机器视觉的定义和组成
机器视觉(相机、镜头、光源 )全面概括
机器视觉(相机、镜头、光源)全面概括分类:机器视觉2013-08-19 10:52 1133人阅读评论(0) 收藏举报机器视觉工业相机光源镜头1.1.1视觉系统原理描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。
2.1.1视觉系统组成部分视觉系统主要由以下部分组成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2.1.1.1相机篇详细介绍:工业相机又俗称摄像机,相比于传统的民用相机(摄像机)而言,它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等,目前市面上工业相机大多是基于CCD(ChargeCoupled Device)或CMOS(Complementary Metal OxideSemiconductor)芯片的相机。
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。
它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体,是典型的固体成像器件。
CCD的突出特点是以电荷作为信号,而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。
这类成像器件通过光电转换形成电荷包,而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。
典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。
CCD作为一种功能器件,与真空管相比,具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初,90 年代初期,随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展,CMOS图像传感器得到迅速发展。
CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上,还具有局部像素的编程随机访问的优点。
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。
机器视觉入门介绍
机器视觉入门介绍在当今科技飞速发展的时代,机器视觉作为一项重要的技术,正逐渐走进我们的生活和工作的各个领域。
那么,什么是机器视觉呢?简单来说,机器视觉就是让机器能够像人一样“看”世界,并理解所看到的内容。
想象一下,一台机器能够自动检测产品的质量,识别图像中的物体,或者引导机器人进行精确的操作。
这背后的核心技术就是机器视觉。
它依靠摄像头等设备获取图像或视频信息,然后通过一系列的处理和分析,提取出有用的信息和特征。
机器视觉系统通常由几个关键部分组成。
首先是图像获取设备,这就像是机器的“眼睛”,常见的有工业相机、摄像头等。
这些设备负责捕捉清晰、准确的图像。
然后是图像传输和存储环节,确保图像能够快速、稳定地传递到处理单元,并被妥善保存,以备后续分析使用。
接下来就是图像处理和分析的部分了,这可以说是机器视觉的“大脑”。
在这个环节中,会运用到各种算法和技术,来对图像进行增强、滤波、分割等操作,以便提取出我们关心的目标物体或特征。
比如,在检测产品表面缺陷时,机器需要能够准确地识别出那些微小的瑕疵,这就需要强大的图像处理能力。
为了让机器能够理解图像中的内容,特征提取是至关重要的一步。
这就好比我们人类在看一幅画时,会关注一些关键的特征,比如形状、颜色、纹理等。
机器也需要从图像中提取出类似的特征,然后将这些特征与已知的模式或模型进行匹配和比较。
在机器视觉的应用中,工业领域是一个重要的方面。
在生产线上,机器视觉可以用于产品质量检测,快速、准确地发现不合格的产品,大大提高了生产效率和产品质量。
例如,在电子制造业中,它可以检测电路板上的元件是否安装正确,焊点是否良好;在汽车制造业中,能够检测车身的表面是否有划痕、零部件是否装配到位。
除了工业,机器视觉在农业、医疗、安防等领域也发挥着重要作用。
在农业中,它可以帮助识别农作物的病虫害,进行精准的灌溉和施肥;在医疗领域,辅助医生进行疾病诊断,如通过分析医学影像来发现病变部位;在安防领域,实现人脸识别、行为分析等功能,增强公共安全保障。
《机器视觉基础》课件
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
机器视觉技术简介
机器视觉技术简介机器视觉是一种模仿人类视觉系统的技术,借助相机、计算机和图像处理算法等工具,使机器能够感知、理解和识别图像中的信息。
利用机器视觉技术,计算机能够像人一样识别物体、检测运动、测量尺寸、解释场景,甚至可以通过学习来提高识别准确性。
一、机器视觉的原理和组成1.1 图像采集机器视觉的第一步是图像采集。
通过摄像机或其他图像传感器,可以将现实世界中的光信号转化为数字图像。
图像的质量和分辨率对后续的图像处理和分析具有重要影响。
1.2 图像预处理由于图像通常存在噪声、模糊、亮度不均等问题,需要进行预处理来提高图像质量。
常见的预处理操作包括去噪、锐化、增强对比度等。
