机器视觉应用学习课件
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机器视觉应用PPT课件
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5
高精度尺寸测量系统
详细介绍： 图像处理核心采用工业PC+VisionPro软件， 该系统能够测量各类五金零件的长度、直径、齿距等， 测量精度可达0.02mm。
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6
线扫描视觉检测系统
详细介绍： 采用日本竹中高性价比的线扫描相机和 康耐视专业图像分析软件 ，结合弗兰克专利技术， 能够对各类键盘、纸卷、铝卷、钢卷进行检测， 检测速度在每秒1.5米以上。
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PCB检测
详细介绍： 这是一款在贴标机安装的系统， 该系统实现在线PCB分料与PCB板小条上标记有无。 该系统软件自动统计PCB条间隙数量， 然后判断有几条并发出信号给PLC； 另外软件在指定打标位置， 检测哪条PCB有无打标记，并发送信号给PLC。
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12
包装检测设备
详细介绍： 该系统用于产品包装完成，出货前碱性全检。 系统接到信号后进行拍照处理，判断OK/NG，输出OK信号， 机构收到信号后，产品继续正常射出，端子压接机正常运行； 输出NG，机构收到信号后进行处理， 射出线头时长度要与OK产品设定的长度要明显区分开来。
，最多可接入多达4台相机。系统提供8路输入和8路输出GPIO ，方便与机台和PLC进行连接。人机界面设计具有人性化 、简易化和灵活性的特点，使用过程中，只需简单设置，
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3
表面涂层视觉检测系统
详细介绍： 图像处理核心采用康耐视In-Sight Micro相机， 该系统可检测出超过相当于直径为1mm （即Φ1mm）圆面积的未涂油区域缺陷， 也可检测出涂油区域的位置偏差。 检测结果可以通过光电隔离的I/O线输出到PLC控制系统。
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7
线端子视觉检测系统
详细介绍： 图像处理核心采用康耐视VisionPro软件， 弗兰克公司提供自定义监控和管理软件 ，实现实时监控和统计数据。 采用多台相机检测线端子的铜线有无、溢出、胶皮有无。
《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。
机器视觉应用课件
挑战
光照条件变化、目标遮挡、复杂背景 干扰、算法准确性和实时性等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像传感器
图像传感器是获取图像的关键部 件，它能够将光信号转换为电信 号，以便后续处理。常见的图像 传感器有CCD和CMOS两种。
镜头与照明
镜头负责将目标物体成像在图像 传感器上，而照明则影响图像的 清晰度和对比度。选择适当的镜 头和照明方式是获取高质量图像
图像分析
目标检测
目标检测是从图像中识别出特定的物体或特征，并进行定位和测量 。常见的目标检测算法有边缘检测、轮廓跟踪、特征匹配等。
目标跟踪
目标跟踪是在视频序列中连续跟踪目标的位置和运动轨迹，用于运 动分析、行为识别等应用。
3D重建
3D重建是从多个视角获取的图像中恢复出物体的三维结构，用于虚拟 现实、增强现实等领域。
机器视觉的应用领域
工业自动化
在生产线上的质量检测 、定位、识别和跟踪等
方面应用广泛。
农业科技
用于监测作物生长情况 、病虫害检测和自动化
采摘等方面。
医疗诊断
辅助医生进行病理切片 、影像诊断等方面的工
作。
安全监控
用于人脸识别、行为分 析、安全监控等方面。
机器视觉的优势与挑战
优势
高效率、高精度、非接触式测量、可 实现连续监测等。
高动态范围成像技术在摄影、电影制作、无人机 航拍等领域有着广泛的应用，例如在电影制作中 ，通过高动态范围成像技术可以制作出更加逼真 的特效和场景。
高动态范围成像技术的发展趋势是向着更加智能 化、自动化的方向发展，以更好地满足实际应用 的需求。
