智能视觉广泛应用 自动跟踪成监控主流
智能视觉广泛应用自动跟踪成监控主流
近年来，视频监控已广泛应用于各种场所，其对各行各业的渗入使得在安全防范、信息获取和指挥调度等方面开拓了前所未有的新局面。然而，传统的视频监控通常是以人为主的目视监控并由系统记录视频信息。目前，智能视觉分析已广泛应用于视频监控领域，智能视觉对于智能视频监控应用有着重要的影响。
视觉技术区别于智能视频监控分析技术
智能视频分析技术，起源于计算机视觉技术。计算机视觉，是人工智能研究的分支之一，它在图像及图像描述之间建立映射关系，从而通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。它使计算机得以从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标。应用于安防视频监控系统后，其可借助计算机强大的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息，并自动分析、抽取视频源中关键的有用信息，使监控系统不但有眼睛（摄像机），更由于智能视频分析计算机或专用DSP处理器，使监控系统具有智慧的大脑功能，使监控变得“聪明”，能自动学习和思考，从而替代人力或者协助人力进行监控。
视频内容分析与识别软件能通过分析实时视频流，检测识别出可疑的活动、事件或者行为模式。视频监控智能化是指在不需要人为干预的情况下，系统能自动对监控画面中异常情况进行检测、识别，并及时作出预/报警。正因为视频分析与识别需要通过定制的软件来识别出各类异常的行为，因此必然会涉及到复杂的软件算法，现在的智能视频分析软件已具有如周界监控与行为分析等多
种类功能。
现在的智能视频分析技术从硬件上来说，常会有二种表现形态，一种是基于具高速运算性能的工业计算机（或称服务器），另一种是基于嵌入式技术的高性能DSP处理器，二种形态都需装载专用的智能视频分析软件算法。前一种形态具有功能多样性、高速、多路处理等特点，一般应用于后端；后一种形态往往功能单一、适合于单路处理，具有布置方便等特点，一般应用于前端。特别后一种形态，基于针对性强和布置方便等，其应用态势很强劲。
智能视觉技术的监控需求
智能视频监控技术是建立在视频监控已经过第三代发展的基础上，为其加入智能视觉分析系统的新一轮技术变革。它相当于为普通监控设备加上了具有对观测到的事物进行分析和判断能力的大脑，拥有更强大的视频监控功能。它的出现为社会安全撑起一把更加严密、稳固的保护伞，以有效遏制影响秩序和安全的异常事件的发生。
由于人的精力有限以及每个监视器可能需要轮流显示多个摄像头画面，导致监控人员在长时间观察大量监视器的情况下，容易人眼疲惫、错过画面场景，不能及时可靠的提取监视器中的有效信息，所以即使由人力进行监控也不能保证实时精确的发现问题。再者，原有监控录像通常是等事件发生之后才被调
出进行查看，将其用于取证或其他后续处理工作。这并不能在事件发生同时进行实时报警，进而不能有效地遏制恶性事件的发生。而且，海量无用视频数据的传输和存储，不仅造成带宽及存储资源的严重浪费还淹没了少量的有用信息，使得有用信息的获取变得困难。智能视频监控技术借助计算机强大的数据处理功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤掉监控者不关心的信息，仅仅为监控者提供有用的关键信息，大大提高了视频监控在实时发现异常行为、及时传输报警信息方面的功能。
人群聚集：商场、剧场、车站等场所在特定时间内容易在局部区域出现大量人员拥挤的情况。为了避免人群聚集导致的踩踏、挤伤以及不法分子趁机扰乱秩序进行违法犯罪行为，需对过多人员聚集的情况进行自动报警处理，进而及时疏导，避免危险事件的发生。
人数统计：人数统计系统是一种监控人群流动量的智能系统，能够提供准确的人群流动量、人群流动方向的统计及分析数据。用户可根据实用情况设置监测一个或多个出入口，也可以设置统计单一方向或双向的人群流动，可分别对进、出建筑物的总人数，单位时间内进出建筑物的人数，实时计算建筑物内部当前时刻人员的数量等信息做出统计。适合于超市、百货大楼、餐馆、学校、图书馆、运动场、旅游景点、公交、火车站及机场等人口较为密集的公共场所。
人员徘徊：一些违法犯罪分子在实施犯罪之前往往会反复考察其犯罪地点的周围环境，所以，他们会在某些区域不停徘徊。为了及时发现和阻止其犯罪行为，需要对人员徘徊行为进行自动报警。此技术适合于像军事重地、监狱周边等戒严区域，银行、库房、博物馆、珠宝店等存放贵重物品区域等。
机器人视觉系统介绍
机器人视觉（Robot Vision）简介 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号
机器视觉系统概述.
