第二章 机器视觉系统构成

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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。

机器视觉系统组成总结

机器视觉系统组成总结

机器视觉系统组成总结机器视觉系统通常由以下几个主要组成部分构成:
1. 图像采集设备
- 数字相机或工业相机
- 照明系统
- 镜头和滤光片
2. 图像传输接口
- 数据传输线路
- 图像采集卡或帧存储器
3. 图像处理硬件
- 中央处理器()
- 图形处理器()
- 数字信号处理器()
- 现场可编程门阵列()
4. 图像处理软件
- 图像预处理模块
- 图像分割模块
- 特征提取模块
- 模式识别模块
- 决策模块
5. 输出设备
- 显示器
- 控制系统
- 机器人执行器
6. 通信接口
- 工业以太网
- 现场总线
- 无线通信
机器视觉系统的各个组成部分协同工作,完成从图像采集到处理、分析、识别和执行控制的全过程。

每个部分都对系统的整体性能和可靠性起着重要作用。

根据具体应用场景和需求,可以对各个组成部分进行优化和定制化设计。

《机器视觉及其应用》习题

《机器视觉及其应用》习题

第一章机器视觉系统构成与关键技术1、机器视觉系统一般由哪几部分组成?机器视觉系统应用的核心目标是什么?主要的分成几部分实现?用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。

组成:光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。

用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。

三部分:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。

2、图像是什么?有那些方法可以得到图像?图像是人对视觉感知的物质再现。

光学设备获取或人为创作。

3、采样和量化是什么含义?数字化坐标值称为取样,数字化幅度值称为量化。

采样指空间上或时域上连续的图像(模拟图像)变换成离散采样点(像素)集合的操作;量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。

采样和量化实现了图像的数字化。

4、图像的灰度变换是什么含义?请阐述图像反色算法原理?灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值,从而改善画质,使图像的显示效果更加清晰的方法。

对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。

第二章数字图像处理技术基础1、对人类而言,颜色是什么?一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的?24位真彩色,有多少种颜色?对人类而言,在人类的可见光范围内,人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。

一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示:使用三个8位无符号整数(0 到255)表示红色、绿色和蓝色的强度。

256*256*256=16,777,216种颜色。

2、红、绿、蓝三种颜色为互补色,光照在物体上,物体只反射与本身颜色相同的色光而吸收互补色的光。

一束白光照到绿色物体上,人类看到绿色是因为?该物体吸收了其他颜色的可见光,而主要反射绿光,所以看到绿色。

3、成像系统的动态范围是什么含义?动态范围最早是信号系统的概念,一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。

而在实际用途中,多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围,比如在音频工程中,一个放大器的动态范围可以表示为:D = lg(Power_max / Power_min)×20;对于一个底片扫描仪,动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。

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。

简述机器视觉系统的组成部分

简述机器视觉系统的组成部分

简述机器视觉系统的组成部分一、引言机器视觉是指通过计算机技术实现对图像或视频的自动分析和处理,从而达到模拟人类视觉感知和认知的目的。

它包括了图像采集、预处理、特征提取、目标检测与识别等多个方面,是人工智能领域中的一个重要分支。

本文将详细介绍机器视觉系统的组成部分。

二、图像采集图像采集是机器视觉系统中最基本的部分之一,其主要任务是通过相机或其他传感器获取目标场景中的图像信息。

现代相机可以通过光学透镜将外界光线聚焦在传感器上,然后将传感器上的电信号转化为数字信号,并通过数据接口传输给计算机进行处理。

三、预处理由于采集到的图像可能存在噪声、失真等问题,因此需要对其进行预处理以提高后续算法的准确性。

预处理包括了灰度化、滤波、增强等多个步骤。

其中灰度化是将彩色图像转换为灰度图像,以便于后续处理;滤波则是通过卷积运算去除噪声;增强则是对图像进行锐化或者对比度调整等操作,以使目标更加明显。

四、特征提取特征提取是机器视觉系统中最核心的部分之一,其主要任务是从预处理后的图像中提取出有用的信息。

这些信息可以用于目标检测、识别等多个方面。

特征可以分为局部特征和全局特征两种。

局部特征包括了SIFT、SURF、ORB等多个算法,其主要思想是通过检测关键点并计算其周围区域的梯度来描述图像;全局特征则包括了HOG、LBP等多个算法,其主要思想是通过对整张图像进行处理来描述图像。