1.3 特征提取与描述图像中的目标物体通常具有特定的特征,如边缘、纹理、颜色等。
通过特征提取算法,可以将图像中的目标物体从背景中分离出来,并将其特征以数值化的方式描述。
1.4 物体识别与分类机器视觉技术可以通过比对目标物体的特征与事先训练好的模型或数据库中的信息,实现物体的识别与分类。
常见的算法包括模板匹配、深度学习等。
1.5 三维重建与位姿估计通过多张图像或激光扫描等手段,机器视觉可以还原物体或场景的三维结构,并确定其在三维空间中的位置和姿态,为后续的机器操作提供准确的参照。
二、机器视觉的应用领域2.1 工业制造机器视觉在工业制造中起到了关键作用。
例如,在产品装配线上使用机器视觉系统可以检测产品的质量,识别产品的型号,实现自动化的检测与分类。
2.2 机器人导航与感知机器视觉技术对于机器人导航和感知也具有重要意义。
机器人可以通过视觉传感器获取周围环境的信息,并根据图像信息实现自主移动、避障和定位等功能。
2.3 医疗诊断与手术辅助机器视觉技术在医疗领域有广泛的应用。
例如,在医学影像中,机器视觉可以帮助医生识别病变、定位病灶,并提供辅助诊断信息。
在手术中,机器视觉可以实现精确的操作辅助,提高手术的准确性和安全性。
2.4 交通监控与智能驾驶机器视觉技术在交通监控和智能驾驶中发挥着重要作用。
机器视觉介绍范文
机器视觉介绍范文
机器视觉(Machine Vision)是一门以机器、计算机和相关的传感器、硬件和软件等技术手段,利用对物体、环境和其他图像信息的自动捕捉、
处理、分析和识别技术,为机器人、机器自动化控制、过程检测、物流检测、无人驾驶、图像识别和计算机图像等提供有力的技术支撑。
机器视觉是由众多技术所组成,包括照明技术、图像传感器技术、图
像取样和采样技术、图像处理技术、特征提取和分析技术以及机器学习等
技术。
机器视觉技术可以提供有效的物体和环境信息,作为决策支持和关
键技术中介,获取机器操作所需的输入和输出信息,为提高自动化系统的
性能和准确性提供有力技术支持。
机器视觉系统的应用范围涵盖了从制造业到日常生活的各领域,主要
应用于智能机器人、自动化系统、机器人定位、机器人追踪、机器人控制
系统、检测与质检、计算机安全等。
其中,在制造业中,机器视觉作为自
动化控制及检测的关键技术,不仅可以提高工业生产的效率和质量,而且
可以减少劳动成本,提高生产率,延长产品使用寿命。
在日常生活中,机器视觉也扮演着重要角色。
《机器视觉》导学案
《机器视觉》导学案一、导言机器视觉(Computer Vision)是一门研究如何使机器能够获取、解释和理解图像或视频数据的学科。
随着计算机技术的快速发展,机器视觉在人工智能、自动控制、医学影像等领域有着广泛的应用。
本导学案将介绍机器视觉的基本概念、应用场景以及相关算法和技术。
二、机器视觉的基本概念1. 定义机器视觉是指利用计算机和摄像机等设备,通过对图像或视频数据进行处理和分析,使机器能够模拟人类的视觉感知能力。
2. 主要任务机器视觉的主要任务包括图像或视频的获取、预处理、特征提取、目标检测与识别、三维重建等。
三、机器视觉的应用场景1. 工业制造机器视觉在工业制造领域有着广泛的应用。
例如,可以利用机器视觉对产品进行质量检测,实现自动化生产线的监控和控制。
2. 交通安全机器视觉在交通安全方面起到了重要作用。
例如,可以利用机器视觉对交通图像进行实时监测,实现车辆和行人的识别与跟踪,以及交通违法行为的监测与处理。
3. 医学影像机器视觉在医学影像领域有着广泛的应用,例如利用机器视觉对医学影像进行分析和诊断,实现自动化医学影像处理和病变检测。
4. 无人驾驶机器视觉是实现无人驾驶的关键技术之一。
通过对图像或视频的处理与分析,使无人驾驶系统能够感知周围环境并做出相应的决策与控制。
四、机器视觉的算法和技术1. 图像处理图像处理是机器视觉的基础技术之一。
常用的图像处理算法包括图像平滑、图像锐化、边缘检测等。
2. 特征提取与描述特征提取与描述是机器视觉中的重要任务。
常用的特征提取和描述算法包括SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)、HOG(方向梯度直方图)等。
3. 目标检测与识别目标检测与识别是机器视觉中的核心任务。
常用的目标检测和识别算法包括Haar特征级联分类器、卷积神经网络(CNN)等。
4. 三维重建三维重建是机器视觉中的重要应用之一。
可以通过多视角图像或深度传感器获取三维点云数据,并利用三维重建算法生成三维模型。
机器视觉入门介绍
机器视觉入门介绍在当今科技飞速发展的时代,机器视觉作为一项关键技术,正逐渐走进我们的生活和各个行业领域。
那么,什么是机器视觉呢?简单来说,机器视觉就是让机器具备像人一样的“眼睛”和“大脑”,能够对看到的图像或视频进行分析、理解和判断。
机器视觉系统通常由几个关键部分组成。
首先是图像采集设备,这就好比我们的眼睛,常见的有摄像机、工业相机等。
它们负责获取物体的图像信息。
然后是图像处理单元,类似于我们大脑中的视觉中枢,对采集到的图像进行预处理,比如去噪、增强对比度等,让图像更加清晰、易于分析。
接下来是特征提取和分析模块,这部分要从图像中找出有用的特征,比如形状、颜色、纹理等,并根据这些特征来判断物体的属性或状态。
最后是决策和输出环节,根据分析的结果做出相应的决策,比如控制机器的动作、给出分类结果等。
机器视觉的应用场景非常广泛。
