机器视觉入门介绍
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）
机器视觉入门知识总结
机器视觉入门知识总结一、机器视觉系统工业相机类型：按照输出信号类型的不同分为模拟相机和数字相机两种。
而数字相机按照接口标准不同，可以分为1394相机、USB相机、CameraLink相机以及Gige相机四种。
其中CameraLink接口相机能够解决大数据量传送问题；Gige接口相机能够解决长距离、快速传输问题；而1394相机和USB接口相机具有简单易用、性价比高等特点；镜头接口类型：C接口、CS接口、U接口等；光源类型：环形光源、背光源、同轴光源、条形光源、点光源、球积分光源等；二、如何选择相机？1、根据应用的不同分别选用CCD或CMOS相机CCD工业相机主要应用在运动物体的图像提取，当然随着CMOS技术的发展，很多贴片机也在选用CMOS工业相机。
用在视觉自动检查的方案或行业中一般用CCD工业相机比较多。
CMOS工业相机由成本低，功耗低也应用越来越广泛。
2、分辨率的选择根据系统需求来选择分辨率大小。
首先考虑待观察或待测量物体的精度，根据精度选择分辨率。
相机像素精度=单方向视野范围大小/相机单方向分辨率。
则相机单方向分辨率=单方向视野范围大小/理论精度。
若单视野为5mm长，理论精度为0.02mm，则单方向分辨率=5/0.02=250。
然而为增加系统稳定性，不会只用一个像素单位对应一个测量/观察精度值，一般可以选择倍数4或更高。
这样该相机需求单方向分辨率为1000，选用130万像素已经足够。
其次看工业相机的输出，若是体式观察或机器软件分析识别，分辨率高是有帮助的；若是VGA输出或USB输出，在显示器上观察，则还依赖于显示器的分辨率，工业相机的分辨率再高，显示器分辨率不够，也是没有意义的；利用存储卡或拍照功能，工业相机的分辨率高也是有帮助的。
应用案例：假设检测一个物体的表面划痕，要求拍摄的物体大小为10*8mm,要求的检测精度是0.01mm。
首先假设我们要拍摄的视野范围在12*10mm,那么相机的最低分辨率应该选择在：(12/0.01)*(10/0.01)=1200*1000,约为120万像素的相机，也就是说一个像素对应一个检测的缺陷的话，那么最低分辨率必须不少于120万像素，但市面上常见的是130万像素的相机，因此一般而言是选用130万像素的相机。
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。
机器视觉入门
机器视觉入门目录•1. 什么是机器视觉o 1.1. 机器视觉是人工智能重要的前沿技术o 1.2. 机器视觉能做什么o 1.3. 机器视觉的优势（为什么用机器视觉，不仅仅是替代人工哦）•2. 发展历程o 2.1. 源于国外o 2.2. 国内市场爆发式增长o 2.3. 核心部件国产化进行时《打开“视”界之门,挖掘机器视觉蓝海》1. 什么是机器视觉机器视觉通过模拟人类视觉系统，赋予机器“看”和“认知”的能力，是机器认识世界的基础。
机器视觉利用成像系统代替视觉器官作为输入手段，利用视觉控制系统代替大脑皮层和大脑的剩余部分完成对视觉图像的处理和解释，让机器自动完成对外部世界的视觉信息的探测，做出相应判断并采取行动，实现更复杂的指挥决策和自主行动。
作为人工智能最前沿的领域之一，视觉类技术是人工智能企业的布局重点，具有最大的技术分布。
1.1. 机器视觉是人工智能重要的前沿技术人工智能基础构架，如下图：国内外人工智能企业应用技术分布：1.2. 机器视觉能做什么•识别（填空题，描述看到的是什么）识别功能指甄别目标物体的物理特征，包括：o外形o颜色o字符识别（OCR、OVR）o条码其准确度和识别速度是衡量的重要指标•检测（判断题）o判断有无o外观验伤▪外观是否存在缺陷▪产品装配是否完整•定位获取目标物体的坐标和角度信息，自动判断物体位置•测量把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确地计算出目标物体的几何尺寸，主要应用于高精度及复杂形态测量。
o2D测量o3D测量1.3. 机器视觉的优势（为什么用机器视觉，不仅仅是替代人工哦）相对于人类视觉而言，机器视觉在量化程度、灰度分辨力、空间分辨力和观测速度等方面存在显著优势。
其利用相机、镜头、光源和光源控制系统采集目标物体数据，借助视觉控制系统、智能视觉软件和数据算法库进行图形分析和处理，软硬系统相辅相成，为下游自动化、智能化制造行业赋予视觉能力。
随着深度学习、3D 视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的发展，机器视觉性能优势进一步提升，应用领域也向多个维度延伸。
机器视觉基础知识
机器视觉基础知识
