第八章 视觉检测
视觉检测原理
视觉检测原理视觉检测是一种利用光学、机械、电子等技术手段对被检测物体进行观测、分析和判断的技术。
它可以应用于工业生产中的质量检测、安防监控、医学影像诊断等领域。
视觉检测的原理主要包括光源、镜头、图像采集、图像处理和判断系统等几个方面。
首先，光源是视觉检测的基础。
光源的选择直接影响到被检测物体的成像效果。
合适的光源能够提供清晰、均匀的照明，有利于图像的采集和处理。
在不同的检测场景中，可以选择不同类型的光源，比如白光、红外线、紫外线等，以适应不同的检测需求。
其次，镜头是将被检测物体的光学信息转换成图像的重要部件。
镜头的质量和焦距会直接影响到图像的清晰度和变焦范围。
在视觉检测系统中，通常会根据被检测物体的大小、形状和距离等因素选择合适的镜头，以确保获得高质量的图像。
图像采集是将被检测物体的光学信息转换成电信号的过程。
传感器是图像采集的核心部件，它能够将光学信号转换成数字图像信号，并输出给图像处理系统进行后续处理。
传感器的像素数量和灵敏度直接影响到图像的分辨率和灰度范围，因此在选择传感器时需要根据实际应用需求进行合理的选择。
图像处理是视觉检测的关键环节。
通过图像处理算法可以对采集到的图像进行分析、处理和提取特征，从而实现对被检测物体的识别和判断。
常用的图像处理技术包括边缘检测、轮廓提取、颜色分割、模式匹配等，这些技术能够帮助系统准确地识别和分析被检测物体的特征。
最后，判断系统是视觉检测的决策部分。
在经过图像处理之后，系统需要根据预先设定的标准对被检测物体进行判断，判断系统通常由计算机软件和硬件组成，它能够根据图像处理的结果输出相应的判断结果，比如合格、不合格、异常等。
综上所述，视觉检测是一种利用光学、机械、电子等技术手段对被检测物体进行观测、分析和判断的技术。
它的原理主要包括光源、镜头、图像采集、图像处理和判断系统几个方面。
通过合理的配置和优化，视觉检测系统能够实现高效、精准地对被检测物体进行检测和判断，为工业生产和科学研究提供了重要的技术支持。
视觉检测教案模板及范文
课时：2课时教学目标：1. 了解视觉检测技术的概念和原理。
2. 掌握视觉检测系统的主要组成部分及其功能。
3. 熟悉视觉检测技术在工业生产中的应用。
4. 培养学生分析问题、解决问题的能力。
教学重点：1. 视觉检测技术的原理和组成部分。
2. 视觉检测技术在工业生产中的应用。
教学难点：1. 视觉检测系统各部分之间的协同工作。
2. 视觉检测技术在复杂环境下的应用。
教学准备：1. PPT课件2. 视觉检测系统实物或图片3. 工业生产现场视频教学过程：第一课时一、导入1. 展示视觉检测系统实物或图片，激发学生学习兴趣。
2. 提问：同学们，你们知道什么是视觉检测技术吗？它在生活中有哪些应用？二、讲解视觉检测技术原理1. 介绍视觉检测技术的定义和发展历程。
2. 解释视觉检测技术的原理，包括图像摄取、图像处理、特征提取、决策判断等环节。
三、介绍视觉检测系统组成部分1. 图像摄取装置：CCD/CMOS工业相机、摄像头等。
2. 图像处理软件：图像采集卡、图像处理软件等。
3. 控制系统：PLC、单片机等。
4. 输出设备：报警器、执行机构等。
四、案例分析1. 展示工业生产现场视频，让学生了解视觉检测技术在实际生产中的应用。
2. 分析案例中视觉检测系统的组成和工作原理。
第二课时一、巩固复习1. 复习视觉检测技术的原理和组成部分。
2. 回答学生提出的问题。
二、实践操作1. 分组让学生操作视觉检测系统，观察系统各部分协同工作。
2. 指导学生分析操作过程中遇到的问题，共同解决问题。
三、总结与拓展1. 总结视觉检测技术在工业生产中的应用。
2. 拓展视觉检测技术在其他领域的应用，如医疗、农业等。
教学评价：1. 学生对视觉检测技术原理和组成部分的掌握程度。
2. 学生在实践操作中的表现。
3. 学生对视觉检测技术在其他领域的应用拓展能力。
教学反思：1. 教师应注重理论与实践相结合，提高学生的学习兴趣。
2. 在实践操作中，教师要引导学生分析问题、解决问题，培养学生的实际操作能力。
视觉检测教案模板及范文
课时：2课时年级：八年级教材：《信息技术》教学目标：1. 让学生了解视觉检测的基本概念和原理。
2. 让学生掌握视觉检测的基本方法和技术。
3. 培养学生的动手能力和创新意识。
教学重点：1. 视觉检测的基本概念和原理。
2. 视觉检测的基本方法和技术。
教学难点：1. 视觉检测技术的应用。
教学准备：1. 课件2. 视觉检测实验设备教学过程：第一课时一、导入1. 引入视觉检测的概念，让学生了解视觉检测在生活中的应用。
2. 提问：什么是视觉检测？它有什么作用？二、讲解1. 讲解视觉检测的基本概念和原理。
2. 讲解视觉检测的基本方法和技术。
三、实验1. 学生分组进行视觉检测实验。
2. 实验内容：利用视觉检测设备对物体进行检测，记录实验数据。
四、讨论1. 学生分组讨论实验结果，总结视觉检测的基本方法和技术。
2. 学生分享实验心得，提出改进意见。
第二课时一、复习1. 复习视觉检测的基本概念和原理。
2. 复习视觉检测的基本方法和技术。
二、讲解1. 讲解视觉检测技术的应用。
2. 结合实际案例，让学生了解视觉检测技术在各个领域的应用。
三、讨论1. 学生分组讨论视觉检测技术的应用领域，提出自己的见解。
2. 学生分享讨论成果，互相学习。
四、总结1. 总结本节课所学内容，强调视觉检测的重要性。
2. 布置课后作业，要求学生查阅资料，了解视觉检测的最新发展。
教学评价：1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的参与程度，如提问、回答问题、实验操作等。
2. 实验成果：评价学生在实验中的表现，如实验数据是否准确、实验操作是否规范等。
3. 课后作业：检查学生的课后作业完成情况，了解学生对视觉检测知识的掌握程度。
教案范文：一、导入同学们，今天我们来学习一个有趣的知识——视觉检测。
