工业机器视觉技术
工业机器视觉技术的使用注意事项整理
工业机器视觉技术的使用注意事项整理工业机器视觉技术是一种应用于生产线或工业场景中的自动化技术，它利用计算机视觉和图像处理技术，以及相关的硬件设备，对生产过程中的物体进行检测、辨识、测量和控制。
然而，在使用这项技术的过程中，我们需要注意一些事项，以确保其有效性和安全性。
本文将对工业机器视觉技术的使用注意事项进行整理，以帮助读者更好地应用该技术。
1. 规划与设计阶段在引入工业机器视觉技术之前，需要对生产线或工业场景进行充分的规划和设计。
这包括确定目标、确定需求、详细定义检测任务、选择适当的硬件和软件等。
规划和设计阶段的工作将直接影响后续的系统建设和运行效果。
2. 选取合适的硬件设备在使用机器视觉技术时，选择合适的硬件设备是至关重要的。
这包括摄像机、光源、镜头等。
根据实际应用需求，选择高分辨率的相机和优质的光源，以确保图像质量。
此外，根据监测目标的尺寸和距离，选择适当的镜头以获得清晰和准确的图像。
3. 光照和照明控制光照是机器视觉技术正常运行的重要因素。
控制好光照可以有效地提高图像质量和检测准确性。
在进行检测之前，应确保充足的光源，避免阴影、反光和强光的干扰。
可以通过选择适当的光源、调整光源位置和角度、使用滤光片等方法来进行光照和照明控制。
4. 图像处理算法图像处理算法是工业机器视觉技术的核心。
在使用机器视觉系统之前，需要选择适当的图像处理算法，包括图像增强、特征提取、目标识别和测量等。
根据检测任务的需求，可以选择不同的算法来实现对图像的处理和分析。
同时，需要对算法进行优化和参数调整，以提高检测的准确性和性能。
5.图像采集与传输图像采集和传输是机器视觉技术的重要环节。
为了获得高质量的图像，需要选择适当的图像采集设备，并设置合适的参数。
确保图像采集的帧率和分辨率满足实时检测的要求。
此外，要使用高质量的传输线路和协议，以确保图像的稳定传输和保密性。
6. 系统校准与调试在使用机器视觉技术的初期，需要对系统进行校准和调试，以确保其正常运行。
机器视觉技术在工业视觉检测中的应用
机器视觉技术在工业视觉检测中的应用随着科技的不断进步，机器视觉技术在工业领域中的应用越来越广泛。
机器视觉技术是基于数字图像处理技术和模式识别理论，通过特定的硬件设备和软件系统对现实中的物体或场景进行数字化处理和分析的技术。
在工业领域中，机器视觉技术被广泛应用于工业视觉检测。
一、机器视觉在工业视觉检测中的应用工业视觉检测是指利用机器视觉技术对工业制品进行自动化检测和分类的技术。
它可以检测产品的各种缺陷和变形等问题，以保证产品质量和工业制造的效率。
机器视觉技术在工业视觉检测中的应用主要包括以下几个方面：1、产品缺陷检测机器视觉技术可以通过对产品进行数字化处理和分析，来检测出产品表面的各种缺陷，如异物、划痕、裂纹、凹陷等等。
同时还可以对产品的尺寸、公差等进行检测，以保证产品的质量稳定。
2、产品分类机器视觉技术可以通过对产品进行数字化处理和分析，快速地将产品进行分类。
对于制造工艺复杂的产品，机器视觉技术可以将其分成不同的类别，如尺寸、重量、颜色等多种分类标准，提高生产效率和准确度。
3、计数和识别机器视觉技术可以通过对产品进行数字化处理和分析，自动地对产品数量进行计数和识别。
对于产品数量众多的工厂和生产线，机器视觉技术可以提高生产效率和质量。
二、机器视觉在电子工业中的应用电子工业是机器视觉技术的一个重要应用领域。
机器视觉技术可以对电子产品的生产线进行自动化检测和分类，并且可以检查电子元器件的尺寸、形状和位置，确保产品的质量稳定。
1、CHIP芯片制造中的应用CHIP芯片是电子工业中的重要组成部分。
机器视觉技术可以通过对CHIP芯片的图像进行数字化处理和分析，检测出芯片表面的各种缺陷和变形等问题，如面积、形状、几何形态等，使芯片质量得到提高。
2、显示屏制造中的应用显示屏是电子工业中的另一个重要组成部分。
机器视觉技术可以通过对显示屏进行数字化处理和分析，检测出显示屏表面的各种缺陷和变形等问题，如像素显示、颜色显示、灰度、亮度、对比度等方面，使显示屏质量得到提高。
机器视觉技术在工业检测中的应用
机器视觉技术在工业检测中具有广泛的应用，以下是一些常见的应用领域：
1.瑕疵检测：机器视觉可以用于检测产品表面的瑕疵，如裂纹、划痕、
气泡等。
通过对产品图像进行分析和比对，可以实现高效快速的瑕疵检测。
2.尺寸测量：机器视觉可以用于测量产品的尺寸和几何参数，如长度、
宽度、直径等。
通过图像处理和计算算法，可以精确测量产品的尺寸，并与标准尺寸进行比对。
3.字符识别：机器视觉可以用于识别产品上的文字和标识，如序列号、
日期、条形码等。
通过图像处理和模式识别算法，可以快速准确地读取产品上的字符信息。
4.颜色检测：机器视觉可以用于检测产品的颜色，判断产品是否符合要
求。
通过对图像进行颜色分析和比对，可以实现对产品颜色的自动检测和分类。
5.精密组装：机器视觉可以用于辅助精密组装过程中的定位和对齐。
通
过对零部件图像进行分析和匹配，可以实现高精度的自动定位和对齐，提高组装效率和质量。
总的来说，机器视觉技术在工业检测中可以提高检测效率、减少人力成本，并
且可以实现对细微缺陷的准确检测和测量，提高产品质量和工艺控制水平。
工业机器视觉技术手册
工业机器视觉技术手册在工业生产过程中，工业机器视觉技术扮演着至关重要的角色。
这是一种结合了计算机视觉和机器学习的先进技术，用于自动检测、识别和分析工业产品的视觉信息。
本文将介绍工业机器视觉技术的原理、应用以及相关的发展趋势。
一、工业机器视觉技术的原理工业机器视觉技术的原理是基于数字图像处理和模式识别技术。
它主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和目标识别等环节。
1. 图像采集工业机器视觉系统通过摄像机或传感器采集产品的图像信息。
摄像机要求具备高分辨率、高灵敏度和高稳定性，以确保采集到清晰、准确的图像。
