机器视觉基础学习介绍共50页文档
机器视觉培训系列教程之基础入门培训
机器视觉培训系列教程之基础入门培训第一节：机器视觉的概念和应用机器视觉是一种用于模拟人眼视觉系统的技术，它可以让机器像人一样“看”和“理解”周围的环境。
机器视觉的应用非常广泛，包括工业自动化、智能制造、无人驾驶、智能医疗等领域。
它可以帮助我们实现自动化生产，提高生产效率和产品质量；可以帮助机器人在复杂环境中实现导航和操作；可以帮助交通管理部门进行智能监控和交通管制。
通过机器视觉技术，我们可以让机器更好地适应人类生活和工作的需求，实现智能化、便捷化和高效化。
第二节：机器视觉技术的原理机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理和图像识别三个方面。
图像采集是指通过摄像头等设备获取环境的图像信息；图像处理是指对采集到的图像进行处理和分析，包括去噪、滤波、边缘检测等操作；图像识别是指通过图像处理技术对图像中的目标进行识别和分类。
这三个方面相互配合，共同构成了机器视觉技术的基本原理和方法。
第三节：机器视觉的技术方法机器视觉的技术方法主要包括特征提取、对象识别、目标跟踪等。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征信息，如颜色、纹理、形状等；对象识别是指通过对特征点进行匹配和分类，识别出图像中的对象；目标跟踪是指通过对图像序列的处理和分析，实现对目标的实时监测和跟踪。
这些方法在机器视觉技术中起着非常重要的作用，对于实现各种应用场景具有至关重要的意义。
第四节：机器视觉的发展趋势机器视觉技术正以前所未有的速度和规模发展，未来的发展趋势主要包括深度学习、云端计算、多传感器融合等方面。
深度学习是指通过建立多层神经网络模型对图像进行识别和分类，实现更加精准和智能的图像处理；云端计算是指通过云平台实现图像数据的存储和计算，实现更加灵活和便捷的信息处理；多传感器融合是指通过多种传感器对环境进行多维度、多层次的感知，实现更加全面和深入的信息获取。
这些发展趋势将进一步推动机器视觉技术的发展，为各种应用场景提供更加全面、智能和便捷的解决方案。
机器视觉菜鸟入门基础知识
机器视觉概述
1. 机器视觉系统基本原理 2. 照明光源 3. 镜头 4. 工业摄像机 5. 图像采集/处理卡 6. 图像处理系统
第1章 机器视觉系统基本原理
1.1 机器视觉系统的原理 1.2 机器视觉系统与人的视觉的对比 1.3 机器视觉系统的构成
1.1 机器视觉系统的原理
2.1照明光源
简单视功能原理：人眼视网膜里存在着大量 光敏细胞，按其形状可分为杆状和锥状两 种。杆状光敏细胞的灵敏度极高，主要靠 它在低照度时辨别明暗，但它对彩色是不 敏感的；而锥状细胞既可辨别明暗，也可 辨别彩色。白天的视觉过程主要靠锥状细 胞来完成，夜晚视觉则由杆状细胞起作用。 所以在较暗处无法辨别彩色。
UV镜 雷登镜 增温镜 各色滤镜 带通滤镜
增倍镜 分光镜 棱镜
上海图星电子科技有限公司
第4章 工业摄像机
4. 工业摄像机
按不同芯片类型划分：
CCD摄像机，CCD称为电荷耦合器件，CCD实际 上只是一个把从图像半导体中出来的电子有组织 地储存起来的方法。
CMOS摄像机，CMOS称为“互补金属氧化物半 导体”，CMOS实际上只是将晶体管放在硅块上 的技术，没有更多的含义。CMOS可以将光敏元 件、放大器、A/D转换器、存储器、数字信号处 理器和计算机接口控制电路集成在一块硅片上， 具有结构简单、处理功能多、速度快、耗电低、 成本低等特点。
3. 镜头－有关镜头的基本概念
3. 镜头－有关镜头的基本概念
焦距（F）： 视场角： 物距： 像距： 光圈：一般用口径系数f表示，指镜头口径与焦距之比，f/2.8即指
1:2.8 景深（DOF）：在焦点前后各有一个容许弥散圆，这两个弥散圆之间
的距离就叫景深，即：在被摄主体(对焦点)前后，其影像仍然有一段 清晰范围的，就是景深。 分辨力：指能分清楚物体的能力，单位LP/mm（Line pairs/Milimeter） 快门，决定曝光时间 数值孔径，Numerical Aperture (NA) 基本放大倍数(光学放大倍数），Primary Magnification (PMAG) 调制传递函数（MTF），MTF好的镜头有利于低对比度景物的再现， 拍出的图像层次丰富、细节明显、质感细腻。 畸变：也叫失真
机器视觉基础知识（ＰＤＦ）
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
一、镜头基本概念（7）
镜头的调制传递函数MTF
第一节 工业镜头
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
一、镜头基本概念（8）
镜头的调制传递函数MTF
第一节 工业镜头
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（9）
镜头的调制传递函数MTF
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（4）
镜头接口 – C-MOUNT 镜头的标准接口之一，镜头的接口螺纹参数： 公称直径：1“ 螺距：32牙 – CS－Mount是C－Mount的一个变种，区别仅仅在于 镜头定位面到图像传感器光敏面的距离的不同，C－ Mount 是17。5mm，CS－Mount是12。5mm。 – C/CS能够匹配的最大的图像传感器的尺寸不超过1“。
