机器视觉系统概述.

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自动化机器视觉系统

自动化机器视觉系统

自动化机器视觉系统自动化机器视觉系统(Automated Machine Vision System)是一种基于计算机视觉技术的先进系统,能够实现物体的自动检测、识别和分析。

该系统结合了传感器、图像处理算法和决策系统,以实现对物体的快速而准确的处理。

本文将从系统原理、应用场景和未来发展等方面进行介绍。

1. 系统原理自动化机器视觉系统利用相机或其他光学传感器捕捉物体的图像,并通过图像处理算法对图像进行分析。

系统通常会采用特定的光源和滤波器来改善图像的质量和对比度。

图像处理算法包括图像增强、特征提取和分类等步骤。

最后,通过决策系统对处理结果进行评估和判断,实现对物体的自动化处理。

2. 应用场景自动化机器视觉系统在工业、医疗、农业和安防等领域有广泛的应用。

以下是几个典型的应用场景:2.1 工业自动化在工业生产线上,自动化机器视觉系统能够实现对产品的检测、排序和包装等操作。

例如,在电子制造业中,系统可以检测电路板上的缺陷或误焊,以提高产品质量和生产效率。

2.2 医疗影像分析自动化机器视觉系统在医学影像领域也有重要的应用。

通过对医学图像进行处理和分析,系统能够帮助医生进行疾病的诊断和治疗。

例如,在眼科领域,系统可以检测和定量测量眼底图像中的病变,辅助眼科医生诊断眼部疾病。

2.3 农业智能化自动化机器视觉系统在农业领域有助于实现农业智能化和精准农业。

系统可以识别农田中的杂草和病虫害,并自动施放相应的农药或杀虫剂,提高农作物的产量和质量。

2.4 安防监控在安防领域,自动化机器视觉系统可以用于实现视频监控和事件识别。

系统可以对图像进行实时分析,检测和识别异常行为或危险事件,并及时报警。

这在提升安全性和保护财产方面起到至关重要的作用。

3. 未来发展随着计算机视觉技术的不断发展,自动化机器视觉系统的应用前景非常广阔。

以下是一些可能的未来发展方向:3.1 深度学习和神经网络深度学习和神经网络是近年来在计算机视觉领域中取得突破的技术。

机器视觉(相机、镜头、光源 )全面概括

机器视觉(相机、镜头、光源    )全面概括

机器视觉(相机、镜头、光源)全面概括分类:机器视觉2013-08-19 10:52 1133人阅读评论(0) 收藏举报机器视觉工业相机光源镜头1.1.1视觉系统原理描述机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS 和CCD 两种)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。

2.1.1视觉系统组成部分视觉系统主要由以下部分组成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2.1.1.1相机篇详细介绍:工业相机又俗称摄像机,相比于传统的民用相机(摄像机)而言,它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等,目前市面上工业相机大多是基于CCD(ChargeCoupled Device)或CMOS(Complementary Metal OxideSemiconductor)芯片的相机。

CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。

它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体,是典型的固体成像器件。

CCD的突出特点是以电荷作为信号,而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。

这类成像器件通过光电转换形成电荷包,而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。

典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。

CCD作为一种功能器件,与真空管相比,具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。

CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初,90 年代初期,随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展,CMOS图像传感器得到迅速发展。

CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上,还具有局部像素的编程随机访问的优点。

机器人视觉系统介绍

机器人视觉系统介绍

机器人视觉(Robot Vision)简介机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。

按现在的理解,人类视觉系统的感受部分是视网膜,它是一个三维采样系统。

三维物体的可见部分投影到网膜上,人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。

所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征(方向和速度)等的理解。

机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等,它们都把三维的影像作为输入源,即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。

如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话,则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换,也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。

机器视觉系统主要由三部分组成:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。

将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面,包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。

产品的分类和选择也集成于检测功能中。

下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统,说明系统的组成及功能。

视觉系统检测生产线上的产品,决定产品是否符合质量要求,并根据结果,产生相应的信号输入上位机。

图像获取设备包括光源、摄像机等;图像处理设备包括相应的软件和硬件系统;输出设备是与制造过程相连的有关系统,包括过程控制器和报警装置等。

数据传输到计算机,进行分析和产品控制,若发现不合格品,则报警器告警,并将其排除出生产线。

机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源,也可以和CIMS其它系统集成。

图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据,它主要由三部分组成:*照明*图像聚焦形成*图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素,因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。

