视觉在线测量
基于视觉的热态大型环件外径在线检测
及层次感ꎬ而 ＨＳＶ( ｈｕｅ － ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ － ｖａｌｕｅ) 则描述
了颜色的直观特性ꎮ Ｈ( ｈｕｅ) 代表色调ꎬ用角度来
衡量ꎬ角度范围为 ０ ~ ３６０°ꎬ按逆时针方向计算ꎬ红
色为 ０°ꎬ绿色为 １２０°ꎬ蓝色为 ２４０°ꎻＳ( ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ) 代
７５
２０１９ 年第 ４８ 卷 机械设计与制造工程
因素影响呈现的红色色光对相机成像造成不利影
响 [４] ꎬ而对热态环件而言ꎬ高温辐射是影响成像质
量的主要因素ꎮ 为消除高温辐射对 ＣＣＤ 相机成像
制器、计算机等部件构成ꎮ 其中ꎬＣＣＤ 相机采用德
国 Ｂａｕｍｅｒ 公司生产的 ＴＸＧ５０Ｃ 相机ꎬ镜头选用日
本 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ 公司的 Ｍ１６２０ － ＭＰＷ２ 的 ５００ 万级像
素光学镜头ꎮ 激光器选用功率为 ０ ~ １ Ｗ 可调的
小型固体绿激光器 ＬＷＧＬ５３２ － １Ｗ － Ｌꎬ并调至 ４００
２０１９ 年 １０ 月 机械设计与制造工程 Ｏｃｔ. ２０１９
第 ４８ 卷 第 １０ 期 Ｍａｃｈｉｎｅ Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｖｏｌ. ４８ Ｎｏ. １０
友快速并行算法等ꎬ实现了激光条纹的细化ꎬ并采用直线拟合ꎬ提出了抑制干扰的特征点提取方
法ꎮ 基于特征点坐标变换和最小二乘法ꎬ建立了环件外径测量模型ꎬ并进行了碾环测量试验ꎬ结
果表明ꎬ直径为 ４ ０００ ｍｍ 的热态环件检测误差在 ５ ｍｍ 内ꎬ满足企业的要求ꎮ
关键词:热态大型环件ꎻ外径ꎻ在线检测ꎻ视觉
中图分类号:ＴＮ２４７ 文献标识码:Ａ 文章编号:２０９５ － ５０９Ｘ(２０１９)１０ － ００７５ － ０４
视觉测量第一章课件
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。
无缝钢管直线度激光视觉在线测量
ｌ ｈ ｎ ｉｉｎ ｐａ ｅ ｃ ｎ ｂ ｔ ｉｅ ｉ ｔｉｃｓｏ ｌｎ ａ ｅ ａｔ ｎ ｄ． Ａｎ ｔ ｈ ｓ ａ ｅ ｉ ｅ ｆｔｎ ｎ ｒｏ ห้องสมุดไป่ตู้ ｍｉａｉｎ ａｇ ｒｔｍｓ， ｔｅ ｅ ｍｌ ｓ ｇ ａ ｄ ｗｉｈ ｔｅ ｐ ｃ ｌｎ ｔ ｇ ａ ｄ ｅｒ ｒｅ ａ ｎ ｔ ｌｏ ｈ ｉ ｉ ｏ ｉ ｈ ｓ ａ ｅ ｓ
ｓ ｅ ｌ ｐ ｐ ｔａ ｇ ｔ ｅ ｓ ｉ ａ ｎ ｄ．Ｔｈ ｔ ｏ ｎ ｔ ｍａ ｉａ ｄ ｌｏ ｈ ａ ｕ ｅ ｎ ｆ ｔ ｅ ｓ ａ ｅ ｓ ｓｅ ｌ ｐ ｐ ｔｅ ｉｅ ｓｒｉｈ ｎ ｓ ｓ ｇ ｉ ｅ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ａ ｄ ｍａｈｅ ｔｃ ｌ ｍｏ ｅ ｆ ｔ ｅ ｍｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔ ｏ ｈ ｅ ｍｌ ｓ ｔ ｅ ｉ ｅ ｓ ｒ ｉ ｈ ｎ ｓ ｙ ｌ ｓ ｒ ｖ ｓｏ ｔａ ｇ ｔ ｅ ｓ ｂ ａ ｅ ｉｉ ｎ，ａ ｄ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｒ ｓ ｌ ｉ ｓ ｒｂ ｄ． ｎ ｘ ｅ ｉ ｎ ｅ ｕ ｔ ｓ ｄｅ ｃ ｅ ｉ Ｋｅ ｒ ｓ： Ｓ ａ ｅ ｓ ｓｅ ｌｐｉ ；Ｓ ｒ ｉ ｈ ｎ ｓ ； Ｖｉ ｉ ｎ ａ ｉ ｎ ｎ ；Ｏｎ ｌｎ ａ ｕｒ ｍｅ ｔ ｙ ｗｏ ｄ ｅ ｍｌ ｓ ｔ ｅ ｐ ｅ ｔａ ｇ ｔ ｅ ｓ ｓ ｏ ｌ ｍｅ ｔ ｇ —ｉ ｅ ｍｅ ｓ ｅ ｎ
检测 是产 品 质量 的 重 要 保 证 。 目前 ， 内外 对 于 大 国
尺寸 直线 度 （ 同 轴 度 ） 含 的测 量 ， 十 几 米 长 无 缝 钢 如 管直 线度 、 大型设 备 主 轴 轴 线 直 线 度 与 阶 梯 主轴 的
２ 测 量 原 理
无缝 钢 管 直线 度 的检 测 ， 际 上 是钢 管轴 心线 实 上各 点 在三 维 空 间 中的 位 置 坐 标 的检 测 。 因此 ， 根 据 采 样定 理 ， 只要 能 够测 出 被 测 直 线 （ 心 线 ） 若 轴 上 干点 在三 维 空间 坐 标 系 中 的 坐标 ， 可 以根 据 直线 就
基于机器视觉的服装尺寸在线测量系统
