工业视觉入门培训
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。
2024年EPSON机器人视觉培训
EPSON机器人视觉培训EPSON视觉培训一、引言随着工业4.0的深入推进,视觉技术在工业自动化领域中的应用越来越广泛。
EPSON作为全球领先的工业制造商,其视觉系统具有高精度、高速度、高稳定性等特点,为我国制造业的转型升级提供了有力支持。
为了使广大用户更好地了解和掌握EPSON视觉技术,本文将对EPSON视觉培训进行详细介绍。
二、EPSON视觉系统简介1.高精度:EPSON视觉系统采用先进的图像处理算法,能够实现高精度的图像识别和定位。
2.高速度:EPSON视觉系统具有快速图像处理能力,能够满足高速生产线的需求。
3.高稳定性:EPSON视觉系统采用稳定的硬件平台和成熟的软件算法,确保系统长期稳定运行。
4.易于集成:EPSON视觉系统可以方便地与其他自动化设备集成,实现完整的自动化解决方案。
三、EPSON视觉培训内容1.视觉系统原理:介绍视觉系统的基本原理,包括图像传感器、光源、镜头等组成部分,以及图像处理的基本流程。
2.视觉系统硬件:介绍EPSON视觉系统的硬件组成,包括视觉传感器、图像处理单元、控制器等。
3.视觉系统软件:介绍EPSON视觉系统的软件组成,包括视觉处理软件、编程软件等。
4.视觉系统应用:通过实际案例,介绍EPSON视觉系统在工业自动化领域的应用,如组装、检测、搬运等。
5.视觉系统调试与优化:介绍视觉系统的调试方法和优化技巧,提高视觉系统的性能和稳定性。
6.视觉系统维护与故障排除:介绍视觉系统的日常维护方法和常见故障的排除方法。
四、EPSON视觉培训形式EPSON视觉培训采用理论教学与实践操作相结合的方式,具体包括:1.理论课程:通过PPT讲解、视频演示等形式,使学员掌握视觉系统的基本原理和操作方法。
2.实践操作:学员在培训讲师的指导下,进行视觉系统的实际操作,包括硬件连接、软件配置、程序编写等。
3.案例分析:通过分析实际案例,使学员了解视觉系统在不同场景下的应用方法。
4.互动交流:学员与培训讲师、其他学员进行互动交流,分享经验和心得。
《工业视觉基础知识》课件
PART 06
工业视觉未来展望
AI与机器学习在工业视觉中的应用
机器学习在工业视觉中主要用于图像识别和分 类,通过训练模型,能够自动识别产品缺陷、 表面瑕疵等,提高检测精度和效率。
深度学习在工业视觉中应用广泛,如目标检测 、图像分割等,能够处理复杂的图像数据,实 现高精度的检测和识别。
机器学习和深度学习在工业视觉中还有很大的 发展空间,未来将更加注重模型的泛化能力和 实时性,以满足不断增长的生产需求。
行业和企业的需求。
2023-2026
END
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REPORTING
总结词
详细描述
算法原理
应用场景
模板匹配是一种常见的图像 处理算法,用于在图像中寻 找与给定模板相匹配的目标 。
模板匹配算法通过将给定模 板与图像中的目标进行比较 ,计算相似度,从而确定目 标的位置和大小。该算法广 泛应用于工业视觉检测中, 如表面缺陷检测、零件识别 等。
模板匹配算法基于像素级别 的比较,通过滑动窗口的方 式将模板与图像中的每个像 素进行比较,计算相似度得 分,找到最佳匹配位置。
应用场景
适用于需要获取物体三维结构信息的场景,如虚 拟现实、增强现实、机器人导航等。
PART 05
工业视觉应用案例
表面缺陷检测案例
总结词
通过机器视觉技术对产品表面进行检测,识别出缺陷和异常。
详细描述
表面缺陷检测是工业视觉应用的重要领域之一,通过机器视觉技术对产品表面 进行实时检测,识别出表面缺陷、污渍、划痕等异常情况,确保产品质量和生 产效率。
开放性
软件应具有良好的开放性,支持 与其他工业视觉系统组件的集成 和二次开发。
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。
工业机器视觉课程12颜色感知
• L*u*v*空间到 空间到HSV空间 空间: 空间到 空间
H = arctan(u * v *), S = (u *)2 + (v *)2 , V = L *
颜色模型的分类
1、计算颜色模型:RGB、CIE XYZ、 L*a*b*、L*u*v* 2、视觉颜色模型:HSV、HSI、CMYK 3、工业颜色模型: NTSC-YIQ、PAL-YUV
B
颜色的RGB模型
10.2 颜色表示
