机器视觉系统原理及基础知识
机器视觉系统原理及基础知识通用课件
包括处理速度、帧率等，用于评估机器视觉系统在处理图像和视频 时的速度和效率。
鲁棒性指标
包括光照变化、遮挡、噪声等干扰因素对系统性能的影响，用于评 估机器视觉系统在实际应用中的稳定性和可靠性。
不同场景下性能评估方法
实验室环境下性能评估
通过在标准数据集上进行测试和比较，评估机器视觉系统的基本性能和算法优劣。
量，提取关键信息。
特征提取与描述
02
通过手工设计特征提取算法，如SIFT、SURF等，对图像进行特
征提取和描述，为后续分类和识别提供基础。
分类与识别
03
利用分类器如SVM、K-means等对提取的特征进行分类和识别
，实现图像内容的理解和应用。
深度学习在机器视觉中应用
01
卷积神经网络（CNN）
通过构建深度卷积神经网络，自动学习图像中的特征表达，提高图像分
触发方式
软件触发、硬件触发等，应根据实际应用场景进 行选择。
04
机器视觉系统软件平台介绍
常见软件平台对比分析
OpenCV
开源计算机视觉库，提供丰富的图像处理与计算机视觉功能，支 持多种编程语言。
Halcon
商业机器视觉软件，提供强大的图像处理和机器视觉算法库，易于 集成到工业应用中。
VisionPro
学术社区
推荐了几个重要的机器视觉学术社区和论坛，如CVPR、 ECCV等会议以及GitHub等代码分享平台，便于研究者和 开发者交流与合作。
THANKS
感谢观看
案例：应用实例展示
图像处理实例
展示如何利用软件平台对图像进行预处理、特征提取、目标检测等操作。
机器视觉应用实例
展示如何结合具体的工业应用场景，利用软件平台实现自动化检测、识别、定 位等功能。
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。
机器视觉基础知识（ＰＤＦ）
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
一、镜头基本概念（7）
镜头的调制传递函数MTF
第一节 工业镜头
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
一、镜头基本概念（8）
镜头的调制传递函数MTF
第一节 工业镜头
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（9）
镜头的调制传递函数MTF
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（4）
镜头接口 – C-MOUNT 镜头的标准接口之一，镜头的接口螺纹参数： 公称直径：1“ 螺距：32牙 – CS－Mount是C－Mount的一个变种，区别仅仅在于 镜头定位面到图像传感器光敏面的距离的不同，C－ Mount 是17。5mm，CS－Mount是12。5mm。 – C/CS能够匹配的最大的图像传感器的尺寸不超过1“。
一、镜头基本概念（10）
系统的调制传递函数MTF
第一节 工业镜头
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
二、镜头的分类（1）
按照等效焦距分为 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 是最小工作距离短，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的镜头。通常情况下畸变 校正较好。 长焦距镜头 等效焦距超过200mm的镜头。工作距离长，放大比大，畸变 常常表现为枕形状畸变。
像素速率（Pixel Rate）
相机每秒中能够输出像素的个数，仅仅对于数字相机有意 义。
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第二节 工业相机
一、工业相机的基本概念（5）
卷帘快门（Rolling Shutter）
机器视觉技术的基础原理与图像处理方法
机器视觉技术的基础原理与图像处理方法机器视觉技术是指让计算机通过摄像机等设备获取图像信息，并通过图像处理算法来实现对图像的分析、理解以及决策。
在工业、医疗、安防、交通等领域，机器视觉技术发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍机器视觉技术的基础原理和常用的图像处理方法。
机器视觉的基础原理主要包括图像的获取、图像的处理和图像的分析三个方面。
