机器视觉三维测量技术 ppt课件
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视觉测量第一章课件
围。
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。
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。
视觉测量技术一_视觉系统构成 ppt课件
入射光照-关于光轴的漫射光照
光分束器 Beam Splitter
光源Light source
漫散射器 Diffuser 物体 Object
入射光照-关于光轴的漫射光照
纹理表面光照
突出光洁表面与纹理表面反射光的不同
Emphasize Finish/Texture (reflection) Differences
轴承的外观检测
高速检测连续冲孔的 冲压零部件。
可使用2台线型相 机高精度检测长尺 的金属滚轴表面缺 陷
曲面外观检测
2、机器视觉应用
• 导航
Rocky 7 火星车
Rocky7视觉系统获取的立体图象对
(a) 深度图象
(b)障碍物探测示意图
Rocky7 视觉系统对场景的深度恢复
2、机器视觉应用
• 导航
每个摄影镜头都有 一个或者多个最佳光圈 ，在这些最佳光圈下， 画面的质量达到最好， 分辨率高、反差均衡等 。
3.1 摄像机 - 镜头 – 型号
3.1 摄像机 - 镜头 – 型号
3.1 摄像机 - 镜头 – 焦距
薄透镜原理
f: 透镜焦距长度 F: 透镜焦点 z’: 摄像机常数
1- 1=1 z' z f
线阵
3.1 摄像机- Sensor
CMOS（complementary metal-oxide semiconductor） 互补金属氧化物半导体
灵敏度 成本 分辨率 抗噪声 功耗 速度
3.1 摄像机- Sensor
CCD
CCD 高 高
Vs CMOS
CMOS 低 低
高
低
好
一般
高
低
低
高
3.1 摄像机-CCD 传感器-尺寸
机器视觉检测技术及应用 PPT课件1
口分类
M50接口等
02 分类
常用工业镜头标准接口为:C口，法兰距17.526mm 其他类型：
NikonF口,法兰距46.5mm M42口，FB 16mm M58口，FB11. 48mm M72口, 6.56mm, 19.55,12mm M95口, 9. 4mm
焦距
03 参数
？
焦距是什么？
焦距（f）是光学系统中衡量光 的聚集或发散的度量方式，指从 透镜中心到光聚集之焦点的距离。
03 参数
视野
！
CCD芯片尺寸比例为4: 3，当FOV长边: 短边小于4:3时，用短边来计算;大于 4:3时，用长边来计算;等于3时，长\ 短边计算都可以
03 参数
视野和焦为有限的情况下，视野便能通过 下述公式计算出来。
举例：若使用1/3英寸摄像机配套8mm焦距 镜头，物距为3m时，监视器满屏摄入的水 平方向尺寸为:
照相机的镜头由多个镜片和光圈调焦装置构成02分类百万像素低畸变镜头微距镜头广角镜头远心镜头显微镜头根据有效像场的大小划分13英寸摄像镜头12英寸摄像镜头23英寸摄像镜头1英寸摄像镜头根据焦距划分分为变焦镜头和定焦镜头
01 结构
照相机的镜头由多个镜片和光圈/调焦装置构成 根据监视画面进行光圈调整和调焦，可以得到 “明亮、清晰”的图像。
02 分类
百万像素低畸变镜头
微距镜头
广角镜头
远心镜头
显微镜头
根据有效像场的大小划分 1/3英寸摄像镜头、1/2英寸摄像镜头、2/3英寸摄像镜头、1英寸摄像镜头
根据焦距划分
分为变焦镜头和定焦镜头。变焦就是焦距可变的镜头；定焦即焦距固定
根据镜头和摄像机之间的接 工业摄像机常用的有C接口、CS接口、F接口、V接 口、T2接口、徕卡接口、M42接口、
最新机器视觉测量技术6立体视觉PPT课件
等待用户输入文字的状 态。当用户在书写器或 记事本中输入文字的时 候出现此种指针。这个 指针出现的位置就是输 入文字的起始位置。
中文Windows XP基础知识
桌面
2、鼠标光标及含义
箭头指针 求助指针 沙漏指针 插入指针 十字指针 移动指针 调节大小指针 手指指针
十字指针在“附件”程序 的“画图”中经常出现， 在处理图形时起精确定位 作用。
中文Windows XP基础知识
桌面
中文Windows XP基础知识
Windows XP中有关选单的一些规定如下 ：① 灰色的命令不能使用