由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。

简述机器视觉系统的组成部分

简述机器视觉系统的组成部分

简述机器视觉系统的组成部分一、引言机器视觉是指通过计算机技术实现对图像或视频的自动分析和处理,从而达到模拟人类视觉感知和认知的目的。

它包括了图像采集、预处理、特征提取、目标检测与识别等多个方面,是人工智能领域中的一个重要分支。

本文将详细介绍机器视觉系统的组成部分。

二、图像采集图像采集是机器视觉系统中最基本的部分之一,其主要任务是通过相机或其他传感器获取目标场景中的图像信息。

现代相机可以通过光学透镜将外界光线聚焦在传感器上,然后将传感器上的电信号转化为数字信号,并通过数据接口传输给计算机进行处理。

三、预处理由于采集到的图像可能存在噪声、失真等问题,因此需要对其进行预处理以提高后续算法的准确性。

预处理包括了灰度化、滤波、增强等多个步骤。

其中灰度化是将彩色图像转换为灰度图像,以便于后续处理;滤波则是通过卷积运算去除噪声;增强则是对图像进行锐化或者对比度调整等操作,以使目标更加明显。

四、特征提取特征提取是机器视觉系统中最核心的部分之一,其主要任务是从预处理后的图像中提取出有用的信息。

这些信息可以用于目标检测、识别等多个方面。

特征可以分为局部特征和全局特征两种。

局部特征包括了SIFT、SURF、ORB等多个算法,其主要思想是通过检测关键点并计算其周围区域的梯度来描述图像;全局特征则包括了HOG、LBP等多个算法,其主要思想是通过对整张图像进行处理来描述图像。

五、目标检测与识别目标检测与识别是机器视觉系统中最重要的应用之一,其主要任务是在图像或视频中自动识别出感兴趣的物体,并进行分类或跟踪。

目前常用的算法包括了Haar Cascade、YOLO、SSD等多个算法。

这些算法可以通过训练模型来实现对不同类别物体的检测和识别。

六、应用领域机器视觉系统广泛应用于工业自动化、智能交通、医疗影像分析等众多领域。

在工业自动化中,机器视觉可以用于产品质量检测、机器人视觉引导等方面;在智能交通中,机器视觉可以用于车辆识别、交通流量统计等方面;在医疗影像分析中,机器视觉可以用于疾病诊断、手术辅助等方面。

机器视觉系统详述

机器视觉系统详述

右图中,绿色背景 采用红色光源提高 对比度 (灰阶图像)
光源
代码 R G B V W IR UV
颜色 红 绿 蓝 紫 白 红外 紫外
波长(nm) 625(600~720) 517(510~530) 465(430~480) 400 色温:5500k
应用 背景为黑色的透明软板孔位定位、绿色线路 板检测、透光膜厚度测量等。 红色背景产品检测、银色背景产品检测等。
• 特殊要求,需要用到红外或紫外相机情况
镜头--如何选择镜头

定焦与变焦 变焦镜头
工作距离不变的情况下获得不同的放大倍率
镜头--如何选择镜头

远心镜头与标准工业镜头
远心镜头
• 精密测量系统
CCTV镜头
• 一般工业测量、缺陷检测,对物体成像的放大倍率没有严格要求
远心镜头
CCTV镜头
镜头--如何选择镜头
目录
1 2
机器视觉系统构成 成像系统核心器件选型方法
3 4
5
机器视觉系统设计步骤 应用案例
飞行捕捉和相机丢帧解决办法
机器视觉系统构成
机 器 (Machine)
1、机器视觉系统介绍
+
视 觉 (Vision)
机械
运动
控制
视(硬件)
觉(软件)
机器视觉是一个系统的概念,运 用现代先进的控制技术、计算机 技术及传感技术,表现为光机电 的结合。
镜头
镜头畸变
畸变是镜头放大倍率随着视场变化而变化的现象。
测量应用,畸变越小越好
畸变可以通过软件进行校正
镜头
镜头景深
对于理想的光学系统,像平面对应一个理想物平面。实际光学
系统,能清晰成像的最远物面到理想物平面的距离称为远景深 度,能清晰成像的最近物面到对准平面的距离称为近景深度, 远景深度和近景深度的和就是光学系统的景深。

【机器视觉培训】机器视觉系统概论

【机器视觉培训】机器视觉系统概论

机器视觉系统概论一、机器视觉系统构成1.机器视觉的概念机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS 和CCD两种)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。

美国制造工程师协会(SME Society of Manufacturing Engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA Robotic Industries Association)的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为:“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。

在现代工业自动化生产中,涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用,例如零配件批量加工的尺寸检查,自动装配的完整性检查,电子装配线的元件自动定位,IC上的字符识别等。

通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作,其它物理量传感器也难有用武之地。

由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像,而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理,根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。

这样,就把计算机的快速性、可重复性,与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此产生了机器视觉的概念。

1机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。

在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来代替人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用于人工视觉检查产品质量的效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。

而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。

正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

机器视觉系统概念是什么

机器视觉系统概念是什么

机器视觉系统概念是什么?机器视觉技术是计算机科学的一个重要分支,它涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光学、机械等多个领域。

自起步发展至现在,已经有三十多年的历史。

其功能及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。

其中特别是CCD工业摄像机、智能相机、ARMFPGA、图像处理和模式识别等技术的快速发展,极大地推动了机器视觉系统的发展。

简言之,机器视觉就是用机器代替人眼来作各种测量和判断。

在生产线上,人来作这类测量和判断会因疲劳,个人之间的差异等等产生误差和错误;但机器却会不知疲倦地,稳定地进行下去。

使用机器视觉的优点为:(1)非接触测量,对观测与被观测者都不会产生任何损伤,从而提高了系统的可靠性;(2)具有较宽的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围;(3)长时间稳定工作,人类难以长时间对同一对象进行观察,而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。

