机器视觉入门介绍 PPT
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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
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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。
《机器视觉基础》课件
在农业领域，机器视觉技术被用于监测作物 生长状况、病虫害识别等方面。通过对农田 的图像采集和处理，机器视觉系统能够实时 监测作物的生长情况，及时发现病虫害，为 农民提供科学的管理依据，从而提高农产品 的产量和质量。
安全监控
要点一
总结词
机器视觉在安全监控领域的应用，能够提高安全防范能力 和监控效率。
机器视觉的优势与挑战
优势
非接触式、高精度、高效率、高可靠 性、可实现自动化和智能化等。
挑战
数据量大、计算复杂度高、对光照和 角度敏感、对遮挡和噪声的鲁棒性差 等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像获取是机器视觉系统的第一步， 负责将目标物体转化为数字图像，以 便后续处理。
图像获取的关键在于获取高质量的图 像，以便后续处理能够准确地进行特 征提取和目标识别。
基于概率统计的算法
总结词
利用概率统计理论，对图像中的目标进行识别和分类的方法。
详细描述
基于概率统计的算法通过建立目标模型，利用概率分布和统计规律对图像中的目标进行识别和分类。 该算法具有较强的鲁棒性和适应性，能够处理一些复杂的视觉任务，如目标跟踪、场景识别等。
基于深度学习的算法
总结词
利用深度神经网络对图像进行层次化特征提取和分类的方法。
VS
详细描述
机器视觉技术被广泛应用于工业生产线上 ，对产品进行外观、尺寸、缺陷等方面的 检测。通过高精度的图像采集和处理，机 器视觉系统能够快速准确地识别出不合格 品，并自动剔除或进行分类，从而提高生 产效率和产品质量。
农业检测
总结词
机器视觉在农业领域的应用，有助于提高农 产品的产量和质量。
详细描述
03
02
角点检测
安全监控
要点一
总结词
机器视觉在安全监控领域的应用，能够提高安全防范能力 和监控效率。
机器视觉的优势与挑战
优势
非接触式、高精度、高效率、高可靠 性、可实现自动化和智能化等。
挑战
数据量大、计算复杂度高、对光照和 角度敏感、对遮挡和噪声的鲁棒性差 等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像获取是机器视觉系统的第一步， 负责将目标物体转化为数字图像，以 便后续处理。
图像获取的关键在于获取高质量的图 像，以便后续处理能够准确地进行特 征提取和目标识别。
基于概率统计的算法
总结词
利用概率统计理论，对图像中的目标进行识别和分类的方法。
详细描述
基于概率统计的算法通过建立目标模型，利用概率分布和统计规律对图像中的目标进行识别和分类。 该算法具有较强的鲁棒性和适应性，能够处理一些复杂的视觉任务，如目标跟踪、场景识别等。
基于深度学习的算法
总结词
利用深度神经网络对图像进行层次化特征提取和分类的方法。
VS
详细描述
机器视觉技术被广泛应用于工业生产线上 ，对产品进行外观、尺寸、缺陷等方面的 检测。通过高精度的图像采集和处理，机 器视觉系统能够快速准确地识别出不合格 品，并自动剔除或进行分类，从而提高生 产效率和产品质量。
农业检测
总结词
机器视觉在农业领域的应用，有助于提高农 产品的产量和质量。
详细描述
03
02
角点检测
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。
机器视觉培训系列教程之基础入门培训(PPT 58页)
机器视觉培训系列教程 基础入门培训
第三讲
机器视觉系统综合基础知识
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 一
灯源简述 灯源分类 获得完美图象的6大要素 如何选择镜头
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
一、灯源简述：
机器视觉系统工作的基本程序： 取像 =》 分析 =》 结果输出
灯源：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 灯源的目的
速度
• 记录试验中系统运行速度
系统硬件 配置
系统硬件配置
• 记录系统硬件配置。灯源、镜头、 工作距离、光圈、相机、快门速 度、电脑配置等
讨论与答疑
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 三
如何选用板卡 PC式系统概述 智能相机概述 视觉系统选型 视觉系统未来发展趋势
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
