机器视觉培训教程第四讲
机器视觉系统培训教材
劣 1.Blooming
1.一致性较差
2.不能直接访问每个像素 2.光灵敏度差
3.没有片上处理功能
3.噪声大
CCD 串行处理
线性度好 低噪声 功耗一般 集成度较低
CMOS 并行处理，可直接访问单 像素 高动态范围
存在固定模式噪声
功耗较低
高集成度，芯片上集成了 很多功能
Interlaced Scan
添加微镜头可以增加填充因子
Horizontal shift registers
Output (Amplifier)
Overflow Drain主要用来消除 CCD Sensor的Blooming现象 它也被用来实现电子快门
通过Micro Lenses可以将传感器 的填充因子提高。 CCD可以从80%提高到约100% CMOS可以从30%提高到约80%
结果 孔 半径
1 3.147 mm ✓ 2 3.052 mm ✓ 3 2.785 mm
被测物体 CCD/CMOS图像传感器
数字图像
应用
光源 镜头
智能摄像机
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
Serial readout register
Output (Amplifier)
Light sensitive CCD-sensor
Shielded memory area
...............................
Readout register
解决了Full Frame Array Sensor发生 Smear现象的问题 从感光部分转移到屏蔽存储区域的时 间约为500us
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。
机器视觉培训
04
机器视觉的通信与集成
• 基于特征点的识别算法：特征点检测、特征点匹配、三维重建等 • 特征点检测：在图像中检测出物体的特征点，如角点、边缘点等 • 特征点匹配：将检测到的特征点与参考特征点进行匹配，计算匹配度，实现物体的识别和定位 • 三维重建：通过匹配的特征点，计算物体的三维坐标，实现三维场景的重建
• 基于深度学习的方法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等 • 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别、分类等任务，具有高准确率、高效率等优点 • 循环神经网络（RNN）：适用于时序数据处理，如语音识别、视频处理等任务
DOCS SMART CREATE
机器视觉培训教程
CREATE TOGETHER
DOCS
01
机器视觉的基本概念及应用领域
机器视觉的定义与原理
机器视觉是一种模拟人类视觉系统的 技术
机器视觉的基本原理包 括图像采集、图像处理
和图像分析
• 通过计算机分析和处理图像数据 • 实现对物体、场景的识别与理解
机器学习与深度学习在机器视觉中的应用
• 机器学习在机器视觉中的应用：特征选择、模型优化、决策输出等 • 特征选择：通过机器学习算法，从原始特征中筛选出对识别结果影响较大的特征 • 模型优化：通过机器学习算法，优化识别模型，提高识别准确率 • 决策输出：通过机器学习算法，根据识别结果进行决策，实现智能化应用
机器视觉培训系列教程
机器视觉培训系列教程在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一项关键技术，正逐渐在各个领域展现出其巨大的潜力和应用价值。
从工业生产中的质量检测，到医疗领域的疾病诊断，再到智能交通系统中的车辆识别，机器视觉都发挥着不可或缺的作用。
为了让更多的人能够掌握这一前沿技术，我们精心打造了这套机器视觉培训系列教程。
首先，让我们来了解一下什么是机器视觉。
简单来说，机器视觉就是让机器具备像人一样的视觉能力，能够从图像或视频中获取信息，并对其进行分析和理解。
这涉及到一系列的技术和知识，包括图像处理、模式识别、深度学习等。
在机器视觉系统中，图像采集是第一步。
这就像是我们的眼睛看到物体一样，需要有合适的设备来获取图像。
常见的图像采集设备有摄像头、工业相机等。
这些设备的性能和参数，如分辨率、帧率、感光度等，会直接影响到采集到的图像质量，进而影响后续的处理和分析结果。
接下来是图像处理环节。
这就像是对我们看到的图像进行“加工”，使其更清晰、更易于分析。
图像处理的方法有很多，比如灰度化、二值化、滤波、边缘检测等。
