机器视觉产品和解决方案PPT幻灯片
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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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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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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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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
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角点检测
工业机器视觉系统课件
应用领域拓展
随着机器视觉技术的不断成熟，其应用领域也将不断拓展 ，如医疗、农业、环保等领域都可能成为机器视觉技术的 应用方向。
人机协作
未来机器视觉系统将更加注重人机协作，通过智能化技术 提高人机交互的效率和安全性，实现更加和谐的人机关系 。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
用。
技术成熟与标准化
随着技术的不断成熟和标准化， 机器视觉系统的成本将进一步降 低，同时提高系统的可靠性和兼
容性。
普及教育
加大对机器视觉技术的普及教育 力度，提高企业和技术人员对机 器视觉的认识和应用能力，进一 步推动机器视觉系统的普及和应
用。
05
工业机器视觉系统的挑 战与解决方案
技术挑战与解决方案
技术挑战
机器视觉系统中的图像处理算法需要高 精度和高效率，以满足工业生产线的快
速检测需求。
技术挑战
不同工业场景下，需要处理各种复杂 和多变的图像，如表面缺陷、尺寸测
量等。
解决方案
采用先进的图像处理算法和计算机视 觉技术，如深度学习、人工智能等， 提高检测精度和速度。
解决方案
针对不同应用场景，定制化开发机器 视觉系统，优化算法和参数，提高系 统的适应性和鲁棒性。
06
结论
工业机器视觉系统的价值与意义
保障产品质量
机器视觉系统可以对产品进行细致的检测 ，及时发现并处理不合格品，从而保证产
品质量。
A 提升生产效率
机器视觉系统能够快速、准确地检 测产品，减少人工检测的误差和时
间，从而提高生产效率。
B
C
D
促进工业自动化发展
机器视觉系统的应用是工业自动化发展的 重要方向之一，能够推动工业自动化技术 的进步。
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
机器视觉基础PPT幻灯片课件
PPT VISION, Inc. | 6301 Old Shakopee Road Suite A | Bloomington, MN 55438 | 952-996-
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9500 |
光学器件
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• 检测方法 灰度分析（阀值） & 梯度分析 图像增强 在视场（FOV）内定位产品零件 检测分析 – 测量，特征点查找检测，读取等
• 设备通讯 Pass/Fail 结果状态输出 检测数据分析控制输出
3
机器视觉系统概述
• 基础术语 • 相机
图像传感器 灰度 & 彩色 • 光学器件(镜头) 标准镜头 vs. 远心镜头 • 光源 基础知识 技巧
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9500 |
光源
高频荧光灯
卤 素 灯
LED灯ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
19
光源
20
光源
荧光灯，传统型荧光灯即低压汞灯，是利用低气压的汞蒸气在通电后释放紫外 线，从而使荧光粉发出可见光的原理发光，因此它属于低气压弧光放电光源。
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9500 |
镜头
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光学器件
标准镜头
远心镜头
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机器视觉系统详解ppt课件
• 避免光线变化 如果照明系统发生明暗变化，会造成图象明暗变化。这将直接影响系统运行的稳定性
• 避免外界影响 注意系统周围环境的影响，如生产线上的照明系统、室外阳光等等可移动的人或物会遮挡系统 照明
高等课堂
50
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
高等课堂
52
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
LED灯源 中 中 高 有 高 低 有 高
34
六、软硬件知识--镜头篇
镜头的介绍 1、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；
2、镜头与相机匹配
-镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口、F口等； -镜头成象面是否>=相机CCD尺寸； 若相机CCD为1/2英寸，而镜头为1/3英寸，则该镜头与相机不匹配。
高等课堂
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六、软硬件知识--镜头篇
3、工作距离
-镜头焦距是否适合系统工作空间
4、系统精度
-获取最佳视野 -镜头畸变对系统精度的影响 -镜头分辨率对系统精度的影响
• 避免外界影响 注意系统周围环境的影响，如生产线上的照明系统、室外阳光等等可移动的人或物会遮挡系统 照明
高等课堂
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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
高等课堂
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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
LED灯源 中 中 高 有 高 低 有 高
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六、软硬件知识--镜头篇
镜头的介绍 1、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；
2、镜头与相机匹配
-镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口、F口等； -镜头成象面是否>=相机CCD尺寸； 若相机CCD为1/2英寸，而镜头为1/3英寸，则该镜头与相机不匹配。
高等课堂
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六、软硬件知识--镜头篇
3、工作距离
-镜头焦距是否适合系统工作空间
4、系统精度
-获取最佳视野 -镜头畸变对系统精度的影响 -镜头分辨率对系统精度的影响