图像的获取是机器视觉的第一步，通常使用摄像机或其他传感器将物体的视觉信息转化为数字信号。
摄像机中的图像传感器负责将光信号转化为电信号，然后经过模数转换，数字信号就能被计算机处理。
在图像的获取过程中，要考虑光照、目标运动等因素，以获得清晰、准确的图像。
获得图像后，需要进行图像的处理。
图像处理的目标是增强图像特征、去除图像噪声、调整图像亮度、对比度等，以便于后续的分析。
常用的图像处理方法包括滤波、边缘检测、直方图均衡化、图像去噪等。
其中，滤波是常用的图像处理方法之一，可以去除图像中的噪声，增强图像的细节。
边缘检测能够提取出图像中的边缘信息，对于目标检测、识别等任务非常重要。
直方图均衡化可以调整图像的亮度、对比度等，使得图像更加清晰、鲜明。
图像去噪是去除图像中的干扰信号，保留图像细节的方法。
图像的分析是机器视觉的核心任务，其目的是通过对图像的处理和解析来理解图像中的内容。
图像分析的主要方法包括特征提取、目标检测与识别、图像分割等。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，以便于后续的目标检测和识别。
常用的特征包括边缘、纹理、颜色等。
目标检测与识别是将图像中的目标进行识别和分类，常用的方法包括模板匹配、分类器（如支持向量机、卷积神经网络）等。
图像分割是将图像分成若干个具有独立意义的子区域，常用的方法有阈值分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等。
除了基本的图像处理方法外，机器视觉还涵盖了很多高级的图像处理方法，如深度学习、三维重建、运动分析等。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过大量的图像数据进行训练，可以实现图像的分类、分割等任务。
机器视觉系统原理及基础知识PPT课件
实现图像的分类识别，比如识别图像中的人脸、汽车、猫狗等。
2
物体检测
能够有效地对场景中的各种物体进行识别和定位，帮助机器视觉系统完成目标检 测和跟踪。
3
目标分割
将图像分为不同的区域实现目标分割。
机器视觉在安防监控中的应用
人脸识别
通过人脸识别技术对人员进 行确认，实现物权归属、安 全管理等。
视频分析
结合机器学习算法实现对视 频的行为分析，进而实现物 体跟踪、异常行为监测等。
目标检测与跟踪
1
目标检测
利用计算机自动检测图像中的目标ห้องสมุดไป่ตู้体并标记，常用方法有HOG、SVM、CNN 等。
2
目标跟踪
在视频中追踪被标识的目标物体的运动轨迹，常用方法有KCF、MIL、TLD等。
3
网格法检测
网格法分割图像，进行目标检测。
视觉测量与三维重建
深度传感器
通过深度传感器提供的深度信息进行3D重建和识别。
激光扫描
利用激光扫描仪扫描物体表面进行3D重建和视觉测量。
视觉SLAM技术
结合计算机视觉算法和运动传感器等技术，能够实现3D重建和定位的同时还可以实现动态 障碍物检测。
光线与颜色处理
图像颜色信息和亮度信息对于机器视觉系统中的图像分析有着重要的作用。在这一部分，我们将介绍光线与颜 色的相关知识以及在图像处理中的应用。
4 变换与缩放
对图像进行旋转、平移和缩放等变换操作
人工智能与机器学习在机器视觉中的应用
神经网络
利用人工智能技术建立一种类似 于生物神经网络的结构，实现人 工智能的"黑盒"处理。
卷积神经网络
特别适用于图像和语音识别中。
机器学习
机器视觉系统原理及基础知识PPT
本PPT将介绍机器视觉系统的概述、图像处理基础、图像分割与边缘检测、形 态学处理、特征提取与描述、相机标定与几何变换、目标跟踪、机器学习在 机器视觉中的应用等。
机器视觉系统概述
机器视觉系统是指通过计算机对图像进行处理、分析和理解，模拟人类视觉 系统的功能和能力，用于实现自动检测、识别、测量等任务。
特征提取与描述
特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，如颜色、纹理、形状等，特征描述是对这些特征进行数学建模 和描述，用于图像匹配和识别。
相机标定与几何变换
相机标定是确定摄像机的内部和外部参数，几何变换是通过变换矩阵对图像 进行旋转、平移、缩放等操作，用于图像校正和重建。
目标跟踪
目标跟踪是指在连续图像序列中跟踪特定的目标物体，如运动物体或行人， 用于视频监控、无人驾驶等应用。
图像处理基础
图像处理是指对图像进行数字化处理，包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩等，用于提取和改善 图像的特征和质量。