在工业生产中,它可以用于产品质量检测。
想象一下,在一条生产线上,成千上万的零件快速流过,如果依靠人工一个个去检查,不仅效率低下,而且容易出现疏漏。
但有了机器视觉,就能够快速、准确地检测出零件的缺陷,比如尺寸是否合格、表面是否有划痕等,大大提高了生产效率和产品质量。
在农业领域,机器视觉也大显身手。
比如在水果采摘中,通过机器视觉可以判断水果的成熟度,只采摘成熟的水果,提高采摘的效率和质量。
在农产品分拣环节,能够根据水果的大小、形状、颜色等特征进行分类,提高农产品的附加值。
在交通领域,机器视觉可以用于车牌识别、交通流量监测等。
在高速公路的收费站,通过车牌识别系统,车辆可以快速通过,无需停车缴费。
在城市的交通路口,通过对车辆和行人的监测,可以优化交通信号灯的控制,提高交通的流畅性。
在医疗领域,机器视觉可以辅助医生进行诊断。
例如,在医学影像分析中,帮助医生更准确地发现病变部位。
在手术中,机器视觉系统可以为医生提供更精确的导航,提高手术的成功率。
当然,要实现机器视觉,还需要解决一些技术挑战。
首先是光照条件的影响。
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。
wwww
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
wwww
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
机器视觉入门介绍
机器视觉入门介绍机器视觉,这个词听起来很高大上,对吧?其实它就是让电脑“看”得像人一样,处理图像和视频。
想象一下,机器能通过镜头识别物体、分析场景。
这不单单是科幻电影里的情节,而是现实生活中的一部分。
首先,我们得聊聊机器视觉的基础。
简单来说,机器视觉系统通常由相机、照明和图像处理软件组成。
相机捕捉图像,照明提供清晰的视觉效果,软件则负责分析和理解。
就像人眼看东西,机器也得“看”得清楚。
比如,在工厂里,机器能通过视觉系统检测产品是否合格,省时省力。
再深入一点。
机器视觉的关键在于图像处理技术。
这部分就像是机器的“大脑”。
它需要对图像进行处理、分割和识别。
不同的算法让机器能够识别颜色、形状、纹理等。
举个例子,自动驾驶汽车就是利用机器视觉来识别路标、行人和其他车辆。
简直是未来科技的缩影!接下来,我们可以看看机器视觉的应用。
它的身影无处不在。
在医疗领域,机器视觉帮助医生进行精确的手术,识别病灶。
食品行业里,机器能实时监控产品质量,确保消费者的安全。
再往大了说,机器视觉还可以在安防监控中识别可疑行为,提升安全性。
真是无孔不入。
当然,技术的发展也伴随着挑战。
像光照变化、复杂背景都会影响识别的准确性。
不同于人类的灵活性,机器视觉系统在这些情况下可能会出错。
研究人员正努力寻找解决方案,提升系统的鲁棒性,让机器在各种条件下都能“看得清”。
未来的发展方向,可能会结合深度学习等先进技术,提升视觉系统的智能水平。
总的来说,机器视觉不仅改变了我们的工作方式,还潜移默化地影响着生活中的方方面面。
它让我们看到了一种全新的可能性。
未来,随着技术的不断进步,机器视觉将会更加强大、更加普及。
想象一下,未来的生活中,机器视觉将成为我们生活的“眼睛”,帮助我们更好地探索这个世界。
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。
简述机器视觉技术的定义
机器视觉技术是一种涉及计算机科学、图像处理、模式识别和人工智能等多个领域的交叉学科,它利用光学成像和图像分析技术,通过计算机模拟和分析,实现对现实世界中物体或环境的识别、检测、定位、测量等任务。
具体来说,机器视觉技术利用摄像设备获取目标对象的图像信息,通过一系列算法和软件对图像进行处理、分析和理解,实现对目标对象的识别、分类、定位、测量等任务。
这种技术可以应用于各种领域,如工业生产、产品质量检测、安全监控、医疗诊断、农业自动化等。
机器视觉技术具有以下几个主要特点:
1. 高效性:机器视觉技术可以快速获取大量目标对象的图像信息,并通过计算机算法进行快速处理和分析,大大提高了工作效率。
2. 准确性:机器视觉技术可以通过图像处理和模式识别等技术,实现对目标对象的精确识别和测量,大大提高了准确性。
3. 广泛适用性:机器视觉技术可以应用于各种领域,不受物体形状、大小、颜色、质地等因素的限制,具有广泛的适用性。
4. 可视化:机器视觉技术可以获取到肉眼无法直接观察到的信息,如物体的内部结构、表面纹理等,并通过可视化界面进行展示,方便用户理解和使用。
总的来说,机器视觉技术是一种集成了计算机科学、图像处理、模式识别和人工智能等多个领域的交叉学科,具有高效性、准确性、广泛适用性和可视化等特点,被广泛应用于各种领域。
未来,随着机器视觉技术的不断发展,其应用领域还将不断扩大,为各行各业带来更多的便利和效益。
典型机器视觉的组成
典型机器视觉的组成机器视觉是一门研究如何使机器“看到”和“理解”图像的领域,它主要利用计算机视觉技术和模式识别技术来实现。
在机器视觉系统中,典型的组成部分包括图像传感器、图像处理算法、特征提取和描述、目标检测和识别、图像分类和分割等。
1. 图像传感器图像传感器是机器视觉系统的重要组成部分,它负责将光信号转换成电信号。
常用的图像传感器包括CCD(电荷耦合器件)和CMOS(互补金属氧化物半导体)传感器。
