机器视觉基础技术培训

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机器视觉基础技术培训


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1. 什么是机器视觉?
简单地理解 机器视觉是一门在工业生产过程中代替人类视觉自动对产品外形特征做100%全检的技术。

什么是外形特征？ 例如: 形状识别 颜色识别 高精度尺寸测量 定位/位置测量； 形状识别；颜色识别；高精度尺寸测量；定位 位置测量 表面缺陷检测；OCR/OCV字符识别；1D/2D Code 识别 等等……. 随着工业自动化技术的飞速发展和各领域消费者对产品 品质要求的不断提高。

零缺陷，高品质，高附加值的产 品成为企业应对竞争的核心，为了赢得竞争，可靠的质 量控制不可或缺。

由于生产过程中速度加快，产品工艺高度集成，体积缩 小且制造精度提高，人眼已无法满足许多企业外形质量 控制的检测需要。

机器视觉代替人类视觉自动检测产品 外形特征，实现100%在线全检，已成为解决各行业制造 商大批量高速高精度产品检测的主要趋势。

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2. 机器视觉的应用
机器视觉在各个制造行业都有广泛应用。

电子行业


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半导体行业
240


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汽车及汽车零部件制造业


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医药及医疗器械行业


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包装行业


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其他行业


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3. 机器视觉的原理和结构
Monitor/PC I/O Machine Vision System
Camera Trigger Light Source Motion Control System
Production Product ion Line


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• • •
光学系统 图象处理系统 执行机构及人机界面
三个部分缺一不可，选取合适的光学系统，采集适合处理的图象，是完成视觉检测的基本条件，开发稳定 个部分缺 不可 选取合 的光学系统 采集 合处 的图象 是完成视觉检测的基本条件 开发稳定 可靠的图象处理软件是视觉检测的核心任务，可靠的执行机构和人性化的人机界面是实现最终功能的临门 一脚。

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a. 光学系统
光学系统是机器视觉系统中不可或缺的 部分,如果没有适合的光学系统采集适于处理的图片，则难以 光学系统是机器视觉系统中不可或缺的一部分 如果没有适合的光学系统采集适于处理的图片 则难以 有效地完成图象检测，甚至直接导致检测的失败。

因此，我们认为适合的光学系统是成功完成机器视 觉应用的前提条件。

一个典型的光学系统包括： 个典型的光学系统包括 i. ii. iii iii. 光源 相机 镜头
Inspected parts
Lens
Lens
LED Light
Camera
LED Light


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光学系统的一些基本概念 i. ii. iii. iv iv. v. vi. 相机分辨率 像素 F & f ( 光圈和焦距) FOV & DOV ( 景深和视野) 光源与成像 (亮场和暗场) WD & LWD （相机和光源工作距离）
Pixel
DOV
Lighting&Images


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Bright g Field & Black Field


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b. 图像处理系统
图象处理系统是机器视觉系统的核心部分 取得图像后我们需要对图像进行处理 分析和计算 并输出 图象处理系统是机器视觉系统的核心部分，取得图像后我们需要对图像进行处理、分析和计算，并输出 检测结果。

图像处理系统包括硬件和软件两部分:
硬件:
目前市场主流的机器视觉图像处理系统有PC Based系统和嵌入式系统（智能相机）两种。

系统和嵌入式系统（智能相机）两种 PC Based 系统 采用PC作为处理平台，通过图像采集卡+模拟相机或直接通过数字相机采集图片，依托 PC处理平台，处理速度快，可运行复杂的图像处理算法；可带多个相机；可根据用户要求自行开发处理 程序和用户界面。

但由于其开发工具为高级编程语言，开发周期长，难度大，维护成本高。

嵌入式系统将相机、图像采集模块、处理器、存储器、通讯模块、I/O集成一体，稳定性更高，开发周期 较短，难度相对较低，但由于其硬件结构限制，通常只能带一至两个相机，程序开发不如PC Based系统 灵活，运行速度和算法复杂度不如PC Based系统。

两种系统各有利弊，在检测点数少，检测要求可能发生变化，项目周期紧急的应用更适合选用嵌入式系 统，检测点数多，速度要求高，检测要求相对稳定，项目周期宽松的应用更适合选用PC Based系统。

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软件: i. 开发平台 ii.应用软件 图像处理软件是否先进是机器视觉应用成功的关键。

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图像处理算法基础知识 i. ii. iii. iv. v. vi. vii. viii. ix. x x. xi. 定位（Locating） 定位 灰度（Grey Scale） 对比度（Contrast） 斑点（Blob） 边缘（ 缘 Edge g ） 模板匹配（Pattem Match） 光学字符识别/校验（OCR/OCV） ID识别 测量（Guage） 拟合（Fitting） 图像预处理（Image Preprocessing）