② 命令前有选项标记（ √ ） ③ 带有下划线的字母 ④ 命令名后跟省略号（ … ） ⑤ 级联式选单( ) ⑥单选框 ⑦复选框
中文Windows XP基础知识
中文Windows XP基础知识
① 打开窗口
② 关闭窗口
③ 最小化窗口
④ 最大化窗口
⑤ 恢复窗口
⑥ 改变窗口尺寸
⑦ 移动窗口
⑧ 切换窗口
中文Windows XP基础知识
桌面
2. 窗口的几种基本操作
① 打开窗口 ② 关闭窗口
方法：双击应用程 序图标。
③ 最小化窗口
④ 最大化窗口
⑤ 恢复窗口
⑥ 改变窗口尺寸
⑦ 移动窗口
⑧ 切换窗口
中文Windows XP基础知识
把鼠标指针指向菜单 项右边带有小三角， 就会弹出它的下一级 选单
中文Windows XP基础知识
⑥单选框（一组相互矛盾的选项 中只能选择其中一个时用单选框）
单选框
中文Windows XP基础知识
⑦复选框（一组可以同时选中的 项目）
中文Windows XP基础知识
机器视觉第5章 尺寸测量技术 PPT
两种经典的直线拟合(检测)算法：最小二乘法、哈夫(霍夫)变换法
直线拟合的最小二乘法
直线函数：y=ax+b，a、b是待定常数。
记：i=yi-(axi+b)
i反映计算值y与实际值yi的偏差，可正可负。 用i的平方反映估计值与实际值的偏差。
n
对拟合直线上的若干点，当它们的偏差平方和
2 i
最小，
决定的直线上所拥有的像素数。 初始化时，矩阵M置为0。
直线拟合的哈夫变换方法
2. 遍历图像，对像素(xi, yi) ，将的所有量化值和像素坐
标(xi, yi)，依次代入直线的极坐标方程，计算r的值， 根据当前r、，将对应的累加器加1，即： M[r][]=M[r][]+1。
第5章内容
长度测量 面积测量 圆测量 线弧测量 角度测量
5.1 长度测量
长度测量是尺寸测量技术中应用最广泛的一种测量， 基于机器视觉的长度测量发展迅速，技术比较成熟。特 别是测量精度高、速度快，对在线有形工件的实时 NG(No Good)判定、监控分检方面应用广泛。
直线间距离测量 线段长度测量
直线拟合的哈夫变换方法
点--线对偶性：
1. 图像空间XY中共线的点，对应在参数空间PQ中相交的线。 2. 参数空间PQ中相交于一点的所有直线，在图像空间XY里
都有共线的点与之对应。
结论：在PQ平面上相交直线最多的点，对应在XY平面上 的直线就是解。
问题：在XY平面中用斜率描述的直线存在斜率P无穷大(即 直线垂直)的情况，会给计算带来不便，一般采用点-正 弦曲线对偶。
它通过将源图像上的点映射到用于累加的参数空间， 实现对已知解析式曲线的识别。
由于Hough变换利用了图像全局特性，所以受噪声和 边界间断的影响较小，比较鲁棒(Robust)。
直线拟合的最小二乘法
直线函数：y=ax+b，a、b是待定常数。
记：i=yi-(axi+b)
i反映计算值y与实际值yi的偏差，可正可负。 用i的平方反映估计值与实际值的偏差。
n
对拟合直线上的若干点，当它们的偏差平方和
2 i
最小，
决定的直线上所拥有的像素数。 初始化时，矩阵M置为0。
直线拟合的哈夫变换方法
2. 遍历图像，对像素(xi, yi) ，将的所有量化值和像素坐
标(xi, yi)，依次代入直线的极坐标方程，计算r的值， 根据当前r、，将对应的累加器加1，即： M[r][]=M[r][]+1。
第5章内容
长度测量 面积测量 圆测量 线弧测量 角度测量
5.1 长度测量
长度测量是尺寸测量技术中应用最广泛的一种测量， 基于机器视觉的长度测量发展迅速，技术比较成熟。特 别是测量精度高、速度快，对在线有形工件的实时 NG(No Good)判定、监控分检方面应用广泛。
直线间距离测量 线段长度测量
直线拟合的哈夫变换方法
点--线对偶性：
1. 图像空间XY中共线的点，对应在参数空间PQ中相交的线。 2. 参数空间PQ中相交于一点的所有直线，在图像空间XY里
都有共线的点与之对应。
结论：在PQ平面上相交直线最多的点，对应在XY平面上 的直线就是解。
问题：在XY平面中用斜率描述的直线存在斜率P无穷大(即 直线垂直)的情况，会给计算带来不便，一般采用点-正 弦曲线对偶。
它通过将源图像上的点映射到用于累加的参数空间， 实现对已知解析式曲线的识别。
由于Hough变换利用了图像全局特性，所以受噪声和 边界间断的影响较小，比较鲁棒(Robust)。