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
机器视觉产品及解决方案,ppt
机器视觉产品及解决方案,ppt篇一：机器视觉产品研发方案机器视觉产品研发方案刘风光（开发部）2007．8．21目录第一章概论 (3)1.1 机器视觉技术的发展 (3)1.2 机器视觉原理及系统组成 (4)1.3 机器视觉系统的行业应用 (4)1.3 机器视觉系统的应用现状 (5)1.4 本文案章节安排 (5)第二章轴承生产线机器视觉检测技术方案 (6)2.1 轴承视觉检测系统概述 (6)2.2 轴承图像灰度转换及增强处理 (7)2.3 未插入连接器轴承的缺陷检测 (8)2.4 插入连接器轴承的缺陷检测 (13)2.5 轴承润滑油注入量的检测 (15)2.6 轴承视觉检测系统总结 (16)第三章智能交通车牌识别技术方案 (17)3.1 车辆牌照识别系统的发展及现状 (18)3.2 车牌识别系统工作原理与流程 (18)3.3 车牌定位算法的分析与设计 (19)3.4车牌字符分割算法设计 (25)3.5车牌字符识别算法设计 (27)3.6车牌识别系统方案总结 (32)第四章总结与展望 (33)参考文献 (35)第一章概述1.1机器视觉技术的发展机器视觉是指利用摄像机和计算机代替人类视觉对目标进行识别、跟踪和测量等。
它是一个相当新且发展十分迅速的研究领域，并已成为计算机科学的重要研究领域之一。
机器视觉是在20世纪50年代从统计模式识别开始的，当时的工作主要集中在二维图像分析和识别上。
20世纪60年代，Roberts(1965)通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述。
到了70年代，已经出现了一些视觉应用系统。
70年代中期，麻省理工学院(MIT)人工智能(AI)实验室正式开设“机器视觉”( Machine Vision)课程，由国际著名学者B．K．P．Horn教授讲授．同时，MIT AI 实验室吸引了国际上许多知名学者参与机器视觉的理论、算法、系统设计的研究，David Marr教授就是其中的一位．他于1973年应邀在MIT AI 实验室领导一个以博士生为主体的研究小组，1977年提出了不同于＂积木世界＂分析方法的计算视觉理论(computational vision)，该理论在80年代成为机器视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架．1977年提出不同于“积木世界”分析方法的计算视觉理论(computational vision)。
机器视觉概念-PPT课件
机器视觉未来发展的趋势
机器视觉自起步发展到现在，已有15年的 发展历史。应该说机器视觉作为一种应用 系统，其功能特点是随着工业自动化的发 展而逐渐完善和发展的。
机器视觉未来发展的趋势
在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层 面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定 性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的 提升；也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、 分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的 方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动 化更进一步的融合。 需求决定产品，只有满足需求的产品才有生存的 空间，这是不变的规律。机器视觉也是如此。
机器视觉的基本知识
二.机器视觉的基本构成
机器视觉的基本知识
三.机器视觉的特点 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。
机器视觉未来发展的趋势
2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动 力。
机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量， 应该逐渐按照国际化的统一标准判定，随着中国 自动化的逐渐开放，将带领与其相关的产品技术 也逐渐开放。因此，依靠封闭的技术难以促进整 个行业的发展，只有形成统一而开放的标准才能 让更多的厂商在相同的平台上开发产品，这也是 促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力。
实用案例分析
5、检测牙膏管口边缘毛刺：
A、对物件进行旋转位置识别 B、检测管口是否有毛刺或其他障碍物 C、通过异步触发器对图像进行整体评估
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
机器视觉入门介绍ppt课件
灵活性高，可扩充性强，支持远距离传输，支持多点传输，技术成熟，鲁棒性强，成本低。
• USB3.0
灵活性高。传输距离短，可靠性低，技术不成熟。
27
图像分析——核心算法
物体测量
二维码读取
瑕疵检测
空间标定
图像数学和逻辑运算
图像分割
28
图像分析——核心算法
模板和形状匹配 光学字符的识别与确认
色彩检测
41
应用案例——产品可追溯
• 使用机器视觉技术进行条码读取和标签验证，具体包括读码（包括读取一维码，二维 码），OCR（光学字符识别），检测有/无，定位，测量，标签验证，OCV（光学字符 验证）等等，
• 保证产品质量和全程可视化操作。管理者和生产人员可轻松地管理日常工作，对各类 时间能快速响应和决断，确保生产顺利进行，实现产品的全程可追溯性。
硬件——相机，控制器，光源及支架； 软件——控制系统，图形用户界面(GUI)和图像分析算法。
厂家
擅长
前身
康耐视
识别/检测/测量
一/二维码识别
迈思肯
识别/检测/测量
一/二维码识别
邦纳
识别/检测/测量
传感器
Leuze
识别/检测/测量
传感器
基恩士
识别/检测/测量
传感器
ABB
机械手引导
变频器
管脚定义不统一，电缆成本高。
• Camera Link
高速，高可靠性。不便于多相机连接和集中控制，电缆价格高。
• IEE1394
灵活性高，成本低。传输距离短，可靠性低。
• USB2.0
灵活性高，成本低。传输距离短，可靠性低，技术不成熟。
• GigEVision
• USB3.0
灵活性高。传输距离短，可靠性低，技术不成熟。
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图像分析——核心算法
物体测量
二维码读取
瑕疵检测
空间标定
图像数学和逻辑运算
图像分割
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图像分析——核心算法
模板和形状匹配 光学字符的识别与确认
色彩检测
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应用案例——产品可追溯
• 使用机器视觉技术进行条码读取和标签验证，具体包括读码（包括读取一维码，二维 码），OCR（光学字符识别），检测有/无，定位，测量，标签验证，OCV（光学字符 验证）等等，
• 保证产品质量和全程可视化操作。管理者和生产人员可轻松地管理日常工作，对各类 时间能快速响应和决断，确保生产顺利进行，实现产品的全程可追溯性。
硬件——相机，控制器，光源及支架； 软件——控制系统，图形用户界面(GUI)和图像分析算法。
厂家
擅长
前身
康耐视
识别/检测/测量
一/二维码识别
迈思肯
识别/检测/测量
一/二维码识别
邦纳
识别/检测/测量
传感器
Leuze
识别/检测/测量
传感器
基恩士
识别/检测/测量
传感器
ABB
机械手引导
变频器