实时图像处理技术
实时图像处理技术是指对视频流或图像 序列进行实时处理和分析的技术，例如 在监控摄像头、无人机等设备中都需要 用到实时图像处理技术。
光照条件变化、目标遮挡、复杂背景 干扰、算法准确性和实时性等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像传感器
图像传感器是获取图像的关键部 件，它能够将光信号转换为电信 号，以便后续处理。常见的图像 传感器有CCD和CMOS两种。
镜头与照明
镜头负责将目标物体成像在图像 传感器上，而照明则影响图像的 清晰度和对比度。选择适当的镜 头和照明方式是获取高质量图像
图像分析
目标检测
目标检测是从图像中识别出特定的物体或特征，并进行定位和测量 。常见的目标检测算法有边缘检测、轮廓跟踪、特征匹配等。
目标跟踪
目标跟踪是在视频序列中连续跟踪目标的位置和运动轨迹，用于运 动分析、行为识别等应用。
3D重建
3D重建是从多个视角获取的图像中恢复出物体的三维结构，用于虚拟 现实、增强现实等领域。
机器视觉的应用领域
工业自动化
在生产线上的质量检测 、定位、识别和跟踪等
方面应用广泛。
农业科技
用于监测作物生长情况 、病虫害检测和自动化
采摘等方面。
医疗诊断
辅助医生进行病理切片 、影像诊断等方面的工
作。
安全监控
用于人脸识别、行为分 析、安全监控等方面。
机器视觉的优势与挑战
优势
高效率、高精度、非接触式测量、可 实现连续监测等。
高动态范围成像技术在摄影、电影制作、无人机 航拍等领域有着广泛的应用，例如在电影制作中 ，通过高动态范围成像技术可以制作出更加逼真 的特效和场景。
高动态范围成像技术的发展趋势是向着更加智能 化、自动化的方向发展，以更好地满足实际应用 的需求。
实时图像处理技术
实时图像处理技术是指对视频流或图像 序列进行实时处理和分析的技术，例如 在监控摄像头、无人机等设备中都需要 用到实时图像处理技术。
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
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
22页优质可用机器视觉在工业自动化中的六大应用场景培训PPT课件
机器视觉在工业自动化中的应用场景主讲人：XXX时间：20XX.XXC atalogue 目录定位与引导2.1.检测与识别机器人视觉跟踪与监控3. 4.工厂智能化升级智能仓储与物流5. 6.检测划痕、凹坑等表面瑕疵实时监控生产过程中的产品质量提高产品合格率，减少退货率表面缺陷检测精确测量产品尺寸，保证产品一致性替代传统人工测量，提高测量精度节省人力资源，提高生产效率尺寸测量识别产品形状，确保产品符合设计要求自动分类和分拣产品提高生产线的自动化程度形状识别检测材料中的气泡、裂纹等缺陷确保材料质量，提高产品性能减少因材料缺陷导致的产品故障材料缺陷检测非破坏性检测内部缺陷，如裂纹、空洞等提高产品质量，降低生产成本提升消费者对产品的信任度内部缺陷检测分析产品成分，确保产品符合标准要求提高产品质量，满足客户需求减少因成分不合格导致的产品召回成分分析零件识别自动识别零件，提高生产效率减少人工操作，降低劳动强度提高产品质量，减少错误装配二维码识别快速读取产品信息，实现追溯管理提高信息准确性，减少人为错误优化生产流程，提高管理水平颜色识别检测产品颜色，确保产品外观一致性提高产品美观度，满足消费者需求提高生产质量，降低退货率目标识别通过边缘检测和角点识别来确定零件位置使用模式识别技术识别特定特征进行精准定位利用机器学习算法优化定位准确性基于特征的定位预先建立零件的三维模型进行比对定位应用迭代最近点(ICP)算法进行模型对齐结合深度学习实现复杂环境下模型识别定位基于模型的定位利用结构光或Time- of- Flight技术获取零件三维信息通过三维重建实现高精度定位结合SLAM技术实现动态环境下的实时定位3D视觉定位零件定位路径规划与避障使用视觉里程计进行路径规划和避障应用人工智能算法进行动态环境下的路径优化结合深度学习实现复杂场景下的自适应避障手眼协调利用视觉传感器校正机器人的动作误差实现视觉引导下的精确抓取和放置通过视觉反馈进行机器人手眼协调的实时调整抓取与放置基于视觉反馈的抓取策略优化实现复杂形状零件的识别与精准抓取通过视觉控制实现复杂环境下的精确放置010203机器人引导实时监测产品在生产线上的位置精准记录产品