机器视觉基础知识是指基于人类视觉系统原理和计算机科学技术，通过视觉传感器获取并解析图像信息，实现对图像的理解、分析和处理的一门技术。
机器视觉技术在工业、医疗、安防等领域得到广泛应用，其基础知识包括以下几个方面：
1. 图像采集：机器视觉系统通过摄像机、激光雷达等视觉传感器采集图像信息，获取目标物体的外在特征。
2. 图像预处理：为了提高图像的质量和准确性，需要对采集到的图像进行去噪、滤波、增强等处理。
3. 特征提取：通过图像处理算法，提取目标物体的形状、颜色、纹理等特征，作为后续处理的基础。
4. 目标检测：通过特定的算法，实现对图像中目标物体的自动识别和定位，为后续的分析和决策提供基础。
5. 图像分割：将图像分为不同的区域，为目标的进一步分析和处理提供基础。
6. 物体跟踪：对连续的图像序列中的目标物体进行跟踪，分析其运动轨迹和状态变化。
7. 三维重建：通过多视角的图像信息，实现对目标物体的三维重建，为后续的仿真和虚拟现实应用提供基础。
机器视觉技术的发展和应用，需要深入掌握以上基础知识，结合实际应用场景，灵活运用各种算法和技术手段，不断提升机器视觉系统的性能和应用效果。
机器视觉入门介绍
机器视觉入门介绍在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一项关键技术，正逐渐走进我们的生活和各个行业领域。
那么，什么是机器视觉呢？简单来说，机器视觉就是让机器具备像人一样的“眼睛”和“大脑”，能够对看到的图像或视频进行分析、理解和判断。
机器视觉系统通常由几个关键部分组成。
首先是图像采集设备，这就好比我们的眼睛，常见的有摄像机、工业相机等。
它们负责获取物体的图像信息。
然后是图像处理单元，类似于我们大脑中的视觉中枢，对采集到的图像进行预处理，比如去噪、增强对比度等，让图像更加清晰、易于分析。
接下来是特征提取和分析模块，这部分要从图像中找出有用的特征，比如形状、颜色、纹理等，并根据这些特征来判断物体的属性或状态。
最后是决策和输出环节，根据分析的结果做出相应的决策，比如控制机器的动作、给出分类结果等。
机器视觉的应用场景非常广泛。
在工业生产中，它可以用于产品质量检测。
想象一下，在一条生产线上，成千上万的零件快速流过，如果依靠人工一个个去检查，不仅效率低下，而且容易出现疏漏。
但有了机器视觉，就能够快速、准确地检测出零件的缺陷，比如尺寸是否合格、表面是否有划痕等，大大提高了生产效率和产品质量。
在农业领域，机器视觉也大显身手。
比如在水果采摘中，通过机器视觉可以判断水果的成熟度，只采摘成熟的水果，提高采摘的效率和质量。
在农产品分拣环节，能够根据水果的大小、形状、颜色等特征进行分类，提高农产品的附加值。
在交通领域，机器视觉可以用于车牌识别、交通流量监测等。
在高速公路的收费站，通过车牌识别系统，车辆可以快速通过，无需停车缴费。
在城市的交通路口，通过对车辆和行人的监测，可以优化交通信号灯的控制，提高交通的流畅性。
在医疗领域，机器视觉可以辅助医生进行诊断。
例如，在医学影像分析中，帮助医生更准确地发现病变部位。
在手术中，机器视觉系统可以为医生提供更精确的导航，提高手术的成功率。
当然，要实现机器视觉，还需要解决一些技术挑战。
首先是光照条件的影响。
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。
学习机器视觉的基础知识和技能
学习机器视觉的基础知识和技能第一章：机器视觉简介机器视觉是研究如何使计算机能够“看”的一门学科。
它利用计算机视觉、模式识别和图像处理等技术，将图像或视频信号转化为可理解的数据并进行分析。
机器视觉被广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像分析等领域。
1.1 机器视觉的发展历程机器视觉的发展可以追溯到上世纪60年代，当时国际上的研究者开始尝试将图像转化为数字信号进行处理和分析。
随着计算机硬件和算法的不断进步，机器视觉的应用范围也不断扩大。
1.2 机器视觉的基本原理机器视觉的基本原理是通过图像采集设备获取图像，然后通过图像处理算法对图像进行分析和处理，最后得到所需的信息。
图像采集设备可以是相机、摄像机等，图像处理算法可以包括边缘检测、图像分割、特征提取等。
第二章：机器视觉的关键技术机器视觉的关键技术包括图像预处理、目标检测、目标跟踪和目标识别等。
2.1 图像预处理图像预处理是指对图像进行去噪、平滑、增强等操作，以便更好地进行分析和处理。
常用的图像预处理方法包括灰度化、降噪、直方图均衡化等。
2.2 目标检测目标检测是指在图像或视频中自动识别和定位感兴趣的目标物体。
常用的目标检测方法包括滑动窗口、卷积神经网络等。
2.3 目标跟踪目标跟踪是指在视频序列中追踪一个或多个运动目标的位置。
