机器视觉系统详解PPT
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机器视觉系统原理及基础知识通用课件
实时性指标
包括处理速度、帧率等，用于评估机器视觉系统在处理图像和视频 时的速度和效率。
鲁棒性指标
包括光照变化、遮挡、噪声等干扰因素对系统性能的影响，用于评 估机器视觉系统在实际应用中的稳定性和可靠性。
不同场景下性能评估方法
实验室环境下性能评估
通过在标准数据集上进行测试和比较，评估机器视觉系统的基本性能和算法优劣。
量，提取关键信息。
特征提取与描述
02
通过手工设计特征提取算法，如SIFT、SURF等，对图像进行特
征提取和描述，为后续分类和识别提供基础。
分类与识别
03
利用分类器如SVM、K-means等对提取的特征进行分类和识别
，实现图像内容的理解和应用。
深度学习在机器视觉中应用
01
卷积神经网络（CNN）
通过构建深度卷积神经网络，自动学习图像中的特征表达，提高图像分
触发方式
软件触发、硬件触发等，应根据实际应用场景进 行选择。
04
机器视觉系统软件平台介绍
常见软件平台对比分析
OpenCV
开源计算机视觉库，提供丰富的图像处理与计算机视觉功能，支 持多种编程语言。
Halcon
商业机器视觉软件，提供强大的图像处理和机器视觉算法库，易于 集成到工业应用中。
VisionPro
学术社区
推荐了几个重要的机器视觉学术社区和论坛，如CVPR、 ECCV等会议以及GitHub等代码分享平台，便于研究者和 开发者交流与合作。
THANKS
感谢观看
案例：应用实例展示
图像处理实例
展示如何利用软件平台对图像进行预处理、特征提取、目标检测等操作。
机器视觉应用实例
展示如何结合具体的工业应用场景，利用软件平台实现自动化检测、识别、定 位等功能。
包括处理速度、帧率等，用于评估机器视觉系统在处理图像和视频 时的速度和效率。
鲁棒性指标
包括光照变化、遮挡、噪声等干扰因素对系统性能的影响，用于评 估机器视觉系统在实际应用中的稳定性和可靠性。
不同场景下性能评估方法
实验室环境下性能评估
通过在标准数据集上进行测试和比较，评估机器视觉系统的基本性能和算法优劣。
量，提取关键信息。
特征提取与描述
02
通过手工设计特征提取算法，如SIFT、SURF等，对图像进行特
征提取和描述，为后续分类和识别提供基础。
分类与识别
03
利用分类器如SVM、K-means等对提取的特征进行分类和识别
，实现图像内容的理解和应用。
深度学习在机器视觉中应用
01
卷积神经网络（CNN）
通过构建深度卷积神经网络，自动学习图像中的特征表达，提高图像分
触发方式
软件触发、硬件触发等，应根据实际应用场景进 行选择。
04
机器视觉系统软件平台介绍
常见软件平台对比分析
OpenCV
开源计算机视觉库，提供丰富的图像处理与计算机视觉功能，支 持多种编程语言。
Halcon
商业机器视觉软件，提供强大的图像处理和机器视觉算法库，易于 集成到工业应用中。
VisionPro
学术社区
推荐了几个重要的机器视觉学术社区和论坛，如CVPR、 ECCV等会议以及GitHub等代码分享平台，便于研究者和 开发者交流与合作。
THANKS
感谢观看
案例：应用实例展示
图像处理实例
展示如何利用软件平台对图像进行预处理、特征提取、目标检测等操作。
机器视觉应用实例
展示如何结合具体的工业应用场景，利用软件平台实现自动化检测、识别、定 位等功能。
机器视觉系统原理及基础知识PPT课件
实现图像的分类识别，比如识别图像中的人脸、汽车、猫狗等。
2
物体检测
能够有效地对场景中的各种物体进行识别和定位，帮助机器视觉系统完成目标检 测和跟踪。
3
目标分割
将图像分为不同的区域实现目标分割。
机器视觉在安防监控中的应用
人脸识别
通过人脸识别技术对人员进 行确认，实现物权归属、安 全管理等。
视频分析
结合机器学习算法实现对视 频的行为分析，进而实现物 体跟踪、异常行为监测等。
目标检测与跟踪
1
目标检测
利用计算机自动检测图像中的目标ห้องสมุดไป่ตู้体并标记，常用方法有HOG、SVM、CNN 等。
2
目标跟踪
在视频中追踪被标识的目标物体的运动轨迹，常用方法有KCF、MIL、TLD等。
3
网格法检测
网格法分割图像，进行目标检测。
视觉测量与三维重建
深度传感器
通过深度传感器提供的深度信息进行3D重建和识别。
激光扫描
利用激光扫描仪扫描物体表面进行3D重建和视觉测量。
视觉SLAM技术
结合计算机视觉算法和运动传感器等技术，能够实现3D重建和定位的同时还可以实现动态 障碍物检测。
光线与颜色处理
图像颜色信息和亮度信息对于机器视觉系统中的图像分析有着重要的作用。在这一部分，我们将介绍光线与颜 色的相关知识以及在图像处理中的应用。