小结#2：如何获得完美图象 选择适合的灯源、镜头、相机 学会如何使用、控制灯源、镜头、相机
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头#1：技术因素
镜头与相机匹配 镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口 镜头成象面是否>=相机CCD尺寸。若相机CCD为1/2“， 而镜头为1/3”，则该镜头与相机不匹配
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题：
根据现场的检测样品，及教师提出的要求，完全系统硬件选型 灯源选型 镜头选型 相机选型 系统参数：视野、工作距离等
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题提示：
选型步骤： 确定项目检测方向：测量、检测、定位。 确定项目检测要求：精度、速度、工作空间。 根据项目检测方向完成灯源选型 根据项目精度要求确定最佳视野 根据项目精度要求及工作空间要求完成镜头选型 确定某款镜头、工作距离、 根据项目精度要求及速度要求完成相机选型 考虑系统硬件成本
第三讲
机器视觉系统综合基础知识
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 一
灯源简述 灯源分类 获得完美图象的6大要素 如何选择镜头
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
一、灯源简述：
机器视觉系统工作的基本程序： 取像 =》 分析 =》 结果输出
灯源：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 灯源的目的
速度
• 记录试验中系统运行速度
系统硬件 配置
系统硬件配置
• 记录系统硬件配置。灯源、镜头、 工作距离、光圈、相机、快门速 度、电脑配置等
讨论与答疑
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
第三讲 大纲 三
如何选用板卡 PC式系统概述 智能相机概述 视觉系统选型 视觉系统未来发展趋势
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
小结#2：如何获得完美图象 选择适合的灯源、镜头、相机 学会如何使用、控制灯源、镜头、相机
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头#1：技术因素
镜头与相机匹配 镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口 镜头成象面是否>=相机CCD尺寸。若相机CCD为1/2“， 而镜头为1/3”，则该镜头与相机不匹配
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题：
根据现场的检测样品，及教师提出的要求，完全系统硬件选型 灯源选型 镜头选型 相机选型 系统参数：视野、工作距离等
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
七、例题提示：
选型步骤： 确定项目检测方向：测量、检测、定位。 确定项目检测要求：精度、速度、工作空间。 根据项目检测方向完成灯源选型 根据项目精度要求确定最佳视野 根据项目精度要求及工作空间要求完成镜头选型 确定某款镜头、工作距离、 根据项目精度要求及速度要求完成相机选型 考虑系统硬件成本
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
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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。
机器视觉基本原理ppt课件
机器视觉系统原 理及基础知识
1
1. 机器视觉系统基本原理 2. 照明光源 3. 镜头 4. 工业摄像机 5. 图像采集/处理卡 6. 图像处理系统
2
第1章 机器视觉系统基本原 理
1.1 机器视觉系统的原理 1.2 机器视觉系统与人的视觉的对
比 1.3 机器视觉系统的构成
3
机器视觉系统的目的就是给机器或自动生产 线添加一套视觉系统，其原理是由计算机或图 像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为， 完成得到人的视觉系统所得到的信息。人的视 觉系统是由眼球、神经系统及大脑的视觉中枢 构成，计算机视觉系统则是由图像采集系统、 图像处理系统及信息综合分析处理系统构成。
12
简单视功能原理：人眼视网膜里存在着大量光 敏细胞，按其形状可分为杆状和锥状两种。杆 状光敏细胞的灵敏度极高，主要靠它在低照度 时辨别明暗，但它对彩色是不敏感的；而锥状 细胞既可辨别明暗，也可辨别彩色。白天的视 觉过程主要靠锥状细胞来完成，夜晚视觉则由 杆状细胞起作用。所以在较暗处无法辨别彩色。
