机器视觉检测

机器视觉检测

一、概念

视觉检测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。机器视觉检测的特点是提高生

产的柔性和自动化程度。

二、典型结构

五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件

1.照明

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为：分类具体说明优点

背向照明被测物放在光源和摄像机之间能获得高对比度的图像

前向照明光源和摄像机位于被测物的同侧便于安装

结构光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

频闪光照明将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像

机拍摄要求与光源同步

2.镜头

镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目

标的距离、中心点 / 节点、畸变。

3.相机

按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。

要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描 CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。

为优化捕捉到的图像，需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。

4.图像采集卡

图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。将图像信号采集到电脑中，

以数据文件的形式保存在硬盘上。通过它，可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像

带上转存到计算机中。

5.软件

视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。

三、关键——光源的选择

1.光源选型基本要素：

对比度亮度鲁棒性机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与

需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征的区分。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。

当光源不够亮时的缺点。第一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会最大。

光源是否对部件的位置敏感度最小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。

2.光源类型

类型特点应用

环形光提供不同照射角度以及不同颜色，能够突PCB基板检测、 IC 元件检

源出物体全面信息。 LED 阵列的密度高、亮测

度大。且排列布阵空间紧凑，节省空间。

背光源在物体的背光面，采用高强度的 LED阵列电子元件，胶片污点检测做光源。可以突出外形轮廓特征。

条形光照射角度可以随意安装，适用于方形结构图像扫描、 LED面板检测源或者是大物件的检测。

同轴光采用分光镜设计，可以减少阴影带来的困适用于表面凹凸不平不

源扰，使得光源能够均匀照射在物体表面，完整的物体

提高成像清晰度。

四、图像采集过程

1工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲，可分为连续触发和外部触发。

2图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。

3摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。

4摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。

5另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。

6摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。

7图像采集部分接收模拟视频信号通过 A/D 将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。

8图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。

9处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值（合格或不合格）。

10处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。

11通过 Excel 等方式打印缺陷输出结果（生产批号、缺陷位置、坐标、面积、类别、产生时间等信息）

五、视觉检测分类

（1）按照检测功能可划分：定位、缺陷检测、计数 / 遗漏检测、尺寸测量。

（2）按照其安装的载体可分为：在线检测系统和离线检测系统。

（3）按照检测技术划分，通常有立体视觉检测技术、斑点检测技术、尺寸测

量技术、 OCR技术等等。

六、视觉检测应用

印刷行业检测利用在线 / 离线的视觉系统发现印刷过程中的质量问题，如堆

墨、飞墨、缺印 / 浅印、套印不准、颜色偏差等，同时在线设

备可将颜色偏差和墨量多少的检测结果反馈给PLC,控制印刷

设备的供墨量，对供墨量进行在线调节，提高印刷质量和效

率。

PCB板检测利用视觉系统对 PCB裸板进行检测，检测板上的导线和元件

的位置和间距错误、线路和元件的尺寸错误、元件形状错误、

线路的通段、板上污损等。

零件检测机器视觉检测可以轻松应对金属零件生产的质量控制，如硬

币、汽车零部件、连接器等。通过图像处理的方法，发现金

属零件表面的划伤、残缺、变色、粘膜等缺陷，并指导机械

传动系统将残缺品剔除，大大提高了生产效率。同时对缺陷

类型的统计分析能够指导生产参数的调整，提高产品质量。

汽车安全这类数字化系统的工作原理就是通过视觉传感器对人的眼睑

眼球的几何特征和动作特征、眼睛的凝视角度及其动态变化、

头部位置和方向的变化等进行实时检测和测量，建立驾驶人

眼部头部特征与疲劳状态的关系模型，研究疲劳状态的多参量

综合描述方法；同时研究多元信息的快速融合方法，提高疲劳

检测的可靠性和准确性，从而研制稳定可靠的驾驶员疲劳监测

系统。它检测的方法很多，比如：人脸快速检测方法、疲劳程

度检测方法、疲劳驾驶问题检测等等。

同时，在交通行业的车牌识别和流量检测、药品行业的包装检测、饮料行业的

容量检测和外包装检测、烟草行业的烟标检测和外包装检测、纺织行业的布匹瑕疵检测、五金行业的螺丝钉检测、运输行业的货物分拣、食品行业的水果分拣、

电子行业的焊接检测和装配定位、钢铁行业的钢板表面缺陷检测、智能读表、智能抄表等都有应用。

七、一套高品质的机器视觉检测系统，必须具备的条件

1.高品质的成像系统

成像系统被称为视觉检测设备的“眼睛”，因此“眼睛”识别能力的好坏是评价

成像系统的最关键指标。通常，成像系统的评价指标主要体现在三个方面：

（ 1）能否发现存在的缺陷