《视觉检测》课件
4
特征匹配
将提取到的特征与预先定义的模型进行匹配和比对。
5
最终判定
根据匹配结果，进行最终的判定和决策。
四、视觉检测的实际应用案例
工业生产自动化中的视 觉检测
视觉检测技术在工业生产线上， 帮助检测产品质量、进行自动 化控制和提高生产效率。
智能安防领域的视觉检测
视觉检测技术应用于安全监控 系统，用于实时监测和识别异 常行为，保障公共安全。
医学影像分析中的视觉 检测
视觉检测技术在医学影像分析 中，用于帮助诊断和治疗，如 肿瘤检测和病灶定位。
五、视觉检测的发展趋势
智能化发展
视觉检测技术将越来越智能化，能够自主学习和适应不同环境和场景。
大数据驱动发展
视觉检测技术将利用大数据分析，提高准确率和效率。
优化算法探索
不断探索和优化视觉检测的算法，提高检测结果的准确性和可靠性。
六、总结和展望
1 视觉检测的价值
视觉检测技术具有广泛 的应用价值，为各个领 域带来了许多便利和改 进。
2 视觉检测的前景展望 3 视觉检测的挑战和
解决方案
随着技术的不断进步，
视觉检测将以更高的精
面对复杂的场景和各种
度和效率得到应用。
干扰因素，需要不断研
究和创新，解决实际问
题。
《视觉检测》PPT课件
视觉检测 PPT课件大纲
一、什么是视觉检测？
视觉检测是一种利用光学传感器、摄像机和图像处理算法的技术，用于从图 像中提取特征和进行判定的过程。 视觉检测在生产自动化、智能安防和医学影像分析等领域有广泛的应用。
二、视觉检测技术介绍
光学传感器
利用光学原理捕捉物体的图像信息，如光电二极管、激光传感器等。
机器视觉测量技术图像采集(共35张PPT)
6.取景器:观看拍摄效果和编辑修改〔液晶〕. 7.接口功能：RS232、SCSI、USB、1394接口. 8.其他功能：自动测光、自动调焦、自动闪光、自拍.
彩色CCD 1、单管CCD彩色摄像机
机器视觉测术
分光棱镜 >>三色 >>3CCD接收 >> RGB信号
④按扫描方式：有面扫描和线扫描方式.
面扫描又分为逐行扫描和隔行扫描。
⑤按同步方式：内同步,外同步功能相机.
机器视觉测量技术
机器视觉测量技术
CCD相机主要功能调节
1.同步方式选择：内同步 外同步〔外触发信号〕 电源同步〔电源完成垂直同步〕
2.自动增益控制： CCD信号的视频放大器，对不同照度 而随之改变增益，可使相机在较大的光照范围内进行 工作。
用于外表光滑的曲面检测
3、透射型
机器视觉测量技术
高明亮度 导光
4、同轴型
• 均匀照明反光外表
机器视觉测量技术
能。
MMC卡,SD卡,随机附带32M SD卡
电荷耦合器件 CCD
─在一幅图像上，在水平方向能够分辨出的黑白条数.
相干信号，光亮度高。
2、照明系统与工作间距：镜头到工作距离 >>照明系统到工作间距 >>光源到工作距离
断骨增高
兰花指
相对灵敏度用能使输出发生一级变化所需光子数表示。
4.电子快门：CCD仅输出快门开启时的光电荷信号，其 余时间那么被泄放。最短电子快门为1/1000 S.
4.阴影〔不均匀度〕：输入物理信号为常数而输出的数字形式不 为常数的现象。
5.象素形状：一般为正方形，但 也有其它形状。
6.频谱灵敏度：对不同频率辐 射的相对灵敏度。
彩色CCD 1、单管CCD彩色摄像机
机器视觉测术
分光棱镜 >>三色 >>3CCD接收 >> RGB信号
④按扫描方式：有面扫描和线扫描方式.
面扫描又分为逐行扫描和隔行扫描。
⑤按同步方式：内同步,外同步功能相机.
机器视觉测量技术
机器视觉测量技术
CCD相机主要功能调节
1.同步方式选择：内同步 外同步〔外触发信号〕 电源同步〔电源完成垂直同步〕
2.自动增益控制： CCD信号的视频放大器，对不同照度 而随之改变增益，可使相机在较大的光照范围内进行 工作。
用于外表光滑的曲面检测
3、透射型
机器视觉测量技术
高明亮度 导光
4、同轴型
• 均匀照明反光外表
机器视觉测量技术
能。
MMC卡,SD卡,随机附带32M SD卡
电荷耦合器件 CCD
─在一幅图像上，在水平方向能够分辨出的黑白条数.
相干信号，光亮度高。
2、照明系统与工作间距：镜头到工作距离 >>照明系统到工作间距 >>光源到工作距离
断骨增高
兰花指
相对灵敏度用能使输出发生一级变化所需光子数表示。
4.电子快门：CCD仅输出快门开启时的光电荷信号，其 余时间那么被泄放。最短电子快门为1/1000 S.
