机器视觉基础知识PPT课件.
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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。
机器视觉基础ppt课件
1394a 400Mbps
1394b 800Mbps
4.5m
4.5m
1.易用，价格低，多相 机 2.传输距离远，实际线 缆可达到17.5m，光纤传 输可达100m 3.有标准DCAM协议 4.CPU占用最低
1.长距离传输线缆价格 稍贵
GigE 1000Mbps
Ethernet 100Mbps
100m
频闪灯； 运行成本低、寿命长的LED，会在综合成本和性能方面体现出更大
的优势； 可根据客户的需要，进行特殊设计。
22
光源
两种常见正向打光方式
暗视野
亮视野
23
光源
两种常见正向打光方式
亮视野
暗视野
24
光源
低角度
25
光源
前向光
26
照明光源
27
光源
背光
28
光源
照射物
白色光 (混合色)
蓝色
28
38
48
58
68
PPT VISION, Inc. | 6301 Old Shakopee RoaPdixeSluite A | Bloomington, MN 55438 | 952-996-
42
9500 |
图像增强
• 较少多余的干扰 • 提高被测的特征点或者边缘 • 可能占用宝贵的检测时间 • 方法…
6
9500 |
灰度
• 灰度像素深度 转换光亮度级别成可测量信号级别 0 – 255 (0 – 黑, 255 – 白) 部分软件使用百分比表示方法(0-100%)
纯白 = 2550 23 82
0 1 6 8 8 9 4 7 15 89 94
《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。
机器视觉培训系列教程之基础入门培训(PPT 58页)
机器视觉培训系列教程 基础入门培训
第三讲
机器视觉系统综合基础知识
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 一
灯源简述 灯源分类 获得完美图象的6大要素 如何选择镜头
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
一、灯源简述：
机器视觉系统工作的基本程序： 取像 =》 分析 =》 结果输出
灯源：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 灯源的目的
速度
• 记录试验中系统运行速度
系统硬件 配置
系统硬件配置
• 记录系统硬件配置。灯源、镜头、 工作距离、光圈、相机、快门速 度、电脑配置等
讨论与答疑
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 三
如何选用板卡 PC式系统概述 智能相机概述 视觉系统选型 视觉系统未来发展趋势
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
小结#2：如何获得完美图象 选择适合的灯源、镜头、相机 学会如何使用、控制灯源、镜头、相机
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头#1：技术因素
镜头与相机匹配 镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口 镜头成象面是否>=相机CCD尺寸。若相机CCD为1/2“， 而镜头为1/3”，则该镜头与相机不匹配
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题：
根据现场的检测样品，及教师提出的要求，完全系统硬件选型 灯源选型 镜头选型 相机选型 系统参数：视野、工作距离等
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题提示：
选型步骤： 确定项目检测方向：测量、检测、定位。 确定项目检测要求：精度、速度、工作空间。 根据项目检测方向完成灯源选型 根据项目精度要求确定最佳视野 根据项目精度要求及工作空间要求完成镜头选型 确定某款镜头、工作距离、 根据项目精度要求及速度要求完成相机选型 考虑系统硬件成本
第三讲
机器视觉系统综合基础知识
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 一
灯源简述 灯源分类 获得完美图象的6大要素 如何选择镜头
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
一、灯源简述：
机器视觉系统工作的基本程序： 取像 =》 分析 =》 结果输出
灯源：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 灯源的目的
速度
• 记录试验中系统运行速度
系统硬件 配置
系统硬件配置
• 记录系统硬件配置。灯源、镜头、 工作距离、光圈、相机、快门速 度、电脑配置等
讨论与答疑
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 三
如何选用板卡 PC式系统概述 智能相机概述 视觉系统选型 视觉系统未来发展趋势