客观性，可连续工作
7
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
8
计算机或处理器
显 示 器
图像采 集卡
摄像机 及镜头
照明光源
被测物（产品 纸张）
9
编码器
服务器
控制及报警信号
票面检测计算机
票面图像 采集系统
网络交换机＋显示共享器＋信号分配器
13
三原色学说：该学说认为在视网膜上分布有三种 不同的视锥细胞，分别含有对红(700nm)、绿 (546.1nm)、蓝(435.8nm)三种光敏感的视色素；当某 一定波长的光线作用于视网膜时，以一定的比例使三 种视锥细胞分别产生不同程度的兴奋，这样的信息传 至中枢，就产生某一种颜色的感觉。
1
1. 机器视觉系统基本原理 2. 照明光源 3. 镜头 4. 工业摄像机 5. 图像采集/处理卡 6. 图像处理系统
2
第1章 机器视觉系统基本原 理
1.1 机器视觉系统的原理 1.2 机器视觉系统与人的视觉的对
比 1.3 机器视觉系统的构成
3
机器视觉系统的目的就是给机器或自动生产 线添加一套视觉系统，其原理是由计算机或图 像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为， 完成得到人的视觉系统所得到的信息。人的视 觉系统是由眼球、神经系统及大脑的视觉中枢 构成，计算机视觉系统则是由图像采集系统、 图像处理系统及信息综合分析处理系统构成。
12
简单视功能原理：人眼视网膜里存在着大量光 敏细胞，按其形状可分为杆状和锥状两种。杆 状光敏细胞的灵敏度极高，主要靠它在低照度 时辨别明暗，但它对彩色是不敏感的；而锥状 细胞既可辨别明暗，也可辨别彩色。白天的视 觉过程主要靠锥状细胞来完成，夜晚视觉则由 杆状细胞起作用。所以在较暗处无法辨别彩色。
客观性，可连续工作
7
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
8
计算机或处理器
显 示 器
图像采 集卡
摄像机 及镜头
照明光源
被测物（产品 纸张）
9
编码器
服务器
控制及报警信号
票面检测计算机
票面图像 采集系统
网络交换机＋显示共享器＋信号分配器
13
三原色学说：该学说认为在视网膜上分布有三种 不同的视锥细胞，分别含有对红(700nm)、绿 (546.1nm)、蓝(435.8nm)三种光敏感的视色素；当某 一定波长的光线作用于视网膜时，以一定的比例使三 种视锥细胞分别产生不同程度的兴奋，这样的信息传 至中枢，就产生某一种颜色的感觉。
机器视觉基础课件
机器视觉的应用领域
工业自动化
医疗诊断
机器视觉在工业自动化领域应用广泛， 如生产线上的零件检测、装配、定位 等，能够提高生产效率和产品质量。
机器视觉在医疗诊断领域的应用包括 医学影像分析、病灶识别等，能够帮 助医生提高诊断的准确性和效率。
智能安防
机器视觉在智能安防领域的应用包括 人脸识别、车牌识别、行为分析等， 能够提高安全监控的准确性和实时性。
系统性能评估
准确性评估
实时性评估
通过对比实际结果与机器视觉系统输出的 结果，评估系统的准确性。
测试系统对实时图像的处理速度，确保满 足实际应用的需求。
鲁棒性评估
可维护性评估
在不同环境条件下测试系统的稳定性，评 估其鲁棒性。
评估系统的可维护性和可扩展性，以便在 未来进行升级或改进。
感谢您的观看
THANKS
机器视觉基础课件
• 图像处理 • 特征提取 • 目标识别
01
机器视觉概述
定义与特点
定义
机器视觉是通过计算机模拟人类的视 觉功能，利用图像处理和模式识别等 技术，实现对图像的自动识别、跟踪 和测量的技术。
特点
机器视觉具有高效、准确、可靠、非 接触性等优点，能够适应各种复杂的 环境和任务，广泛应用于工业自动化、 智能安防、医疗诊断等领域。
系统优化
参数调整 根据实际应用情况，调整相机、镜头的 参数，如曝光时间、增益等，以获取更
好的图像效果。 计算资源优化
合理分配计算资源，如CPU、GPU等， 以提高机器视觉系统的处理效率。
算法优化 针对特定的应用场景，对图像处算 法进行优化，以提高处理速度和准确 性。
网络通信优化 优化网络通信协议和传输方式，确保 图像数据能够实时、稳定地传输。
机器视觉概念-PPT课件
机器视觉未来发展的趋势
机器视觉自起步发展到现在，已有15年的 发展历史。应该说机器视觉作为一种应用 系统，其功能特点是随着工业自动化的发 展而逐渐完善和发展的。
机器视觉未来发展的趋势
在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层 面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定 性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的 提升；也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、 分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的 方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动 化更进一步的融合。 需求决定产品，只有满足需求的产品才有生存的 空间，这是不变的规律。机器视觉也是如此。