图像分割与边缘检测
图像分割是将图像分割成不同的区域，边缘检测是提取图像中的边缘线条， 用于目标检测和图像理解等应用。
形态学处理
形态学处理是一种基于图像形状和结构的图像处理技术，通过腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作，用于图像 滤波和形状分析。
ห้องสมุดไป่ตู้
机器学习在机器视觉中的应用
机器学习是一种通过训练数据和统计方法来构建模型和预测的方法，应用于 图像分类、目标检测、人脸识别等机器视觉任务。
机器视觉系统原理及基础知识课件
特征提取
从处理后的图像中提取出与目标相关的特征，如颜色、形状、纹理等。
图像采集通过相机、镜头源自设备获取原始图像。图像处理
对采集的图像进行预处理、增强、分割等操作，提取出有用的信息。
图像采集与处理
02
使用光电传感器将光信号转换为电信号，形成原始图像数据。
技术标准和互通性
目前机器视觉技术标准和互通性有待提高，需要制定统一的技术标准，促进不同厂商和系统之间的互通性和互操作性。
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特点
定义
工业自动化
农业科技
医疗影像分析
安全监控
01
02
03
04
用于生产线上的质量检测、定位、跟踪和引导机器人等。
用于智能农业中的植物生长监测、病虫害检测等。
用于医学影像的自动识别和辅助诊断。
用于公共安全监控、交通违规检测等。
结果输出
将识别结果以图像、文字等形式输出，供用户查看或控制其他设备。
图像识别
图像传感器
镜头选择
光源照明
选择合适的镜头焦距和光圈大小，以获取清晰、无畸变的图像。
合理选择和设计光源照明方案，以提高图像对比度和清晰度。
03
02
01
将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量和处理时间。
灰度化
采用滤波器等方法去除图像中的噪声和干扰。
噪声去除
通过对比度拉伸、直方图均衡化等方法增强图像的细节和对比度。
医学影像中的定量分析
机器视觉系统能够对医学影像进行定量分析，如血管狭窄程度、组织密度等，为医生提供更加全面的诊断信息。
医学影像中的三维重建
通过机器视觉技术，可以将二维医学影像进行三维重建，更加直观地展示病灶结构和周围组织关系。
机器视觉系统工作原理
机器视觉系统工作原理
机器视觉系统是一种通过模拟人类的视觉感知能力来实现物体识别、检测和跟踪的技术。
它由摄像机、图像处理和分析算法以及人工智能技术组成。
机器视觉系统的工作流程如下：
1. 图像采集：系统通过一个或多个摄像机采集所需的图像或视频流。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强和图像校正等操作，以提高后续处理的准确性和效果。
3. 特征提取：系统利用图像处理和分析算法，从预处理后的图像中提取有用的特征，例如颜色、纹理、形状和边缘等。
4. 物体识别：通过比对已知物体模型或特征数据库，系统能够识别图像中的物体，并将其分类。
5. 检测和跟踪：系统能够实时检测和跟踪物体的位置、运动和姿态等。
这一步骤通常利用计算机视觉和机器学习算法来实现。
6. 结果输出：系统将处理后的结果以可视化的形式呈现给用户，例如在图像或视频上标注物体位置和信息。
机器视觉系统的工作原理依赖于先进的图像处理、模式识别和机器学习算法。
这些算法通过提取图像的局部特征，然后进行
特征匹配和分类。
利用大量标注好的图像和训练样本，机器学习算法能够自动学习并优化模型，提高系统的准确度和鲁棒性。
总的来说，机器视觉系统通过图像采集、预处理、特征提取、物体识别、检测和跟踪等步骤实现对图像和视频的分析和理解。
它可以应用于许多领域，如工业自动化、无人驾驶、安防监控、医疗诊断和机器人技术等，为人们的生产、生活和工作提供更高效和智能的解决方案。
机器视觉的原理及其应用
机器视觉的原理及其应用随着科技的发展和进步，机器视觉已经成为了许多领域中不可或缺的重要技术。
然而，对于大多数人来说，机器视觉仅仅是一个陌生而神秘的词汇，很少有人对其真正的原理及其应用有所了解。
因此，本文将深入探讨机器视觉的原理及其应用，让读者对其有更深入的认识。
一、机器视觉的原理机器视觉是基于计算机技术和图像处理技术开发的一种技术，通过模拟人类视觉系统对图像进行处理和分析，实现对图像的识别、分类、分割、三维重建、跟踪等功能。
