视觉检测技术CCDCMOS课件
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视觉测量技术
二、CMOS发展现状
时至今日已发展了两代CMOS 图象传感器, 第一代为CMOS 无源象素传感器 ( CMOS-PPS) , 第二代为CMOS 有源象素传感器( CMOS-APS) 。其中 CMOS-APS 发展最快, 已由最初的几万象元、几十万象元发展至今的百万象 元( 1024×1024[ 7] ; 2048×2048[ 7, 8] ) 乃至上千万象元( 4096×4096[ 9] ) 的CMOS图象传感器。用CMOS 图象传感器开发的数码相机、微型和超微型 摄象机已大批量进入市场。性能优良的器件和摄象系统的问世离不开工艺技 术的支撑, CMOS 图象传感器采用成熟的CMOS 集成电路工艺来生产, 最初是 2. 4 和1. 2Lm CMOS 工艺, 逐渐开发了1. 0, 0. 9, 0. 8, 0. 7, 0. 6, 0. 5, 0. 35 和0. 25Lm CMOS 工艺; 美国圣克拉拉的Foveon 公司采用最先进的0. 18Lm CMOS 工艺开发出了1600万象元( 4096×4096 元) CMOS 图象传感器[ 9] 。 这是迄今为止全球集成度最高的器件, 芯片尺寸为22mm×22mm。到目前为 止, 在开发CMOS 图象传感器中所采用的先进的关键技术可归纳如下: ( 1) 相关双取样( CDS) 电路技术; ( 2) 微透镜阵列制备技术; ( 3) 彩色滤波器阵列技术; ( 4) 数字信号处理( DSP) 技术; ( 5) 抑制噪声电路技术; ( 6) 模拟数字转换( A/ D) 技术; ( 7) 亚微米光刻技术。
ccd视觉检测原理
ccd视觉检测原理
ccd视觉检测技术是一种非接触式的视觉检测技术，它利用ccd传感器来检测目标，并基于图像处理技术和机器视觉技术对目标进行检测、定位和测量分析。
ccd视觉检测技术主要分为光学系统、CCD传感器和图像处理系统三个部分。光学系统由镜头、光源等组成，它负责把待检测物体的光线通过镜头聚焦至CCD传感器上；CCD传感器负责将物体转换成电子信号，最后由图像处理系统对图像进行处理并完成物体的检测、定位和测量分析。
ccd视觉检测技术有效地解决了物体尺寸、形状、位置和表面特征等复杂检测问题，并且在质量控制、精密测量、生产自动化等领域都有重要的应用。
视觉测量第一章课件
在交通领域，视觉测量技术可用于车辆检 测、交通监控等方面，如车辆尺寸、车速 等参数的测量。
视觉测量的基本原理
图像采集
通过图像传感器获取物体表面 的反射光线信息，生成二维图
像。
图像处理
对采集到的图像进行预处理、增强 和特征提取等操作，提取出与物体 尺寸和形状相关的特征信息。
计算机视觉算法
利用计算机视觉算法对提取的特 征信息进行处理和分析，计算出 物体的尺寸和形状等参数。
计算机还需要安装专业的视觉测量软 件，以便对图像数据进行处理、分析 和识别。
计算机需要具备强大的计算能力和存 储能力，能够快速处理大量的图像数 据。
软件系统
软件系统是实现视觉测量的关键， 包括图像处理、特征提取、目标
识别等功能。
软件系统需要具备友好的用户界 面和灵活的操作方式，方便用户
进行测量和调试。
视觉测量的应用领域
工业检测
医学影像分析
在制造业中，视觉测量广泛应用于产品检 测、质量控制和生产自动化等方面，如零 件尺寸测量、表面缺陷检测等。
在医学领域，视觉测量技术可用于医学影 像的分析和诊断，如X光片、CT和MRI等影 像的测量和分析。
农业领域
交通领域
在农业领域，视觉测量技术可用于农作物 的生长监测、产量预测等方面，如植物高 度、叶片面积等参数的测量。
医疗健康
视觉测量技术将应用于医疗健康领域，如医学影像分析、手术导航、 康复训练等，提高医疗服务的准确性和效率。
CCD成像原理与分类16页PPT
三. 四种类型的CCD
• 因应不同种类的工作需求，业界发展出四 种不同类型的 CCD ：
• Linear 线性CCD • Interline扫瞄CCD • 全景 Full-FrameCCD • Frame-Transfer 全传CCD
Linear 线性CCD
