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。
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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。