4.阴影〔不均匀度〕：输入物理信号为常数而输出的数字形式不 为常数的现象。
5.象素形状：一般为正方形，但 也有其它形状。
6.频谱灵敏度：对不同频率辐 射的相对灵敏度。
机器视觉检测技术及应用 PPT课件5
光源
01 照明光学的艺术
照明对于工业机器视觉起着举足轻重的作用。一个良好 的照明方案往往能拯救一个项目。
良好的打光不仅能够决定项目的成败，还能大幅减少算 法的工作量。有的时候算法根本无法实现的项目，依靠 特殊的打光技巧，往往就能四两拨千斤。所以有的复杂 打光方案是技术的核心。
而想要做好打光工作，必须要有丰富的理论知识积累， 还要有丰富的实战经验。
02 光源的分类
点光源 条形光 面光源 环形光 球积分光源 同轴光
按外形
白色 红色 蓝色
按颜色 绿色 红外 紫外
12V 所有红色与红外 24V 其他颜色
按电压
按亮度 不同颜色外形标准不同
02 光源的分类
CCD/照明安装图
高角度环形光源
通用型环形照明 以同心方式排列的LED照射均匀的效果，适用于标准工件和应用
CS系列和C系列相比较， 光源体积较小，但是亮度较弱
CCD/照明安装图
应用 1.高反光物体表面划痕等缺陷检测 2.Mark点定位,激光打标字符,二维码识别 3.芯片和硅晶片的破损检测 4.LED表面缺陷检测
照明结构图
命名/选型方式
02 光源的分类
CCD/照明安装图
应用 1.反光物体表面检测 2.表面不平整缺陷检测 3.食品、药品外观检测 4.烟盒、包装印刷检测
CCD/照明安装图
底部发光背光源
底部发光背光源 背光照明能进行清晰的工件轮廓投影，从而执行高精度检测或部件区分
照明结构图
命名/选型方式
02 光源的分类
CCD/照明安装图
条形光源
安装位置和角度上拥有很高的灵活性 适用于整个工件长度上的消除晕光和均一照明 三排和六排颗粒
照明结构图
01 照明光学的艺术
照明对于工业机器视觉起着举足轻重的作用。一个良好 的照明方案往往能拯救一个项目。
良好的打光不仅能够决定项目的成败，还能大幅减少算 法的工作量。有的时候算法根本无法实现的项目，依靠 特殊的打光技巧，往往就能四两拨千斤。所以有的复杂 打光方案是技术的核心。
而想要做好打光工作，必须要有丰富的理论知识积累， 还要有丰富的实战经验。
02 光源的分类
点光源 条形光 面光源 环形光 球积分光源 同轴光
按外形
白色 红色 蓝色
按颜色 绿色 红外 紫外
12V 所有红色与红外 24V 其他颜色
按电压
按亮度 不同颜色外形标准不同
02 光源的分类
CCD/照明安装图
高角度环形光源
通用型环形照明 以同心方式排列的LED照射均匀的效果，适用于标准工件和应用
CS系列和C系列相比较， 光源体积较小，但是亮度较弱
CCD/照明安装图
应用 1.高反光物体表面划痕等缺陷检测 2.Mark点定位,激光打标字符,二维码识别 3.芯片和硅晶片的破损检测 4.LED表面缺陷检测
照明结构图
命名/选型方式
02 光源的分类
CCD/照明安装图
应用 1.反光物体表面检测 2.表面不平整缺陷检测 3.食品、药品外观检测 4.烟盒、包装印刷检测
CCD/照明安装图
底部发光背光源
底部发光背光源 背光照明能进行清晰的工件轮廓投影，从而执行高精度检测或部件区分
照明结构图
命名/选型方式
02 光源的分类
CCD/照明安装图
条形光源
安装位置和角度上拥有很高的灵活性 适用于整个工件长度上的消除晕光和均一照明 三排和六排颗粒
照明结构图
机器视觉第5章 尺寸测量技术 PPT
目的是给图像中每个连通的区域分配一个唯一的标记值， 以判定区域中的物体是否是独立的，以及区域中的物体是 否只是噪声。
5.2.1 基于区域标记的面积测量
具体步骤： 1. 将图像二值化，对二值图像，从左到右，从上到下，依
次检验每个像素，如果发现某像素值为0，则依次检测该 点的右上、正上、左上、左前共4个点的像素值，判断其 是否与已标示区域连通，并标示物体，将物体的像素值 改为该像素所在区域的标号。
决定的直线上所拥有的像素数。 初始化时，矩阵M置为0。
直线拟合的哈夫变换方法
2. 遍历图像，对像素(xi, yi) ，将的所有量化值和像素坐
标(xi, yi)，依次代入直线的极坐标方程，计算r的值， 根据当前r、，将对应的累加器加1，即： M[r][]=M[r][]+1。
3. 分析M[r][]，如果M[r][]T，就认为存在一条有意义 的线段，(r,)是该线段的拟合参数。
它通过将源图像上的点映射到用于累加的参数空间， 实现对已知解析式曲线的识别。
由于Hough变换利用了图像全局特性，所以受噪声和 边界间断的影响较小，比较鲁棒(Robust)。
Hough变换常用来对图像中的直线和圆进行识别。
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
直线拟合的哈夫变换方法
直线拟合的哈夫变换方法
具体步骤：
1. 将r空间量化，得到二维矩阵M[r][]；
根据极坐标表示法，r是直线到原点的距离。设图像的对 角线长度为n，固定左上角为原点，则r的取值范围为[0, n]。
令以1度为增量，则的取值范围为[0, 359]。
此时，M是一个n行360列的二维矩阵。
矩阵中任一元素M[r][]所存储的值就是图像中由参数(r,)
5.2.1 基于区域标记的面积测量
具体步骤： 1. 将图像二值化，对二值图像，从左到右，从上到下，依