常用的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波、相关滤波等。
2.4 目标识别目标识别是指识别图像中的对象属于哪一类别。
常用的目标识别方法包括支持向量机、深度学习等。
第三章：机器视觉的应用领域机器视觉的应用领域非常广泛，涉及到工业自动化、智能交通、智能安防、医学影像等多个领域。
3.1 工业自动化机器视觉在工业自动化中扮演着重要角色，可以用于产品质量检测、物体定位等。
例如，可以通过机器视觉系统检测产品表面缺陷、尺寸偏差等问题，提高生产效率和产品质量。
3.2 智能交通机器视觉在智能交通领域的应用非常广泛。
通过图像识别技术，可以实现交通监控、车辆自动驾驶等功能。
机器视觉入门介绍
机器视觉入门介绍机器视觉，这个听起来有点高大上的概念，其实就是让机器能“看”东西。
想象一下，咱们的眼睛是怎么工作的，机器视觉就像是给机器装上一双“眼睛”。
这门技术已经在我们生活中无处不在了，真是让人惊叹。
比如，自动驾驶汽车，它们依靠摄像头和传感器“看”路况，判断周围的环境。
可见，机器视觉不仅是未来科技的前沿，更是我们生活的助推器。
机器视觉的工作原理其实不复杂。
简单来说，它通过摄像头捕捉图像，然后把这些图像传输到计算机。
计算机再通过图像处理算法对这些图像进行分析。
说白了，就是把一堆数据变成可用的信息。
比如，在生产线上，机器视觉可以实时检测产品的缺陷，确保每一件产品都能达到标准。
要知道，眼见为实，机器的“眼”可比人眼更准确，效率也高得多。
再说说机器视觉的应用领域。
工业制造是个大头。
许多工厂利用机器视觉进行质量控制，确保每一个零件都完美无瑕。
想象一下，工人需要在一堆产品中逐个检查，有多麻烦？而机器视觉能够以每秒几十帧的速度扫描、检测，大大提高了生产效率。
除此之外，医疗领域也在借助这项技术。
比如，医学影像的分析，机器视觉可以帮助医生更快更准确地诊断疾病。
听起来是不是很酷？当然，机器视觉也面临一些挑战。
比如，图像处理的速度和准确性都是关键。
有时候，光线变化、物体遮挡等问题会影响识别效果。
解决这些问题需要不断优化算法。
对于技术开发者来说，这可真是一个“抓狂”的过程。
不过，只要不断努力，总能找到更好的解决方案。
毕竟，科技发展离不开探索与创新。
说到这里，不得不提到机器视觉与人工智能的结合。
这一组合简直是如虎添翼。
通过深度学习等技术，机器视觉不仅能够识别图像，还能理解图像背后的信息。
想象一下，机器能像人一样，理解图像中的情感和意图，这对未来的应用场景将是一个巨大的飞跃。
无论是安防监控还是智能家居，这种技术都能带来更为便捷的生活体验。
最后，我们来总结一下。
机器视觉是一个极具潜力的领域。
它让机器拥有了“眼睛”，在各行各业中大显身手。
机器视觉基础知识详解
机器视觉基础知识详解什么是机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。
简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，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。
机器视觉系统的分类•智能相机•基于嵌入式•基于PC机器视觉系统的组成•图像获取：光源、镜头、相机、采集卡、机械平台•图像处理与分析：工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。
•判决执行：电传单元、机械单元机器视觉的工作原理机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，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，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等，实现自动识别功能。
机器视觉的应用案例一：机器人+视觉自动上下料定位的应用现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。
该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。
该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。
通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。
案例二：视觉检测在电子元件的应用此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。
机器视觉基础知识
50% 分束片
.