通过这些处理，可以去除图像中的噪声，突出有用的信息。
模式识别则是机器视觉的核心部分之一。
它要让机器能够识别出图像中的物体、形状、特征等。
这需要运用到各种算法和模型，比如基于特征的识别方法、基于模板匹配的方法等。
而深度学习的出现，更是为机器视觉带来了革命性的变化。
通过深度神经网络，机器可以自动学习图像中的特征和模式，大大提高了识别的准确性和效率。
那么，如何学习机器视觉呢？首先，要掌握扎实的数学基础。
机器视觉涉及到很多数学知识，如线性代数、概率论、微积分等。
这些数学知识是理解和运用机器视觉算法的基础。
其次，要学习编程语言。
Python 是目前机器视觉领域中最常用的编程语言之一，掌握Python 及其相关的库，如OpenCV、TensorFlow 等，对于实现机器视觉算法非常重要。
再者，要多实践。
通过实际的项目和案例，来加深对机器视觉技术的理解和应用能力。
机器视觉培训教程课件
总结词
多模态信息融合技术是机器视觉领域的一个重要发展方向。该技术能够将不同类型的信息进行融合，从而提供更加丰富、准确的视觉感知信息。
详细描述
随着传感器技术的进步，多种类型的传感器数据被广泛应用于机器视觉领域。多模态信息融合技术能够将这些不同类型的数据进行有机整合，充分发挥各自的优势，提高视觉感知的准确性和稳定性。该技术的发展将有助于推动机器视觉技术在更多领域的应用。
详细描述
PART
05
机器视觉发展趋势与展望
REPORTING
随着机器视觉技术的不断进步，高精度、高效率的算法成为了研究热点。这些算法能够提高图像处理的速度和准确性，从而提升机器视觉系统的性能。
总结词
近年来，深度学习等先进算法的快速发展为机器视觉带来了革命性的变革。高精度算法能够更好地提取图像中的细节信息，而高效率算法则能加快图像处理的速度，减少计算资源消耗。这些算法的不断优化将进一步提升机器视觉技术的实际应用效果。
通过消除噪声、降低图像的模糊度，提高图像的清晰度。
直方图均衡化
通过拉伸图像的灰度直方图，增强图像的对比度，使得图像更加清晰。
锐化技术
通过增强图像的边缘和细节，提高图像的视觉效果。
提取尺度不变的特征点，用于图像匹配和识别。
SIFT算法
基于特征描述符的方法，用于快速、稳定地提取特征点。
SURF算法
结合了FAST特征检测器和BRIEF描述符，具有旋转不变性和尺度不变性。
农业科技
机器视觉具有高效、准确、可靠和可重复性等优点，能够实现快速、实时的图像处理和分析，提高生产效率和产品质量。
机器视觉技术仍面临着一些挑战，如复杂背景下的目标识别、动态场景下的跟踪与处理、高精度测量与定位等，需要不断的技术创新和突破。
机器视觉培训教程第四讲
一、图像处理算法（3）：几何特征匹配（2）
q 什么是几何特征： – 几何特征是在图像中，明暗交界处的边缘线或轮廓 – 几何特征分封闭式及开放式两种
封闭式几何特征 图像 开放式几何特征
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（3）：几何特征匹配（3）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
第二节
图像处理与标定
内容提要
q 图像处理算法 q 视觉系统标定
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（1）
q q q q q 斑点分析 模板匹配 几何特征匹配 边缘检测 拟合测量工具
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（1）：斑点分析（3）
q标记联通区域 •将相连的像素组成相连区域，并给 每一块相连区域分配唯一的标记
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（1）：斑点分析（4）
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（4）：边缘检测（2）
q 基于边缘灰度变化曲线分析 原图像
差分峰值为边 缘点
灰度曲线
灰度差分 曲线
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（4）：边缘检测（3）
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。
机器视觉教材-贾云得版chapter04分解