2 机器视觉系统概述 2.1 机器视觉的概念 美国制造工程师协会（SME Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 工业线扫描相机系统 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。 当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性
视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件 时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。 2.2 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程； ■图像采集 光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。 ■图像处理 处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。 ■特性提取 处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。 ■判决和控制
机器视觉简介
机器视觉概述 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。 【应用领域】 机器视觉广泛应用于各个方面，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。 【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。系统可再分为、主端电脑(Host Computer)、影像获取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。 以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分，在本实验室中机器视觉的主要系统组成为：光源、工控机、工业相机、镜头；其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖（实验室的光源性能一般，光照条件良好）。 图1 典型的机器视觉系统
图2 本实验室的机器视觉的主要组成 尽量以本实验室现有的实验条件为主，其他需要的部分按实际要求也可以添加。 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 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。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是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。频闪光照明是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。
机器视觉入门知识详解
机器视觉入门知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明： 当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒 瓶和持续的流程统计数据。
机器人视觉引导玩偶定位应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 视觉检测在电子元件的应用：
视觉系统应用概述
视觉系统应用概述 作者：王健 1. 机器视觉的概念引入 人类在生产实践的过程中，面临自身能力的局限性，因而发明和创造了许多智能机器，来辅助或代替人类完成任务。智能机器能模拟人类的功能，感知外部世界并有效地解决人所不能解决的问题。人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官，其中约80%的信息是由视觉获取的。因此，对智能机器来说，赋予机器以人类视觉功能是极其重要的。 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检 查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查 和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定 位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和 字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率（即“零缺陷”），而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此逐渐形成了一门新学科——机器视觉。 机器机器视觉是研究用计算机来模拟生物宏观视觉功能的科学和技术。通俗地说，就是用机器代替人眼来做测量和判断。首先采用CCD照相机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，如：面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和
机器视觉基本介绍
机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 机器视觉系统的特点：是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务 视觉检测：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。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 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。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是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。频闪光照明是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。 镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变
城市智能视觉监控项目可行性研究分析报告