机器视觉的原理主要分为以下三个部分：1. 输入图像的采集：机器视觉的输入是数字信号，这个信号是通过摄像头、激光雷达、雷达、热红外等设备来采集的。
如何把图像转化为数字信号，是机器视觉的重要一步。
2. 图像预处理：机器视觉的原理就是通过对图像进行处理，提取出目标区域的特征。
这其中的主要处理方式包括图像去噪、图像增强、几何校正、颜色分割等等。
3. 特征提取和分类：当图像预处理完成后，机器视觉就可以对图像进行特征提取和分类了。
特征提取是对图像中目标区域的特殊特征进行抽取和描述，分类是根据这些特征将目标区域与其他区域进行区分。
二、机器视觉的应用1. 工业智能工业智能是机器视觉最广泛的应用之一。
例如，在工业生产线上，机器视觉可以用来检测产品的质量问题，比如检测产品的大小、形状、颜色、表面外观等。
另外，机器视觉还可以用于机器人的导航、识别等，提高工业生产的效率和质量。
2. 医疗保健机器视觉还可以应用于医疗保健领域。
例如，医生可以利用机器视觉技术来进行口腔疾病的诊断和治疗，通过图像处理技术得到精确和准确的疾病诊断结果。
此外，机器视觉还可以用于协助医生进行手术操作和治疗等一系列问题。
3. 安防监控机器视觉在安防监控领域也有了广泛的应用。
例如，通过机器视觉技术可以实现人脸识别、指纹识别、虹膜识别等，保证安全事故的最小化。
另外，机器视觉还可以通过红外夜视技术来监测夜间活动，控制潜在危险。
4. 智慧城市随着城市的现代化，智慧城市的建设已经越来越普遍。
技能培训专题 机器视觉系统原理及基础知识(一)
技能培训专题机器视觉系统原理及基础知识(一)技能培训专题: 机器视觉系统原理及基础知识机器视觉是一种智能化技术，它模拟人脑的视觉系统，利用计算机与图像传感器，将实体物体转化成数字信号。
这种技术广泛应用于工业，医疗，安防和图像处理等领域。
本文将介绍机器视觉系统的原理和基础知识。
一、机器视觉系统的组成组成机器视觉系统由三个主要组成部分组成：图像采集、图像处理和决策控制。
1. 图像采集图像采集是机器视觉的第一步。
通过摄像机和扫描仪等设备，将实体物体的图像信息采集下来并转化成数字信号。
这些数字信号可以在后续的处理中被计算机识别、分析。
2. 图像处理在图像处理中呢，数字信号通过各种算法和技术被处理录取的信息，这些信息包括识别物品的独特特征和属性，形成特征数据库，能够识别多个物体。
3. 决策控制决策控制是机器视觉中的最后一步，计算机从特征数据库中选择最相似的特征值，经过判断来决策物品的名称和位置。
二、机器视觉的基础算法1. 边缘检测边缘检测是机器视觉中最常见的算法之一。
它可以识别亮度值发生突变的位置，从而确定物体的边缘位置。
2. 灰度化灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的处理。
这样的图像只有一个颜色通道，通常用于特征提取。
3. 滤波滤波是一种处理图像的常用方法。
它通过去除图像中一些噪声，来提高图像的质量。
三、机器视觉的应用1. 工业制造机器视觉在工业制造中应用广泛，可以用于产品的检测和过程控制。
例如在手机生产线上使用机器视觉进行质量控制和流量控制以保证制造的手机符合质量标准和时间限制。
2. 医疗领域在医疗领域，机器视觉可以帮助医生识别病人的病情。
例如基于机器视觉的超声扫描可以帮助识别肿瘤，计算机图像分析则可以从CT扫描中提取更多的细节信息以帮助诊断。
3. 安防领域在安全领域，机器视觉可帮助保障公共场景和私人财产的安全。
例如摄像头识别出猖獗的肇事车辆，学校安检中检测餐具是否卫生，人脸识别门禁等。
结论机器视觉系统是一种计算机智能化技术。
机器视觉的基本原理与应用
机器视觉的基本原理与应用机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，利用计算机和相关算法来模拟和实现图像的获取、处理、分析和理解。
它主要基于图像处理、模式识别和人工智能等领域的技术，广泛应用于工业自动化、智能监控、医疗诊断、无人驾驶等众多领域。
本文将介绍机器视觉的基本原理和应用。
一、基本原理1. 图像获取机器视觉的第一步是通过摄像头或其他图像传感器获取图像。
这些图像可以是静态图像，也可以是视频流。
在图像获取过程中，需要考虑光照、视角、噪声等因素对图像质量的影响。
2. 图像预处理获取到的图像通常需要进行预处理，以提高后续处理的效果。
预处理包括消除噪声、调整对比度、增强边缘等操作。
常用的预处理技术包括滤波、直方图均衡化和边缘检测等。
3. 特征提取特征提取是机器视觉中的关键步骤，它将原始图像转换为能够描述目标或区域的特征向量。