第四章 区域分析(qq584883658)图像中的区域是指相互连结的具有相似特性的一组像素．由于区域可能对应场景中的物体，因此，区域的检测对于图像解释十分重要．一幅图像可能包含若干个物体，而每一个物体又可能包含对应于物体不同部位的若干个区域．为了精确解释一幅图像，首先要把一幅图像划分成对应于不同物体或物体不同部位的区域．4．1 区域和边缘图像区域划分有两种方法：一种是基于区域的方法，另一种是使用边缘检测的轮廓预估方法．在基于区域的方法中，把所有对应于一个物体的像素组合在一起，并进行标记，以表示它们属于一个区域，这一处理过程称为分割．在某一评判标准下，把像素分配给某一区域，就可以把这些像素同图像其余部分分开．图像分割中的两个最基本的原则是数值相似性和空间接近性．如果两个像素具有相似的强度特性，或它们之间十分靠近，则可以把它们分配到同一区域，例如，两个像素之间的数值相似性度量可以是它们的灰度值之差，也可以是区域灰度值分布；它们的空间接近性度量可以是欧几里德距离，也可以是区域致密度． 相似性和接近性原则来源于如下假设：同一物体上的点投影到图像上得到的像素点在空间上十分靠近，且具有相似的灰度值．很显然，这一假设并不是在任何情况下都成立．然而可以使用这一假设来组合图像中的像素，然后利用相关域知识来匹配物体模型和区域．在简单的情况下，可以通过阈值法和连通成份标记法来进行图像分割，这一点在第三章讨论过了．对于复杂的图像，可以使用更高级的方法实现图像分割．分割也可以通过求取区域边界上的像素来进行．这些像素点（也称为边缘）可以通过搜寻邻近像素的方法来得到．由于边缘像素是在边界上，在边界两边的区域具有不同的灰度值，这样，区域的边界可以通过测量邻近像素差值来求取．尽管边缘检测可能使用诱导特性（如纹理和运动）来检测边缘．但大多数边缘检测器仅使用强度特性作为边缘检测的基础． 在理想的图像中，一个区域是由一条封闭轮廓线包围着．原则上，区域分割和边缘检测应该产生相同的结果，即使用边界跟踪算法可以得到区域的边缘（或封闭的轮廓线）；反过来，使用区域填充算法也可以得到边缘所包围的区域．但在实际的图像中，很少能够从区域中得到正确的边缘，反之亦然．由于噪声和其它因素的影响，不论是区域分割还是边缘检测，都无法提供完整的信息．本章将讨论区域的基本概念，主要集中在两个问题上：图像分割和区域表示．4．2 分割已知一幅图像像素集I 和一个一致性谓词)(⋅P ，求图像I 表示成n 个区域i R 集合的一种划分：I Rn i i == 1 （４．１）一致性谓词和图像划分具有如下特性，即任何区域满足如下谓词：True )(=i R P （４．２）任何两个相邻区域不能合并成单一区域，必满足谓词：False )(=j i R R P （４．３）一致性谓词)(⋅P 定义了在区域i R 上的所有点与区域模型的相似程度．把一幅灰度图像转换成二值图像是图像分割的最简单形式．用于求取二值图像的阈值算法可以推广到求取多值图像，其中的阈值算法已经在第三章中讨论过了．为了在各种变化的场景中都能得到鲁棒的图像分割，阈值分割算法应能根据图像强度取样来自动选取合适的阈值．阈值分割法不要过分依赖于物体的灰度知识，且使用有关灰度值的相对特性来选取合适的阈值．这一简单的思想在许多计算机视觉算法中十分有用．4．2．1 自动阈值化法为了使分割更加鲁棒，系统应能自动选择阈值．基于场景中的物体、环境和应用域等知识的图像分割算法比基于固定阈值算法更具有普遍性．这些知识包括：对应于物体的图像灰度特性，物体的尺寸，物体在图像中所占的比例，图像中不同类型物体的数量等．图像灰度直方图就是一种灰度特性，它是指图像所有灰度值出现的相对频率．使用上述知识并在无人介入的情况下自动选取阈值的方法称为自动阈值化方法．自动阈值化算法通常使用灰度直方图来分析图像中灰度值的分布，并使用特定应用域知识来选取最合适的阈值．由于所用的知识具有普遍性，因此大大增加了算法的应用范围．假设一幅图像中包含有n 个物体n O O O ,,,21⋅⋅⋅，包括背景，并假设不同的区域n πππ,,,21⋅⋅⋅的灰度值具有概率分布函数)(,),(),(21z p z p z p n ⋅⋅⋅．在许多应用中，物体在图像中出现的概率n ,P ,,P P ⋅⋅⋅21也许是已知的．使用这些知识来严格地计算阈值是完全可能的．由于场景中的照明控制着图像中强度值的概率分布函数)(z p i , 因此预先计算阈值是不可能的．我们将要看到，大多数自动阈值的选取算法使用了物体尺寸和出现概率，并通过计算灰度直方图估算强度分布．