在生活中，我们经常接触到各种检测技术，比如人脸识别、物体检测等。
这些技术都离不开视觉检测。
那么，什么是视觉检测呢？它有什么作用呢？二、讲解1. 视觉检测的基本概念：视觉检测是利用计算机视觉技术，对图像或视频进行检测和分析，从而实现对物体、场景或行为的识别和判断。
视觉检测原理
视觉检测原理
视觉检测原理是通过计算机视觉技术，对图像或视频进行分析和理解，从而实现目标物体的识别、分类和定位。
视觉检测系统通常包括图像获取、图像预处理、特征提取与描述、目标检测与识别、目标跟踪等组成部分。
在图像获取阶段，视觉检测系统通过相机等设备采集图像或视频。
而图像预处理阶段则对获取到的图像进行各种滤波、增强、降噪等操作，以提高后续处理的效果。
特征提取与描述阶段是将图像中的目标物体表示为计算机可识别的形式。
常用的特征包括形状、颜色、纹理和边缘等。
通过提取目标物体的特征并进行合适的描述，可以在后续的目标检测和识别过程中提供有效的信息。
目标检测与识别阶段是视觉检测系统的核心部分，主要通过使用机器学习、深度学习等算法来实现。
在目标检测中，系统将识别出图像中存在的目标物体，并给出它们的位置和边界框；在目标识别中，系统在目标物体检测的基础上，进一步进行物体的分类和标注。
目标跟踪阶段是对目标物体进行实时追踪，以保持目标在连续帧中的位置和状态的一致性。
通过使用各种跟踪算法，可实现目标的持续追踪，适用于视频监控、自动驾驶等场景。
综上所述，视觉检测原理是一种通过图像分析和理解来实现目
标物体检测、识别和跟踪的技术。
它在许多领域中得到广泛应用，为人们提供了更加智能化、高效化的解决方案。
视觉检测
视觉检测简介：视觉检测是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。
自起步发展至今，已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中特别是目前的数字图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、FPGA、ARM 等嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，大大地推动了机器视觉的发展。
简而言之，机器视觉解决方案就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。
解决过程：1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲，可分为连续触发和外部触发。
2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。
3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。
4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。
5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。
6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。
7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。
8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。
9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值（合格或不合格）。
10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。
从上述的工作流程可以看出，机器视觉解决方案是一种比较复杂的系统。
因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。
在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。
视觉检测的优势：1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。
视觉检测教案设计模板范文
课时：2课时年级：八年级教材：《科学》教学目标：1. 知识目标：了解视觉检测的基本原理，掌握视觉检测系统的组成和功能。
2. 能力目标：培养学生运用视觉检测技术解决实际问题的能力。
3. 情感目标：激发学生对科学技术的兴趣，培养学生的创新精神和实践能力。
教学重点：1. 视觉检测的基本原理。
2. 视觉检测系统的组成和功能。
教学难点：1. 视觉检测系统的实际应用。
2. 视觉检测技术在生活中的运用。
教学过程：一、导入新课1. 教师展示一些生活中常见的视觉检测应用场景，如：自动门、智能监控系统等。
2. 提问：同学们知道这些应用场景是如何实现的吗？引入视觉检测这一课题。
二、新课讲授1. 讲解视觉检测的基本原理：a. 视觉检测是利用图像处理、模式识别等技术，实现对物体形状、颜色、纹理等特征的识别和检测。
b. 视觉检测系统主要由传感器、图像采集设备、图像处理单元、决策单元等组成。
2. 讲解视觉检测系统的组成和功能：a. 传感器：用于采集物体图像，如摄像头、扫描仪等。
b. 图像采集设备：将传感器采集到的图像进行数字化处理，如图像采集卡等。
c. 图像处理单元：对图像进行预处理、特征提取、匹配等操作，如边缘检测、角点检测等。
d. 决策单元：根据图像处理结果，对物体进行分类、识别等操作，如阈值分割、分类器等。
三、课堂练习1. 教师提供一些实际应用案例，让学生分析其视觉检测系统的组成和功能。
2. 学生分组讨论，分析案例，并制作PPT进行展示。
四、总结与反思1. 教师引导学生总结本节课所学内容，强调视觉检测的基本原理和系统组成。