4 变换与缩放
对图像进行旋转、平移和缩放等变换操作
人工智能与机器学习在机器视觉中的应用
神经网络
利用人工智能技术建立一种类似 于生物神经网络的结构，实现人 工智能的"黑盒"处理。
卷积神经网络
特别适用于图像和语音识别中。
机器学习
机器视觉系统概述课件
REPORTING
图像采集技术
分辨率与清晰度
高分辨率和清晰的图像是机器视觉的基础，决定 了识别和判断的准确性。
动态范围
捕捉不同光照条件下的图像，使机器视觉系统能 够处理真实场景中的各种挑战。
颜色再现性
确保系统能够准确识别和区分颜色，这对于许多 应用至关重要。
图像处理算法
滤波与降噪
去除图像中的噪声，提高后续处理的准确性。
3D视觉技术
1 2
立体视觉
通过分析两幅或多幅图像的差异，重构物体的 三维结构。
结构光
通过投射已知的光模式到物体上，再分析反射 的光线，计算物体的形状和距离。
3
光编码与时间测量
利用特殊的光编码技术和高精度的时间测量， 实现高精度的3D重建。
2023
PART 04
机器视觉系统的实施步骤
REPORTING
边缘检测与特征提取
从图像中识别关键特征，帮助系统理解和区分不同 的物体。
图像分割
将图像划分为有意义的部分，以便于分析和识别。
深度学习在机器视觉中的应用
对象识别
利用深度学习模型（如CNN）识别图像中的物 体。
目标跟踪
实时跟踪视频流中的对象，用于监控、人机交互 等应用。
场景理解
通过深度学习分析图像，理解场景的三维结构和 语义信息。
2023
PART 02
机器视觉系统的组成
REPORTING
图像获取
相机选择
根据应用需求选择合适的相机类 型，如面阵相机、线扫描相机等
。
照明方式
选择合适的照明方式以提高图像质 量，如前向照明、背光照明等。
镜头调整
根据目标物体的距离和尺寸调整镜 头焦距，以获得清晰、高分辨率的 图像。
机器视觉系统原理及基础知识PPT
机器视觉系统原理及基础 知识
本PPT将介绍机器视觉系统的概述、图像处理基础、图像分割与边缘检测、形 态学处理、特征提取与描述、相机标定与几何变换、目标跟踪、机器学习在 机器视觉中的应用等。
机器视觉系统概述
机器视觉系统是指通过计算机对图像进行处理、分析和理解，模拟人类视觉 系统的功能和能力，用于实现自动检测、识别、测量等任务。
特征提取与描述
特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，如颜色、纹理、形状等，特征描述是对这些特征进行数学建模 和描述，用于图像匹配和识别。
相机标定与几何变换
相机标定是确定摄像机的内部和外部参数，几何变换是通过变换矩阵对图像 进行旋转、平移、缩放等操作，用于图像校正和重建。
目标跟踪
目标跟踪是指在连续图像序列中跟踪特定的目标物体，如运动物体或行人， 用于视频监控、无人驾驶等应用。
图像处理基础
图像处理是指对图像进行数字化处理，包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩等，用于提取和改善 图像的特征和质量。
图像分割与边缘检测
图像分割是将图像分割成不同的区域，边缘检测是提取图像中的边缘线条， 用于目标检测和图像理解等应用。
形态学处理
形态学处理是一种基于图像形状和结构的图像处理技术，通过腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作，用于图像 滤波和形状分析。
ห้องสมุดไป่ตู้
机器学习在机器视觉中的应用
机器学习是一种通过训练数据和统计方法来构建模型和预测的方法，应用于 图像分类、目标检测、人脸识别等机器视觉任务。
本PPT将介绍机器视觉系统的概述、图像处理基础、图像分割与边缘检测、形 态学处理、特征提取与描述、相机标定与几何变换、目标跟踪、机器学习在 机器视觉中的应用等。
机器视觉系统概述
机器视觉系统是指通过计算机对图像进行处理、分析和理解，模拟人类视觉 系统的功能和能力，用于实现自动检测、识别、测量等任务。
特征提取与描述
特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，如颜色、纹理、形状等，特征描述是对这些特征进行数学建模 和描述，用于图像匹配和识别。
相机标定与几何变换
相机标定是确定摄像机的内部和外部参数，几何变换是通过变换矩阵对图像 进行旋转、平移、缩放等操作，用于图像校正和重建。
目标跟踪
目标跟踪是指在连续图像序列中跟踪特定的目标物体，如运动物体或行人， 用于视频监控、无人驾驶等应用。
图像处理基础
图像处理是指对图像进行数字化处理，包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩等，用于提取和改善 图像的特征和质量。