CCD传感器具有高动态范围、低噪声和高灵敏度等特点,适用于拍摄高质量图像。
而CMOS传感器则具有低功耗、集成度高和成本低的优点,适用于大规模生产。
2. 图像处理算法图像处理算法是机器视觉系统的核心,它们用于对图像进行增强、滤波、去噪和变换等操作。
常用的图像处理算法包括直方图均衡化、空域滤波、频域滤波、边缘检测和图像压缩等。
这些算法可以帮助提高图像的质量,减少噪声和改善图像细节。
3. 特征提取和描述特征提取和描述是机器视觉系统中的关键步骤,它们用于从图像中提取出具有区分性的特征,并对其进行描述。
常用的特征提取算法包括Harris角点检测、SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)和ORB(方位旋转二进制)等。
这些算法可以对图像进行关键点检测、尺度不变特征描述和方向性描述,为后续的目标检测和识别提供基础。
4. 目标检测和识别目标检测和识别是机器视觉系统中的主要任务之一,它们用于在图像中定位和识别出感兴趣的目标。
常用的目标检测算法包括Haar级联、HOG(方向梯度直方图)和深度学习中的卷积神经网络等。
这些算法可以对目标进行精确的定位和识别,实现自动化的目标检测任务。
5. 图像分类和分割图像分类和分割是机器视觉系统中的另一个重要任务,它们用于将图像划分为不同的类别或区域。
常用的图像分类算法包括支持向量机(SVM)和深度学习中的卷积神经网络等。
这些算法可以对图像进行高效的分类和分割,实现图像理解和分析的功能。
机器视觉简介介绍
汇报人:日期:
contents•机器视觉概述
•机器视觉系统组成目录
•机器视觉关键技术
•机器视觉典型应用案例
01机器视觉概述
机器视觉的定义
机器视觉是一门学科
机器视觉是工业自动化重要组成部分
初始阶段
随着计算机技术的飞速发展,机器视觉在80年代开始逐渐应用于工业自动化领域。
发展阶段
成熟阶段
机器视觉发展历程
总之,机器视觉作为一门涉及多领域的交叉学科,在工业自动化、农业生产、医疗领域、安全监控安全监控:机器视觉技术可以用于人脸识别、行为分析等方面,提高公共安全水平。
医疗领域:机器视觉在医疗领域的应用也日益增多,如医学影像分析、病灶检测等。
农业:机器视觉技术可以应用于农产品的自动分拣、品质检测等方面,提高农业生产效率。
机器视觉的应用领域
02机器视觉系统组成
2. 镜头
1. 相机
3. 照明设备
5. 计算机
4. 图像采集卡
包括去噪、平滑、增强、边缘检测等算法,用于提升图像质量和突出目标特征。
1. 图像处理算法
2. 特征提取算法
3. 模式识别与分类算法
4. 机器视觉应用软件
通过形态学处理、连通域分析、轮廓提取等手段,从图像中提取与目标相关的特征信息。
基于提取的特征,通过训练好的分类器或深度学习模型,实现对目标的识别和分类。
集成了上述算法,提供用户友好的操作界面,使用户能方便地进行机器视觉应用的开发、调试和运行。
03机器视觉关键技术
机器视觉关键技术
04机器视觉典型应用案例
机器视觉典型应用案例
WATCHING。
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。
《机器视觉》复习资料整理总结
《机器视觉》复习资料整理总结1.机器视觉的概念:利用成像系统代替人类的视觉作为输入,由计算机代替大脑完成处理和解释。
2.机器视觉的最终目标:使计算机像人一样,通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力。
3.机器视觉的特点:机器视觉系统具有高效率、高度自动化等特点,可以实现很高的分辨率精度和速度。
机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。
4 机器视觉应用:基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统。
金属板表面自动控伤系统。
汽车车身检测系统定位设备光学检测(检测物体内部有无异物划伤)4.机器视觉系统组成包括(典型的机器视觉系统):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(工业控制机、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)。
5.光源作用:用于被检测对象照明,突出对象的重要特征而抑制不必要特征。
6.互补光:色相间距离角度180度左右的色彩为互补色5.常见的光源:LED,荧光灯,卤素灯,氙灯,钠灯,。
大部分机器视觉照明采用LED补:热辐射光源:白炽灯,卤钨灯;气体放电光源:汞灯,钠灯,氙灯;LED发光二极管;激光光源,光纤激光器,自由电子激光器。
6.光源的种类:环形光源,Dome灯,条形灯,同轴灯等。
7.打光的方式:直接照射,背光照射,散射照射,暗场照射,低角度暗场照射,碗状光照明,同轴光照明等8.光源的作用:1.将感兴趣部分和其他部分的灰度值差异加大;2.尽量消隐不感兴趣部分;3.提高信噪比,利于图像处理; 4.减少因材质、照射角度对成像的影响。
9.镜头焦距:是指镜头光学后主点到焦点的距离,是镜头的重要性能指标。
镜头焦距的长短决定着拍摄的成像大小,视场角大小,景深大小和画面的透视强弱。
当对同一距离远的同一个被摄目标拍摄时,镜头焦距长的所成的象大,镜头焦距短的所成的象小。