• Linear 线性CCD是以一维感光点构成，透 过步进马达扫瞄图像，由于照片是一行行 组成，所以速度较使用 2维CCD的数位相 机来得慢。这型CCD 大多用于平台式扫描 器之上。
• 以市面上常见的IL 型 CCD 为例，
曝光之后所有产生的电荷都会被转 移到邻近的移位暂存器中，并且逐 次逐行的转换成信号流从矩阵中读 取出来。这些强弱不一的讯号，会 被送入一个 DSP 也就是数位影像处 理单元。在这个单元之中有一个A/D 类比数位讯号转换器。这个转换器 能将信号的连续范围配合色块码赛 克的分布，转换成一个2D的平面表 示系列，它让每个画素都有一个色 调值，应用这个方法，再由点组成 网格，每一个点（画素）现在都有 用以表示它所接受的光量的二进位 数据，可以显示强弱大小，最终再 整合影像输出。
Frame-Transfer 全传 CCD
Frame-Transfer 全传 CCD的架构则是介 于 IL 和 FF 之间的产品，它分成两个部分 上半部分是感光区，下半部则是暂时存储 区。整体来说 Frame-Transfer CCD 非常 的类似 Full-Frame CCD，它的特点在于 直接规划了一个大型暂存区。一旦FT CCD 运作，它可以迅速将电荷转移到下方 的暂存区中，本身则可以继续曝光拍照。 这个设计，让FT 同IL 一样可以使用电子 快门，但同时也可增加感光面积和速度。 FT CCD 主要是由 荷兰 Philips 公司开发， 后来技术移转给 SANYO 公司发展成 VPMIX 技术。三洋对 VPMIX 的改良相当 成功，使它的数位相机能兼具静态和动画 的拍摄能力（可达30 fps的拍摄速度，在 动画运用上非常出
CMOS图像传感器剖析实用PPT课件
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感谢您的欣赏！
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（3）启动行读出 SYNC-YR指令可以启动行读出，
从第一行（Y﹦0）开始，直至 Y﹦Ymax止；Ymax等于行的像
敏单元减去积分时间所占去的 像敏单元。 （4）启动X移位寄存器
利用同步信号SYNC-X，启 动X移位寄存器开始读数，从 X﹦0起，至X﹦Xmax止；X移 位寄存器存一幅图像信号。
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小节
3.1 概述 3.2 CMOS成像器件的原理结构 3.3 CMOS成像器件的工作流程
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作业
➢CMOS图像传感器能够像线阵CCD那样只输出一行的信号 吗？若能，试说明怎样实现。 ➢何谓被动像敏单元结构与主动像敏单元结构？二者有什 么异同？主动像敏单元结构是如何克服被动像敏单元结构 的缺陷的？
3.1 概述
CMOS图像传感器出现于1969年,它是一种用传统的芯 片工艺方法将光敏元件、放大器、A/D转换器、存储器、数 字信号处理器和计算机接口电路等集成在一块硅片上的图像 传感器件，这种器件的结构简单、处理功能多、成品率高和 价格低廉，有着广泛的应用前景。
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3.2 CMOS成像器件的原理结 构
➢当复位脉冲消失后，T1截止，光电二极管开始 积分光信号。
➢T2为源极跟随器，它将光电二极管的高阻抗输 出信号进行电流放大。
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（3）启动行读出 SYNC-YR指令可以启动行读出，
从第一行（Y﹦0）开始，直至 Y﹦Ymax止；Ymax等于行的像
敏单元减去积分时间所占去的 像敏单元。 （4）启动X移位寄存器
利用同步信号SYNC-X，启 动X移位寄存器开始读数，从 X﹦0起，至X﹦Xmax止；X移 位寄存器存一幅图像信号。
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小节
3.1 概述 3.2 CMOS成像器件的原理结构 3.3 CMOS成像器件的工作流程