一、镜头基本概念（10）
系统的调制传递函数MTF
第一节 工业镜头
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
二、镜头的分类（1）
按照等效焦距分为 广角镜头
等效焦距小于标准镜头（等效焦距为50mm）的镜头。特点 是最小工作距离短，景深大，视角大。常常表现为桶形畸变。 中焦距镜头 焦距介于广角镜头和长焦镜头之间的镜头。通常情况下畸变 校正较好。 长焦距镜头 等效焦距超过200mm的镜头。工作距离长，放大比大，畸变 常常表现为枕形状畸变。
像素速率（Pixel Rate）
相机每秒中能够输出像素的个数，仅仅对于数字相机有意 义。
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第二节 工业相机
一、工业相机的基本概念（5）
卷帘快门（Rolling Shutter）
机器视觉基础知识培训课件
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。
机器视觉培训教程
机器视觉培训教程第一点：机器视觉基础理论机器视觉是人工智能的一个重要分支，它涉及到计算机科学、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
在本部分，我们将介绍机器视觉的基础理论，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等核心概念。
1.1 图像处理：图像处理是机器视觉的基本环节，主要包括图像增强、图像滤波、图像边缘检测等操作。
这些操作可以帮助机器更好地理解图像中的信息，提取出有用的特征。
1.2 特征提取：特征提取是机器视觉中的关键步骤，它的目的是从图像中提取出具有区分性的特征信息。
常用的特征提取方法有关联矩阵、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
1.3 目标检测：目标检测是机器视觉中的一个重要任务，它的目的是在图像中找到并识别出特定目标。
常用的目标检测方法有基于滑动窗口的方法、基于区域的方法、基于深度学习的方法等。
1.4 图像分类：图像分类是机器视觉中的应用之一，它的目的是将给定的图像划分到预定义的类别中。
常用的图像分类方法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
第二点：机器视觉应用案例机器视觉在现实生活中的应用非常广泛，涵盖了工业检测、自动驾驶、安防监控、医疗诊断等多个领域。
在本部分，我们将介绍几个典型的机器视觉应用案例，以帮助大家更好地理解机器视觉的实际应用。
2.1 工业检测：机器视觉在工业检测领域的应用非常广泛，它可以用于检测产品的质量、尺寸、形状等参数，提高生产效率，降低人工成本。
2.2 自动驾驶：机器视觉在自动驾驶领域的应用主要包括环境感知、车辆定位、目标识别等。
通过识别道路标志、行人、车辆等障碍物，自动驾驶系统可以做出相应的决策，保证行驶的安全性。
2.3 安防监控：机器视觉在安防监控领域的应用主要包括人脸识别、行为识别、车辆识别等。
通过实时监控和分析监控画面，机器视觉系统可以有效地发现异常情况，提高安防效果。
2.4 医疗诊断：机器视觉在医疗诊断领域的应用主要包括病变识别、组织分割、影像分析等。
机器视觉基础知识演示文稿
CCD vs CMOS
CCD
CMOS
优 1.图像质量高 2.灵敏度高 3.对比度高
1.体积小 2.片上数字化 3.很多片上处理功能 4.低功耗 5.没有Blooming现象 6.直接访问单个像素 7.高动态范围（120dB） 8.帧率可以更高
3 2.785 mm
被测物体
CCD/CMOS图像传感器
数字图像
应用
第十页，共60页。
机器视觉系统构成——智能摄像机
智能摄像机
光源 镜头
机器视觉软件
FG
图像
I/O
内存中
模拟图像数据 数字图像
结果 孔 半径
1
3.147 mm ✓
2
3.052 mm ✓
3
2.785 mm
被测物体
应用
CCD/CMOS图像传感器
围
光
另外有X光等特殊摄像机
环境要 对环境温度、湿度的适应性 对环境适应性强，另外可加防护
求
差，另外有许多场合对人 装置
有损害
第五页，共60页。
机器视觉系统作用
100%质量保证
100%检测
改进生产流程
提高产量
机器视觉技术 功能
缩短产品
进入市场时间
及时过程监控
精确测量
集成化生产
第六页，共60页。
机器视觉应用领域
1.易用，价格 1.易用， 低，多相机 价格低 2.传输距离远， 2.传输距 线缆价格低 离远，线 3.标准GigE 缆价格低 Vision协议
机器视觉基础知识演 示文稿
第一页，共60页。
机器视觉基础入门
机器视觉基础入门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）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。
进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。
利用机器视觉，可以代替传统的人工检测方法，可以极大提高产品质量，提高生产效率。