这些特征可以是图像的颜色、纹理、形状等。
常用的特征提取算法有边缘提取、角点检测和SIFT等。
4. 物体检测与识别物体检测与识别是机器视觉的核心任务之一。
它通过比较图像的特征与已知模型或特征数据库中的数据进行匹配，从而实现对目标物体的检测和识别。
常用的物体检测与识别算法有模板匹配、支持向量机和卷积神经网络等。
5. 目标跟踪与定位目标跟踪与定位是机器视觉的另一个重要任务，它用于在连续的图像序列中追踪和定位目标物体。
目标跟踪与定位可以通过运动模型、特征匹配和背景建模等方法来实现。
二、应用领域1. 工业自动化机器视觉在工业自动化中具有广泛的应用。
例如，在生产线上，机器视觉可以用于产品质量检测、缺陷检测和尺寸测量等。
它能够快速、准确地完成对产品的检测和判断，提高生产效率和质量。
2. 智能监控机器视觉在智能监控领域发挥着重要作用。
它可以通过图像分析和识别技术，实现对监控画面中的人员、车辆和行为进行监测和分析。
这有助于提高监控系统的智能化水平，提供更加安全和高效的监控服务。
3. 医疗诊断机器视觉在医疗诊断中有着广泛的应用前景。
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。
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 -。
3d机器视觉基本原理及应用场景
3d机器视觉基本原理及应用场景1. 引言嘿，你有没有想过，那些在流水线上精准抓取和装配零件的机器人是怎么做到的呢？或者在自动驾驶汽车里，它是如何识别路上的行人、车辆和各种障碍物的呢？这背后呀，就有一个很厉害的技术在帮忙，那就是3D机器视觉。
今天呢，咱们就像拆一个超级有趣的玩具一样，从基本原理开始，再到各种各样的应用场景，把3D机器视觉搞个明明白白。
这中间呀，咱们会讲到它的基本概念、运行机制，还有在日常生活和高级工业领域的应用，也会聊聊它面临的挑战和一些大家可能存在的误解哦。
2. 核心原理2.1基本概念与理论背景说白了，3D机器视觉就是让机器能像人眼一样感知三维世界的技术。
它的理论基础可就复杂一点啦，这里面涉及到很多数学知识，像几何光学之类的。
这技术发展也有一段时间了，最开始的时候，它只能做一些简单的检测工作，随着计算机技术、图像处理技术的不断发展，现在的3D机器视觉已经超级强大了。
它的核心概念呢，就是获取物体的三维信息。
这就好比我们人眼看东西，能知道这个东西是立体的，离我们有多远，它的形状是什么样的。
3D机器视觉就是要让机器也有这样的能力。
2.2运行机制与过程分析那它是怎么工作的呢？首先，要进行数据采集。
这就像我们的眼睛看东西一样，不过机器是通过特殊的设备，比如3D相机或者激光扫描仪。
这些设备会发出光线或者激光，然后接收反射回来的光线或者激光。
这个过程就像是我们往一个黑暗的地方打手电筒，然后看光线照到物体上反射回来的样子。
接下来呢，就是数据处理了。
采集到的数据可都是一些很杂乱的点啊、线啊之类的，要通过复杂的算法把这些数据变成有用的三维模型。
这就好比我们把一堆乱七八糟的积木块，按照一定的规则搭成一个漂亮的城堡一样。
最后呢，就是结果输出啦。
机器会根据处理好的三维模型做出判断，比如这个零件是不是合格的，这个物体是不是需要被抓取等等。
3. 理论与实际应用3.1日常生活中的实际应用在我们的日常生活中，3D机器视觉的应用可不少呢。
机器视觉基础知识
50% 分束片
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29
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#5：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
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30
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#6：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
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31
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
