机器视觉系统基本构成和各部件基本原理

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机器视觉的基本原理

机器视觉的基本原理
机器视觉的基本原理
机器视觉系统是指用电脑来实现人的视觉功能，也就是用电脑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物件的形状、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。

TEO迪奥科技表示机器视觉的系统：
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。

系统可再细分为
主端电脑（Host Computer）
影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器(CCD或者COMS 传感器）
影像摄影机（镜头、显微镜头）
照明设备（高周波萤光灯源、LED光源、Halogen卤素灯光源、闪光灯源、其他特殊光源）
影像显示器（LED，LCD）
机构及控制系统（PLC、调焦及其固定地板、Basecam软件处理器、）。

《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

简述机器视觉系统的组成部分

简述机器视觉系统的组成部分一、引言机器视觉是指通过计算机技术实现对图像或视频的自动分析和处理，从而达到模拟人类视觉感知和认知的目的。

它包括了图像采集、预处理、特征提取、目标检测与识别等多个方面，是人工智能领域中的一个重要分支。

本文将详细介绍机器视觉系统的组成部分。

二、图像采集图像采集是机器视觉系统中最基本的部分之一，其主要任务是通过相机或其他传感器获取目标场景中的图像信息。

现代相机可以通过光学透镜将外界光线聚焦在传感器上，然后将传感器上的电信号转化为数字信号，并通过数据接口传输给计算机进行处理。

三、预处理由于采集到的图像可能存在噪声、失真等问题，因此需要对其进行预处理以提高后续算法的准确性。

预处理包括了灰度化、滤波、增强等多个步骤。

其中灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，以便于后续处理；滤波则是通过卷积运算去除噪声；增强则是对图像进行锐化或者对比度调整等操作，以使目标更加明显。

四、特征提取特征提取是机器视觉系统中最核心的部分之一，其主要任务是从预处理后的图像中提取出有用的信息。

这些信息可以用于目标检测、识别等多个方面。

特征可以分为局部特征和全局特征两种。

局部特征包括了SIFT、SURF、ORB等多个算法，其主要思想是通过检测关键点并计算其周围区域的梯度来描述图像；全局特征则包括了HOG、LBP等多个算法，其主要思想是通过对整张图像进行处理来描述图像。

五、目标检测与识别目标检测与识别是机器视觉系统中最重要的应用之一，其主要任务是在图像或视频中自动识别出感兴趣的物体，并进行分类或跟踪。

目前常用的算法包括了Haar Cascade、YOLO、SSD等多个算法。

这些算法可以通过训练模型来实现对不同类别物体的检测和识别。

六、应用领域机器视觉系统广泛应用于工业自动化、智能交通、医疗影像分析等众多领域。

在工业自动化中，机器视觉可以用于产品质量检测、机器人视觉引导等方面；在智能交通中，机器视觉可以用于车辆识别、交通流量统计等方面；在医疗影像分析中，机器视觉可以用于疾病诊断、手术辅助等方面。

工业机器视觉技术的原理与应用

工业机器视觉技术的原理与应用工业机器视觉是指应用计算机视觉技术来实现对工业产品、生产工艺和设备的监测、控制、质量检测和自动化控制等。

它以图像传感器为先导，采用数字图像处理、模式识别、自动控制等技术，通过对图像信息的处理和分析，实现对现场工业环境的现实感知，同时也用于诊断、监测和调试机器故障。

一、工业机器视觉技术的原理工业机器视觉技术主要由光学图像采集系统、图像处理系统、控制计算机和控制器构成。

1.光学图像采集系统光学图像采集系统是工业机器视觉技术的核心部分。

它主要由CCD 相机、光源、镜头和曝光控制器等设备组成。

CCD 相机能够把现场的光信号转换成数字信号，光源目的是为了照亮被检测物体的表面，镜头主要是起到对焦作用，曝光控制器用来控制CCD 相机的曝光时间。

同时，还需要根据被检测物体的不同特性来选择适当的光源和镜头，以达到最佳的图像效果。

2.图像处理系统图像处理系统是对采集到的图像信号进行处理和分析的处理中心，主要包括图像增强、滤波、分割、边缘检测、形态学处理和目标识别等。

图像增强主要用来改善被检测物体的对比度和亮度，滤波则是为消除噪声，分割则是将图像中的目标和背景分离，边缘检测是为了得到目标的轮廓信息，形态学处理用来进行目标结构的填充、腐蚀、膨胀等操作，最后目标识别则是在图像中找出所需的对象，包括形状、大小和颜色等特征。