• 不同的颜色表示方法(或称颜色模型,颜 色系统等等)都对应一个颜色空间(color space),一种颜色是相应颜色空间中的一 个点或矢量. • 线性颜色空间(RGB模型的线性变换) RGB, CMY, XYZ, YIQ, YUV • 非线性颜色空间(RGB模型的非线性变换) L*a*b*, L*u*v*, HSV(HSI)
椭圆区域(放大显示) 椭圆区域(放大显示) 表示人眼无法与椭圆 中心颜色进行区分的 颜色范围, 颜色范围,椭圆的大 小、方向随着中心位 置的变化而变化, 置的变化而变化,因 此不能用空间中的欧 式距离度量颜色差异
Nxyz空间非一致性示意图 空间非一致性示意图
10.2.2 非线性颜色空间
• HSV • L*a*b*, L*u*v*
图10.4 r-g 色度图
(2)CMY颜色空间
• 以青(Cyan),品红(Magenta),黄 (Yellow)为三基色,其余同RGB颜色空间.
RGB空间与CMY空间的关系
• 在RGB颜色空间中,颜色的形成是由黑到 白的增色处理过程,用于屏幕的彩色输出. • 在CMY颜色空间中,颜色的形成是由白到 黑的减色处理过程,用于绘图和打印的彩色 输出.
机器视觉基础培训1.0
机器视觉基础培训机器视觉应用讲师:赵心杰培训内容及培训目标•培训内容–机器视觉基本硬件介绍–图像处理简介及常用软件介绍–视觉软件的使用–机器人端编程–典型应用案例实操•培训目标–掌握机器视觉各部件及选型知识–熟悉机器视觉软件的应用–能够设计典型的视觉系统目录机器视觉简介成像基本要素工业相机介绍工业镜头介绍工业光源介绍常用视觉配件图像处理简介常用软件介绍–美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会& 美国机器人工业协会的自动化视觉分会(AIA)对机器视觉下的定义是:–“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器,自动地接收和处理真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。
”–机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
视频相机人眼代替没有视觉系统•生产效率低,人工检测的速度跟不上生产需求。
•很多检测内容使用人工无法实现及量化。
•配合机械手需要大量的人工或者机械工装•检测容易出现错漏,随工人的心情而定。
•用人成本逐年上升,工人招聘和管理越来越难。
有视觉系统•可实现高速稳定的检测,完成人工实现不了的生产效率。
•可以实现非接触式的检测,且可以精确的量化检测结果。
•实现视觉自动引导,节省人工和机械工装•做好的检测程序可以稳定的执行,不会出错。
•器件价格逐年降低,投入成本逐渐减少。
引入视觉系统机器视觉优点:•精度高:高分辨率相机,非接触测量•连续性:7*24工作制•稳定性:严格执行测量标准•性价比高:硬件成本降低,人工成本升高•生产效率高:检测速度快,高速相机可达1000帧•灵活性:不同的检测产品建立不同的检测文件•典型行业应用应用领域典型应用汽车制造行业气缸盖监测,汽车车身检测,金属铸件检测,装配线上检测,尺寸测量。
电子、半导体行业PCB板钻孔定位及测量,BGA锡珠检测,手机平板装配,零部件外观检测,航天电池片检测。
烟草行业油封质量检测,在线包装质量检测,烟支外观检测,铝箔纸检测,杂物剔除。
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
机器视觉的基础知识培训
1、机器视觉的相关概念
1.1.机器视觉的定义:
机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器,配合机器视觉算法赋予智 能设备人眼的功能,从而进行物体的识别、检测、测量等功能。
机器 (Machine)
视觉 (Vision)
机械
运动
控制
视(硬件)
觉(软件)
机器视觉就是用机 器代替人眼来做测 量和判断
功能目标
主要解决需要人眼进行工件的定位、测 赋予智能机器人视觉、实现对于外界位
量、检测等重复性劳动
置信息、图像信息的识别与判断
硬件需求
要求较高、需要对工业相机的帧频、分 除特殊情况,大部分对于相机或摄像头
辨率等指标依据需求筛选
的要求并不高
算法需求 往往侧重于精确度的提高
更加复杂,侧重于采用数学逻辑或深度 学习进行物体的标定与识别
3、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”
4、机器视觉系统应用分类