典型系统由以下组成： •待测目标 •光源 •镜头 •相机 •图像采集卡 •图像处理软件 •输入输出板卡 •工业电脑
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6
三、机器视觉系统基本构成
典型系统由以下组成： •待测目标 •光源 •镜头 •相机 •图像采集卡 •图像处理软件 •输入输出板卡 •工业电脑
“嵌入”
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7
四、机器视觉系统应用分类
测量 （Measure）
• LED光源
• 其他（激光、紫外光等）
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六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#1：背光——测量系统的最佳选择
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六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#2：亮场——最直接的照明
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27
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#3：暗场——适合光滑表面的照明
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28
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
象素值 = 0.2 MM
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44
七、机器视觉系统搭建
获得完美图象的6大要素
#1：高系统精度
• 视野（FOV）
- 让视觉系统“关心”的部分尽可能“充满”视野。通俗来说，FOV越小越“好”。 - 相机分辨率相同视野越小系统精度越高 - 视野相同相机分辨率越高系统精度越高
人工智能机器视觉师的岗位培训(精)
开发环境和工具选择建议
开发环境
编程语言
建议选择稳定的操作系统，如Windows或 Linux，并安装必要的开发工具和库。
推荐使用C或Python等编程语言，这些语 言在机器视觉领域有广泛的应用。
开发工具
图像处理库
可以选择使用Visual Studio、Eclipse等集 成开发环境（IDE），也可以使用CMake等 构建工具。
参与学术交流活动
积极参加学术会议、研讨会等学术交 流活动，与同行专家进行深入交流和
讨论，拓宽自己的学术视野。
阅读专业文献
定期阅读机器视觉领域的学术论文和 技术报告，了解最新研究进展和技术 动态。
实践项目经验分享
通过参与实际项目并分享经验，不断 提升自己的实践能力和技术应用水平 。
THANKS
感谢观看
ห้องสมุดไป่ตู้
文档编写与整理
编写项目文档，包括需求文档、设计 文档、测试文档等，方便项目成员查 阅和了解项目情况。
06
行业应用前景及职业发展规划建 议
行业应用前景分析
智能制造领域
随着工业4.0和智能制造的推进，机器视觉技术在自动化生 产线、质量检测、工业机器人等领域的应用越来越广泛，
为制造业的转型升级提供了有力支持。
常见图像处理算法
如滤波算法、边缘检测算法、二值化 算法等，用于去除噪声、提取边缘、 分割图像等。
计算机视觉与人工智能关系
计算机视觉在人工智能中的地位
计算机视觉是人工智能领域的重要分支，是实现人工智能感知和理解外部环境 的关键技术之一。
计算机视觉与人工智能的相互促进
计算机视觉为人工智能提供了强大的图像处理能力，而人工智能的发展也推动 了计算机视觉技术的进步，如深度学习在图像识别、目标检测等方面的应用。
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2. 照明光源－主要参数
照度：单位被照面上接收到的光通量称为 照度。如果每平方米被照面上接收到的光 通量为1（lm），则照度为1(lx)。单位： 勒克斯（lx或Lux）。1勒克斯（lx）相当 于每平方米被照面上光通量为1流明（lm） 时的照度。在高速运动条件下拍摄图像， 曝光时间很短，只有高亮度的光源才能得 到足够亮度的图像。
失真（Distortion），也叫畸变 镜头
