机器视觉系统详解

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自动化机器视觉系统

自动化机器视觉系统

自动化机器视觉系统自动化机器视觉系统(Automated Machine Vision System)是一种基于计算机视觉技术的先进系统,能够实现物体的自动检测、识别和分析。

该系统结合了传感器、图像处理算法和决策系统,以实现对物体的快速而准确的处理。

本文将从系统原理、应用场景和未来发展等方面进行介绍。

1. 系统原理自动化机器视觉系统利用相机或其他光学传感器捕捉物体的图像,并通过图像处理算法对图像进行分析。

系统通常会采用特定的光源和滤波器来改善图像的质量和对比度。

图像处理算法包括图像增强、特征提取和分类等步骤。

最后,通过决策系统对处理结果进行评估和判断,实现对物体的自动化处理。

2. 应用场景自动化机器视觉系统在工业、医疗、农业和安防等领域有广泛的应用。

以下是几个典型的应用场景:2.1 工业自动化在工业生产线上,自动化机器视觉系统能够实现对产品的检测、排序和包装等操作。

例如,在电子制造业中,系统可以检测电路板上的缺陷或误焊,以提高产品质量和生产效率。

2.2 医疗影像分析自动化机器视觉系统在医学影像领域也有重要的应用。

通过对医学图像进行处理和分析,系统能够帮助医生进行疾病的诊断和治疗。

例如,在眼科领域,系统可以检测和定量测量眼底图像中的病变,辅助眼科医生诊断眼部疾病。

2.3 农业智能化自动化机器视觉系统在农业领域有助于实现农业智能化和精准农业。

系统可以识别农田中的杂草和病虫害,并自动施放相应的农药或杀虫剂,提高农作物的产量和质量。

2.4 安防监控在安防领域,自动化机器视觉系统可以用于实现视频监控和事件识别。

系统可以对图像进行实时分析,检测和识别异常行为或危险事件,并及时报警。

这在提升安全性和保护财产方面起到至关重要的作用。

3. 未来发展随着计算机视觉技术的不断发展,自动化机器视觉系统的应用前景非常广阔。

以下是一些可能的未来发展方向:3.1 深度学习和神经网络深度学习和神经网络是近年来在计算机视觉领域中取得突破的技术。

机器视觉系统原理及基础知识通用课件

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。

机器人视觉系统介绍

机器人视觉系统介绍

机器人视觉(Robot Vision)简介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。

机器视觉系统

机器视觉系统

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
实用案例分析
6、颜料盒生产时的粘贴物监控: A、安放颜料块前,监控颜料盒每一格中注入的胶水量
实用案例分析
7、检验传动轴是否正确安装,并且编码一致: A、自动检测编码存在与否,以及封口和卡子的位置
机器视觉系统概述
机器视觉的工作原理
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。
机器视觉系统概述
人类视觉
适应性 智能 彩色识别能 力 灰度分辨力 空间分辨力 适应性强,可在复杂及变化的环境中识别目 标 具有高级智能,可运用逻辑分析及推理能力 识别变化的目标,并能总结规律 对色彩的分辨能力强,但容易受人的心理影 响,不能量化 差,一般只能分辨64个灰度级 分辨率较差,不能观看微小的目标
机器视觉系统概述
§ 什么是视觉系统 § 工作原理 § 系统构成 § 系统特点 § 机器视觉发展史 § 特点&为什么要使用机器视觉&人机对比 § 硬件分类 § 主要行业应用&实际案例
§ 机器视觉主要功能
§ 机器视觉优势
机器视觉系统概述
什么是机器视觉系统
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(即图像获取装置,分 CMOS 和CCD 两种)将被获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。

机器视觉系统详解

机器视觉系统详解
工业相机白平衡这一参数可用来调节图像中红色和蓝色的色度,以得到逼真 的色彩。可通过手动或自动方式控制这些值。自动白平衡功能提供两种操作 模式:
自动:对视频数据流持续实施白平衡操作。
单触:只触发一次调节过程。
普通的多媒体相机只提供一个白平衡参数,所以增加红色色值会减少蓝 色色值,反之亦然。高质量的相机提供两个参数,因此可以分别调节红和蓝 的色值:
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
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
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。
工作距离(WD) 视 野 (
成象面
FOV
) 景深(DOV)
后焦面距离
畸变 几何畸变指的是由于镜头方面的原因导致的图像
按像素排列方式划分 面阵摄像机
• 黑白摄像机 • 采用BAYER转化的单片相机 • 3CCD彩色摄像机(分光棱镜)
线阵摄像机
• 黑白摄像机 • 3Line彩色摄像机 • 3CCD彩色摄像机(分光棱镜)
3CCD 彩色相机
3Line 彩色相机
BAYER转换彩色相机
第三节:相机的主要参数
像素:用来计算影像的一种单位 ,一个像素通常 被视为图像的最小的完整采样。每一张图片都是 由很多个像素组成误差大