机器视觉的基本知识
二.机器视觉的基本构成
机器视觉的基本知识
三.机器视觉的特点 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化 程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境 或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉 来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中， 用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用 机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产 的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成， 是实现计算机集成制造的基础技术。
机器视觉未来发展的趋势
2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动 力。
机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量， 应该逐渐按照国际化的统一标准判定，随着中国 自动化的逐渐开放，将带领与其相关的产品技术 也逐渐开放。因此，依靠封闭的技术难以促进整 个行业的发展，只有形成统一而开放的标准才能 让更多的厂商在相同的平台上开发产品，这也是 促进中国机器视觉朝国际化水平发展的原动力。
实用案例分析
5、检测牙膏管口边缘毛刺：
A、对物件进行旋转位置识别 B、检测管口是否有毛刺或其他障碍物 C、通过异步触发器对图像进行整体评估
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
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机器视觉
机器视觉概述
• 使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识 别、测量等功能。一个典型的机器视觉系统组成包括：图像采集 单元（光源、镜头、相机、采集卡、机械平台），图像处理分析 单元（工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面），执行单 元（电传单元、机械单元）
机器视觉概述
• 机器视觉系统通过图像采集单元将待检测目标转换成图像信号， 并传送给图像处理分析单元。
适合恶劣、危险环境
人工检测 效率低 速度慢 受主观影响，精度一般 易疲劳，受情绪波动 工作时间有限 不易信息集成 人力和管理成本不断上升 不适合恶劣和危险环境
机器视觉的应用领域
• 识别
➢ 标准一维码、二维码的解码 ➢ 光学字符识别（OCR）和确认（OCV）
• 检测
➢ 色彩和瑕疵检测 ➢ 零件或部件的有无检测 ➢ 目标位置和方向检测
• 发展阶段： ➢20世纪50年代提出机器视觉概念， ➢20世纪70年代真正开始发展， ➢20世纪80年代进入发展期， ➢20世纪90年代发展趋于成熟， ➢20世纪90代后至今高速发展。
• 关键标志： ➢ 20世纪70年代CCD图像传感器的出现是机器视觉提供了可靠清晰的图像； ➢ 20世纪80年代以来处理器、图像处理技术的飞速发展为机器视觉的高速发展提 供了基础条件；
➢ 2000年以来基于LED光源的任意光场设计使机器视觉在各种行业的应用成为可 能。
机器视觉发展历程（国内）
• 起步于20世纪80年代 • 20世纪90年代进入发展期，加速发展是近几年的事情。 • 机遇与挑战并存
➢ 中国正在成为世界机器视觉发展最为活跃的地区之一； ➢ 中国已经成为全世界的制造中心，许多生产线已经迁至中国，许多国际
滚珠轴承
光纤环光灯 荧光环光灯 漫射圆顶灯 同轴照明灯 直角持续漫射灯 持续漫射灯
镜头——主要参数
• 工业的镜头大都是多组镜片组合在一起的。计算时会忽略厚度对透镜的影响 将其等效成没有厚度的播透镜模型，即理想凸透镜。
• 参数：焦距/视场/物距/像距/光圈/景深/分辨力/放大倍数/畸变/接口
FOV
物距 视 野 （
光源——光路原理
• 照相机并不能看见物体，而是 看见从物体表面反射过来的光。
➢ 镜面反射： 平滑表面以对顶角 反射光线
➢ 漫射反射：粗糙表面会从各个 方向漫射光线
➢ 发散反射：多数表面既有纹理， 又有平滑表面，会对光线进行 发散反射
光源——作用和要求
• 在机器视觉中的作用