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作业
➢CMOS图像传感器能够像线阵CCD那样只输出一行的信号 吗？若能，试说明怎样实现。 ➢何谓被动像敏单元结构与主动像敏单元结构？二者有什 么异同？主动像敏单元结构是如何克服被动像敏单元结构 的缺陷的？
3.1 概述
CMOS图像传感器出现于1969年,它是一种用传统的芯 片工艺方法将光敏元件、放大器、A/D转换器、存储器、数 字信号处理器和计算机接口电路等集成在一块硅片上的图像 传感器件，这种器件的结构简单、处理功能多、成品率高和 价格低廉，有着广泛的应用前景。
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3.2 CMOS成像器件的原理结 构
➢当复位脉冲消失后，T1截止，光电二极管开始 积分光信号。
➢T2为源极跟随器，它将光电二极管的高阻抗输 出信号进行电流放大。
视觉检测原理介绍
视觉检测原理介绍
技术细节
本项目应用了嵌入式中央控制及工业级图像高速传输控制技术，基于CCD/CMOS与DSP/FPGA的图像识别与处理技术，成功建立了光电检测系统。应用模糊控制的精选参数自整定技术，使系统具有对精确检测的自适应调整,实现产品的自动分选功能。
图1控制系统流程图
光电检测系统主要通过检测被检物的一些特征参数（灰度分布,RGB分值等），从而将缺陷信息从物体中准确地识别出来，通过后续的系统进行下一步操作，主
要分为以下几部分
CCD/CMOS图像采集部分
系统图像数据采集处理板中光信号检测元件CCD/CMOS采用进口的适合于高精度检测的动态分析单路输出型、保证实际数据输出速率为320MB/S的面阵CCD/CMOS。像素分别为4000*3000和1600*1200，帧率达到10FPS。使用CCD/CMOS 作为输入图像传感器，从而实现了图像信息从空间域到时间域的变换。为了保证所需的检测精度，需要确定合理的分辨率。根据被检测产品的大小,初步确定系统设计分辨率为像素为0.2mm o W CCD/CMOS接收的光强信号转换成电压幅值，再经过A/D转换后由DSP/FPGA芯片进行信号采集，即视频信号的量化处理过程，图像采集处理过程如图所示：
图像采集处理过程
图2
数据处理部分
在自动检测中，是利用基于分割的图像匹配算法来进行图像的配对为基础的。图像分割的任务是将图像分解成互不相交的一些区域，每一个区域都满足特定区域的一致性，且是连通的，不同的区域有某种显著的差异性。分割后根据每个区域的特征来进行图像匹配，基于特征的匹配方法一般分为四个步骤：特征检测、建立特征描述、特征匹配、利用匹配的“特征对”求取图像配准模型参数。
视觉检测
机器视觉简介
§ 系统组成概述
分为两大模块：硬件模块，软件模块
1.CCD及光学器件，2.LED光源，3.零 件传感器，4.图像采集卡，5.微机平 台，6.视觉软件，7.数字I/O
§ 系统硬件
工业摄像机（CCD）
LED光源
图像采集卡
一、建设目的和意义
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，是 计算机视觉在工业领域的应用。其特点是可以极大地 提高生产的柔性和自动化程度，是实现计算机集成制 造的基础技术。
机器视觉为一多学科交叉领域，涉及信号及图像处 理、控制工程、计算机科学、传感技术、系统集成、 系统设计、机械制造等学科。本项目的建设可挂靠无 损检测和机械制造两个研究方向，为相关领域的研究 以及研究生、本科教育提供实验平台。
三、可开展的实验及研究内容
从技术上说，机器视觉应用范围主要包括两大类： 其一是目标测量，包括目标的几何尺寸、特征、缺陷等 的检测和测量；其二是定位，引导制造和装配及其他加 工过程中目标在运动过程中实时进行位姿调整，使之与 特定的加工、装配要求进行匹配。
机械零件外观缺陷检测、尺寸测量
加工、装配实时引导、定位
其他检测 （包括各类标签、汽车牌号、发动机铭牌、玻璃（瓶）缺陷、
电路板缺陷、灯丝焊接缺陷、输电配线、零件尺寸、符号位置、产品计数、产 品分拣、焊接质量等的检测）
食品安全
源自文库、项目建设内容
§ 系统组成概述
分为两大模块：硬件模块，软件模块
1.CCD及光学器件，2.LED光源，3.零 件传感器，4.图像采集卡，5.微机平 台，6.视觉软件，7.数字I/O
