机器视觉系统培训课件
合集下载
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。
机器视觉培训教程课件
详细描述
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。
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。
2024年度Cognex培训课件
辅助医生进行病灶定位、手术 导航等操作，提高诊疗准确性 和效率。
智能交通领域
实现车辆识别、交通拥堵监测 等任务，提升交通管理和安全
水平。
12
03
图像采集与处理技术
2024/2/2
13
图像采集设备选择及参数设置
相机类型
根据应用场景选择合适的相机类型，如CCD 、CMOS等。
镜头选择
根据拍摄距离和视野范围选择合适的镜头类 型和参数。
2024/2/2
分辨率与像素
根据需求选择合适的分辨率和像素大小，确 保图像清晰度。
光源与照明
合理配置光源和照明条件，以获得高质量的 图像效果。
14
图像处理基本算法介绍
滤波算法
用于去除图像噪声、平滑图像等，如高斯滤 波、中值滤波等。
边缘检测算法
用于检测图像中的边缘信息，如Sobel、 Canny等算子。
学员B
培训过程中，老师讲解得非常详细 ，让我掌握了很多实用的技能和知 识，对今后的工作有很大的帮助。
2024/2/2
学员C
通过与其他学员的交流和分享，我 收获了很多宝贵的经验和建议，也 结识了很多有趣的朋友，激发了我
对机器视觉未来的期待。
学员D
这次培训不仅让我学到了专业知识 ，还让我领略了Cognex的企业文 化和团队精神，让我更加坚定了在
02
图像采集实验
使用选定的设备和参数进行实际图 像采集操作。
结果展示与讨论
展示处理结果并讨论不同算法和参 数对结果的影响。
04
17
04
机器视觉检测技术应 用
2024/2/2
18
缺陷检测原理及实现方法
缺陷检测基本原理
通过对比分析产品的实际图像与标准图像， 发现并定位表面缺陷。
智能交通领域
实现车辆识别、交通拥堵监测 等任务，提升交通管理和安全
水平。
12
03
图像采集与处理技术
2024/2/2
13
图像采集设备选择及参数设置
相机类型
根据应用场景选择合适的相机类型，如CCD 、CMOS等。
镜头选择
根据拍摄距离和视野范围选择合适的镜头类 型和参数。
2024/2/2
分辨率与像素
根据需求选择合适的分辨率和像素大小，确 保图像清晰度。
光源与照明
合理配置光源和照明条件，以获得高质量的 图像效果。
14
图像处理基本算法介绍
滤波算法
用于去除图像噪声、平滑图像等，如高斯滤 波、中值滤波等。
边缘检测算法
用于检测图像中的边缘信息，如Sobel、 Canny等算子。
学员B
培训过程中，老师讲解得非常详细 ，让我掌握了很多实用的技能和知 识，对今后的工作有很大的帮助。
2024/2/2
学员C
通过与其他学员的交流和分享，我 收获了很多宝贵的经验和建议，也 结识了很多有趣的朋友，激发了我
对机器视觉未来的期待。
学员D
这次培训不仅让我学到了专业知识 ，还让我领略了Cognex的企业文 化和团队精神，让我更加坚定了在
02
图像采集实验
使用选定的设备和参数进行实际图 像采集操作。
结果展示与讨论
展示处理结果并讨论不同算法和参 数对结果的影响。
04
17
04
机器视觉检测技术应 用
2024/2/2
18
缺陷检测原理及实现方法
缺陷检测基本原理
通过对比分析产品的实际图像与标准图像， 发现并定位表面缺陷。
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
工业机器视觉技术及应用课件：机器视觉系统
机器视觉系统
2．摄像机标定 通过空间物体表面某点的三维几何位置与其图像中对应 点之间的相互关系，建立摄像机成像的几何模型，这些几何 模型参数就是摄像机参数，用于标定摄像机[12]。 3．获取目标点坐标 为了获取目标物在机器人坐标系下的坐标，必须建立相 机坐标系、机器人坐标系、图像坐标系三者关系，在此基础 上，只要通过视觉检测出目标物，即可获取到目标物的位置。
机器视觉系统
2.2 机器视觉系统的分类
按照用途，机器视觉系统可分为机器视觉检测、测量、 定位、识别系统[13]。机器视觉检测系统分为高精度定量检 测(如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量) 和不用量器的定性或半定量检测(如产品的外观检查、装配 线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测)。
机器视觉系统
基于FPGA的嵌入式视觉系统的功耗远远低于基于通用 CPU和GPU的机器视觉系统，将成为机器视觉系统的重要发 展方向。从机器视觉技术的发展方向来看，嵌入式机器视觉 系统将成为主流。另外，更开放的视觉系统与其他自动化系 统的深度集成，逐步向传统制造业应用领域扩展也是机器视 觉技术发展的方向之一。
机器视觉系统
机器视觉定位功能常用于指引机器人在大范围内的操作 和行动(如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的 方位放在传输带或其他设备上)。机器视觉检测系统在某种 意义上包含机器视觉测量系统和机器视觉识别系统。
自底向上的研究方法注重研究视觉的机制，主要以灵长 类动物的视觉机制研究成果为基础设计机器视觉算法，如对 视觉机制进行建模。其优点在于能直接利用视觉机制的研究 成果得到简单、有效的视觉算法，并且能直接推广到多种视 觉问题上。其缺点是许多视觉机制的成果对机制的研究不完 善或不全面，不利于直接应用到具体问题上，效果欠佳。
机器视觉培训系列教程之基础入门培训(PPT 58页)
系统工作空间 镜头最短焦距是否适合系统工作空间 注意镜头焦距与最短焦距间的关系
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
纵深成象 待测物纵深方向的成象是否在镜头景深范围之内
其他 超大、超小物体检测
Байду номын сангаас
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头2：常见镜头
是将待测区域与背景明显区分开 将运动目标“凝固”在图象上 增强待测目标边缘清晰度 消除阴影 抵消噪光 灯源是一个视觉应用开始工作的第一步 适合的灯源可以提高系统检测精度、运行速度及工作效率
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
二、灯源分类：
萤光灯 卤素灯+光纤导管 LED光源 其他（激光、紫外光等）