基于机器视觉的服装尺寸在线测量系统李鹏飞;郑明智;景军锋【摘要】在服装尺寸在线测量过程中,针对传统人工测量所带来的误差率高、成本高、效率低等问题,提出了一种基于机器视觉的服装尺寸在线测量系统.服装尺寸在线测量系统从硬件和软件2个方面进行设计.系统硬件部分主要功能是通过CCD相机实现服装图像的采集;系统的软件部分是整个系统的核心,通过角点检测算法对特征点进行提取和定位,针对Forstner算法需要对图像中的每一个像素点进行扫描,从而导致检测速度比较慢的问题,采用SIFT算法先对图像进行快速的筛选,去除一些无关的点,然后运用Forstner算法在初选点集中进行角点提取.通过对提取出的关键角点进行坐标定位分析和比例尺寸测量,得到所测服装的真实值,并且运用友好的人机界面显示出尺寸测量的结果.所设计的系统用于对512 ×512的256级灰度图像进行检测,尺寸测量的标准误差均小于0.25 mm,重复性精度接近5 mm.实验误差和尺寸测量精度能够达到服装尺寸测量的标准.【期刊名称】《毛纺科技》【年(卷),期】2017(045)003【总页数】6页(P42-47)【关键词】尺寸测量;图像处理;角点检测;SIFT算法;Forstner算法【作者】李鹏飞;郑明智;景军锋【作者单位】西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048;西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048;西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048【正文语种】中文【中图分类】TP391.41如今，在服装生产过程中，服装的尺寸测量已经成为非常重要的工序。
然而，传统的人工测量服装的尺寸的方法，由于服装的制造量大，面临检测人员的疲劳度高、检测速度慢、检测误差率高以及检测的成本高等问题[1-2]。
因此，研究一种自动检测服装尺寸的测量方法是尤为重要的。
计算机机器视觉图像处理技术正在广泛的应用于各行各业，替代人工视觉，以降低疲劳、提高效率和连贯性，降低检测的成本。
压缩弹簧同心度垂直度在线视觉检测系统
压缩弹簧同心度垂直度在线视觉检测系统张玉纲;孙长库【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2011(19)6【摘要】压缩弹簧的线性由同心度和垂直度两个指标来评价,其检测过程是压缩弹簧生产流程中的重要环节;设计了基于视觉测量原理的弹簧同心度垂直度在线测量系统,由面阵CCD摄像机、旋转台和压缩汽缸等组成,可以实现对大型压缩弹簧进行快速检测;详细介绍了系统设计及测量原理,标定和数据处理技术;经过实验验证,系统的同心度和垂直度测量精度分别达到0.05mm和0.04°;系统具有较高的测量精度和稳定性,可以实现大型压缩弹簧的高速在线测量.%The linearity of compression spring is the rule of deciding the quality, including two features, the concentricity and squareness. One inspection system based on vision measuring theory for the two features, which has the ability 10 inspect the big spring rapidly. The vision system is composed of the CCD sensor, routing mble and sir cylinder. The structure design, calibration theory and data process were introduced in details. The experimental data showed that the precision of concentricity and squareness respectively reach 0. 05mm and 0. 04°. The exper imental examples proved that the proposed system has higher precision and .stability, and is competent for the online rapid measuring.【总页数】3页(P1281-1283)【作者】张玉纲;孙长库【作者单位】天津大学,精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津,300072;天津大学,精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津,300072【正文语种】中文【中图分类】TH741.4【相关文献】1.大型泵站主机垂直同心度测量技巧的应用探讨 [J], 张保民;孙曦东;李心武2.大型泵站主机垂直同心度测量技巧的应用探讨 [J], 张保民;孙曦东;李心武3.压缩机活塞与十字头垂直同心度的检测和调整 [J], 郑祥龙;金明4.同步器齿套垂直度检测方法及在线检具研发 [J], 唐大春; 刘波浪; 抚平5.同步器齿套垂直度检测方法及在线检具研发 [J], 唐大春; 刘波浪; 抚平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