(4)可以在恶劣环境下工作。

一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下:(1)工件定位检测器探测到物体已运动至接近摄像机视野的中心,向图像采集卡发送触发脉冲;(2)图像采集卡按事先设定的程序和时延,分别向摄像机和照明设备发出起动脉冲;(3)工业摄像机停止目前的扫描,重新开始新的一帧扫描;或者摄像机在起动脉冲来到之前处于等待状态,起动脉冲来到后起动一帧扫描;(4)工业摄像机开始新的一帧扫描之前,打开曝光机构,曝光时间可以事先设定;(5)另一个起动脉冲打开灯光照明,灯光开启时间应与摄像机曝光时间匹配;(6)工业摄像机曝光后,正式开始一帧图像的扫描和输出;(7)图像采集卡接收模拟视频信号并通过A/D将其数字化,或者直接接收工业摄像机数字化之后的数字视频,近几年来由于科技的迅猛发展,图像采集卡这种模拟信号转数字信号的形式已渐渐被工业数字摄像机所代替,工业数字摄像机自带I/O,可直接外触发,拥有完整的SDK开发包,功能强大,笔者使用过MV-EM系列千兆网工业数字相机,如果大家有兴趣可以关注了解一下工业数字相机的基本构成及用途;(8)图像采集卡将数字图像放到处理器或者计算机的内存中;(9)处理器对图像进行处理、分析、识别,获得测量结果,或逻辑控制值;(10)处理结果控制流水线的动作;或进行定位,纠正运动的误差等。

计算机视觉系统的组成

计算机视觉系统的组成

计算机视觉系统的组成
1 计算机视觉系统简介
计算机视觉系统,也叫机器视觉系统,是一种由计算机组成的机器人系统,可以通过原始的图像或视频序列进行自动识别,理解,检测和检测图像或视频中存在的信息。

计算机视觉系统具有通用性,广泛应用于物体识别、人脸检测、图像处理、视觉导航和机器人操作等各种应用领域,是AI技术中的重要组成部分。

2 计算机视觉系统的组成
计算机视觉系统主要由传感器、计算硬件、图像处理系统、视觉算法系统、控制系统等几个部分组成。

(1)传感器:传感器是计算机视觉系统的基础,它能够捕获图像和视频信息。

传感器可以是由摄像头、红外摄像头等组成的。

(2)计算硬件:计算硬件包括中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、存储器等,它们能够处理图像和视频数据的存储和运算。

(3)图像处理系统:图像处理系统是从原始图像中提取出有用信息的过程,它可以实现图像分割、边沿检测、形状识别等多种功能。

(4)视觉算法系统:视觉算法系统是机器视觉的核心组成部分,它将图像处理的结果进行分析,为计算机视觉系统选择最合适的策略和方法,更好的实现材料识别和运动目标检测等,从而进行相关的处理。

(5)控制系统:控制系统是对计算机视觉系统的总体控制,可以实时监控系统的运行状态,根据数据处理结果进行控制和调整,从而实现视觉系统的有效运行。

3 结论
计算机视觉系统是一种复杂的机器视觉系统,它由传感器、计算硬件、图像处理系统、视觉算法系统、控制系统等多重组成部分所组成。

计算机视觉系统广泛应用于多种领域,有助于提高机器智能系统的技术水平,实现自动检测和识别等作用。

ADTvision机器视觉系统概述

ADTvision机器视觉系统概述

相机
视觉系统组成:相机
相机参数: – 接口
• USB2.0 • GIGE千兆网
– 颜色
• 黑白 • 彩色(测量LED色度)
– 像素
• • • • 30万 200万 500万(CMOS) ……
相机:像素
能达到的定位精度与相机像素之间的关系:
30万像素:640*480 200万像素:1600*1200 500万像素:2600*1950 像素当量,单位mm/pixel,表示每个像素对应多少毫米 例如:工件为50mm*50mm: 30万像素能做到的精度,50mm/480pixel=0.104mm/pixel
汽车制造 制陶业 化学业 电子部件及设备 食品业 玻璃业 生命科学 医学 钢铁 矿业
• • • • • • • • • • • • •
光学行业 纸制品 药物 照相学和遥感 印刷 铁路运输 监控 航空宇航 造船 无线通信 交通 木材 等等
机器视觉系统构成——模拟相机
光源 镜头 摄像机 图像采集卡 机器视觉软件
机器视觉 vs 人类视觉
人类视觉 适应性 智能 适应性强,可在复杂及变 化的环境中识别目标 具有高级智能,可运用逻 辑分析及推理能力识别 变化的目标,并能总结 规律 机器视觉 适应性差,容易受复杂背景及环 境变化的影响 虽然可利用人工智能及神经网络 技术,但智能很差,不能很 好地识别变化的目标 受硬件条件的制约,目前一般的 图像采集系统对色彩的分辨 能力较差,但具有可量化的 优点 强,目前一般使用256灰度级, 采集系统可具有10bit、12bit、 16bit等灰度级
PART
04
光源
光源:类型
常见光源
光源参数: – 颜色
• • • • • • • • • 红色 蓝色 白色 混合色 同轴光 环形光 背光 圆顶光 ……