2. 学生反思自己在学习过程中的收获和不足，提出改进措施。
五、课后作业1. 阅读相关资料，了解视觉检测技术在其他领域的应用。
2. 设计一个简单的视觉检测系统，并撰写设计报告。
教学评价：1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的发言、讨论和练习情况。
2. 作业完成情况：检查学生的课后作业完成情况，了解学生对知识掌握程度。
视觉检测解决方案(3篇)
第1篇随着工业自动化和智能化水平的不断提高，视觉检测技术作为一种高效、准确的检测手段，在各个行业中得到了广泛应用。
本文将针对视觉检测技术，提出一种全面的解决方案，旨在为用户提供高质量、高效率的视觉检测服务。
一、视觉检测技术概述1. 定义视觉检测技术是利用计算机视觉、图像处理、模式识别等技术，对物体进行自动识别、测量、分类、定位等操作，实现对产品质量、形状、尺寸、颜色等属性的检测。
2. 应用领域视觉检测技术广泛应用于电子、汽车、食品、医药、包装、物流等行业，如产品外观检测、缺陷检测、尺寸测量、二维码识别等。
二、视觉检测解决方案1. 系统架构视觉检测系统主要由以下几部分组成：（1）光源：为被检测物体提供合适的照明，提高图像质量。
（2）相机：捕捉被检测物体的图像，将图像信息传递给计算机进行处理。
（3）图像处理软件：对图像进行预处理、特征提取、分类、测量等操作。
（4）控制系统：协调各部分设备的运行，实现自动化检测。
（5）执行机构：根据检测结果执行相应的操作，如剔除、分拣、标记等。
2. 解决方案实施步骤（1）需求分析首先，根据用户的具体需求，明确检测任务，如检测对象、检测指标、检测精度等。
（2）硬件选型根据需求分析结果，选择合适的硬件设备，包括光源、相机、执行机构等。
（3）软件设计根据硬件选型，设计图像处理软件，包括预处理、特征提取、分类、测量等模块。
（4）系统集成将硬件和软件进行集成，调试系统，确保各部分设备协同工作。
（5）测试与优化对系统进行测试，验证其性能，根据测试结果对系统进行优化。
3. 解决方案特点（1）高精度：通过优化算法和硬件选型，提高检测精度，满足不同行业的需求。
（2）高效率：自动化检测，减少人工干预，提高生产效率。
（3）高稳定性：系统设计合理，抗干扰能力强，保证长期稳定运行。
（4）可扩展性：可根据用户需求，方便地增加或修改检测功能。
三、案例分析1. 汽车行业在汽车行业，视觉检测技术主要用于汽车零部件的检测，如发动机、变速箱、底盘等。
《视觉检测》课件
4
特征匹配
将提取到的特征与预先定义的模型进行匹配和比对。
5
最终判定
根据匹配结果，进行最终的判定和决策。
四、视觉检测的实际应用案例
工业生产自动化中的视 觉检测
视觉检测技术在工业生产线上， 帮助检测产品质量、进行自动 化控制和提高生产效率。
智能安防领域的视觉检测
视觉检测技术应用于安全监控 系统，用于实时监测和识别异 常行为，保障公共安全。
医学影像分析中的视觉 检测
视觉检测技术在医学影像分析 中，用于帮助诊断和治疗，如 肿瘤检测和病灶定位。
五、视觉检测的发展趋势
智能化发展
视觉检测技术将越来越智能化，能够自主学习和适应不同环境和场景。
大数据驱动发展
视觉检测技术将利用大数据分析，提高准确率和效率。
优化算法探索
不断探索和优化视觉检测的算法，提高检测结果的准确性和可靠性。
六、总结和展望
1 视觉检测的价值
视觉检测技术具有广泛 的应用价值，为各个领 域带来了许多便利和改 进。
2 视觉检测的前景展望 3 视觉检测的挑战和
解决方案
随着技术的不断进步，
视觉检测将以更高的精
面对复杂的场景和各种
度和效率得到应用。
干扰因素，需要不断研
究和创新，解决实际问
题。
《视觉检测》PPT课件
视觉检测 PPT课件大纲
一、什么是视觉检测？
视觉检测是一种利用光学传感器、摄像机和图像处理算法的技术，用于从图 像中提取特征和进行判定的过程。 视觉检测在生产自动化、智能安防和医学影像分析等领域有广泛的应用。
二、视觉检测技术介绍
光学传感器
利用光学原理捕捉物体的图像信息，如光电二极管、激光传感器等。
视觉检测技术原理
视觉检测技术原理视觉检测技术是一种通过图像或视频来获取信息并进行分析的技术。
它主要依赖于计算机视觉和机器学习的方法，通过图像处理和模式识别等算法，实现对图像中目标的检测、识别和分类等功能。
视觉检测技术广泛应用于各个领域，如工业自动化、智能交通、医疗诊断等，发挥着重要的作用。
视觉检测技术的原理主要包括以下几个方面。
1. 图像获取与预处理视觉检测的第一步是获取图像或视频。
图像可以通过摄像机、扫描仪等设备获取，视频可以由多个图像帧组成。
在获取图像后，需要对图像进行预处理，以提高后续算法的准确性。
常见的图像预处理方法包括去噪、滤波、增强对比度等。
2. 特征提取与描述特征提取是视觉检测的核心步骤之一。
通过提取图像中的特征，可以将目标与背景区分开来，从而实现目标的检测和识别。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
提取到的特征需要进行适当的描述，以便后续的分类和识别。
3. 目标检测与识别目标检测是视觉检测的关键环节之一。
通过对图像进行分析和处理，可以实现对目标的检测和识别。
常用的目标检测方法包括基于颜色、形状和纹理的检测方法，以及基于深度学习的检测方法。
目标识别则是将检测到的目标与预先定义的目标进行匹配和识别，常用的方法包括模板匹配、特征匹配和机器学习方法等。
4. 分类与判别分类与判别是视觉检测的最终目标。
通过对图像中的目标进行分类和判别，可以实现对不同类别目标的识别和区分。
常用的分类与判别方法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
这些方法可以根据提取到的特征和训练集中的样本进行学习和训练，从而实现对目标的自动分类和识别。
5. 结果输出与应用视觉检测的最后一步是将检测结果进行输出和应用。