视觉测量_精品文档
6.1测量原理与数学模型双目立体视觉测量是基于视差，有三角法原理进行三维信息的获取，即有两个摄像机的图像平面（或单摄像机在不同位置的图像平面）和被测物体之间构成一个三角形。
已知两摄像机之间的位置关系，便可以获取两摄像机公共视场内物体特征点的三维坐标。
双目立体视觉测量系统一般由两个摄像机或一个运动的摄像机构成。
6.1.1 双目立体视觉三维测量原理双目立体视觉三维测量是基于视差原理，如图6.1说是为简单的平视双目立体成像原理。
两摄像机的投影中心连线的距离，即基线距为B 。
两摄像机在同一时刻观看空间物体的图6.1 双目立体成像原理同一特征P ，分别在“左眼”和“右眼”上获取了点P 的图像，它们的图像坐标分别为(,),(,)left left left right right right p X Y p X Y ==。
假定两摄像机的图像在同一个平面上，则特征点P的图像坐标的Y 坐标相同，即left right Y Y Y ==，则由三角几何关系得到：()c lef cc right ccc x X t fz x B X f z y Y fz =-== （6.1）则视差为left right Disparity X X =-。
由此可计算出特征点P 在摄像机坐标系下的三维坐标为：B Xleft xc Disparity B Y yc Disparity B f zc Disparity •=•=•=（6.2）因此，左摄像机像面上的任意一点只要能在右摄像机像面上找到对应的匹配点（二者是空间同一点在左、右摄像机像面上的点），就可以确定出该点的三维坐标。
这种方法是点对点的运算，像面上所有点只要存在相应的匹配点，就可以参与上述运算，从而获取其对应的三维坐标。
6.1.2 双目立体视觉测量数学模型在分析了最简单的平视双目立体视觉三维测量原理基础上，现在考虑一般情况，对两个摄像机的摆放位置不做特别要求。
如图6.2所示：O图6.2 双目立体视觉测量中空间点三维重建设左摄像机O-xyz 位于世界坐标系的原点处且无旋转，图像坐标系为O 1-X 1Y 1，有效焦距为f 1；右摄像机坐标系为O r -x r y r z r ，图像坐标系为O r -X r Y r ，有效焦距为f r ，由摄像机透视变换模型有：11111000100100001001r r r r r r r r X f x s Y f y z X f x s Y f y z ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦（6.3）（6.4）O-xyz 坐标系与O r -x r y r z r 坐标系之间的相互位置关系可通过空间转换矩阵M 1r 表示为：[]12314561789,11r x r r y r r z x x x r r r t y y y M r r r t M R T z z z r r r t ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥===⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦（6.5）其中，123456789,x y z r r r t R r r r T t r r r t ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦分别为O-xyz 坐标系与O r -x r y r z r 坐标系之间的旋转矩阵和原点之间的平移变换矢量。
视觉检测解决方案(3篇)
第1篇随着工业自动化和智能化水平的不断提高，视觉检测技术作为一种高效、准确的检测手段，在各个行业中得到了广泛应用。
本文将针对视觉检测技术，提出一种全面的解决方案，旨在为用户提供高质量、高效率的视觉检测服务。
一、视觉检测技术概述1. 定义视觉检测技术是利用计算机视觉、图像处理、模式识别等技术，对物体进行自动识别、测量、分类、定位等操作，实现对产品质量、形状、尺寸、颜色等属性的检测。
2. 应用领域视觉检测技术广泛应用于电子、汽车、食品、医药、包装、物流等行业，如产品外观检测、缺陷检测、尺寸测量、二维码识别等。
二、视觉检测解决方案1. 系统架构视觉检测系统主要由以下几部分组成：（1）光源：为被检测物体提供合适的照明，提高图像质量。
（2）相机：捕捉被检测物体的图像，将图像信息传递给计算机进行处理。
（3）图像处理软件：对图像进行预处理、特征提取、分类、测量等操作。
（4）控制系统：协调各部分设备的运行，实现自动化检测。
（5）执行机构：根据检测结果执行相应的操作，如剔除、分拣、标记等。
2. 解决方案实施步骤（1）需求分析首先，根据用户的具体需求，明确检测任务，如检测对象、检测指标、检测精度等。
（2）硬件选型根据需求分析结果，选择合适的硬件设备，包括光源、相机、执行机构等。