29
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
.
30
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
.
31
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
.
6
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”
.
7
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）
.
25
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
.
26
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#2：亮场——最直接的照明
.
27
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
.
28
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
象素值 = 0.2 MM
.
44
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。
机器视觉知识点总结
机器视觉知识点总结一、机器视觉概述机器视觉是一门研究如何使计算机“看”的技术，它利用计算机技术模拟人类的视觉功能，通过图像传感器采集目标信息，利用计算机进行分析与处理，进而实现对目标检测、识别、跟踪和理解等功能。
机器视觉技术被广泛应用于工业自动化、智能监控、智能交通、医学影像、军事侦察、机器人和虚拟现实等领域。
二、机器视觉基础知识1. 图像采集：图像采集是机器视觉的起点，图像可以通过摄像头、扫描仪、雷达和卫星等设备获得。
在进行图像采集前，需要考虑光照、角度、距离和分辨率等因素。
2. 图像处理：图像处理是指对采集到的图像进行预处理，包括颜色空间转换、滤波、锐化、边缘检测、图像分割等技术，目的是减少图像噪声、增强目标轮廓和提取目标特征。
3. 特征提取：特征提取是指从处理后的图像中抽取目标的关键特征，常用的特征包括纹理、形状、颜色、边缘等。
特征提取的目的是对目标进行描述和区分。
4. 目标检测：目标检测是利用特征提取技术，对图像中的目标进行定位和识别，常用的目标检测方法包括模板匹配、边缘检测、统计学方法、神经网络等。
5. 目标跟踪：目标跟踪是指在连续图像序列中，对目标的位置和运动轨迹进行跟踪，常用的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、神经网络等。
6. 目标识别：目标识别是对检测到的目标进行进一步的识别和分类，实现对目标的自动识别和判别，常用的目标识别技术包括支持向量机、决策树、深度学习等。
三、机器视觉技术应用1. 工业自动化：机器视觉在工业领域的应用非常广泛，可以用于产品外观检测、质量控制、零件定位和装配、自动化检测等。
2. 智能监控：机器视觉技术可以用于监控系统，包括人脸识别、车牌识别、行人检测、烟火检测等，实现智能化监控和安全防范。
3. 智能交通：机器视觉可以应用于智能交通系统，包括车辆识别、交通流量检测、路况监测、智能停车等，提高交通管理效率和安全性。
4. 医学影像：机器视觉在医学影像诊断中的应用逐渐增多，包括医学图像分析、肿瘤检测、器官定位、医学影像处理等。
机器视觉入门介绍
机器视觉入门介绍在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一项关键技术，正逐渐渗透到我们生活和工作的各个领域。
那么，什么是机器视觉呢？简单来说，机器视觉就是让机器具备像人一样的“视觉”能力，能够获取、处理和理解图像或视频信息。
要理解机器视觉，我们先得从它的基本组成部分说起。
就像人的眼睛需要眼球、视神经和大脑来协同工作一样，机器视觉系统也有几个重要的组成部分。
首先是图像采集设备，这就好比是机器的“眼睛”，常见的有摄像头、扫描仪等。
它们负责捕捉外界的图像或视频信息。