在各个工序间的移动预防产品在运输过程中的丢失或损坏运动轨迹追踪自动采集生产数据，提高监控效率实时反馈生产进度，优化生产调度检测生产线故障，减少停机时间生产过程监控自动识别设备异常，提高故障诊断速度分析故障原因，为设备维护提供指导预防潜在故障，延长设备使用寿命故障诊断产品跟踪自动检测产品外观缺陷，提高产品质量对产品尺寸和形状进行精确测量分析产品性能指标，确保产品合格率实时质量评估实时监控生产安全，预防事故发生自动报警，及时处理潜在风险分析报警数据，优化生产环境智能报警系统实时监测生产过程中的关键参数自动调整工艺参数，保证生产质量记录工艺参数数据，便于追溯和分析工艺参数监控质量控制传感器种类和分辨率的选择传感器与环境的交互影响传感器的校准和维护图像预处理技术特征提取和匹配方法图像识别与分类算法视觉伺服控制实时视觉伺服策略视觉反馈控制机制伺服系统的性能评估零件识别与定位装配序列规划表面质量检测技术装配与打磨环境建模与地图构建路径规划与避障视觉SLAM技术自主导航焊接路径控制喷涂速度与厚度的调节视觉监控与质量评估焊接与喷涂通过视觉系统识别货架上的商品实时更新货架信息以优化库存管理自动识别商品位置实现快速检索监控库存水平并进行及时补货识别异常库存并触发警报分类不同商品以便更好地管理货架识别库存管理自动读取商品标签进行盘点通过图像识别技术比对实际库存与系统记录减少人为错误并提高盘点效率自动盘点物品识别与管理利用视觉传感器避障和规划路径实时调整AGV行驶路线以适应动态环境协同多个AGV进行高效货物运输AGV小车导航视觉系统进行作业区域监测与机器人避险机器人视觉识别技术提高作业精准度实时监控机器人状态与任务进度仓库机器人调度利用视觉识别进行物品分拣与包装跟踪物流过程中的商品状态与完整性智能调度物流资源以优化配送效率智能物流系统路径规划与调度自动化检测与分拣实时监控产品质量自动识别和分类产品提高生产效率和准确性自动化装配与包装自动识别和定位组件精确控制装配过程提高包装速度和质量智能化生产线控制系统实时监控生产线状态自动调整生产参数优化生产流程和资源分配生产线智能化改造01数字孪生技术创建生产线的虚拟副本实时模拟和分析生产过程提前识别和解决问题02生产数据分析收集和分析生产数据识别生产瓶颈和机会优化生产计划和决策03工艺优化与决策支持基于视觉数据进行质量检测实时调整生产参数提高生产效率和产品质量智能制造谢谢大家主讲人：xxx时间：20XX.XX。
精品课件-工业机器视觉技术及应用-第8章
(4) 连接相机。给“连接相机”按钮编写代码： (5) 编写ListView控件事件。第一是“选择变化事件”； 第二是“更新设备列表事件”；第三是“计时器变化事件”。 ① 选择变化事件： ② 更新设备列表事件： ③ 计时器变化事件：
第八章 机器视觉应用案例 上述程序已测试成功，如图8-7所示。
图8-7 相机测试成功界面
第八章 机器视觉应用案例
第四步，连接相机。 (1) 设置主程序入口。打开Program.cs，添加相机库函 数(using )，并添加如下代码，以实现正确引导。 (2) 实例化一个相机。在Form_Main.cs中 public partial class Form_Main : Form的第一行上加入代码：
显示输入输出控件属性为： Name(XPU_LV_ListViewMessage)、View(Details)、 HeaderStyle (NonClickable)、Dock(Fill)、集合 (Name(ColumHeader)、Text(详细)(ListViewDevice)。
第八章 机器视觉应用案例
image. */ }
第八章 机器视觉应用案例 ② 在按钮事件代码之前首先编写XPU_OneShot函数：
第八章 机器视觉应用案例
③ 在Form_Main()函数中注册： ④ 实现相机设备基本代码。基本代码包括：
· XPU_OnGrabErrorEventCallback代码： · XPU_OnDeviceRemovedEventCallback代码： · XPU_OnDeviceOpenedEventCallback代码： · XPU_OnDeviceClosedEventCallback代码： · XPU_OnGrabbingStartedEventCallback代码： · XPU_OnGrabbingStoppedEventCallback代码： · XPU_OnImageReadyEventCallback代码：