次检验每个像素，如果发现某像素值为0，则依次检测该 点的右上、正上、左上、左前共4个点的像素值，判断其 是否与已标示区域连通，并标示物体，将物体的像素值 改为该像素所在区域的标号。
决定的直线上所拥有的像素数。 初始化时，矩阵M置为0。
直线拟合的哈夫变换方法
2. 遍历图像，对像素(xi, yi) ，将的所有量化值和像素坐
标(xi, yi)，依次代入直线的极坐标方程，计算r的值， 根据当前r、，将对应的累加器加1，即： M[r][]=M[r][]+1。
3. 分析M[r][]，如果M[r][]T，就认为存在一条有意义 的线段，(r,)是该线段的拟合参数。
它通过将源图像上的点映射到用于累加的参数空间， 实现对已知解析式曲线的识别。
由于Hough变换利用了图像全局特性，所以受噪声和 边界间断的影响较小，比较鲁棒(Robust)。
Hough变换常用来对图像中的直线和圆进行识别。
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
直线拟合的哈夫变换方法
直线拟合的哈夫变换方法
具体步骤：
1. 将r空间量化，得到二维矩阵M[r][]；
根据极坐标表示法，r是直线到原点的距离。设图像的对 角线长度为n，固定左上角为原点，则r的取值范围为[0, n]。
令以1度为增量，则的取值范围为[0, 359]。
此时，M是一个n行360列的二维矩阵。
矩阵中任一元素M[r][]所存储的值就是图像中由参数(r,)
视觉检测技术精品PPT课件
② 气体放电光源：原理：气体分子激发→放电 （电弧灯） 器件：碳弧灯、钠弧灯、氙弧灯、水银弧灯 特点：功率大，光色接近日光，紫外线丰富
应用：强光、色温要求接近日光
③发光二极管： 原理：半导体，电致发光 器件：LED，可见光、红外光 特点： 体积小、功耗低、寿命长、响应快、易于数字控制、 比普通光源单色性好、亮度高
实例：美国Sojourner系列和Rocky系列火星探测移动机器人
美国勇气号和机遇号火星探测移动机器人
“勇气”号火星车 发回的彩色照片
“机遇”号火星车拍摄 火星土壤的显微照片
3、生物医学图像分析
（1）医学临床诊断 ： X射线、B超、CT、核磁共振（MRI）
CT图像
医学影像融合分析
自动检测：染色体切片、癌细胞切片、超声波图象
航空摄影图像 --- （多目成象 --- 大地测量、测绘）
5、监控、安防、交通管理：
交通 --- 车辆识别、牌照识别、车型判断、车辆监视、交通流量检测 安全 --- 指纹判别与匹配、面孔与眼底识别、安全检查（飞机、海关） 监视 --- 超市、商店防盗、银行监控，停车场、电梯闭路电视
6、军事与国防：
超低空雷达、超视距雷达、导弹制导、导弹导航、地形匹配、 单兵作战系统、战场遥测、夜视仪、声纳成象
点光源 --- 发光二极管
线光源
面光源 --- 专用
b. 按安装方式： 背向照明： 被测物在光源和摄像机之间 --- 对比度好
前向照明： 光源放在物体的后面 —— 便于安装
结构光照明： 光源有特定的方向，光束有精确的形状。 --- 光栅或线光源 畸变 三维形状
频闪光照明： 高频率的光脉冲 --- 高速运动物体
2、光学系统
组成：成像物镜 + 光电器件 ① 照相摄影系统：
应用：强光、色温要求接近日光
③发光二极管： 原理：半导体，电致发光 器件：LED，可见光、红外光 特点： 体积小、功耗低、寿命长、响应快、易于数字控制、 比普通光源单色性好、亮度高
实例：美国Sojourner系列和Rocky系列火星探测移动机器人
美国勇气号和机遇号火星探测移动机器人
“勇气”号火星车 发回的彩色照片
“机遇”号火星车拍摄 火星土壤的显微照片
3、生物医学图像分析
（1）医学临床诊断 ： X射线、B超、CT、核磁共振（MRI）
CT图像
医学影像融合分析
自动检测：染色体切片、癌细胞切片、超声波图象
航空摄影图像 --- （多目成象 --- 大地测量、测绘）
5、监控、安防、交通管理：
交通 --- 车辆识别、牌照识别、车型判断、车辆监视、交通流量检测 安全 --- 指纹判别与匹配、面孔与眼底识别、安全检查（飞机、海关） 监视 --- 超市、商店防盗、银行监控，停车场、电梯闭路电视
6、军事与国防：
超低空雷达、超视距雷达、导弹制导、导弹导航、地形匹配、 单兵作战系统、战场遥测、夜视仪、声纳成象
点光源 --- 发光二极管
线光源
面光源 --- 专用
b. 按安装方式： 背向照明： 被测物在光源和摄像机之间 --- 对比度好
前向照明： 光源放在物体的后面 —— 便于安装
结构光照明： 光源有特定的方向，光束有精确的形状。 --- 光栅或线光源 畸变 三维形状
频闪光照明： 高频率的光脉冲 --- 高速运动物体
2、光学系统
组成：成像物镜 + 光电器件 ① 照相摄影系统：
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
3D检测技术研究幻灯片
Oc'
P
h
B P' A
Z
Y 参考面
O
X
11
Ωw
Ωc 摄像机 Yc Xc Zc
d
Oc
CCD成像面
被测物体
Oc'
P
h
B P' A
Zp Op
投影仪 Yp Ωp
Xp
投影光栅面
l
Z
Y 参考面
O 12 X
Ωw
13
相位的获得
通常采用相移法，而四步相移法是最常用的相移法之一。 主要原理： 通过精确移动投影光栅，使光栅条纹图像的相位场移相，得到四幅 条纹图像，各图像可表示为：