图像分割与边缘检测
图像分割是将图像分割成不同的区域，边缘检测是提取图像中的边缘线条， 用于目标检测和图像理解等应用。
形态学处理
形态学处理是一种基于图像形状和结构的图像处理技术，通过腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作，用于图像 滤波和形状分析。
ห้องสมุดไป่ตู้
机器学习在机器视觉中的应用
机器学习是一种通过训练数据和统计方法来构建模型和预测的方法，应用于 图像分类、目标检测、人脸识别等机器视觉任务。
机器视觉系统原理及基础知识课件
利用分类器或神经网络等技术，对提取的特征进行分类和识别。
特征提取
从处理后的图像中提取出与目标相关的特征，如颜色、形状、纹理等。
图像采集通过相机、镜头源自设备获取原始图像。图像处理
对采集的图像进行预处理、增强、分割等操作，提取出有用的信息。
图像采集与处理
02
使用光电传感器将光信号转换为电信号，形成原始图像数据。
技术标准和互通性
目前机器视觉技术标准和互通性有待提高，需要制定统一的技术标准，促进不同厂商和系统之间的互通性和互操作性。
THANKS
感谢观看
特点
定义
工业自动化
农业科技
医疗影像分析
安全监控
01
02
03
04
用于生产线上的质量检测、定位、跟踪和引导机器人等。
用于智能农业中的植物生长监测、病虫害检测等。
用于医学影像的自动识别和辅助诊断。
用于公共安全监控、交通违规检测等。
结果输出
将识别结果以图像、文字等形式输出，供用户查看或控制其他设备。
图像识别
图像传感器
镜头选择
光源照明
选择合适的镜头焦距和光圈大小，以获取清晰、无畸变的图像。
合理选择和设计光源照明方案，以提高图像对比度和清晰度。
03
02
01
将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量和处理时间。
灰度化
采用滤波器等方法去除图像中的噪声和干扰。
噪声去除
通过对比度拉伸、直方图均衡化等方法增强图像的细节和对比度。
医学影像中的定量分析
机器视觉系统能够对医学影像进行定量分析，如血管狭窄程度、组织密度等，为医生提供更加全面的诊断信息。
医学影像中的三维重建
通过机器视觉技术，可以将二维医学影像进行三维重建，更加直观地展示病灶结构和周围组织关系。
特征提取
从处理后的图像中提取出与目标相关的特征，如颜色、形状、纹理等。
图像采集通过相机、镜头源自设备获取原始图像。图像处理
对采集的图像进行预处理、增强、分割等操作，提取出有用的信息。
图像采集与处理
02
使用光电传感器将光信号转换为电信号，形成原始图像数据。
技术标准和互通性
目前机器视觉技术标准和互通性有待提高，需要制定统一的技术标准，促进不同厂商和系统之间的互通性和互操作性。
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特点
定义
工业自动化
农业科技
医疗影像分析
安全监控
01
02
03
04
用于生产线上的质量检测、定位、跟踪和引导机器人等。
用于智能农业中的植物生长监测、病虫害检测等。
用于医学影像的自动识别和辅助诊断。
用于公共安全监控、交通违规检测等。
结果输出
将识别结果以图像、文字等形式输出，供用户查看或控制其他设备。
图像识别
图像传感器
镜头选择
光源照明
选择合适的镜头焦距和光圈大小，以获取清晰、无畸变的图像。
合理选择和设计光源照明方案，以提高图像对比度和清晰度。
03
02
01
将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量和处理时间。
灰度化
采用滤波器等方法去除图像中的噪声和干扰。
噪声去除
通过对比度拉伸、直方图均衡化等方法增强图像的细节和对比度。
医学影像中的定量分析
机器视觉系统能够对医学影像进行定量分析，如血管狭窄程度、组织密度等，为医生提供更加全面的诊断信息。
医学影像中的三维重建
通过机器视觉技术，可以将二维医学影像进行三维重建，更加直观地展示病灶结构和周围组织关系。
机器视觉应用--ppt课件
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。
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
单相机位置修正
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。
相机
通用机器人
定位对象
ViTEX视觉控制器
机器人应用介绍
工作距离
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