2. 图像预处理采集到的图像可能受到光照条件、噪声等干扰，需要进行图像预处理来提升图像质量。
预处理的步骤包括去噪、增强对比度、图像增强等操作，以便后续的特征提取和目标识别分析。
3. 特征提取特征提取是工业机器视觉技术的核心步骤，通过提取图像中的几何特征、纹理特征、颜色特征等来描述产品的形状、大小、颜色等信息。
常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、模板匹配等。
4. 目标识别目标识别是工业机器视觉技术的最终目标，通过比对提取到的特征与已知的模板或标准进行匹配，判断产品是否合格或进行分类。
目标识别的算法有很多，包括支持向量机、神经网络、深度学习等。
二、工业机器视觉技术的应用工业机器视觉技术在各个领域都有广泛的应用。
1. 自动化生产在自动化生产线上，机器视觉技术能够实现对产品质量的自动检测和分类。
例如，在电子制造业中，工业机器视觉技术可以检测电路板上的焊接质量、元器件的正确安装等问题，提高生产效率和产品质量。
2. 包装检测工业机器视觉技术可以对产品的包装进行检测，包括封口是否完好、标签是否正确贴附等。
通过自动化的检测系统，可以大大提高包装质量和效率，节省人力资源。
3. 零部件检测在汽车制造等行业，工业机器视觉技术可以对零部件进行检测，例如发动机零部件的表面缺陷、尺寸偏差等。
这能够帮助制造商提高产品质量、防止出现安全隐患。
工业机器视觉的优势和应用场景
工业机器视觉的优势和应用场景随着工业自动化的快速发展，工业机器视觉技术的应用也得到了迅速发展和推广。
机器视觉主要是利用计算机、传感器和图像处理技术，通过对图像进行采集、识别和分析来获取物体信息及其状态的一种技术。
相比传统的人眼视觉，机器视觉具有非常多的优势和应用场景。
一、优势首先，在高速连续工作方面，机器视觉优于人眼视觉。
人的眼睛在接受一定场景的视觉信息后，需要时间去处理和分析，而机器视觉则能够快速地采集和处理大量的信息，并给出快速的反馈。
因此，在生产线上，机器视觉技术能够用于检测和分类产品、检查和校准零部件、为机器人提供视觉引导等方面。
其次，机器视觉优于人眼视觉在精度和稳定性方面。
由于机器视觉技术采用高清晰度镜头和专业的图像处理算法，一般能够获得更加清晰、准确的图像，从而提高了物体检测和识别的精度。
此外，机器视觉不会因为疲劳、情绪等因素而降低检测的稳定性，而且还能够实现长时间在线工作。
另外，机器视觉技术可以通过大量的数据采集和分析，不断提高准确度和适应性。
实际上，机器视觉技术需要经过严格的标定、训练和测试等过程才能达到理想的效果，但是，在一次次的检测、学习和反馈过程中，机器视觉技术能够得到持续的改善和发展。
最后，机器视觉技术还具有高度的灵活性和可扩展性。
随着各行各业的发展和变化，机器视觉技术能够不断适应不同的应用场景和需要，并提供相应的解决方案。
二、应用场景在实际生产和加工过程中，机器视觉技术能够用于多个方面的应用场景，其中以下几个场景比较突出：1. 工件检测和分类机器视觉技术能够通过对工件数字化图像的采集和处理，快速检测和分析工件的尺寸、形状、颜色、缺陷等信息。
根据不同的要求，可以对工件进行分类、排序、计数等，并实现自动化的生产和质量控制。
2. 智能导航和定位机器视觉技术可以帮助无人机、AGV、机器人等智能设备实现智能导航和定位，从而提高生产物流的效率和安全性。
例如，AGV可以根据识别到的二维码或条形码来快速找到目标位置，机器人可以借助摄像头来识别、抓取、移动和放置物品等。
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。
智能制造系统中的工业机器视觉应用案例
智能制造系统中的工业机器视觉应用案例工业机器视觉技术是智能制造系统中的重要组成部分，它通过相机、光源、传感器等设备，利用图像处理算法对生产过程中的产品进行检测、识别和分析。
这项技术在提高生产效率、保证产品质量、降低生产成本等方面具有广泛应用。
本文将介绍几个在智能制造系统中应用工业机器视觉的成功案例。
1. 智能摄像头检测系统中国某汽车零部件制造公司采用智能摄像头检测系统，对汽车发动机缸体进行质量检测。
该系统使用高分辨率工业相机对缸体进行拍摄，并通过图像处理算法对缸体表面进行检测和分析。
系统能够准确识别缸体表面的缺陷、划痕、裂纹等缺陷，并对不合格品实现自动分拣。
这个系统极大地提高了检测效率和准确性，降低了人工检测的劳动强度和人为误检的风险。
2. 质量检测和追溯系统某电子制造公司在智能制造系统中应用工业机器视觉技术实现了产品质量检测和追溯。
通过高分辨率相机和图像处理算法，对电子产品的外观、尺寸等参数进行全面检测。
系统能够自动判断产品是否合格，并将不合格品的信息上传到数据库，进行追溯。
该系统实时监测生产线上的产品质量，确保产品符合标准，并能追溯到具体的生产批次和生产过程，方便追踪和排查质量问题。
这样的系统在提高产品质量和降低产品召回成本方面发挥了重要作用。
3. 智能机器人视觉导航系统一家智能仓储物流设备制造公司采用智能机器人视觉导航系统，实现了仓库物品自动分拣。
该系统通过安装在机器人上的摄像头和激光传感器，实时获取周围环境的图像和数据信息。
结合图像识别和定位算法，系统能够判断货物的位置和类型，并将机器人引导到指定位置进行自动分拣。
系统在物流仓库中的应用，大大提高了仓储效率和准确性，降低了运营成本。
4. 汽车生产线上的机器视觉系统某汽车制造公司在汽车生产线上应用机器视觉系统，实现自动化组装和检测。
该系统通过相机和图像处理算法，对汽车零部件进行检测和识别。
系统能够自动判断零部件的位置和姿态，并进行自动化组装，大大提高了汽车生产线的生产效率和一致性。
智能制造中的工业机器视觉技术
智能制造中的工业机器视觉技术随着科技的发展和人们对于效率和精度的要求不断提高，智能制造已经成为了制造行业的一大趋势。