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
小结#2：如何获得完美图象 选择适合的灯源、镜头、相机 学会如何使用、控制灯源、镜头、相机
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头#1：技术因素
镜头与相机匹配 镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口 镜头成象面是否>=相机CCD尺寸。若相机CCD为1/2“， 而镜头为1/3”，则该镜头与相机不匹配
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题：
根据现场的检测样品，及教师提出的要求，完全系统硬件选型 灯源选型 镜头选型 相机选型 系统参数：视野、工作距离等
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题提示：
选型步骤： 确定项目检测方向：测量、检测、定位。 确定项目检测要求：精度、速度、工作空间。 根据项目检测方向完成灯源选型 根据项目精度要求确定最佳视野 根据项目精度要求及工作空间要求完成镜头选型 确定某款镜头、工作距离、 根据项目精度要求及速度要求完成相机选型 考虑系统硬件成本
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。
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。
机器视觉基础课件
机器视觉的应用领域
工业自动化
医疗诊断
机器视觉在工业自动化领域应用广泛， 如生产线上的零件检测、装配、定位 等，能够提高生产效率和产品质量。
机器视觉在医疗诊断领域的应用包括 医学影像分析、病灶识别等，能够帮 助医生提高诊断的准确性和效率。
智能安防
机器视觉在智能安防领域的应用包括 人脸识别、车牌识别、行为分析等， 能够提高安全监控的准确性和实时性。
系统性能评估
准确性评估
实时性评估
通过对比实际结果与机器视觉系统输出的 结果，评估系统的准确性。
测试系统对实时图像的处理速度，确保满 足实际应用的需求。
鲁棒性评估
可维护性评估
在不同环境条件下测试系统的稳定性，评 估其鲁棒性。
评估系统的可维护性和可扩展性，以便在 未来进行升级或改进。
感谢您的观看
THANKS
机器视觉基础课件
• 图像处理 • 特征提取 • 目标识别
01
机器视觉概述
定义与特点
定义
机器视觉是通过计算机模拟人类的视 觉功能，利用图像处理和模式识别等 技术，实现对图像的自动识别、跟踪 和测量的技术。
特点
机器视觉具有高效、准确、可靠、非 接触性等优点，能够适应各种复杂的 环境和任务，广泛应用于工业自动化、 智能安防、医疗诊断等领域。
系统优化
参数调整 根据实际应用情况，调整相机、镜头的 参数，如曝光时间、增益等，以获取更
好的图像效果。 计算资源优化
合理分配计算资源，如CPU、GPU等， 以提高机器视觉系统的处理效率。
算法优化 针对特定的应用场景，对图像处算 法进行优化，以提高处理速度和准确 性。
网络通信优化 优化网络通信协议和传输方式，确保 图像数据能够实时、稳定地传输。
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。
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
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
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从紫外到红外的较宽光谱范围， 另外有X光等特殊摄像机
感光范 400nm-750nm范围的可见 围 光
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 装臵 人有损害
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
精确测量
缩短产品 进入市场时间 及时过程监控
镜头分辨率
分辨率单位：lp/mm 影响因素： 镜头结构、材质、加工精度 镜头的相对孔径越大，分辨率越高 光波长度，波长越短分辨率越高 视场中心较边缘分辨率高 同档次的固定焦距镜头较变焦镜头分辨率高 短焦镜头一般边缘分辨率较中心低，长焦镜头一般中 心较边缘分辨率低。 理想光学系统的最小分辨距离 b = (0.61λ)/nsinωmax 其中，λ为光的波长 n为像空间介质折射率 ωmax为像方孔径角 当镜头对无限远成像，且像方为空气时（近似计算公式） b = 1.22 λF 其中，F为光圈数
机器视觉 vs 人类视觉
人类视觉 机器视觉
适应性
智能
适应性强，可在复杂及变 化的环境中识别目标
具有高级智能，可运用逻 辑分析及推理能力识别 变化的目标，并能总结 规律
适应性差，容易受复杂背景及环 境变化的影响
虽然可利用人工智能及神经网络 技术，但智能很差，不能很 好地识别变化的目标
彩色识别 对色彩的分辨能力强，但 能力 容易受人的心理影响， 不能量化
背光照明示例
TCL
TCL
TCI
照明技术：颜色与补色
白色光 (混合色) 照射物
蓝色
其它颜色 被吸收
颜色与补色示例
白光 红光
蓝光
绿光
照明技术：偏光技术应用
偏光镜片 偏光板
光源A
光源B