视觉系统选型
视觉系统光源选型
环形光
条形光
背光
线性光
同轴光
通用外观检测
矩形或较大物体外观检测
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
更复杂的检测
更高的经济性
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。
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。
２／３“
精度估算值
１／５００
１／１０００
１／１２００
１／２０００
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
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
单相机位置修正
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。
相机
通用机器人
定位对象
ViTEX视觉控制器
机器人应用介绍
工作距离
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
视觉系统选型
视觉系统光源选型
环形光
条形光
背光
线性光
同轴光
通用外观检测
矩形或较大物体外观检测
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
更复杂的检测
更高的经济性
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。
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。
２／３“
精度估算值
１／５００
１／１０００
１／１２００
１／２０００
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
机器视觉系统基本构成和各部件基本原理PPT课件
包括光源、镜头、相机、 图像采集卡等。
wwww
为什么要采用机器视觉
• 节省时间 • 降低生产成本 • 优化物流过程 • 缩短机器停工期 • 提高生产率和产品质量 • 减轻测试及检测人员劳动强度 • 减少不合格产品的数量 • 提高机器利用率
wwww
机器视觉应用简介
GIGI(Gauge、Inspection、Guide、Identification)
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End
演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
Video out
Interlace
Progressive
wwww
Moving object
GBGBG RGRGR GBGBG RGRGR GBGBG RGRGR
彩色相机
Bul
Bur
Rul
Rur
Gu
b
r
Gle g Gr
Bll
Blr
Rll
Rlr
Gl
b=1/4(Bur+Bul+Bll+Blr) r=1/4(Rur+Rul+Rll+Rlgr)=1/4(Gu+Gr+Gl+Gle)
CCD Format
Sony: Diagonal:
1” format Type 1 16 mm
Image size
12.8 mm
2/3” format Type 2/3
11 mm
8.8 mm
1/2” format Type 1/2
8 mm
1/3” format Type 1/3
机器视觉系统详解 ppt课件
适合的灯源可以提高系统检测精度、运行速度及工作效率。
ppt课件
3
第二节：照明方式的分类
在机器视觉系统中一般使用透射光和反射光。
反射光
透射光
光源
相机
光源
相机
产品
产品
光源
ppt课件
4
第三节：光源的分类及比较
萤光灯 卤素灯+光纤导管 LED光源 其他（激光、紫外光等）
其中LED光源凭借其诸多的优点在现代pp机t课器件 视觉系统中得到越来越多的应用。 5
第五节：远心镜头
在测量系统中，有一些因素影响测量的精度与重复性。 1. 物体位置变化引起的比例尺变化 2. 畸变 3. 投影误差 4. 物体边缘测量误差大 采用远心镜头可以很大程度的降低
以上误差，甚至消除这些误差。 远心镜头的口径至少要与需要观察的物体
尺寸相等或更大。
ppt课件
21
第六节：选择镜头的原则
1. 机器视觉镜头可支持的最大的CCD尺寸不能小于所搭配 的相机中CCD传感器芯片的尺寸 。 .如果镜头尺寸比 CCD靶面尺寸小,图片边缘会出现黑场,即只有中间一个 圆圈的视场是有效的.