然后是图像传输环节，把采集到的图像数据快速、准确地传输到处理单元。
接下来就是图像处理单元了，这可以说是机器视觉的“大脑”，负责对图像进行分析、处理和识别。
那机器视觉能做些什么呢？它的应用场景那可真是广泛。
在工业生产中，机器视觉可以用于产品质量检测。
比如说，在汽车制造厂里，它能够检测汽车零部件是否有缺陷，比如划痕、凹陷或者尺寸不符合标准等，这比人工检测更加准确和高效。
在农业领域，机器视觉可以帮助识别农作物的病虫害，还能对水果进行分拣，按照大小、颜色和品质等进行分类。
在物流行业，机器视觉能够实现包裹的自动分拣，大大提高了工作效率。
机器视觉的工作原理其实也不难理解。
当图像被采集设备获取后，会被转换成数字信号。
然后，通过一系列的算法和模型，对这些数字信号进行处理和分析。
比如说，边缘检测算法可以找出图像中物体的边缘；特征提取算法能够提取出物体的关键特征，比如形状、颜色、纹理等。
基于这些处理和分析的结果，机器视觉系统就能够做出判断和决策。
对于想要入门机器视觉的朋友来说，了解一些基本的技术和概念是很有必要的。
首先是图像分辨率，这决定了图像的清晰度和细节程度。
分辨率越高，图像越清晰，但同时处理的数据量也越大。
然后是光照条件，合适的光照对于获取高质量的图像至关重要。
太亮或太暗的环境都可能影响图像的质量，从而影响机器视觉系统的性能。
还有图像的颜色空间，常见的有 RGB（红、绿、蓝）和 HSV（色相、饱和度、明度）等，不同的颜色空间在不同的应用场景中有各自的优势。
机器视觉入门
ID识别
测量（Guage）
拟合（Fitting）
图像预处理（Image Preprocessing）
图像处理系统
定位 由于被测物体每次相对相机视野的位置会有
不同，所以在被测物体上相对固定的检测区域的 坐标应该建立在被测物体上，这就需要用一些软 件算法来实现，完成软件定位后，只要被测物体 在相机视野范围内，无论发生位移还是角度转换 ，检测区域都能跟随发生相应位置变化，准确完 成检测。
图像处理系统
软件
1、开发平台 2、应用软件
图像处理软件是否先进是机器视觉应用成功 的关键。
图像处理系统
图像处理算法基础知识
定位（Locating）
灰度（Grey Scale）
对比度（Contrast）
斑点（Blob）
模板匹配（Pattem Match） 边缘（Edge）
光学字符ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ别/校验（OCR/OCV）
执行机构及人机界面
机器视觉的主要应用
机器视觉的应用分类 机器视觉适用的生产环节分类 机器视觉的主要应用领域
机器视觉的主要应用
机器视觉的应用分类
1、测量 2、检测 3、定位 4、识别
机器视觉的应用分类
1、测量 （如长度测量）
机器视觉的应用分类
1、测量 （如角度测量）
机器视觉的应用分类
空间分辨力
分辨率较差， 不能观看微小 的目标
目前有4K×4K的面阵摄像机和8K 的线阵摄像机，通过备置各种光 学镜头，可以观测小到微米大到 天体的目标
彩色识别能力
分辨能力强， 易受人的心理 影响，不能量 化。
受硬件条件的制约，分辨能力较 差，可量化
机器视觉系统与人的视觉的对比
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• 线段工具: 检测长度，端点及其他线段特征
• 颜色匹配: 检测匹配的色调和浓度
图像处理分析——核心功能
行业应用
• 饮料行业：类别和瑕疵检测 • 日用品行业：排列顺序检测
行业应用
• 电子器件行业：电镀不良检测 • 电子器件行业：器件污点检测
行业应用
• 电子器件行业：仪表按键位置 错误检测 • 包装行业：树脂盖污点检测
行业应用
• 电子器件行业：电子零部件的有无 检测、方向识别/确认 • 工业制品检测：金属零部件内的密封 垫有无、螺纹孔的螺纹槽是否存在
高精密工件检测
•线阵相机+远心镜头+精密丝杆组成的线扫描式工业视觉检测
应用案例——产品可追溯
