的瑕疵
则边缘部的瑕疵部分 呈现出白色而变得很 明显
扩散反射：小角度(条形)照射方式
使光泽面可以得到均匀的照射光 构造 通过适合于检出对象角度的照射，最大限度地获取正反射面・扩散
反射面的对比度
端子电镀不良的检测
端子电镀不良的检测。通 过颜色处理可将黑白模式 下难以识别的银色与电镀 部的金色进行判别。
CCTV镜头
微距镜头
远心镜头
＜同轴落射方式＞
镜头的选定
在选定之前 ★决定最适合的「拍摄范围」
★决定最适合的「工作距离（WD)」
※工作距离：镜头～工件面之间的距离
型号：CA-LH50时
一般情况下在镜头型号上所附带的数字表示的是「对焦距离」
在CCD上聚光的点（焦点）与 镜头的中心点（主点）之间的距离
＜视野图＞
【文字识别】 OCR
通过二值化的面积检测
计算出窗口内二值化（提取）的像素数量＝面积 →有无检测・品种判别・异物检测等
OK
NG
NG
公差：设定为800像素
以往的二值化瑕疵检测
关于明亮度的变化 由于明亮度变化而产生误动作、调整起来非常麻烦・・・
异物
明亮度
检出ＯＫ
误检
外观检测方法① 瑕疵检测模式
关于明亮度的变化 因明亮度变化而产生误动作、调整起来非常麻烦・・・
使用视觉系统
马上要解决问题!! 怎么办？
Mail Support System
有问题 啊…，对 的！ 设定发给 KEYENCE！！
在KEYENCE
保存新设定！！ OK，已经解决问题了！
明白，这样更改就可 以了！
哦，有回复！！试一下 吧！
CV系列
KEYENCE
CV系列
关于镜头
镜头的种类
★CCTV镜头･･･适合用于一般的应用 ★微距镜头･･･适合用于视野范围在3mm以下的高倍率应用。 ★远心镜头･･･适合用于精密尺寸的检测等。
补充：何谓失真（镜头失真）？
拍摄画面的中心部分与周围部分出现的图像变化比率 ※一般情况下对焦距离越短的镜头则越大
无失真
关于照明
光源的种类
★LED
：照射形状・大小・颜色种类丰富
转换特性良好
★荧光灯
：可实现大型化（大范围照射）、
较为便宜使用10kHz以上的
高频型式
★卤素灯
：高辉度、光纤传导、冷光照明
• 用全彩色处理检测很难的时候，颜色处理来能够提高对比度。 • Keyence可以提案领先的彩色处理。
HSV方式颜色抽出处理
彩色二值化
★二值化…将图像分为白与黑的「0･1」 彩色二值化（将绿色蓝色设定为黑色、其他均为白色）
1677万种颜色
彩色浓淡处理
金・银镀金位置检测
灰度处理（黑白CCD）
未处理图像
多功能发光模式
每个设定可以记录最多8个模式 使用复数照明检测的新想法
例子1) 转换照明方向
例子2) 转换暗/明视野
有关彩色CCD
彩色处理的效果
黑白CCD处理标准 ＝明亮度（亮度）
彩色CCD处理标准 ＝色相（色调） ＝饱和度（鲜艳度） ＝明亮度（亮度）
新颜色抽取引擎
A.C.E Ⅱ (颜色处理器)
主要处理 ：能够以高精度/高速的方式进行符合检测目的的处理 ４．输出 ：能够与所有控制装置相对应的通讯方式
1.图像拍摄
现场使用示意图
2.图像处理
3.输入输出信号控制
4. 显示处理
CCD
图像处理时间
视觉系统 控制器
ＰＬＣ 计算机,工控机
显示器
OK
喇叭
指示灯
设 备 运 转
机械手
视觉系统的种类及其各自的特点
★金属卤化物灯：与卤素灯相比更接近太阳光
虽然耗电量低但价格高
★氙灯
：与卤素灯相比辉度高、用于闪光灯，