输出结果可以是目标的位置、类别、属性等信息。
根据不同的应用需求，可以将检测结果用于机器人导航、智能监控、医学诊断等领域，以实现自动化和智能化的应用。
总结起来，视觉检测技术是一种基于图像处理和模式识别的技术，通过图像的获取、预处理、特征提取、目标检测与识别、分类与判别等步骤，实现对图像中目标的检测、识别和分类等功能。
视觉检测的概念
视觉检测的概念视觉检测是指利用计算机视觉技术实现对图像或视频中的目标物体进行识别、定位和监测的过程。
它利用计算机视觉算法和模型，通过对图像和视频的处理和分析，从中提取出目标物体的特征，进而进行分类、定位等操作。
视觉检测是计算机视觉领域的一个重要技术研究方向，它广泛应用于自动驾驶、智能安防、智能医疗、工业检测等众多领域。
视觉检测的基本任务可以分为目标检测、目标分类、目标定位和目标跟踪等几个方面。
首先是目标检测，它是指在图像或视频中找出并识别出感兴趣的目标物体。
目标检测既要求实时性，又要求准确性。
在传统的视觉检测方法中，一般需要依赖于预先定义的特征提取器，如Haar特征、HOG特征等，再结合分类器进行目标的判断。
近年来，基于深度学习的目标检测方法成为主流，如Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。
其次是目标分类，它是指将检测到的目标物体根据其类别进行分类识别。
目标分类是视觉检测技术的核心任务之一，能够帮助计算机理解图像中的内容。
传统的目标分类通常是基于机器学习的方法，使用预先提取的特征进行训练和分类，如使用SIFT、SURF等算法进行特征提取，再使用SVM或者K-近邻等算法进行分类。
而深度学习在目标分类领域进行了革命性的突破，能够直接从原始图像中学习到高层次的特征表达，如使用卷积神经网络进行图像分类。
另外，目标定位是指在图像或视频中准确地确定目标物体的位置。
目标定位一般通过检测目标的外接矩形框或者像素级别的分割来实现。
在传统的目标定位方法中，一般会使用基于特征匹配或者模板匹配的方法，如使用Haar特征训练AdaBoost分类器或者使用SIFT匹配进行目标定位。
而深度学习方法在目标定位上也取得了很大的成功，如使用YOLO系列的网络通过回归框的边界和置信度来实现目标的定位。
最后是目标跟踪，它是指在连续的图像序列中跟踪目标物体的位置和形状的过程。
目标跟踪通常需要从第一帧开始，对目标进行初始化，并不断地根据图像序列的信息进行更新。
视觉检测
8.2
视觉传感器
一、CCD光敏元件工作原理 CCD基本结构图
8.2
视觉传感器
CCD电荷转移原理
二、电荷转移原理 CCD转移电压
8.2
视觉传感器
三、CCD的输入－输出结构 1.电荷注入 2.电荷输出 四、CCD的特性参数 1.转移效率和转移损失率 2.工作频率 8.2.2 CCD器件 视觉检测系统采用的摄像机分为电子管式摄像机和 固体器件摄像机CCD两种。CCD是利用内光电效应由单个 光敏元件构成的集成化光电传感器。它集电荷存贮、移 位和输出为一体。应用于成像技术、数据存贮和信号处 理电路等。
8.2
视觉传感器
一、CCD线阵摄像器件工作原理。 线阵列固体摄像器件基本结构简图如图所示。 线型CCD 摄像器件有两种基本形式：一是 单沟道线型 ICCD，另一是双沟道线阵ICCD。
8.2
视觉传感器
二、面阵ICCD
场传输面阵CCD和行传输面型CCD结构原理如图。
8.2
视觉传感器
三、ICCD的基本特性参数 1.转换特性 2. 动态范围 3.分辨率 8.2.3 光电位置传感器(PSD) 光电位置传感器（PSD）是一种对入射到 光敏面上的光点位置敏感的光电器件，其输出 信号与光点在光敏面上的位置有关。它利用半 导体的横向光电效应来测量入射点的位置。目 前在光学定位、跟踪、位移、角度测量和虚拟 现实设备中获得了广泛的应用。 PSD分为一维和二维两种类型。
8.1 视觉检测技术概述
三、图像存储体 图像存储体可以分为外置式和内置式两种。 外置式图像存储体为独立单元，它一般单独供 电，功能较为全面，可以适用于微机系统、笔 记本电脑、微处理器和可编程控制器等，成本 也较高。内置式图像存储体一般为卡式结构称 为图像卡)，可以直接插入计算机扩展槽内， 使用方便、成本低，并可以充分利用计算机的 软硬件资源。
视觉检测原理
视觉检测原理视觉是人类最为重要的感官之一，通过视觉可以感知外界的信息，进行认知和决策。
在现代工业生产中，视觉检测是一种常用的质量检测手段，它可以高效地检测产品的缺陷和不良，提高生产效率和产品质量。
本文将从视觉检测的基本原理、视觉系统的构成、视觉检测技术的应用等方面进行探讨。
一、视觉检测的基本原理视觉检测是基于人类视觉的原理，使用电子设备代替人眼，通过对光学图像进行处理和分析，实现自动化检测。
视觉检测的基本原理包括光学成像、图像处理和模式识别等方面。
1. 光学成像光学成像是视觉检测的基础，它是通过光学设备将被检测物体的图像投射到摄像机或传感器上，并将其转换为电信号。
光学成像的关键是成像质量，包括清晰度、对比度、亮度等方面。
清晰度是指成像物体的轮廓和细节能否清晰显示；对比度是指成像物体的明暗差异程度；亮度是指成像物体的光照强度。
光学成像的质量对后续的图像处理和模式识别有着决定性的影响。
2. 图像处理图像处理是视觉检测的核心，它是将光学图像转换为数字信号，并对其进行处理和分析，提取出有用的信息。
图像处理包括图像采集、预处理、特征提取和分类识别等步骤。
图像采集是将光学图像转换为数字信号的过程，通常采用CCD或CMOS等数字摄像机进行。
预处理是对采集的图像进行去噪、增强、滤波等处理，提高图像质量。
特征提取是从图像中提取出与检测目标相关的特征，例如边缘、纹理、颜色等。
分类识别是将提取的特征与预设的模式进行匹配，确定是否存在缺陷或不良。
3. 模式识别模式识别是视觉检测的关键，它是将图像特征与预设的模式进行匹配和分类，确定是否存在缺陷或不良。
模式识别包括模式建立、模式匹配和决策等步骤。