ppt课件
22
2.镜头接口要跟相机接口匹配安装，也可通 过转换匹配安装 。
ppt课件
23
3.镜头的工作距离要适当。
• C/CS能够匹配的最大的图像传感器的尺寸不超过1“。
• F-Mount，卡口，没有螺纹。
• 其他类型
ppt课件
16
第三节：镜头各个参数间的关系 光圈大通光能力大，光圈小通光能力小； 光圈小则景深大，光圈大则景深小；
ppt课件
17
第四节：镜头的分类
按照等效焦距分为
ppt课件
3
第二节：照明方式的分类
在机器视觉系统中一般使用透射光和反射光。
反射光
透射光
光源
相机
光源
相机
产品
产品
光源
ppt课件
4
第三节：光源的分类及比较
萤光灯 卤素灯+光纤导管 LED光源 其他（激光、紫外光等）
其中LED光源凭借其诸多的优点在现代pp机t课器件 视觉系统中得到越来越多的应用。 5
第五节：远心镜头
在测量系统中，有一些因素影响测量的精度与重复性。 1. 物体位置变化引起的比例尺变化 2. 畸变 3. 投影误差 4. 物体边缘测量误差大 采用远心镜头可以很大程度的降低
以上误差，甚至消除这些误差。 远心镜头的口径至少要与需要观察的物体
尺寸相等或更大。
ppt课件
21
第六节：选择镜头的原则
1. 机器视觉镜头可支持的最大的CCD尺寸不能小于所搭配 的相机中CCD传感器芯片的尺寸 。 .如果镜头尺寸比 CCD靶面尺寸小,图片边缘会出现黑场,即只有中间一个 圆圈的视场是有效的.
ppt课件
22
2.镜头接口要跟相机接口匹配安装，也可通 过转换匹配安装 。
ppt课件
23
3.镜头的工作距离要适当。
• C/CS能够匹配的最大的图像传感器的尺寸不超过1“。
• F-Mount，卡口，没有螺纹。
• 其他类型
ppt课件
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第三节：镜头各个参数间的关系 光圈大通光能力大，光圈小通光能力小； 光圈小则景深大，光圈大则景深小；
ppt课件
17
第四节：镜头的分类
按照等效焦距分为
机器视觉系统详解PPT课件
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。
第二章、镜头
第一节：镜头简介
光学镜头相当于人眼的晶状体，在机 器视觉系统中非常重要。
第二节：镜头的基本概念
视野 (FOV)
图像采集设备所能够覆盖的范围，它可以是在监视器上可以见到的 范围，也可以使设备所输出的数字图像所能覆盖的最大范围。
5.机器视觉镜头的畸变率要符合测量标准。直线在 经过透镜成像后会变成弯曲的现象，这就是畸变， 畸变主要有两种，分别为桶形畸变和枕形畸变。 畸变的存在是具有普遍性的，目前也没有能完全 消除的手段，所以能将畸变率控制在一个水平上 就算是合格了。
分辨率
测量系统能够重现的最小的细节的尺寸常 常用每毫米线对来表示，也就是根据这个 镜头能够分辨一毫米内多少对直线。选择 镜头的时候必须注意厂商给出的分辨率的 定义方式。
焦距
焦距是像方主面到像方焦点的距离。如 16mm， 25mm，35mm等。
成像面
可以在镜头的像面上清晰成像的物方平面。
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； 3.增强待测目标边缘清晰度； 4.保持足够的整体亮度； 5.物体位置的变化不应该影响成像的质量。
第四节：光源选择的注意事项
影响因素： 1.相机光谱响应特性； 2.LED的颜色、反光角度、亮度、寿命等； 3.物品形状与LED形状； 4.打光方式； 5.辅助手段（偏光镜、滤光镜、漫反射板等）
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。