§ 系统硬件
工业摄像机（CCD）
LED光源
图像采集卡
一、建设目的和意义
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，是 计算机视觉在工业领域的应用。其特点是可以极大地 提高生产的柔性和自动化程度，是实现计算机集成制 造的基础技术。
机器视觉为一多学科交叉领域，涉及信号及图像处 理、控制工程、计算机科学、传感技术、系统集成、 系统设计、机械制造等学科。本项目的建设可挂靠无 损检测和机械制造两个研究方向，为相关领域的研究 以及研究生、本科教育提供实验平台。
三、可开展的实验及研究内容
从技术上说，机器视觉应用范围主要包括两大类： 其一是目标测量，包括目标的几何尺寸、特征、缺陷等 的检测和测量；其二是定位，引导制造和装配及其他加 工过程中目标在运动过程中实时进行位姿调整，使之与 特定的加工、装配要求进行匹配。
机械零件外观缺陷检测、尺寸测量
加工、装配实时引导、定位
其他检测 （包括各类标签、汽车牌号、发动机铭牌、玻璃（瓶）缺陷、
电路板缺陷、灯丝焊接缺陷、输电配线、零件尺寸、符号位置、产品计数、产 品分拣、焊接质量等的检测）
食品安全
源自文库、项目建设内容
第13讲视觉检测技术PPT课件
点光源 --- 发光二极管
线光源
面光源 --- 专用
b. 按安装方式： 背向照明： 被测物在光源和摄像机之间 --- 对比度好
前向照明： 光源放在物体的后面 —— 便于安装
结构光照明： 光源有特定的方向，光束有精确的形状。 --- 光栅或线光源 畸变 三维形状
频闪光照明： 高频率的光脉冲 --- 高速运动物体
电动变焦镜头---经常性改变观察范围，变焦范围大， 既可以看大范围，也可以聚焦某个细节。
③按光圈方式分类：固定光圈镜头、手动变光圈镜头、自动变光圈镜头 固定光圈镜头----固定场景和目标，亮度不变， 用于光线变化大且频繁的场合。 手动变光圈镜头---适合亮度变化不大的场合（光圈环） 一次性调整合适为止，不变 自动变光圈镜头---会随着光线的变化而自动调整，
图像质量好 图像处理简单、结果理想 图像质量差 图象处理麻烦、结果不理想
1、眼睛的结构及成像
人类视觉 — 眼睛 计算机视觉 — 图像输入系统
物体
晶状体 —镜头；视网膜 — 像敏面； 远物体 — 晶状体扁平 — 屈光能力小 — 距离大（最大17mm) 近物体 — 晶状体厚 — 屈光能力大 — 距离小（最小14mm)
价带
光生伏特效应:
半导体能带图
原理： 光→PN结（无偏置）→ 电子→N, 空穴→P → 电动势
器件：光电池 （硅，锗）
CCD机器视觉学习ppt
医疗健康：医学图像分析、疾病诊断等
农业：农作物病虫害检测、产量预测等
Hale Waihona Puke Baidu
机器视觉学习的技术 实现
图像预处理
目的：提高图像质量，去除噪声和干扰
方法：包括灰度化、二值化、边缘检测、阈值分割等 应用：在机器视觉学习中，图像预处理是必不可少的步骤，可以提高模 型的准确性和效率。
特征提取
特征提取是机器视觉学习的重要步骤 特征提取的目的是从图像中提取出有用的信息 特征提取的方法包括：边缘检测、角点检测、区域分割等 特征提取的结果可以用于后续的图像分类、目标检测等任务
复等任务
强化学习（RL）： 用于机器人控制、 自动驾驶等任务
迁移学习：用于跨 领域、跨任务的视
觉学习任务
支持向量机算法
原理：基于最大间隔分类原理，寻找最优超平面 特点：具有较强的泛化能力，适用于高维数据
应用：广泛应用于图像识别、文本分类等领域 优缺点：优点是泛化能力强，缺点是计算复杂度高，对数据量要 求较高
自动驾驶船舶：通过机 器视觉识别航道、障碍 物等，实现自主航行
人脸识别应用
身份验证：通过人脸识别进行身份 验证，如手机解锁、支付等
安防监控：通过人脸识别进行安防 监控，如机场、火车站等
智能门禁：通过人脸识别进行智能 门禁，如办公楼、小区等
智能零售：通过人脸识别进行智能 零售，如无人超市、自动售货机等
视觉检测技术精品PPT课件
(2)光源的种类： ① 自然光源 --- 天体（地球、太阳、星体）、大气
② 人工光源：
a. 按发光机理：荧光灯 、卤素灯 、气体放电灯、发光二极管（LED）、
b.
