机器视觉ppt课件
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《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
工业机器视觉系统课件
应用领域拓展
随着机器视觉技术的不断成熟，其应用领域也将不断拓展 ，如医疗、农业、环保等领域都可能成为机器视觉技术的 应用方向。
人机协作
未来机器视觉系统将更加注重人机协作，通过智能化技术 提高人机交互的效率和安全性，实现更加和谐的人机关系 。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
用。
技术成熟与标准化
随着技术的不断成熟和标准化， 机器视觉系统的成本将进一步降 低，同时提高系统的可靠性和兼
容性。
普及教育
加大对机器视觉技术的普及教育 力度，提高企业和技术人员对机 器视觉的认识和应用能力，进一 步推动机器视觉系统的普及和应
用。
05
工业机器视觉系统的挑 战与解决方案
技术挑战与解决方案
技术挑战
机器视觉系统中的图像处理算法需要高 精度和高效率，以满足工业生产线的快
速检测需求。
技术挑战
不同工业场景下，需要处理各种复杂 和多变的图像，如表面缺陷、尺寸测
量等。
解决方案
采用先进的图像处理算法和计算机视 觉技术，如深度学习、人工智能等， 提高检测精度和速度。
解决方案
针对不同应用场景，定制化开发机器 视觉系统，优化算法和参数，提高系 统的适应性和鲁棒性。
06
结论
工业机器视觉系统的价值与意义
保障产品质量
机器视觉系统可以对产品进行细致的检测 ，及时发现并处理不合格品，从而保证产
品质量。
A 提升生产效率
机器视觉系统能够快速、准确地检 测产品，减少人工检测的误差和时
间，从而提高生产效率。
B
C
D
促进工业自动化发展
机器视觉系统的应用是工业自动化发展的 重要方向之一，能够推动工业自动化技术 的进步。
机器视觉系统原理及基础知识PPT课件
实现图像的分类识别，比如识别图像中的人脸、汽车、猫狗等。
2
物体检测
能够有效地对场景中的各种物体进行识别和定位，帮助机器视觉系统完成目标检 测和跟踪。
3
目标分割
将图像分为不同的区域实现目标分割。
机器视觉在安防监控中的应用
人脸识别
通过人脸识别技术对人员进 行确认，实现物权归属、安 全管理等。
视频分析
结合机器学习算法实现对视 频的行为分析，进而实现物 体跟踪、异常行为监测等。
目标检测与跟踪
1
目标检测
利用计算机自动检测图像中的目标ห้องสมุดไป่ตู้体并标记，常用方法有HOG、SVM、CNN 等。
2
目标跟踪
在视频中追踪被标识的目标物体的运动轨迹，常用方法有KCF、MIL、TLD等。
3
网格法检测
网格法分割图像，进行目标检测。
视觉测量与三维重建
深度传感器
通过深度传感器提供的深度信息进行3D重建和识别。
激光扫描
利用激光扫描仪扫描物体表面进行3D重建和视觉测量。
视觉SLAM技术
结合计算机视觉算法和运动传感器等技术，能够实现3D重建和定位的同时还可以实现动态 障碍物检测。
光线与颜色处理
图像颜色信息和亮度信息对于机器视觉系统中的图像分析有着重要的作用。在这一部分，我们将介绍光线与颜 色的相关知识以及在图像处理中的应用。
4 变换与缩放
对图像进行旋转、平移和缩放等变换操作
人工智能与机器学习在机器视觉中的应用
神经网络
利用人工智能技术建立一种类似 于生物神经网络的结构，实现人 工智能的"黑盒"处理。
卷积神经网络
特别适用于图像和语音识别中。
机器学习
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
《机器视觉》chapter7PPT课件
第七章
物体识别
第七章 物体识别
物体识别定义： 给定一幅包含一个或多个物体的图像和一组对应 物体模型的标记，机器应将标记正确地分配给图 像中对应的区域或区域集合。
物体识别的基本方法: 建立物体模型 使用匹配算法
第七章 物体识别
二维物体识别 •正交投影 •二维模型 •物体无遮挡或部分遮挡
三维物体识别 • 透视投影及获取图像的视角 • 三维模型
通过立体基元可以构造许多“人工”物体
动物的参数化表示 CSG应用有限(曲面)，常用于计算机辅助设计应用中的物体表示。
(3) 体积 表示
物体的体 素表示
（长方体、 正方体等基
本体素）
单元分解
（不共享体积；不 包含孔；简单连接
）
(4)扫掠表示
物体形状的广义柱面表示。包含：作为轴线的 3D空间曲线/2D截面图/截面如何沿空间曲线扫掠 的扫掠规则/截面沿空间轴光滑变化。
m00
p+q 阶中心矩定义如下
pq
(x x) p ( y y)q f (x, y)
xy
(p+q）规范化中心矩
pq pq
r 00
r ( p q 2) / 2
利用二阶和三阶规范化中心矩导出七个不变矩组(旋移比例)
1 20 02
3 (30 312 )2 (321 03 )2
2.5维图像 以观察者为中心
测距传感器
7.1 物体识别系统的基本组成
四个主要模块： 模型库、特征检测器、假设生成(hypothesis
formation) 和假设验证 (hypothesis verification)