下面将讨论几种常用的自动阈值化方法．为了简化表示，我们将遵循物体在图像中的表示惯例，即物体相对于光亮背景是黑的．也就是说，低于某一阈值的灰度值属于物体，而高于这一阈值的灰度值属于背景．下面将要讨论的算法稍作改动就可以应用到其它场合，如光亮物体相对于黑暗背景，灰暗物体相对于光亮和黑暗背景，光亮或黑暗物体相对于灰暗背景．一些算法还可以推广到由任意像素值集合组成的物体．(1) 模态方法如果图像中的物体具有同一灰度值，背景具有另一个灰度值，图像被零均值高斯噪声污染，那么就可以假定灰度分布曲线是由两个正态分布函数),(),(222211σμσμ和叠加而成．图像直方图将会出现两个分离的峰值，如图4．1所示．在理想恒定灰度值情况下，021==σσ，其直方图为两条线分别对应两个峰值，这时的阈值可以设置在两个最大值之间的任何位置．在实际应用中，两个最大值并不是分得很开，此时需要检测直方图曲线的波谷和波峰，并把阈值设置成波谷对应的像素值．可以证明，当物体的尺寸和背景相等时，这样选取阈值可使误分类概率达到极小值．在大多数情况下，由于直方图在波谷附近的像素很稀疏，因此，阈值的选取对图像分割影响不大．这一方法可推广到具有不同灰度均值的多物体图像中．假设有n 个物体，其强度值的正态分布参数为),(,),,(),,(2222211n n σμσμσμ⋅⋅⋅，背景也服从正态分布),(200σμ．如果这些均值明显的不同，方差值很小，且没有小尺寸物体，那么图像直方图将包含n+1个波峰，并可确定波谷的位置n T T T ,...,,21，落入每一个间隔),(1+i i T T 中的所有像素被分配给对应的物体，如图4．２所示．图4．1(a) 理想情况下，背景和物体的灰度值可以分的很开．(b)大多数情况下，物体和背景的强度值相互重叠．图4．2 具有不同灰度值的多物体图像直方图(2) 迭代式阈值选择迭代式阈值选择方法如下：首先选择一个近似阈值作为估计值的初始值，然后连续不断地改进这一估计值．比如，使用初始阈值生成子图像，并根据子图像的特性来选取新的阈值，再用新阈值分割图像，这样做的效果将好于用初始阈值分割的图像．阈值的改进策略是这一方法的关键．算法4．1给出了这一方法的步骤．算法4．1 迭代式阈值选择算法选择一个初始阈值的估算值T ，比如，图像强度均值就是一个较好的初始值． 利用阈值T 把图像分割成两组，1R 和2R ．计算区域1R 和2R 的均值21,μμ．选择新的阈值T)(2121μμ+=T 重复2－4步，直到1μ和2μ的均值不再变化．(3) 自适应阈值化方法如果场景中的照明不均匀，那么上述的自动阈值化方法就不能使用．显然，在这种情况下，一个阈值无法满足整幅图像的分割要求。
机器视觉培训系列教程之基础入门培训(PPT 58页)
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
NI_机器视觉培训教程
目录第1章搭建机器视觉处理平台 (1)1.1 选择相机 (1)1.1.1 扫描类型(Scan type) (1)1.1.2 相机分辨率(Camera Resolution) (2)1.1.3 相机的图像传输方式 (3)1.2 选择图像采集板卡 (5)1.3 选择软件处理平台 (6)1.3.1 超高性价比的学习平台 (7)第1章搭建机器视觉处理平台1.1 选择相机光源选择好了以后，下一步就是选择相机。
通常，在工业相机的说明书上，会出现这样的指标，如图2.1所示。
图2.1 工业相机指标(来自)下面本文将详述工业相机常见的指标，以帮助大家选择合适的相机。
1.1.1扫描类型(Scan type)相机中的成像元件是CCD芯片。
如果CCD芯片只有一行感光器件(如图2.2左所示)，换句话说，每次只能对物体的一条线进行成像，那么，这种扫描类型成为线扫描(line scan)，这样的相机称为线阵相机。
如果CCD芯片的感光区是个矩形阵面(如图2.2右所示)，换句话说，每次能对物体进行整体成像，那么，这种扫描类型成为面扫描(line scan)，这样的相机称为面阵相机。
图2.2 面阵CCD vs. 线阵CCD面阵相机的优点是价格便宜，处理方面，可以直接获得一幅完整的图像。
线阵相机的优点是速度快，分辨率高，可以实现运动物体的连续检测，比如传送带上的滤波等带状物体(这种情况下，面阵相机很难检测)；其缺点是需要拼接图像的后续处理。
图2.3给出了线阵相机的一个成像实例，以帮助大家更好的理解线阵相机的成像过程。