在智能制造中，工业机器视觉技术是非常重要的一个领域。
本文将从什么是工业机器视觉技术、它的应用、发展现状以及未来展望等几个方面进行探讨。
什么是工业机器视觉技术？工业机器视觉技术指的是利用相应的光电元器件、图像处理软件以及实现算法等，对待测物体的形态、颜色、外观等特性进行检测与识别的一种技术。
它可以把复杂的工艺参数通过数字化的方式准确、及时的反馈给控制系统，实现对制造过程的自动化控制。
工业机器视觉技术的应用工业机器视觉技术的应用范围非常广泛，比如在半导体、电子、机械、汽车、医药等制造行业中都有广泛的应用。
下面我们将简单介绍几个具体的应用场景。
1.质量检测在制造过程中，质量检测是非常关键的一环。
传统的质量检测方法通常需要大量的人力，而且效率低下。
而工业机器视觉技术可以通过对图像的分析和处理，实现对产品的自动检测，不仅提高了工作效率，还可以减少人为因素对于检测结果的影响，大大提高了产品质量。
2.物料识别在生产过程中，经常需要对不同的物料进行分类、分拣和判断。
而工业机器视觉技术可以通过图像识别和算法处理，实现对物料的检测和识别。
通过这种方法可以有效的提高物料的分拣效率，并且可以排除因为人为原因而产生的误判，提高了生产能力和生产质量。
3.机器人视觉机器人视觉是工业机器视觉技术最为热门的应用之一。
通过机器人视觉技术，机器人可以实现对环境的识别和处理，从而执行一些看似简单的任务。
比如，机器人可以在生产线上实现对于零部件的装配，从而实现自动化生产，提高生产效率，减少劳动力和生产成本。
工业机器视觉技术的发展现状工业机器视觉技术的发展在国内外都非常迅速。
根据研究机构统计，2017年，全球智能制造市场产值超过了1100亿美元，其中与工业机器视觉相关的产值占到了相当大的比例。
尤其是在中国，随着国家制造业的“中国制造2025”计划的推进，工业机器视觉技术得到了快速发展。
机器视觉技术在工业生产中的应用
机器视觉技术在工业生产中的应用近年来，随着机器视觉技术的不断发展，越来越多的企业开始将其应用于工业生产中。
机器视觉技术是指利用电子设备或计算机处理图像信号，对图像进行分析处理，从而实现对图像的识别、定位、计量等功能的一种高新技术。
下面将从其原理、优势、应用等方面探讨机器视觉技术在工业生产中的应用。
一、机器视觉技术的原理机器视觉技术主要是利用数字图像处理技术和模式识别技术，利用计算机通过对图像信息的提取、处理和判断，对目标物体进行自动识别和定位。
具体来说，机器视觉技术的实现过程由图像采集、图像处理和图像分析三部分构成。
其中，图像采集指利用相机等设备采集物体的影像信号；图像处理则是对影像信号进行去噪、增强、分割、特征提取等过程；图像分析则是依据分析结果进行识别、测量、定位、判断等操作。
二、机器视觉技术在工业生产中的优势1.高效性机器视觉技术的处理速度远高于人工处理，在工业生产中可节省大量时间和人力成本。
一些细节繁琐的操作人工难以完成，而机器视觉技术可以轻松胜任。
2.精度高机器视觉技术的处理精度高，可以达到很高的精度要求，而且稳定性强，不受环境和时间的影响。
在质量检测和产品测量等方面更是有着显著的优势。
3.灵活性机器视觉技术不仅可以适用于不同的产品，还可以根据需求进行定制化开发。
实现智能化的同时，提升了制造业的商业模式的灵活性和可持续性发展。
三、机器视觉技术在工业生产中的应用1.品质检测机器视觉技术可以对产品进行全面质检，确保产品的质量稳定和可靠性。
例如，在电子产品的制造过程中，机器视觉技术可以对PCB板进行表面瑕疵检测，包括缺陷、污垢、划痕等。
而在食品和饮料生产中，机器视觉技术可以检测食品的形状和颜色等信息，确保食品的品质符合要求。
2.生产线控制机器视觉技术可以对生产线进行实时控制，确保相关参数的正确性，避免产品质量不一致的情况发生。
例如，在汽车制造业中，机器视觉技术可以对工厂生产线上的零部件进行检测，避免零部件安装错误导致汽车出现意外的现象。
工业自动化中的机器视觉技术
工业自动化中的机器视觉技术工业自动化已经成为现代制造业的重要组成部分，其中机器视觉技术在工厂自动化中尤为重要。
机器视觉技术是指让机器通过数字图像处理技术获取并分析图像信息，以实现自动检测和判断的技术。
本文将深入剖析机器视觉技术在工业自动化中的应用。
一、机器视觉技术的工业应用机器视觉技术可以被广泛用于工业自动化中自动检测和测量、质量控制、机器人视觉、物料识别和追踪、安全检测等方面。
比如在制造业中，机器视觉技术可以用于检测产品中缺陷、尺寸偏差、边缘损伤、异质物等缺陷，以保证产品质量。
在食品制造业中，机器视觉技术可用于检测产品的颜色、形状、尺寸和异物等方面。
在物流配送中，机器视觉技术可用于识别和追踪物品，以提高物流效率和安全性等。
二、机器视觉技术的核心技术机器视觉技术作为一种基于图像处理和机器学习等技术的应用，其核心技术包括图像采集、图像处理、特征提取与匹配、目标检测与跟踪、3D视觉等。
机器视觉技术采用高分辨率的相机进行图像采集，通过数字信号处理技术对相机采集的图像进行处理，并提取图像中的特征点，然后将这些特征点与事先建立的图像特征库进行匹配，在匹配中识别出目标物体的位置和特征。
三、机器视觉技术的优势机器视觉技术具有多个优势，其中包括高效率、高精度、高稳定性、低成本及可靠性等。
机器视觉技术的高效率和高精度可以使得自动化生产更加高效和准确，提高生产效率和质量；机器视觉技术的高稳定性可以保证检测结果的准确性和重复性，并降低质量问题的发生率；机器视觉技术的低成本可以使工厂更容易地采用该技术，以实现工业自动化的目标；而机器视觉技术的可靠性可以减少人工操作出现误差的可能性。
四、机器视觉技术的挑战与未来随着制造业不断发展和智能制造的推进，机器视觉技术在工业自动化中的应用将会日益增加。
然而，在使用机器视觉技术中，我们也面临着一些挑战。
首先是图像质量的问题，由于生产环境可能存在灰尘、油污等因素，这些因素都会使得机器视觉需要检测的图像变得模糊或者缺少关键信息。
