欧姆龙视觉传感器教材-FZ基础篇_图文
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搜索液晶基板的定位标记。
即便是右边的状 态也能找到。
干扰较多
缺少一部分
低对比度
12.＜ＥＣ圆搜索＞
从输入图像中找出与模型最相似的需要寻找的圆形标记、检出圆评价值（相似度）和 位置。ＥＣＭ搜索同样是使用着重轮廓信息的登录模型。此外，可以测量输入图像内 的圆的个数。
计数：５个 统计处指定大小的圆有几个。根据「圆形」这一形状信息来抽取，所以变形的，内部有 污点的，通过修改允许范围，也可稳定测量。
12.＜机敏搜索＞
自动细分登录得模型，详细匹配。分割的模型中输出最低相似度的数值。模型图像 和测量图像的差异小，一般搜索中相似度没有差值时，机敏搜索比较适用。
登录模型
测量工件
作为NG检出
12.＜ＥＣＭ搜索＞
从输入图像中，找到和（模型）最相似的标记部分、检出相似度和位置。通常的「搜索」中 ，使用着重颜色或者明暗信息的图像模型、但是ＥＣＭ搜索使用着重轮廓信息的模型。因 此即便是对比度低的图像或者干扰多的图像，也能稳定搜索。
短轴
近似椭圆
短径
主轴(长轴)
＜周长＞
【周长】 抽取图像边界的像素数。
周囲長=24pix
主轴角
长径
近似椭圆扁平比率=[短径]和[长径]的比
【如果是近似(等价)椭圆】 近似椭圆的面积和抽取图像一样，重心和主轴一致。
＜圆形度＞
圆形度=1.0
抽取图像的外周离圆越近，数值就越大。 FZ3中只有0以上1以下数值。
旋转图像时，在「横宽・纵宽」的位置上测得的数值。
旋转 矩形 短径
旋转 矩形 长径
外接 矩形 长宽
＜空数＞
以下情况，空数=3
＜内接・外接圆数值＞ 【内接・外接圆】
内接圆半径
外接圆 : 内部包含抽取图像的最小圆
外接圆半径
内接圆 :内部包含抽取图像的最大圆
测量图像
10．边缘位置
＜边缘位置＞ 根据测量区域内的颜色变化，检测 测量物体的位置。
＜边缘根数＞
根据测量区域内的颜色变化，找到 测量物体的边缘。要求IC或者接插 件的ＰＩＮ的时候等使用。
通过真彩处理，可测量没有颜色的边缘，通过颜色指定，可只检测特定颜 色的边缘。
10.＜边缘位置＞
真彩处理产生的色差
100%
0%
颜色指定产生的色差。左图是指 定绿色。（绿色是基准）
100%
0%
通过真彩处理，即便边缘颜色不同，也可测量相同位置的边缘。
测量区域
长方形／椭圆（圆）／多边形
要检测Ｔ区低区域或者测量物整体的缺陷时使用。
缺陷
执行缺陷检测是「测量区域」和「缺陷检测尺寸」的设定。
13＜高精度缺陷＞
高精度检测出「缺陷」。通过修改检测出的元素尺寸或者比较间隔等，在速度和 精度方面能够达到客户具体要求。
缺陷度求法
检测区域内、移动小区域 (＝元素) 同时，求出该小区域的颜色（浓度）平均。
（2）精度 精度等于所拍摄物体的大小(mm)/484像素(pixel)，单 位(----)mm/pixel
6．图像处理基本概念
（3）灰度 从黑到白, 把每个像素(pixel)所受光强分成0-255共256度灰度等级。如下 图1-4。
图1-3 灰度等级
（4）二值化 把相机读取的256度灰度图像分为白色和黑两色。通过设置上/下限值（二 值化值），把落在灰度范围内的图像转化为白色象素，其余转化为黑色像素 。如下图1-4。
根据分类方法抽取的标签会分配 编号。指定需要测量的标签编号 ，测量目标工件
＜抽取条件＞
面积／重心Ｘ／重心Ｙ／椭圆近似长径 ／椭圆近似短径／外接
面积、重心。主轴角、椭圆近似长径、椭圆近似短径