第八章 机器视觉应用案例 上述程序已测试成功，如图8-7所示。
图8-7 相机测试成功界面
第八章 机器视觉应用案例
第四步，连接相机。 (1) 设置主程序入口。打开Program.cs，添加相机库函 数(using )，并添加如下代码，以实现正确引导。 (2) 实例化一个相机。在Form_Main.cs中 public partial class Form_Main : Form的第一行上加入代码：
显示输入输出控件属性为： Name(XPU_LV_ListViewMessage)、View(Details)、 HeaderStyle (NonClickable)、Dock(Fill)、集合 (Name(ColumHeader)、Text(详细)(ListViewDevice)。
第八章 机器视觉应用案例
image. */ }
第八章 机器视觉应用案例 ② 在按钮事件代码之前首先编写XPU_OneShot函数：
第八章 机器视觉应用案例
③ 在Form_Main()函数中注册： ④ 实现相机设备基本代码。基本代码包括：
· XPU_OnGrabErrorEventCallback代码： · XPU_OnDeviceRemovedEventCallback代码： · XPU_OnDeviceOpenedEventCallback代码： · XPU_OnDeviceClosedEventCallback代码： · XPU_OnGrabbingStartedEventCallback代码： · XPU_OnGrabbingStoppedEventCallback代码： · XPU_OnImageReadyEventCallback代码：
《HALCON机器视觉》课件
《HALCON机器视觉》 PPT课件
欢迎来到《HALCON机器视觉》PPT课件！本课程将带领您深入了解HALCON机 器视觉的魅力和应用。
HALCON机器视觉的介绍
HALCON是一款强大的机器视觉软件工具，提供广泛的视觉分析和处理功能， 可解决各种现实世界中的图像和视频问题。
HALCON机器视觉的应用场景
通过深度学习算法的应用， 进一步提升机器视觉的智 能和准确性。
结合机器视觉和增强现实 技术，创造更多智能、交 互式的应用场景。
ห้องสมุดไป่ตู้
3 移动端应用
随着智能手机和平板电脑 的普及，HALCON机器视 觉将在移动端应用迎来更 广阔的发展。
HALCON机器视觉在制造业、医疗健康、安防监控、自动化等领域中具有广泛的应用，帮助提高生产效率和质 量。
HALCON机器视觉的基本概念
1 机器视觉
通过计算机和摄像机等设备模拟人类视觉进行图像分析和处理。
2 图像处理
使用算法对图像进行增强、滤波、分割、检测等操作，以提取目标特征。
3 目标识别
根据已学习的模型，在图像中识别和定位特定的目标。
HALCON机器视觉的主要功能
图像分割
将图像分割为不同的区域，便于后续的目标识别 和图像分析。
形状匹配
根据目标物体的形状特征，寻找最匹配的模板， 并进行匹配度评估。
特征提取
通过提取图像中的关键特征，实现目标物体的识 别和分类。
3 D视觉
通过多个图像视角来还原物体的三维结构和形状 信息。
HALCON机器视觉的实现步骤
制造业质量控制
HALCON可用于在制造业中进行 质量控制和缺陷检测，提高产品 质量和生产效率。
医疗影像处理
欢迎来到《HALCON机器视觉》PPT课件！本课程将带领您深入了解HALCON机 器视觉的魅力和应用。
HALCON机器视觉的介绍
HALCON是一款强大的机器视觉软件工具，提供广泛的视觉分析和处理功能， 可解决各种现实世界中的图像和视频问题。
HALCON机器视觉的应用场景
通过深度学习算法的应用， 进一步提升机器视觉的智 能和准确性。
结合机器视觉和增强现实 技术，创造更多智能、交 互式的应用场景。
ห้องสมุดไป่ตู้
3 移动端应用
随着智能手机和平板电脑 的普及，HALCON机器视 觉将在移动端应用迎来更 广阔的发展。
HALCON机器视觉在制造业、医疗健康、安防监控、自动化等领域中具有广泛的应用，帮助提高生产效率和质 量。
HALCON机器视觉的基本概念
1 机器视觉
通过计算机和摄像机等设备模拟人类视觉进行图像分析和处理。
2 图像处理
使用算法对图像进行增强、滤波、分割、检测等操作，以提取目标特征。
3 目标识别
根据已学习的模型，在图像中识别和定位特定的目标。