模式建立是根据已知的样本，建立缺陷和不良的模式，以便与检测目标进行匹配。
模式匹配是将提取的特征与预设的模式进行匹配，确定是否存在缺陷或不良。
决策是根据匹配结果进行判断，确定是否合格或不合格。
二、视觉系统的构成视觉检测系统由图像采集、图像处理和控制系统等组成，其基本结构如下图所示。
视觉检测
编辑
一个典型的机器视觉系统包括以下三大块：
照明
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。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。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
应用案例
编辑
在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍然不能保证100 %的检验合格率（即“零缺陷”）。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。
FL = 4.8毫米x 305毫米/ 64毫米
FL = 1464毫米/ 64毫米
FL =按23毫米镜头的要求
FL = 0.19” x 12” / 2.5”
FL = 2.28” / 2.5”
FL = 0.912” x 25.4毫米/inch
FL =按23毫米镜头的要求
注：勿将工作距离与物体到像的距离混淆。工作距离是从工业镜头前部到被观察物体之间的距离。而物体到像的距离是CCD传感器到物体之间的距离。计算要求的工业镜头焦距时，必须使用工作距离
视觉检测技术原理
视觉检测技术原理
视觉检测技术是一种利用相机或其他感应器将试验品的图像转化为数字信息并进行分析的技术。
其基本原理是通过计算机算法对图像进行处理，并运用图像处理中的特征提取、分类、匹配等技术对其进行分析。
视觉检测技术的基本原理包括以下几个方面：
1.图像采集
视觉检测技术首先需要使用摄像机等设备采集试验品的图像数据，这些数据在经过处理后成为数字化的图像信息。
2.图像预处理
视觉检测技术的一个重要步骤是对采集的图像数据进行预处理。
预处理包括去噪、图像增强、颜色转换等步骤。
只有预处理之后的图像才能更好的分析和处理。
3.特征提取
特征提取是视觉检测技术最主要的步骤之一。
它利用计算机算法对图像进行分析，找到图像中的一些显著特征。
这些特征可以是边缘、纹理、颜色等，通过比较这些特征，可以判断两张图像的相似性。
4.图像分类
在提取特征之后，视觉检测技术需要将图像进行分类。
这个步骤根据提取出的特征和预先设定的分类方法，将图像分成若干类别，以便后续对其进行更细致的分析。
5.图像匹配
视觉检测技术的最后一步是图像匹配。
利用计算机算法，找到两张图像之间的相似性，通过相似性的比较，可以决定是否有偏差或者是否有问题存在。
同时，还可以给出问题的具体位置和大小等信息，方便对其进行修复或者替换。
总体来看，视觉检测技术的原理非常丰富和复杂。
它需要借助于计算机科学、图像处理技术、信号处理技术等多个领域的知识，并通过这些技术的整合和转化，才能更好地完成对试验品的检测和分析。
视觉检验的原理和方法
视觉检验的原理和方法视觉检验是通过观察和分析人的眼睛和视觉系统来评估其视觉功能的一种检测方法。
视觉检验的原理和方法主要包括客观视觉检测和主观视觉检测两个方面。
客观视觉检测是指利用仪器或设备来测量和记录人眼和视觉系统的生理参数，以获得客观的视觉功能评估指标。
常用的客观视觉检测方法包括验光、眼压测量、视野检测和角膜地形图等。
验光是指通过调节眼镜的光学系统使眼睛能够清晰地看到远处或近处的物体，从而评估人的屈光度和视力。
通过调节不同的镜片试验，眼科医生可以计算出一个个体的屈光度，比如近视度数、远视度数、散光度数等，并据此配制适合的眼镜或隐形眼镜。
眼压测量是指使用专门的仪器测量眼球内的压力。
根据眼压的高低，可以初步判断是否存在青光眼等眼疾。
通过眼压测量，还可以评估眼内部液体的循环和排出情况，以及眼球的强度和稳定性。
视野检测是指通过特定的仪器检测人的中心视野和外周视野，以评估人的视野范围和视觉敏感度。
通过视野检测，可以及早发现和诊断视网膜疾病、视神经疾病等导致视野缺损的情况。
角膜地形图是指利用专门的设备测量和记录人的角膜前表面的曲率和形状。
通过分析角膜地形图中的数据，可以评估角膜的正常与否，以及是否存在角膜变形、眼科手术后的恢复情况等。
除了客观视觉检测方法外，还有一些主观视觉检测方法可以用于评估视觉功能。
主观视觉检测方法是指通过人自身的感觉和反应来评估视觉功能的方法。
最常见的主观视觉检测方法是视力检查。
视力检查是通过要求被测试者阅读不同大小和清晰度的字母或图片来评估其视力。
被测试者需要告诉医生看到的字母或图片的种类和清晰度，医生根据结果可以判断被测试者的视力水平。
除了视力检查外，主观视觉检测方法还包括眼动追踪和视觉皮层电图等。
眼动追踪是指通过追踪被测试者眼球在屏幕上移动情况来评估其注意力和视觉功能。
视觉皮层电图则是通过在被测试者头皮上放置电极，测量脑电波形来评估其神经信号的传导和处理情况。
综上所述，视觉检验的原理和方法主要包括客观视觉检测和主观视觉检测两个方面。
视觉检测技术-习题参考答案
视觉检测技术-习题参考答案视觉检测技术－习题答案1-1 何为计算机视觉？能够解释图像，实现类似⼈类视觉系统理解外部世界的机器系统称为计算机视觉或机器视觉。
1-2计算机视觉能够完成的四种基本任务是什么？尺⼨和表⾯特征的检测；⽬标的识别和定位。
1-3制约计算机视觉技术应⽤⽔平的两⼤基础是什么？1）包括数字图像处理的视觉理论和算法；2）微电⼦技术1-4计算机视觉和视觉检测是什么关系？（⽆标准答案，根据⾃⼰的理解进⾏归纳、概括即可。
）以检测为⽬的的计算机视觉应⽤称为视觉检测。
视觉检测是计算机视觉内容的⼀部分。
第⼆章习题（⼈类视觉）2-1 做⼀个简单实验。