图2.3 线阵相机成像实例按照扫描方式不同，面阵相机还可以分为隔行扫描(Interlaced scan)和逐行扫描(Progressive Scan)。
隔行扫描方式下一幅完整图像分两次显示，首先显示奇数场（1、3、5……），再显示偶数场（2、4、6……），如图2.4所示。
奇数场偶数场+帧=图2.4 隔行扫描成像过程隔行扫描相机的优点是价格便宜，但由于隔行扫描方式是先扫奇数场，再扫偶数场，所以隔行扫描相机在拍运动物体的时候容易出现锯齿状边缘或叠影。
机器视觉图像处理技术ppt课件
4.3.1 边缘检测算子
拉普拉斯算子：不依赖于边缘方向的二阶微分算子，对图 像中的阶跃型边缘点定位准确，对噪声非常敏感，它使噪 声成分加强，这两个特性使它容易丢失一部分边缘的方向 信息，使检测出的边缘不连续。
Canny算子：利用高斯函数的一阶微分，能在噪声抑制和 边缘检测间取得较好的平衡。对各种类型的边缘，具有较 好的定位精度。
定义：图像的原始特性或属性。
自然特征：视觉能直接感受，如亮度、边缘轮廓、纹理、 色彩等。
人为特征：需要通过变换或测量得到，如直方图、变换频 谱、矩等。
4.6.1 图像特征
分类： 提取区域大小：局部特征、全局特征。 在图像上的表现形式：点特征、线特征和面特征。 用于目标图像识别：
w x, y 0.0241 0.0351 0.0398 0.0351 0.0241
0.0213 0.0310 0.0351 0.0310 0.0213 0.0146 0.0213 0.0241 0.0213 0.0146
4.6.2 Harris角点检测
对每个像素点进行如下操作：
视觉特征—边缘、轮廓、形状、纹理、区域等，物理意义明 确，提取比较容易。
统计特征—直方图、矩(包括均值、方差、峰度、熵)等。 变换系数特征 代数特征
4.6.2 Harris角点检测
给定一个小的滑动窗口，有三种情况： 平滑区域：无论窗口如何移动，图像强度无显著变化。 边缘区域：沿边缘方向灰度值无明显变化。 兴趣点区域：无论朝哪个方向移动，均会产生灰度值的巨
1
1
0 2
0
缘
时梯度幅度一致
4.3.1 边缘检测算子
拉普拉斯算子
是二阶微分算子，属于各向同性的运算。 模板基本要求：中心像素的系数>0；邻近中心像素的像素系
2024年工业机器视觉行业培训资料
智能交通信 号
根据实时交通情 况调整信号灯
交通数据分 析
通过数据分析优 化交通管理策略
道路监控
监测道路交通情 况，提高交通安
全
未来展望
随着工业机器视觉技术的不断发展和普及，其在 各个领域的应用将更加广泛。未来，工业智能制 造和智能交通系统将更加智能化、高效化，为人 类生活带来更多便利和安全保障。
机器视觉系统包括图 像采集、预处理、特 征提取、目标识别等 多个组成部分。了解 机器视觉系统各部分 的功能和相互关系， 是掌握机器视觉技术 的基础。
图像处理基础
图像增强
增加图像的质量 和清晰度
边缘检测
检测图像中物体 的边缘
滤波
去除图像中的噪 声
机器学习与深度 学习
机器学习和深度学习 是机器视觉技术的核 心，包括监督学习、 无监督学习、卷积神 经网络等。学习机器 学习和深度学习算法， 可以提高机器视觉系 统的识别准确度和鲁 棒性。
技能培训重点
算法原理
深度学习、神经 网络
系统集成
软硬件配合、系 统调试
工程实践
项目管理、团队 协作
应用开发
编程语言、开发 工具
● 05
第5章 未来发展趋势
人工智能与机器 视觉融合
人工智能和机器视觉 的融合将推动机器视 觉技术的智能化和自 动化发展，拓展其应 用领域。未来工业机 器视觉将与人工智能 技术更紧密地结合， 实现更高效的生产和 管理。
● 04
第4章 机器视觉培训内容
图像采集与预处 理
图像采集和预处理是 机器视觉的基础，包 括相机选型、参数设 置、去噪等内容。掌 握图像采集与预处理 技术，是学习和应用 机器视觉的第一步。
特征提取与目标识别
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
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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
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
#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。