机器视觉概述教案模板范文

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课时安排:2课时教学目标:1. 了解机器视觉的基本概念、发展历程和应用领域。

2. 掌握机器视觉系统的基本组成和工作原理。

3. 理解数字图像处理在机器视觉中的应用。

4. 培养学生的创新思维和实际操作能力。

教学重点:1. 机器视觉的基本概念和发展历程。

2. 机器视觉系统的组成和工作原理。

3. 数字图像处理在机器视觉中的应用。

教学难点:1. 机器视觉系统的组成和工作原理。

2. 数字图像处理在机器视觉中的应用。

教学过程:第一课时:一、导入1. 引入机器视觉的概念,提出问题:“什么是机器视觉?”2. 通过展示一些机器视觉的应用实例,激发学生的学习兴趣。

二、讲授新课1. 机器视觉的基本概念:用机器代替人眼来做测量和判断。

2. 机器视觉的发展历程:从模拟视觉到数字视觉,再到智能视觉。

3. 机器视觉的应用领域:工业生产、医疗保健、安防监控、环境监测等。

三、课堂讨论1. 学生分组讨论,分析机器视觉在各个领域的应用案例。

2. 各组代表发言,分享讨论成果。

四、总结1. 回顾本节课所学内容,强调机器视觉的基本概念和发展历程。

2. 引导学生思考:机器视觉的未来发展趋势。

第二课时:一、导入1. 复习上节课所学内容,提出问题:“机器视觉系统由哪些部分组成?”2. 引导学生思考:各个部分在系统中的作用。

二、讲授新课1. 机器视觉系统的组成:光源、镜头、相机、图像采集模块、图像处理模块、交互界面等。

2. 各部分的工作原理:- 光源:提供合适的照明条件。

- 镜头:采集目标图像。

- 相机:将图像转换为数字信号。

- 图像采集模块:将模拟信号转换为数字信号。

- 图像处理模块:对图像进行预处理、滤波、分割、特征提取等。

- 交互界面:显示处理结果,实现人机交互。

三、课堂实验1. 学生分组,进行简单的机器视觉实验,如人脸识别、物体检测等。

2. 各组分享实验过程和结果,讨论实验中的问题。

四、总结1. 回顾本节课所学内容,强调机器视觉系统的组成和工作原理。

机器视觉系统设计技术要点

机器视觉系统设计技术要点

机器视觉系统设计技术要点机器视觉系统设计技术要点内容简介⼀、机器视觉的概述⼆、机器视觉系统的设计三、机器视觉的典型应⽤四、机器视觉系统总结机器视觉的概述视觉在⼈类观察和认知世界的过程中扮演极为重要的⾓⾊,据统计⼈类从外部世界获取的信息约有80%来⾃视觉器官。

机器视觉⽬前已经形成⼀门发展迅速的新兴学科,它可以代替⼈眼对⽬标进⾏识别、跟踪测量和检验以及机器⼈导航等⽅⾯的⼯作。

机器视觉的定义:机器视觉是通过光学的、⾮接触的传感器⾃动地获取和解释处理⼀个真实物体的图像,以获取所需信息或⽤于控制机器运动或过程。

机器视觉技术涉及数字图像处理技术、模式识别、⾃动控制、光源和光学成像知识、模拟与数字视频技术、计算机软硬件和⼈机接⼝等多学科理论和技术。

机器视觉的基础机器视觉主要研究利⽤计算机来模拟⼈的视觉功能,采⽤⼀个或多个摄像机抓拍客观事物的实际图像,经过数字化等⼀系列处理提取需要的特征信息,然后加以理解并通过逻辑运算最终实现⼯业⽣产和科学研究中的检测、测量和控制等功能。

⼀个典型的机器视觉应⽤系统包括光源、光学镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理系统(或平台)、机器视觉软件模块、输⼊输出和控制执⾏模块等部件。