作为一种给机器人带来视觉功能的关键技术,机器视觉应用广泛。从工业视觉到计 算机视觉,从人机交互到自动驾驶,从虚拟现实到物体自动识别,机器视觉都能担 当着重要角色。
4.4.识别: ➢ 识别:读码
4、机器视觉系统应用分类
4.4.识别: ➢ 识别:读码
4、机器视觉系统应用分类
4.4.识别: ➢ 识别:颜色
5、机器视觉系统软、硬件
5.1.相机:
• 相机分类 按芯片技术:CCD相机和CMOS相机 按靶面类型:面阵相机和线阵相机 按输出模式:模拟相机和数字相机 按颜色:彩色相机和黑白相机 按是否带处理器:智能相机和非智能相机
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
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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
实用精品PPT课件
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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
22页优质可用机器视觉在工业自动化中的六大应用场景培训PPT课件
机器视觉在工业自动化中的应用场景主讲人:XXX时间:20XX.XXC atalogue 目录定位与引导2.1.检测与识别机器人视觉跟踪与监控3. 4.工厂智能化升级智能仓储与物流5. 6.检测划痕、凹坑等表面瑕疵实时监控生产过程中的产品质量提高产品合格率,减少退货率表面缺陷检测精确测量产品尺寸,保证产品一致性替代传统人工测量,提高测量精度节省人力资源,提高生产效率尺寸测量识别产品形状,确保产品符合设计要求自动分类和分拣产品提高生产线的自动化程度形状识别检测材料中的气泡、裂纹等缺陷确保材料质量,提高产品性能减少因材料缺陷导致的产品故障材料缺陷检测非破坏性检测内部缺陷,如裂纹、空洞等提高产品质量,降低生产成本提升消费者对产品的信任度内部缺陷检测分析产品成分,确保产品符合标准要求提高产品质量,满足客户需求减少因成分不合格导致的产品召回成分分析零件识别自动识别零件,提高生产效率减少人工操作,降低劳动强度提高产品质量,减少错误装配二维码识别快速读取产品信息,实现追溯管理提高信息准确性,减少人为错误优化生产流程,提高管理水平颜色识别检测产品颜色,确保产品外观一致性提高产品美观度,满足消费者需求提高生产质量,降低退货率目标识别通过边缘检测和角点识别来确定零件位置使用模式识别技术识别特定特征进行精准定位利用机器学习算法优化定位准确性基于特征的定位预先建立零件的三维模型进行比对定位应用迭代最近点(ICP)算法进行模型对齐结合深度学习实现复杂环境下模型识别定位基于模型的定位利用结构光或Time- of- Flight技术获取零件三维信息通过三维重建实现高精度定位结合SLAM技术实现动态环境下的实时定位3D视觉定位零件定位路径规划与避障使用视觉里程计进行路径规划和避障应用人工智能算法进行动态环境下的路径优化结合深度学习实现复杂场景下的自适应避障手眼协调利用视觉传感器校正机器人的动作误差实现视觉引导下的精确抓取和放置通过视觉反馈进行机器人手眼协调的实时调整抓取与放置基于视觉反馈的抓取策略优化实现复杂形状零件的识别与精准抓取通过视觉控制实现复杂环境下的精确放置010203机器人引导实时监测产品在生产线上的位置精准记录产品在各个工序间的移动预防产品在运输过程中的丢失或损坏运动轨迹追踪自动采集生产数据,提高监控效率实时反馈生产进度,优化生产调度检测生产线故障,减少停机时间生产过程监控自动识别设备异常,提高故障诊断速度分析故障原因,为设备维护提供指导预防潜在故障,延长设备使用寿命故障诊断产品跟踪自动检测产品外观缺陷,提高产品质量对产品尺寸和形状进行精确测量分析产品性能指标,确保产品合格率实时质量评估实时监控生产安全,预防事故发生自动报警,及时处理潜在风险分析报警数据,优化生产环境智能报警系统实时监测生产过程中的关键参数自动调整工艺参数,保证生产质量记录工艺参数数据,便于追溯和分析工艺参数监控质量控制传感器种类和分辨率的选择传感器与环境的交互影响传感器的校准和维护图像预处理技术特征提取和匹配方法图像识别与分类算法视觉伺服控制实时视觉伺服策略视觉反馈控制机制伺服系统的性能评估零件识别与定位装配序列规划表面质量检测技术装配与打磨环境建模与地图构建路径规划与避障视觉SLAM技术自主导航焊接路径控制喷涂速度与厚度的调节视觉监控与质量评估焊接与喷涂通过视觉系