机器视觉技术在工业自动化中的应用
机器视觉技术在工业自动化中的应用近年来，随着工业自动化水平的不断提高，机器视觉技术在工业生产中的应用越来越广泛。
机器视觉技术利用计算机和摄像机等设备对图像进行分析处理，从而实现自动化检测、识别和控制。
它具有高效、精确、耐用等优点，被广泛应用于工业领域的质量控制、物流管理、安全监控等方面。
一、自动化检测机器视觉技术在工业自动化中最主要的应用就是自动化检测。
传统的人工检测存在差错率高、速度慢、工作强度大等问题，而机器视觉技术可以快速、准确地检测出产品的各种缺陷，如表面缺陷、孔洞、裂纹等，从而保证产品质量。
这样有效地减少了因质量问题带来的损失，提高了工业生产的效率。
以半导体行业为例，半导体产品在生产过程中需要经过多道工序，每道工序都需要进行检测。
传统的方法需要人工对每一个产品进行检测，费时费力且存在差错率，而机器视觉技术则可以通过高速摄像机和算法快速识别出产品缺陷，大大提高了检测效率和准确性。
二、物流管理物流管理是现代工业生产中非常重要的环节。
随着工业自动化的不断发展，物流管理也越来越依赖于机器视觉技术。
机器视觉技术可以通过对货物的拍摄和分析，实现自动化物流管理，如货物的分拣、装卸、仓储等操作。
以快递行业为例，快递员通常需要在极短的时间内完成大量的订单，而机器视觉技术可以通过识别包裹上的条形码或二维码，自动完成订单的分拣和发送，从而大大提高了工作效率。
同时，机器视觉技术还可以对仓库内的货物进行自动化管理和定位，避免货物丢失或混乱。
三、安全监控在工业生产过程中，安全问题非常重要。
机器视觉技术可以通过智能监控来实现对工厂内的人员和设备的安全管理，如监测生产线上的机器是否正常运转、是否有异常情况等。
以石油化工行业为例，传统的安全检测通常需要人工进行，难以达到实时监测的效果，而机器视觉技术可以通过拍摄和分析图像，实现对生产过程中的安全隐患进行实时监控，及时预防事故的发生。
综上所述，机器视觉技术在工业自动化中扮演着越来越重要的角色。
机器视觉技术在工业场景中的应用研究
机器视觉技术在工业场景中的应用研究随着科技的不断进步，机器视觉技术在工业领域中的应用越来越多。
机器视觉技术是一项基于计算机视觉和机器学习等技术的综合性技术，具有非常广泛的应用场景。
其中，在工业领域中，机器视觉技术的应用能够极大地提高生产效率、降低生产成本，同时也能够提高产品质量和产品安全性，成为工业生产中不可或缺的一项重要技术。
一、工业视觉检测工业视觉检测是机器视觉技术在工业领域中最常见、最重要的应用之一。
通过机器视觉技术，可以实现对产品的多方面检测，如尺寸、外观、形状等方面的检测，从而能够及时发现并修正问题，提高产品的质量和稳定性。
在企业的生产过程中，可以通过机器视觉技术对生产线上的产品进行高效、准确的检测，从而构建高度稳定的生产线，并降低生产成本和质量风险。
二、机器视觉在装配过程中的应用机器视觉技术在工业生产中可以帮助企业提高装配生产线的效率和效果。
通过机器视觉技术，可以实现对产品装配过程中的各个环节及时监测，通过数据实时反馈，实现对生产过程的实时调整和优化。
同时，可以通过机器视觉技术实现对手工装配过程的自动化、智能化，提高装配质量和生产效率。
三、机器视觉技术在物流方面的应用随着电商业的发展，物流行业的重要性越来越受到重视。
在物流中，机器视觉技术的应用也非常广泛，可以通过机器视觉技术对物流中的各个环节进行智能化管理和监测。
例如，通过机器视觉技术实现对物流包裹的自动化分拣、快速扫描等操作，极大地提高了物流流程的效率和速度，同时降低了运营成本。
四、机器视觉技术在工业安全领域中的应用在工业生产过程中，安全问题一直是制约生产效率和品质的重要因素。
通过机器视觉技术，可以实现对生产现场的智能监控，从而及时发现和预防生产现场的安全隐患。
例如，通过机器视觉技术实现对生产现场人员和设备的安全监控和调度，帮助企业实现生产现场的安全高效运营。
总结：机器视觉技术在工业场景中的应用具有非常广泛的应用前景和发展空间。
通过机器视觉技术的应用，可以实现工业生产的自动化、智能化、高效化和安全化，从而真正实现工业生产从人力密集型向智能制造的转型。
工业机器视觉技术的使用教程与示范
工业机器视觉技术的使用教程与示范工业机器视觉技术是一种应用于工业生产中的先进技术，通过使用摄像头及相关的图像处理算法，实现对产品、零件或生产过程的自动检测、测量和控制。
本文将为读者介绍工业机器视觉技术的基本原理、应用领域以及使用教程与示范。
一、工业机器视觉技术的基本原理工业机器视觉技术基于计算机视觉和图像处理技术，通过采集和处理相关图像数据来获取产品或过程的关键信息，并进行判断和控制。
其基本原理包括四个步骤：图像采集、图像预处理、特征提取和决策控制。
1. 图像采集：使用高分辨率的摄像头或工业相机对待检测的对象进行图像采集。
合适的光源和摄像角度能够提高图像质量和检测准确性。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强、滤波等操作，以提高图像的质量和可信度。
通过预处理可以降低噪声对后续处理的影响，同时增强图像中待检测对象的特征。
3. 特征提取：利用图像处理算法从预处理后的图像中提取出与待检测对象相关的特征。
常用的特征提取方法包括边缘检测、颜色分割、形状匹配等。
特征提取的准确性和可靠性对于后续的决策控制至关重要。
4. 决策控制：通过对提取的特征进行分析和比较，给出对待检测对象是否合格的决策结果。
根据实际需求，可以进行分类、定位、测量、识别等不同形式的决策控制。
二、工业机器视觉技术的应用领域工业机器视觉技术具有广泛的应用领域，可以用于各个行业的生产和制造环节。
以下列举几个常见的应用领域：1. 自动化生产：工业机器视觉技术可以应用于自动装配线、流水线等生产环节，用于检测和控制产品的质量和工艺参数。
通过自动化的视觉系统，可以提高生产效率、降低成本、减少工人操作的疲劳度。