投影误差
镜头
3. 镜头
机器视觉系统的基本光学参数： 视场角 工作距离 分辨率 景深
3. 镜头－镜头的理想模型
薄透镜模型，薄透镜是指透镜没有厚度，当 然这种透镜是不存在的，而且我们一般用 的镜头都是多组镜片组合在一起的。我们 通常使用中会忽略厚度对透镜的影响，在 去除透镜参数中的厚度后，可简化许多光 学计算公式。
监制章检 测计算机
左侧微缩文字 检测计算机
右侧微缩文字 检测计算机
监制章图像 采集系统
微缩文字 图像采集 系统
微缩文字 图像采集 系统
第2章 照明光源
2. 照明光源
在我国国家标准GB 5698－85中，颜色定义 为：“色是光作用于人眼引起除形象以外的视觉 特性”。既：颜色是一种光学现象，是光刺激人 眼的结果，有光才有色。彩色也是一种心理感觉， 它与照明光源的辐射能力分布及观看者的视觉生 理结构有关。人眼可以感知的光谱范围为 380nm-780nm，但人感知一个物体的颜色一般 是指在日光照明的环境下所显示的色彩，对于同 一物体在不同光线的照射下人会感觉到不同的色 彩，可见光源对于正确认知物体的色彩是至关重 要的。
发热特性。光源的工作温度要低，避免高 温损坏被检测物。
信噪比高，抗干扰能力强。 闪烁频率，交流、直流。 外形尺寸，便于安装。
2. 照明光源－分类
按照射方式可分为四大类: 背向照明 前向照明 结构光 频闪照明。
各种照明方式：平面照明、环形光源、同 轴光源、平行光源、点光源、低角度光源、 线光源、光栅；
强，目前一般使用256灰度级，采集系统可具有10bit、 12bit、16bit等灰度级
空间分辨力 分辨率较差，不能观看微小的目标
目前有4K×4K的面阵摄像机和8K的线阵摄像机，通过 备置各种光学镜头，可以观测小到微米大到天体的 目标
速度 感光范围 环境要求 观测精度
其它
0.1秒的视觉暂留使人眼无法看清较快速运动的 目标
2. 照明光源
三原色学说：该学说认为在视网膜上分 布有三种不同的视锥细胞，分别含有对红 (700nm)、绿(546.1nm)、蓝(435.8nm) 三种光敏感的视色素；当某一定波长的光线 作用于视网膜时，以一定的比例使三种视锥 细胞分别产生不同程度的兴奋，这样的信息 传至中枢，就产生某一种颜色的感觉。
机器视觉系统原 理及基础知识
主讲人： 王亚鹏 2005.10
中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技术分公司
1. 机器视觉系统基本原理 2. 照明光源 3. 镜头 4. 工业摄像机 5. 图像采集/处理卡 6. 图像处理系统
第1章 机器视觉系统基本原理
1.1 机器视觉系统的原理 1.2 机器视觉系统与人的视觉的对比 1.3 机器视觉系统的构成
1:2.8 景深（DOF）：在焦点前后各有一个容许弥散圆，这两个弥散圆之间
的距离就叫景深，即：在被摄主体(对焦点)前后，其影像仍然有一段 清晰范围的，就是景深。 分辨力：指能分清楚物体的能力，单位LP/mm（Line pairs/Milimeter） 快门，决定曝光时间 数值孔径，Numerical Aperture (NA) 基本放大倍数(光学放大倍数），Primary Magnification (PMAG) 调制传递函数（MTF），MTF好的镜头有利于低对比度景物的再现， 拍出的图像层次丰富、细节明显、质感细腻。 畸变：也叫失真
智能
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
虽然可利用人工智能及神经网络技术，但智能很差，不 能很好地识别变化的目标
彩色识别能力 对色彩的分辨能力强，但容易受人的心理影响， 受硬件条件的制约，目前一般的图像采集系统对色彩的
不能量化
分辨能力较差，但具有可量化的优点
灰度分辨力 差，一般只能分辨64个灰度级
快门时间可达到10微妙左右，高速像机帧率可达到1000 以上，处理器的速度越来越快
400nm-750nm范围的可见光
从紫外到红外的较宽光谱范围，另外有X光等特殊摄像 机
对环境温度、湿度的适应性差，另外有许多场 合对人有损害
对环境适应性强，另外可加防护装置
精度低，无法量化 主观性，受心理影响，易疲劳
精度高，可到微米级，易量化 客观性，可连续工作
2. 照明光源－分类
热辐射光源 白炽灯、卤钨灯
气体放电光源
荧光灯、钠灯、氢灯、氙灯、金属卤化物灯、空心 阴极灯、汞灯、高压汞灯、超高压汞灯
固体放电光源 发光二极管、空心阴极灯
激光器
气体激光器、固体激光器、半导体激光器、染料激 光器