将视轴与观测书页的法线平⾏，给出⾼清晰观察区域的尺度范围。
2-2 ⼈类视觉系统由⼏部分组成？各部分的功能是什么？三个部分：眼球、神经传输系统及⼤脑的视觉中枢；各部分作⽤是：光学成像、影象摄取或采集、影象信号的传输、影象信号、信息处理。
2-3 分别举出⼀个证明视觉空间分辨率和时间分辨率的实例。
并解释视觉区域时间分辨率不同的⽣理机制（⽣物物理原因）。
2-4 两种感受野的什么特性有利于检测影像的边缘？2-5 何为马赫带？其形成的⽣物学基础是什么？2-6 在夜间观赏烟⽕时，观察到得什么现象可以⽤视觉动态响应特性进⾏解释。
2-7 ⼀粉笔沿轴向快速从眼前掠过留下的是什么影像，为什么？第三章习题（图象的基本知识）3-1 物体表⾯上某⼀点（⼩区域）的灰度（或亮度）与那些因素或分量有关？是什么关系？－语⾔陈述，列写公式3-2 伪彩⾊图象处理的⽬的是什么？为什么该处理⽅法可以实现这样⼀个⽬的？－从⼈类视觉对灰度和彩⾊的分辩能⼒谈起――。
3-3 假彩⾊图像处理的⽬的和任务是什么？概括：1）降低⼈类对对彩⾊区域的分辩难度；2）开展⼈类视觉的光谱范围。
3-4 请给出灰度直⽅图的两种应⽤。
①⽤于判断图像量化是否恰当。
②⽤于确定图像⼆值化的阈值。
③⽤于区域分割和⾯积计算。
3-5 ⿊⽩图像、普通灰度图像的灰度取值范围是多少？彩⾊图像中⼀个象素的颜⾊需要⽤多少个bit来表⽰？――每两个F表⽰⼀种基⾊，――24位，－3-6 结合三相CCD电荷包转移过程图，补充画出在满⾜t23-7 何为帧转移过程？⾯阵CCD中，信号电荷转移输出的三个阶段是什么？三个关键词：影像信号电荷；光敏区－暂存区；⼀次性；三个阶段：3-8 现准备采⽤型号为TCD142D的线阵CCD图像传感器测量⼀个300毫⽶长的零件尺⼨，请问该测量⽅法的量化误差⼤约是多少？要点：a 正确的成像假设；b 按整像素处理量化物差3-9 在电荷包的转移过程中，单侧传输和双侧传输各有什么优缺点？2点：结构，效率3-10 CCD传感器的输⼊和输出是什么物理量，这种传感器需要解决的 3 个技术问题是什么？光信号―电荷―；信号电荷的⽣成、传输和输出。
视觉检测的原理和应用
视觉检测的原理和应用1. 引言视觉检测是一种利用计算机视觉技术进行图像分析和识别的过程。
通过分析和处理图像中的特征和信息，视觉检测可以帮助我们自动识别和检测目标物体，实现不同应用领域的自动化和智能化。
本文将介绍视觉检测的基本原理和常见应用。
2. 视觉检测的原理视觉检测的原理基于对图像中的特征进行提取、处理和分析。
下面将介绍视觉检测的三个基本步骤：2.1 特征提取在视觉检测的第一步，我们需要从输入的图像中提取与目标物体相关的特征。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
通过提取这些特征，我们可以将图像转换成信息更加简洁的表示形式，方便后续的处理和分析。
2.2 特征处理在特征提取之后，我们需要对提取的特征进行处理，以便更好地表示图像中的目标物体。
常用的特征处理方法包括滤波、傅里叶变换、边缘检测等。
这些方法可以帮助我们去除图像中的噪声、增强目标的特征，并更好地描述图像中的目标。
2.3 特征分析与识别在特征处理之后，我们需要对处理后的特征进行分析和识别。
这一步骤可以使用机器学习、模式识别等方法，通过与预先定义或训练的模型进行比较，识别图像中的目标物体。
常见的方法包括模板匹配、神经网络等。
3. 视觉检测的应用视觉检测作为一种强大的智能化工具，在许多应用领域得到了广泛的应用。
下面将介绍几个常见的应用场景：3.1 工业自动化在工业自动化领域，视觉检测被广泛应用于产品质量检测、缺陷检测、零部件配对等。
通过自动化的视觉检测系统，可以提高生产效率和产品质量，减少人工操作的错误和漏检。
3.2 无人驾驶无人驾驶技术中的视觉检测是关键技术之一。
通过视觉检测系统，车辆可以实时获取道路、交通标志、行人等信息，并做出相应的决策，实现自主驾驶。
视觉检测在无人驾驶领域的应用，为交通安全和出行方式带来了巨大的变革。
3.3 医疗诊断在医疗领域，视觉检测可以应用于医学影像的识别和分析。
例如，通过分析CT、MRI等医学影像，可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗方案的选择。
视觉检测教案
视觉检测教案教案标题：视觉检测教案一、教学目标：1. 理解视觉检测的定义和重要性；2. 掌握常见的视觉检测方法和工具；3. 培养学生对视觉检测的兴趣和意识。
二、教学内容：1. 视觉检测的定义和重要性：a. 解释视觉检测的概念和作用；b. 引导学生认识到视觉检测在日常生活和学习中的重要性。
2. 常见的视觉检测方法和工具：a. 介绍常见的视力检测方法，如视力表、视力图表等；b. 介绍其他常见的视觉检测方法，如色觉检测、深度感知检测等；c. 演示如何正确使用视觉检测工具。
3. 视觉检测的实践活动：a. 分组进行视力检测实验，让学生互相检测视力；b. 进行色觉检测实验，让学生了解自己的色觉情况；c. 进行深度感知检测实验，让学生感受深度感知的重要性。
4. 视觉保护和健康：a. 引导学生了解如何正确使用电子产品，避免对视力造成伤害；b. 提供一些简单的视觉保护方法，如定时休息、远离电子屏幕等。
三、教学步骤：1. 导入：通过提问和展示图片等方式，引起学生对视觉检测的兴趣。
2. 知识讲解：介绍视觉检测的定义和重要性，以及常见的视觉检测方法和工具。
3. 实践活动：组织学生进行视觉检测实验，让他们亲自体验和感受视觉检测的过程。
4. 总结和讨论：与学生一起总结视觉检测的重要性，并讨论他们在实践活动中的体验和感受。
5. 视觉保护和健康：提供一些视觉保护和健康的建议，并与学生分享如何正确使用电子产品。
6. 作业布置：布置相关的作业，如观察自己日常使用电子产品的时间和注意视力保护等。
四、教学资源：1. 视力表、视力图表等视觉检测工具；2. 色觉检测图表和工具；3. 深度感知检测工具；4. 电子产品使用规范和视力保护宣传资料。