2. 品质检测：工业机器视觉技术可以应用于产品的缺陷检测、尺寸测量、表面判定等工作。
通过自动化的方式，提高了产品检测的准确性和效率，减少了人为因素的影响。
3. 无人驾驶：工业机器视觉技术在无人驾驶领域也有着广泛的应用。
通过图像采集和处理，实现对道路、车辆和交通标志等信息的感知和理解，以实现自动驾驶系统的智能控制。
工业视觉技术
技术创新方向
更高的分辨率和精度 更快的速度和更低的功耗 更广泛的应用领域 更多的智能化和自动化功能
市场拓展计划
拓展现有应用领域 开发新应用领域 提高技术水平和可靠性 加强与各行业合作，推动应用拓展
跨界融合与应用创新
技术融合：机器视觉技术将与物联网、大数据等高新技术进一步融合，提升应用范围和 效率。
景
机器视觉技术在制造业中的重要性
降低生产成本和减少人工成 本
实现自动化生产和智能化制 造
提高生产效率和产品质量
促进产业升级和可持续发展
机器视觉技术在制造业的前景展望
未来将有更多的应 用场景，如智能制 造、自动化生产线 等。
技术不断创新，将 会有更高效、更精 准的机器视觉技术 出现。
结合人工智能、大 数据等技术，机器 视觉技术将实现更 复杂的应用场景。
提高生产效率： 机器视觉技术 可以快速、准 确地检测和识 别产品，从而 提高生产效率。
降低成本：机 器视觉技术可 以减少人工检 测和识别的成 本，从而降低
生产成本。
提高产品质量： 机器视觉技术 可以检测和识 别产品中的缺 陷和问题，从 而提高产品质
量。
实现自动化生 产：机器视觉 技术可以实现 自动化生产， 从而减少人工 干预，提高生 产效率和产品
技术优势：机器视觉技术的优点在于检测精度高、速度快、可靠性高，可以适应各种复杂 的产品检测任务，并且可以与自动化生产线配合使用，提高生产效率和产品质量。
发展前景：随着制造业的不断发展，产品质量检测的需求也不断增加，机器视觉技术在未 来将会得到更广泛的应用和发展，为制造业的转型升级提供上产品 是否合格
检测零部件是否符 合规格
监测生产设备的运 行状态
实现生产过程的自 动化控制
工业机器视觉技术与应用
工业机器视觉技术与应用工业机器视觉技术是指利用计算机、摄像机、传感器等设备对工业生产过程中的物体、图形、文字等进行自动识别、检测、测量等操作的技术。
它可以提高生产效率、保证产品质量、节约人力物力，广泛应用于制造业、汽车工业、半导体工业、食品、医药等产业。
工业机器视觉技术的应用越来越广泛，已经成为工业现代化的重要组成部分。
一、工业机器视觉技术的原理和特点工业机器视觉技术的核心是图像处理技术。
通过对数字图像的识别、分析、处理和存储，实现对工件形状、尺寸、颜色、纹理等特征的高速检测和精确测量。
其中，图像传感器起到非常重要的作用。
它会将光学映像转化为数字信号，并实现图像采集。
与传统的人工检测方式相比，机器视觉技术无需依赖技术工人，可以大大节约人力成本。
同时，由于机器视觉技术能够快速、准确地检测到问题，因此也可以避免因人工检测漏掉问题所带来的产品质量风险。
二、工业机器视觉技术的应用（一）机器视觉质量检测机器视觉技术可以应用于产品的表面缺陷检测、棱角毛刺检测、裂纹检测、尺寸精度检测等方面。
例如，在汽车工业中，汽车制造商可以通过机器视觉技术对发动机缸套、气门导管等关键零部件的质量进行检测，以确保它们符合产品标准。
机器视觉技术可以实现对半导体芯片、电子元件、玻璃光学件、液晶显示屏、手机外壳等产品的检测，大幅提高产品质量和生产效率。
（二）机器视觉组装和排布机器人在生产线上无人化操作已经不可避免，而机器视觉技术可以辅助机器人进行部件抓取、拼装、定位等操作。
通过机器视觉技术，机器人可以实现更加复杂的操作，提高整条生产线的效率和品质。
例如，在食品生产线上，机器视觉技术可以辅助机器人进行异形物品的识别和抓取，实现精确配料和食品组装。
在汽车零部件工厂中，机器视觉技术可以精确检测汽车零部件的尺寸、形状和颜色等特征，实现零部件的精确排布和拼装。
（三）机器视觉基于物联网的应用随着物联网的发展，机器视觉技术也在往物联网方向发展。
将机器视觉技术与物联网相结合，可以实现对生产线上的整个生产过程的远程监测和控制。
工业机器视觉的使用教程和技巧
工业机器视觉的使用教程和技巧工业机器视觉是现代工业生产中的重要技术手段，通过利用相机、图像处理系统和相关软硬件设备，对工业生产中的物体进行图像采集、处理和分析，实现自动检测、测量和控制。
下面将为您介绍工业机器视觉的使用教程和技巧，帮助您更好地应用这一技术。
一、工业机器视觉的教程1. 了解机器视觉系统的基本原理：机器视觉系统主要由相机、光源、图像采集卡、图像处理软件和机器控制器组成。
在使用前，需要了解机器视觉系统的基本原理和组成部件的工作原理。
2. 学习图像采集技巧：图像采集是机器视觉的基础，良好的图像质量对于后续的图像处理和分析至关重要。
在采集图像时，需要注意光源的选择、曝光时间的控制、拍摄角度等因素，确保所采集的图像清晰、准确。
3. 掌握图像处理技术：图像处理是机器视觉的核心环节，包括图像滤波、边缘检测、特征提取等处理步骤。
学习图像处理算法和工具的使用，掌握图像处理过程中常用的方法和技巧，能够有效地提升图像处理的效果。
4. 学习机器学习技术：机器学习是工业机器视觉中的重要技术手段，通过训练模型，使机器视觉系统能够自动学习和识别特定的图像特征。
学习机器学习算法和相应的编程工具，能够快速构建和训练模型，提高机器视觉系统的准确性和稳定性。
5. 熟悉工业应用场景：不同的工业应用场景对于机器视觉系统的要求也不同，需要了解具体的应用需求和限制。
例如，在检测产品质量时需要关注尺寸、形状、缺陷等因素；在物体定位和识别时需要关注姿态、位置、模式等因素。
二、工业机器视觉的技巧1. 合理选择相机和镜头：相机和镜头是机器视觉系统的核心组件，需要根据应用需要选择合适的相机和镜头。
在选择相机时，要考虑分辨率、灵敏度、帧率等参数，以及相机与图像处理系统的兼容性；在选择镜头时，要考虑焦距、视场角、光圈等参数，以及镜头与相机的适配性。