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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
机器视觉培训教程第四讲
机器视觉培训教程第四讲一、引言二、图像处理基础1. 图像预处理图像预处理是图像处理的第一步，主要包括图像灰度化、二值化、去噪、增强等操作。
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，以简化后续处理。
二值化是将灰度图像转换为仅包含黑白两种颜色的图像，便于后续的特征提取。
去噪和增强则是为了消除图像中的噪声和突出图像中的有用信息。
2. 边缘检测边缘检测是图像处理中的一项重要任务，其目的是找出图像中物体的轮廓。
常见的边缘检测算子有Sobel、Prewitt、Canny等。
这些算子通过计算图像中像素点的梯度来检测边缘。
3. 角点检测角点检测是找出图像中具有代表性的关键点。
常见的角点检测算法有Harris、Shi-Tomasi等。
这些算法通过计算像素点的自相关矩阵来检测角点。
4. 区域生长区域生长是一种基于种子点的图像分割方法。
它将具有相似特征的像素点归为一类，从而实现图像的分割。
区域生长的关键是选择合适的种子点和相似性准则。
三、特征提取与匹配1. 基本特征提取特征提取是从图像中提取具有代表性的信息，以便于后续的图像识别和分类。
常见的特征提取方法有：（1）颜色特征：颜色直方图、颜色矩等。
（2）纹理特征：灰度共生矩阵、小波变换等。
（3）形状特征：几何不变矩、傅里叶描述子等。
2. 特征匹配特征匹配是将提取到的特征进行匹配，以找出图像之间的对应关系。
常见的特征匹配方法有：（1）暴力匹配：计算两幅图像中所有特征点之间的距离，找出最小距离对应的匹配点。
（2）最近邻匹配：计算每个特征点与其最近邻特征点之间的距离，若距离小于设定的阈值，则认为匹配成功。
（3）RANSAC匹配：采用随机抽样一致算法，从匹配点中筛选出内点，从而实现特征匹配。
四、实战案例本讲将通过一个实际案例，介绍机器视觉技术在工业自动化中的应用。
案例背景为某汽车零部件生产企业，需要对生产线上的零部件进行质量检测。
具体步骤如下：1. 图像采集：使用工业相机采集生产线上的零部件图像。
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四、图像预处理（4），二值处理
门限种类 • 单门限：将图像像素分2类 • 双门限：将图像像素分3类
门限选取方式 • 手动选取： 如 绝对值、相对值等 • 自动选取： 如 最佳门限…
原图像
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单门限
双门限
四、图像预处理（4），图像算数
图像
一、图像处理算法（2）：模版匹配（3）
常用的方法：归一化相关 normalized correlation • 同滤波运算相似：需要原图和模板 • 模板＝学习的有唯一特征的物体图像 • 匹配参数score(x，y)表达相似程度
_
_
[S(x m, y n) S(x m, y n)][K (m, n) K ]
度值。其数字表达式为：I (x, y)
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三、图像处理的基本步骤
高
特征提取 特征值
图像分割 点、线、区域…
预处理 增强的图像/像素
原始图像/像素
低
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四、图像预处理（1）
图像预处理目的
• 图像增强 • 噪音去除 • 图像单纯化
图像预处理算法通常包括： • 滤波：高通、低通… • 形态处理： erosion/dilation/open/close… • 图像算数：＋、－、X、… • 二值处理
X方向
Y方向
四、图像预处理（3），形态处理（1）
处理过程同滤波相似 • 模板沿着图像移动计算 • 中心点像素由模板所覆盖的邻域像素替换
替换算法 • 基于邻域像素排序 • 可设置无关像素
模板
0 1 0 1 1 1 0 1 0
原图像
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1 – 有效 0 – 无关 模板下有效像素的灰度值按大