机器视觉系统详述

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。

机器视觉系统概述课件

机器视觉系统概述课件

REPORTING
图像采集技术
分辨率与清晰度
高分辨率和清晰的图像是机器视觉的基础,决定 了识别和判断的准确性。
动态范围
捕捉不同光照条件下的图像,使机器视觉系统能 够处理真实场景中的各种挑战。
颜色再现性
确保系统能够准确识别和区分颜色,这对于许多 应用至关重要。
图像处理算法
滤波与降噪
去除图像中的噪声,提高后续处理的准确性。
3D视觉技术
1 2
立体视觉
通过分析两幅或多幅图像的差异,重构物体的 三维结构。
结构光
通过投射已知的光模式到物体上,再分析反射 的光线,计算物体的形状和距离。
3
光编码与时间测量
利用特殊的光编码技术和高精度的时间测量, 实现高精度的3D重建。
2023
PART 04
机器视觉系统的实施步骤
REPORTING
边缘检测与特征提取
从图像中识别关键特征,帮助系统理解和区分不同 的物体。
图像分割
将图像划分为有意义的部分,以便于分析和识别。
深度学习在机器视觉中的应用
对象识别
利用深度学习模型(如CNN)识别图像中的物 体。
目标跟踪
实时跟踪视频流中的对象,用于监控、人机交互 等应用。
场景理解
通过深度学习分析图像,理解场景的三维结构和 语义信息。
2023
PART 02
机器视觉系统的组成
REPORTING
图像获取
相机选择
根据应用需求选择合适的相机类 型,如面阵相机、线扫描相机等

照明方式
选择合适的照明方式以提高图像质 量,如前向照明、背光照明等。
镜头调整
根据目标物体的距离和尺寸调整镜 头焦距,以获得清晰、高分辨率的 图像。

机器视觉系统原理及基础知识课件

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。

机器视觉系统之案例篇课件

机器视觉系统之案例篇课件

系统配置
某电子元件制造企业需要检测电子元件表 面缺陷。
采用高分辨率相机和LED光源,搭配高性能 图像处理单元。
算法优化
实施效果
针对电子元件表面的特点,对预处理和特 征提取算法进行优化,提高检测准确率。
经过优化后的机器视觉系统,能够快速准 确地检测出电子元件表面的缺陷,提高了 生产效率和产品质量。
03
案例二:物体识别
物体识别的应用场景
生产线检测
在生产线中,机器视觉系统可以 对产品进行实时检测,识别出不 合格品或缺陷,提高生产效率和
产品质量。
物流分拣
在物流领域,机器视觉系统可以快 速识别物品的形状、大小、颜色等 信息,实现自动化分拣和分类。
安全监控
在公共安全领域,机器视觉系统可 以实时监测监控画面,自动识别异 常行为、人员和物品,提高安全防 范能力。
工作原理
通过图像采集设备获取原始图像信息,经过预处理进行噪声去除、对比度增强 等操作,提取出目标物体的特征信息,再利用分类器进行分类与识别,最终输 出结果。
02
案例一:表面检测
表面检测的应用场景
电子行业
检测电子元件表面缺陷 ,如划痕、污渍、气泡
等。
汽车行业
检测汽车零部件表面质 量,如刹车片、发动机
案例分析
应用场景
生产线上的零件检测。
算法选择
基于模板匹配的算法,快速识别不同 形状和大小的零件。
系统组成
高分辨率相机、图像处理单元、控制 单元等。
实现效果
系统能够准确快速地识别出零件是否 合格,并自动分拣出不合格品,提高 了生产效率和产品质量。
04
案例三:机器人导航
机器人导航的应用场景
工业自动化生产线

技能培训专题,机器视觉系统资料介绍

技能培训专题,机器视觉系统资料介绍

技能培训专题,机器视觉系统资料介绍机器视觉系统资料介绍一、概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。

机器视觉(Machinevision)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。

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。

二、组成结构一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。

系统可分为:主端电脑(HostComputer)、影像撷取卡(FrameGrabber)与影像处理器、影像摄影机、CCT镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源、高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台等部分。

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。

机器视觉系统概述

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

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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3
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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4
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

机器视觉基础知识详解

机器视觉基础知识详解

机器视觉基础知识详解什么是机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。

简单说来,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,得到被摄目标的形态信息,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。

机器视觉系统的分类•智能相机•基于嵌入式•基于PC机器视觉系统的组成•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、机械单元机器视觉的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。

机器视觉的应用案例一:机器人+视觉自动上下料定位的应用现场有两个振动盘,振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中,振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。