（3）软件设计根据硬件选型，设计图像处理软件，包括预处理、特征提取、分类、测量等模块。
（4）系统集成将硬件和软件进行集成，调试系统，确保各部分设备协同工作。
（5）测试与优化对系统进行测试，验证其性能，根据测试结果对系统进行优化。
3. 解决方案特点（1）高精度：通过优化算法和硬件选型，提高检测精度，满足不同行业的需求。
（2）高效率：自动化检测，减少人工干预，提高生产效率。
（3）高稳定性：系统设计合理，抗干扰能力强，保证长期稳定运行。
（4）可扩展性：可根据用户需求，方便地增加或修改检测功能。
三、案例分析1. 汽车行业在汽车行业，视觉检测技术主要用于汽车零部件的检测，如发动机、变速箱、底盘等。
基于机器视觉技术的白车身尺寸在线测量场景研究与应用
基于机器视觉技术的白车身尺寸在线测量场景研究与应用随着工业自动化的不断发展，机器视觉技术已经在各个行业得到了广泛应用，其中包括汽车制造行业。
白车身尺寸在线测量是汽车制造中非常重要的一项工作，通过机器视觉技术，可以实现高效、准确、实时的测量，提高生产效率和质量。
在研究与应用方面，白车身尺寸在线测量场景主要包括以下几个方面：一、数据采集与处理：通过摄像机等设备采集白车身的图像或者视频数据，然后进行图像预处理，例如去噪、去除阴影等操作，以提高后续算法的准确性。
二、特征提取与选择：对于白车身的图像，需要通过机器视觉算法进行特征提取，例如边缘检测、轮廓提取等操作，以便识别车身的边界和主要尺寸特征。
同时，需要选择合适的特征向量，以方便后续的尺寸计算和分析。
三、尺寸计算与分析：基于特征向量和图像处理结果，可以利用数学方法或者机器学习算法来计算车身的各个重要尺寸，例如长、宽、高、轴距等，同时可以进行尺寸的分析和评估，例如与标准尺寸的比较、尺寸偏差的判断等。
四、实时监测与报警：在白车身生产线上，需要实时监测车身的尺寸情况，并及时发出报警，以防止尺寸不合格的车身进入下一工序。
通过机器视觉技术，可以实现在线监测和报警功能，以提高生产的准确性和效率。
在应用方面，基于机器视觉技术的白车身尺寸在线测量可以广泛应用于汽车制造企业的生产线中。
通过自动化的图像采集和处理，可以实现对白车身尺寸的准确测量，避免了传统人工测量中的误差和主观因素。
同时，基于机器学习算法的尺寸计算和分析，可以提供更加细致和全面的尺寸数据，以供企业进行生产管理和质量控制。
总之，基于机器视觉技术的白车身尺寸在线测量场景的研究与应用，不仅可以提高汽车制造的生产效率和质量，还能够减少人力资源的投入和成本的浪费，具有非常广阔的应用前景和市场需求。
未来随着技术的不断发展和创新，机器视觉技术在汽车制造领域的应用还将继续深入和拓展。
在线测量法的例子
在线测量法的例子在线测量法是指通过网络或互联网进行测量、检测和监测的方法。
下面列举了10个在线测量法的例子。
1. 在线问卷调查：通过设计在线问卷，在互联网上发布，收集用户的意见和反馈。
这种方法适用于市场调研、用户满意度调查等。
2. 在线投票：通过在线平台进行投票，收集大众的意见和决策结果。
这种方法常用于选举、评选活动等。
3. 在线监测系统：通过网络连接监测设备，实时监测环境参数、设备状态等信息。
这种方法适用于环境监测、工业生产等领域。
4. 在线心理测试：通过在线平台提供心理测量工具，帮助用户进行心理健康评估和测试。
这种方法适用于心理咨询、心理研究等领域。
5. 在线体检预约：通过在线平台提供体检预约服务，方便用户选择合适的体检时间和地点。
这种方法适用于医疗健康领域。
6. 在线教育评估：通过在线平台进行学生的学习评估和测试，帮助教师了解学生的学习情况和进展。
这种方法适用于教育培训行业。
7. 在线音乐评分：通过在线平台提供音乐作品的评分和评论，帮助用户了解音乐的质量和受欢迎程度。
这种方法适用于音乐评价和推广。
8. 在线游戏排名：通过在线平台提供游戏玩家的排名和成绩，帮助玩家竞争和提高游戏技能。
这种方法适用于游戏竞技和社交娱乐。
9. 在线运动记录：通过在线平台记录运动数据，如跑步、骑行等，帮助用户分析运动效果和健康状况。
这种方法适用于健身和健康管理。
10. 在线翻译评估：通过在线平台提供翻译作品的评估和反馈，帮助翻译人员提升翻译质量和技能。
这种方法适用于语言翻译和交流领域。
以上是十个在线测量法的例子。
这些方法利用互联网的便利性和普及性，为各行各业提供了更加高效和便捷的测量工具和服务，对提升工作效率和改善用户体验起到了积极的作用。
基于深度学习的工件尺寸在线视觉检测关键技术研究
基于深度学习的工件尺寸在线视觉检测关键技术研究工件尺寸检测是工业生产中最基础的质量控制手段之一。
常用的接触式检测手段操作复杂,耗时长,检测不全面。
随着机器视觉的发展,视觉测量由于其测量效率高,检测范围大逐渐被重视。
而在视觉尺寸检测中,图像预处理和边缘检测是最为关键的两个步骤,目前的检测方式中,存在以下两个问题:(1)由于机加工现场环境复杂,工件表面容易附着有切削液、切屑等不规则干扰区域,影响边缘检测。