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通过计算得出系统标 定结果
X方向 = 50/100 = 0。 5mm
Y方向 = 50/100 = 0。 5mm
二、视觉系统标定（5）
系统标定的方法（2）
• 使用标定块
标定板放入视野
系统进行标定
校正后生成的无 变形新图像
标定块为制作精度极高的 标准模块。通常为分点阵 式或是棋盘式（如上图）。 上图中的标定块，每一个 格子都是同样大小。
原图像
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最小包围矩形
最窄包围矩形
一、图像处理算法（2）：模版匹配（1）
通过学习寻找物体 典型应用：图像对位、寻找物体等
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一、图像处理算法（2）：模版匹配（2）
基本原理 – 两个步骤
• 学习 • 寻找
学习
寻找
模板图
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score(x, y)
mn _
[S(x m, y n) S(x m, y n)]2
[
K
(m,n)源自_K]21/
2
m n
mn
score(x，y) 取值范围： -1 ～ 1
1： 完全一样
0： 图像无特征(均匀背景)
-1： 完全相反
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二、视觉算法的特点
机器视觉算法是图像处理算法的子集 机器视觉算法针对工业应用的特点：
• 可控的照明条件 • 对被检工件有先验知识 • 需要高效率、高可靠性和高重复性 • 对智能要求不高
视觉算法中所称的图像，是由像素表达出来的明暗信息组成 的二维数组，其中每个像素代表该位置的图像0 ~ 255的灰
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一、图像处理算法（4）：拟合测量工具（4）
样例#2：
• 模板匹配 ＋ 拟合工具
根据模板匹配的结果 重新定位工具
模板图像 选取
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模板匹配 输出
原来工具位置
二、视觉系统标定（1）
系统标定的意义（1）：
• 将图像像素坐标变换为实际坐标
一、图像处理算法（2）：模版匹配（4）
匹配系数为0
匹配系数为0 匹配系数为0。98
匹配系数为0。2
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一、图像处理算法（2）：模版匹配（5）
速度优化－多极匹配
匹配
匹配 匹配
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匹配
一、图像处理算法（2）：模版匹配（6）
旋转变化 比例尺变化
特征提取
模版生成
图像
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全部特征
特征模版
一、图像处理算法（3）：几何特征匹配（4）
几何特征点的描述 • 几何特征点通常是以“特征清单”形式的数据结构进行描 述 • 特征点为图像中明暗边界轮廓上的点，其信息包括
点坐标位置 点与邻近点的几何关系 点的极性（由黑到白或由白到黑）
m0 n0
M， N 为K的尺寸
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四、图像预处理（2），滤波（2） 从图像上来理解滤波 模板
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原图
四、图像预处理（2），滤波（3）
模板决定滤波的种类 高通滤波：
增强对比度 低通滤波
降低噪音 Sobel
一、图像处理算法（1）：斑点分析（5）
常用的几何特征包括 •面积、重心、中心、最小包围矩形(minimum bounding box)、最窄包围矩形(feret bounding box) 、Convex Hull、矩(moment of inertia); 最亮点、最暗点、平均灰度、 灰度方差…
小排序
四、图像预处理（3），形态处理（1）
基本形态算子 • 腐蚀(erosion)：取最小值 • 膨胀(dilation)：取最大值 • 中值滤波(Median filter)：取中间值