HALCON机器视觉的主要功能
图像分割
将图像分割为不同的区域，便于后续的目标识别 和图像分析。
形状匹配
根据目标物体的形状特征，寻找最匹配的模板， 并进行匹配度评估。
特征提取
通过提取图像中的关键特征，实现目标物体的识 别和分类。
3 D视觉
通过多个图像视角来还原物体的三维结构和形状 信息。
HALCON机器视觉的实现步骤
制造业质量控制
HALCON可用于在制造业中进行 质量控制和缺陷检测，提高产品 质量和生产效率。
医疗影像处理
机器视觉应用学习ppt课件
通过单相机的视觉系统对目标 对象进行图像分析，给出位置 坐标。机器人通过位置坐标修 正当前动作姿态，调整抓取位 置。
ViTEX视觉控制器
相机
定位对象
通用机器人
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
ViTEX视觉控制器
双相机粗＋精定位
通过一个相机做大视野的粗定 位，让机器人能够正确的抓取 起物体。通过另一个相机对小 视野的局部特征进行精定位
• 精度与视野的矛盾
• 受制于相机感光芯片的分辨率的限制，越是大的视野，分辨的精度越低。 在这种情况下，对于大的物体，无法实现高精度的检测。
机器人应用介绍
为什么视觉系统需要机器人
机器人对视觉系统应用的帮助
• 多姿态的可能性
• 通过把视觉系统安装在机器人的关节上，可以使用机器人来调整相机或者 光源的位置，来实现各种不同姿态的检测需求，从而实现对多规格、复杂 产品的检测应用。
采用了最新的扁平化UI设计，更贴合现 代的软件UI风格和操作习惯，提供简洁 美观的使用体验。
ProSight Designer画面
视觉软件介绍
视觉软件主要功能
ProSight 提 供 多 相 机 支 持 ， 多 个 相 机 可 以 同时运行完成，完成不同的检测任务。
ProSight集成了相机接口、IO接口、通讯接 口、数据报表、图像保存等等通用接口。 可以简单的配置即可快速的集成到工业 现场的应用中。
长度
宽度
镜头视场角查询（度）
视觉系统选型
视觉系统镜头选型
工作距离估算
工作距离估算＝（视野宽度／２）／ｔａｎ（视场角／２）
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 相机感光芯片：１／１.８“ 镜头：１６ｍｍ 视场角：１８.６８度 工作距离估算：（６０／２）／ｔａｎ（１８.６８／２）＝１８２.４ｍｍ
ViTEX视觉控制器
相机
定位对象
通用机器人
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
ViTEX视觉控制器
双相机粗＋精定位
通过一个相机做大视野的粗定 位，让机器人能够正确的抓取 起物体。通过另一个相机对小 视野的局部特征进行精定位
• 精度与视野的矛盾
• 受制于相机感光芯片的分辨率的限制，越是大的视野，分辨的精度越低。 在这种情况下，对于大的物体，无法实现高精度的检测。
机器人应用介绍
为什么视觉系统需要机器人
机器人对视觉系统应用的帮助
• 多姿态的可能性
• 通过把视觉系统安装在机器人的关节上，可以使用机器人来调整相机或者 光源的位置，来实现各种不同姿态的检测需求，从而实现对多规格、复杂 产品的检测应用。
采用了最新的扁平化UI设计，更贴合现 代的软件UI风格和操作习惯，提供简洁 美观的使用体验。
ProSight Designer画面
视觉软件介绍
视觉软件主要功能
ProSight 提 供 多 相 机 支 持 ， 多 个 相 机 可 以 同时运行完成，完成不同的检测任务。
ProSight集成了相机接口、IO接口、通讯接 口、数据报表、图像保存等等通用接口。 可以简单的配置即可快速的集成到工业 现场的应用中。
长度
宽度
镜头视场角查询（度）
视觉系统选型
视觉系统镜头选型
工作距离估算
工作距离估算＝（视野宽度／２）／ｔａｎ（视场角／２）
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 相机感光芯片：１／１.８“ 镜头：１６ｍｍ 视场角：１８.６８度 工作距离估算：（６０／２）／ｔａｎ（１８.６８／２）＝１８２.４ｍｍ
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通过单相机的视觉系统对目标 对象进行图像分析，给出位置 坐标。机器人通过位置坐标修 正当前动作姿态，调整抓取位 置。