(2)工件表面纹理丰富,传统算子检测对纹理的鲁棒性差且阈值参数难以确定。
为解决以上问题,本文基于深度学习,对工件在线视觉检测关键技术展开研究,旨在解决传统视觉检测方法对原始图片质量要求高、检测环境要求高导致的方法通用性差的问题。
主要研究内容如下:(1)首先阐述了视觉测量和深度学习在图像处理领域以及卷积神经网络在工业检测中的研究现状,然后构建了工件尺寸在线视觉检测系统。
针对工件表面容易存在切削液、切屑等不规则干扰区域的问题,对全卷积神经网络进行研究,应用全卷积网络实现了待检测工件图像干扰区域的识别,并通过方向性纹理的修复方法对干扰区域进行处理,实现了工件在线视觉检测中切削液、切屑等干扰的去除。
该部分作为边缘检测的预处理方法,可以减少干扰区域对工件边缘检测时候的影响。
(2)针对传统算子检测对工件纹理鲁棒性差且参数调整困难的问题,提出了基于HED的工件图像粗边缘检测方法,应用HED网络模型得到工件图像边缘,再基于Canny算子中的非极大值抑制和双阈值处理方法对上述边缘进行后处理,得到细化的工件图像粗边缘图像。
为了进一步提高尺寸测量的精度,利用三次样条插值法实现了亚像素级别的边缘检测精度。
最后通过一个轴类工件进行方法验证,实验结果表明本文算法能够有效检测出干扰区域并对其进行处理,基于HED的边缘检测算法获取的边缘完整,可以规避工件表面纹理特征的影响。
工件外径的测量精度可达0.02mm,能有效地满足快速的半精加工检测要求。
《2024年视觉测量关键技术及在自动检测中的应用》范文
《视觉测量关键技术及在自动检测中的应用》篇一一、引言随着科技的飞速发展，视觉测量技术已成为现代工业自动化检测的重要手段。
视觉测量技术利用计算机图像处理技术，对物体进行精确的测量和定位，具有非接触、高精度、高效率等优点。
本文将重点探讨视觉测量的关键技术及其在自动检测中的应用。
二、视觉测量的关键技术1. 图像采集与预处理图像采集是视觉测量的第一步，其质量直接影响到后续的测量精度。
图像预处理则是为了提高图像的质量，以便于后续的图像处理和分析。
常见的图像预处理方法包括滤波、二值化、边缘检测等。
2. 特征提取与匹配特征提取与匹配是视觉测量的核心步骤。
通过对图像进行特征提取，可以获得物体的形状、尺寸、位置等信息。
特征匹配则是将提取的特征与标准模板进行比对，以实现物体的精确测量。
常见的特征提取与匹配方法包括SIFT、SURF、ORB等算法。
3. 三维重建技术三维重建技术是视觉测量的重要手段，可以实现物体的三维测量和定位。
通过多个视角的图像采集和处理，可以恢复出物体的三维结构信息。
常见的三维重建技术包括立体视觉、结构光等。
三、视觉测量在自动检测中的应用1. 工业自动化检测视觉测量在工业自动化检测中具有广泛应用。
例如，在汽车制造过程中，可以通过视觉测量技术对零部件进行精确的尺寸测量和定位，以确保装配的精度和质量。
此外，视觉测量还可以用于产品质量检测，如检测产品的外观缺陷、尺寸偏差等。
2. 机器人导航与定位视觉测量可以用于机器人的导航与定位。
通过图像处理技术，可以实现对机器人周围环境的感知和识别，从而实现机器人的自主导航和定位。
这在无人驾驶、物流等领域具有广泛的应用前景。
3. 医学诊断与治疗视觉测量在医学诊断与治疗中也发挥着重要作用。
例如，通过医学影像的采集和处理，医生可以实现对病变部位的精确测量和定位，从而制定出更有效的治疗方案。
此外，视觉测量还可以用于辅助手术操作，提高手术的精度和安全性。
四、结论视觉测量技术具有非接触、高精度、高效率等优点，在自动检测中具有广泛的应用前景。
如何使用基恩士视觉系统进行精确测量与检测
如何使用基恩士视觉系统进行精确测量与检测基恩士视觉系统是一种先进的测量与检测工具，可用于精确测量和检测各种工件。
它采用了先进的图像处理技术和算法，能够实时获取、处理和分析图像数据，从而实现对工件的高精度测量和检测。
下面将介绍如何使用基恩士视觉系统进行精确测量与检测的步骤和注意事项：1. 软硬件准备：首先，确保已经安装了基恩士视觉系统的软件并且具备相应的硬件设备，比如相机和光源等。
根据待测量或检测的工件特点选择合适的相机和光源。
2. 系统设置：启动基恩士视觉系统软件，在界面上进行系统设置。
首先，选择相机并进行相机校准，确保相机与待测件之间的几何关系和参数得到准确的描述。
然后，配置光源设置，确保光线充分均匀地照射到待测件上。
3. 图像采集：使用基恩士视觉系统进行图像采集，将待测件放置在相机的视野范围内，点击采集按钮进行图像采集。
为了确保图像质量，可以通过调整相机的曝光时间、对比度和亮度等参数来优化图像。
4. 图像处理与分析：基恩士视觉系统将获取的图像数据进行处理和分析，提取出感兴趣的特征和信息。
可以使用视觉系统提供的图像处理工具，如边缘检测、二值化、滤波等，来对图像进行预处理，以便更好地提取出目标特征。
5. 测量与检测算法：根据待测量或检测的工件特点，选择合适的测量和检测算法。
基恩士视觉系统提供了多种算法，如轮廓测量、点云比对、缺陷检测等，可以根据需要来使用。