输入图象 特征 检测器
特征 假设 候选物体
生成
物体识别
第七章 物体识别
物体识别定义： 给定一幅包含一个或多个物体的图像和一组对应 物体模型的标记，机器应将标记正确地分配给图 像中对应的区域或区域集合。
物体识别的基本方法: 建立物体模型 使用匹配算法
第七章 物体识别
二维物体识别 •正交投影 •二维模型 •物体无遮挡或部分遮挡
三维物体识别 • 透视投影及获取图像的视角 • 三维模型
通过立体基元可以构造许多“人工”物体
动物的参数化表示 CSG应用有限(曲面)，常用于计算机辅助设计应用中的物体表示。
(3) 体积 表示
物体的体 素表示
（长方体、 正方体等基
本体素）
单元分解
（不共享体积；不 包含孔；简单连接
）
(4)扫掠表示
物体形状的广义柱面表示。包含：作为轴线的 3D空间曲线/2D截面图/截面如何沿空间曲线扫掠 的扫掠规则/截面沿空间轴光滑变化。
m00
p+q 阶中心矩定义如下
pq
(x x) p ( y y)q f (x, y)
xy
(p+q）规范化中心矩
pq pq
r 00
r ( p q 2) / 2
利用二阶和三阶规范化中心矩导出七个不变矩组(旋移比例)
1 20 02
3 (30 312 )2 (321 03 )2
2.5维图像 以观察者为中心
测距传感器
7.1 物体识别系统的基本组成
四个主要模块： 模型库、特征检测器、假设生成(hypothesis
formation) 和假设验证 (hypothesis verification)
输入图象 特征 检测器
特征 假设 候选物体
生成
机器视觉应用--ppt课件
采用视觉系统可以节省人工成本及工装夹具的成本。在大量人工操作及多工装夹具的应用场景有更高的经济性。
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
单相机位置修正
通过单相机的视觉系统对目标对象进行图像分析，给出位置坐标。机器人通过位置坐标修正当前动作姿态，调整抓取位置。
相机
通用机器人
定位对象
ViTEX视觉控制器
机器人应用介绍
工作距离
工作距离估算＝（视野宽度／２）／ｔａｎ（视场角／２）
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 相机感光芯片：１／１.８“ 镜头：１６ｍｍ 视场角：１８.６８度 工作距离估算：（６０／２）／ｔａｎ（１８.６８／２）＝１８２.４ｍｍ
视觉系统选型
视觉系统光源选型
环形光
条形光
背光
线性光
同轴光
通用外观检测
矩形或较大物体外观检测
机器人应用介绍
视觉＋机器人应用的优点
更高精度
通过视觉的定位可以实现比传统的机械工装更高的定位精度，使机器人能够实现更高精度的装配。
更高灵活度
更复杂的检测
更高的经济性
对不同的产品做抓取的时候，通过使用那个视觉系统可以快速的切换产品的规格，而无需更换复杂的工装夹具。
某些视觉检测的应用无法采用一个相机完成检测，多个相机的成本和安装要求过高。可以通过机器人带相机的方式实现单工位多检测任务的应用。
２／３“
精度估算值
１／５００
１／１０００
１／１２００
１／２０００
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 分辨率：１２８０ｘ１０２４ 精度估算值：１／１０００ 精度估算：６０ｘ（１／１０００）＝０.０６ｍｍ／像素 精度精确计算： （８０／１２８０）ｘ（６０／１０２４）＝０.０６２５ｘ０.０５９ｍｍ／像素
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
单相机位置修正
通过单相机的视觉系统对目标对象进行图像分析，给出位置坐标。机器人通过位置坐标修正当前动作姿态，调整抓取位置。
相机
通用机器人
定位对象
ViTEX视觉控制器
机器人应用介绍
工作距离
工作距离估算＝（视野宽度／２）／ｔａｎ（视场角／２）
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 相机感光芯片：１／１.８“ 镜头：１６ｍｍ 视场角：１８.６８度 工作距离估算：（６０／２）／ｔａｎ（１８.６８／２）＝１８２.４ｍｍ
视觉系统选型
视觉系统光源选型
环形光
条形光
背光
线性光
同轴光
通用外观检测
矩形或较大物体外观检测
机器人应用介绍
视觉＋机器人应用的优点
更高精度
通过视觉的定位可以实现比传统的机械工装更高的定位精度，使机器人能够实现更高精度的装配。
更高灵活度
更复杂的检测
更高的经济性
对不同的产品做抓取的时候，通过使用那个视觉系统可以快速的切换产品的规格，而无需更换复杂的工装夹具。
某些视觉检测的应用无法采用一个相机完成检测，多个相机的成本和安装要求过高。可以通过机器人带相机的方式实现单工位多检测任务的应用。
２／３“
精度估算值
１／５００
１／１０００
１／１２００
１／２０００
举例： 视野：８０ｘ６０ｍｍ 分辨率：１２８０ｘ１０２４ 精度估算值：１／１０００ 精度估算：６０ｘ（１／１０００）＝０.０６ｍｍ／像素 精度精确计算： （８０／１２８０）ｘ（６０／１０２４）＝０.０６２５ｘ０.０５９ｍｍ／像素