统识别货架上的商品实时更新货架信息以优化库存管理自动识别商品位置实现快速检索监控库存水平并进行及时补货识别异常库存并触发警报分类不同商品以便更好地管理货架识别库存管理自动读取商品标签进行盘点通过图像识别技术比对实际库存与系统记录减少人为错误并提高盘点效率自动盘点物品识别与管理利用视觉传感器避障和规划路径实时调整AGV行驶路线以适应动态环境协同多个AGV进行高效货物运输AGV小车导航视觉系统进行作业区域监测与机器人避险机器人视觉识别技术提高作业精准度实时监控机器人状态与任务进度仓库机器人调度利用视觉识别进行物品分拣与包装跟踪物流过程中的商品状态与完整性智能调度物流资源以优化配送效率智能物流系统路径规划与调度自动化检测与分拣实时监控产品质量自动识别和分类产品提高生产效率和准确性自动化装配与包装自动识别和定位组件精确控制装配过程提高包装速度和质量智能化生产线控制系统实时监控生产线状态自动调整生产参数优化生产流程和资源分配生产线智能化改造01数字孪生技术创建生产线的虚拟副本实时模拟和分析生产过程提前识别和解决问题02生产数据分析收集和分析生产数据识别生产瓶颈和机会优化生产计划和决策03工艺优化与决策支持基于视觉数据进行质量检测实时调整生产参数提高生产效率和产品质量智能制造谢谢大家主讲人:xxx时间:20XX.XX。
机器视觉基础技术培训
P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t机器视觉基础技术培训P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t1. 什么是机器视觉?简单地理解 机器视觉是一门在工业生产过程中代替人类视觉自动对产品外形特征做100%全检的技术。
什么是外形特征? 例如: 形状识别 颜色识别 高精度尺寸测量 定位/位置测量; 形状识别;颜色识别;高精度尺寸测量;定位 位置测量 表面缺陷检测;OCR/OCV字符识别;1D/2D Code 识别 等等……. 随着工业自动化技术的飞速发展和各领域消费者对产品 品质要求的不断提高。
零缺陷,高品质,高附加值的产 品成为企业应对竞争的核心,为了赢得竞争,可靠的质 量控制不可或缺。
由于生产过程中速度加快,产品工艺高度集成,体积缩 小且制造精度提高,人眼已无法满足许多企业外形质量 控制的检测需要。
机器视觉代替人类视觉自动检测产品 外形特征,实现100%在线全检,已成为解决各行业制造 商大批量高速高精度产品检测的主要趋势。
P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t2. 机器视觉的应用机器视觉在各个制造行业都有广泛应用。
电子行业P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t半导体行业240P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t汽车及汽车零部件制造业P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S tP f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t医药及医疗器械行业P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t包装行业P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t其他行业P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t3. 机器视觉的原理和结构Monitor/PC I/O Machine Vision SystemCamera Trigger Light Source Motion Control SystemProduction Product ion LineP f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t• • •光学系统 图象处理系统 执行机构及人机界面三个部分缺一不可,选取合适的光学系统,采集适合处理的图象,是完成视觉检测的基本条件,开发稳定 个部分缺 不可 选取合 的光学系统 采集 合处 的图象 是完成视觉检测的基本条件 开发稳定 可靠的图象处理软件是视觉检测的核心任务,可靠的执行机构和人性化的人机界面是实现最终功能的临门 一脚。
机器视觉基础培训第一期
测量
测量能达到多高的精确度?