第二章、镜头
第一节：镜头简介
光学镜头相当于人眼的晶状体，在机 器视觉系统中非常重要。
第二节：镜头的基本概念
视野 (FOV)
图像采集设备所能够覆盖的范围，它可以是在监视器上可以见到的 范围，也可以使设备所输出的数字图像所能覆盖的最大范围。
5.机器视觉镜头的畸变率要符合测量标准。直线在 经过透镜成像后会变成弯曲的现象，这就是畸变， 畸变主要有两种，分别为桶形畸变和枕形畸变。 畸变的存在是具有普遍性的，目前也没有能完全 消除的手段，所以能将畸变率控制在一个水平上 就算是合格了。
分辨率
测量系统能够重现的最小的细节的尺寸常 常用每毫米线对来表示，也就是根据这个 镜头能够分辨一毫米内多少对直线。选择 镜头的时候必须注意厂商给出的分辨率的 定义方式。
焦距
焦距是像方主面到像方焦点的距离。如 16mm， 25mm，35mm等。
成像面
可以在镜头的像面上清晰成像的物方平面。
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； 3.增强待测目标边缘清晰度； 4.保持足够的整体亮度； 5.物体位置的变化不应该影响成像的质量。
第四节：光源选择的注意事项
影响因素： 1.相机光谱响应特性； 2.LED的颜色、反光角度、亮度、寿命等； 3.物品形状与LED形状； 4.打光方式； 5.辅助手段（偏光镜、滤光镜、漫反射板等）
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适合的灯源可以提高系统检测精度、运行速度及工作效率。
第二节：照明方式的分类
在机器视觉系统中一般使用透射光和反射光。
反射光
透射光
光源
相机
光源
相机
产品
产品
光源
第三节：光源的分类及比较
萤光灯 卤素灯+光纤导管 LED光源 其他（激光、紫外光等）
其中LED光源凭借其诸多的优点在现代机器视觉系统中得到越来越多的应用。
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； 3.增强待测目标边缘清晰度； 4.保持足够的整体亮度； 5.物体位置的变化不应该影响成像的质量。
最大/最小工作距离（Work Distance） 从物镜到被检测物体的距离的范围，小于最小工作距离大于最大工作 距离系统均不能正确成像。
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。
工作距离（WD） 视 野 （
成象面
FOV
） 景深（DOV）
后焦面距离
畸变 几何畸变指的是由于镜头方面的原因导致的图像
分辨率
测量系统能够重现的最小的细节的尺寸常常用每 毫米线对来表示，也就是根据这个镜头能够分辨 一毫米内多少对直线。选择镜头的时候必须注意 厂商给出的分辨率的定义方式。
焦距
焦距是像方主面到像方焦点的距离。如16mm， 25mm，35mm等。
成像面
可以在镜头的像面上清晰成像的物方平面。
镜头接口
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。
等效焦距计算方法：
实际焦距×43mm
镜头成像圆的直径
按照功能分
变焦距镜头 镜头的焦距可以调节，镜头的视角、视野可变。
定焦距镜头 镜头的焦距不能调节，镜头视角固定。聚焦位置 和光圈可以调节。
以上误差，甚至消除这些误差。 远心镜头的口径至少要与需要观察的物体
尺寸相等或更大。
第六节：选择镜头的原则
1. 机器视觉镜头可支持的最大的CCD尺寸不能小于所搭配 的相机中CCD传感器芯片的尺寸 。 .如果镜头尺寸比 CCD靶面尺寸小,图片边缘会出现黑场,即只有中间一个 圆圈的视场是有效的.