ViTEX视觉控制器
相机
定位对象
通用机器人
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
ViTEX视觉控制器
双相机粗＋精定位
通过一个相机做大视野的粗定 位，让机器人能够正确的抓取 起物体。通过另一个相机对小 视野的局部特征进行精定位
• 精度与视野的矛盾
• 受制于相机感光芯片的分辨率的限制，越是大的视野，分辨的精度越低。 在这种情况下，对于大的物体，无法实现高精度的检测。
机器人应用介绍
为什么视觉系统需要机器人
机器人对视觉系统应用的帮助
• 多姿态的可能性
• 通过把视觉系统安装在机器人的关节上，可以使用机器人来调整相机或者 光源的位置，来实现各种不同姿态的检测需求，从而实现对多规格、复杂 产品的检测应用。
• 精度与可靠性的矛盾
• 机器人装配的精度要求越高，需要的治具的精度也越高。治具的精度越高， 机器人本体的精度越难以可以每次都准确、可靠的装配。
• 接触式定位的弊端
• 某些产品因为表面细腻，不能够通过机械夹具来加持，以免破坏表面。有 些产品因为是柔性材质，也无法实现可靠的抓取。
机器人应用介绍
为什么机器人需要视觉系统
更高的经济性
采用视觉系统可以节省人工成本及工装夹 具的成本。在大量人工操作及多工装夹具 的应用场景有更高的经济性。
更复杂的检测
某些视觉检测的应用无法采用一个相机完 成检测，多个相机的成本和安装要求过高。 可以通过机器人带相机的方式实现单工位 多检测任务的应用。
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
单相机位置修正
通用机器人
输送线
视觉系统选型
视觉系统相机选型
相机像素大小
３０万
１３０万
２００万
５００万
相机分辨率（长ｘ宽） ６４０ｘ４８０
１２８０ｘ１０２４ １６００ｘ１２００ ２４８０ｘ２０４８
感光芯片尺寸（英寸）
１／４“
１／１.８“
１／１.８“
２／３“
精度估算值
１／５００
１／１０００
１／１２００
１／２０００
精度估算：视野宽度ｘ精度估算值 精度精确计算：视野／分辨率
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
多方位检测
把相机安装在机器人的关节上， 通过机器人带着相机运动，ｙ 用于检测复杂对象的各个部位。
ViTEX视觉控制器
检测对象
相机 通用机器人
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
随动检测
在运动中，对物体的位置加以 识别，引导机器人在运动的过 程中随动抓取物体。
相机
ViTEX视觉控制器
视野：相机拍摄的范围
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 分辨率：１２８０ｘ１０２４ 精度估算值：１／１０００ 精度估算：６０ｘ（１／１０００）＝０.０６ｍｍ／像素 精度精确计算： （８０／１２８０）ｘ（６０／１０２４）＝０.０６２５ｘ０.０５９ｍｍ／像素
长度
宽度
镜头视场角查询（度）
视觉系统选型
视觉系统镜头选型
视觉应用介绍
视觉系统常见应用场景
离
高
离线检测机台
单工位的人工 上下料检测
静
高速分检
超高速的快速分类
扫
在线静态检测
在线停止的检测
动
视觉系统
线扫描检测
大幅面、高均匀的检测
机
在线动态检测
在线不停止的检测
机器人辅助定位
机Hale Waihona Puke 人引导机器人应用介绍视觉+机器人系统构成
位置信息
视觉系统
姿态调整
机器人
眼睛
手
机器人应用介绍
• 随动检测
• 可以通过使用机器人带着相机遍历大检测对象的各个检测部位或者跟随机 器人的运动轨迹实时的检测，从而实现对大物体进行小视野高精度的检测。
机器人应用介绍
视觉＋机器人应用的优点
更高精度
通过视觉的定位可以实现比传统的机械工 装更高的定位精度，使机器人能够实现更 高精度的装配。
更高灵活度
对不同的产品做抓取的时候，通过使用那 个视觉系统可以快速的切换产品的规格， 而无需更换复杂的工装夹具。
视觉系统对机器人应用的帮助
• 位置修调
• 使用视觉系统告知机器人产品的位置，提供抓取的定位信息，更换产品也 只需要更换产品的检测文件即可。节省大量的机械成本及更换治具需要的 时间。
• 多次定位保证精确性