:抽取的图像中已包含像素的总数 。
抽出画像
＜近似(等价)椭圆数值＞ 主轴角
椭圆近似长径 椭圆近似短径 椭圆近似扁平比率
颜色
饱亮 和度 度
只抽取选定的颜色
＋
面积：
面积：
＋
7700pix
17500pix
重心位置
测量项目是抽取颜色的区域内的①面积值②重心Ｘ坐标③重心Ｙ坐标。 可有效使用于工件颜色检测或者品种判定，或者位置补偿。
9．标签
统计测量区域中选择色块的个数。除颜色 以外，添加面积／坐标／主角轴等条件也 可计数。
10．边缘位置／扫描边缘位置／扫描边缘宽度
11．搜索／灵活搜索／机敏搜索／ＥＣ圆搜索
１2．缺陷／高精度缺陷
１．流程选定 处理功能
＋HG处理
（形状搜索、 2DCR、高功 能标签etc）
FZ3-H300系 FZ3-H700系 FZ3-H900系
标准软件（ 2M相机、包
FZ-L系
FZ3-300系 FZ3-700系 FZ3-900系
透过光源
平整地方呈现白色、只 有凹凸地方不容易反射 。
碗光源
通过从侧面照射，防止正 反反射光（光晕）、之反射 散射光
对准相机照射，反映出对 象物的阴影。可有效测量 尺寸
同时使用斜光光源／低角度光源 ，通过照射，难受对象表面的凹 凸影响，可均匀地照射。
5．视觉检测项目 VISION可以实现4大项内容 定位
搜索范围：限制搜索范围，、缩短处理时间，提高正确率。
模型登录
输入图像
模型的中心位置
搜索区域（在该区 域中搜索与登录模 型接近的形状。）
搜索位置（Ｘ，Ｙ）
12.＜灵活搜索＞
将有差异的测量物看成同类，要防止无谓的误检时使用。事先登录几个模型、从输 入图像中找出与多个模型最接近的部分，检测出相似度和位置。
易 检测有无
伤痕、外观检测
尺寸、测 量
定位
难
VISION主要处理项目类型
检测项目 描述
项目
搜索
识别测量对象的形状、检测其位置
有无、定位
边缘位置
面积中心 缺陷
利用测量区域内颜色的变化，检测出测量对象的边缘 位置 检测测量区域内指定颜色的面积及重心位置
检测无背景测量对象的缺陷及零件缺损、毛刺
尺寸
有无、外观 外观
１3．缺陷／高精度缺陷 检测无图案的测量物的缺陷，污点等。
通过测量区域内的颜色变化发现缺陷。
「缺陷」的测量区域是长方形／宽边直线／椭圆（圆）／圆环／宽边圆弧／多边形等可任意 指定。可绘制的图形是每个单元最多8个。
一定宽度的直线
需要检测工件缺损或者毛刺时可以使用。
毛刺
测量区域
圆环／一定宽度的圆弧
需要检测圆形工件缺损或者毛刺时可以使用 毛刺
处 理
含HDR）
速
度
低成本CPU
标准CPU
高速CPU DUAL CPU
２．相机选定
640×480
1600×1200
2448×2048
※尺寸测量等高精度测量时，推荐使用重复精 度好的黑白相机。
３．镜头选定
广角（畸变大） 远距离（畸变小）
＜广角镜头＞
6mm/8mm
・・・・・
＜望远镜头＞
50mm/75mm
＜外接矩形数值＞ 【外接矩形】
外接矩形横宽
抽取图像的外接长方形中， 每2边各自成水平和垂直。
外接矩形长宽
不旋转图像，就这样测量「横
宽・纵宽」。
外接矩形左上坐标X
外接矩形左上坐标Y
左上 坐标
外接 矩形 横宽
＜ห้องสมุดไป่ตู้转矩形数值＞ 旋转矩形长径 旋转矩形短径
【旋转矩形】
抽取图像的外接长方形中，通过允许边的倾斜，面积将 是最小。
搜索：登录良品图像(作为模型)、从输入图像中找到与模型最相似的部分。
・究竟有多相似呢，使用「相似度」 (0～100)来表示 ・找到模型的「位置坐标」 ，求出(X, Ｙ)