五、目标检测与识别目标检测与识别是机器视觉系统中最重要的应用之一,其主要任务是在图像或视频中自动识别出感兴趣的物体,并进行分类或跟踪。

目前常用的算法包括了Haar Cascade、YOLO、SSD等多个算法。

这些算法可以通过训练模型来实现对不同类别物体的检测和识别。

六、应用领域机器视觉系统广泛应用于工业自动化、智能交通、医疗影像分析等众多领域。

在工业自动化中,机器视觉可以用于产品质量检测、机器人视觉引导等方面;在智能交通中,机器视觉可以用于车辆识别、交通流量统计等方面;在医疗影像分析中,机器视觉可以用于疾病诊断、手术辅助等方面。

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。

机器视觉系统基本构成和各部件基本原理

机器视觉系统基本构成和各部件基本原理

Bu
Ru
b b=1/2(Bu+Bl
Bl
)
r r=1/2(Ru+Rl
Rl
)
Bayer Filter CV-M77
Bl b Br
Rr r Rl
b=1/2(Br+Bl)
r=1/2(Rr+Rl)
True 3CCD TR-33
wwww
数字/模拟
JAI CV-A1
JAI CV-M77
wwww
JAI CV-A33 DALSA 1M75
Xsg1 Xsg2
Xsub
Odd Even
Photo diode
(pixel)
Shutter
Xsg1
Photo diode (pixel)
Vertical ccd register
Vertical ccd register
Horizontal ccd register
Horizontal ccd register
wwww
Standard Lens
wwww
Telecentric lens
远心镜头
wwww
机器视觉原理简介
三、相机(光电转换器,完成信号转换)
C
C
A/D
D
种类:线&面、隔/逐、黑/彩、数/模、低/高、CCD/CMOS
指标:象元尺寸、分辨率、靶面大小、感应曲线、动态范围、灵 敏度、速度、噪声、填充因子、体积、质量、工作环境等
相机的光谱响应特性、LED器件(颜色、发光角、 亮 度、寿命等)、形状、打光方式(dark field, bright field, low angle, structure light)、辅助手段(偏光片、 滤光片、漫射片等)

机器视觉-机器视觉系统是什么?

机器视觉-机器视觉系统是什么?

机器视觉-机器视觉系统是什么?导语:机器视觉系统包括了镜头、照明系统、摄像系统和图像处理系统。

对于每一个应用,都需要考虑系统的运行速度和图像处理速度、彩色或黑白摄像机的使用、检测目标的大小或检测目标是否存在缺陷、视野、分辨率和对比度。

机器视觉系统包括了镜头、照明系统、摄像系统和图像处理系统。

对于每一个应用,都需要考虑系统的运行速度和图像处理速度、彩色或黑白摄像机的使用、检测目标的大小或检测目标是否存在缺陷、视野、分辨率和对比度。

机器视觉系统的应用领域越来越广泛。

广泛应用于工业、交通、医疗、农业、国防、金融,甚至体育、娱乐等行业。

可以说,它已经渗透到我们生活、生产、工作的方方面面。

从功能上来看,典型的机器视觉系统可以分为:图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。

一、机器视觉系统构成视觉系统的设计分为软件设计和硬件设计两大部分。

(一)视觉系统的软件设计视觉系统的软件设计是一个复杂的课题,不仅要考虑到程序设计的最优化,还要考虑到算法的有效性,及其能否实现,在软件设计的过程中要考虑到可能出现的问题。

视觉系统的软件设计完成还要对其鲁棒性进行检测和提高,以适应复杂的外部环境。

(二)视觉系统的硬件设计视觉系统的硬件主要由镜头、摄像机、图像采集卡、输入输出单元、控制装置构成。

一套视觉系统的好坏则分别取决于摄像机像素的高低,硬件质量的优劣,更重要的是各个部件间的相互配合和合理使用。

二、工作原理机器视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分,而图像获取由视觉传感器、照明系统、模拟-数字转换器和帧存储器等组成。

机器人视觉通过视觉传感器获取环境的二维图像,并通过视觉处理器进行分析和解释,进而转换为符号,让机器人能够辨识物体,并确定其位置。

机器视觉系统构成原理

机器视觉系统构成原理

机器视觉系统构成原理
机器视觉系统是一种利用计算机技术和视觉传感器等设备进行
图像信息处理和分析的系统,广泛应用于工业自动化、机器人、智能交通等领域。

其构成原理主要包括以下几个方面:
1. 图像采集与预处理:机器视觉系统通过摄像头等设备采集现实世界中的图像,然后对图像进行预处理,如去噪、滤波、增强等,以便进行后续处理。