2.镜头接口要跟相机接口匹配安装，也可通过转换 匹配安装 。
定光圈镜头 光圈不能调节，通常情况下聚焦也不能调节。
按照用途分
微距镜头（或者成为显微镜头） 用于拍摄较小的目标具有很大的放大比
远心镜头 包括物方远心镜头和像方远心镜头以及双边远心 镜头。
第五节：远心镜头
在测量系统中，有一些因素影响测量的精度与重复性。 1. 物体位置变化引起的比例尺变化 2. 畸变 3. 投影误差 4. 物体边缘测量误差大 采用远心镜头可以很大程度的降低
5.机器视觉镜头的畸变率要符合测量标准。直线在 经过透镜成像后会变成弯曲的现象，这就是畸变， 畸变主要有两种，分别为桶形畸变和枕形畸变。 畸变的存在是具有普遍性的，目前也没有能完全 消除的手段，所以能将畸变率控制在一个水平上 就算是合格了。
3.镜头的工作距离要适当。
所谓工作距离，是指当图像在焦距 范围内的时候，物体和镜头前端的距 离。通过焦距、工作距离、CCD尺寸 这些我们还可以得知镜头的视场范围， 选择镜头的原则也同时包括了镜头视 场覆盖的原则。
4.机器视觉镜头的光谱特性要符合光源的要求。在 机器视觉系统中，镜头不只是与相机相互作用的， 镜头还需满足光源要求，才能获取全部的图像信 息。在这里需要考虑光源的波长、光谱范围、以 及光源的种类是红外还是紫外等等。
– F-Mount，卡口，没有螺纹。
– 其他类型
第三节：镜头各个参数间的关系 光圈大通光能力大，光圈小通光能力小； 光圈小则景深大，光圈大则景深小；
第四节：镜头的分类
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。
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。
光圈与F值 光圈是一个用来控制镜头通光量装置，它通常是在 镜头内。表达光圈大小我们是用F值，如f1.4，f2， f2.8 等等。
机器视觉系统详解
深圳市圆融精密电子有限公司
机器视觉系统的相机构成
镜头
光源
相机触发信号
供电及传输模拟图片
被测物
其他动作信号
其他机械部分
图像采集卡
数字图片信号
电 脑 系 统
第一第节一：章光、源简光介源
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。
第四节：光源选择的注意事项
影响因素： 1.相机光谱响应特性； 2.LED的颜色、反光角度、亮度、寿命等； 3.物品形状与LED形状； 4.打光方式； 5.辅助手段（偏光镜、滤光镜、漫反射板等）
选择原则： 满足应用，综合考虑 理论分析，实验验证
第五节：LED光源的应用实例
前面讲到， 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。
第二章、镜头
第一节：镜头简介
光学镜头相当于人眼的晶状体，在机器视觉系 统中非常重要。
第二节：镜头的基本概念
视野 (FOV)
图像采集设备所能够覆盖的范围，它可以是在监视器上可以见到的范 围，也可以使设备所输出的数字图像所能覆盖的最大范围。
– 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“。
第二节：照明方式的分类
在机器视觉系统中一般使用透射光和反射光。
反射光
透射光
光源
相机
光源
相机
产品
产品
光源
第三节：光源的分类及比较
萤光灯 卤素灯+光纤导管 LED光源 其他（激光、紫外光等）
其中LED光源凭借其诸多的优点在现代机器视觉系统中得到越来越多的应用。
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； 3.增强待测目标边缘清晰度； 4.保持足够的整体亮度； 5.物体位置的变化不应该影响成像的质量。
最大/最小工作距离（Work Distance） 从物镜到被检测物体的距离的范围，小于最小工作距离大于最大工作 距离系统均不能正确成像。
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。
工作距离（WD） 视 野 （
成象面
FOV
） 景深（DOV）
后焦面距离
畸变 几何畸变指的是由于镜头方面的原因导致的图像
分辨率
测量系统能够重现的最小的细节的尺寸常常用每 毫米线对来表示，也就是根据这个镜头能够分辨 一毫米内多少对直线。选择镜头的时候必须注意 厂商给出的分辨率的定义方式。
焦距
焦距是像方主面到像方焦点的距离。如16mm， 25mm，35mm等。
成像面
可以在镜头的像面上清晰成像的物方平面。
镜头接口
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。
等效焦距计算方法：
实际焦距×43mm
镜头成像圆的直径
按照功能分
变焦距镜头 镜头的焦距可以调节，镜头的视角、视野可变。
定焦距镜头 镜头的焦距不能调节，镜头视角固定。聚焦位置 和光圈可以调节。
以上误差，甚至消除这些误差。 远心镜头的口径至少要与需要观察的物体
尺寸相等或更大。
第六节：选择镜头的原则
1. 机器视觉镜头可支持的最大的CCD尺寸不能小于所搭配 的相机中CCD传感器芯片的尺寸 。 .如果镜头尺寸比 CCD靶面尺寸小,图片边缘会出现黑场,即只有中间一个 圆圈的视场是有效的.