激光二极管LD
① 白炽光源：器件：白炽灯 --- 钨丝（熔点3600K） 特点： 谱线丰富（可见光+红外光） 应用： 滤色片 → 窄带频率光，避免杂光干扰 → 仪器 卤钨灯--- 改进的白炽灯（碘、溴） 特点 --- 亮度高、发光效率高、体积小、成本低
图像质量好 图像处理简单、结果理想 图像质量差 图象处理麻烦、结果不理想
1、眼睛的结构及成像
人类视觉 — 眼睛 计算机视觉 — 图像输入系统
物体
晶状体 —镜头；视网膜 — 像敏面； 远物体 — 晶状体扁平 — 屈光能力小 — 距离大（最大17mm) 近物体 — 晶状体厚 — 屈光能力大 — 距离小（最小14mm)
应用：电路（信号）、仪器面板（提示、报警、状态显示）
④激光光源：原理：外界光→光原子→能级跃迁→受激辐射→光放大→谐振 →辐射激光
特点：方向性好---发散角很小(约0.18º)，比普通光小2~3数量级 亮度高 --- 能量高度集中，亮度比普通光高几百万倍 单色性好---光谱范围极小，频率单一； （He-Ne激光:λ=632.8nm,Δλ=10-6nm） 相干性好---受激辐射，传播方向/振动方向/频率/相位一致 时间相干性、空间相干性均好
② 人工光源：
a. 按发光机理：荧光灯 、卤素灯 、气体放电灯、发光二极管（LED）、
b.
激光二极管LD
① 白炽光源：器件：白炽灯 --- 钨丝（熔点3600K） 特点： 谱线丰富（可见光+红外光） 应用： 滤色片 → 窄带频率光，避免杂光干扰 → 仪器 卤钨灯--- 改进的白炽灯（碘、溴） 特点 --- 亮度高、发光效率高、体积小、成本低
图像质量好 图像处理简单、结果理想 图像质量差 图象处理麻烦、结果不理想
1、眼睛的结构及成像
人类视觉 — 眼睛 计算机视觉 — 图像输入系统
物体
晶状体 —镜头；视网膜 — 像敏面； 远物体 — 晶状体扁平 — 屈光能力小 — 距离大（最大17mm) 近物体 — 晶状体厚 — 屈光能力大 — 距离小（最小14mm)
应用：电路（信号）、仪器面板（提示、报警、状态显示）
④激光光源：原理：外界光→光原子→能级跃迁→受激辐射→光放大→谐振 →辐射激光
特点：方向性好---发散角很小(约0.18º)，比普通光小2~3数量级 亮度高 --- 能量高度集中，亮度比普通光高几百万倍 单色性好---光谱范围极小，频率单一； （He-Ne激光:λ=632.8nm,Δλ=10-6nm） 相干性好---受激辐射，传播方向/振动方向/频率/相位一致 时间相干性、空间相干性均好
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12B分it等辨。率
Leabharlann Baidu
1280 x 1024 pixel
最大帧帧率率（：全相分机辨采率集）传输图像的速率，对于面阵相机一5般00为帧每/秒秒采集的帧数（Frames/Sec.），对于
线阵图相像机传机感为器每秒采集的行数（Hz）。
逐行扫描CMOS传感器
曝光曝方光式时和间快门速度：对于工业线阵相机都是逐行曝光的>=方1式μs，可以选择固定行频和外触发同步的采
第二部分
技术指标
Technical Indicators
工业相机的六大主要参数
分辨率：相机每次采集图像的C像am素R点e数co，rd对CL于60工0业x2数字相机一般是直接与光电传感器的像元数对应的。
像素深度：即每像素数据的位数，一般常用的是8Bit，对于工业数字数字相机一般还会有10Bit、
CCD与CMOS的性能比较
性能指标 暗电流（PA/M^2） 电子-电压转换率
动态范围 响应均匀性 读出速度（Mpixels/s）
功耗 工艺难度 信号输出方式 集成度 应用范围 性价比
CCD 10 略小 大 好 70 大 大 顺序逐个输出 低 高端、军用 低
CMOS 10-100
大 略小 略差 1000 小 小 X-Y寻址可随机采样 高 低端、民用 高
集方有式效，感曝光光区时域间可以与行周期一致，也可以设定17一.92个m固m定x 的14时.34间m；m面阵相机有帧曝光、场曝光和滚 动行曝光等几种常见方式，工业数字相机一般都提供外触发采图的功能。快门速度一般可到10微秒，
高速光相学机尺还寸可以更快。
22.95 mm
像元像尺元寸尺：寸像元大小和像元数（分辨率）共同决定了1相4 μ机m靶x面14的μm大小。目前工业数字相机像元尺寸一
电荷耦合器件CCD
CCD：Charge Coupled Device 类似：移位寄存器的移位功能