根据用途的不同,照相机镜头的焦距相差非常大,有短到几毫米,十几毫米的,也有长达几米的。
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。
机器视觉入门介绍
机器视觉入门介绍在当今科技飞速发展的时代,机器视觉作为一项关键技术,正逐渐渗透到我们生活和工作的各个领域。
那么,什么是机器视觉呢?简单来说,机器视觉就是让机器具备像人一样的“视觉”能力,能够获取、处理和理解图像或视频信息。
要理解机器视觉,我们先得从它的基本组成部分说起。
就像人的眼睛需要眼球、视神经和大脑来协同工作一样,机器视觉系统也有几个重要的组成部分。
首先是图像采集设备,这就好比是机器的“眼睛”,常见的有摄像头、扫描仪等。
它们负责捕捉外界的图像或视频信息。
然后是图像传输环节,把采集到的图像数据快速、准确地传输到处理单元。
接下来就是图像处理单元了,这可以说是机器视觉的“大脑”,负责对图像进行分析、处理和识别。
那机器视觉能做些什么呢?它的应用场景那可真是广泛。
在工业生产中,机器视觉可以用于产品质量检测。
比如说,在汽车制造厂里,它能够检测汽车零部件是否有缺陷,比如划痕、凹陷或者尺寸不符合标准等,这比人工检测更加准确和高效。
在农业领域,机器视觉可以帮助识别农作物的病虫害,还能对水果进行分拣,按照大小、颜色和品质等进行分类。
在物流行业,机器视觉能够实现包裹的自动分拣,大大提高了工作效率。
机器视觉的工作原理其实也不难理解。
当图像被采集设备获取后,会被转换成数字信号。
然后,通过一系列的算法和模型,对这些数字信号进行处理和分析。
比如说,边缘检测算法可以找出图像中物体的边缘;特征提取算法能够提取出物体的关键特征,比如形状、颜色、纹理等。
基于这些处理和分析的结果,机器视觉系统就能够做出判断和决策。
对于想要入门机器视觉的朋友来说,了解一些基本的技术和概念是很有必要的。
首先是图像分辨率,这决定了图像的清晰度和细节程度。
分辨率越高,图像越清晰,但同时处理的数据量也越大。
然后是光照条件,合适的光照对于获取高质量的图像至关重要。
太亮或太暗的环境都可能影响图像的质量,从而影响机器视觉系统的性能。
还有图像的颜色空间,常见的有 RGB(红、绿、蓝)和 HSV(色相、饱和度、明度)等,不同的颜色空间在不同的应用场景中有各自的优势。
机器视觉的定义和组成
机器视觉的定义和组成美国机器人工业协会(RIA Robotic Industries Association)的自动化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”。
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)把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。
进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展,技术日臻成熟,已是现代加工制造业不可或缺的产品,广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。
机器视觉的引入,代替传统的人工检测方法,极大地提高了投放市场的产品质量,提高了生产效率。
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。
一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。
当这些要求完全确定后,这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。
机器视觉的特点包括以下几点:■精度高作为一个精确的测量仪器,设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。
因为此种测量不需要接触,所以对脆弱部件没有磨损和危险。
■连续性视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。
- 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)。
机器视觉的定义和组成美国机器人工业协会(RIA Robotic Industries Association)的自动化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”。
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)把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。
进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展,技术日臻成熟,已是现代加工制造业不可或缺的产品,广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。
机器视觉的引入,代替传统的人工检测方法,极大地提高了投放市场的产品质量,提高了生产效率。
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。