6. 结果输出与判定：基恩士视觉系统会根据测量和检测算法的结果，输出测量数据和检测结果。
可以将测量数据保存为文本或Excel文件，以便后续分析和处理。
对于检测结果，可以设置合适的判定标准，如缺陷大小、位置偏差等，来判断工件是否合格。
使用基恩士视觉系统进行精确测量与检测需要注意以下几点：1. 系统校准：在使用之前进行系统校准，包括相机的校准和光源的配置，以确保测量和检测的准确性和可靠性。
2. 图像质量：保证图像的质量对于测量和检测的准确性至关重要。
水工建筑物表面位移机器视觉在线监测技术规程
水工建筑物表面位移机器视觉在线监测技术规程技术规程指导水工建筑物表面位移机器视觉在线监测的具体操作规范和方法。
以下是一个简要的技术规程示例：1. 系统要求- 系统应具备高精度的位移测量能力，满足水工建筑物的监测需求。
- 系统应具备在线监测能力，能够实时获取和分析监测数据。
- 系统应具备自动化的数据处理和报警功能，能够及时发现并处理异常情况。
2. 设备要求- 需要使用高分辨率的摄像设备，能够清晰地捕捉监测对象的图像。
- 需要使用稳定的支撑设备，以确保图像的稳定性和准确性。
- 需要使用适配的计算机设备，以满足图像处理和数据存储的要求。
3. 监测流程- 在水工建筑物上设置摄像设备，并校准至水平位置。
- 对建筑物进行拍照或录像，采集图像数据。
- 利用图像处理技术，提取建筑物表面的特征点或标记点。
- 通过对比多次采集的图像，计算建筑物表面的位移变化。
- 存储和分析位移数据，并生成监测报告。
4. 数据处理- 利用计算机软件对采集的图像数据进行处理和分析。
- 根据摄像设备的参数和建筑物的实际尺寸，计算出位移的实际值。
- 对位移数据进行趋势分析和异常检测，发现潜在的问题。
- 生成位移监测报告，包括实时位移曲线、异常情况和处理建议等信息。
5. 安全保障- 在操作过程中，应遵循相关安全规范，确保人员和设备的安全。
- 避免对水工建筑物造成损害，保证监测对象的完整性和安全性。
- 维护设备的正常运行，定期检查和维修设备，确保其稳定性和准确性。
以上是水工建筑物表面位移机器视觉在线监测技术规程的一般内容，具体的规程应根据实际情况进行制定，并考虑相关的因素和要求。
基于视觉的液体黏度在线测量方法[发明专利]
![基于视觉的液体黏度在线测量方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/8ebc1735eef9aef8941ea76e58fafab069dc44ee.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201711373218.1(22)申请日 2017.12.19(71)申请人 中国科学院沈阳自动化研究所地址 110016 辽宁省沈阳市东陵区南塔街114号(72)发明人 冯云 丛杨 田冬英 (74)专利代理机构 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002代理人 王倩(51)Int.Cl.G01N 11/00(2006.01)(54)发明名称基于视觉的液体黏度在线测量方法(57)摘要本发明涉及基于视觉的液体黏度在线测量方法，主要包括：光流法计算速度场和根据速度场计算液体黏度两个部分。
首先使用摄像机采集固定时间间隔的流体图片序列或视频，然后利用光流技术计算光流场，再根据物像比例关系计算液体速度场，最后根据牛顿流体公式或查表法计算液体黏度。
本发明能够非接触式在线实时测量液体黏度，从而在不影响设备正常工作的前提下实时监测设备中的液体黏度信息。
权利要求书2页 说明书6页 附图2页CN 109932281 A 2019.06.25C N 109932281A1.一种速度场和黏度在线测量方法，其特征在于包括以下步骤：图像采集：采集液体的流动图像；计算光流场：通过光流方法计算光流场；计算速度场：根据摄像机参数和光流场计算速度场；估计黏度：根据速度场估计液体黏度。
2.根据权利要求1所述的一种速度场和黏度在线测量方法，其特征在于所述图像采集包括以下步骤：摄像机对流动的液体采集设定时间间隔的图像，得到相邻拍摄的图片1和图片2组成的图片对。
3.根据权利要求1所述的一种速度场和黏度在线测量方法，其特征在于所述计算光流场包括以下步骤：1)分别根据图片1和图片2建立高斯图像金字塔1和高斯图像金字塔2，其中每层图像的灰度值分别为：I1,I2；2)计算两个高斯图像金字塔中每层图像的梯度：I x,I y；3)对图像金字塔1和2从高到低每层金字塔组成金字塔层对，共同完成以下运算，以求得光流场u,v：3.1)计算本层金字塔的时间梯度：I t＝I2-I1；3.2)清空光流场增量：du,dv；3.3)使用超松弛迭代法计算每个像素点的du,dv；3.4)利用du,dv计算结果更新光流：u＝u+dv,v＝v+dv；3.5)利用本层图像金字塔2和光流结果得出液体移动前的图像，并替换本层图像金字塔2；4)从高到低依次将每层光流结果传递给下一层：u＝u*k,v＝v*k，其中k是金字塔降采样尺度。