机器视觉入门介绍ppt课件
灵活性高，可扩充性强，支持远距离传输，支持多点传输，技术成熟，鲁棒性强，成本低。
• USB3.0
灵活性高。传输距离短，可靠性低，技术不成熟。
27
图像分析——核心算法
物体测量
二维码读取
瑕疵检测
空间标定
图像数学和逻辑运算
图像分割
28
图像分析——核心算法
模板和形状匹配 光学字符的识别与确认
色彩检测
41
应用案例——产品可追溯
• 使用机器视觉技术进行条码读取和标签验证，具体包括读码（包括读取一维码，二维 码），OCR（光学字符识别），检测有/无，定位，测量，标签验证，OCV（光学字符 验证）等等，
• 保证产品质量和全程可视化操作。管理者和生产人员可轻松地管理日常工作，对各类 时间能快速响应和决断，确保生产顺利进行，实现产品的全程可追溯性。
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。
厂家
擅长
前身
康耐视
识别/检测/测量
一/二维码识别
迈思肯
识别/检测/测量
一/二维码识别
邦纳
识别/检测/测量
传感器
Leuze
识别/检测/测量
传感器
基恩士
识别/检测/测量
传感器
ABB
机械手引导
变频器
管脚定义不统一，电缆成本高。
• Camera Link
高速，高可靠性。不便于多相机连接和集中控制，电缆价格高。
• IEE1394
灵活性高，成本低。传输距离短，可靠性低。
• USB2.0
灵活性高，成本低。传输距离短，可靠性低，技术不成熟。
• GigEVision
• USB3.0
灵活性高。传输距离短，可靠性低，技术不成熟。
27
图像分析——核心算法
物体测量
二维码读取
瑕疵检测
空间标定
图像数学和逻辑运算
图像分割
28
图像分析——核心算法
模板和形状匹配 光学字符的识别与确认
色彩检测
41
应用案例——产品可追溯
• 使用机器视觉技术进行条码读取和标签验证，具体包括读码（包括读取一维码，二维 码），OCR（光学字符识别），检测有/无，定位，测量，标签验证，OCV（光学字符 验证）等等，
• 保证产品质量和全程可视化操作。管理者和生产人员可轻松地管理日常工作，对各类 时间能快速响应和决断，确保生产顺利进行，实现产品的全程可追溯性。
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。
厂家
擅长
前身
康耐视
识别/检测/测量
一/二维码识别
迈思肯
识别/检测/测量
一/二维码识别
邦纳
识别/检测/测量
传感器
Leuze
识别/检测/测量
传感器
基恩士
识别/检测/测量
传感器
ABB
机械手引导
变频器
管脚定义不统一，电缆成本高。
• Camera Link
高速，高可靠性。不便于多相机连接和集中控制，电缆价格高。
• IEE1394
灵活性高，成本低。传输距离短，可靠性低。
• USB2.0
灵活性高，成本低。传输距离短，可靠性低，技术不成熟。
• GigEVision
机器视觉应用课件
挑战
光照条件变化、目标遮挡、复杂背景 干扰、算法准确性和实时性等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像传感器
图像传感器是获取图像的关键部 件，它能够将光信号转换为电信 号，以便后续处理。常见的图像 传感器有CCD和CMOS两种。
镜头与照明
镜头负责将目标物体成像在图像 传感器上，而照明则影响图像的 清晰度和对比度。选择适当的镜 头和照明方式是获取高质量图像
图像分析
目标检测
目标检测是从图像中识别出特定的物体或特征，并进行定位和测量 。常见的目标检测算法有边缘检测、轮廓跟踪、特征匹配等。
目标跟踪
目标跟踪是在视频序列中连续跟踪目标的位置和运动轨迹，用于运 动分析、行为识别等应用。
3D重建
3D重建是从多个视角获取的图像中恢复出物体的三维结构，用于虚拟 现实、增强现实等领域。
机器视觉的应用领域
工业自动化
在生产线上的质量检测 、定位、识别和跟踪等
方面应用广泛。
农业科技
用于监测作物生长情况 、病虫害检测和自动化
采摘等方面。
医疗诊断
辅助医生进行病理切片 、影像诊断等方面的工
作。
安全监控
用于人脸识别、行为分 析、安全监控等方面。
机器视觉的优势与挑战
优势
高效率、高精度、非接触式测量、可 实现连续监测等。
高动态范围成像技术在摄影、电影制作、无人机 航拍等领域有着广泛的应用，例如在电影制作中 ，通过高动态范围成像技术可以制作出更加逼真 的特效和场景。
高动态范围成像技术的发展趋势是向着更加智能 化、自动化的方向发展，以更好地满足实际应用 的需求。
实时图像处理技术
实时图像处理技术是指对视频流或图像 序列进行实时处理和分析的技术，例如 在监控摄像头、无人机等设备中都需要 用到实时图像处理技术。
光照条件变化、目标遮挡、复杂背景 干扰、算法准确性和实时性等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像传感器
图像传感器是获取图像的关键部 件，它能够将光信号转换为电信 号，以便后续处理。常见的图像 传感器有CCD和CMOS两种。