• 可以用低精度的治具或者粗定位的视觉系统实现机器人完成抓取产品的工 作。抓取后再通过视觉系统精确的捕捉物体的特征，实现高精度的定位， 使机器人在抓取后能够进一步修正位置，实现精密装配。
镜头焦距＼感光芯 片尺寸
９ｍｍ １２．５ｍｍ
１６ｍｍ ２５ｍｍ ３５ｍｍ ５０ｍｍ
１／４ “
１７.０５ １２.２５
９.５９ ６.１４ ４.５３ ３.２０
１／１.８“
３２.７８ ２３.７８ １８.６８ １２.０１ ８.８７ ６.２７
为什么机器人需要视觉系统
没有视觉的机器人应用有局限性
• 位置必须固定
• 机器人辅助生产的生产线上，机器人的运动位置是根据生产产品的特征预 先设定好的，即按照预先设定的运动轨迹来执行动作。因此，需要有一定 的治具保证产品的位置的固定。如果产品规格多样，则需要大量的专用治 具来实现产品位置的固定。其成本高昂、更换夹具的工作量巨大。
• 非接触式测量
• 视觉系统采用的是光学测量的方法，不会破坏物体的表面也不会因为物体 是柔性的而无法测量。
机器人应用介绍
为什么视觉系统需要机器人
单独视觉系统在生产中的局限性
• 无法全面的观测
• 从成像的原理来说，一台相机只能捕获一个平面的图像信息。对于复杂的 物体，需要检测多个面的情况下，往往需要很多相机协同工作。如果产品 的规格很多，不同的规格相机需要调整到不同的位置来检测。使得整个检 测系统异常的复杂。
机器视觉应用介绍
机器人篇
目录
CATALOG
1
视觉应用介绍
2
机器人应用介 绍
3
视觉系统选型
4
视觉软件介绍
视觉应用介绍
视觉系统构成
典型视觉系统
相机
镜头
视觉控制器
光源
视觉软件
引导 定位
纠偏 实时反馈
视觉应用介绍
视觉系统应用类型
检测 防错
计数 分类 表面伤缺
测量 距离
角度 真圆度 直线度
ID 一维码
二维码 OCR
粗定位相机
检测对象
检测对象 通用机器人
精定位相机
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
ViTEX视觉控制器
双相机对位贴合
通过两个相机，分别拍摄两个 需要对位的物体，获得两者的 相对坐标。通过标定，把两者 及机器人的坐标系统一到一个 坐标系。机器人修正贴合的位 置对准进行贴合
定位相机１ 贴合对象１
定位相机２ 贴合对象2 通用机器人
ViTEX视觉控制器
相机
定位对象
通用机器人
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
ViTEX视觉控制器
双相机粗＋精定位
通过一个相机做大视野的粗定 位，让机器人能够正确的抓取 起物体。通过另一个相机对小 视野的局部特征进行精定位
• 精度与视野的矛盾
• 受制于相机感光芯片的分辨率的限制，越是大的视野，分辨的精度越低。 在这种情况下，对于大的物体，无法实现高精度的检测。
机器人应用介绍
为什么视觉系统需要机器人
机器人对视觉系统应用的帮助
• 多姿态的可能性
• 通过把视觉系统安装在机器人的关节上，可以使用机器人来调整相机或者 光源的位置，来实现各种不同姿态的检测需求，从而实现对多规格、复杂 产品的检测应用。
• 精度与可靠性的矛盾
• 机器人装配的精度要求越高，需要的治具的精度也越高。治具的精度越高， 机器人本体的精度越难以可以每次都准确、可靠的装配。
• 接触式定位的弊端
• 某些产品因为表面细腻，不能够通过机械夹具来加持，以免破坏表面。有 些产品因为是柔性材质，也无法实现可靠的抓取。
机器人应用介绍
为什么机器人需要视觉系统
更高的经济性
采用视觉系统可以节省人工成本及工装夹 具的成本。在大量人工操作及多工装夹具 的应用场景有更高的经济性。
更复杂的检测
某些视觉检测的应用无法采用一个相机完 成检测，多个相机的成本和安装要求过高。 可以通过机器人带相机的方式实现单工位 多检测任务的应用。
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
单相机位置修正
通用机器人
输送线
视觉系统选型
视觉系统相机选型
相机像素大小
３０万
１３０万
２００万
５００万
相机分辨率（长ｘ宽） ６４０ｘ４８０
１２８０ｘ１０２４ １６００ｘ１２００ ２４８０ｘ２０４８
感光芯片尺寸（英寸）
１／４“
１／１.８“
１／１.８“
２／３“
精度估算值
１／５００
１／１０００
１／１２００
１／２０００
精度估算：视野宽度ｘ精度估算值 精度精确计算：视野／分辨率
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