可穿透介质实现无损 超声波技术 检测探伤，但需耦合
介质，限制了用范围。
51 物体三Βιβλιοθήκη 测量分类 —光波技术光波技术
三角法
最常用的光学三维测量技术 ，以 传统的三角测量为基础，通过待 测点相对于光学基准线偏移产生 的角度变化计算该点的深度信息。
干涉法
测量精度高，但测量范围受到 光波波长的限制，只能测量微 观表面的形貌和微小位移，不 适于大尺度物体的检测。
1D扫描
面光源法 面照明 2D线探测器 不需要扫描
莫尔轮廓 如：阴影莫尔
投射莫尔
序列编码技术
相位测量技术
彩色编码技术
如：格雷（Gray） 如：相位测量轮廓术 如：彩色多通道
编码序列
傅里叶变换轮廓术 编码实现相移
7
3 光栅投影法原理
测量原理
投影装置将一个被周期函数 调制的光栅条纹场投射在被测物
图像采集卡
飞行时间法以对信号检测的时间
飞行时间法
分辨率来换取距离测量精度，测 量系统必须要有极高的时间分辨
P
h
B P' A
Z
Y 参考面
O
X
11
Ωw
Ωc 摄像机 Yc Xc Zc
d
Oc
CCD成像面
被测物体
Oc'
P
h
B P' A
Zp Op
投影仪 Yp Ωp
Xp
投影光栅面
l
Z
Y 参考面
O 12 X
Ωw
13
相位的获得
通常采用相移法，而四步相移法是最常用的相移法之一。 主要原理： 通过精确移动投影光栅，使光栅条纹图像的相位场移相，得到四幅 条纹图像，各图像可表示为：
可穿透介质实现无损 超声波技术 检测探伤，但需耦合
介质，限制了用范围。
51 物体三Βιβλιοθήκη 测量分类 —光波技术光波技术
三角法
最常用的光学三维测量技术 ，以 传统的三角测量为基础，通过待 测点相对于光学基准线偏移产生 的角度变化计算该点的深度信息。
干涉法
测量精度高，但测量范围受到 光波波长的限制，只能测量微 观表面的形貌和微小位移，不 适于大尺度物体的检测。
1D扫描
面光源法 面照明 2D线探测器 不需要扫描
莫尔轮廓 如：阴影莫尔
投射莫尔
序列编码技术
相位测量技术
彩色编码技术
如：格雷（Gray） 如：相位测量轮廓术 如：彩色多通道
编码序列
傅里叶变换轮廓术 编码实现相移
7
3 光栅投影法原理
测量原理
投影装置将一个被周期函数 调制的光栅条纹场投射在被测物
图像采集卡
飞行时间法以对信号检测的时间
飞行时间法
分辨率来换取距离测量精度，测 量系统必须要有极高的时间分辨
机器视觉技术基础 第九章 3D立体视觉PPT
binocular_disparity算子运行实例
binocular_disparity算子运行程序如下： *读取双目图像 read_image(Imagel, 'data/stereo-left')
read image(Image2, 'data/stereo-right') *进行立体匹配并返回视差图和匹配分数图 binocular_disparity (LImage, RImage, DisparityNCC, Score, 'ncc', 11,left_right_check', 'interpolation')
双目立体视觉系统
3.图像预处理与特征提取
获得图像后，需对获取的图像进行预处理。因为在图像获取过程中，存在一系列的噪声 源，通过此处理可显著改进图像质量，使图像中特征点更加突出。然后进行特征点的提取，
对立体像对中需要提取的特征点应满足以下要求： ①与传感器类型及抽取特征所用技术等相适应； ②具有足够的鲁棒性和一致性。
5.8-6.8微米
Z线性度
0.015%（0.015微米/毫米）
Z重复精度
0，1微米
使用激光三角技术进行测量
测量的主要步骤如下：
（1）对测量系统（包括激光平面、相机）进行标定。 （2）使用create_sheet_of_light算子创建激光三角技术模型。 （3）采集每个轮廓线的图像。 （4）使用measure_profile_sheet_of_light算子测量每张图中的轮廓线。 （5）使用get_sheet_of_light_result算子获取测量的结果。如果需要访问结果中的3D模型 ，可以使用get _sheet_of_light _result_object_model_3d算子。 （6）使用clear_sheet_of_light_model算子从内存中清除激光三角模型。
16 机器视觉测量系统 PPT课件
光源
❖ 光源的种类
▪ 按发光器件：卤素等、荧光等、LED灯、氙（xian）灯等； ▪ 按几何形状：环形、方形、穹型、长条型灯； ▪ 按发光特性：点光源、线光源、面光源等； ▪ 按照射角度：直射、间接、掠射、同轴、平行等。
▪ LED灯：颜色丰富、发光效率高、响应速度快、体积小、发 热小、功耗低、发光稳定、寿命长、易于组成不同形状的光 源，是重要的光源发展趋势。
现代检测技术 机器视觉测量系统
精勤求学 敦笃励志 果毅力行 忠恕任事
主要内容
•图像传感器
CCD, CMOS
•图像测量系统
照明、镜头、图像传感与采集、中央处理器
•图像处理技术
基本概念、图像增强、图像分析
Xi’an Jiaotong University
视频信号
图像测量系统
图像采集
控制中枢、图像处理
▪ 镜头上以1/F表示光圈值，如3.4，5.6，8，11，16等，光圈 每增加一档，光照度增加一倍；