该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统,该系统通过判断玩偶正反面,把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人,机器人收到坐标后运动抓取产品,当振动盘中有很多玩偶处于反面时,VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量,当反面玩偶数量过多时,VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。

该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面,计算出玩偶中心点坐标,发送给机器人。

通过VD200视觉定位系统实现自动上料,大大减少人工成本,大幅提高生产效率。

案例二:视觉检测在电子元件的应用此产品为电子产品的按钮部件,产品来料为料带模式,料带上面为双排产品。

简述机器视觉系统的构成及其作用

简述机器视觉系统的构成及其作用

简述机器视觉系统的构成及其作用
1机器视觉
机器视觉是人工智能的重要分支,是一项研究用计算机进行自动数字图像处理的技术。

它包括采集、分析、处理和识别原始图像的算法,是一种可以自动识别和分类特定的目标的技术。

2机器视觉系统
机器视觉系统是一种使用计算机实现机器视觉的系统。

它主要由三个组件组成:传感器、处理器和机械体。

传感器负责采集图像数据,如摄像头、扫描仪,可以从电子、机械或光学源中获取信号;处理器用于执行图像处理算法,提取有用的特征;机械体用于将处理器的指令转换为机械动作,实现在目标上的操作或装配。

3用途
机器视觉系统可以用来实现自动检测和识别,如:测量、监控、跟踪、寻路、识别等。

它在自动检测中有着广泛的应用,可以用来检测零件出厂时的位置和尺寸、分类、检测零件缺陷,实现自动检测生产线上送料以及部件更换等任务,简化工作流程,提高生产效率,节省原材料和人力,是全自动化生产的重要组成部分。

4优势
机器视觉具有运行快速、能够连续多时间运行等特点,而且基于计算机技术,可以用许多受控条件来测量物体和监控过程,准确性
高,可以不受人类的影响而精准完成测量和检测的任务,减少误差,能够准确控制质量,从而保证产品质量。

总结来说,机器视觉系统是一种由传感器、处理器和机械体组成的计算机数字图像处理技术,它具有准确性高、运行快速等特点,主要应用于自动检测、测量和监控等工作,可以大大提高生产效率,减低生产成本,是全自动化生产的重要组成部分。

阐述机器视觉系统的定义

阐述机器视觉系统的定义

阐述机器视觉系统的定义一、机器视觉系统的定义你有没有想过,人类的眼睛为什么那么神奇?你看看,随便一个小小的物体,都能被我们精准地识别出来,不管是苹果还是手机壳,几乎没有什么能逃过我们眼睛的观察。

那要是有一个“机器眼睛”也能像我们一样看世界,甚至比我们看得更清楚、更多细节,岂不是很酷?这就是机器视觉系统的初衷。

简单说,机器视觉系统就是让机器具备看世界的能力,它通过摄像头等设备“看”到的图像,再通过计算机的“分析”,帮助机器理解和处理这些信息,最终完成某种任务。

想象一下,你的手机摄像头就像一个微型的眼睛。

它捕捉到周围的景象,把这些图像送给处理器,大脑就开始“想一想”:这是什么?是苹果?是车标?还是你脸上的一颗痘痘?这就是机器视觉的一个简单表现。

机器视觉可不仅仅是“看”那么简单哦,它还会“想”和“辨”。

通过图像识别、模式匹配等技术,机器能分析出图像中的细节,比如物体的颜色、形状、大小,甚至表面是否有瑕疵。

你看,这和咱们人类的视觉功能还真有点相似。

机器视觉系统其实可以分为两大块,一是采集图像的部分,二是分析图像的部分。

就像人眼分为瞳孔和视神经一样,机器视觉也需要眼睛(传感器)和大脑(计算机)。

这就像我们打游戏时,屏幕上会有各种各样的信息,角色的动作、物体的位置,所有这些东西都需要通过“眼睛”去捕捉,然后“大脑”来快速计算、判断,最后给出反馈,哪怕是几秒钟内的反应,这个过程在机器视觉系统里也是如此。

二、机器视觉系统的工作原理机器视觉系统到底是如何工作的呢?我们先从最基础的入手。

机器视觉的“眼睛”通常是通过摄像头或者传感器来捕捉图像。

就像我们拿起手机拍照,摄像头通过镜头聚焦,把眼前的一切都记录下来。

这个过程其实和我们眼睛看到一个物体并通过视网膜感知非常相似。

拿摄像头“拍”到的图像,传送到计算机里,计算机就会开始处理了。

计算机通过各种算法对图像进行分析。

你可以把它想象成你去参加数学考试,题目是:这个物体是什么?然后计算机就开始分辨这个图像中的细节,比如这个形状是不是一个圆形、这个物体是钢铁做的还是玻璃做的?是不是有裂缝或者污渍?简而言之,机器视觉就是通过对图像进行各种分析,来识别物体,并判断它们是否符合要求。