一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。
当这些要求完全确定后,这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。
机器视觉的特点包括以下几点:■精度高作为一个精确的测量仪器,设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。
因为此种测量不需要接触,所以对脆弱部件没有磨损和危险。
■连续性视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。
因为没有人工操作者,也就没有了人为造成的操作变化。
多个系统可以设定单独运行。
■成本效率高随着计算机处理器价格的急剧下降,机器视觉系统成本效率也变得越来越高。
一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者,而每个探测者每年需要20000美元的工资。
另外,视觉系统的操作和维持费用非常低。
■灵活性视觉系统能够进行各种不同的测量。
当应用变化以后,只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。
许多应用满意过程控制(SPC)的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。
在SPC中,制造参数是被持续监控的。
整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。
这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。
机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。
它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。
当需要改变生产过程时,对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。
当生产线重组后,视觉系统往往可以重复使用机器视觉系统的构成机器视觉技术用计算机来分析一个图像,并根据分析得出结论。
现今机器视觉有两种应用。
机器视觉系统可以探测部件,在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定;机器视觉也可以用来创造一个部件,即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。
尽管机器视觉应用各异,但都包括以下几个过程;■图像采集光学系统采集图像,图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。
■图像处理处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。
■特性提取处理器识别并量化图像的关键特性,例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。
然后这些数据传送到控制程序。
■判决和控制处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。
例如:这些数据包括印刷电路板上的洞是否在要求规格以内或者一个自动机器如何必须移动去拾取某一部件。
机器视觉系统解析典型的视觉系统一般包括:光源、光学系统,相机、图像处理单元(或图像采集卡)、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
■ 图像采集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数据,它直接影响到系统的稳定性及可靠性。
一般利用光源、光学系统,相机、图像处理单元(或图像捕获卡)获取被测物体的图像。
■光源光源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30%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。
许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源,这主要是因为可见光容易获得,价格低,并且便于操作。
常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。
但是,这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。
以日光灯为例,在使用的第一个100小时内,光能将下降15%,随着使用时间的增加,光能将不断下降。
因此,如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。
另一个方面,环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能,使输出的图像数据存在噪声,一般采用加防护屏的方法,减少环境光的影响。
由于存在上述问题,在现今的工业应用中,对于某些要求高的检测任务,常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。