价格较高
LED型
荧光灯型
＜各种光源的寿命时间＞
卤素灯型
照射方法的基础
正反射：同轴落射照射方式
构造
将平面发光的扩散光线通过半反射镜进行反射后照射到 与CCD光轴相同的轴上 有利于着重提取凹凸・平行度等的变化情况
视觉系统 入门讲座
基恩士国际贸易(上海) 视觉系统事业部
具有代表性的视觉系统的应用
视觉系统具有可将工件进行拍摄，进行处理的。 因此它广泛地用于可取代目视检测与确认自动检测中。
感光元件CCD
Charge Coupled Device
（电荷结合素子）
CCD是由像素（Pixel）所 构成的
为什么像素？
如果是单纯的反射光
如果是棒状照明
透明薄膜的宽度检测
进行薄的透明玻璃以及树 脂薄膜的宽度检测。
不仅色差小而且因光泽还 会产生照射光斑
可确认到金和银的色差， 抑制了光斑
単純な反射光では
バー照明なら
色差小而且因光泽而产生 照明光斑
可确认到对比度很清楚的 边缘
透过：背光照射方式
构造
将平面照明从工件背后进行照射、进行工件背影宽度等尺寸检测时， 使用背光照射方式可得到稳定的检测。
圆顶型(无影)照射方式
構造
通过半球内壁对光进行的扩散反射可对工件的全周 进行均匀的照射，接近工件的使用方式可得到无影效果
拍摄技巧(颜色)
补色・同色系的关系
最适于人类眼睛的灵敏度＝CCD灵敏度特性（500nm附近）
散乱率・透光率
照明亮度调整
融合检测条件和照明调整。 对应每个品种，照明的明亮度自动更新。
品种A
品种B
设定编号 预调整
如果一样的明亮度的话・・・
亮度 127
亮度 80
多功能发光模式
每个设定可以记录最多8个模式 使用复数照明检测的新想法
单机式视觉系统的基本构成
控制・通讯
显示
视觉系统专用的控制器与CCD配 套使用。
在控制器中已经进行了控制・通讯、 视觉输出等的预设，具有立刻就能 够使用的特点。
单机式视觉系统的特点
基于ＰＣ的流程设定画面
单机式视觉系统的流程设定画面
与基于ＰＣ型不同，它具有可进行直观操作的用户界面、不需要编程 语言的专业知识、可立即使用的特点。
何2谓,检数实测据时损化浓伤处淡-理补--正-ຫໍສະໝຸດ ・・・想要检出阴影中的异物
从阴影中只提取暗的缺陷
实时浓淡补正
事例②
何只只谓想想实提提时取取浓瑕打淡疵痕补时时正---・---・・
从阴影中提取瑕疵或打痕
从阴从从影阴阴中影影只中中提只只取提提暗取取的亮瑕瑕的疵疵瑕疵
Trend edge缺陷模式
特征
・只要将其框出就可以确切检出缺陷/毛边
・最多可检出5000点的高精度检测 ・可视化异常点的显示，帮助调整
Trend edge缺陷的原理
圆、椭圆、矩形以及自由曲线。无论是哪种轮廓的检测对象都可 切实地检出其所具有的缺陷。即使是非常少的几个像素的缺 陷也决不会放过。这是最佳的轮廓缺陷检测工具。
②对焦距离越短的镜头其景深也就越深。 ③与对象物体之间的距离越远、则景深也就越深。
→当使用连接环或微距镜头时景深就会变浅。
关于远心镜头
★远心镜头＝主射线与光轴平行、被测物光线角度为0°的镜头
即使是出现工件的上下浮动或焦距偏移的情况下，工件尺寸的变动较小 几乎不会出现检测尺寸误差。适合用于高精度尺寸检测・定位应用。
扩散反射：小角度(环形)照射方式
构造
从较小角度对工件表面・边缘进行照射 对于从上方的直接照明时因为光线扩散而识别困难的 边缘或表面的凹凸，可通过从斜侧方照射以拍摄到 阴影的对比度