偏光技术应用实例
防外乱光濾波片的効果 照明技术：防外乱光技术应用
金属工件輪廓模糊
防外乱光濾波片的効果
金属工件輪廓清晰
集成化生产
机器视觉应用领域
• • • • • • • 高速检测 精确机器人导航 定位及配准 装配检测 表面检测 纹理分析 遥感 • • • • • • 医学图像分析 一维码读取 OCR&OCV 匹配 印刷检测 Blob分析
• PCB检测
• 测量
机器视觉应用领域
• 半导体
• • • • • • • • • •
FG I/O
图像数据 被测物体 CCD/CMOS图像传感器
图像 内存中
结果 孔 半径
1 2 3 3.147 mm 3.052 mm 2.785 mm
数字图像
应用
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 I/O
模拟图像数据 被测物体 CCD/CMOS图像传感器
图像 内存中
FG I/O
图像 内存中
结果 孔 半径
1 2 3 3.147 mm 3.052 mm 2.785 mm
被测物体
模拟视频流
数字图像
应用
CCD/CMOS图像传感器
机器视觉系统构成——数字摄像机
数字摄像机 （USB/1394a/1394b/GigE/CameraLink）
光源 镜头
机器视觉软件
机器视觉系统——照明光源分类
高频荧光灯 卤 素 灯
LED灯
机器视觉系统——照明光源对比
LED光源特点
• • • • • • 可制成各种形状、尺寸及各种照射角度； 可根据需要制成各种颜色，并可以随时调节亮度； 通过散热装臵，散热效果更好，光亮度更稳定； 使用寿命长（约3万小时，间断使用寿命更长）； 反应快捷，可在10us或更短的时间内达到最大亮度； 电源带有外触发，可以通过计算机控制，起动速度快，可 以用作频闪灯； • 运行成本低、寿命长的LED，会在综合成本和性能方面体 现出更大的优势； • 可根据客户的需要，进行特殊设计。
灰度分辨 差，一般只能分辨64个灰 力 度级
受硬件条件的制约，目前一般的 图像采集系统对色彩的分辨 能力较差，但具有可量化的 优点
强，目前一般使用256灰度级， 采集系统可具有10bit、12bit、 16bit等灰度级
机器视觉 vs 人类不能观看微小 目前有4K×4K的面阵摄像机和 辨力 的目标 12K的线阵摄像机，通过备臵 各种光学镜头，可以观测小 到微米大到天体的目标 速度 0.1秒的视觉暂留使人眼无法 快门时间可达到10微妙左右，高 看清较快速运动的目标 速像机帧率可达到1000以上， 处理器的速度越来越快
结果 孔 半径
1 2 3 3.147 mm 3.052 mm 2.785 mm
数字图像
应用
机器视觉市场
• 机器视觉系统中部件包括： –光源、工业摄像机、图像采集卡、镜头、图像 处理设备等。 • 机器视觉市场包括: –部件生产商 –代理商 –系统集成商
机器视觉系统组件——照明光源
照明光源
中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技 术分公司
机器视觉系统概述
主讲人：陈欣
提纲
• • • • 机器视觉系统概述 照明光源 镜头 工业摄像机
机器视觉系统
机器视觉是一门技术，该技术被广泛应用在生产制 造等行业。可用来保证产品质量、控制生产流程、 感知环境等。
机器视觉系统是基于机器视觉技术为机器或自动化 生产线建立的一套视觉系统。
汽车制造 制陶业 化学业 电子部件及设备 食品业 玻璃业 生命科学 医学 钢铁 矿业
• • • • • • • • • • • • •
光学行业 纸制品 药物 照相学和遥感 印刷 铁路运输 监控 航空宇航 造船 无线通信 交通 木材 等等
机器视觉系统构成——模拟相机
光源 镜头 摄像机 图像采集卡
机器视觉软件
光源选型对成像影响实例
照明技术：亮视野与暗视野
杂散光
杂散光
直射光 暗视野 亮视野
直射光
照明技术：低角度照明
常应用于检测平滑表面上变化的部分 如：划痕、刀痕、边缘
低角度照明应用实例
照明技术：前向光直射照明
前向光直射照明示例
照明技术：前向光漫射照明
前向光漫射照明示例
前向光漫射照明示例
照明技术：背光照明
机器视觉系统组件——镜头
镜头
成像尺寸
焦距与视场角
焦距与视场角
例如： 使用HV1303UM 拍摄视野为440mm*330mm 拍摄距离为2500mm
常用公式
放大率 物距
像距
焦距 物高 像高
m h' / h L ' / L L f (1 1 / m) L' f (1 m) f L /(1 1 / m) h h' / m h' ( L f ) / f h' mh h( L' f ) / f
感光范 400nm-750nm范围的可见 围 光
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 装臵 人有损害
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
精确测量
缩短产品 进入市场时间 及时过程监控
镜头分辨率
分辨率单位：lp/mm 影响因素： 镜头结构、材质、加工精度 镜头的相对孔径越大，分辨率越高 光波长度，波长越短分辨率越高 视场中心较边缘分辨率高 同档次的固定焦距镜头较变焦镜头分辨率高 短焦镜头一般边缘分辨率较中心低，长焦镜头一般中 心较边缘分辨率低。 理想光学系统的最小分辨距离 b = (0.61λ)/nsinωmax 其中，λ为光的波长 n为像空间介质折射率 ωmax为像方孔径角 当镜头对无限远成像，且像方为空气时（近似计算公式） b = 1.22 λF 其中，F为光圈数