• 精度取决于以下因素:
• 视场 (FOV) • 分辨率 (兆像素) • 图像质量 • 视觉工具精确性
130x 80 mm Part 160 x 120 mm FOV
FOVhorizontal = 160mm
AccuracyVision _ Tool
=1 10
pixel
• 快门速度 • 取像范围 • 自动曝光 • 曝光时间 • 增益 • 反向 • 图像过滤
照明技术
• 照明可以提高图像对比度 • 照明可以使被测物图像更清晰 • 照明可以使周围环境的灯光干扰降到最小
照照明明是是所所有有机机器器视视觉觉应应用用的的基基础础
照明技术
圆顶散射
同轴散射
暗视场
背光源
视觉工具是什么?
相机取像
视觉工具
评估图像
视场
您所看到的范围
通讯
传输判定于其他设备
Part: Good # Bolts: 8
图像获取
采集图像芯片
• 微芯片将光强度转化为数据信息 (像素) • CCD & CMOS 是最通用的采集图像芯片类型
视野范围
Parts
像素
• 像素是数字图像的最小单位 • 相机分辨率以像素为单位计算 • 640 x 480 or 0.3兆像素
• 1600 x 1200 or 2.0兆像素
像素
Row 2 Column 3
Row 8 Column 14
0
Grey Scale: 256 Grey levels
Row 16 Column 15
像素数据
• 每个像素都含有以下信息: • 图像中的位置
• (Row, Column) location
机器视觉培训系列教程之基础入门培训(PPT 58页)
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
工业视觉基础知识
工业相机选型六大参数
参数
说明
影响
分辨率 相机每次采集图像的像素点数(Pixels)
图片清晰度
像素深度
最大帧率/行 频
即每像素数据的位数,常用的是8Bit
相机采集传输图像的速率,面阵相机一般为 每秒采集的帧数(Frames/Sec),线阵相机 为每秒采集的行数(Hz)
测量精度
固定时间内的拍照数量(1秒钟最多能拍多 少张照片)
模拟视频信号 数字视频信号
Camera Link
26帧MDR连接器,传输效率非常高
IEEE 1394
又叫火线,最早是6帧接插件
USB 2.0
Gigabit Ethernet 千兆网
4帧接插件 以太网,一般需要额外供电
二、实例应用
第一节
• 测量类项目相机选型方法
• 客户提出了精度要求,提供
了样本以后,如何选择工业 相机?
曝光方式和 快门速度
线阵相机都是逐行曝光的方式;面阵相机有 帧曝光、场曝光和滚动行曝光等常见方式。 快门速度一般可到10us,高速相机可以更快
曝光方式:运动中物体用面阵相机的时候一 般使用帧曝光,如果使用滚动行曝光会产生 形变 快门速度:拍一张照片所需时间
像元尺寸 像元大小和像元数(分辨率)共同决定了相 视场的大小与形状 机靶面的大小
• CMOS每个像素都有一个自己的独 立放大器。
• 填充因子很低,常使用微镜来增加 填充因子和减少图像失真。
读出方式:全局曝光与行曝光
由于CMOS传感器每一行都可以独立读出,因此最简单得到一幅图像的方式就是一行一行曝光并 读出。对于连续的行,曝光时间和读出时间可以重叠,这就是行曝光。这种读出方式会使图像第 一行和最后一行有很大的采集时差。 全局曝光传感器对应每个像素都需要一个存储区,因此降低了填充因子。
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3、工业相机——发展趋势
3、工业相机——分类
模拟相机 VS 数字相机 相对来说模拟相机的价格比较低廉,使用比较 简单。但是模拟相机存在一个分辨率和帧频率 的上限,而且对于传输过程中的噪声和损耗也 较为敏感。数字相机,通常具有更高的分辨率 ,当然价格也更昂贵,而且牵涉到比较复杂的 按照调试工作,即使这个系统只需要最简单的 功能,数字相机的传输距离通常较模拟相机短 。
3、工业相机——分类
按输出信号区分 模拟信号相机 从传感器中传出的信号,被转换成模拟电压 信号,即普通视频信号,后再传到图像采集 卡中。 数字信号相机 信号自传感器中的像素输出后,在相机内部 直接数字化并输出。
3、工业相机——分类
