视觉测量技术(一)_视觉系统构成

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机器视觉(相机、镜头、光源 )全面概括

机器视觉（相机、镜头、光源）全面概括分类：机器视觉2013-08-19 10:52 1133人阅读评论(0) 收藏举报机器视觉工业相机光源镜头1.1.1视觉系统原理描述机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

2.1.1视觉系统组成部分视觉系统主要由以下部分组成1.照明光源2.镜头3.工业摄像机4.图像采集/处理卡5.图像处理系统6.其它外部设备2.1.1.1相机篇详细介绍：工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD（ChargeCoupled Device）或CMOS（Complementary Metal OxideSemiconductor）芯片的相机。

CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。

它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。

CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。

这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。

典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。

CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。

CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初，90 年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。

CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部像素的编程随机访问的优点。

《机器视觉及其应用》习题

第一章机器视觉系统构成与关键技术1、机器视觉系统一般由哪几部分组成？机器视觉系统应用的核心目标是什么？主要的分成几部分实现？用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。

组成：光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。

用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。

三部分：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。

2、图像是什么？有那些方法可以得到图像？图像是人对视觉感知的物质再现。

光学设备获取或人为创作。

3、采样和量化是什么含义？数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。

采样指空间上或时域上连续的图像（模拟图像）变换成离散采样点（像素）集合的操作；量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。

采样和量化实现了图像的数字化。

4、图像的灰度变换是什么含义？请阐述图像反色算法原理？灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值，从而改善画质，使图像的显示效果更加清晰的方法。

对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。

第二章数字图像处理技术基础1、对人类而言，颜色是什么？一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的？24位真彩色，有多少种颜色？对人类而言，在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。

一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示：使用三个8位无符号整数（0 到255）表示红色、绿色和蓝色的强度。

256*256*256=16,777,216种颜色。

2、红、绿、蓝三种颜色为互补色，光照在物体上，物体只反射与本身颜色相同的色光而吸收互补色的光。

一束白光照到绿色物体上，人类看到绿色是因为？该物体吸收了其他颜色的可见光，而主要反射绿光，所以看到绿色。

3、成像系统的动态范围是什么含义？动态范围最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。

而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围，比如在音频工程中，一个放大器的动态范围可以表示为：D = lg（Power_max / Power_min）×20；对于一个底片扫描仪，动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。

张广军,视觉测量第一章课件 ppt

什么是计算机视觉呢？
让我们先来了解一些基础概念，做好本课程学习的准备工作！
1、什么是计算机视觉
South China University of Technology
随着信号处理理论和计算机技术的发展，人们试图用摄像机获取环境图像并将其转换成数字信号，用计算机实现对视觉信息处理的全过程，这样就形成了一门新兴的学科——计算机视觉。
（2）高速图像采集系统：由专用视频解码器、图像缓冲器以及控制接口电路组成。主要功能是适时地将视觉传感器获取的模拟视频信号转换为数字图像信号，并将图像直接传送给计算机进行显示和处理，或者将数字图像传送给专用图像处理系统进行视觉信号的实施前段处理。随着逻辑门阵列FPGA芯片的出现，使得大多数高速图像采集系统只需由几个芯片就可以完成。图像采集系统与计算机的接口采用工业标准总线，如 ISA、VME、PCI等。
视觉测量
主讲人：全燕鸣教授博士生导师
第一章
引论
South China University of Technology
本章要点： 1.1计算机视觉的发展与系统构成 1.2生物视觉简介 1.3Marr视觉理论框架 1.4计算机视觉应用领域及面临问题 1.5视觉测量系统与关键技术
South China University of Technology
20世纪50年代开始统计模式识别，工作主要集中在二维图像分析、识别和理解上。如：字符识别、工件表面、显微图片和航空照片的分析解释
60年代，Roberts开创了以理解三维场景为目标的三维计算机视觉的研究（ Roberts提出了所谓的“积木世界”说法）
70年代，出现了一些计算机视觉应用系统
80年代，Marr教授提出了Marr视觉理论，该理论成为20世纪80年代计算机视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架