2. 合理设计光源系统：光源是机器视觉中的重要组成部分，对于图像的亮度、对比度和色彩质量有着重要影响。
工业领域中的机器视觉技术的使用教程
工业领域中的机器视觉技术的使用教程本文将为您介绍工业领域中机器视觉技术的使用教程。
机器视觉技术是一种利用计算机视觉技术对图像进行处理和分析的方法，以实现自动化控制和质量检测。
在工业生产中，机器视觉技术的应用越来越广泛，能够提高生产效率和产品质量。
接下来我们将从机器视觉系统的硬件组成、软件设置和实际应用三个方面详细介绍机器视觉技术的使用教程。
一、机器视觉系统的硬件组成机器视觉系统的硬件主要包括图像采集设备、图像传输接口、图像处理单元和显示设备。
首先是图像采集设备，可以选择合适的摄像头或扫描仪来采集图像。
其次是图像传输接口，常见的有USB、GigE Vision和Camera Link等接口，根据需求选择适合的接口。
图像处理单元是机器视觉系统的核心，包括处理器、存储器和专用的图像处理芯片，可以通过软件对图像进行处理和分析。
最后是显示设备，用来显示处理后的图像和结果。
二、软件设置机器视觉系统的软件设置是实现图像处理和分析的重要环节。
首先，需要选择适合的机器视觉软件，常见的有Cognex VisionPro、Matrox Imaging Library和Halcon等。
根据项目需求和操作习惯选择合适的软件。
其次，进行图像预处理，包括图像增强、滤波、灰度化、二值化等操作，以提高图像质量和减少干扰。
然后，进行图像特征提取和分析，根据项目需求提取出关键特征并进行分析，例如边缘检测、形状识别、缺陷检测等。
最后，根据目标设定合适的阈值和规则，进行目标检测和分类，实现自动化控制和质量检测。
三、实际应用机器视觉技术在工业领域有广泛的应用，下面将以质量检测和自动化控制两个方面具体介绍其应用。
1. 质量检测机器视觉技术在质量检测方面有着广泛的应用。
通过机器视觉系统，可以对产品外观进行实时检测，例如表面缺陷、颜色差异、尺寸偏差等。
同时，机器视觉系统还能检测产品组装是否正确、零件缺失等问题。
通过设置合适的规则和阈值，可以对产品进行分类、筛选和分拣。
机器视觉技术在工业生产中的应用
机器视觉技术在工业生产中的应用一、引言随着科技的不断进步与人工智能领域的快速发展，机器视觉技术在工业生产中扮演着越来越重要的角色。
机器视觉技术通过模拟人眼的视觉感知与图像处理，能够实现对工业生产过程的自动化监控、质量检测以及数据分析等功能。
本文将介绍机器视觉技术在工业生产中的应用。
二、机器视觉技术的基本原理机器视觉技术通过运用数字图像处理、模式识别等技术，使机器能够获取、分析和理解图像信息，并进行相应的决策与控制。
其基本原理包括图像采集、图像预处理、特征提取、模式识别等环节。
通过这一系列的处理过程，机器视觉系统能够实现对图像的高速处理和准确判断。
三、机器视觉技术在工业生产中的应用1. 自动化生产线机器视觉技术可以应用于自动化生产线中，进行产品工艺过程的监控。
通过视觉传感器对产品的形状、颜色、尺寸等进行实时监测，从而及时发现并修正产品生产中的缺陷和错误，提高产品的质量和生产效率。
2. 产品质量检测在工业生产过程中，机器视觉技术能够对产品进行非接触式的自动检测。
通过视觉传感器对产品的外观、颜色、缺陷等进行识别和判断，以此保证产品质量的一致性和可靠性。
此外，机器视觉技术还可用于产品表面缺陷、划痕、变形等细节的检测，提高产品的良品率。
3. 电子元件组装在电子工业中，机器视觉技术可被用于自动化的电子元件组装过程。
通过视觉传感器对元件位置、方向、正确插入等进行检测与控制，以此保证电子产品的贴装质量和组装精度。
机器视觉技术的应用可以提高生产效率、减少人工操作的错误率，并且有效降低了生产成本。
4. 数据分析与优化机器视觉技术可以通过对生产线中的图像数据进行分析与优化，提供有关生产过程的详细信息。
通过采集和处理大量数据，机器视觉系统可以实现对产品生产质量的统计分析，找出生产过程中的缺陷和薄弱环节，并提出相应的改进方案。
5. 安全监控与控制机器视觉技术可用于工业生产现场的安全监控与控制。
通过视觉传感器对生产过程中的危险位置、异常动作等进行实时监测，及时发出警报并采取相应措施来保障工人的安全。
工业机器视觉技术
工业机器视觉技术MACHINE VISION◆机器视觉算法概述◆机器视觉系统概述◆机器视觉系统组成◆机器视觉技术应用领域目录CONTENTS什么是机器视觉？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的产品将被摄取目标转化为图像信号，传送给专有的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字信号；图像系统对这些信号进行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。
⏹提高生产柔性和自动化程度⏹可用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⏹大批量工业生产过程中，用人工视觉检测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⏹机器视觉易于实现信息的集成，是实现计算机集成制造的基础技术机器视觉能够带来哪些效益？◆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◆提高机器利用率机器视觉的应用范围有无检测残次品检测瑕疵检测…检测PCB 加工定位圆心定位标签位置定位…定位ID 识别光学字符识别/校验颜色识别…识别长度测量角度测量半径测量…测量测量：确定一个产品（零件、对象、目标）的长度、角度、半径…检测：确定一个产品（零件、对象、目标）偏离于所给定的一组标准的过程。
定位：确定一个产品（零件、对象、目标）关键安装位置的过程。