2. 照明光源－光纤照明
光纤照明系统：可弯曲的光纤束＋专用镜头
点照明 线照明 环形照明
光源的光谱分布： 对于色彩检测的应用，应选择与日光接近 的光源，光谱要宽，而且连续。光源照射 在物体上，物体所产生的颜色效果要客观、 真实，既光源的显色性好。其它场合可使 用各种单色光和特殊光源。
2. 照明光源－主要参数
色温，单位是开尔文（K）：当光源所 发出的光的颜色与“黑体”在某一温度下 辐射的颜色相同时，“黑体的温度就称为 该光源的色温。“黑体”的温度越高，光 谱中蓝色的成分则越多，而红色的成分则 越少。例如：白炽灯的光色是暖白色，其 色温为2700K左右，而日光色荧光灯的色 温则是6400K左右。白炽灯的色温一般在 2700K左右、日光灯的色温在27006400K左右、钠灯的色温在2000K左右
UV镜 雷登镜 增温镜 各色滤镜 带通滤镜
增倍镜 分光镜 棱镜
第4章 工业摄像机
4. 工业摄像机
按不同芯片类型划分：
CCD摄像机，CCD称为电荷耦合器件，CCD实际 上只是一个把从图像半导体中出来的电子有组织 地储存起来的方法。
CMOS摄像机，CMOS称为“互补金属氧化物半 导体”，CMOS实际上只是将晶体管放在硅块上 的技术，没有更多的含义。CMOS可以将光敏元 件、放大器、A/D转换器、存储器、数字信号处 理器和计算机接口控制电路集成在一块硅片上， 具有结构简单、处理功能多、速度快性能划分 固定焦距镜头 变焦镜头
自动变焦 手动变焦
不同接口方式的镜头
C接口（后截距17.526mm） CS接口（后截距12.5mm） F接口（尼康口） M42 其它：哈苏、徕卡、AK
3. 镜头－各种镜头常用配件
近拍接圈 偏振镜 滤色片
夏日阳光下 100000Lux 阴天室外 10000Lux 电视台演播室 1000Lux 距60W台灯60cm桌面 300Lux 室内日光灯 100Lux 黄昏室内 10Lux 20cm处烛光 10-15Lux 晴朗的月夜地面照度约0.2 lx
2. 照明光源－主要参数
寿命。光源的半衰期要长，且在半衰期内， 光谱稳定，亮度衰减小。
3. 镜头－镜头的理想模型
3. 镜头－镜头的理想模型
两个重要公式： 1/f = 1/S1 + 1/S2 S1＝f *( H/h+1)
3. 镜头－有关镜头的基本概念
3. 镜头－有关镜头的基本概念
焦距（F）： 视场角： 物距： 像距： 光圈：一般用口径系数f表示，指镜头口径与焦距之比，f/2.8即指
2. 照明光源
所以，当我们用某光源照明时，若光源只 发出三条人眼最敏感的谱线，即：蓝、绿、 红。这样似乎是达到了人眼对照明的需求 和防止了人眼无法察觉和有害射线对人眼 视力的影响。但我们由前面提到的，物体 只能反射和透射与该物体颜色相同的光线， 因此上面我们假设的光源的显色性一定是 很差的。
2. 照明光源－主要参数
4. 工业摄像机
按输出图像信号格式划分 模拟摄像机
PAL（黑白为CCIR），中国，625行，50场 NTSC（黑白为EIA），日本，525行，60场 SECAM S-VIDEO 分量传输
数字摄像机
IEEE1394 USB2.0 DCOM3 RS-644 LVDS Channel Link Camera Link 千兆网
2. 照明光源
简单视功能原理：人眼视网膜里存在着大量 光敏细胞，按其形状可分为杆状和锥状两 种。杆状光敏细胞的灵敏度极高，主要靠 它在低照度时辨别明暗，但它对彩色是不 敏感的；而锥状细胞既可辨别明暗，也可 辨别彩色。白天的视觉过程主要靠锥状细 胞来完成，夜晚视觉则由杆状细胞起作用。 所以在较暗处无法辨别彩色。
1.3 机器视觉系统的构成
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
计算机或处理器
显 示 器
图像采 集卡
摄像机 及镜头
照明光源
被测物（产品 纸张）
编码器
服务器
控制及报警信号
票面检测计算机
票面图像 采集系统
网络交换机＋显示共享器＋信号分配器
4. 工业摄像机
按像素排列方式划分 面阵摄像机
黑白摄像机 采用BAYER转化的单片相机 3CCD彩色摄像机（分光棱镜）
线阵摄像机
黑白摄像机 3Line彩色摄像机 3CCD彩色摄像机（分光棱镜）
4.工业摄像机－3CCD
4.工业摄像机－3Line CCD
1.1 机器视觉系统的原理
图像处理技术 彩色图像转换技术 图像分割技术 模式识别技术 数学形态学方法 专家系统及人工智能技术 视觉神经网络技术 小波分析技术 分形学方法
1.2 机器视觉系统与人的视觉的对比