◇「相似度」：形状／颜色一定的工件的外观检测 （缺损、毛刺、模糊、污点、变形、异种混入）
◇「位置坐标」：定位、位置偏移检测 要求 (X, Y)，所以在位置补偿修正中也使用
边缘颜色指定「绿色」后，只测量绿色边缘。
11.＜边缘根数＞
边 缘 水 平
边缘水平是±两侧，所以颜色变化超过±两边边缘水平的地方，将作为边缘根数来测量 。上图中右边的凸出部分的－边缘水平没有超过，所以没有作为边缘根数来计数。要使 其计数需要调整边缘水平。
12．搜索／灵活搜索／机敏搜索／ＥＣＭ搜索／ＥＣ圆搜索
：１５
缺陷检测方向
□レ Ｘ方向 □レ Ｙ方向 □レ 斜方向
□レ Ｘ方向 □レ Ｙ方向 □ 斜方向
□レ Ｘ方向 □ Ｙ方向 □ 斜方向
□ Ｘ方向 □レ Ｙ方向 □ 斜方向
１4．位置ズレ修正
位置修正使用条件：
1.当工件位置不固定时候，需要在画面中重新定位的时候 2.检测中需要结合带有基准位置选项的处理项目（以ECM搜索为例情况）
图1-4二值化
7．项目流程
项目要点：1、精度 2、功能 3、时间
流程如下：
（1）图像输入：视野焦距调整(包括调整快门速度)光源调整 （2）图像修正：“灰度过滤”、“测量前处理”、“背景消除”等等。 （3）位置修正：利用“位置修正”、“处理单元图像设定”。 （4）实际检测项目：
VISION可以实现4大项内容
具体处理单元如下：
一般测试时用于的情况：
对在图像中有被测物体有唯 一特征的时使用 对圆形类形状物体使用 对规则物体（如：矩形，多边 形）测试时使用
对带有颜色的物体时使用
位置修正使用方法：
1单元滚动：紧跟上个处理单元进行图像修正（参考下页） 2单元滚动：紧跟上2个处理单元进行图像修正（参考下页） 3.表达式： 可以根据需要自定义位置修正方法（参考下页） 4.取消位置修正：把以前的位置修正全部取消
8．前处理过滤 色斑消除
通过将选定的2色转换成相同颜色，消除工件 的色斑或者条纹。
条纹消除 +
消除工件的纵向条纹，横向条纹，格子条纹背景 。
圆展开
圆周・圆弧中的图像展开成长方形的图形。就可 检测圆周上的字符或者图形。
9.面积中心
抽取测量对象的颜色测量总面积 。也可测量工件的重心。最多可 选择8种不同的颜色。颜色选择通 过颜色／饱和度／亮度来指定。
有角度需要修正时，选择后会自动在θ栏里增加角度算法
如果选择“补偿”会在位置修正后消除难看的锯齿 ，提高检测精度，但会增加一部分处理时间
如果在设定方法时，选择的是1单元滚动或2单元滚 动时，系统会自动生成算法表达式，如果选择的是 3表达式 方式，则可以自定义写入到算法计算式里 进行计算 注意：基准位置是第一次登录模型的位置，除非更 改结合使用的处理项目的基准位置或自定义设置， 否则将会保持在本体中。 位置修正的参数值即为： dx: 测量位置X-基准位置SX dy: 测量位置Y-基准位置SY dθ:测量值θ-基准值Sθ
（5）判定 或 数据输出：
8．前处理过滤
测量前处理
为了便于测量相机拍摄的图像，对图像进行加 工过滤
背景消除
通过抽取指定区域内的像素，去除测量不需要 的背景同事，提高图像对比度的过滤手段
彩色过滤
将彩色图像转换为突出特定颜色的黑白图像 的过滤手段
颜色抽取
从彩色图像中抽取指定颜色，转换成彩色图像 或者2值图像的过滤手段
欧姆龙视觉传感器教材-FZ基础篇_图文.ppt
目录
１．控制器选定 ２．相机选定 ３．镜头选定 ４．光源选定 ５．视觉检测项目 ６．图像处理基本概念
１3．字符读取 １4．位置偏移补偿 １5．计算公式 １6．并口Ｉ／Ｏ １7．相机校准 １8. 程序编写练习
７．项目流程
８．前处理过滤