识别：判定一个产品（零件、对象、目标）属于所给定范围中的哪一种的过程。
机器视觉产品检验应用机器视觉系统概述为展现机器视觉的魅力，捕获清晰、优质的图像是机器视觉发挥作用的前提！1.怎样效果的图像才算优质的图像呢？2.如何才能捕获清晰、优质的图像呢？获得完美图像的关键要素⏹反差最大化。
控制因素：灯源⏹恰当的照明与曝光。
控制因素：灯源、镜头⏹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、灯源⏹避免畸变。
工业机器视觉在智能手表中的应用
工业机器视觉在智能手表中的应用近年来，随着科技的不断发展和智能穿戴设备的不断普及，智能手表也成为了人们日常生活中的重要工具。
而其中，工业机器视觉技术的应用更是为智能手表增加了更为丰富的功能和更高的使用体验。
一、工业机器视觉技术的定义工业机器视觉技术，简称机器视觉，是一种集计算机、传感器、光学组件和图像处理器等设备于一体的高新技术。
通过运用数学、图像处理等技术，能够在基于视觉的环境中自动检测、自动判定和自动控制，使得智能设备可以获取更高精度的信息并实现更多的功能。
二、工业机器视觉在智能手表中的应用1、手势识别技术工业机器视觉技术能够通过人手的手势来实现智能手表的各种功能的操作，例如轻扫屏幕、放大图片等操作，这种智能手表的手势识别技术在人机交互方面大大提高了智能设备的使用效率和体验。
2、智能相机技术在智能手表中，工业机器视觉技术使相机的更多的能力实现，例如人脸识别，人眼跟踪和边缘检测等技术的应用，可以实现更加精确的拍摄和更加出色的成像效果，并且可以自动优化照片，提高照片的质量。
3、语音识别技术工业机器视觉技术可以利用智能手表的麦克风功能，使得智能手表能够更加准确的识别指令，实现更加高效、优化的语音交互，不仅可以提升使用方便性，而且还能够在特殊情况下对人体进行必要的保护和日常管理。
三、工业机器视觉技术在智能手表中的价值通过工业机器视觉技术的应用，智能手表可以实现更加高效、准确、优化的使用效果，为人们日常生活中的各种需求提供了更多的解决方法。
1、提高使用效率工业机器视觉技术的遵循获取高精度信息的基本原则，可以提高智能手表的响应速度和精度，从而进一步提高了智能手表的使用效率。
2、提升日常便捷性通过工业机器视觉技术的应用，智能手表可以通过人体扫描，实现身份验证、门锁开启等日常便捷操作，并且连接到玩具飞机、智能车载信息系统、视频电话、虚拟助手等更多的设备，增加了更多的使用场景和可能。
3、拓展智能手表的使用功能工业机器视觉技术的使用可拓展智能手表应用功能，包括照相、扫码、智能健康和数据分析等多种方面，为人们提供更加具体和有效的手表功能服务。
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应如何选择镜头？
镜头与相机匹配 镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口 镜头成象面是否>=相机CCD尺寸。若相机CCD为1/2“，而镜头为1/3”，则该镜头 与相机不匹配
系统工作空间 镜头最短焦距是否适合系统工作空间 注意镜头焦距与最短焦距间的关系
系统精度 获取最佳视野 镜头畸变对系统精度的影响 镜头分辨率对系统精度的影响
几何畸变主要包括径向畸变(枕形或桶形失真)和切向畸变。
42
镜头的分类-等效焦距
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：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 通常情况下畸变校正较好。
长焦距镜头
50% 分束片
同轴光源适宜用于反射度极高的物体，如金属、玻璃、胶片、晶片等表面的 划伤检测； 芯片和硅晶片的破损检测，mark点定位；包装条码识别等。
27
光的三原色
三原色。光的三原色：红、绿、蓝； 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 红、绿、蓝三色为互补色。光照在物体上，物体只反射与自身颜色相同的色光； 不同色光照在互补色物体上完全不反光。如：红光照红色物体，黑白相机成象物 体为白色；红光照绿色物体，黑白相机成象物体为黑色。
工业机器视觉技术
MACHINE VISION
◆ 机器视觉系统概述
目
录
◆ 机器视觉系统组成
CONTENTS
◆ 机器视觉算法概述
◆机器视觉技术应用领域
2
什么是机器视觉？
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的产 品将被摄取目标转化为图像信号，传送给专有的图像处理系统，根据像素分布和亮 度、颜色等信息，转变成数字信号；图像系统对这些信号进行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。
51
工业相机-快门
卷帘快门（Rolling Shutter） 多数CMOS图像传感器上使用的快门，其特征是逐行曝光，每一行的曝 光时间不一致。
全局快门（Global Shutter） CCD传感器和极少数CMOS传感器采用的快门，传感器上所有像素同时 刻曝光。
52
工业相机其他参数
像素长宽比 指传感器上像素水平和垂直方向节距的比值，对于正方形的象素来说， 其比值为1：1。此参数，对于系统的标定有直接影响。
FOV：100MM
500 象素
1 pixel= 0.2 MM
13
清晰成像
确定图像中所要检测的部分处于清晰的焦距之内。 当图像中检测部分不处于同一焦平面时，需要考虑镜头的景深。 每一款镜头都有固定的“最短焦距”。 每一款镜头相对于固定的光圈，都有自己固定的景深。 缩小光圈可以加大景深。同时为保证正确曝光需要提高光强。 小光圈拍照，可以使图像获得更多“细节”，图像效果更好。
照角度、待测物位置
10
待测部分反差