五、教学评估：1. 视力检测实验的结果和报告；2. 学生对视觉检测重要性的理解和表达；3. 学生对视觉保护和健康的意识和行动。
六、教学延伸：1. 邀请专业人士进行视觉检测讲座或亲临学校进行视力检测；2. 组织学生参观眼科医院或眼镜店，了解更多关于视觉检测和保护的知识。
视觉检测教案模板范文
课时：2课时教学目标：1. 让学生了解视觉检测技术的概念、原理和特点。
2. 使学生掌握视觉检测系统的基本组成和检测流程。
3. 培养学生运用视觉检测技术解决实际问题的能力。
教学重点：1. 视觉检测技术的概念和原理。
2. 视觉检测系统的基本组成和检测流程。
教学难点：1. 视觉检测系统在实际应用中的问题及解决方案。
2. 视觉检测技术在各个领域的应用。
教学准备：1. 多媒体课件。
2. 视觉检测系统实物或图片。
3. 实际应用案例。
教学过程：第一课时一、导入1. 向学生介绍视觉检测技术的背景和意义。
2. 引导学生思考：视觉检测技术在生活中的应用有哪些？二、新课讲授1. 视觉检测技术的概念、原理和特点。
2. 视觉检测系统的基本组成：a. 图像采集设备：如CCD工业相机、摄像头等。
b. 图像处理设备：如图像采集卡、图像处理软件等。
c. 控制设备：如PLC、单片机等。
d. 输出设备：如显示屏、打印机等。
3. 视觉检测流程：a. 图像采集：通过图像采集设备获取待检测物体的图像。
b. 图像处理：对采集到的图像进行预处理、特征提取、缺陷识别等操作。
c. 结果输出：根据检测结果输出相应的信息，如报警、指示灯等。
三、案例分析1. 介绍视觉检测技术在工业、农业、医疗等领域的应用案例。
2. 分析案例中视觉检测技术的应用特点和优势。
四、课堂小结1. 回顾本节课所学内容，强调视觉检测技术的概念、原理和应用。
2. 引导学生思考：如何将所学知识应用于实际生活中？第二课时一、复习导入1. 复习上节课所学内容，提问学生：视觉检测技术有哪些应用领域？2. 学生分享自己对视觉检测技术的认识和理解。
二、实践活动1. 分组讨论：针对某一实际应用场景，设计一套视觉检测系统。
2. 每组派代表进行展示，其他组进行评价和讨论。
三、总结与拓展1. 总结本节课所学内容，强调视觉检测技术在各个领域的应用。
2. 拓展思考：未来视觉检测技术发展趋势如何？教学评价：1. 课堂表现：学生的参与度、提问和回答问题的情况。
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8.4
数字图像处理基础
二、图像特征提取 图像特征是指图像的原始特征或属性。要 使计算机具有识别的本领，就要得到图像的各 种特征，称之为图像特征提取。 1.纹理特征提取 2.形状特征提取 8.4.6 图像理解 图像理解的研究涉及或包含研究获取图像 的方法、装置和具体应用的实践，形成了所谓 的计算机视觉。
8.5 视觉检测技术应用
2.软件 (1)机器人视觉信息处理算法：图像预处理、 分割、描述、识别和解释等算法。 (2)机器人控制软件。 二、机器人视觉技术的应用 1.给装配机器人(机器手)配备视觉装置。 2.给行走机器人配备视觉装置。 三、机器人视觉与触觉的融合
8.5 视觉检测技术应用
图是一个典型手眼系统，一般工作可分为如下 五个步骤。
8.4
数字图像处理基础
二、图像数据压缩与编码的分类 1.若以信息保真为出发点可分为 (1)冗余度压缩法 (2)熵压缩法
2.若以具体编码技术为出发点可分为
8.4
数字图像处理基础
8.4.4 图像增强和图像复原 一、图像增强 二、图像恢复
8.4
数字图像处理基础
8.4.5 数字图像分析 数字图像分析是图像处理的高级阶段，它 所研究的是使用机器分析和识别周围物体的视 觉图像，从而可得出结论性的判断，也叫图像 识别。 一、图像分割 图像分割的方法大致可以分为基于边缘检 测的方法和基于区域生成的方法两大类。 1.边缘检测 2.区域生长法
8.1 视觉检测技术概述
8.1.3 计算机视觉 一、计算机视觉 二、计算机视觉要达到的目的 1.根据一幅或多幅二维投影图像计算出观 察点到目标物体的距离。 2.根据一幅或多幅二维投影图像计算出目 标物体的运动参数。 3.根据一幅或多幅二维投影图像计算出目 标物体的表面物理性质。
8.1 视觉检测技术概述
4.根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区 域的投影图像。 计算机视觉要达到的最终目的是实现利用 计算机对于三维景物世界的理解，即实现人的 视觉系统的某些功能。 计算机视觉研究的本质问题就是利用二维 投影图像来重够三维物体的可视部分。 三、实现计算机视觉的途径 1.仿生学方法 2.工程方法
8.2
8.4
数字图像处理基础
2.色彩图像 按照色彩分类，可分为单色图 像和彩色图像。 3.运动分类 按照运动分类，图像可分为静 态图像和动态图像。 4.按时空分布分类 按时空分布分类，图像 可分为二维图像（平面图像）和三维图像(立 体图像)。 四、常用的图像处理方法 1.光信息处理 2.电学模拟处理 3.数字处理 4.光学—计算机混合处理
8.2
视觉传感器
一、CCD光敏元件工作原理 CCD基本结构图
8.2
视觉传感器
CCD电荷转移原理
二、电荷转移原理 CCD转移电压
8.2
视觉传感器
三、CCD的输入－输出结构 1.电荷注入 2.电荷输出 四、CCD的特性参数 1.转移效率和转移损失率 2.工作频率 8.2.2 CCD器件 视觉检测系统采用的摄像机分为电子管式摄像机和 固体器件摄像机CCD两种。CCD是利用内光电效应由单个 光敏元件构成的集成化光电传感器。它集电荷存贮、移 位和输出为一体。应用于成像技术、数据存贮和信号处 理电路等。
8.1 视觉检测技术概述