2. 特征提取与描述:在图像处理过程中,机器视觉系统需要提取图像的特征点,如边缘、角点等,然后对这些特征点进行描述,以便进行后续的图像匹配和识别。

3. 图像匹配与识别:机器视觉系统通过对图像特征点的匹配和比对,实现对物体、人脸等目标的识别。

其中,图像匹配算法包括:基于特征点匹配的算法、基于模板匹配的算法等。

4. 目标跟踪与定位:机器视觉系统通过对目标进行跟踪和定位,实现对机器人、智能交通等设备的自主控制和导航。

其中,目标跟踪算法包括:基于卡尔曼滤波的算法、基于粒子滤波的算法等。

总之,机器视觉系统的构成原理涉及图像采集、预处理、特征提取、图像匹配、识别、目标跟踪和定位等多个方面,其具体实现需要根据具体应用场景和需求来选择相应的算法和技术。

- 1 -。

机器视觉系统详解 ppt课件

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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
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.
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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

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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)

《机器视觉》复习资料整理总结

《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

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。

机器视觉在智能制造中的应用探究

机器视觉在智能制造中的应用探究

机器视觉在智能制造中的应用探究第一章机器视觉技术概述机器视觉是利用计算机和数字信号处理技术,对图像和视频进行分析处理,实现对物体的识别、测量和描述的技术。

机器视觉系统由图像采集、图像处理、特征提取和目标识别等组成。

随着工业自动化的发展,机器视觉系统在质量控制、自动化生产、安全监控等领域得到广泛应用。

在制造业中,机器视觉系统可用于检测产品外观缺陷、测量零件尺寸精度、判断产品偏差等。

第二章智能制造中的应用机器视觉系统在智能制造中的应用涉及到生产流程各个环节。

下面将从三个方面对机器视觉在智能制造中的应用进行探究。

2.1 智能制造生产机器视觉系统通过对生产流程中产生的大量图像和数据的处理,可以实现自动化生产,提高生产效率和质量。

机器视觉系统可用于产品生产的全过程监测。

通过对产品的形态、表面缺陷、尺寸等特征进行分析,可以及时发现生产中的问题。

例如,机器视觉系统可以在精密加工过程中对工件的尺寸误差进行测量,控制加工精度。

在半导体制造中,机器视觉系统可用于对芯片的外观和内部缺陷进行检测。

在汽车制造中,机器视觉技术可用于对汽车的外观缺陷进行检测。

2.2 智能质量控制作为制造业的重要一环,质量控制对于生产企业的长期发展至关重要。

机器视觉技术可用于质量控制的各个环节,包括原材料、生产过程和成品检测。

在原材料的采购环节,机器视觉技术可用于对材料的外观、尺寸进行检测,过滤掉不符合要求的原材料。

在生产环节,机器视觉技术可用于直接检测产品的尺寸精度、缺陷信息等,提高质量控制的精度和效率。

在成品检测环节,机器视觉技术可用于对成品的外观、尺寸和缺陷进行精准检测。

2.3 智能物流管理物流管理是制造企业中重要的一环。

机器视觉技术可用于物料搬运、物流管理等环节。

在物料搬运中,机器视觉技术可用于对物料的重量、大小进行识别和分拣,减少人工操作。

在仓储管理环节中,机器视觉技术可用于对货物的存储、状态进行监管和跟踪。

通过应用机器视觉技术,可以提高物流管理的效率,降低成本,提高管理水平。

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图2-1 机器视觉系统
3第二Βιβλιοθήκη 机器视觉系统构成• 2.1 机器视觉系统构成
• 机器视觉系统具体可分解成产品群: • 传感系统:传感器以及其配套使用的传感控制器等; • 光源系统:光源及其配套使用的光源控制器等; • 光学系统:镜头、滤镜、光学接口等; • 采集系统:数码相机、CCD、CMOS、红外相机、超声探头、
7
第二章 机器视觉系统构成
• 2.2工业相机
• 2.2.2相机成像流程 • 目标发射或反射的光线,经镜头后照射在感光传感器上(通常为 CCD-
电荷藕合器件、CMOS-互补金属氧化物半导体)产生模拟的电流信号, 此信号经过模数转换器转换成数字信号,然后传递给图像处理器 DSP, 得到图像(可以压缩或输出 RAW 数据),最后图像存储到存储器或通 过输出接口传递到图像采集卡,传入计算机中,以方便图像处理程序分 析图像。