• 针对润滑油灌装生产线，实现产线一体 化管理，产品生产数据与上下游数据实 现无缝连接，实现产品在整个供应链中 的可追溯性需求。 • 机器视觉系统重点聚焦调合和灌装两个 生产区域，先后实现了产品在线赋码、 灌装线管汇自动化、储罐信息共享、调 合配方系统化、灌装线自动数据采集、 储运发货优化、中转库和经销商管理、 原料油到货管理、生产任务智能排产等 管理课题的突破，有效地提高了现场作 业管理效率，具备了先进过程控制体系 的基本格局，使智能数字化管理水平进 一步提升。
• 即使物距是固定的，也会因为CCD敏感表面不易精确调整在像平面上，同样 也会产生测量误差。 • 采用远心物镜中的像方远心物镜可以消除物距变化带来的测量误差，而物方 远心物镜则可以消除CCD位置不准带来的测量误差。
相机
• 种类：线&面、隔/逐、黑/彩、数/模、低/高、CCD/CMOS • 指标：象元尺寸、分辨率、靶面大小、感应曲线、动态范围、灵敏度、 速度噪声、填充因子、体积、质量、工作环境等 • 工作模式：Free run、Trigger（多种）、长时间曝光等 • 传输方式：GIGE，Cameralinker,模拟
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。
ABB
发那科 美国国家仪器公司
机械手引导
机械手引导 数据采集/交互
变频器
机器人 软硬件测试、自动化
机器视觉主要行业协会和标准
• 美国自动成像协会（AIA）
相机专用传输协议——CameraLink标准 相机千兆网传输协议——GigEVision标准
• 欧洲机器视觉协会（EMVA）
相机统一控制协议——GenICam标准 相机灵敏度和成像质量评测——EMVA1288
滚珠轴承
光纤环光灯
荧光环光灯
漫射圆顶灯
同轴照明灯
直角持续漫射灯 持续漫射灯
镜头——主要参数
• 工业的镜头大都是多组镜片组合在一起的。计算时会忽略厚度对透镜的影响 将其等效成没有厚度的播透镜模型，即理想凸透镜。 • 参数：焦距/视场/物距/像距/光圈/景深/分辨力/放大倍数/畸变/接口
物距 视 野 （ ） 景深（DOV）
成象面
FOV
像距
镜头——主要参数
• 分辨率 ：对色彩和纹理的分辨能力。 • 畸变：镜头中心区域和四周区域的放大倍数不相同。
畸变的校正一般用黑白分明的方格图像来进行，过程并不复 杂。一般如果畸变小于2%，人眼观察不到；若畸变小于CCD 的一个像素，摄像机也看不见。
镜头——分类
CCTV镜头
专业摄影镜头 CCTV镜头 专业摄影镜头
机器视觉发展历程（国外）
• 发展阶段： 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年代进入发展期， 20世纪90年代发展趋于成熟，
20世纪90代后至今高速发展。
• 关键标志： 20世纪70年代CCD图像传感器的出现是机器视觉提供了可靠清晰的图像；
20世纪80年代以来处理器、图像处理技术的飞速发展为机器视觉的高速发展提 供了基础条件；
机器视觉优势
• 机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的 分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可 靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
机器视觉自动检测 效率 速度 精度 可靠性 工作时间 信息集成 成本 环境 效率高 速度快 高精度 检测效果稳定可靠 可24小时不停息工作 方便信息集成 成本不断降低，一次性投入 适合恶劣、危险环境 人工检测 效率低 速度慢 受主观影响，精度一般 易疲劳，受情绪波动 工作时间有限 不易信息集成 人力和管理成本不断上升 不适合恶劣和危险环境
高速，可靠性高，传输距离远，支持多相机连接。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
机器视觉概述
• 使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识 别、测量等功能。一个典型的机器视觉系统组成包括：图像采集 单元（光源、镜头、相机、采集卡、机械平台），图像处理分析 单元（工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面），执行单 元（电传单元、机械单元）