视觉测量第一章课件

围。
图像采集卡
图像采集卡是连接视觉传感器和计算机的桥梁，负责将传感器捕获的图像数据传输到计算机中。
图像采集卡具有高传输速率和低延迟等特点，能够保证图像数据的实时性和准确性。
图像采集卡还具有图像预处理功能，可以对图像进行噪声抑制、对比度增强等操作，提高图像质量。
计算机
计算机是视觉测量系统的数据处理中心，负责存储、处理和分析图像数据。
视觉测量的应用领域
工业检测
医学影像分析
在制造业中，视觉测量广泛应用于产品检测、质量控制和生产自动化等方面，如零件尺寸测量、表面缺陷检测等。
在医学领域，视觉测量技术可用于医学影像的分析和诊断，如X光片、CT和MRI等影像的测量和分析。
农业领域
交通领域
在农业领域，视觉测量技术可用于农作物的生长监测、产量预测等方面，如植物高度、叶片面积等参数的测量。
利用深度相机获取深度信息，进行匹配。
基于灰度的匹配
利用灰度信息进行匹配，如SSD、NCC等算法。
多模态匹配
结合多种特征进行匹配，提高匹配准确度。
测量算法
几何测量
基于几何原理进行测量，如距离、角度、面积等。
运动学测量
利用机器人的运动学信息进行测量。
深度学习测量
利用深度学习算法进行测量，如语义分割、目标检测等。
计算机还需要安装专业的视觉测量软件，以便对图像数据进行处理、分析和识别。
计算机需要具备强大的计算能力和存储能力，能够快速处理大量的图像数据。
软件系统
软件系统是实现视觉测量的关键，包括图像处理、特征提取、目标
识别等功能。
软件系统需要具备友好的用户界面和灵活的操作方式，方便用户
进行测量和调试。