9．颜色面积／标签／高功能标签
该小区域的大小 是元素尺寸
比较间隔
元素尺寸做成间隔
小区域的颜色 平均
缺陷度＝ 比较间隔指定的个数 是求出色差
坐标
高精度缺陷设定画面
欠陥度
キズ 計測領域
高精度缺陷参数设定
元素尺寸 ：１６
元素间隔： ２
比较间隔
：１０
元素尺寸 ： ５
元素间隔 ： ２
比较间隔
：１０
元素尺寸 ：１６
元素间隔 ： ２
比较间隔
抽 取 蓝 色 部 分
面积降序／升序 Ｘ坐标升序／降序 Ｙ坐标升序／降序 椭圆近似长径升序／降序 椭圆近似短径升序／降序
根据分类方法抽取的标签会分配编号。指 定需要测量的标签编号，测量目标工件。
「蓝色」选择案例
「橙色」指定案例
标签条件
面积降序／升序 Ｘ坐标升序／降序 Ｙ坐标升序／降序 椭圆近似长径升序／降序 椭圆近似短径升序／降序
尺寸、测量
检测有无
伤痕、外观检测
具体为以下4个检测内容。
2值化面积：计算特定的颜色、亮度的像素 搜索：在指定的范围内搜索事先登录的形状、位置 边缘：找出亮度变化之处 伤痕检测：与附近的浓度（亮度）对比、计算出差的大小。
6．图像处理基本概念
（1）像素（画素） 它是成像于相机芯片的图像的最小组成单位。以25万像素的 相机为例， 满屏有512*484个像素,成像于1/3英寸大小的CCD芯片。如下 图1-3。
位置修正补充介绍：
选择1单元滚动时，会已3.搜索的测量位置作为补偿方法
即便从正上方拍摄，由于镜头畸变，比 较容易呈现工件的侧面。
镜头畸变较小，比较难反应 工件的侧面。
优点：节省空间 缺点：畸变大
优点：畸变小、景深广 缺点：需要安装空间
３０万像素相机（单体）光学图表
２００万像素相机（单体）光学图表
４．光源选定
环光
低角度光源
同轴落射光源
反光镜
整体照射均匀
斜光光源
平整地方呈现黑色、只有 凹凸地方容易反射。
即便是右边的状 态也能找到。
干扰较多
缺少一部分
低对比度
12.＜ＥＣ圆搜索＞
从输入图像中找出与模型最相似的需要寻找的圆形标记、检出圆评价值（相似度）和 位置。ＥＣＭ搜索同样是使用着重轮廓信息的登录模型。此外，可以测量输入图像内 的圆的个数。
计数：５个 统计处指定大小的圆有几个。根据「圆形」这一形状信息来抽取，所以变形的，内部有 污点的，通过修改允许范围，也可稳定测量。
12.＜机敏搜索＞
自动细分登录得模型，详细匹配。分割的模型中输出最低相似度的数值。模型图像 和测量图像的差异小，一般搜索中相似度没有差值时，机敏搜索比较适用。
登录模型
测量工件
作为NG检出
12.＜ＥＣＭ搜索＞
从输入图像中，找到和（模型）最相似的标记部分、检出相似度和位置。通常的「搜索」中 ，使用着重颜色或者明暗信息的图像模型、但是ＥＣＭ搜索使用着重轮廓信息的模型。因 此即便是对比度低的图像或者干扰多的图像，也能稳定搜索。
短轴
近似椭圆
短径
主轴(长轴)
＜周长＞
【周长】 抽取图像边界的像素数。
周囲長=24pix
主轴角
长径
近似椭圆扁平比率=[短径]和[长径]的比
【如果是近似(等价)椭圆】 近似椭圆的面积和抽取图像一样，重心和主轴一致。
＜圆形度＞
圆形度=1.0
抽取图像的外周离圆越近，数值就越大。 FZ3中只有0以上1以下数值。
旋转图像时，在「横宽・纵宽」的位置上测得的数值。
旋转 矩形 短径
旋转 矩形 长径
外接 矩形 长宽
＜空数＞
以下情况，空数=3
＜内接・外接圆数值＞ 【内接・外接圆】
内接圆半径
外接圆 : 内部包含抽取图像的最小圆
外接圆半径
内接圆 :内部包含抽取图像的最大圆
测量图像
10．边缘位置