镜头与照明
镜头负责将目标物体成像在图像 传感器上，而照明则影响图像的 清晰度和对比度。选择适当的镜 头和照明方式是获取高质量图像
图像分析
目标检测
目标检测是从图像中识别出特定的物体或特征，并进行定位和测量 。常见的目标检测算法有边缘检测、轮廓跟踪、特征匹配等。
目标跟踪
目标跟踪是在视频序列中连续跟踪目标的位置和运动轨迹，用于运 动分析、行为识别等应用。
3D重建
3D重建是从多个视角获取的图像中恢复出物体的三维结构，用于虚拟 现实、增强现实等领域。
机器视觉的应用领域
工业自动化
在生产线上的质量检测 、定位、识别和跟踪等
方面应用广泛。
农业科技
用于监测作物生长情况 、病虫害检测和自动化
采摘等方面。
医疗诊断
辅助医生进行病理切片 、影像诊断等方面的工
作。
安全监控
用于人脸识别、行为分 析、安全监控等方面。
机器视觉的优势与挑战
优势
高效率、高精度、非接触式测量、可 实现连续监测等。
高动态范围成像技术在摄影、电影制作、无人机 航拍等领域有着广泛的应用，例如在电影制作中 ，通过高动态范围成像技术可以制作出更加逼真 的特效和场景。
高动态范围成像技术的发展趋势是向着更加智能 化、自动化的方向发展，以更好地满足实际应用 的需求。
实时图像处理技术
实时图像处理技术是指对视频流或图像 序列进行实时处理和分析的技术，例如 在监控摄像头、无人机等设备中都需要 用到实时图像处理技术。
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
机器视觉 课件
应用场景
在工业检测、交通监控等领域有广泛应用。
优点与局限性
能够准确检测出图像中的几何形状，但对于复杂背景或噪声较多的图像效果较差。
霍夫变换算法介绍
霍夫变换算法是一种用于检测图像中几何形状的算法，如直线、圆等。
A
B
C
D
特征匹配算法介绍
特征匹配算法通过提取图像中的特征点，并比较不同图像之间的特征点相似度来进行匹配。
优点与局限性
阈值分割算法简单、快速，适用于背景和前景对比度较大的情况，但对于复杂背景或光照不均的情况效果较差。
阈值选择
阈值的选择是阈值分割算法的关键，常用的方法有Otsu's方法、迭代法等。
应用场景
广泛应用于工业检测、医学影像分析等领域。
边缘检测算法介绍
常见算子
优点与局限性
应用场景
01
02
03
04
优点与局限性
能够处理不同视角、光照和尺度变化的图像，但对于特征点较少的图像效果较差。
应用场景
在目标识别、图像拼接等领域有广泛应用。
特征提取方法
常见的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。
04
CHAPTER
机器视觉实践应用
机器视觉系统可以自动识别生产线上的产品，检测其尺寸、外观、表面缺陷等，确保产品质量。
机器视觉可以帮助无人驾驶汽车识别道路标志、交通信号等，实现自主导航。
05
CHAPTER
机器视觉发展趋势与挑战
3D视觉技术
3D视觉技术在近年来取得了显著进展，通过获取物体的三维信息，能够实现更复杂、更精准的视觉分析。
深度学习算法
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的算法被应用到机器视觉领域，提高了图像识别、目标检测、语义分割等任务的准确性和源自率。机器视觉 课件目录
在工业检测、交通监控等领域有广泛应用。
优点与局限性
能够准确检测出图像中的几何形状，但对于复杂背景或噪声较多的图像效果较差。
霍夫变换算法介绍
霍夫变换算法是一种用于检测图像中几何形状的算法，如直线、圆等。
A
B
C
D
特征匹配算法介绍
特征匹配算法通过提取图像中的特征点，并比较不同图像之间的特征点相似度来进行匹配。
优点与局限性
阈值分割算法简单、快速，适用于背景和前景对比度较大的情况，但对于复杂背景或光照不均的情况效果较差。
阈值选择
阈值的选择是阈值分割算法的关键，常用的方法有Otsu's方法、迭代法等。
应用场景
广泛应用于工业检测、医学影像分析等领域。
边缘检测算法介绍
常见算子
优点与局限性
应用场景
01
02
03
04
优点与局限性
能够处理不同视角、光照和尺度变化的图像，但对于特征点较少的图像效果较差。
应用场景
在目标识别、图像拼接等领域有广泛应用。
特征提取方法
常见的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。
04
CHAPTER
机器视觉实践应用
机器视觉系统可以自动识别生产线上的产品，检测其尺寸、外观、表面缺陷等，确保产品质量。
机器视觉可以帮助无人驾驶汽车识别道路标志、交通信号等，实现自主导航。
05
CHAPTER
机器视觉发展趋势与挑战
3D视觉技术
3D视觉技术在近年来取得了显著进展，通过获取物体的三维信息，能够实现更复杂、更精准的视觉分析。
深度学习算法
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的算法被应用到机器视觉领域，提高了图像识别、目标检测、语义分割等任务的准确性和源自率。机器视觉 课件目录
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。