平行双目立体视觉的基本构成及测量原理

平行双目立体视觉是一种利用两个并行的摄像头来创建三维图像的技术。

它通过比较两个或更多摄像头捕获的图像来确定场景中的距离和形状。

这种技术通常用于计算机视觉和机器人视觉中，以实现物体识别、测量和导航。

基本构成：1. 摄像头：这是双目立体视觉系统的核心，它负责捕捉场景的图像。

通常，摄像头会安装在相同的距离和角度，以产生尽可能多的视差。

2. 图像处理：这部分包括对摄像头捕获的图像进行预处理，如去噪、对比度调整和色彩校正等。

这些处理步骤有助于提高后续图像分析的准确性。

3. 特征匹配：这一步骤涉及到将两个摄像头的图像进行匹配，以确定它们之间的视差。

通常使用特征检测算法，如SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征），来识别图像中的关键点。

4. 深度计算：基于匹配的特征点，系统会使用一种算法来估计它们在三维空间中的位置。

这通常涉及到三角测量，即通过两个摄像头的视差信息来计算深度。

5. 立体视觉系统：将两个摄像头的输出进行合并，形成一个立体视觉系统。

这个系统可以提供场景的三维视图，包括物体的距离、形状和纹理等信息。

测量原理：双目立体视觉的基本原理是基于视差，即两个不同角度观察到的图像之间的距离差异。

在双目立体视觉系统中，这种差异被用来创建深度信息。

具体来说：1. 双目立体视觉系统中的摄像头捕获同一场景的图像时，由于存在视角、距离和光线条件等因素的差异，导致图像中的特征点在两个摄像头中的位置略有不同。

2. 通过比较这两个图像的特征点，系统可以确定这些特征点在三维空间中的相对位置。

这个位置就是物体的距离和形状信息。

3. 基于这些信息，系统可以进一步推断出场景中其他物体的深度。

这是因为人类的视觉系统可以根据双眼接收到的视差信息来推断物体的距离和形状。

需要注意的是，双目立体视觉的准确性受到许多因素的影响，如光源条件、镜头畸变和噪声等。

因此，在实际应用中，通常会采用一些优化技术来提高系统的性能，如使用更先进的特征匹配算法、优化相机参数和采用稳健的深度计算方法等。

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。

机器视觉系统详述

右图中，绿色背景采用红色光源提高对比度（灰阶图像）
光源
代码 R G B V W IR UV
颜色红绿蓝紫白红外紫外
波长（nm） 625(600~720) 517(510~530) 465(430~480) 400 色温：5500k
应用背景为黑色的透明软板孔位定位、绿色线路板检测、透光膜厚度测量等。红色背景产品检测、银色背景产品检测等。
• 特殊要求，需要用到红外或紫外相机情况
镜头--如何选择镜头
•
定焦与变焦变焦镜头
工作距离不变的情况下获得不同的放大倍率
镜头--如何选择镜头
•
远心镜头与标准工业镜头
远心镜头
• 精密测量系统
CCTV镜头
• 一般工业测量、缺陷检测，对物体成像的放大倍率没有严格要求
远心镜头
CCTV镜头
镜头--如何选择镜头
目录
1 2
机器视觉系统构成成像系统核心器件选型方法
3 4
5
机器视觉系统设计步骤应用案例
飞行捕捉和相机丢帧解决办法
机器视觉系统构成
机器（Machine)
1、机器视觉系统介绍
+
视觉（Vision)
机械
运动
控制
视(硬件)
觉(软件)
机器视觉是一个系统的概念，运用现代先进的控制技术、计算机技术及传感技术，表现为光机电的结合。
镜头
镜头畸变
畸变是镜头放大倍率随着视场变化而变化的现象。
测量应用，畸变越小越好
畸变可以通过软件进行校正
镜头
镜头景深
对于理想的光学系统，像平面对应一个理想物平面。实际光学
系统，能清晰成像的最远物面到理想物平面的距离称为远景深度，能清晰成像的最近物面到对准平面的距离称为近景深度，远景深度和近景深度的和就是光学系统的景深。

视觉检测实训报告

一、实训背景随着工业自动化程度的不断提高，机器视觉检测技术在工业生产中的应用越来越广泛。

为了提高产品质量和生产效率，降低人工成本，我国各大企业纷纷引进视觉检测设备。

本实训旨在通过实际操作，使学生了解视觉检测的基本原理、设备配置及应用，掌握视觉检测系统的设计、调试和优化方法。

二、实训目标1. 理解视觉检测的基本原理和流程；2. 掌握视觉检测系统的硬件配置和软件应用；3. 学会使用视觉检测设备进行产品检测；4. 提高实际操作能力，为今后从事相关工作打下基础。

三、实训内容1. 视觉检测基本原理视觉检测系统主要由光源、相机、图像采集卡、图像处理软件和执行机构组成。

系统通过光源照亮被检测物体，相机捕捉图像，图像采集卡将图像传输到计算机，计算机通过图像处理软件对图像进行分析和处理，最后由执行机构进行相应动作。

2. 视觉检测设备配置（1）光源：根据被检测物体的表面特性和检测要求选择合适的光源，如白光、红外光、紫外光等。

（2）相机：根据检测精度和分辨率要求选择合适的相机，如CCD相机、CMOS相机等。

（3）图像采集卡：用于将相机捕捉的图像传输到计算机。

（4）图像处理软件：对图像进行预处理、特征提取、目标识别、定位和跟踪等操作。

（5）执行机构：根据检测结果进行相应动作，如剔除不良品、标记缺陷等。

3. 视觉检测系统设计（1）确定检测任务：根据产品特性和质量要求，明确检测任务，如尺寸测量、缺陷检测、外观检测等。

（2）选择检测方法：根据检测任务选择合适的检测方法，如基于模板匹配、基于特征匹配、基于机器学习等。

（3）搭建检测系统：根据检测方法和要求，搭建视觉检测系统，包括硬件配置和软件编程。

（4）系统调试与优化：对系统进行调试，确保检测精度和稳定性。

根据实际检测效果，对系统进行优化，提高检测效率和准确性。

4. 实训案例以某电子元件外观检测为例，具体步骤如下：（1）确定检测任务：检测电子元件的外观缺陷，如划痕、气泡、变形等。

机器视觉检测系统

工作原理：机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。

①工业相机与工业镜头——这部分属于成像器件，通常的视觉系统都是由一套或者多套这样的成像系统组成，如果有多路相机，可能由图像卡切换来获取图像数据，也可能由同步控制同时获取多相机通道的数据。