＜边缘位置＞ 根据测量区域内的颜色变化，检测 测量物体的位置。
＜边缘根数＞
根据测量区域内的颜色变化，找到 测量物体的边缘。要求IC或者接插 件的ＰＩＮ的时候等使用。
通过真彩处理，可测量没有颜色的边缘，通过颜色指定，可只检测特定颜 色的边缘。
10.＜边缘位置＞
真彩处理产生的色差
100%
0%
颜色指定产生的色差。左图是指 定绿色。（绿色是基准）
100%
0%
通过真彩处理，即便边缘颜色不同，也可测量相同位置的边缘。
测量区域
长方形／椭圆（圆）／多边形
要检测Ｔ区低区域或者测量物整体的缺陷时使用。
缺陷
执行缺陷检测是「测量区域」和「缺陷检测尺寸」的设定。
13＜高精度缺陷＞
高精度检测出「缺陷」。通过修改检测出的元素尺寸或者比较间隔等，在速度和 精度方面能够达到客户具体要求。
缺陷度求法
检测区域内、移动小区域 (＝元素) 同时，求出该小区域的颜色（浓度）平均。
（2）精度 精度等于所拍摄物体的大小(mm)/484像素(pixel)，单 位(----)mm/pixel
6．图像处理基本概念
（3）灰度 从黑到白, 把每个像素(pixel)所受光强分成0-255共256度灰度等级。如下 图1-4。
图1-3 灰度等级
（4）二值化 把相机读取的256度灰度图像分为白色和黑两色。通过设置上/下限值（二 值化值），把落在灰度范围内的图像转化为白色象素，其余转化为黑色像素 。如下图1-4。
根据分类方法抽取的标签会分配 编号。指定需要测量的标签编号 ，测量目标工件
＜抽取条件＞
面积／重心Ｘ／重心Ｙ／椭圆近似长径 ／椭圆近似短径／外接
面积、重心。主轴角、椭圆近似长径、椭圆近似短径
:抽取的图像中已包含像素的总数 。
抽出画像
＜近似(等价)椭圆数值＞ 主轴角
椭圆近似长径 椭圆近似短径 椭圆近似扁平比率
颜色
饱亮 和度 度
只抽取选定的颜色
＋
面积：
面积：
＋
7700pix
17500pix
重心位置
测量项目是抽取颜色的区域内的①面积值②重心Ｘ坐标③重心Ｙ坐标。 可有效使用于工件颜色检测或者品种判定，或者位置补偿。
9．标签
统计测量区域中选择色块的个数。除颜色 以外，添加面积／坐标／主角轴等条件也 可计数。
10．边缘位置／扫描边缘位置／扫描边缘宽度
11．搜索／灵活搜索／机敏搜索／ＥＣ圆搜索
１2．缺陷／高精度缺陷
１．流程选定 处理功能
＋HG处理
（形状搜索、 2DCR、高功 能标签etc）
FZ3-H300系 FZ3-H700系 FZ3-H900系
标准软件（ 2M相机、包
FZ-L系
FZ3-300系 FZ3-700系 FZ3-900系
透过光源
平整地方呈现白色、只 有凹凸地方不容易反射 。
碗光源
通过从侧面照射，防止正 反反射光（光晕）、之反射 散射光
对准相机照射，反映出对 象物的阴影。可有效测量 尺寸
同时使用斜光光源／低角度光源 ，通过照射，难受对象表面的凹 凸影响，可均匀地照射。
5．视觉检测项目 VISION可以实现4大项内容 定位
搜索范围：限制搜索范围，、缩短处理时间，提高正确率。
模型登录
输入图像
模型的中心位置
搜索区域（在该区 域中搜索与登录模 型接近的形状。）
搜索位置（Ｘ，Ｙ）
12.＜灵活搜索＞
将有差异的测量物看成同类，要防止无谓的误检时使用。事先登录几个模型、从输 入图像中找出与多个模型最接近的部分，检测出相似度和位置。
易 检测有无
伤痕、外观检测
尺寸、测 量
定位
难
VISION主要处理项目类型
检测项目 描述
项目
搜索
识别测量对象的形状、检测其位置
有无、定位
边缘位置
面积中心 缺陷