3. 控制计算机和控制器控制计算机和控制器是用来实现对被检测物体的位置、速度、轮廓、颜色等特征的监测和控制的装置。

在工业机器视觉技术中，最常用的控制器是PLC控制器。

它们在图像处理完成后，将处理结果上传到PLC控制器中，在PLC控制器中进行过滤、处理，使图像处理的结果变成实现控制的信号输出，从而实现自动控制。

二、工业机器视觉技术的应用工业机器视觉技术广泛应用于制造业、半导体、电子、食品、医药、汽车、物流等行业。

其中包括：1. 自动光学缺陷检测工业机器视觉技术可以在生产过程中，实现对产品的缺陷检测，包括开裂、气泡、异物和凹坑等。

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。

【机器视觉培训】机器视觉系统概论

机器视觉系统概论一、机器视觉系统构成1.机器视觉的概念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。

美国制造工程师协会（SME Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“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一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。

在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。

通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。

由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。

这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。

1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，常用机器视觉来代替人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用于人工视觉检查产品质量的效率低且精度不高，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。

正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

机器视觉第四讲-机器视觉系统的构成

边界跟踪基本要求：目标轮廓边界细、连续无间断、准确。

基本思想：由图象梯度出发，依次搜索并连接相邻边缘点从而逐步检测出边界。

方法:从灰度图像中的一个边缘出发,依次搜索并连接相邻边缘点,从而逐步检测出边界步骤:1确定搜索的起始点2采取合适的数据结构和搜索机理,确定新边界3确定搜索综结准则或停止条件方法:8邻域搜索法,跟踪虫搜索法举例：简易跟踪虫每次只前进1步, 步距为1个像素;当跨步由黑区进入白区时, 以后各步右转, 直到穿出白区为止;当跨步由白区进入黑区时, 以后各步左转, 直到穿出黑区为止。

图像分割1 区域和边缘（Region and Edge）如何精确解释一幅图像？区域: 相互连结的具有相似特性的一组像素边缘：区域边界上的像素(pixel)图像分割的定义⏹所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。

⏹常见的分割技术:阈值分割技术, 微分算子边缘检测区域增长技术, 聚类分割技术图像分割最简形式: 把灰度图(gray image)转换成二值图讨论：•如何实现区域的分割？理论上，区域分割和边缘检测应该产生相同的结果阈值分割技术全局阈值技术令位于(x , y)点的象素灰度为f( x, y),选择灰度阈值为θ则分割的二值图像为:1,(,)(,)0,f x y g x y其他3 自动阈值化法(auto-threshold)直方图histogram•简单阈值化方法的问题如何找一个最容易将前景和背景分开的阈值？方法:自动寻找阈值（类间方差）,对图像进行分割步骤：记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例（概率）为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。

则图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。

前景和背景图象的方差：g=w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1)当方差g最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，也就是此时的灰度是最佳阈值•自动阈值化方法考虑基于场景中的物体、环境和应用域等知识：对应于物体的图像灰度特性，物体的尺寸，物体在图像中所占比例，图像中不同类型物体的数量•多阈值0.20.40.60.811.21.41.61.82x 104050100150200250(1)模态方法(mode)：用正态分布拟合直方图图像中的物体、背景各具有一灰度值，图像被零均值高斯噪声污染，灰度分布曲线是由两个正态分布函数叠加而成．图像直方图将会出现两个分离的峰值，阈值选取波谷最佳。

机器视觉系统基本构成和各部件基本原理PPT课件

包括光源、镜头、相机、图像采集卡等。
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为什么要采用机器视觉
• 节省时间 • 降低生产成本 • 优化物流过程 • 缩短机器停工期 • 提高生产率和产品质量 • 减轻测试及检测人员劳动强度 • 减少不合格产品的数量 • 提高机器利用率
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机器视觉应用简介
GIGI(Gauge、Inspection、Guide、Identification)
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End
演讲人：XXXXXX 时间：XX年XX月XX日
Video out
Interlace
Progressive
wwww
Moving object
GBGBG RGRGR GBGBG RGRGR GBGBG RGRGR
彩色相机
Bul
Bur
Rul
Rur
Gu
b
r
Gle g Gr
Bll
Blr
Rll
Rlr
Gl
b=1/4(Bur+Bul+Bll+Blr) r=1/4(Rur+Rul+Rll+Rlgr)=1/4(Gu+Gr+Gl+Gle)
CCD Format
Sony: Diagonal:
1” format Type 1 16 mm
Image size
12.8 mm
2/3” format Type 2/3
11 mm
8.8 mm
1/2” format Type 1/2
8 mm
1/3” format Type 1/3