由光源构成的照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。
其中,背向照明是被测物放在光源和相机之间,它的优点是能获得高对比度的图像;前向照明是光源和相机位于被测物的同侧,这种方式便于安装;结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息;频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,要求相机的扫描速度与光源的频闪速度同步。
■光学系统对于机器视觉系统来说,图像是唯一的信息来源,而图像的质量是由光学系统的恰当选择来决定。
通常,由于图像质量差引起的误差不能用软件纠正。
机器视觉技术把光学部件和成像电子结合在一起,并通过计算机控制系统来分辨、测量、分类和探测正在通过自动处理系统的部件。
机器视觉系统通常能快到100%的探测所处理的产品而不会降低生产线的速度。
由于越来越多的制造商正需要“6-sigma“(小于百万分之三的有效单位)结果,以便能够在当今质量意识很强的市场中更有竞争力,这种能力显得非常重要。
另外,这些系统能够与满意过程控制(SPC)非常理想的配合。
光学系统的主要参数与图像传感器的光敏面的格式有关,一般包括:光圈、视场、焦距、F数等。
■相机相机是实际上是一个光电转换装置,即将图像传感器所接收到的光学图像,转化为计算机所能处理的电信号。
光电转换器件是构成相机的核心器件。
目前,典型的光电转换器件为真空摄像管、CCD、CMOS图像传感器等。
真空电视摄像管由密封在玻璃管罩内的摄像靶、电子枪两部分组成。
摄像靶将输入光学图像的光照度分布转换为靶面相应象素电荷的二维空间分布,主要完成光电转换和电荷存贮任务;电子枪则完成图像信号的扫描拾取过程。
电视摄像管型成像系统具有高清晰度、高灵敏度、宽光谱和高帧速成像等特点。
但由于电视摄像管属于真空管器件,其重量、体积及功耗均较大。
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。
它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体,是典型的固体成像器件。
CCD的突出特点是以电荷作为信号,而不同于其器件是以电流或者电压为信号。
这类成像器件通过光电转换形成电荷包,而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。
典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。
下图为CCD相机的原理框图。
CCD作为一种功能器件,与真空管相比,具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初。
90 年代初期,随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展,CMOS图像传感器得到迅速发展。
CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上,还具有局部象素的编程随机访问的优点。
目前,CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、宽动态范围和输出图像几乎无拖影等特点而得到广泛应用。
图像的处理和分析在机器视觉系统中,相机的主要功能光敏元所接收到的光信号转换为电压的幅值信号输出。
若要得到被计算机处理与识别的数字信号,还需对视频信息进行量化处理。
图像采集卡是进行视频信息量化处理的重要工具。
■图像采集/处理卡图像采集卡主要完成对模拟视频信号的数字化过程。
视频信号首先经低通滤波器滤波,转换为在时间上连续的模拟信号;按照应用系统对图像分辨率的要求,得用采样/保持电路对边疆的视频信号在时间上进行间隔采样,把视频信号转换为离散的模拟信号;然后再由A/D转换器转变为数字信号输出。
而图像采集/处理卡在具有模数转换功能的同时,还具有对视频图像分析、处理功能,并同时可对相机进行有效的控制。
■图像处理处理软件机器视觉系统中,视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法,它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。
经过这些处理后,输出图像的质量得到相当程度的改善,既改善了图像的视觉效果,又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
机器视觉系统的应用机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化有有效途径,堪称现代工业生产的“机器眼睛”。
其最大优点为:(1)实现非接触测量。
对观测与被观测者都不会产生任何损伤,从而提高了系统的可靠性;(2)具有较宽的光谱响应范围。
机器视觉则可以利用专用的光敏元件,可以观察到人类无法看到的世界,从而扩展了人类的视觉范围。
(3)长时间工作。
人类难以长时间地对同一对象进行观察。
机器视觉系统则可以长时间地执行观测、分析与识别任务,并可应用于恶劣的工作环境。