利用测量区域内颜色的变化，检测出测量对象的边缘 位置 检测测量区域内指定颜色的面积及重心位置
检测无背景测量对象的缺陷及零件缺损、毛刺
尺寸
有无、外观 外观
１3．缺陷／高精度缺陷 检测无图案的测量物的缺陷，污点等。
通过测量区域内的颜色变化发现缺陷。
「缺陷」的测量区域是长方形／宽边直线／椭圆（圆）／圆环／宽边圆弧／多边形等可任意 指定。可绘制的图形是每个单元最多8个。
一定宽度的直线
需要检测工件缺损或者毛刺时可以使用。
毛刺
测量区域
圆环／一定宽度的圆弧
需要检测圆形工件缺损或者毛刺时可以使用 毛刺
处 理
含HDR）
速
度
低成本CPU
标准CPU
高速CPU DUAL CPU
２．相机选定
640×480
1600×1200
2448×2048
※尺寸测量等高精度测量时，推荐使用重复精 度好的黑白相机。
３．镜头选定
广角（畸变大） 远距离（畸变小）
＜广角镜头＞
6mm/8mm
・・・・・
＜望远镜头＞
50mm/75mm
＜外接矩形数值＞ 【外接矩形】
外接矩形横宽
抽取图像的外接长方形中， 每2边各自成水平和垂直。
外接矩形长宽
不旋转图像，就这样测量「横
宽・纵宽」。
外接矩形左上坐标X
外接矩形左上坐标Y
左上 坐标
外接 矩形 横宽
＜ห้องสมุดไป่ตู้转矩形数值＞ 旋转矩形长径 旋转矩形短径
【旋转矩形】
抽取图像的外接长方形中，通过允许边的倾斜，面积将 是最小。
搜索：登录良品图像(作为模型)、从输入图像中找到与模型最相似的部分。
・究竟有多相似呢，使用「相似度」 (0～100)来表示 ・找到模型的「位置坐标」 ，求出(X, Ｙ)
◇「相似度」：形状／颜色一定的工件的外观检测 （缺损、毛刺、模糊、污点、变形、异种混入）
◇「位置坐标」：定位、位置偏移检测 要求 (X, Y)，所以在位置补偿修正中也使用
边缘颜色指定「绿色」后，只测量绿色边缘。
11.＜边缘根数＞
边 缘 水 平
边缘水平是±两侧，所以颜色变化超过±两边边缘水平的地方，将作为边缘根数来测量 。上图中右边的凸出部分的－边缘水平没有超过，所以没有作为边缘根数来计数。要使 其计数需要调整边缘水平。
12．搜索／灵活搜索／机敏搜索／ＥＣＭ搜索／ＥＣ圆搜索
：１５
缺陷检测方向
□レ Ｘ方向 □レ Ｙ方向 □レ 斜方向
□レ Ｘ方向 □レ Ｙ方向 □ 斜方向
□レ Ｘ方向 □ Ｙ方向 □ 斜方向
□ Ｘ方向 □レ Ｙ方向 □ 斜方向
１4．位置ズレ修正
位置修正使用条件：
1.当工件位置不固定时候，需要在画面中重新定位的时候 2.检测中需要结合带有基准位置选项的处理项目（以ECM搜索为例情况）
图1-4二值化
7．项目流程
项目要点：1、精度 2、功能 3、时间
流程如下：
（1）图像输入：视野焦距调整(包括调整快门速度)光源调整 （2）图像修正：“灰度过滤”、“测量前处理”、“背景消除”等等。 （3）位置修正：利用“位置修正”、“处理单元图像设定”。 （4）实际检测项目：
VISION可以实现4大项内容
具体处理单元如下：
一般测试时用于的情况：
对在图像中有被测物体有唯 一特征的时使用 对圆形类形状物体使用 对规则物体（如：矩形，多边 形）测试时使用
对带有颜色的物体时使用
位置修正使用方法：
1单元滚动：紧跟上个处理单元进行图像修正（参考下页） 2单元滚动：紧跟上2个处理单元进行图像修正（参考下页） 3.表达式： 可以根据需要自定义位置修正方法（参考下页） 4.取消位置修正：把以前的位置修正全部取消
8．前处理过滤 色斑消除
通过将选定的2色转换成相同颜色，消除工件 的色斑或者条纹。
条纹消除 +