机器视觉系统的设计1.⽤户需求分析:准确地描述机器视觉系统需要完成的功能和⼯作环境,对于整个机器视觉系统的成功集成是⾄关重要的。

因此要和⽤户进⾏深层沟通,要知道检测⽬标物的形态,包括其⼤⼩、形状、颜⾊和⼯作环境,只有明确了系统的需求信息,专业技术⼈员才有可能提出切实可⾏的解决⽅案。

检测⽬标物⽬标物是什么,⽬标物的形状、⼤⼩等检测⽬的具体检测哪些指标如位置、缺陷、尺⼨等⼯作距离镜头到物体的距离即物距⽬标⼤⼩即确定系统的视场分辨率测量尺⼨精度要求有多⾼检测速度每分钟测量的快慢及对图像处理速度的要求⼯位信号有⼯位触发信号还是需要⾃动连续拍摄图像材质物体是什么材料的,表⾯光学性质怎样?合格判据有⽆合格/不合格的定义剔除或控制信号是否需要⾃动剔除次品或控制机器动作?怎样剔除?在什么位置进⾏?需要什么信号?⼯作环境⼯作环境的温度、湿度、粉尘、杂散光等2.机器视觉系统的⽅案设计设计机器视觉系统需要考虑以下⼏个部分:?⼀.机械设计三.镜头四.摄像机五.图像采集卡六.图像处理软件七.其它部件机械设计由于需求不同,系统对机械部分的要求差别很⼤,如果是全⾃动的机器视觉系统,机械部分⼀般需要完成的功能有理料、输送、定位、剔除、下料等功能,⽽有的机器视觉系统则只需要适当的固定⽀架来固定相机、镜头、光源和计算机即可,差别很⼤。

机器视觉简介介绍

机器视觉简介介绍

汇报人:日期:
contents•机器视觉概述
•机器视觉系统组成目录
•机器视觉关键技术
•机器视觉典型应用案例
01机器视觉概述
机器视觉的定义
机器视觉是一门学科
机器视觉是工业自动化重要组成部分
初始阶段
随着计算机技术的飞速发展,机器视觉在80年代开始逐渐应用于工业自动化领域。

发展阶段
成熟阶段
机器视觉发展历程
总之,机器视觉作为一门涉及多领域的交叉学科,在工业自动化、农业生产、医疗领域、安全监控安全监控:机器视觉技术可以用于人脸识别、行为分析等方面,提高公共安全水平。

医疗领域:机器视觉在医疗领域的应用也日益增多,如医学影像分析、病灶检测等。

农业:机器视觉技术可以应用于农产品的自动分拣、品质检测等方面,提高农业生产效率。

机器视觉的应用领域
02机器视觉系统组成
2. 镜头
1. 相机
3. 照明设备
5. 计算机
4. 图像采集卡
包括去噪、平滑、增强、边缘检测等算法,用于提升图像质量和突出目标特征。

1. 图像处理算法
2. 特征提取算法
3. 模式识别与分类算法
4. 机器视觉应用软件
通过形态学处理、连通域分析、轮廓提取等手段,从图像中提取与目标相关的特征信息。

基于提取的特征,通过训练好的分类器或深度学习模型,实现对目标的识别和分类。

集成了上述算法,提供用户友好的操作界面,使用户能方便地进行机器视觉应用的开发、调试和运行。

03机器视觉关键技术
机器视觉关键技术
04机器视觉典型应用案例
机器视觉典型应用案例
WATCHING。

机器视觉系统

机器视觉系统

LED的特性使得其广泛的应用于机器视觉系统中。
目前常用的LED光源有:环形光、条形光、面板光、 同轴光、点光源、线光源等等。
根据不同的产品选择合适的光源,有时候会需要几种 光源进行组合照明。
镜头
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
工作距离(WD) 视 野 (
成象面
➢ 光源: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。
➢ 光源是一个视觉应用开始工作的第一步,好的光源与照明方案往往是整个系统
成败的关键,起着非常重要的作用。
➢ 使用光源的目的:光源并不是简单的照亮物体而已。
1.光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量;
2.将待测区域与背景明显区分开,增加对比度,消隐不感兴趣的部分;
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。
焦距
焦距是像方主面到像方焦点的距离。如16mm, 25mm,35mm等。
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。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。 畸变小于2%人眼是看不出来的。如果畸变小于CCD的一个像素,那么相机也 看不出来了。
47
嵌入式图像处理系统: 直接将图像处理系统集成到芯片中, 结构与功能相对比较简单。
基于PC的视觉系统:需要在PC环境中才能运行,结构及功 能复杂,且可多路并行处理。
有些图像处理系统还可以在其基础进行二次开发。
软件
• 国外品牌: • Halcon、VisionPro、Labview Vision等商业软件包;OpenCV开源免费软 件包。
镜头结构、材质、加工精度 镜头的相对孔径越大、分辨率越高 光波长度,波长越短分辨率越高 视场中心较边缘分辨率高 同档次的固定焦距镜头较变焦镜头分辨率高 短焦镜头一般边缘分辨率较中心低,长焦镜头一般中心较边缘分辨率低。

简述机器视觉系统的构成及其作用

简述机器视觉系统的构成及其作用

简述机器视觉系统的构成及其作用
1机器视觉
机器视觉是人工智能的重要分支,是一项研究用计算机进行自动数字图像处理的技术。

它包括采集、分析、处理和识别原始图像的算法,是一种可以自动识别和分类特定的目标的技术。

2机器视觉系统
机器视觉系统是一种使用计算机实现机器视觉的系统。

它主要由三个组件组成:传感器、处理器和机械体。

传感器负责采集图像数据,如摄像头、扫描仪,可以从电子、机械或光学源中获取信号;处理器用于执行图像处理算法,提取有用的特征;机械体用于将处理器的指令转换为机械动作,实现在目标上的操作或装配。