机器视觉系统概述

机器视觉系统概述1、机器视觉的定义机器视觉（ machine vision ）定义：以光电图像传感技术和图像处理技术为核心；以模仿或替代人眼和大脑为目标；以解决工业生产和科学研究中检验与检测问题为目的，提高产品质量和生产效率；与之相关的产品、设备、系统；与之相关的技术、人员、技术服务、流通；美国制造工程师协会（ SME ）机器视觉分会和美国机器人工业协会（ RIA ）自动化视觉分会关于机器视觉的定义是：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一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。

2、机器视觉系统的基本构成机器视觉系统包括三个技术环节，它们是：采像、分析、控制。

采像，即图像采集，其目的是解决采集到满足分析要求的相应质量图像，这是机器视觉系统ＣＣＤ摄像机1、概述CCD（电荷耦合器件，CHARGE COUPLED DEVICE）是二十世纪 70 年代初发展起来的新型半导体光电成像器件。

CCD摄像机是以 CCD 芯片为核心，将自然界存在的物理图像经过光电转化，变成电子视频图像信号。

CCD 摄像机一般包括：CCD 传感器、驱动电路、信号处理电路、接口电路、外壳及机械光学接口。

2、ＣＣＤ摄像机分类按照色彩分：黑白摄像机和彩色摄像按照输出信号分：模拟摄像机和数字摄像机按照输出信号分：标准摄像机和非标准摄像机按照灵敏度分：普通灵敏度摄像机、高灵敏度摄像机（月光型和星光型）、红外摄像机按照分辨率分：普通分辨率和高分辨率摄像机按照 CCD 芯片类型分：线阵摄像机和面阵摄像机按照 CCD 光敏面尺寸分： 1/4”、 1/3”、 1/2”、 1”等摄像机按照制冷形式分：制冷摄像机和非制冷摄像机按照扫描形式分：逐行扫描和隔行扫描摄像按照输出速度分：低速摄像机、标准速度摄像机、高速摄像机按照响应光谱分：可见光摄像机、紫外摄像机、红外摄像机（近红外、中红外、远红外）3、ＣＣＤ摄像机主要参数• CCD 靶面尺寸：有 1/4 、 1/3 、 1/2 、 1 等，其中最常用的是 1/3 和 1/2 的摄像机。

工业自动化中的机器视觉系统

工业自动化中的机器视觉系统工业自动化是指应用先进的技术和设备，使得工业生产过程实现自动化、智能化的一种方式。

机器视觉系统作为其中重要的一环，广泛应用于工业生产中的质检、检测、测量等环节。

本文将对机器视觉系统在工业自动化中的应用进行探讨。

一、机器视觉系统的基本原理和组成1. 机器视觉系统的基本原理机器视觉系统是指通过使用摄像机、图像处理软件和控制系统等技术，对产品或物体进行图像获取和图像处理，从而实现对产品的检测、识别和测量等功能。