机器视觉概述
• 机器视觉系统通过图像采集单元将待检测目标转换成图像信号， 并传送给图像处理分析单元。 • 图像处理分析单元的核心为图像处理分析软件，它包括图像增强 与校正、图像分割、特征提取、图像识别与理解等方面。输出目 标的质量判断、规格测量等分析结果。 • 分析结果输出至图像界面，或通过电传单元（PLC等）传递给机 械单元执行相应操作，如剔除、报警等，或通过机械臂执行分拣、 抓举等动作。
相机——线扫描系统
相机——面阵相机
相机——自由触发/外部触发
自由触发：按照相 机自己的时钟抓怕 图像，对于运动目 标，每次在图像中 出现的位置不同。
外部触发：按照外 部传感器给的触发 信号拍摄图像，运 动物体在图像中每 次的位置一致。
相机——数据接口
• 模拟接口：CCIR/EIA, Non-Standard,RS-422/LVDS
远心镜头 远心镜头
价格
分辨率 畸变 焦距选择范围
低
低 （20L/MM） 高 广泛
中
中 （40^80L/MM） 中 广泛
高
高 低 狭窄
使用灵活性
适合应用
高
低精度测量/简单检测
中
标准精度测量/定位
低
高精度测量/纵深测量
镜头——远心镜头
• 在测量系统中，物距常发生变化，从而使像高发生变化，所以测得的物体尺 寸也发生变化，即产生了测量误差；
• 工作流程
标定：图像坐标映射与世界坐标的映射 检测：工件有无及在图像坐标中的位置 定位：工件映射到世界坐标的位置 引导：发出指令动作
应手一体式
• 传感器：
• 2D相机 • 2D相机+线激光
• 照相机并不能看见物体，而是 看见从物体表面反射过来的光。
镜面反射： 平滑表面以对顶角 反射光线 漫射反射：粗糙表面会从各个 方向漫射光线
发散反射：多数表面既有纹理， 又有平滑表面，会对光线进行 发散反射
光源——作用和要求
• 在机器视觉中的作用
照亮目标，提高亮度 形成有利于图像处理的效果 克服环境光照影响，保证图像稳定性 用作测量的工具或参照
• 智能相机
•基于嵌入式 •基于PC
主流的解决方案提供商
• 提供从单一的视觉检测到视觉系统集成的完整视觉检测方案。 • 视觉检测方案主要包括两个方面：
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 康耐视 迈思肯 邦纳 Leuze 基恩士 擅长 识别/检测/测量 识别/检测/测量 识别/检测/测量 识别/检测/测量 识别/检测/测量 前身 一/二维码识别 一/二维码识别 传感器 传感器 传感器
应用案例——视觉堆垛
• 通过相机视野内目标比例的变化来估算目标 的高度并引导机器人的运动补偿目标的偏移， 允许机器人只借助一个普通2D相机或线激光 辅助来拾取码放堆集的目标。
应用案例——视觉堆垛
• 工作原理：
利用传感器和辅助光源组成机器视觉系统，实 现对无定位工件的准确位置判断，在机器人收 到信号后，机器人装上为工件定制的专用手爪 去可靠的抓取工件，在与机床进行通讯得到上 料请求后，最终完成机床的上下料，在各种机 械加工行业中该系统应用广泛。
机器视觉的应用领域
• 识别
标准一维码、二维码的解码 光学字符识别（OCR）和确认（OCV）
• 检测
色彩和瑕疵检测 零件或部件的有无检测 目标位置和方向检测
• 测量
尺寸和容量检测 预设标记的测量，如孔位到孔位的距离
• 机械手引导
输出空间坐标引导机械手精确定位
机器视觉系统的分类
• 良好的光场设计要求
对比度明显，目标与背景的边界清晰 背景尽量淡化而且均匀，不干扰图像 处理 与颜色有关的还需要颜色真实，亮度 适中，不过曝或欠曝；
光源——光场构造
• 明场： 光线反射进入照相机 • 暗场： 光线反射离开照相机
明场照明
暗场照明
光源——构造光源
光源——构造光源
使用不同照明技术对滚珠轴承产生的影响：
国内机器视觉企业在与国际机器视觉企业的竞争中不断得到成长。
机器视觉系统组成
• 图像获取：光源、镜头、相机、采集卡、机械平台 • 图像处理与分析：工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。 • 判决执行：电传单元、机械单元