3用途
机器视觉系统可以用来实现自动检测和识别,如:测量、监控、跟踪、寻路、识别等。

它在自动检测中有着广泛的应用,可以用来检测零件出厂时的位置和尺寸、分类、检测零件缺陷,实现自动检测生产线上送料以及部件更换等任务,简化工作流程,提高生产效率,节省原材料和人力,是全自动化生产的重要组成部分。

4优势
机器视觉具有运行快速、能够连续多时间运行等特点,而且基于计算机技术,可以用许多受控条件来测量物体和监控过程,准确性
高,可以不受人类的影响而精准完成测量和检测的任务,减少误差,能够准确控制质量,从而保证产品质量。

总结来说,机器视觉系统是一种由传感器、处理器和机械体组成的计算机数字图像处理技术,它具有准确性高、运行快速等特点,主要应用于自动检测、测量和监控等工作,可以大大提高生产效率,减低生产成本,是全自动化生产的重要组成部分。

机器视觉(Machine vision)介绍讲义

机器视觉(Machine vision)介绍讲义

图像处理系统
嵌入式系统
将相机、图像采集模块、处理器、存储器 、通讯模块、I/O集成一体,稳定性更高,开发周 期
较短,难度相对较低,但由于其硬件结构限制, 通常只能带一至两个相机,程序开发不如PC Based系统灵活,运行速度和算法复杂度不如PC Based系统。
图像处理系统
如何选择?
两种系统各有利弊,在检测点数少,检测要求 可能发生变化,项目周期紧急的应用更适合选用 嵌入式系统,检测点数多,速度要求高,检测要 求相对稳定,项目周期宽松的应用更适合选用PC Based系统。
度级
空间分辨力
分辨率较差,不 目前有4K×4K的面阵摄像机和8K的
能观看微小的目 线阵摄像机,通过备置各种光学镜

头,可以观测小到微米大到天体的
目标
彩色识别能力 分辨能力强,易 受硬件条件的制约,分辨能力较差 受人的心理影响 ,可量化 ,不能量化。
机器视觉系统与人的视觉的对比
速度
0.1秒的视觉暂留使 快门时间可达到10微妙左右,高速
图像处理系统
硬件
目前市场主流的机器视觉图像处理系统有: 1、PC Based系统 2、嵌入式系统(智能相机)
图像处理系统
PC Based系统
采用PC作为处理平台,通过图像采集卡+ 模拟相机或直接通过数字相机采集图片,依托PC 处理平台,处理速度快,可运行复杂的图像处理 算法;可带多个相机;可根据用户要求自行开发 处理程序和用户界面。但由于其开发工具为高级 编程语言,开发周期长,难度大,维护成本高。
机器视觉的引入
人类视觉是最后几个被取代的器官之一
在很多情况下人类视觉越发不能满足要求( 机器视觉与人的视觉的对比) 1、高速、高精、超视、微距, 2、客观、无疲劳、环境限制等。