根据应用的需要相机可能是输出标准的单色视频（RS-170/CCIR）、复合信号（Y/C）、RGB信号，也可能是非标准的逐行扫描信号、线扫描信号、高分辨率信号等。

②光源——作为辅助成像器件，对成像质量的好坏往往能起到至关重要的作用，各种形状的LED灯、高频荧光灯、光纤卤素灯等都容易得到。

③传感器——通常以光纤开关、接近开关等的形式出现，用以判断被测对象的位置和状态，告知图像传感器进行正确的采集。

④图像采集卡——通常以插入卡的形式安装在PC中，图像采集卡的主要工作是把相机输出的图像输送给电脑主机。

它将来自相机的模拟或数字信号转换成一定格式的图像数据流，同时它可以控制相机的一些参数，比如触发信号，曝光/积分时间，快门速度等。

图像采集卡通常有不同的硬件结构以针对不同类型的相机，同时也有不同的总线形式，比如PCI、PCI64、Compact PCI，PC104，ISA等。

⑤PC平台——电脑是一个PC式视觉系统的核心，在这里完成图像数据的处理和绝大部分的控制逻辑，对于检测类型的应用，通常都需要较高频率的CPU，这样可以减少处理的时间。

同时，为了减少工业现场电磁、振动、灰尘、温度等的干扰，必须选择工业级的电脑。

⑥视觉处理软件——机器视觉软件用来完成输入的图像数据的处理，然后通过一定的运算得出结果，这个输出的结果可能是PASS/FAIL信号、坐标位置、字符串等。

视觉系统

1.3 视觉系统的优势所在
1：非接触式测量
对于观测者及被观测者不会出现任何损失，提高系统可靠性
2：光谱相应范围大
有较宽的光谱相应范围，例如人眼看不到的红外测量，扩展人的视觉范围
3：不间断工作
只要有电，可以24小时不间断检测
4：功能完善
可以进行零部件的尺寸定位、大小测量、缺陷检测。
1.2 视觉系统发展历程
同轴光特点如下： 1：高密度的LED使得亮度大幅提高
2：成像清晰，亮度均匀，且离工件越远，约不易接收到漫反射光，
能形成更大的清晰度与对比度。适用场合：适合反射度极高的平面物体，包括金属、玻璃、胶片等表
面的划伤。
2.1.4 结构光光照明
同轴光照明是将光栅或者线光源投射到待测物体，感觉投射到工件上
2.3 相机
暗域工业相机又叫摄像机，对比传统的民用相机而言，工业相
机在图像稳定性、抗干扰能力和传输能力上有着更高更大的优势，是组成及其视觉系统的关键部分，工业相机的性能好坏决定着机器
视觉系统的稳定性。
相机的分类 2.3.1 按不同感光芯片分
A:CCD摄像机
CCD称为电荷耦合器件，英文名为“Charge Coupled Device”，其感光元件集成在半导体单晶材料上面。
面阵相机感光片
线阵相机感光片
线阵相机与面阵相机的成像对比
面阵相机
线阵相机
线阵相机与面阵相机的如何选择
线阵相机
在被测量物件为细长的带状时选择测量物体存在较大程度的反光

需要极大的视野及极高的精度、分辨率
需要配合编码器进行连续的拍照，以及需要特殊的镜头及光源（线光源）适合拍摄静态的物件，当然不绝对（因为本身相机需要和物件相对移动）