机器视觉系统介绍

机器视觉系统介绍

机器视觉系统介绍
机器视觉系统的构成主要包括:工业相机,镜头,光源,工控机,视觉软件等。

机器视觉系统代替人眼来做测量和判断,那么其中的工业相机中有一个感光芯片(即CCD或COMS)就是相当于我们眼睛的视网膜和视神经,用来感应光线的强弱,并数字化图像传送给计算机;镜头相当于我们眼睛的瞳孔用来收集光线的,瞳孔改变焦距可以使我们能看到远的地方也可以看到近的地方,可以看到范围大的也可以聚焦到一个小目标。

机器视觉之:光源
机器视觉系统的核心是图像采集的处理。

所有信息均来源于图像之中,图像本身的质量对整个视觉系统极为关键。

而光源则是影响机器视觉系统图像水平的重要因素,因为他直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。

通过适当的光源照明设计,使图像中的目标信息与背景信息得到最佳分离,可以大大降低图像处理算法分割、识别的难度,同时提高系统的定位、测量精度、使系统的可靠性和综合性能得到提高。

反之,如果光源设计不当,会导致在图像处理算法中设计和成像系统设计中事
倍功半。

因此,光源及光学系统设计的成败是决定系统的首要因素。

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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
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。
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。
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。
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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。
所谓工作距离,是指当图像在焦距 范围内的时候,物体和镜头前端的距 离。通过焦距、工作距离、CCD尺寸 这些我们还可以得知镜头的视场范围, 选择镜头的原则也同时包括了镜头视 场覆盖的原则。
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4.机器视觉镜头的光谱特性要符合光源的要求。在 机器视觉系统中,镜头不只是与相机相互作用的, 镜头还需满足光源要求,才能获取全部的图像信 息。在这里需要考虑光源的波长、光谱范围、以 及光源的种类是红外还是紫外等等。
光源是一个视觉应用开始工作的第一步,好的光源与照明 方案往往是整个系统成败的关键,起着非常重要的作用。
使用光源的目的:光源并不是简单的照亮物体而已。 1.光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量; 2.将待测区域与背景明显区分开,增加对比度,消隐不感 兴趣的部分; 3.增强待测目标边缘清晰度; 4.保持足够的整体亮度; 5.物体位置的变化不应该影响成像的质量。
工作距离(WD) 视 野 (
成象面
FOV

景深(DOV)
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后焦面距离
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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。 畸变小于2%人眼是看不出来的。如果畸变小于 CCD的一个像素,那么相机也看不出来了。
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 等等。
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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。
第四节:光源选择的注意事项
影响因素: 1.相机光谱响应特性; 2.LED的颜色、反光角度、亮度、寿命等; 3.物品形状与LED形状; 4.打光方式; 5.辅助手段(偏光镜、滤光镜、漫反射板等)
选择原则: 满足应用,综合考虑 理论分析,实验验证
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第五节:LED光源的应用实例
前面讲到, LED的特性使得其广泛的应用 于机器视觉系统中。
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.
5.机器视觉镜头的畸变率要符合测量标准。直线在 经过透镜成像后会变成弯曲的现象,这就是畸变, 畸变主要有两种,分别为桶形畸变和枕形畸变。 畸变的存在是具有普遍性的,目前也没有能完全 消除的手段,所以能将畸变率控制在一个水平上 就算是合格了。
机器视觉系统详解
深圳市圆融精密电子有限公司
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机器视觉系统的构成
相机
光源
镜头
相机触发信号
供电及传输模拟图片信号
I/O控制
光源触发信号
与软件通讯
被测物
其他动作信号
其他机械部分
图像采集卡
数字图片信号
电 脑 系 统
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第一章、光源
第一节:光源简介
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。
焦距
焦距是像方主面到像方焦点的距离。如 16mm, 25mm,35mm等。 成像面
可以在镜头的像面上清晰成像的物方平面。
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镜头接口
• C-MOUNT 镜头的标准接口之一,镜头的接口螺纹参数:
公称直径:1“ 螺距:32牙 • CS-Mount是C-Mount的一个变种,区别仅仅在于
镜头定位面到图像传感器光敏面的距离的不同,C- Mount 是17。5mm,CS-Mount是12。5mm。 • 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
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
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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
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
Hale Waihona Puke 光源A4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机A 器视觉系统中得到越来越多的应用。 5
目前常用的LED光源有:环形光、条形光、 面板光、同轴光、点光源、线光源等等。
根据不同的产品选择合适的光源,有时候 会需要几种光源进行组合照明。
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第二章、镜头
第一节:镜头简介
光学镜头相当于人眼的晶状体,在机器视 觉系统中非常重要。
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第二节:镜头的基本概念
视野 (FOV)
光圈不能调节,通常情况下聚焦也不能调节。
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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。
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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
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