多方位检测
把相机安装在机器人的关节上， 通过机器人带着相机运动，ｙ 用于检测复杂对象的各个部位。
ViTEX视觉控制器
检测对象
相机 通用机器人
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
随动检测
在运动中，对物体的位置加以 识别，引导机器人在运动的过 程中随动抓取物体。
相机
ViTEX视觉控制器
视野：相机拍摄的范围
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 分辨率：１２８０ｘ１０２４ 精度估算值：１／１０００ 精度估算：６０ｘ（１／１０００）＝０.０６ｍｍ／像素 精度精确计算： （８０／１２８０）ｘ（６０／１０２４）＝０.０６２５ｘ０.０５９ｍｍ／像素
长度
宽度
镜头视场角查询（度）
视觉系统选型
视觉系统镜头选型
视觉应用介绍
视觉系统常见应用场景
离
高
离线检测机台
单工位的人工 上下料检测
静
高速分检
超高速的快速分类
扫
在线静态检测
在线停止的检测
动
视觉系统
线扫描检测
大幅面、高均匀的检测
机
在线动态检测
在线不停止的检测
机器人辅助定位
机Hale Waihona Puke 人引导机器人应用介绍视觉+机器人系统构成
位置信息
视觉系统
姿态调整
机器人
眼睛
手
机器人应用介绍
• 随动检测
• 可以通过使用机器人带着相机遍历大检测对象的各个检测部位或者跟随机 器人的运动轨迹实时的检测，从而实现对大物体进行小视野高精度的检测。
机器人应用介绍
视觉＋机器人应用的优点
更高精度
通过视觉的定位可以实现比传统的机械工 装更高的定位精度，使机器人能够实现更 高精度的装配。
更高灵活度
对不同的产品做抓取的时候，通过使用那 个视觉系统可以快速的切换产品的规格， 而无需更换复杂的工装夹具。
视觉系统对机器人应用的帮助
• 位置修调
• 使用视觉系统告知机器人产品的位置，提供抓取的定位信息，更换产品也 只需要更换产品的检测文件即可。节省大量的机械成本及更换治具需要的 时间。
• 多次定位保证精确性
• 可以用低精度的治具或者粗定位的视觉系统实现机器人完成抓取产品的工 作。抓取后再通过视觉系统精确的捕捉物体的特征，实现高精度的定位， 使机器人在抓取后能够进一步修正位置，实现精密装配。
镜头焦距＼感光芯 片尺寸
９ｍｍ １２．５ｍｍ
１６ｍｍ ２５ｍｍ ３５ｍｍ ５０ｍｍ
１／４ “
１７.０５ １２.２５
９.５９ ６.１４ ４.５３ ３.２０
１／１.８“
３２.７８ ２３.７８ １８.６８ １２.０１ ８.８７ ６.２７
为什么机器人需要视觉系统
没有视觉的机器人应用有局限性
• 位置必须固定
• 机器人辅助生产的生产线上，机器人的运动位置是根据生产产品的特征预 先设定好的，即按照预先设定的运动轨迹来执行动作。因此，需要有一定 的治具保证产品的位置的固定。如果产品规格多样，则需要大量的专用治 具来实现产品位置的固定。其成本高昂、更换夹具的工作量巨大。
• 非接触式测量
• 视觉系统采用的是光学测量的方法，不会破坏物体的表面也不会因为物体 是柔性的而无法测量。
机器人应用介绍
为什么视觉系统需要机器人
单独视觉系统在生产中的局限性
• 无法全面的观测
• 从成像的原理来说，一台相机只能捕获一个平面的图像信息。对于复杂的 物体，需要检测多个面的情况下，往往需要很多相机协同工作。如果产品 的规格很多，不同的规格相机需要调整到不同的位置来检测。使得整个检 测系统异常的复杂。
机器视觉应用介绍
机器人篇
目录
CATALOG
1
视觉应用介绍
2
机器人应用介 绍
3
视觉系统选型
4
视觉软件介绍
视觉应用介绍
视觉系统构成
典型视觉系统
相机
镜头
视觉控制器
光源
视觉软件
引导 定位
纠偏 实时反馈
视觉应用介绍
视觉系统应用类型
检测 防错
计数 分类 表面伤缺
测量 距离
角度 真圆度 直线度
ID 一维码
二维码 OCR
粗定位相机
检测对象
检测对象 通用机器人
精定位相机
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
ViTEX视觉控制器
双相机对位贴合
通过两个相机，分别拍摄两个 需要对位的物体，获得两者的 相对坐标。通过标定，把两者 及机器人的坐标系统一到一个 坐标系。机器人修正贴合的位 置对准进行贴合
定位相机１ 贴合对象１
定位相机２ 贴合对象2 通用机器人