彩色VS黑白 黑白相机的每个像素仅仅采集亮度信号,对于彩色相机,则是 借助于一个Bayer滤色片让每个像素来采集图像特定的色彩分量, 然后利用后期的电路再重建出真是色彩,所以黑白相机的分辨率 通常比具有同样像素数目和同级别后期处理电路的彩色相机高出 10-20%(in TVL)。此外由于没有覆盖Bayer滤色片,黑白 相机在弱光下面的灵敏度也更好一些。但是彩色相机在检测那些 具有色彩敏感信息的目标的时候具有突出的优势。当然黑白相机 也可以通过对光源色彩的控制实现这一功能。如果需要更高质量 的彩色视频,就需要采用3-CCD技术的彩色相机。
相机扫描方式 隔行扫描( Interlace )
3 5
2 4 6
3、工业相机——基本概念
相机扫描方式 逐行扫描( Progressive scan )
1 3 5 2 4
3、工业相机——基本概念
异步触发 通常情况下相机是一帧一帧拍摄的,所以进行高速拍摄的时候 最高的同步精度不可能超过一帧图像的周期,对于某些支持异 步触发的相机,可以在当前帧扫描尚未完成的情况下,将当前 帧抛弃,直接开始新一帧图像的扫描,可以使得高速拍摄的同 步精度达到一行的扫描周期。 最低照度 又称灵敏度,衡量相机对光线敏感程度的指标。通常情况下是 指相机获得30%最大输出值时候所需的照度。单位是Lux。 局部扫描 多数数字相机支持仅仅输出传感器上某一部分像素,这些像素 位于某个矩形窗口内。通过具备扫描可以获得更高的桢频率。
机器视觉
1、工业光源——光源简述
机器视觉系统工作的基本程序: • 取像 =》 分析 =》 结果输出 光源: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 光源的目的 • 是将待测区域与背景明显区分开 • 将运动目标“凝固”在图像上 • 增强待测目标边缘清晰度 • 消除阴影 • 抵消噪光 光源是一个视觉应用开始工作的第一步 适合的光源可以提高系统检测精度、运行速度及工作效率
*Ethernet,包括传输未经压缩影像的千兆协议和传输经过压缩影像 的百兆协议。
上述数字相机的传输方式无论是在机械上还是在电气上都是不兼容的。
3、工业相机——基本结构
IR Filter
Drive Circuit
Digital Image Processing Module
Image Sensor Lens Mount
3、工业相机——基本概念
卷帘快门(Rolling Shutter) 多数CMOS图像传感器上使用的快门,其特 征是逐行曝光,每一行的曝光时间不一致。 全局快门(Global Shutter) CCD传感器和极少数CMOS传感器采用的快 门,传感器上所有像素同时刻曝光。
3、工业相机——基本概念
2、工业镜头——基本概念
镜头的调制传递函数MTF
2、工业镜头——基本概念
镜头的调制传递函数MTF
2、工业镜头——基本概念
镜头的调制传递函数MTF MTF能够同时表征系统重现物方空间的几何 和灰度细节能力,是衡量成像系统性能的最 佳方式。 对于一个实际的成像系统,细节密集地方的 对比度要小于细节稀疏位置的对比度 成像系统中的每个环节都对系统最终的MTF 产生影像,包括滤色片,镜头,图像传感器, 后期处理电路等等。
第二章 机器视觉中的图像采集技术
一、工业相机的基本概念(2)
物理放大率 传感器感光面积于视野的比值,整个参数基本 取决于镜头 系统放大率 最后显示环节上目标的尺寸于实际目标尺寸的 比值。系统放大率取决于物理放大率和显示系统 的阐述。对于自动测量和检测系统而言,物理放 大率具有关键的意义。系统放大率仅仅对于需要 人机交互进行检测的系统有意义 像素(Pixel =picture+element) 传感器感光面上最小感光单位。
最大/最小工作距离(Work Distance)
从物镜到被检测物体的距离的范围,小于最小工作距离大 于最大工作距离系统均不能正确成像。
景深(Depth Of Field)
在某个调焦位置上,景深内的物体都可以清晰成像。
2、工业镜头——基本概念
畸变 几何畸变指的是由于镜头方面的原因导致的图 像范围内不同位置上的放大率存在的差异。 几何畸变主要包括径向畸变和切向畸变。如 枕形或桶形失真。
2、工业镜头——分类
按照功能分