➢照亮目标，提高亮度 ➢形成有利于图像处理的效果 ➢克服环境光照影响，保证图像稳定性 ➢用作测量的工具或参照
Garbage In, Garbage Out
光源——种类
• LED：寿命长/可以有各种颜色/便于做成各种复杂形状/光均 匀稳定/可以闪光；
• 荧光灯：光场均匀/价格便宜/亮度较LED高； • 卤素灯：亮度特别高/通过光纤传输后可做成； • 氙灯：使用寿命约1000小时/亮度高，色温与日光接近。
大部分机器视觉照明采用LED
• 机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的
分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可 靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
效率 速度 精度 可靠性 工作时间 信息集成 成本 环境
机器视觉自动检测 效率高 速度快 高精度
检测效果稳定可靠 可24小时不停息工作
方便信息集成 成本不断降低，一次性投入
厂家 康耐视 迈思肯 邦纳 Leuze 基恩士 ABB 发那科 美国国家仪器公司
擅长 识别/检测/测量 识别/检测/测量 识别/检测/测量 识别/检测/测量 识别/检测/测量 机械手引导 机械手引导 数据采集/交互
前身 一/二维码识别 一/二维码识别 传感器 传感器 传感器 变频器 机器人 软硬件测试、自动化
） 景深（DOV）
成象面 像距
镜头——主要参数
• 分辨率 ：对色彩和纹理的分辨能力。 • 畸变：镜头中心区域和四周区域的放大倍数不相同。
畸变的校正一般用黑白分明的方格图像来进行，过程并不复 杂。一般如果畸变小于2%，人眼观察不到；若畸变小于CCD 的一个像素，摄像机也看不见。
镜头——分类
• 图像处理分析单元的核心为图像处理分析软件，它包括图像增强 与校正、图像分割、特征提取、图像识别与理解等方面。输出目 标的质量判断、规格测量等分析结果。
• 分析结果输出至图像界面，或通过电传单元（PLC等）传递给机 械单元执行相应操作，如剔除、报警等，或通过机械臂执行分拣、 抓举等动作。
机器视觉优势
先进水平的机器视觉系统也进入了中国； ➢ 国内机器视觉企业在与国际机器视觉企业的竞争中不断得到成长。
机器视觉系统组成
• 图像获取：光源、镜头、相机、采集卡、机械平台 • 图像处理与分析：工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。 • 判决执行：电传单元、机械单元
图像获取
• 组成：光源、镜头、相机、采集卡、机械平台
• 测量
➢ 尺寸和容量检测 ➢ 预设标记的测量，如孔位到孔位的距离
• 机械手引导
➢ 输出空间坐标引导机械手精确定位
机器视觉系统的分类
• 智能相机
•基于嵌入式
•基于PC
主流的解决方案提供商
• 提供从单一的视觉检测到视觉系统集成的完整视觉检测方案。 • 视觉检测方案主要包括两个方面：
➢ 硬件——相机，控制器，光源及支架； ➢ 软件——控制系统，图形用户界面(GUI)和图像分析算法。
机器视觉主要行业协会和标准
• 美国自动成像协会（AIA）
➢相机专用传输协议——CameraLink标准 ➢相机千兆网传输协议——GigEVision标准
• 欧洲机器视觉协会（EMVA）
➢相机统一控制协议——GenICam标准 ➢相机灵敏度和成像质量评测——EMVA1288
机器视觉发展历程（国外）
• 良好的光场设计要求
➢对比度明显，目标与背景的边界清晰 ➢背景尽量淡化而且均匀，不干扰图像
处理 ➢与颜色有关的还需要颜色真实，亮度
适中，不过曝或欠曝；
光源——光场构造
• 明场： 光线反射进入照相机 • 暗场： 光—构造光源
光源——构造光源
使用不同照明技术对滚珠轴承产生的影响：
机器视觉概述
• 使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识 别、测量等功能。一个典型的机器视觉系统组成包括：图像采集 单元（光源、镜头、相机、采集卡、机械平台），图像处理分析 单元（工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面），执行单 元（电传单元、机械单元）
机器视觉概述
• 机器视觉系统通过图像采集单元将待检测目标转换成图像信号， 并传送给图像处理分析单元。
适合恶劣、危险环境
人工检测 效率低 速度慢 受主观影响，精度一般 易疲劳，受情绪波动 工作时间有限 不易信息集成 人力和管理成本不断上升 不适合恶劣和危险环境
机器视觉的应用领域
• 识别
➢ 标准一维码、二维码的解码 ➢ 光学字符识别（OCR）和确认（OCV）
• 检测
➢ 色彩和瑕疵检测 ➢ 零件或部件的有无检测 ➢ 目标位置和方向检测
• 发展阶段： ➢20世纪50年代提出机器视觉概念， ➢20世纪70年代真正开始发展， ➢20世纪80年代进入发展期， ➢20世纪90年代发展趋于成熟， ➢20世纪90代后至今高速发展。