视觉测量技术简介
视觉测量技术简介随着科技的不断发展，测量技术也在不断进步和创新。
其中一种重要的测量技术就是视觉测量技术。
视觉测量技术利用计算机视觉系统来获取、处理和分析物体的图像信息，从而实现对物体的三维形态、运动及其他相关参数的测量和分析。
本文将对视觉测量技术进行简要介绍。
1. 视觉测量技术的原理视觉测量技术基于计算机视觉系统，它主要包括图像获取、特征提取和三维重建等过程。
图像获取通常通过摄像机进行，它可以捕获物体的二维图像。
特征提取指的是从图像中提取出物体的特征点、边缘等信息，以便进一步分析。
三维重建是将二维图像恢复成物体的三维形状信息，从而实现对物体的尺寸、形态等参数的测量。
2. 视觉测量技术的应用领域视觉测量技术在许多领域都有广泛的应用。
其中，制造业是最主要的应用领域之一。
视觉测量技术在制造业中可以用于产品质量检验、尺寸测量、重量测量等。
此外，视觉测量技术还被应用于机器人导航、无人驾驶、医学影像分析、军事目标识别等领域。
3. 视觉测量技术的优势和挑战视觉测量技术相比传统测量方法有许多优势。
首先，它可以快速获取物体的图像信息，不需要接触物体，避免了传统测量方法中可能引起误差的接触过程。
其次，视觉测量技术可以实现对复杂形状的物体进行测量。
传统测量方法对于复杂形状的物体可能存在限制，而视觉测量技术可以更好地适应不同形状的物体。
然而，视觉测量技术也面临一些挑战，比如光线条件、图像噪声等因素会对其测量精度产生影响。
此外，视觉测量技术的算法设计和计算速度也是待解决的问题。
4. 视觉测量技术的发展趋势随着计算机技术和图像处理技术的不断进步，视觉测量技术也在不断发展和创新。
一方面，计算机视觉的技术无论在硬件还是算法方面都有了很大的提升，可以提高视觉测量技术的精度和速度。
另一方面，视觉测量技术与其他测量技术的融合也将成为未来的发展趋势。
例如，视觉测量技术与激光测量技术相结合，可以实现更精准的三维测量。
此外，机器学习和人工智能的应用也将推动视觉测量技术的进一步发展。
冲压件表面缺陷视觉在线检测的研究
冲压件表面缺陷视觉在线检测的研究发表时间：2019-04-26T17:20:41.750Z 来源：《基层建设》2019年第3期作者：李飞唐延旭[导读] 摘要：随着冲压生产线自动化要求的提高，能否实现产品的自动检测成为评判其自动化程度的一个重要指标。
长城汽车股份有限公司技术中心河北省汽车工程技术研究中心河北保定 071000摘要：随着冲压生产线自动化要求的提高，能否实现产品的自动检测成为评判其自动化程度的一个重要指标。
然而，目前冲压产品的缺陷检测还停留在人目检测的阶段，效率低、稳定性差、成本高的人目检测严重制约了冲压生产线的自动化进程。
机器视觉检测技术作为一种新型的无损检测技术，因具备高效、稳定、精确、柔性高等特点而逐渐在工业生产的检测领域得到推广，也为冲压产品的表面缺陷检测提供新思路。
但是，目前机器视觉检测技术在冲压产品的表面缺陷检测领域的应用普遍局限在单一大平面类产品上，对于具有复杂表面特征及曲面特征的冲压产品的应用并不广泛。
本文探讨适用于具有复杂表面特征的冲压制件视觉表面缺陷检测系统不仅促进视觉表面检测技术的发展，对提高冲压生产线的自动化水平也具有深远的意义。
关键词：冲压件检测；结构设计前言表面缺陷作为冲压缺陷的主要缺陷组成，冲压生产过程中出现的问题大部分会第一时间以表面缺陷形式呈现，因此在自动冲压生产线上对冲压制件进行表面缺陷检测成为了企业越来越关注的重点。
然而受限于生产线的空间条件及冲压制件表面结构的复杂性，许多传统的无损检测技术如：磁粉探伤、祸流检测、超声检测等技术没有在冲压表面缺陷检测领域中得到广泛应用。
目前国内主要还是人目结合测量仪器对产品进行抽检的阶段，而据科学统计，人目检测的稳定性只有80%[1]。
由于人目检测具有许多不足，如经验依赖性、主观影响大、检测效率低、数据不能追踪等[2]，人目检测严重的影响着检测的稳定性，容易导致错检，漏检等情况。
随着计算机技术、光电传感器、以及国像处理理论的飞速发展，机器视觉检测技术得到越来越广泛的应用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
表示二维图像中的重要信息，主 零交叉、斑点、端点、不连续 要是图像中灰度变化的位置及其 点、边缘、有效线段、组合群、 几何分布和组织结构 曲线组织、边界
在以观察者为中心的表表戏中， 局部表面朝向、离观测者距离、 表示可见表面的方向、深度值和 深度上的不连续点、表面朝向 不连续的轮廓 的不连续点 分层次组成若干三维模型，每 个模型都是在几个轴线空间的 基础上构成的，所有体积基元 和面积基元都附着在轴线上 2014-11-20
从测量对象角度看
• • • • 微结构尺寸检测。 大型结构尺寸检测。 复杂结构检测。 自由曲面检测。
2014-11-20
18
视觉在线测量
什么是视觉测量？