机器视觉 vs 人类视觉
人类视觉 机器视觉
适应性
智能
适应性强，可在复杂及变 化的环境中识别目标
具有高级智能，可运用逻 辑分析及推理能力识别 变化的目标，并能总结 规律
适应性差，容易受复杂背景及环 境变化的影响
虽然可利用人工智能及神经网络 技术，但智能很差，不能很 好地识别变化的目标
彩色识别 对色彩的分辨能力强，但 能力 容易受人的心理影响， 不能量化
背光照明示例
TCL
TCL
TCI
照明技术：颜色与补色
白色光 (混合色) 照射物
蓝色
其它颜色 被吸收
颜色与补色示例
白光 红光
蓝光
绿光
照明技术：偏光技术应用
偏光镜片 偏光板
光源A
光源B
偏光技术应用实例
防外乱光濾波片的効果 照明技术：防外乱光技术应用
金属工件輪廓模糊
防外乱光濾波片的効果
金属工件輪廓清晰
集成化生产
机器视觉应用领域
• • • • • • • 高速检测 精确机器人导航 定位及配准 装配检测 表面检测 纹理分析 遥感 • • • • • • 医学图像分析 一维码读取 OCR&OCV 匹配 印刷检测 Blob分析
• PCB检测
• 测量
机器视觉应用领域
• 半导体
• • • • • • • • • •
FG I/O
图像数据 被测物体 CCD/CMOS图像传感器
图像 内存中
结果 孔 半径
1 2 3 3.147 mm 3.052 mm 2.785 mm
数字图像
应用
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 I/O
模拟图像数据 被测物体 CCD/CMOS图像传感器
图像 内存中
FG I/O
图像 内存中
结果 孔 半径
1 2 3 3.147 mm 3.052 mm 2.785 mm
被测物体
模拟视频流
数字图像
应用
CCD/CMOS图像传感器
机器视觉系统构成——数字摄像机
数字摄像机 （USB/1394a/1394b/GigE/CameraLink）
光源 镜头
机器视觉软件
机器视觉系统——照明光源分类
高频荧光灯 卤 素 灯
LED灯
机器视觉系统——照明光源对比
LED光源特点
• • • • • • 可制成各种形状、尺寸及各种照射角度； 可根据需要制成各种颜色，并可以随时调节亮度； 通过散热装臵，散热效果更好，光亮度更稳定； 使用寿命长（约3万小时，间断使用寿命更长）； 反应快捷，可在10us或更短的时间内达到最大亮度； 电源带有外触发，可以通过计算机控制，起动速度快，可 以用作频闪灯； • 运行成本低、寿命长的LED，会在综合成本和性能方面体 现出更大的优势； • 可根据客户的需要，进行特殊设计。
灰度分辨 差，一般只能分辨64个灰 力 度级
受硬件条件的制约，目前一般的 图像采集系统对色彩的分辨 能力较差，但具有可量化的 优点
强，目前一般使用256灰度级， 采集系统可具有10bit、12bit、 16bit等灰度级
机器视觉 vs 人类不能观看微小 目前有4K×4K的面阵摄像机和 辨力 的目标 12K的线阵摄像机，通过备臵 各种光学镜头，可以观测小 到微米大到天体的目标 速度 0.1秒的视觉暂留使人眼无法 快门时间可达到10微妙左右，高 看清较快速运动的目标 速像机帧率可达到1000以上， 处理器的速度越来越快
结果 孔 半径
1 2 3 3.147 mm 3.052 mm 2.785 mm
数字图像
应用
机器视觉市场
• 机器视觉系统中部件包括： –光源、工业摄像机、图像采集卡、镜头、图像 处理设备等。 • 机器视觉市场包括: –部件生产商 –代理商 –系统集成商
机器视觉系统组件——照明光源
照明光源
中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技 术分公司
机器视觉系统概述
主讲人：陈欣
提纲
• • • • 机器视觉系统概述 照明光源 镜头 工业摄像机
机器视觉系统
机器视觉是一门技术，该技术被广泛应用在生产制 造等行业。可用来保证产品质量、控制生产流程、 感知环境等。
机器视觉系统是基于机器视觉技术为机器或自动化 生产线建立的一套视觉系统。
汽车制造 制陶业 化学业 电子部件及设备 食品业 玻璃业 生命科学 医学 钢铁 矿业
• • • • • • • • • • • • •
光学行业 纸制品 药物 照相学和遥感 印刷 铁路运输 监控 航空宇航 造船 无线通信 交通 木材 等等
机器视觉系统构成——模拟相机
光源 镜头 摄像机 图像采集卡
机器视觉软件
光源选型对成像影响实例
照明技术：亮视野与暗视野
杂散光
杂散光
直射光 暗视野 亮视野
直射光
照明技术：低角度照明
常应用于检测平滑表面上变化的部分 如：划痕、刀痕、边缘
低角度照明应用实例
照明技术：前向光直射照明
前向光直射照明示例
照明技术：前向光漫射照明
前向光漫射照明示例
前向光漫射照明示例
照明技术：背光照明
机器视觉系统组件——镜头
镜头
成像尺寸
焦距与视场角
焦距与视场角
例如： 使用HV1303UM 拍摄视野为440mm*330mm 拍摄距离为2500mm
常用公式
放大率 物距
像距
焦距 物高 像高
m h' / h L ' / L L f (1 1 / m) L' f (1 m) f L /(1 1 / m) h h' / m h' ( L f ) / f h' mh h( L' f ) / f