• CCTV镜头
• 专业摄影镜头
• 远心镜头
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头3：常见镜头对比
CCTV镜头 专业摄影镜头
远心镜头
价格
低
中
高
分辨率
低
中
高
（20L/MM）
（40^80L/MM）
畸变
高
中
低
焦距选择范围 使用灵活性
广泛
25MM/75MM/50 MM
高
广泛
25MM/75MM/50 MM
五、如何选择光源#2：亮场——最直接的照明
高角度照明
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
五、如何选择光源#3：暗场——适合光滑表面的照明
低角度照明
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
五、如何选择光源#4：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
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
纵深成象 待测物纵深方向的成象是否在镜头景深范围之内
其他 超大、超小物体检测
Байду номын сангаас
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头2：常见镜头
是将待测区域与背景明显区分开 将运动目标“凝固”在图象上 增强待测目标边缘清晰度 消除阴影 抵消噪光 灯源是一个视觉应用开始工作的第一步 适合的灯源可以提高系统检测精度、运行速度及工作效率
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
二、灯源分类：
萤光灯 卤素灯+光纤导管 LED光源 其他（激光、紫外光等）
• CCTV镜头
• 专业摄影镜头
• 远心镜头
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头3：常见镜头对比
CCTV镜头 专业摄影镜头
远心镜头
价格
低
中
高
分辨率
低
中
高
（20L/MM）
（40^80L/MM）
畸变
高
中
低
焦距选择范围 使用灵活性
广泛
25MM/75MM/50 MM
高
广泛
25MM/75MM/50 MM
五、如何选择光源#2：亮场——最直接的照明
高角度照明
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
五、如何选择光源#3：暗场——适合光滑表面的照明
低角度照明
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
五、如何选择光源#4：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
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物高 h h' / m h'(L f ) / f 像高 h' mh h(L' f ) / f
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
机器视觉软件
结果
FG
图像
孔 半径
I/O
内存中
1
3.147 mm
2
3.052 mm
3
2.785 mm
被测物体
模拟视频流 数字图像
CCD/CMOS图像传感器
应用
数字摄像机 （USB/1394a/1394b/GigE/CameraLink）
光源 镜头
机器视觉软件
FG I/O
图像数据
图像 内存中
Serial readout register
Output (Amplifier)
Light sensitive CCD-sensor
Shielded memory area
白光 蓝光
红光 绿光
光源A 光源B
偏光板
偏光镜片
SUCCESS
THANK YOU
2019/9/18
防外乱光濾波片的効果
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
镜头
例如： 使用HV1303UM 拍摄视野为440mm*330mm 拍摄距离为2500mm
放大率 m h' / h L' / L 物距 L f (11/ m) 像距 L' f (1 m) 焦距 f L /(11/ m)
• 半导体
• 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 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
光源 镜头 摄像机 图像采集卡
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。
杂散光
直射光
暗视野
杂散光
直射光 亮视野
常应用于检测平滑表面上变化的部分 如：划痕、刀痕、边缘
TCL
TCL
TCI
照射物
白色光 (混合色)
蓝色
其它颜色 被吸收
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
人类视觉
机器视觉
空间分 分辨率较差，不能观看微小 辨力 的目标
目前有4K×4K的面阵摄像机和 12K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
分辨率 焦距 光圈 景深 成像尺寸 视场角 远心 畸变
工业摄像机
按不同芯片类型划分： 1、CCD摄像机 2、CMOS摄像机
优点：填充因子(fill factor)可以达到非常高，甚至达到100%。 这样Sensor灵敏度非常大。 缺点：由于传输和读出使用的时钟相同，因此Sensor上面的部分 曝光时间比下面的长，这会造成Smear现象。为了解决这个问题， 必须使用机械快门或闪光灯。
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
感光范 400nm-750nm范围的可见 从紫外到红外的较宽光谱范围，
围
光
另外有X光等特殊摄像机
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
应用
CCD/CMOS图像传感器
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
照明光源
高频荧光灯
卤 素 灯 LED灯
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； 通过散热装置，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