• 关键标志： ➢ 20世纪70年代CCD图像传感器的出现是机器视觉提供了可靠清晰的图像； ➢ 20世纪80年代以来处理器、图像处理技术的飞速发展为机器视觉的高速发展提 供了基础条件；
➢ 2000年以来基于LED光源的任意光场设计使机器视觉在各种行业的应用成为可 能。
机器视觉发展历程（国内）
• 起步于20世纪80年代 • 20世纪90年代进入发展期，加速发展是近几年的事情。 • 机遇与挑战并存
➢ 中国正在成为世界机器视觉发展最为活跃的地区之一； ➢ 中国已经成为全世界的制造中心，许多生产线已经迁至中国，许多国际
滚珠轴承
光纤环光灯 荧光环光灯 漫射圆顶灯 同轴照明灯 直角持续漫射灯 持续漫射灯
镜头——主要参数
• 工业的镜头大都是多组镜片组合在一起的。计算时会忽略厚度对透镜的影响 将其等效成没有厚度的播透镜模型，即理想凸透镜。
• 参数：焦距/视场/物距/像距/光圈/景深/分辨力/放大倍数/畸变/接口
FOV
物距 视 野 （
光源——光路原理
• 照相机并不能看见物体，而是 看见从物体表面反射过来的光。
➢ 镜面反射： 平滑表面以对顶角 反射光线
➢ 漫射反射：粗糙表面会从各个 方向漫射光线
➢ 发散反射：多数表面既有纹理， 又有平滑表面，会对光线进行 发散反射
光源——作用和要求
• 在机器视觉中的作用
➢照亮目标，提高亮度 ➢形成有利于图像处理的效果 ➢克服环境光照影响，保证图像稳定性 ➢用作测量的工具或参照
Garbage In, Garbage Out
光源——种类
• LED：寿命长/可以有各种颜色/便于做成各种复杂形状/光均 匀稳定/可以闪光；
• 荧光灯：光场均匀/价格便宜/亮度较LED高； • 卤素灯：亮度特别高/通过光纤传输后可做成； • 氙灯：使用寿命约1000小时/亮度高，色温与日光接近。
大部分机器视觉照明采用LED
• 机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的
分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可 靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
效率 速度 精度 可靠性 工作时间 信息集成 成本 环境
机器视觉自动检测 效率高 速度快 高精度
检测效果稳定可靠 可24小时不停息工作
方便信息集成 成本不断降低，一次性投入
厂家 康耐视 迈思肯 邦纳 Leuze 基恩士 ABB 发那科 美国国家仪器公司
擅长 识别/检测/测量 识别/检测/测量 识别/检测/测量 识别/检测/测量 识别/检测/测量 机械手引导 机械手引导 数据采集/交互
前身 一/二维码识别 一/二维码识别 传感器 传感器 传感器 变频器 机器人 软硬件测试、自动化
） 景深（DOV）
成象面 像距
镜头——主要参数
• 分辨率 ：对色彩和纹理的分辨能力。 • 畸变：镜头中心区域和四周区域的放大倍数不相同。
畸变的校正一般用黑白分明的方格图像来进行，过程并不复 杂。一般如果畸变小于2%，人眼观察不到；若畸变小于CCD 的一个像素，摄像机也看不见。
镜头——分类
• 图像处理分析单元的核心为图像处理分析软件，它包括图像增强 与校正、图像分割、特征提取、图像识别与理解等方面。输出目 标的质量判断、规格测量等分析结果。
• 分析结果输出至图像界面，或通过电传单元（PLC等）传递给机 械单元执行相应操作，如剔除、报警等，或通过机械臂执行分拣、 抓举等动作。
机器视觉优势
先进水平的机器视觉系统也进入了中国； ➢ 国内机器视觉企业在与国际机器视觉企业的竞争中不断得到成长。
机器视觉系统组成
• 图像获取：光源、镜头、相机、采集卡、机械平台 • 图像处理与分析：工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。 • 判决执行：电传单元、机械单元
图像获取
• 组成：光源、镜头、相机、采集卡、机械平台
• 测量
➢ 尺寸和容量检测 ➢ 预设标记的测量，如孔位到孔位的距离
• 机械手引导
➢ 输出空间坐标引导机械手精确定位
机器视觉系统的分类
• 智能相机
•基于嵌入式
•基于PC
主流的解决方案提供商
• 提供从单一的视觉检测到视觉系统集成的完整视觉检测方案。 • 视觉检测方案主要包括两个方面：
➢ 硬件——相机，控制器，光源及支架； ➢ 软件——控制系统，图形用户界面(GUI)和图像分析算法。
机器视觉主要行业协会和标准
• 美国自动成像协会（AIA）
➢相机专用传输协议——CameraLink标准 ➢相机千兆网传输协议——GigEVision标准
• 欧洲机器视觉协会（EMVA）
➢相机统一控制协议——GenICam标准 ➢相机灵敏度和成像质量评测——EMVA1288
机器视觉发展历程（国外）
• 良好的光场设计要求
➢对比度明显，目标与背景的边界清晰 ➢背景尽量淡化而且均匀，不干扰图像
处理 ➢与颜色有关的还需要颜色真实，亮度
适中，不过曝或欠曝；
光源——光场构造
• 明场： 光线反射进入照相机 • 暗场： 光—构造光源
光源——构造光源
使用不同照明技术对滚珠轴承产生的影响：