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i.
定位（Locating） 由于被测物体每次相对相机视野的位置会有不同，所以在被测物体上相对固定的检测区域的坐标应 由于被测物体每次相对相机视野的位置会有不同 所以在被测物体上相对固定的检测区域的坐标应 该建立在被测物体上，这就需要用一些软件算法来实现，完成软件定位后，只要被测物体在相机视 野范围内，无论发生位移还是角度转换，检测区域都能跟随发生相应位置变化，准确完成检测。

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ii.
灰度（Grey Scale） 目前除颜色检测外的大部分视觉检测可由黑白图片完成，黑白图片定义从纯白（ 目前除颜色检测外的大部分视觉检测可由黑白图片完成 黑白图片定义从纯白（255或100）到纯黑 （0）分为256或100级，称之为灰度。

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iii. 对比度（Contrast） 对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代 对比度指的是 幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量 差异范围越大代 表对比越大，差异范围越小代表对比越小。

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iv. 斑点（BLOB ）
Professional Inspection Project, Advanced Vision System 是图象中定义在黑色或白色背景中连通的最大白色或黑色区域
Blob 是图象中定义在黑色或白色背景中，连通的最大白色或黑色区域。

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v. 边缘（EDGE ）
Professional Inspection Project, Advanced Vision System 边缘定义为在查找方向上定宽度内像素灰度和的差分值大于阈值的界限边缘定义为在查找方向上一定宽度内像素灰度和的差分值大于阈值的界限。

00
1518000
40
85120250255200255255255
226
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vi.模板匹配（Pattem Match ）
Professional Inspection Project, Advanced Vision System 模板匹配为图象处中最基本最直接但也是最笨耗时最多的算法模板匹配通常先训练个标准模模板匹配为图象处理中最基本，最直接但也是最笨耗时最多的算法，模板匹配通常先训练一个标准模板（像素和轮廓两种模式），然后再在指定的区域中寻找到与之匹配的图形，通常输出相似度及坐标值。

设定模板的规则：唯一、特征明显
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vii. 光学字符识别/校验（OCR/OCV ）
Professional Inspection Project, Advanced Vision System OC /OC 算法即是根据训练过的字符根据字符的大小自动将每个字符从图片中“切割”下来与训OCR/OCV 算法即是根据训练过的字符，根据字符的大小自动将每个字符从图片中“切割”下来，与训练好的字符库中的字符图形进行匹配，根据其匹配度来识别字符。

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Professional Inspection Project, Advanced Vision System viii. ID 识别
机器视觉亦有专门的识别算法用以识别各类/码进而与数据库通讯构建生产信息可追溯系统机器视觉亦有专门的ID识别算法用以识别各类1D/2D 码，进而与数据库通讯，构建生产信息可追溯系统。

目前我们的ID识别算法可识别：包括Code 3 of 9; Code 128; Interleaved 2 of 5; Reduced Space
Symbology(RSS); UPC/EAN; PostNet; Planet Code; Pharma Code; UPU-57; Data Matrix; QR Code; PDF417; Composite Symbology (CS)等数十种码。

并可在各种高噪音、低对比度状况下稳定读码。

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ix. 测量（Guage）
机器视觉可通过各种测量算法完成高重复性精度的（点-点，点-边，边-边，圆直径，角度等各类几何形机器视觉可通过各种测量算法完成高重复性精度的点点点边边边圆直径角度等各类何形式）测量。

可重复性精度/ R&R / 标定/ 补偿/ 给测量带来影响的各种因素
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x. 拟合（Fitting）
机器视觉可通过拟合算法将不同的点拟合成直线、圆，用以作进一步定位、计算。

机器视觉可通过拟合算法将不同的点拟合成直线圆用以作进步定位计算
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xi.图像预处理（Image Preprocessing）
在运用各种图象处理算法之前，我们可以考虑是否有合适的图象预处理算法可将ROI区域的对比度改变得在运用各种图象处算法之前我们可以考虑是否有合适的图象预处算法可将区域的对比度改变得更适合处理，巧妙地运用图象预处理算法可大大提高图象检测的效率和稳定性。

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Professional Inspection Project, Advanced Vision System C.执行机构及人机界面
在完成所有的图象采集和图象处作之后我们需要输出图象处的结果并进行动作报警剔
在完成所有的图象采集和图象处理工作之后，我们需要输出图象处理的结果，并进行动作（报警、剔除、位移等），并通过人机界面显示生产信息，并在型号、参数发生改变时对系统进行切换和修改工作。

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Leo Lin。