ppt课件
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
ppt课件
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。
ppt课件
21
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.
ppt课件
22
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 。
ppt课件
23
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
ppt课件
16
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；
ppt课件
17
第四节：镜头的分类
按照等效焦距分为
ppt课件
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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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.
ppt课件
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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
机器视觉系统详解PPT课件
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。
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。
第二节：镜头的基本概念
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。
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。
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。
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。
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。
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）
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。
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。
第二节：镜头的基本概念
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。
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。
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。
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。
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。
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）
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.
8
Ⅳ 寻找一款镜头我们关心什么?
• 1, 成像比例（Magnization，ZOOM?） • 2，工作距离(WD) • 3, 像质（resolution,contrast,color balance, aberration,
Vignetting , MTF, etc.） • 4, 景深（Depth of view） • 5，投影误差（Telecentric） • 6，通光量（F Number） • 7，机械接口(C,CS,F,K,M42，M12,M16) • 8, 支持相机的芯片尺寸(1/2, 2/3,1, >40mm) • 9，工作波段(<380, 380~780, 780~1100) • 10, 镜头尺寸（Compact, Total Length, Diameter） • 11, 其它（价格，同轴入口，工作温度，光学配合，适
.
10
镜头焦距(Lens Focal Length)
F’
WD
.
11
镜头焦距(Lens Focal Length)
确定视场大小和相机传感器尺寸之后，就可以确定选择哪种型号的镜头。镜头的主 要参数是焦距，它与视场大小，传感器尺寸有如下关系式： 焦距 = (传感器尺寸 × 工作距离) / 视场大小
.