对于一个视觉系统来说，“黑白分明”的图像才是好图像 选择适合的灯源。 采用合适的处理算法。
待测部分
11
恰当的照明与曝光
避免阴影 如果图像中待测区域处于阴影之下，图像将不能提供足够的反差，这将严重 影响系统检测的精度。
避免过亮 如果照明过亮，区域内亮部的光线会反射进暗部的区域，造成暗部区域内的 细节损失。 如果曝光过度，会产生感光元件“溢出”现象。
50
工业相机-放大率、分辨率
物理放大率 传感器感光面积与视野的比值，整个参数基本取决于镜头
像素（Pixel =picture+element） 传感器感光面上最小感光单位。
分辨率(Resolution) 模拟制式相机的分辨率取决于传感器上像素的数目以及后期处理电路 的质量，数字相机的分辨率则直接取决于传感器上像素的数目。
光 的 三 原 色
28
三原色光源选择
照射红色光 黑白相机
29
彩色相机
30
颜色空间
一般如何表示颜色？
31
RGB颜色空间
默认的颜色空间
0,1,0
1,0,0
0,0,1
缺陷
• 通道之间关联性较强 • 不易感官识别
32
R
(G=0,B=0)
G
(R=0,B=0)
B
(R=0,G=0)
易于辨识
HSV颜色空间
14
避免畸形
在定位及高精度测量的系统中，镜头畸变的影响尤其重要。
解决办法：
远心镜头：可以在一定物距范围内，使得到的图像放大倍率不改变， 高分辨率、超宽景深、超低畸变及独有的平行光设计
进行系统标定
真实世界
镜头畸变产生的图像
15
保持待测物体在成像中大小一致
在定位及识别系统中，这一点尤为重要 控制待测目标位置 相机拍照角度
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。
焦距 焦距是像方主面到像方焦点的距离。如16mm， 25mm
40
分辨率
镜头常用参数（3/3）
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
- Hue: 色调(0-360 deg);圆锥体的角度 - Saturation: 饱和度(0-100%); 与椎体中心的距离 - Value (luminance): 明度(0-100%); 椎体的高度
HSV 与 RGB 之间为非线性转变
33
HSV颜色空间
H
(S=1,V=1)
S
(H=1,V=1)
等效焦距超过200mm的镜头 工作距离长，放大比大 常常表现为枕形畸变
43
镜头的分类-功能
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
光圈不能调节，通常情况下聚焦也不能调节。
44
19
萤光灯
灯源分类
卤素灯+光纤导管
灯泡内加入碘或溴等卤素气体 白炽灯的一个变种
LED光源
其他（激光、紫外光等）
20
价格 亮度 稳定性 闪光装置 使用寿命 光线均匀度 多色光 复杂设计 温度影响
常用灯源分析
萤光灯 低 低 低 无 中 高 无 低 中
卤素灯+光纤导管 高 高 中 无 低 中 无 中 低
16
机器视觉系统组成
17
机器视觉系统组成-灯源
18
灯源简述
灯源：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 灯源的目的
是将待测区域与背景明显区分开 将运动目标“凝固”在图像上 增强待测目标边缘清晰度 消除阴影 抵消噪光 灯源是一个视觉应用开始工作的第一步 适合的灯源可以提高系统检测精度、运行速度及工作效率
变焦距镜头 定焦距镜头
镜头的分类-用途
微距镜头（可成为显微镜头）
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。
微距镜头
45
镜头光圈与景深参数间关系（6）
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
46
21
LED灯源 中 中 高 有 高 低 有 高 高
背光——测量系统的最佳选择
22
亮场——最直接的照明
高角度照明
23
暗场——适合光滑表面的照明
低角度照明
24
结构光法——最简便的三维测量
激光或线性光源
固定角度照射
三维深度信息
25
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
26
同轴光——昂贵的灯源
5
机器视觉能够带来哪些效益？
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
6
测量
长度测量 角度测量 半径测量 …
机器视觉的应用范围
检测
有无检测 残次品检测 瑕疵检测 …
定位
纵深成象 待测物纵深方向的成象是否在镜头景深范围之内
其他 超大、超小物体检测
47
机器视觉系统组成-工业相机
48
工业相机
49
工业相机-图像传感器
图像传感器的尺寸
图像传感器感光区域的面积大小。这个尺寸直接决定了整个系统的物理放大率。如：1/3“、 1/2”等。绝大多数模拟相机的传感器的长宽比例是4：3 (H：V)，数字相机的长宽比例则包 括多种：1：1，16：9，3：2 等。
PCB加工定位 圆心定位 标签位置定位 …
识别
ID识别 光学字符识别/校验 颜色识别 …
测量：确定一个产品（零件、对象、目标）的长度、角度、半径… 检测：确定一个产品（零件、对象、目标）偏离于所给定的一组标准的过程。 定位：确定一个产品（零件、对象、目标）关键安装位置的过程。 识别：判定一个产品（零件、对象、目标）属于所给定范围中的哪一种的过程。
工作距离系统均不能正确成像。 景深（Depth Of Field） 深度为与物体从最佳焦点前后移动时, 出现最锐利焦点的最近点
与最远点之间的距离。物体侧的深度范围称为景深。同样，照 相机侧的范围称为焦点深度。具体的景深的值多少略有不同。
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镜头常用参数（2/3）