机器视觉系统工作原理

机器视觉系统工作原理

机器视觉系统工作原理
机器视觉系统是一种利用计算机视觉技术实现自动化检测、识别和控制的系统。

它通过摄像机、图像处理器、计算机和控制器等组成,可以对物体进行图像采集、处理和分析,从而实现自动化控制和检测。

机器视觉系统的工作原理主要包括以下几个步骤:
1.图像采集
机器视觉系统首先需要采集物体的图像。

这一步通常通过摄像机来完成,摄像机可以将物体的图像转换成数字信号,然后传输给图像处理器进行处理。

2.图像处理
图像处理是机器视觉系统的核心部分,它主要包括图像预处理、特征提取、图像分割、目标识别和测量等步骤。

在这些步骤中,图像处理器会对采集到的图像进行处理和分析,提取出物体的特征信息,然后将这些信息传输给计算机进行处理。

3.目标识别
目标识别是机器视觉系统的重要功能之一,它可以通过图像处理技术对物体进行识别和分类。

在这一步中,机器视觉系统会根据预先
设定的特征和算法,对物体进行分类和识别,从而实现自动化控制和检测。

4.控制和检测
机器视觉系统最终的目的是实现自动化控制和检测,这一步通常通过控制器来完成。

控制器可以根据机器视觉系统提供的信息,对物体进行控制和检测,从而实现自动化生产和检测。

机器视觉系统是一种利用计算机视觉技术实现自动化控制和检测的系统,它通过图像采集、处理和分析,实现对物体的自动化识别和分类,从而实现自动化控制和检测。

随着计算机视觉技术的不断发展,机器视觉系统在工业生产、医疗、安防等领域的应用越来越广泛。

简述机器视觉系统的组成部分

简述机器视觉系统的组成部分

机器视觉系统的组成部分一、引言机器视觉系统是一种使用计算机技术对图像或视频进行分析和处理的系统。

它模拟人眼和大脑处理视觉信息的方式,通过摄像机或其他图像采集设备获取图像或视频,并通过算法和模型对其进行分析和理解。

机器视觉系统在许多领域都有广泛应用,如工业自动化、医疗诊断、安全监控等。

本文将详细介绍机器视觉系统的组成部分。

二、图像采集设备图像采集设备是机器视觉系统的基础,它主要负责获取图像或视频数据。

常见的图像采集设备包括摄像机、扫描仪和雷达等。

摄像机是最常用的图像采集设备,它通过电荷耦合器件(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)传感器将光信号转换为电信号。

摄像机可以分为黑白摄像机和彩色摄像机,彩色摄像机能够获取RGB三个颜色通道的信号,而黑白摄像机只能获取灰度信号。

三、图像预处理图像预处理是机器视觉系统中的重要环节,它通常包括图像去噪、图像增强、图像分割等步骤。

图像去噪是为了去除图像中的噪声干扰,常用的方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

图像增强是为了提高图像的质量和视觉效果,常用的方法包括直方图均衡化、灰度变换和滤波等。

图像分割是将图像划分为不同的区域或对象,常用的方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。

四、特征提取与表示特征提取与表示是机器视觉系统中的关键步骤,它目的是从图像中提取出具有代表性的特征用来描述图像。

常用的特征包括纹理特征、颜色特征和形状特征等。

纹理特征描述了图像中的纹理信息,常用的方法包括灰度共生矩阵(GLCM)和小波变换等。

颜色特征描述了图像中的颜色分布,常用的方法包括颜色直方图和彩色矩等。

形状特征描述了图像中的形状信息,常用的方法包括边缘直方图和轮廓描述等。

五、目标检测与识别目标检测与识别是机器视觉系统的核心任务之一,它主要针对图像中的目标或对象进行识别和检测。

目标检测是指确定图像中是否存在目标以及目标的位置信息,常用的方法包括滑动窗口法和区域卷积神经网络(R-CNN)等。

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2 机器视觉系统概述2.1 机器视觉的概念美国制造工程师协会(SME Society of Manufacturing Engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA Robotic Industries Association)的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为:“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。

在现代工业自动化生产中,涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用,例如零配件批量加工的尺寸检查,自动装配的完整性检查,电子装配线的元件自动定位,IC上的字符识别等。

通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作,其它物理量传感器也难有用武之地。

由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像,而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理,根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。

这样,就把计算机的快速性、可重复性,与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此产生了机器视觉的概念。

工业线扫描相机系统一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。

当这些要求完全确定后,这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。

机器视觉的优点包括以下几点:■精度高作为一个精确的测量仪器,设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。

因为此种测量不需要接触,所以对脆弱部件没有磨损和危险。

■连续性视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。

因为没有人工操作者,也就没有了人为造成的操作变化。

多个系统可以设定单独运行。

■成本效率高随着计算机处理器价格的急剧下降,机器视觉系统成本效率也变得越来越高。

一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者,而每个探测者每年需要20000美元的工资。

另外,视觉系统的操作和维持费用非常低。

■灵活性视觉系统能够进行各种不同的测量。

当应用变化以后,只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。

许多应用满意过程控制(SPC)的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。

在SPC中,制造参数是被持续监控的。

整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。

这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。

机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。

它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。

当需要改变生产过程时,对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。

当生产线重组后,视觉系统往往可以重复使用。

2.2 机器视觉系统的构成机器视觉技术用计算机来分析一个图像,并根据分析得出结论。

现今机器视觉有两种应用。

机器视觉系统可以探测部件,在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定;机器视觉也可以用来创造一个部件,即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。

尽管机器视觉应用各异,但都包括以下几个过程;■图像采集光学系统采集图像,图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。

■图像处理处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。

■特性提取处理器识别并量化图像的关键特性,例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。

然后这些数据传送到控制程序。

■判决和控制处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。

例如:这些数据包括印刷电路板上的洞是否在要求规格以内或者一个自动机器如何必须移动去拾取某一部件。

机器视觉系统解析典型的视觉系统一般包括:光源、光学系统,相机、图像处理单元(或图像采集卡)、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。

光学系统计算机光源摄像机图像采集卡被测物体2.2.1图像采集图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的数据,它直接影响到系统的稳定性及可靠性。

一般利用光源、光学系统,相机、图像处理单元(或图像捕获卡)获取被测物体的图像。

■光源光源和影响机器视觉系统输入的重要因素,因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。

由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。

许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源,这主要是因为可见光容易获得,价格低,并且便于操作。

常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。

但是,这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。

以日光灯为例,在使用的第一个100小时内,光能将下降15%,随着使用时间的增加,光能将不断下降。

因此,如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。

另一个方面,环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能,使输出的图像数据存在噪声,一般采用加防护屏的方法,减少环境光的影响。