其基本原理是通过摄像机获取图像，然后通过图像处理软件进行图像处理和分析，最终由控制系统进行判断和控制。

2. 机器视觉系统的基本组成机器视觉系统主要由以下几个组成部分构成：（1）图像获取设备：通常使用摄像机进行图像的获取。

不同的应用场景和需求会选择不同类型的摄像机，如CCD摄像机或CMOS摄像机。

摄像机的选择应该根据应用环境的光线、速度等条件来确定。

（2）光源系统：光源系统用于提供光线照明，以便于摄像机获取清晰的图像。

常见的光源有LED光源、激光光源等。

（3）图像处理软件：图像处理软件用于对图像进行处理和分析，包括图像预处理、特征提取、模式匹配等。

（4）控制系统：控制系统根据图像处理软件的结果，进行相应的判断和控制。

可以是一个PLC控制器、PC控制器或其他数字控制设备。

二、机器视觉系统在工业自动化中的应用1. 质量检测机器视觉系统在工业生产中广泛应用于产品质量的检测。

例如在流水线上，通过机器视觉系统对产品的尺寸、颜色、外观等进行检测和判断，一旦发现不合格品，系统会自动进行剔除或标记，保证产品质量的稳定和一致性。

2. 缺陷检测机器视觉系统能够精准地检测产品表面的缺陷，如裂纹、划痕、异物等。

通过对图像进行处理分析，系统能够判断出产品是否存在缺陷，并及时采取相应的措施进行处理。

3. 检测与定位机器视觉系统能够对产品进行定位和对位。

通过对产品图像进行处理和分析，系统能够识别和定位产品的位置，确保产品在生产过程中正确地摆放和装配。

机器视觉系统详解 ppt课件

适合的灯源可以提高系统检测精度、运行速度及工作效率。
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第二节：照明方式的分类
在机器视觉系统中一般使用透射光和反射光。
反射光
透射光
光源
相机
光源
相机
产品
产品
光源
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第三节：光源的分类及比较
萤光灯卤素灯+光纤导管 LED光源其他（激光、紫外光等）
其中LED光源凭借其诸多的优点在现代pp机t课器件视觉系统中得到越来越多的应用。 5
第五节：远心镜头
在测量系统中，有一些因素影响测量的精度与重复性。 1. 物体位置变化引起的比例尺变化 2. 畸变 3. 投影误差 4. 物体边缘测量误差大采用远心镜头可以很大程度的降低
以上误差，甚至消除这些误差。远心镜头的口径至少要与需要观察的物体
尺寸相等或更大。
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第六节：选择镜头的原则
1. 机器视觉镜头可支持的最大的CCD尺寸不能小于所搭配的相机中CCD传感器芯片的尺寸。 .如果镜头尺寸比 CCD靶面尺寸小,图片边缘会出现黑场,即只有中间一个圆圈的视场是有效的.
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2.镜头接口要跟相机接口匹配安装，也可通过转换匹配安装。
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3.镜头的工作距离要适当。
• C/CS能够匹配的最大的图像传感器的尺寸不超过1“。
• F-Mount，卡口，没有螺纹。
• 其他类型
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第三节：镜头各个参数间的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；
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第四节：镜头的分类
按照等效焦距分为

线扫描机器视觉系统的组成及工作原理

目前市场上共有两种类型的采集方法可用于采集物体的图像：面阵扫描和线扫描。

最常见的2D机器视觉系统使用面阵扫描相机，此类相机在采集图像时需要曝光完整的像素矩阵。

相比之下，线扫描相机包含单行像素，其通过逐个像素线构建最终的2D图像。

构建线扫描图像需要相机与物体之间保持相对运动，通常为沿着输送带或旋转轴运动。

当物体移动经过相机面前时，相机将采集一个新的像素线。

视觉处理器或图像采集卡上的软件将存储每个像素线，然后将像素数据重新构建为最终的2D图像。

这种独特的图像采集过程擅长于采集输送带上快速移动的离散元件的图像，检测柱形物体的所有侧面，以及构建超大物体的图像。

文件扫描仪、复印机和传真机等将文件扫描到存储器中的商用设备采用线扫描技术，制造和物流领域的生产线和分销线也是如此，它们依靠这种特殊技术快速采集高分辨率图像，用于执行复杂元件的检测。

面阵扫描相机照亮物体，并采集所有曝光的像素以构建图像。

相比之下，线扫描相机点亮并逐个线条采集像素。

由于线扫描成像仪可提供500-8,000像素/线条的分辨率，有些甚至能够跟上67,000个线条/秒的高速线条采集速率，最新一代线扫描相机可提供以前需要一组高分辨率视觉成像仪才能解决的应用所需的所有性能。

这些属性使线扫描相机成为了在连续或离散“卷筒”表面检测应用中采集目标物体图像的理想选择，比如塑料、织物、金属或纸张。

线扫描相机还可以“展开”柱形物体，以采集它们的整个表面区域。

同时，此技术还适用于一些需要高分辨率成像以实现精确测量和缺陷检测的较大物体，比如平板显示器、太阳能电池和汽车零部件。

由于线扫描系统只需查看目标物体的一小部分来采集每个线条，它们无需目标物体提供较大的无遮挡视场。

出于此原因，它们非常适用于视场或安装空间有限的装置。

系统组件线扫描视觉系统可以配置线扫描相机和运行机器视觉软件的PC或视觉控制器，或者作为嵌入式系统提供，其中相机和软件包含在一个封装中。

这两种设置的组件拥有许多共同的元素。