橡胶密封圈的瑕疵检测
对于成型时发生的圆周部 位的瑕疵或表面伤痕以及 厚度不均等情况，即使是 因相同颜色造成的对比度 较小、目测时难以发现的 瑕疵也可以进行判别。
彩色浓淡处理（彩色CCD）
彩色浓淡处理
将色相、饱和度、明亮度的１６７７万种颜色数据进行处理！
关于检测模式
检测模式
【外观检测相关内容】 瑕疵 Trend edge缺陷 斑点 面积检测 明亮检测 颜色检测
【位置检测相关内容】
模式搜索
ShapeTrax２ 边缘位置
Trend edge模式 斑点
【尺寸检测相关内容】 边缘宽度 边缘间距 边缘角度 配对边缘 Trend Edge宽度
●可对应使用于行业内最多的16种CCD、 从500万像素到超小型。能够对应各种用途
●可进行5画面显示、以及对检测值进行定制显示等 的灵活性高的用户界面
●可选择I/O、RS-232C、以太网、CC-Link、PLC Link 功能等丰富的通讯/控制方式。
CV系列的特点
统计分析功能-1
记录图像 最大1,023张 SD卡用的话 最大15,314张
瑕疵检测的原理
KEYENCE的瑕疵检测被评为行业ＮＯ.1的理由 ■将检出的瑕疵的状态、程度、范围以三维数据进行体现。
将瑕疵状态根据其程度通过颜色进行体现（红→黄→绿→蓝） 通过二维数据可对瑕疵的大小、分布情况进行确认。
真正想要知道的并不是检测的结果， 而是误检的原因以及无法检出时的原因。
外观检测方法②
更改公差
可看到现在的 生产状况
Text-DATA输出 最大2万data
CV系列的特点
统计分析功能-2
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记录图像 最大1,023张 SD卡使用时15,314张
判断值(上限/下限)
使用视觉系统
安装时注意点
安装时注意点
1. 有没有外来光 2. 有没有振动 3. 有没有空间 4. 产品的位置是否偏移 5. CCD和照明可以微调 6. 显示器的安装位置
如果是单纯的反射光
如果是小角度照明
无法识别圆周部位 的瑕疵
则边缘部的瑕疵部分 呈现出白色而变得很 明显
扩散反射：小角度(条形)照射方式
使光泽面可以得到均匀的照射光 构造 通过适合于检出对象角度的照射，最大限度地获取正反射面・扩散
反射面的对比度
端子电镀不良的检测
端子电镀不良的检测。通 过颜色处理可将黑白模式 下难以识别的银色与电镀 部的金色进行判别。
CCTV镜头
微距镜头
远心镜头
＜同轴落射方式＞
镜头的选定
在选定之前 ★决定最适合的「拍摄范围」
★决定最适合的「工作距离（WD)」
※工作距离：镜头～工件面之间的距离
型号：CA-LH50时
一般情况下在镜头型号上所附带的数字表示的是「对焦距离」
在CCD上聚光的点（焦点）与 镜头的中心点（主点）之间的距离
＜视野图＞
【文字识别】 OCR
通过二值化的面积检测
计算出窗口内二值化（提取）的像素数量＝面积 →有无检测・品种判别・异物检测等
OK
NG
NG
公差：设定为800像素
以往的二值化瑕疵检测
关于明亮度的变化 由于明亮度变化而产生误动作、调整起来非常麻烦・・・
异物
明亮度
检出ＯＫ
误检
外观检测方法① 瑕疵检测模式
关于明亮度的变化 因明亮度变化而产生误动作、调整起来非常麻烦・・・
使用视觉系统
马上要解决问题!! 怎么办？
Mail Support System