Xi’an Jiaotong University
选择镜头的关键参数
❖ 相对孔径F=D/f（光圈）
▪ F越大，景深越短；光圈越小，景深越长。为了获得较大景 深的清晰图像，可以采取加大光强，减小光圈的方法。
不同光源与照明技术效果举例
❖ 紫外线照明
Xi’an Jiaotong University
不同光源与照明技术效果举例
❖ 偏振光照明
Xi’an Jiaotong University
不同光源与照明技术效果举例
❖ 偏振光照明
图②镜子上灰尘指印，掠射；图③镜子上油脂指 印，暗视场；图④光盘上油脂指印，暗视场
视频信号
▪ 包含灰度信号、同步信号和消隐信号（零电平），零电平的 上部是灰度图像，零电平处为全黑，零电平的下部是行、场 同步信号，包括奇场和偶场的识别脉冲信息等。
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2. MEMS 组件：微小器件的尺寸、形貌、表面缺陷的检测，组件动态 特性的测量等。
3. 机械工具/自动化机械：零件尺寸、外形、瑕疵检测、零件分类比对、 装配定位、加工定位、熔焊检测
4. 电机工业：控制器红外线热像仪检测、电线瑕疵、裂缝检测、缆线 配置检测
5. 金属钢铁业：钢板尺寸检测、表面瑕疵检测、铸件瑕疵检测、材料 金像检测
大纲
1. 机器视觉的概念 2. 摄像机模型 3. 三维视觉传感器的类型 4. 多视觉传感器测量系统的组成 5. 摄像机与视觉传感器的标定 6. 测量系统的全局标定 7. 应用举例
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
机器视觉三维测量技术
3D Machine Vision Measurement Techniques
卢荣胜
Tel: , 2905872 Email:
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
欧式几何与影射几何的概念
z
y
xห้องสมุดไป่ตู้
不变量: Distance and angle
x
a
c
b d
z
Ra,b;c,dac ad
Image plane
lens
object
Y
f
X
x
Image plane
y Focus plane
z
x,y,z
x y z
XY
f
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
机器视觉技术的概念
采用光学成像技术（通常使用摄像机）获取被测目标的图像，再 经过快速图像处理与图形识别算法，从摄取图像中获取目标的尺寸、 位置、方向、光谱特征、结构以及缺陷等信息，从而可以执行产品检 验、分类与分组，装配线上的机械手运动引导、零部件的识别与定位， 生产过程中质量监控与过程控制反馈等等任务。
y
x
x r11 r12 r13xw tx yr21 r22 r23ywty z r31 r32 r33zw tz
zw yw
xw
x r11 r12 r13 tx xw
y
r2
1
r22
r23
ty yw
z r31 r32 r33 tz zw
1 0 0 0 1 1
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
机器视觉在精密测量中的应用
光源
图像传感器
照明
成像
被测场景
三维
三维形貌 尺寸 坐标 方位
表面
表面轮廓 粗糙度 缺陷 纹理
YX1z0f
0 f
00xzy
X f
Y
0
1 0
0 f 0
0 0 1
0001xzy
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
坐标变换
z
6. 橡胶/塑料制品：保特瓶口尺寸检测、制品颜色分类检测 7. 食品加工/包装业：瓶内液位高度、异物或灰尘检测、包装印刷辨识、
打印字形及零件编号检测与识别 8. 纺织皮革工业：表面针织纹路检测、色差检测、皮革表面特性检测 9. 汽车工业：陶轴裁切定位、零件涂黄油检测、白车身检验 10. 家电/办公：产品外壳印刷检测、1维/2维条形码辨识 11. 保全/监视系统：人像特征辨识、指纹辨识等
眼睛的光学模型
像平面
f
透镜
物体
Image plane
lens
object
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摄像机的光学投影变换
内部
内部结构 应力 变形 缺陷
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二、摄像机的建模
1. 影射几何与坐标变换 2. 摄像机建模 3. 镜头畸变 4. 摄像机内部参数的修正 5. 摄像机的精确模型 6. 摄像机的简化模型
传感器
传感单元
光学镜组
光源
测量
检测
识别
引导
控制单元
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
信号处理单元
应用领域举例
1. IC及一般电子业：PCB、BGA、LCD屏幕、被动组件形状脚位及定 位、生产插件、晶元(Wafer)镜面研磨、生产组装、被动组件辨识
bc bd
y
不变量: Cross ratio
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
