机器视觉论文

精心整理机器视觉技术综述
课题：机械工程测试技术
班级：13机设一班
目录
一.
1.
二.
1.
3.
三.
1.滤光片表面缺陷检测13
2.磁性材料表面缺陷检测14
3.齿轮表面缺陷检测14
一.机器视觉概念和系统组成
1.机器视觉概念
机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。

机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。

2.机器视觉系统组成
一. 机
1.
自的特点是：
a.高频荧光灯：使用寿命约1500－3000小时
优点：扩散性好、适合大面积均匀照射
缺点：响应速度慢，亮度较暗
b.光纤卤素灯：使用寿命约1000小时
优点：亮度高
缺点：响应速度慢，几乎没有光亮度和色温的变化。

c.LED灯：使用寿命约10000－30000小时，可以使用多个LED达到高亮度，同时
可组合不同的形状，响应速度快，波长可以根据用途选择。

选择LED光源的优势：
•可制成各种形状、尺寸及各种照射角度；
2.
断。

所有的机器视觉系统都带有一台摄像机、一个计算机和捕捉图像并进行分析的软件。

所选用的系统部件必须能符合具体应用的需要。

因为图像传感器确定了成像系统的速度和分辨率，故正确的图像传感器的选取对于视觉应用的成功来说具有关键性影响。

下面是机器视觉图像传感器的各种分类：
a.线阵式图像传感器
一个线阵式图像传感器（逐线扫描）包含一条或者多条像素直线阵列。

每个阵列与至少一个读出装置及放大器耦合。

线阵图像传感器适用于那些要对连续制造的产品（如传送带上的ＰＣ板，未来的印刷塑性电路板以及其它薄型、卷状的产品，如杂志、印刷布）进行成像的机器视觉应用。

总而言之，线阵式传感器总体结构简单，适用于对扁平、快速移动的物体的成像，但在需要捕获３Ｄ物体图像的应用中它们往往无法与面积型传感器相竞争。

b.
c.
一个帧传输图像传感器类似于全帧成像器。

不过，它采用了第二个面阵列，该阵列实现了光屏蔽且作为图像的存储区（参见图４）。

该结构并不需要一个机械快门，故帧速率高于全帧传感器，因为它们可以在传送一幅图像的同时获取另一幅图像。

不过，由于积分仍然发生在图像转移到存储区的过程中，故图像存在拖尾污迹，性能受到一定的影响。

因为要实现这一架构需要把集成电路面积增加一
倍，故帧传输图像传感器一般分辨率较低，而成本高于全帧图像传感器。

总而言之，帧传输传感器具有更高的填充因数、更高的全阱容量、低噪声、大动态范围、电子快门和较好的帧速率。

它们的主要缺点是曝光时间很短时会出现较大的图像污迹，而且制造成本较高。

d.线间转移传感器
在线间图像传感器中，光敏感和读出功能也是分开的。

每个像素被一个屏蔽
最佳选择。

3.数字图像处理技术
a.数字图像处理简介
数字图像处理(Digital Image Processing)即计算机图像处理，指将图像由模拟信号转化为数字信号，并利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、分割、提取特
征等处理的过程。

图像经过处理后，输出的质量得到很大程度的增强，即改善了其视觉效果，又便于计算机完成后续的分析、处理等。

图像是人类获取信息和交换信息的主要来源之一，图像处理已经在人类生活和工作的许多方面得到了广泛的应用并取得令人瞩目的成就，例如航空航天技术、通信工程、生物医学工程、工业检测、文化艺术、军事安全、电子商务、视频和多媒体系统等领域，图像处理已经成为一门前景远大的新型学科。

数字图像处理技术虽然已
统等相关技术和理论的进一步发展，将促进这一方法向更高、更深层次发展。

b. 数字图像处理的工具
数字图像处理的应用工具有很多，总体可以分为三类：
第一类工具的共同点是先把图像变换到其他域中进行处理，再变换到原域中进行下一步处理，例如有关图像滤波和正交变换等方法。

第二类工具是直接在空间域中进行图像处理，例如微分方程方法、统计方法等数学方法。

第三类工具和通常在空间域和频域使用的方法不同，是建立在随机集合和积分几何论基础上的运算，例如数学形态运算方法。

c.数字图像处理的研究内容
数字图像处理的研究内容主要有以下几个方面：
1
技术。

2
3
4
区域，如图像中的区域、边缘等。

经过几十年的研究，在借助各种理论的基础上，图像分割的算法现在已经有上千种，但由于这些算法都是针对具体问题提出的，因此尚无通用分割算法。

随着各种新技术和新理论的结合，图像分割算法将取得更大地突破和进展。

5．图像描述。

对被分割出来的区域进行描述，是图像自动化处理的前期步骤，表示
区域关系到两个基本选择：用外部特征表示区域和用内部特征表示区域，不管选择何种表示方案都是为了数据便于计算机处理。

图像描述的方法有曲线拟合、基于弧长极半径的傅里叶描述子、矩描述、链码。

6．图像分类识别。

图像识别是按照某些特征对研究对象进行识别，属于模式识别的范畴，其主要内容对预处理后的图像，进行图像分割和特征提取，进而进行识别分类。

图像识别一般采用统计识别法、模糊识别法和人工神经网分类方法。

d.
7号在
科的诞生。

在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。

数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。

1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。

CT的基该方法是根据
人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。

1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。

1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类做出了划时代的贡献。

与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新
Marr
三.
1.
a.
·能完成单次对镜片正反双面的检测功能。

·检测项目涵盖蹦边、点子及灰尘、划伤、印子等四种常见表面缺陷特征；·可按要求定制不同的产品质量控制执行，以满足不同应用层面的客户需求；·支持在线自动识别滤光片表面品质缺陷并按设计的要求统计分类，实时存储检测结果信息；
·具有次品分拣功能。

b.适用范围：
·适用于红外截止滤光片的表面缺陷检；
·设备可根据客户的不同需求定制,系统经修改适用于其他光学镜片及手机摄像头模组的检测。

c.实测图片：
2.
a.
b.
c.
3.
a.功能特征
·能实现伞齿轮全齿面360度全方位外观缺陷检测；
·能自动识别磕碰压伤、裂纹、划痕、凹陷与凸起等几种缺陷特征；·能实现对伞齿轮齿数、齿面宽度及厚度测量。

b.适用范围
精心整理
·本设备适用于伞齿轮的表面缺陷检测及尺寸测量。

·系统经修改可用于检测不同种类的齿轮。

c.实测图片：。