机器视觉
适应性 适应性强，可在复杂及变 适应性差，容易受复杂背景及环
化的环境中识别目标
境变化的影响
智能
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
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
灰度分辨 差，一般只能分辨64个灰
力
度级
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
装置
人有损害
100%检测
100%质量保证
改进生产流程
提高产量
机器视觉技术 功能
缩短产品 进入市场时间
及时过程监控
精确测量 集成化生产
高速检测 精确机器人导航 定位及配准 装配检测 PCB检测 表面检测 纹理分析 遥感
• 医学图像分析 • 测量 • 一维码读取 • OCR&OCV • 匹配 • 印刷检测 • Blob分析
结果 孔
1 2 3
半径
3.147 mm 3.052 mm 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
1 2 3
半径
3.147 mm 3.052 mm 2.785 mm
被测物体
机器视觉系统概述
主讲：金老师 2016.01.01
机器视觉系统概述 照明光源 镜头 工业摄像机
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。
人类视觉
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
机器视觉软件
结果
FG
图像
孔 半径
I/O
内存中
1
3.147 mm
2
3.052 mm
3
2.785 mm
被测物体
模拟视频流 数字图像
CCD/CMOS图像传感器
应用
数字摄像机 （USB/1394a/1394b/GigE/CameraLink）
光源 镜头
机器视觉软件
FG I/O
图像数据
图像 内存中
Serial readout register
Output (Amplifier)
Light sensitive CCD-sensor
Shielded memory area
白光 蓝光
红光 绿光
光源A 光源B
偏光板
偏光镜片
SUCCESS
THANK YOU
2019/9/18
防外乱光濾波片的効果
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
镜头
例如： 使用HV1303UM 拍摄视野为440mm*330mm 拍摄距离为2500mm
放大率 m h' / h L' / L 物距 L f (11/ m) 像距 L' f (1 m) 焦距 f L /(11/ m)
• 半导体
• 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 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
光源 镜头 摄像机 图像采集卡
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。
杂散光
直射光
暗视野
杂散光
直射光 亮视野
常应用于检测平滑表面上变化的部分 如：划痕、刀痕、边缘
TCL
TCL
TCI
照射物
白色光 (混合色)
蓝色
其它颜色 被吸收
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
人类视觉
机器视觉
空间分 分辨率较差，不能观看微小 辨力 的目标
目前有4K×4K的面阵摄像机和 12K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
分辨率 焦距 光圈 景深 成像尺寸 视场角 远心 畸变
工业摄像机
按不同芯片类型划分： 1、CCD摄像机 2、CMOS摄像机
优点：填充因子(fill factor)可以达到非常高，甚至达到100%。 这样Sensor灵敏度非常大。 缺点：由于传输和读出使用的时钟相同，因此Sensor上面的部分 曝光时间比下面的长，这会造成Smear现象。为了解决这个问题， 必须使用机械快门或闪光灯。
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
感光范 400nm-750nm范围的可见 从紫外到红外的较宽光谱范围，
围
光
另外有X光等特殊摄像机
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
应用
CCD/CMOS图像传感器
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
照明光源
高频荧光灯
卤 素 灯 LED灯
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； 通过散热装置，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
机器视觉
适应性 适应性强，可在复杂及变 适应性差，容易受复杂背景及环
化的环境中识别目标
境变化的影响
智能
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
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
灰度分辨 差，一般只能分辨64个灰
力
度级
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
装置
人有损害
100%检测
100%质量保证
改进生产流程
提高产量
机器视觉技术 功能
缩短产品 进入市场时间
及时过程监控
精确测量 集成化生产
高速检测 精确机器人导航 定位及配准 装配检测 PCB检测 表面检测 纹理分析 遥感
• 医学图像分析 • 测量 • 一维码读取 • OCR&OCV • 匹配 • 印刷检测 • Blob分析
结果 孔
1 2 3
半径
3.147 mm 3.052 mm 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
1 2 3
半径
3.147 mm 3.052 mm 2.785 mm
被测物体
机器视觉系统概述
主讲：金老师 2016.01.01
机器视觉系统概述 照明光源 镜头 工业摄像机
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。
人类视觉