由于存在上述问题,在现今的工业应用中,对于某些要求高的检测任务,常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。

由光源构成的照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。

其中,背向照明是被测物放在光源和相机之间,它的优点是能获得高对比度的图像;前向照明是光源和相机位于被测物的同侧,这种方式便于安装;结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息;频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,要求相机的扫描速度与光源的频闪速度同步。

■光学系统对于机器视觉系统来说,图像是唯一的信息来源,而图像的质量是由光学系统的恰当选择来决定。

通常,由于图像质量差引起的误差不能用软件纠正。

机器视觉技术把光学部件和成像电子结合在一起,并通过计算机控制系统来分辨、测量、分类和探测正在通过自动处理系统的部件。

机器视觉系统通常能快到100%的探测所处理的产品而不会降低生产线的速度。

由于越来越多的制造商正需要“6-sigma“(小于百万分之三的有效单位)结果,以便能够在当今质量意识很强的市场中更有竞争力,这种能力显得非常重要。

另外,这些系统能够与满意过程控制(SPC)非常理想的配合。

光学系统的主要参数与图像传感器的光敏面的格式有关,一般包括:光圈、视场、焦距、F数等。

■相机相机是实际上是一个光电转换装置,即将图像传感器所接收到的光学图像,转化为计算机所能处理的电信号。

光电转换器件是构成相机的核心器件。

目前,典型的光电转换器件为真空摄像管、CCD、CMOS图像传感器等。

真空电视摄像管由密封在玻璃管罩内的摄像靶、电子枪两部分组成。

摄像靶将输入光学图像的光照度分布转换为靶面相应象素电荷的二维空间分布,主要完成光电转换和电荷存贮任务;电子枪则完成图像信号的扫描拾取过程。

电视摄像管型成像系统具有高清晰度、高灵敏度、宽光谱和高帧速成像等特点。

但由于电视摄像管属于真空管器件,其重量、体积及功耗均较大。

CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。

它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体,是典型的固体成像器件。

CCD的突出特点是以电荷作为信号,而不同于其器件是以电流或者电压为信号。

这类成像器件通过光电转换形成电荷包,而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。

典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。

下图为CCD相机的原理框图。

CCD作为一种功能器件,与真空管相比,具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。

典型的CCD相机的系统框图CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初。

90 年代初期,随着超大规模集成电路 (VLSI) 制造工艺技术的发展,CMOS 图像传感器得到迅速发展。

CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上,还具有局部象素的编程随机访问的优点。

目前,CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、宽动态范围和输出图像几乎无拖影等特点而得到广泛应用。

2.2.2 图像的处理和分析在机器视觉系统中,相机的主要功能光敏元所接收到的光信号转换为电压的幅值信号输出。

若要得到被计算机处理与识别的数字信号,还需对视频信息进行量化处理。

图像采集卡是进行视频信息量化处理的重要工具。

■图像采集/处理卡图像采集卡主要完成对模拟视频信号的数字化过程。

视频信号首先经低通滤波器滤波,转换为在时间上连续的模拟信号;按照应用系统对图像分辨率的要求,得用采样/保持电路对边疆的视频信号在时间上进行间隔采样,把视频信号转换为离散的模拟信号;然后再由A/D转换器转变为数字信号输出。

而图像采集/处理卡在具有模数转换功能的同时,还具有对视频图像分析、处理功能,并同时可对相机进行有效的控制。

■图像处理处理软件机器视觉系统中,视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法,它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。

经过这些处理后,输出图像的质量得到相当程度的改善,既改善了图像的视觉效果,又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

2.3 机器视觉系统的应用机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化有有效途径,堪称现代工业生产的“机器眼睛”。

其最大优点为:(1)实现非接触测量。

对观测与被观测者都不会产生任何损伤,从而提高了系统的可靠性;(2)具有较宽的光谱响应范围。

机器视觉则可以利用专用的光敏元件,可以观察到人类无法看到的世界,从而扩展了人类的视觉范围。

(3)长时间工作。

人类难以长时间地对同一对象进行观察。

机器视觉系统则可以长时间地执行观测、分析与识别任务,并可应用于恶劣的工作环境。

以下为机器视觉系统在不同领域的典型应用:█电子与半导体□芯片的测量与加工□PCB装配□光束特性分析IC成品检验█制药□药品生产过程中的质量检测□药品的形状、厚度□药品装瓶数量统计█工业包装□外观完整性检测□条码识别□生产日期、密封性检测█汽车制造□零部件外形尺寸检测□装配完整性检测□部件的定位与识别轮胎的定位与识别█印刷□钱币、纺织品印刷质量检测□印刷质量检测□印刷对位□字符识别纺织品质量检测█食品饮料□液位高度检测□瓶装饮料外观检测□条码识别█医学应用□血液分析□光电内诊镜测试□细胞分析█其他工业应用□量具的校准□工业品的尺寸测量□表面质量检测。

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