2.镜头接口要跟相机接口匹配安装，也可通过转换 匹配安装 。
定光圈镜头 光圈不能调节，通常情况下聚焦也不能调节。
按照用途分
微距镜头（或者成为显微镜头） 用于拍摄较小的目标具有很大的放大比
远心镜头 包括物方远心镜头和像方远心镜头以及双边远心 镜头。
第五节：远心镜头
在测量系统中，有一些因素影响测量的精度与重复性。 1. 物体位置变化引起的比例尺变化 2. 畸变 3. 投影误差 4. 物体边缘测量误差大 采用远心镜头可以很大程度的降低
5.机器视觉镜头的畸变率要符合测量标准。直线在 经过透镜成像后会变成弯曲的现象，这就是畸变， 畸变主要有两种，分别为桶形畸变和枕形畸变。 畸变的存在是具有普遍性的，目前也没有能完全 消除的手段，所以能将畸变率控制在一个水平上 就算是合格了。
3.镜头的工作距离要适当。
所谓工作距离，是指当图像在焦距 范围内的时候，物体和镜头前端的距 离。通过焦距、工作距离、CCD尺寸 这些我们还可以得知镜头的视场范围， 选择镜头的原则也同时包括了镜头视 场覆盖的原则。
4.机器视觉镜头的光谱特性要符合光源的要求。在 机器视觉系统中，镜头不只是与相机相互作用的， 镜头还需满足光源要求，才能获取全部的图像信 息。在这里需要考虑光源的波长、光谱范围、以 及光源的种类是红外还是紫外等等。
– F-Mount，卡口，没有螺纹。
– 其他类型
第三节：镜头各个参数间的关系 光圈大通光能力大，光圈小通光能力小； 光圈小则景深大，光圈大则景深小；
第四节：镜头的分类
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。
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。
光圈与F值 光圈是一个用来控制镜头通光量装置，它通常是在 镜头内。表达光圈大小我们是用F值，如f1.4，f2， f2.8 等等。
机器视觉系统详解
深圳市圆融精密电子有限公司
机器视觉系统的相机构成
镜头
光源
相机触发信号
供电及传输模拟图片
被测物
其他动作信号
其他机械部分
图像采集卡
数字图片信号
电 脑 系 统
第一第节一：章光、源简光介源
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。
第四节：光源选择的注意事项
影响因素： 1.相机光谱响应特性； 2.LED的颜色、反光角度、亮度、寿命等； 3.物品形状与LED形状； 4.打光方式； 5.辅助手段（偏光镜、滤光镜、漫反射板等）
选择原则： 满足应用，综合考虑 理论分析，实验验证
第五节：LED光源的应用实例
前面讲到， 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。
第二章、镜头
第一节：镜头简介
光学镜头相当于人眼的晶状体，在机器视觉系 统中非常重要。
第二节：镜头的基本概念
视野 (FOV)
图像采集设备所能够覆盖的范围，它可以是在监视器上可以见到的范 围，也可以使设备所输出的数字图像所能覆盖的最大范围。
– 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“。