12
機器視覺鏡頭及軟體 介紹
2015年5月1日
.
1
Vision System Overview
Architecture:
Software
SDK
Compiler ,UI
Nation Instrument(L) Halcon(H,3D) Cognex(H)
VC/VB/C# /Labview
Opencv/ITK(Free)
客戶要求規格
Height
1:客戶要求拍攝的產品大小為 1mm * 1mm 2:客戶要求的精度為 0.02mm 3:鏡頭到產品的距離為65mm
實驗室計算的結果
1:計算出來的鏡頭FOV需求為 FOV> 10mm , 6.66mm/0.5 13.32mm(假設CCD大小為6.66mm*5.32mm) 2:計算出來的相機精度為:Camera Resolution > 13.32/0.02mm
合工业场合）
.
9
Ⅳ-1 成像比例及工作距离
FOV CCSD izeo(rV H) M
在获取图像并分析处理之前， 首先必须建立图像系统。图像系统 由五个要素构成：视场（Filed Of View ） ， 工 作 距 离 （ Working Distance ） ， 分 辨 率 ， 景 深 （Depth Of Field）和传感器大小。 可参照下图理解这些概念 。
• 视场(Field Of View)：相机所能拍摄的范围。
•上图展示了像素分辨率和视场之间的关系。
•图a所示一个实物所占据的视场，
•图b所示占据的视场比图a要小。 •x轴向最小像素分辨率 = (wfov/w) × 2 ,
•y轴向最小像素.分辨率 = (hfov/h) × 2 ,
14
Ⅳ-2 有关精度和倍率的概念
表达实物图像特征所需的 最小像素数量。
.
13
Ⅳ-2 有关精度和倍率的概念
镜头的分辨率：
d0.61/NA
相机的分辨率：
•d is the smallest resolvable distance,
•lambda is the wavelength of light being imaged
Numerical Aperture 数值孔径。
◆ 镜头按焦距大小可以分为长焦镜头、标准镜头、广角镜 头等 ◆ 按用途通常可以分为安防用镜头（CCTV lens）、工业 自动化镜头（FA lens），广播级别的镜头（Broadcast lens），高清晰电视用镜头（HD lens） ◆机器视觉行业内通常有宏镜头（macro lens）、定倍镜 头（fixed-mag lens）、变焦镜头（zoom镜头）、远心 镜头（telecentric lens）、高精度或百万像素镜头 （High Resolulens）、线扫描镜 头（Line Scan lens）等称谓。 当然，这些分类并没有严格的划分界线。
Total Solution
Hardware
Lighting-環型,同軸,背光,點光,球積分 Lens(Cmount)-CCTV,Telecentric
Camera-USB,1394,GigaE
3D Component (Laser,條紋光)
External Platform
XYZ Table , AC Servo,Stepper Motor , Linear Platform
Robot,Motion Card(PC),PLC
.
2
I/O Card , Trigger Signal
Topics
1:为您的视觉系统找到合适的镜头 2:NI视觉SDK 3:NaroVision泛用型视觉系统 4:HalCon视觉SDK 5:Congex视觉SDK 6:OpenCV,ITK视觉SDK
1 分辨率(Resolution): 图像系统能 分辨实物的最小尺寸。
2 视场(FOV):检测时相机所能 拍摄的范围。
3 工作距离(WD):相机镜头到实物 之间的距离。
4 传感器大小(Sensor Size) 相机传感器的有效区域。
5 景深(Depth Of Field): 实物能有效聚焦的范围
6 图像(Image) 7 像素(Pixel) 8 像素分辨率(Pixel Resolution):
NA表征了光纤收集光的能力。光纤的数值孔径越大, 其集光能力越强
d=FOV（H or V）*2 /Pixels(H or V)
光学放大倍率：
MOpticaC l FCS O DiV zoe(orV (H H rV ) )
显示放大倍率：
MMon itoM rCoCS nD Siiztizoeoer(o(rH V rH V))
.
3
1:视觉系统需要找到合适的镜头
Aperture Stop
Lens1
Ⅰ,镜头的作用
Aperture Stop
Lens1
Lens2
CMOS
.
Lens2
4
.
5
.
6
Ⅱ,镜头的组成 ⅢⅣ
镜头一般由光学系统和机械装置组成,有些也集成了 自动调光圈、自动调焦或感测光强度等的电子器件.
.
7
Ⅲ,镜头的分类