机器视觉原理与应用第4章机器视觉测量系统

工业模拟相机工业数字相机
GigE千兆网
USB2.0 USB3.0 Camera Link 1934A 1934B
4.2 镜头
➢ 镜头相当于人眼的晶状体，如果没有晶状体，人眼看不到任何物体；如果没有镜头，摄像机所输出的图像就是白茫茫的一片，没有清晰的图像输出。
➢ 当人眼的睫状体无法按需要调整晶状体凸度时，将出现人们常说的近视（或远视）眼，眼前的景物就变得模糊不清；摄像机与镜头的配合也有类似现象，当图像变得不清楚时，可以调整摄像机的像方焦点，改变摄像机芯片与镜头基准面的距离（相当于调整人眼晶状体的凸度），可以将模糊的图像变得清晰。
近红外镜头
计只针对可见光范围，而应用于其他波段的镜头则需要进行专门的消色
红外镜头
差设计
定焦镜头（按焦距长短分）
鱼眼镜头短焦镜头焦距长短划分不是以焦距的绝对值为首要标准，而是以像角的大小为主标准镜头要区分依据，所以当靶面的大小不等时，其标准镜头的焦距大小也不同
长焦镜头
变焦镜头
手动变焦变焦镜头最长和最短焦距值之比称为变焦倍率电动变焦
照相镜头
按照有效像场的大小进行分类
镜头类型
有效像场尺寸（1英寸=25.4mm）
1/4英寸摄像镜头
3.2mm×2.4mm（对角线4mm）
1/3英寸摄像镜头
4.8mm×3.6mm（对角线6mm）
1/2英寸摄像镜头
6.4mm×4.8mm（对角线8mm）
2/3英寸指像镜头
8.8mm×6.6mm（对角线11mm）
1英寸摄像镜头
12.8mm×9.6mm（对角线16mm）
35mm电影摄影镜头
21.95mm×16mm（对角线27.16mm）

机器视觉系统的组成

机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。

按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。

三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。

所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。

机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。

如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。

机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。

将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。

产品的分类和选择也集成于检测功能中。

下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。

视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。

图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。

数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。

机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。

图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。

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。

视觉检测技术精品PPT课件

② 气体放电光源：原理：气体分子激发→放电（电弧灯）器件：碳弧灯、钠弧灯、氙弧灯、水银弧灯特点：功率大，光色接近日光，紫外线丰富
应用：强光、色温要求接近日光
③发光二极管：原理：半导体，电致发光器件：LED，可见光、红外光特点：体积小、功耗低、寿命长、响应快、易于数字控制、比普通光源单色性好、亮度高
实例：美国Sojourner系列和Rocky系列火星探测移动机器人
美国勇气号和机遇号火星探测移动机器人
“勇气”号火星车发回的彩色照片
“机遇”号火星车拍摄火星土壤的显微照片
3、生物医学图像分析
（1）医学临床诊断： X射线、B超、CT、核磁共振（MRI）
CT图像
医学影像融合分析
自动检测：染色体切片、癌细胞切片、超声波图象
航空摄影图像 --- （多目成象 --- 大地测量、测绘）
5、监控、安防、交通管理：
交通 --- 车辆识别、牌照识别、车型判断、车辆监视、交通流量检测安全 --- 指纹判别与匹配、面孔与眼底识别、安全检查（飞机、海关）监视 --- 超市、商店防盗、银行监控，停车场、电梯闭路电视
6、军事与国防：
超低空雷达、超视距雷达、导弹制导、导弹导航、地形匹配、单兵作战系统、战场遥测、夜视仪、声纳成象
点光源 --- 发光二极管
线光源
面光源 --- 专用
b. 按安装方式：背向照明：被测物在光源和摄像机之间 --- 对比度好
前向照明：光源放在物体的后面 —— 便于安装
结构光照明：光源有特定的方向，光束有精确的形状。 --- 光栅或线光源畸变三维形状
频闪光照明：高频率的光脉冲 --- 高速运动物体
2、光学系统
组成：成像物镜 + 光电器件 ① 照相摄影系统：