优越性由于机器视觉系统可以获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同信息控制系统集成；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，常用机器视觉来替代人工视觉。
同时，在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，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。
机器视觉检测系统的类型机器视觉工业检测系统就其检测性质和应用范围分为：定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。
机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。
此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。
机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平。
机器视觉常用术语pass指的是用“视觉系统”对被测体进行检测之后的结果为正确。
也就是说被测体是正品。
fail指的是“视觉系统”检测结果被测体不符合要求，为次品。
机器视觉基础知识概述.doc
机器视觉基础知识概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詁将被摄取口标转换成图像信号，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。
一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
(维视图像)基于PC的视觉系统基本组成%1和机与镜头——这部分属于成像器件，通常的视觉系统都是由一套或者多套这样的成像系统组成，如果有多路相机，可能由图像卡切换来获取图像数据，也可能由同步控制同吋获取多相机通道的数据。
根据应用的需要相机可能是输出标准的单色视频(RS-170/CCIR)、复合信号(Y/C)、RGB信号，也可能是非标准的逐行扫描信号、线扫描信号、高分辨率信号等。
%1光源——作为辅助成像器件，它直接影响输入数据的质量和应用效果，对成像质量的好坏往往能起到至关重要的作用。
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。
%1传感器一一通常以光纤开关、接近开关等的形式出现，用以判断被测对象的位置和状态，告知图像传感器进行止确的采集。
%1图像采集卡—通常以插入卡的形式安装在PC中，图像采集卡的主要工作是把相机输出的图像输送给电脑主机。
它将来自相机的模拟或数字信号转换成一定格式的图像数据流，同时它可以控制和机的一些参数，比如触发信号，曝光 /积分时间，快门速度等。
图像采集卡通常有不同的换件结构以针对不同类型的和机，同时也有不同的总线形式，比如PCI、PCI64、Compact PCI, PC104, ISA 等。
%1PC平台一一电脑是一个PC式视觉系统的核心，在这里完成图像数据的处理和绝大部分的控制逻辑，对于检测类型的应用，通常都需要较高频率的CPU, 这样可以减少处理的时间。
机器视觉基础知识
50% 分束片
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六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#5：结构光法——最简便的三维测量
激光或线性光 源
固定角度照射
三维深度信息
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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
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六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
典型系统由以下组成： •待测目标 •光源 •镜头 •相机 •图像采集卡 •图像处理软件 •输入输出板卡 •工业电脑
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三、机器视觉系统基本构成
典型系统由以下组成： •待测目标 •光源 •镜头 •相机 •图像采集卡 •图像处理软件 •输入输出板卡 •工业电脑
“嵌入”
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四、机器视觉系统应用分类
测量 （Measure）
• LED光源
• 其他（激光、紫外光等）
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六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#1：背光——测量系统的最佳选择
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六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#2：亮场——最直接的照明