机器视觉技术
——程 光 主 编 李一男 副主编
1
目录
1 机器视觉概述 2 机器视觉系统构成 3 NI视觉平台的搭建 4 LabVIEW编程环境与基本操作 5 LabVIEW编程结构 6 LabVIEW数组、簇、图形编程
7 字符串、文件I/O和属性节点编程 8 图像的采集保存与读取 9 相机标定 10 图像处理 11 视觉分拣 12 基于OpenCV的视觉分拣
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第二章 机器视觉系统构成
• 2.2工业相机
• 2.2.3工业相机的分类 4.数字工业相机,按照其数据输出接口,又可以分为 USB2.0、USB3.0、 1394A、1394B、GigE、Camera Link 等接口类型的相机。
5)GigE相机 以前的10M、100M网络不是很适用于工业相机,百兆网络仅适用于一些安防监控领域。随着网络的发 展,现在的 1000M 的网络就可以胜任工业相机的要求。因此也有很大一部分的相机是采用千兆网接 口的。使用千兆网接口的相机,需要计算机上配置有千兆网卡。现在新出厂的计算机,一般都是自 带千兆网卡的。而早期的一些电脑,或一些廉价的计算机,则只能带有百兆网卡,因此如果要使用 千兆网相机,需要扩展千兆网接口。使用千兆网相机还有一个好处就是其可以用于笔记本上,不像 1394 接口的,笔记本上不好扩展相应的接口。而千兆网、USB2.0、USB3.0 接口的相机,则可以考 虑用于笔记本上,外出为客户演示、做方案、验证等,都是不错的选择。
雷达、图像采集卡、数据控制卡等;
• 图像处理系统:图像处理软件、计算机视觉系统等; • 图像测控系统:控制软件、运动控制等图像测试控制辅助
软件;
• 监视系统:监视器、指示灯等; • 通讯/输入输出系统:通讯链路或输入输出设备; • 执行机构:机械手及控制单元; • 警报系统:警报设备及控制单元;
图2-1 机器视觉系统
10
第二章 机器视觉系统构成
• 2.2工业相机
• 2.2.3工业相机的分类 2.按照像素排列方式区分,则可以分为面阵相机与线阵相机。
1)面阵相机 面阵相机,即其图像传感器的像素分布是一个矩形或正方形的。较常见的是矩形的传感器。一般宽高比 为 4:3。一些新的传感器也有 16:9 或 16:10 的宽高比。也有一些较少见的正方形的传感器,即传 感器的宽高比为 1:1。面阵相机里有 CMOS 面阵、CCD 面阵、黑白面阵、拜尔面阵、3CCD/CMOS 面阵 等类型。 2)线阵相机 线阵相机,顾名思义,其传感器排布成一条线状,类似于扫描仪。一般的黑白相机只会有一行像素。如 1024×1 分辨率的线阵相机(1K 的线阵相机),8192×1 分辨率的线阵相机(8K 线阵)等。在彩色相 机中,则至少需要 2 行以实现拜尔模式,或者是 3 行以实现 3CCD格式,有些高级的线阵相机,会有 4 行,除了分别感应 RGB 三色外,还会有一行像素用于感应其它的颜色,如红外、黄色、白色等。面 阵相机,如果支持 AOI 功能,只取其中的一行,也就成了线阵相机了。线阵相机中同样也有 CMOS 线 阵、CCD 线阵、黑白线阵、拜尔线阵、3CCD/CMOS 线阵等类型。
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第二章 机器视觉系统构成
• 2.2工业相机
• 2.2.3工业相机的分类 3.按照成像色彩,则可以分为彩色相机与黑白相机。
1)彩色相机 即其图像传感器是彩色图像传感器。一般其成的图像是彩色图像。工业相机中的彩色相机,很多是 可以当成黑白相机使用的,只需要将其色彩模式换成 MONO 即可。彩色相机在机器视觉中使用的相 对较少。因为目前的图像处理算法,大部分的算法都是针对黑白相机的,而且使用黑白相机,利用 单色光照明,也会得到更好的图像效果。 2)黑白相机 即其图像传感器是黑白图像传感器。其实无论彩色图像传感器还是黑白图像传感器,根据上面的相 机成像原理可以知道,其内部的结构是一样的,只是看其前面是否有添加拜尔滤光片或分光镜,以 使其能适用彩色图像。对于感光元件本身,只能感应光强,而不能感应波长。黑白相机在机器视觉 中的应用要多许多。
图2-3 相机成像流程
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第二章 机器视觉系统构成
• 2.2工业相机
• 2.2.3工业相机的分类 1.相机按照信号格式可以分为模拟相机与数字相机。
1)模拟相机 按照输出图像的信号格式,工业相机可以分为模拟相机和数字相机两种。模拟相机 在早期的相机中比较常用,在最近的几年里,模拟相机使用的越来越少了。许多厂 商都已经停产品模拟相机相关的生产。 模拟相机按照其输出的制式不同,又可以分为 PAL(P 制)和 NTSC 制(N 制), P 制在我国、德国、新加坡等有广泛的应用。而 N 制则在美国、日本等地区应用 较多。P 制与 N制是针对彩色相机而言的。而对于黑白模拟相机,则 PAL 对应的 是 CCIR,NTSC 对应的是EIA。使用模拟相机,一般来讲是必须搭配模拟采集卡的。 因为一般的电脑上是没有模拟采集接口的。