张广军,视觉测量第一章课件

2
3
硬件实现
1.3.2 视觉信息处理的三个阶段
名称目的
South China University of Technology
由图像恢复形状信息的表达框架基元亮度表示图像中每一点的亮度值 3D描述描述图像图像早期视觉中期视觉后期视觉处理处理基元图处理表是二维图像中的重要信息，主要是图零交叉，斑点，端点和像中的亮度变化位置及其几何分布和组不连续点，边缘，有效织结构要素图线段，组合群，曲线组 2.5维图维图织，边界 2.5维图在以观测者为中心的坐标中，表示可见表面的方向、深度值和不连续的轮廓局部表面朝向（“针” 基元）；离观测者的距离；深度上的不连续点；表面朝向的不连续点
什么是计算机视觉呢？
South China University of Technology
1、什么是计算机视觉随着信号处理理论和计算机技术的发展，人们试图用摄像机获取环境图像并将其转换成数字信号，用计算机实现对视觉信息处理的全过程，这样就形成了一门新兴的学科——计算机视觉。
2、计算机视觉的研究目标计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过一幅或多幅图像认知环境信息的能力。它不仅在于模拟人眼能完成的功能，更重要的是它能完成人眼所不能胜任的。
South China University of Technology
3、视觉测量概念的提出从计算机视觉概念和方法出发，将计算机视觉应用于空间几何尺寸的精确测量和定位，从而产生了一种新的计算机视觉应用概念，视觉测量。视觉测量作为当今高新技术之一，在电子学、光学探测、图像处理和计算机技术不断成熟和完善的基础上得到了突飞猛进的发展。
1.2生物视觉简介 1.2生物视觉简介

机器人视觉系统的组成

机器人视觉系统的组成概述机器人视觉系统是现代机器人的重要组成部分之一，它模拟人类的视觉能力，通过计算机视觉和图像处理技术，使机器人能够感知和理解周围环境中的视觉信息。

机器人视觉系统的发展对于机器人在工业、军事、医疗等领域的应用起到了至关重要的作用。

组件机器人视觉系统主要由以下几个组件构成：1. 摄像头摄像头是机器人视觉系统的输入设备，用于获取周围环境的图像信息。

摄像头的选择对于机器人的视觉能力起到决定性的作用。

常见的摄像头类型包括CCD和CMOS传感器，它们具有不同的分辨率、帧率和灵敏度，以适应不同的应用场景。

2. 图像采集与预处理机器人摄像头获取的图像数据需要经过采集和预处理的步骤，以提高图像质量和信息的可用性。

图像采集和预处理包括白平衡、图像去噪、图像增强等操作，可以提高图像的清晰度、对比度和色彩准确性。

3. 物体检测与识别物体检测与识别是机器人视觉系统的核心任务之一，它通过分析图像中的像素信息，识别并定位图像中的物体。

常用的物体检测与识别算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。

这些算法通过机器学习的方法，从大量的训练数据中学习物体的特征，并能够在新的图像中对未知物体进行准确的识别。

物体检测与识别的技术1.特征提取：通过提取物体的颜色、纹理、形状等特征，将图像中的物体与背景进行区分。

2.物体定位：通过计算图像中物体的位置和姿态，确定物体在三维空间中的位置和姿态。

3.物体分类：通过对特征向量的分析和模式匹配，将物体分类为不同的类别。

4. 目标跟踪目标跟踪是机器人视觉系统的另一个重要任务，它可以追踪特定对象的运动轨迹，并实时更新物体的位置信息。

常见的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。

这些算法通过对物体位置的预测和测量，实现对物体运动的准确跟踪。

5. 场景理解与分析场景理解与分析是机器人视觉系统的高级功能之一，它通过对图像中的场景进行分析和推理，实现对环境的理解和认知。

场景理解与分析需要结合图像语义分割、目标识别和语义推理等技术，从图像中提取出语义信息并进行推理和决策。