管脚定义不统一，电缆成本高。
• Camera Link
高速，高可靠性。不便于多相机连接和集中控制，电缆价格高。
• IEE1394
灵活性高，成本低。传输距离短，可靠性低。
• USB2.0
灵活性高，成本低。传输距离短，可靠性低，技术不成熟。
• GigEVision
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
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
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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。
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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.
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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 。
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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
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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；
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第四节：镜头的分类
按照等效焦距分为
《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
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应用领域
科学研究 材料分析、生物分析、化学分析、生命科学等
军事 航天、航空、兵器(敌我目标识别、跟踪)及测绘
民用 智能交通、安全防范、文字识别、身份验证等
工业 质量检测、产品分类、产品包装、机器人定位
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应用工程师
机 器 视 觉 (M ac hin e Vis ion ) 软 运 动 控 制 逻 辑 (S oft M oti on )
软件核心
设备自动化 核心技术
整合
视觉检测(开发工具包)
高端 SoftMotion, 软运动控制逻辑 EtherCAT总线 及驱 核心开发小组
动产品小组
视觉检测软件 、 高端智能相机 数字接口相机、镜头 (产品小组)
机器视觉的不足
还不够智能化，不能完全代替人
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发展历程
20世纪50年代：提出机器视觉概念 20世纪70年代：真正开始发展
20世纪80、90年代：进入发展正轨 20世纪90年代后：高速发展，趋于成熟
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EagleEye智能相机系列
研华机器视觉产品
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Advantech EagleEye智能相机
小巧紧凑的外型
配有螺纹，可安装镜 头保护外壳
外型微小，适合 空间限制的应用
44 mm
标准C 型镜头接口，安装各种镜 头实现不同项目应用
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相近概念
计算机视觉
视觉检测 自动光学检测（AOI）
无损检测
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机器视觉的优点
精确 稳定 快速 省钱
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机器视觉就在我们的身边
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测量（例：长度测量）
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测量（例：角度测量）
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检测（例：有无检测）
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引领智能制造 —— 研华机器视觉产品与解决方案
研华工业自动化事业群 设备自动化产品经理 全思博
智能设备自动化的时代已来临 !
电子产业制造设备商
传统产业设备商
自动化生产线/机器手臂
大中华区 设备自动化 行业开发经理 /产品销售经理 /销售业务团队
研发工程师
行业专注小组 (Domain-Focus Team)
定位（例：机器人）
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机器视觉系统构成
一般包括：相机、镜头、光源、图像采集卡、计算机 (或嵌入 式图像处理系统)、图像处理软件、输入与输出控制、执行控
制与机构等
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国内机器视觉发展历程
20世纪90年代：开始起步 21世纪初：发展期 近几年：加速发展
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趋势
技术：数字化、实时化、智能化 产品：智能相机将会占据市场重要地位 应用：应用更加广泛 行业：发展更加迅速
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识别（例：OCR）
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识别（例：颜色识别）
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机器视觉在工业上的典型应用
定位
识别
Advantech Machine Vision Solution
EagleEye & Inspector Series
测量
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检测
检测（例：残次品检测）
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运动控制器
人机介面及 工业平板计算机
智能自动化系统组件 (iAutomation Devices)
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什么是机器视觉？
用机器模拟人的视觉功能
看 思考 理解 判断 （控制）
美国制造工程师协会 (SME) : “机器视觉是使用光学器件进行非接触感知，自动
获取和解释一个真实场景的图像，以获取信息和(/或) 控制机器或过程。”
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机器视觉是一门交叉学科\综合技术
光学成像技术 照明技术 传感器技术 计算机技术
光、机、电、算 数字图像处理技术 人工智能技术 机械工程技术 控制技术 ……