浅谈机器视觉系统

浅谈机器视觉技术及其应用
1 机器视觉系统的概念
机器视觉系统是一种非接触式的光学传感系统,它同时集成软硬件,能够自动地从所采集到的图像中获取信息或者产生控制动作。

简言之，就是用机器代替人眼来做测量和判断。

它通过机器视觉产品（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 机器视觉系统的组成
一个简单的机器视觉系统一般由照明、镜头、相机、图像采集卡和图像处理单元组成。

其中照明、镜头、相机选取的好坏是决定机器视觉系统成败的关键。

2.1 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。

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。

一个好的照明系统,应当具有以下特征:①尽可能突出目标的特征,在物体需要检测的部分与非检测部分之间尽可能产生明显的区别,增加对比度;②保证足够的亮度和稳定性;③物体位置的变化不应影响成像的质量。

照明光源可分为可见光照明和不可见光照明,常用的可见光照明光源有LED、荧光灯、卤素灯等。

可见光的缺点是一方面光能不能保持稳定,另一方面环境光会影响图像的质量,所以一般采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。

表1列出了几种主要光源的相关特性[3,4]。

表1各种视觉光源的特性
光源颜色寿命亮度特点
LED 红、绿、蓝、白6万—10万小时较亮发热少
荧光灯白色、偏绿5千—七千小时亮发热多
卤光灯白色、偏黄5千—七千小时很亮发热多LED光源是目前主流的机器视觉光源,主要原因是:①LED光源节能、不引起环境污染;
②单色性好,发光响应速度快,高频特性好;③防震动及抗冲击性能好,功耗低,寿命长;④有多种颜色可选,针对不同被测物体的表面特征和材质可选用不同颜色的光源,以获得更佳的图像。

2.2 镜头
镜头是机器视觉系统中的重要组件,其主要功能是光学成像。

镜头的参数主要有焦距、视场(FOV,Field of View)、工作距离、分辨率、景深(DOF)等。

工作距离是指从镜头前部到受检验物体的距离,需要的工作距离越长,保持小视野的难度和成本就越高。

镜头的景深是物体离最佳焦点较近或较远时,镜头保持所需分辨率的能力。

视场代表着摄像头能够观察到的最大范围,通常以角度来表示,视场越大,观测范围越大。

在组建机器视觉系统时,要根据实际需要选择合适口径和焦距的镜头。

2.3 相机
相机在机器视觉系统中是必不可少的,相机按其感光器的不同可以分为两大类:CCD(Charge CoupledDevice)相机和CMOS(Complementary Metal OxideSemiconductor)相机。

这两种相机的成像工作原理没有本质的区别,所不同的是CCD的制造工艺比较复杂,因此成本较高,而且对电能的消耗也比较大;CMOS的制造成本和电力消耗要比CCD低很多。

不过, CCD的成像品质较高,在同样的条件下, CCD的成像通透性、明锐度以及色彩的丰富
性、准确性都比较出色。

而CMOS的通透性则比较一般,对色彩的还原能力也比较弱。

CCD 相机按照其使用的CCD感光器件可以分为线阵式和面阵式两大类。

线阵CCD相机一次只能获得图像的一行信息,速度快,分辨率高,可以实现运动物体的连续检测,一般高速检测中多采用线阵CCD;而面阵CCD相机则可以一次获得整幅图像的信息,因此面阵CCD价格比较便宜。

3 一个完整的机器视觉系统工作过程
（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.
（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.
（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
4 机器视觉系统的特点
利用机器视觉可以实现非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。

同时还具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展人眼的视觉范围。

而且还可以长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。

5 机器视觉系统的应用
正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%～50%都集中在半导体行业，如PCB印刷电路、SMT表面贴装、电子生产加工设备。

机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。

除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。

而在我国，以上行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白，即便是有，也只是低端方面的应用。

目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近2年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆尝试，逐步开始工业现场的应用，其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。