二、镜头 1.镜头的作用 （1）成像功能（2）聚焦功能 （3）变焦功能 2.镜头的技术指标 (1)焦距 (2)光圈 (3)安装方式 3.镜头的种类 按照焦距大小可以分为广角镜头、标准镜头、长焦 距镜头；按变焦方式可以分为固定焦距镜头、手动变焦 距镜头、电动变焦距镜头；按光圈方式可以分为固定光 圈镜头、手动变光圈镜头、自动变光圈镜头；按安装方 式可以分为普通安装镜头、隐蔽安装镜头。
8.1 视觉检测技术概述
三、图像存储体 图像存储体可以分为外置式和内置式两种。 外置式图像存储体为独立单元，它一般单独供 电，功能较为全面，可以适用于微机系统、笔 记本电脑、微处理器和可编程控制器等，成本 也较高。内置式图像存储体一般为卡式结构称 为图像卡)，可以直接插入计算机扩展槽内， 使用方便、成本低，并可以充分利用计算机的 软硬件资源。
8.2
视觉传感器
一、CCD线阵摄像器件工作原理。 线阵列固体摄像器件基本结构简图如图所示。 线型CCD 摄像器件有两种基本形式：一是 单沟道线型 ICCD，另一是双沟道线阵ICCD。
8.2
视觉传感器
二、面阵ICCD
场传输面阵CCD和行传输面型CCD结构原理如图。
8.2
视觉传感器
三、ICCD的基本特性参数 1.转换特性 2. 动态范围 3.分辨率 8.2.3 光电位置传感器(PSD) 光电位置传感器（PSD）是一种对入射到 光敏面上的光点位置敏感的光电器件，其输出 信号与光点在光敏面上的位置有关。它利用半 导体的横向光电效应来测量入射点的位置。目 前在光学定位、跟踪、位移、角度测量和虚拟 现实设备中获得了广泛的应用。 PSD分为一维和二维两种类型。
一、光源 1.光源的选择 用于视觉检测的光源应满足以下几点要求： （1）照度要适中 （2）亮度要均匀 （3）亮度要稳定 （4）不应产生阴影 （5）照度可调 2.光源的照明方式 光源的照明一般有以下几种方式，图如书308页所 示。 漫反射照明方式、透射照明方式、结构光照明方式 和定向照明方式
8.1 视觉检测技术概述
8.1.2 视觉检测系统的组成 视觉检测系统的构成如图所示。 狭义的视觉传感器可以只包括摄像器件，广义的 视觉传感器除了镜头和摄像器件外，还可以包括 光源、图像存储体和微处理器件与图像存储体以 及微处理器等部分集成在一起的数字器件。
8.1 视觉检测技术概述
8.5 视觉检测技术应用
8.5.1 视觉检测技术应用概 1.工业上的应用 2.各类检验、监视中的应用 3.商业上的应用 4.遥感方面的应用 5.医疗方面的应用 6.军事方面的应用 8.5.2 机器人视觉系统 机器人就是由计算机控制的能模拟人的感觉、动 作和具有自动行走能力而又足以完成有效工作的装置。 而对特殊的机器人来说，视觉系统是机器人在危险环 境中自主规划，完成复杂的作业所必不可少的。 它可分为六个主要部分：传感、预处理、分割、 描述、识别以及知识表达和解释。
8.5 视觉检测技术应用
一、机器人视觉系统的组成 其总体结构 如图所示，系 统由硬件和软 件两大部分组
成。
8.5 视觉检测技术应用
1.硬件组成及完成功能如下： (1)景物和距离传感器：常用的有摄像机、CCD像和超 声波传感器、结构化设备。 (2)视频信号数字化设备：它是把摄像机、CCD像传感 器输出的全电视信号转化成计算机方便使用的数字信号。 (3)视频信号快速处理器：完成视频信号实时、快速、 并行算法的硬件实现，包括 systolic 结构、基于DSP的 快速处理器及PIPE视觉处理机。 (4)计算机及其外部设备：根据系统的需要可以选用 不同的计算机及其外部设，来满足机器人视觉信息处理 及机器人控制的需要。 (5)机器人或机器手及其控制器。
视觉传感器
摄像器件称为视觉传感器。它的作用相当 于人眼的视网膜。摄像器件的主要作用是将镜 头所成的像转变为数字或模拟电信号输出。它 是视觉检测的核心部件。 8.2.1 CCD的基本工作原理 CCD有两种基本类型：一是电荷包存储在半 导体与绝缘体之间的界面，并沿界面传输，这 类器件称为表面沟道 CCD(SCCD)；二是电荷包 存储在离半导体表面一定深度的体内，并在半 导体内沿一定方向传输，这类器件称为体沟道 或埋沟道器件(BCCD)。
8.3
数码照相机
8.3.2 数码照相机的组成原理 一、数码照相机的组成原理 数码照相机主要由光学镜头、感光传感器 （CCD或CMOS）、模数转换器（A/D）、图像处 理器（DSP）、图像存储器（Memory）、液晶 显示器（LCD）、端口、电源和闪光灯等组成。 数码照相机是利用光电传感器(CCD或CMOS) 的图像感应功能，将物体反射的光转换为数码 信号，经压缩后储存于内建的存储器上。
8.5 视觉检测技术应用
8.5.3 自动调焦系统 图像测量中的典型自动调焦系统原理图如图所示。
8.2
视觉传器
一、一维PSD的工作原理 图是PSD的断面结构示意图。
二、二维PSD的工作原理 二维PSD输出信号和光点位置之间关系如图所示。
8.2
视觉传感器
PSD具有以下几个特点： 1.响应速度高； 2.位置分辨率高； 3.位置输出与光点强度及尺寸无关，只与 其入射光点的位置有关； 4.可同时检测入射光点的强度和位置，将 输出信号进行运算处理后可得到位置输出信号， 而 将所有信号电极的输出相加后得到与入射 光强成正比的输出。
8.4
数字图像处理基础
五、数字图像处理及研究的主要内容 数字图像处理的基本构成如图所示。
8.4
数字图像处理基础
8.4.2 图像数字化及图像变换 一、图像数字化 二、图像变换 图像变换如下：
8.4
数字图像处理基础
8.4.3 图像数据压缩与编码 图像编码与压缩从本质上来说就是对要处 理的图像源数据按一定的规则进行变换和组合， 从而达到以尽可能少的代码来表示尽可能多的 数据信息。压缩通过编码来实现，或者说编码 带来压缩的效果。所以，一般把此项处理称之 为压缩编码。 一、图像数据压缩与编码的必要性和可能性
8.3
数码照相机
其组成框图如示。
8.3
数码照相机
二、主要部件及技术参数 1.镜头 2.快门 3.存储器件 4.分辨率 5.色彩位数 6.信号输出形式 8.3.3 数码照相机的发展 照相机的设计方向是轻、细、灵及快。