计算机视觉：用摄像机获取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。 机器视觉：计算机视觉在工业及生产制造中的应用 视觉测量：机器视觉 应用于空间几何尺寸的 精确测量与定位
2014-11-20
2
计算机视觉目标
计算目标物体几何参数 （高度、宽度、距离、 姿态等）
产品质量检验：
汽车行业：美国Perceptron公司的车身视觉测量系统，29个 CCD视觉传感器，测量边、角、孔等位置特征，精度 ±（0.03~0.05）mm。
导航：
瑞典ABB公司的IRB340型6自由度机器人，应用于面包视觉 分拣线。
2014-11-20
17
视觉测量发展趋势
从应用角度看
• 智能化检测。根据测量结果，对加工过程进行控制。 • 实现高精度检测。研究更高精度的成像系统、光电转换装置、 图像采集卡、图像处理算法。 • 网络化。 • 实现柔性测量。
精度更高
2014-11-20
14
影响精度的因素与提高方法
硬件系统 误差
• 选用高分辨率CCD摄像机 • 选择采样频率更高的图像采集卡 • 提高光学成像系统放大倍数
标定误差
软件算法 误差
• 采用适当的标定技术
• 采用亚像素定位方法
2014-11-20
15
视觉测量优势
在线测量 实时反馈
非接触测量。 不损伤被测 目标
工件形 变量和 人体运 机器磨 动参数 损量检 检测 测
标签识 别、条 码识别、 工程图 样处理、
原材料 分类、 成品分 类、零 部件分 类
零部件 质量检 测、成 品为外 观检测
机器人 运动轨 迹及运 动范围 检测
2014-11-20
8
论文的类别014-11-20
滤波
预处理
特征增强 区域分割与分析 边缘检测
图像处理
精处理
图像匹配
多频道匹配算法
最小二乘模板匹配 光学控制点 处理精度分析
2014-11-20
13
摄像机标定
传统标 定 自标定 法
在一定的摄像 机模型下，基 于特定的实验 条件，如形状、 尺寸已知的标 定物，经过对 其进行图像处 理，利用一系 列数学变换和 计算方法，求 取摄像机模型 的内部参数和 外部参数 不依赖于标定 参照物的摄像 机标定方法， 仅利用摄像机 在运动过程中 周围环境的图 像与图像之间 的对应关系对 摄像机进行的 标定
瞬间获取 被测物大 量信息
适合动态 测量
2014-11-20
16
视觉测量的应用
产品测量：
医疗领域：美国 Image Guided 公司手术定位用便携式视觉 坐标定位装置，直径1m范围内，x和y方向上分辨率0.15mm， z方向0.2mm。 工厂现场检测：挪威Mentronor公司便携式坐标测量系统。 空间精度（0.05+L/5000）mm，L为实际测量长度。
• 计算目的是什么，为什么这样计算
表达与算 法层次：
• 怎样实现计算理论，输入输出怎样表 达，用什么算法实现表达间的转换 • 怎样在物理层面上实现表达和算法， 视觉系统计算结构的具体细节是什么
硬件实现 层次：
2014-11-20
5
Marr视觉信息处理三阶段
名称 图像 要素图
目的 灰度表示
基本元素 图像中每一像素灰度值
计算目标运动参数 （速度、加速度、 运动方向等）
二维 图像
恢复更大空间区域的图 像（图像拼接）
计算目标物体 的表面物理 特性（粗糙 度、纹理等）
2014-11-20
3
计算机视觉发展历程
80年代以后：
70年代：
60年代：
出现了计算机视 觉应用系统，并 首次提出较为完 整的理论： Marr视觉理论。 至今的计算机视 觉理论和应用都 是基于该理论。
2.5维图
在以物体为中心的坐标系内，用 体积基元和面积基元构成的模块 三维模型 化多层次表示，描述形状及其空 间组织形式
6
改进后的Marr信息处理框架
2014-11-20
7
计算机视觉检测系统
计算机视觉检测系统
视觉测量 坐标 尺寸 运动 识别
视觉检测 分类 质量 安全
计算机 视觉坐 标测量 系统
工件外 表面和 内部重 要尺寸 检测
理论迅速发展、 应用范围日益扩 大。
50年代：
统计模式识别兴 起，主要集中于 二维图像的分析、 识别和理解，如 字符识别，工件 表面、显微图片 和航空图片的分 析解释。
Robert开创了以 理解三维场景为 目标的计算机视 觉研究，但限于 “积木世界”。
2014-11-20
4
Marr视觉理论简介
理论计算 层次：
光源技 术
在目前的机器视觉 应用系统中，好的 光源与照明方案往 往是整个系统成败 的关键。
主要包括图像预处理、 边缘提取（亚像素技 术）、特征提取等
2014-11-20
11
光源技术
突出物体特征量
卤钨灯
足够的整体亮度
白炽灯
常用 照明 光源
荧 光 灯
疝灯
激光器
LED
2014-11-20
12
图像处理方法
10
论文的格式
图像采集卡是控制摄像机拍照，完成图像采集与 数字化，协调整个系统的重要设备，它是图像采 集部分和图像处理部分的接口
图像采 集技术
确定摄像机的位置、 属性参数和建立成 像模型，以便确定 空间坐标系中物体 点同它在图像平面 上像点之间的对应 关系
摄像机 标定技 术
关键 技术
图像处 理技术