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第二章 机器视觉系统构成
• 2.2工业相机
• 2.2.3工业相机的分类 4.数字工业相机,按照其数据输出接口,又可以分为 USB2.0、USB3.0、 1394A、1394B、GigE、Camera Link 等接口类型的相机。
3)1394A相机 1394A 接口的相机,使用是的 1394A 总线传输数据的相机。1394,又叫火线、Fireware,也是一种 标准的通信总线。1394A 接口相机,是工业相机中比较常用的一类相机,因为其传输速度稳定,速 度比 USB2.0 要快。所以在工业上应用的还是相当多的。1394A 接口的形状,与大写字母“A”比较 类似。 4)1394B相机 1394B 相机也是是 1394A 相机的一种升级,也是为了解决其传输速度不够的问题。但是1394B 的升 级并不像 USB2.0 升级为 USB3.0 一样,USB3.0 升级以后仍然可以兼容 USB2.0,但是 1394B 是不 能兼容 1394A 的,因为其接口完全不一样。1394B 的接口形式与 1394A 是完全不兼容的。在选择 时,可能需要注意是否有相应的图像采集卡。1394B 的接口形状与大写字母 B 非常类似。因此 1394A 与 1394B 的区分是非常容易的——就是字母 A 与字母 B 的区分。
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第二章 机器视觉系统构成
• 2.2工业相机
• 2.2.3工业相机的分类 4.数字工业相机,按照其数据输出接口,又可以分为 USB2.0、USB3.0、 1394A、1394B、GigE、Camera Link 等接口类型的相机。
1)USB2.0相机 USB2.0 相机,是属于数字相机中的一种,它的数据输出接口是 USB2.0 的。这种类型的相机是最为 常见的,而且大部分的民用相机的数据输出、摄像头的数据输出等,也是 USB2.0的。使用 USB2.0 相机会比较方便,因为一般的的计算机,都内置了 USB 接口。因此不需要使用额外的采集卡。只有 当计算机上的接口不够用时,才会考虑使用扩展卡。而且这种扩展卡成本也非常低廉。 2)USB3.0相机 USB3.0 相机是 USB2.0 相机的一种升级,主要是将其数据输出接口从 USB2.0 的 480Mbps升级到 USB3.0 的 5Gbps。USB3.0 的升级,主要是为了解决目前 USB2.0 传输速度不快的问题而进行的必 要升级。目前大部分的计算机厂商出品的新计算机,都内置了 USB3.0 接口。而工业相机厂商,也 在逐步推广 USB3.0 的相机。但是 USB3.0 相机的普及,可能还需要一定的时间,如 USB3 Vision 标准的支持性、价格、通用性、速度是否真的能够满足要求等。
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第二章 机器视觉系统构成
• 2.1 机器视觉系统构成
• 机器视觉系统用计算机来分析一个图像, 并根据分析得出结论,然后给出下一步工 作指令。通常机器视觉系统由如下的子系 统或其中部分子系统构成:传感器检测系 统、光源系统、光学系统(镜头)、采集 系统(相机)、图像处理系统(软件)、 图像测控系统(控制软件、运动控制等)、 监视系统、通讯/输入输出系统、执行系 统、警报系统等。
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第二章 机器视觉系统构成
• 2.2工业相机
• 2.2.3工业相机的分类 1.相机按照信号格式可以分为模拟相机与数字相机。
2)数字相机 与模拟相机相对的就是数字相机。目前机器视觉行业,或者说使用相机的摄影摄像 领域,基本上都是使用数字相机。其最典型的特征输出的信号是数字形式的。因此 如果计算机、显示器等有与相机的输出接口有相应的接口配对,则可以直接使用。 如果没有则也需要添加一块图像采集卡。
这些产品群中具有机器视觉系统产品典型特征的是:光源、镜头、相机、采集卡、测控板卡、嵌入 系统、软件、芯片、机械手、根据具体行业应用而形成的机器视觉系统设备等。
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第二章 机器视觉系统构成
• 2.2工业相机
• 工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件,其最本质的功能就是将光 信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的 重要环节,相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量 等,同时也与整个系统的运行模式直接相关。
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