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六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#3：暗场——适合光滑表面的照明
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六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
象素值 = 0.2 MM
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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
机器视觉培训教程第二讲1
1
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第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
四、相机的基本概念：
异步触发（Reset&Restart）：通常情况下相机是不间断地拍照的－－ 无的放矢。当CCD相机处于异步触发方式时，相机并不是以固定时钟连 续扫描和输出连续信号。而是在收到一个触发信号后，再开始扫描输出 新的一帧信号。
CCD的基本工作原理是，当然光子撞击到硅原子上时，会产生 自由电子。再将这些自由电子收集在一起形成信号。
感光单元 (CCD Pixcel)
工作原理
第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
六、相机基本成像原理：
CCD的电荷存储器，能够存储一定量的电子。将电子释放出来 之后所形成的电流，便可以量化地代表感光面上某点的明暗信息。
显微镜头 物体成像与物体物理大小相对比率。如1：1、1：2镜头。
远心镜头 无畸变镜头
第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
三、镜头的成像原理及各参数间关系：
光圈
（相当于水龙头开 关，开得越大，所
需时间越短）
光线 （相当于水）
工作距离
（距离越远，所需 时间越长）
光线强度
（相当于水压，水 压越大，所需时间
四、相机的基本概念：
CCD传感器的灵敏度: 上面是一个典型的CCD图像传感器对于不同光谱的响应
曲线。
第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
四、相机的基本概念：
• 信号格式 模拟图象信号的格式包括：复合视频信号，Y/C分离信号，RGB分量信 号。绝大多数周边设备都能够兼容这些信号格式。通常情况下对于彩色 视频信号，Y/C分离传输的方式优于复合视频传输的方式，RGB分量传 输的方式又优于Y/C分离传输方式。
机器视觉基础知识
医学影像分析与辅助诊断
总结词
机器视觉技术在医学领域中的应用已经越来越广泛，它可以帮助医生进行疾病辅助诊断和手术导航。
详细描述
机器视觉技术可以对医学影像进行分析和识别，如CT、MRI等，从而辅助医生进行疾病诊断。此外， 机器视觉还可以用于手术导航中，帮助医生进行精准的手术操作。
05
机器视觉发展趋势与挑战
20世纪80年代至90年代，数字图像处理技 术逐渐成熟，机器视觉技术开始进入基础 发展阶段。
应用发展阶段
智能化发展阶段
20世纪90年代以后，随着计算机技术、自 动化技术的不断发展，机器视觉技术逐渐 成熟，应用范围不断扩大。
近年来，随着深度学习、人工智能等技术 的不断发展，机器视觉技术逐渐向智能化 方向发展，具有更高的精度和效率。
务中的应用。
卷积神经网络（CNN）详解
03
深入讲解CNN的原理、结构、训练和优化方法。
04
机器视觉应用案例
工业检测与质量控制
总结词
机器视觉在工业领域中的应用已经成为 一种趋势，它可以帮助企业提高生产效 率和产品质量。
VS
详细描述
机器视觉技术可以应用于工业生产线上， 对产品进行外观、尺寸、材质等方面的检 测，确保产品质量符合要求。此外，机器 视觉还可以用于工业自动化设备中，实现 精准定位和智能控制。
自动驾驶与智能交通
总结词
机器视觉技术是实现自动驾驶的关键之一，它可以帮助车辆实现自主导航、道路识别、障碍物检测等功能。
详细描述
在自动驾驶中，机器视觉技术可以用于识别道路标志、交通信号灯、行人和其他车辆等信息，同时还可以对周围 环境进行建模和预测，从而实现安全驾驶。此外，机器视觉还可以用于智能交通管理中，实现交通流量统计、车 辆检测等功能。
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16、人民应该为法律而战斗，就像为 了城墙 而战斗 一样。 ——赫 拉克利 特 17、人类对于不公正的行为加以指责 ，并非 因为他 们愿意 做出这 种行为 ，而是 惟恐自 己会成 为这种 行为的 牺牲者 。—— 柏拉图 18、制定法律法令，就是为了不让强 者做什 么事都 横行霸 道。— —奥维 德 19、法律是社会的习惯和思想的结晶 。—— 托·伍·威尔逊 20、人们嘴上挂着的法律，其真实含 义是财 富。— —爱献 生
ห้องสมุดไป่ตู้
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左