有问题 啊…，对 的！ 设定发给 KEYENCE！！
在KEYENCE
保存新设定！！ OK，已经解决问题了！
明白，这样更改就可 以了！
哦，有回复！！试一下 吧！
CV系列
KEYENCE
CV系列
关于镜头
镜头的种类
★CCTV镜头･･･适合用于一般的应用 ★微距镜头･･･适合用于视野范围在3mm以下的高倍率应用。 ★远心镜头･･･适合用于精密尺寸的检测等。
补充：何谓失真（镜头失真）？
拍摄画面的中心部分与周围部分出现的图像变化比率 ※一般情况下对焦距离越短的镜头则越大
无失真
关于照明
光源的种类
★LED
：照射形状・大小・颜色种类丰富
转换特性良好
★荧光灯
：可实现大型化（大范围照射）、
较为便宜使用10kHz以上的
高频型式
★卤素灯
：高辉度、光纤传导、冷光照明
• 用全彩色处理检测很难的时候，颜色处理来能够提高对比度。 • Keyence可以提案领先的彩色处理。
HSV方式颜色抽出处理
彩色二值化
★二值化…将图像分为白与黑的「0･1」 彩色二值化（将绿色蓝色设定为黑色、其他均为白色）
1677万种颜色
彩色浓淡处理
金・银镀金位置检测
灰度处理（黑白CCD）
未处理图像
多功能发光模式
每个设定可以记录最多8个模式 使用复数照明检测的新想法
例子1) 转换照明方向
例子2) 转换暗/明视野
有关彩色CCD
彩色处理的效果
黑白CCD处理标准 ＝明亮度（亮度）
彩色CCD处理标准 ＝色相（色调） ＝饱和度（鲜艳度） ＝明亮度（亮度）
新颜色抽取引擎
A.C.E Ⅱ (颜色处理器)
主要处理 ：能够以高精度/高速的方式进行符合检测目的的处理 ４．输出 ：能够与所有控制装置相对应的通讯方式
1.图像拍摄
现场使用示意图
2.图像处理
3.输入输出信号控制
4. 显示处理
CCD
图像处理时间
视觉系统 控制器
ＰＬＣ 计算机,工控机
显示器
OK
喇叭
指示灯
设 备 运 转
机械手
视觉系统的种类及其各自的特点
★金属卤化物灯：与卤素灯相比更接近太阳光
虽然耗电量低但价格高
★氙灯
：与卤素灯相比辉度高、用于闪光灯，
价格较高
LED型
荧光灯型
＜各种光源的寿命时间＞
卤素灯型
照射方法的基础
正反射：同轴落射照射方式
构造
将平面发光的扩散光线通过半反射镜进行反射后照射到 与CCD光轴相同的轴上 有利于着重提取凹凸・平行度等的变化情况
视觉系统 入门讲座
基恩士国际贸易(上海) 视觉系统事业部
具有代表性的视觉系统的应用
视觉系统具有可将工件进行拍摄，进行处理的。 因此它广泛地用于可取代目视检测与确认自动检测中。
感光元件CCD
Charge Coupled Device
（电荷结合素子）
CCD是由像素（Pixel）所 构成的
为什么像素？
如果是单纯的反射光
如果是棒状照明
透明薄膜的宽度检测
进行薄的透明玻璃以及树 脂薄膜的宽度检测。
不仅色差小而且因光泽还 会产生照射光斑
可确认到金和银的色差， 抑制了光斑
単純な反射光では
バー照明なら
色差小而且因光泽而产生 照明光斑
可确认到对比度很清楚的 边缘
透过：背光照射方式
构造
将平面照明从工件背后进行照射、进行工件背影宽度等尺寸检测时， 使用背光照射方式可得到稳定的检测。
圆顶型(无影)照射方式
構造
通过半球内壁对光进行的扩散反射可对工件的全周 进行均匀的照射，接近工件的使用方式可得到无影效果
拍摄技巧(颜色)
补色・同色系的关系