CCD成像原理
半导体的光电效应
电 子 能 量E
h
电子
空穴
导带 禁带 价带
h Eg
CCD成像原理
CCD成像原理
CCD成像原理
CMOS像素单元基本结构
CMOS像素单元基本结构
无源像素传感器
第三部分
应用场景
Application Scenarios
视觉检测技术的应用
工业产品外观检测
视觉检测技术的应用
OCR字符识别
视觉检测技术的应用
人脸识别
视觉检测技术的应用
自动驾驶
第四部分
最新成果与前景
Latest Achievements & Prospectives
工艺
双目相机
结构光
视觉检测技术
Visual Inspection Technology
Fresh business general template Applicable to enterprise introduction, summary report, sales marketing, chart data
目录
AI+视觉检测
产品特点 1、打破以往视觉检测的封闭环境，无需编程。按 照软件“傻瓜式”提示即可完成样板学习并执行 识别任务，上手简单。客户可根据需要教会AISentry来完成复杂的识别任务。 2、精准定位与精确分类，系统准确率可优于99%。 AI-Sentry可对指定位置做亚像元级实时定位，通 过深度学习智能识别，可同时区分多达1000种不 同部件。 3、AI-Sentry应用非常广泛。在3C制造领域，可 应用于手机壳、手机辅料、电路板、屏幕、电子 物料等元件的检测问题；在五金、食品、包装、 汽车等领域也可广泛应用。 4、AI-Sentry系统兼容性很强。可单独运行于 Win7/10及以上平台，只需额外配置NVIDIA独显 支持。搭配上普密斯专属机器视觉配件，产品可 集成为完整的机器视觉系统，解决更多客户需求。
般为A3/Dμ转m换-10μm，一般像元尺寸越小，制造难度越大8，b图it /像1质0 b量it 也越不容易提高。
光谱动响态应范特围性：是指该像元传感器对不同光波的敏6感0 d特B 性(90，d一B o般pt响ica应l)范围是350nm－1000nm，一些
相机灵在敏靶度面前加了一个滤镜，滤除红外光线，如果系统2需5 V要/lu对x*红s 外感光时可去掉该滤镜
什么是视觉检测技术
• 以机器视觉为基础 • 融合光电子学、计算机技术、激光技术、图像处理技术等现代科技 • 非接触、全视场测量、高精度、自动化程度高的特点 • 在线监测、动态监测、实时分析、实时控制的能力
硬件检测+软件算法
视觉检测系统的硬件组成
光源 镜头 相机 存储器 计算机
传感器的分类
CCD（Charge Coupled Device） 电荷耦合器件图像传感器
CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) 互补金属氧化物半导体
CCD像素单元基本结构
CCD成像原理
CCD图像传感器
光敏元件阵列
光电转换
光学图像 电信号图像
¦
¦
光强空间 电荷空间
分布
分布
电荷转移器件：CTD
CTD：Charge Transfer Device 电信号图像的读取与输出
CONTENT
01 基本原理与特性 02 技术指标 03 应用场景 04 最新成果与前景
第一部分
基本原理与特性
Principles & Methods
什么是视觉检测技术
用机器代替人眼来做测量和判 断。视觉检测是指通过机器视 觉产品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。
光敏二极管型有源像素传感器
光栅型有源像素传感器
CCD和CMOS的比较
CCD和CMOS的比较
视觉检测技术的算法
点
直线
边缘
曲线
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台 计 算 机 视 觉 库 ， 可 以 运 行 在 Linux 、 Windows 、 Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高 效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提 供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现 了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。