齐次矩阵
x yz XY f
X
f
x z
Y
f
y z
摄像机的光学投影变换 （续）
Y
f
y
Focus plane
z
x,y,z
x y z
3. 机械工具/自动化机械：零件尺寸、外形、瑕疵检测、零件分类比对、 装配定位、加工定位、熔焊检测
4. 电机工业：控制器红外线热像仪检测、电线瑕疵、裂缝检测、缆线 配置检测
5. 金属钢铁业：钢板尺寸检测、表面瑕疵检测、铸件瑕疵检测、材料 金像检测
大纲
1. 机器视觉的概念 2. 摄像机模型 3. 三维视觉传感器的类型 4. 多视觉传感器测量系统的组成 5. 摄像机与视觉传感器的标定 6. 测量系统的全局标定 7. 应用举例
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机器视觉三维测量技术
3D Machine Vision Measurement Techniques
卢荣胜
Tel: , 2905872 Email:
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欧式几何与影射几何的概念
z
y
xห้องสมุดไป่ตู้
不变量: Distance and angle
x
a
c
b d
z
Ra,b;c,dac ad
Image plane
lens
object
Y
f
X
x
Image plane
y Focus plane
z
x,y,z
x y z
XY
f
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机器视觉技术的概念
采用光学成像技术（通常使用摄像机）获取被测目标的图像，再 经过快速图像处理与图形识别算法，从摄取图像中获取目标的尺寸、 位置、方向、光谱特征、结构以及缺陷等信息，从而可以执行产品检 验、分类与分组，装配线上的机械手运动引导、零部件的识别与定位， 生产过程中质量监控与过程控制反馈等等任务。
y
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x r11 r12 r13xw tx yr21 r22 r23ywty z r31 r32 r33zw tz
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x r11 r12 r13 tx xw
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z r31 r32 r33 tz zw
1 0 0 0 1 1
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
机器视觉在精密测量中的应用
光源
图像传感器
照明
成像
被测场景
三维
三维形貌 尺寸 坐标 方位
表面
表面轮廓 粗糙度 缺陷 纹理
YX1z0f
0 f
00xzy
X f
Y
0
1 0
0 f 0
0 0 1
0001xzy
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坐标变换
z
6. 橡胶/塑料制品：保特瓶口尺寸检测、制品颜色分类检测 7. 食品加工/包装业：瓶内液位高度、异物或灰尘检测、包装印刷辨识、
打印字形及零件编号检测与识别 8. 纺织皮革工业：表面针织纹路检测、色差检测、皮革表面特性检测 9. 汽车工业：陶轴裁切定位、零件涂黄油检测、白车身检验 10. 家电/办公：产品外壳印刷检测、1维/2维条形码辨识 11. 保全/监视系统：人像特征辨识、指纹辨识等
眼睛的光学模型
像平面
f
透镜
物体
Image plane
lens
object
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摄像机的光学投影变换
内部
内部结构 应力 变形 缺陷
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二、摄像机的建模
1. 影射几何与坐标变换 2. 摄像机建模 3. 镜头畸变 4. 摄像机内部参数的修正 5. 摄像机的精确模型 6. 摄像机的简化模型
传感器
传感单元
光学镜组
光源
测量
检测
识别
引导
控制单元
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信号处理单元
应用领域举例
1. IC及一般电子业：PCB、BGA、LCD屏幕、被动组件形状脚位及定 位、生产插件、晶元(Wafer)镜面研磨、生产组装、被动组件辨识
bc bd
y
不变量: Cross ratio
Institute of Opto-mechatronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, Anhui, 230009, China
齐次矩阵
x yz XY f
X
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x z
Y
f
y z
摄像机的光学投影变换 （续）
Y
f
y
Focus plane
z
x,y,z
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