消除工件的纵向条纹，横向条纹，格子条纹背景 。
圆展开
圆周・圆弧中的图像展开成长方形的图形。就可 检测圆周上的字符或者图形。
9.面积中心
抽取测量对象的颜色测量总面积 。也可测量工件的重心。最多可 选择8种不同的颜色。颜色选择通 过颜色／饱和度／亮度来指定。
有角度需要修正时，选择后会自动在θ栏里增加角度算法
如果选择“补偿”会在位置修正后消除难看的锯齿 ，提高检测精度，但会增加一部分处理时间
如果在设定方法时，选择的是1单元滚动或2单元滚 动时，系统会自动生成算法表达式，如果选择的是 3表达式 方式，则可以自定义写入到算法计算式里 进行计算 注意：基准位置是第一次登录模型的位置，除非更 改结合使用的处理项目的基准位置或自定义设置， 否则将会保持在本体中。 位置修正的参数值即为： dx: 测量位置X-基准位置SX dy: 测量位置Y-基准位置SY dθ:测量值θ-基准值Sθ
（5）判定 或 数据输出：
8．前处理过滤
测量前处理
为了便于测量相机拍摄的图像，对图像进行加 工过滤
背景消除
通过抽取指定区域内的像素，去除测量不需要 的背景同事，提高图像对比度的过滤手段
彩色过滤
将彩色图像转换为突出特定颜色的黑白图像 的过滤手段
颜色抽取
从彩色图像中抽取指定颜色，转换成彩色图像 或者2值图像的过滤手段
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目录
１．控制器选定 ２．相机选定 ３．镜头选定 ４．光源选定 ５．视觉检测项目 ６．图像处理基本概念
１3．字符读取 １4．位置偏移补偿 １5．计算公式 １6．并口Ｉ／Ｏ １7．相机校准 １8. 程序编写练习
７．项目流程
８．前处理过滤
9．颜色面积／标签／高功能标签
该小区域的大小 是元素尺寸
比较间隔
元素尺寸做成间隔
小区域的颜色 平均
缺陷度＝ 比较间隔指定的个数 是求出色差
坐标
高精度缺陷设定画面
欠陥度
キズ 計測領域
高精度缺陷参数设定
元素尺寸 ：１６
元素间隔： ２
比较间隔
：１０
元素尺寸 ： ５
元素间隔 ： ２
比较间隔
：１０
元素尺寸 ：１６
元素间隔 ： ２
比较间隔
抽 取 蓝 色 部 分
面积降序／升序 Ｘ坐标升序／降序 Ｙ坐标升序／降序 椭圆近似长径升序／降序 椭圆近似短径升序／降序
根据分类方法抽取的标签会分配编号。指 定需要测量的标签编号，测量目标工件。
「蓝色」选择案例
「橙色」指定案例
标签条件
面积降序／升序 Ｘ坐标升序／降序 Ｙ坐标升序／降序 椭圆近似长径升序／降序 椭圆近似短径升序／降序
尺寸、测量
检测有无
伤痕、外观检测
具体为以下4个检测内容。
2值化面积：计算特定的颜色、亮度的像素 搜索：在指定的范围内搜索事先登录的形状、位置 边缘：找出亮度变化之处 伤痕检测：与附近的浓度（亮度）对比、计算出差的大小。
6．图像处理基本概念
（1）像素（画素） 它是成像于相机芯片的图像的最小组成单位。以25万像素的 相机为例， 满屏有512*484个像素,成像于1/3英寸大小的CCD芯片。如下 图1-3。
位置修正补充介绍：
选择1单元滚动时，会已3.搜索的测量位置作为补偿方法
即便从正上方拍摄，由于镜头畸变，比 较容易呈现工件的侧面。
镜头畸变较小，比较难反应 工件的侧面。
优点：节省空间 缺点：畸变大
优点：畸变小、景深广 缺点：需要安装空间
３０万像素相机（单体）光学图表
２００万像素相机（单体）光学图表
４．光源选定
环光
低角度光源
同轴落射光源
反光镜
整体照射均匀
斜光光源
平整地方呈现黑色、只有 凹凸地方容易反射。