这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等，真正高端的应用还很少。

因此，以上相关行业的应用空间还比较大。

当然，在其他领域（如指纹检测等）也有着很好的发展空间。

5.1 下面具体介绍下在家具制造中是如何应用的
5.1.1 表面检验
随着家具行业竞争越来越激烈，利润率逐渐变小，制造商无法承受因瑕疵品造成的高废
品率。

因此，为及时检测出问题制造商正在将品质检验工作融入到整个制造过程之中。

而利用机器视觉系统对生产过程中连续移动的板件表面进行检查，既能满足高的生产速度.利用数字化的图像处理功能又能在高分辨率的条件下发现最微小的缺陷。

目前.机器视觉表面检验原则上可以分为以下两种不同的方法:（1）通过缺陷描述划痕、污点、细孔等的方式在组织结构相同的材料表面上寻找缺陷(2)通过与存储在系统中的参考图样进行对比在任意材料表面(包括多种色彩在内)上寻找缺陷。

5.1.2 物流过程的自动化控制
机器视觉系统可以保证物流的顺利进行。

图像处理可以用于鉴定产品、获取信息并将信息传递下去.通过它可以确认相应的零部件传送到位和正在进行正确的加工工序。

原则上在这个领域中可以区分为两种应用情况:编码和标记的辨认与零件和位置的辨认。

5.1.3 加工过程中的精确定位
一个机器视觉系统，简单的说就是机器的眼睛，它最重要的任务就是确定位、寻找抓取点和按照物体的几何形状对各物体进行高精度地定位以便于后续的精确加工。

据悉德国豪迈公司就已经开发出了带有视觉识别装置的电子开料锯.基于机器视觉的送料系统可以在锯切过程中对板件的二维尺寸和具体位置进行精确地识别另一个比较有典型代表性的产品是美国AXYZ公司推出的A VS视觉识别系统.普通雕刻机的刀具处通过加装该系统模块后，机器便能够快速识别板件上特定的点，并对机器的切割路径进行调整，实现刀具位置的精确定位，确保雕刻加工的品质。

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图1鲍默板件光学检验系统
图2整个系统可无缝接入现有生产系统中图3配备了多个光学相机与照明系统
图4 A VS视觉识别系统
图5系统的识别精度取决于摄像机(通常需保证达到4像素/毫米左右)数据通过USB与计算机相连.分析系统与机器本身的控制系统完全融合
图6通过视觉拾取对特定点进行精确定位并且通过内部校准使刀具与系统之间的坐标保持一致
6 结束语
通过学习了苏真伟老师的机器视觉这节课，我感受颇深，在差了很多文献资料后，经过整理，分析，结合自己的心得体会，完成了这篇文章。

深刻的了解了机器视觉系统的组成，工作原理，特点，及应用范围。

它的前景令人欣慰。

根据MarketsandMarkets发布的名为“全球机器视觉与视觉引导机器人市场（2010-2015年）”的最新市场调查报告称，到2015年，全球机器视觉系统及部件市场预计将超过153亿美元，其中摄像机及智能摄像机将占到总市值的近27.3%，2010年到2015年期间，全球市场复合年均增长率（CAGR）预计将达到9.3%。

为了能够满足日益增长的传统与非传统应用领域的需要，机器视觉系统及其部件市场飞速发展。

处理能力的提升使得机器视觉系统功能更加强大，此外还有智能摄像机以及新的连接设备，这些进步也加大了机器视觉系统的处理能力，降低了成本，使操Overseas Security作变得不再复杂，从而使机器视觉技术得到更加广泛的应用。

据此报告估算，2010年全球机器视觉系统及其部件市场价值将达到98亿美元。

在整个机器视觉系统市场中，占据市场总值最大份额的将是光学系统、照明和帧接收器，其次是摄像机和智能摄像机。

不过，摄像机和智能摄像机是发展最快的市场，这是因为人们更需要低成本并且易于安装和使用的系统，智能摄像机恰恰可以满足人们的这些需要。

截止到2015年，处理器、软件和硬件市场预计将达到36亿美元，2010年到2015年期间，复合年均增长率将达到9%。

目前，亚太地区占据全球机器视觉系统及其部件市场的主导地位，也是机器视觉系统市场中成长最迅速的地区，2010年至2015年期间，复合年均增长率将达到11%。

其次是北美地区，2010年占据32%
的市场份额，成为全球机器视觉市场第二大增长区。