变焦距镜头 镜头的焦距可以调节,镜头的视角,视野可变 定焦距镜头 镜头的焦距不能调节,镜头视角固定。聚焦 位置和光圈可以调节 定光圈镜头 光圈不能调节,通常情况下聚焦也不能调节。
2、工业镜头——分类
按照用途分
微距镜头(或者成为显微镜头) 用于拍摄较小的目标具有很大的放大比 远心镜头 包括物方远心镜头和像方远心镜头以及双 边远心镜头。
广泛
25MM/75MM/50MM
高 低精度测量/ 简单检测
中 标准精度测量 /定位
2、工业镜头——基本概念
工作距离(WD) 视 野 ( ) 景深(DOV)
成象面
FOV
后焦面距离
2、工业镜头——基本概念
视野 (FOV)
图像采集设备所能够覆盖的范围,它可以是在监视器上 可以见到的范围,也可以使设备所输出的数字图像所能覆 盖的最大范围。
2、工业镜头——参数之间关系
光圈大通光能力
大,光圈小通光能
力小; 光圈小则景深大 ,光圈大则景深小 ;
2、工业镜头——参数之间关系
光圈大通光能 力大,光圈小通 光能力小 光圈小则景深 大,光圈大则景 深小
3、工业相机——基本概念
传感器的尺寸 图像传感器感光区域的面积大小。
这个尺寸直接决定了整个系统的物理放大率。如:1/3“、1/2”等。 绝大多数模拟相机的传感器的长宽比例是4:3 (H:V),数字相机 的长宽比例则包括多种:1:1,16:9,3:2 etc。
感光单元 (CCD Pixcel)
工作原理
3、工业相机——基本结构 CCD的电荷存储器:能够存储一定量的电子。将电 子释放出来之后所形成的电流,便可以量化地代表 感光面上某点的明暗信息。 CCD成象的“溢出”(Blooming)问题:当CCD 象素接收到过多的光子,存储器中所收集的自由电 子就会向周边的象素“溢出”。致使整个区域成象 变亮。
2、工业镜头
CCTV镜头
专业摄影镜头
远心镜头
2、工业镜头——镜头种类
CCTV镜头 价格 分辨率 低 低
(20L/MM) 高
专业摄影镜头 中 中
(40^80L/MM) 中
远心镜头 高 高
畸变
焦距选择范围 使用灵活性 适合应用
低
狭窄 低 高精度测量/ 纵深测量
广泛
25MM/75MM/50MM
3、工业相机——基本概念
传感器的光谱 下面是一个典型的CCD图像传感器对于不同光谱的响应曲线。
3、工业相机——基本概念
信号格式 模拟图像信号的格式包括:复合视频信号,Y/C分离信号,RGB分量信 号。绝大多数周边设备都能够兼容这些信号格式。通常情况下对于彩色 视频信号,Y/C分离传输的方式优于复合视频传输的方式,RGB分量传 输的方式又优于Y/C分离传输方式。 数字相机的信号传输格式更为复杂,目前普遍应用的包括: *LVDS *IEEE-1394(Fire Wire) *USB2.0 *CameraLink
2、工业镜头——基本概念 系统的调制传递函数MTF
2、工业镜头——分类
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。 等效焦距计算方法: 实际焦距×43mm 镜头成像圆的直径
2、工业镜头——基本概念
成像面
可以在镜头的像面上清晰成像的物方平面
光圈与F值
光圈是一个用来控制镜头通光量装置,它通常是在镜头内。 表达光圈大小我们是用F值,如f1.4,f2,f2.8 etc。
焦距
焦距是像方主面到像方焦点的距离。如16mm, 25mm
2、工业镜头——基本概念
分辨率 测量系统能够重现的最小的细节的尺寸常常用每毫米 线对来表示,也就是根据这个镜头能够分辨一毫米内 多少对直线。选择镜头的时候必须注意厂商给出的分 辨率的定义方式。 lp/mm (line pair per mm) lp/mm是表征分辨率的最简单的指标,但不是最佳 指标,最佳的指标是镜头的调制传递函数MTF。
3、工业相机——基本概念
分辨率(Resolution) 模拟制式相机的分辨率取决于传感器上像素的数目以及后期 处理电路的质量,数字相机的传分辨率则直接取决与传感器 上像素的数目。
美制 RS – 170 Norm
欧制 CCIR - Norm
640 480 480
760 768 574
3、工业相机——基本概念
Transmitting Controller Video Signal Channel to control the camera