复合形态算子 • Open： Erosion + Dilation – 去除毛刺 • Close： Dilation + Erosion – 聚类 • Top Hat： Source - opened (closed)
系统标定的意义（3）： • 校验相机与实物面的几何关系
相机向X及Y 方向偏斜
相机向Y方向（或X 方向）一方偏斜
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相机位置正确
二、视觉系统标定（4）
系统标定的方法（1） • 使用已知尺寸的样本
已知样品为 50*50MM
样品在系统中测量得 知为 100*100 象素
特征不完整
非均匀亮度分布
一、图像处理算法（3）：几何特征匹配（2）
什么是几何特征： 几何特征是在图像中，明暗交界处的边缘线或轮廓 几何特征分封闭式及开放式两种
图像
封闭式几何特征 开放式几何特征
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一、图像处理算法（3）：几何特征匹配（3）
撮几何特征的基本步骤
从图像到点
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一、图像处理算法（4）：边缘检测（1）
图像测量的基础 视觉系统边缘检测的灵敏度，远远
高于人类 基于边缘的灰度变化分析 需要亚像元提取精度
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一、图像处理算法（4）：边缘检测（2）
基于边缘灰度变化曲线分析 原图像
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一、图像处理算法（1）：斑点分析（3）
标记联通区域 •将相连的像素组成相连区域，并 给每一块相连区域分配唯一的标记
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一、图像处理算法（1）：斑点分析（4）
特征提取 • 计算联通区域的几何特征
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一、图像处理算法（4）：拟合测量工具（2）
基于边缘点检测结果 采用最小二乘法拟合测量结果 常用的工具包括：
• 线段、矩形、圆、扇形等…
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一、图像处理算法（4）：拟合测量工具（3）
样例#1：
最大搜索边界圆 最小搜索边界圆
标称圆 采用样本
输出结果：中心点坐标，直径，拟合参数…
操作符包括： • 加、减、乘、除… • 逻辑算子AND、OR、INVERT、XOR…
例子：
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第二节 图像处理与标定
内容提要
图像处理算法 视觉系统标定
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一、图像处理算法（1）
斑点分析 模板匹配 几何特征匹配 边缘检测 拟合测量工具
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一、图像处理算法（1）：斑点分析（1）
联通区域的几何特征分析 广泛应用于缺陷检验，物体定位、辨识等
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一、图像处理算法（1）：斑点分析（2）
图像分割 •将感兴趣区域从背景中分割出来 •单门限/双门限分割 •固定门限选取/自动门限选取
• 获得象素所代表的真实世界的长度单位。 如，1象素= 0。02MM
Y
P(x/y) / P(x/y)
Y
转换向量
X
X
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二、视觉系统标定（2）
系统标定的意义（2）： • 补偿图像畸变
30个像素＝10毫米 30个像素＝14毫米
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二、视觉系统标定（3）
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