城市智能视觉监控项目可行性研究分析报告 报告说明： 作为投资决策前必不可少的关键环节，可行性研究报告是在前一阶段的项目建议书获得审批通过的基础上，主要对项目市场、技术、财务、工程、经济和环境等方面进行精.确系统、完备无遗的分析，完成包括市场和销售、规模和产品、厂址、原辅料供应、工艺技术、设备选择、人员组织、实施计划、投资与成本、效益及风险等的计算、论证和评价，选定最佳方案，依此就是否应该投资开发该项目以及如何投资，或就此终止投资还是继续投资开发等给出结论性意见，为投资决策提供科学依据，并作为进一步开展工作的基础。 《城市智能视觉监控项目可行性研究报告》通过对城市智能视觉监控项目的市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等方面的研究，从技术、经济、工程等角度对城市智能视觉监控项目进行调查研究和分析比较，并对城市智能视觉监控项目建成以后可能取得的经济效益和社会环境影响进行科学预测，为城市智能视觉监控项目决策提供公正、可靠、科学的投资咨询意见。具体而言，本报告体现如下几方面价值： ——作为向城市智能视觉监控项目建设所在地政府和规划部门备案的依据；
——作为筹集资金向银行申请贷款的依据； ——作为建设城市智能视觉监控项目投资决策的依据； ——作为城市智能视觉监控项目进行工程设计、设备订货、施工准备等基本建设前期工作的依据； ——作为城市智能视觉监控项目拟采用的新技术、新设备的研制和进行地形、地质及工业性试验的依据； ——作为环保部门审查城市智能视觉监控项目对环境影响的依据。 泓域企划机构（简称“泓域企划”）成立于2011年，是一家专注于产业规划咨询、项目管理咨询、、商业品牌推广，并提供全方位解决方案的项目战略咨询及营销策划机构，在全行业中首创了“互联网+咨询策划”的服务模式，通过信息资源整合，可为客户定制提供“行业+项目+产品+品牌”的全案策划方案。 泓域企划是领先的信息咨询服务机构，主要针对企业单位、政府组织和金融机构，在产业研究、投资分析、市场调研等方面提供专业、权威的研究报告、数据产品和解决方案。作为一家专业的投资信息咨询机构，泓域咨询及其合作机构拥有国家发展和改革委员会工程咨询资格，其编写的可行性报告以质量高、速度快、分析详细、财务预测准确、服务好而在国内享有盛誉，已经累计完成上千个项目可行性研究报告、项目申请报告、资金申请报告的编写，可为企业快速推动投资项目提供专业服务。 泓域企划机构有国家工程咨询甲级资质，其城市智能视觉监控项目可行性研究服务的专家团队均来自政府部门、设计研究院、科研高校、行业协会
机器人视觉系统(Robot Vision)简介
机器人视觉系统(Robot Vision)简介 【字体：大中小】时间：2014-08-28 11:00:06 点击次数：23次 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号
机器视觉系统的5个主要组成结构介绍
机器视觉系统的５个主要组成结构介绍 从机器视觉系统字面意思就可看出主要分为三部分：机器、视觉和系统。机器负责机械的运动和控制；视觉通过照明光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡等来实现；系统主要是指软件，也可理解为整套的机器视觉设备。下面我们重点说下机器视觉系统中的五大模块： 1.机器视觉光源（即照明光源） 照明光源作为机器视觉系统输入的重要部件，它的好坏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，要选择相应的视觉光源，以达到最佳效果。常见的光源有：LED环形光源、低角度光源、背光源、条形光源、同轴光源、冷光源、点光源、线型光源和平行光源等。 2.工业镜头 镜头在机器视觉系统中主要负责光束调制，并完成信号传递。镜头类型包括：标准、远心、广角、近摄和远摄等，选择依据一般是根据相机接口、拍摄物距、拍摄范围、CCD尺寸、畸变允许范围、放大率、焦距和光圈等。 3.工业相机 工业相机在机器视觉系统中最本质功能就是将光信号转变为电信号，与普通相机相比，它具有更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。按照不同标准可有多种分类：按输出信号方式，可分为模拟工业相机和数字工业相机；按芯片类型不同，可分CCD工业相机和CMOS工业相机，这种分类方式最为常见。 4.图像采集卡 图像采集卡虽然只是完整机器视觉系统的一个部件，但它同样非常重要，直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等。比较典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA 采集卡和GigE千兆网采集卡。这些采集卡中有的内置多路开关，可以连接多个摄像机，同时抓拍多路信息。 5.机器视觉软件
机器视觉测量技术
机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录 第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式
2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像
第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。
3 第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等 数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定
智能视觉广泛应用 自动跟踪成监控主流
智能视觉广泛应用自动跟踪成监控主流 近年来，视频监控已广泛应用于各种场所，其对各行各业的渗入使得在安全防范、信息获取和指挥调度等方面开拓了前所未有的新局面。然而，传统的视频监控通常是以人为主的目视监控并由系统记录视频信息。目前，智能视觉分析已广泛应用于视频监控领域，智能视觉对于智能视频监控应用有着重要的影响。 视觉技术区别于智能视频监控分析技术 智能视频分析技术，起源于计算机视觉技术。计算机视觉，是人工智能研究的分支之一，它在图像及图像描述之间建立映射关系，从而通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。它使计算机得以从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标。应用于安防视频监控系统后，其可借助计算机强大的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息，并自动分析、抽取视频源中关键的有用信息，使监控系统不但有眼睛（摄像机），更由于智能视频分析计算机或专用DSP处理器，使监控系统具有智慧的大脑功能，使监控变得“聪明”，能自动学习和思考，从而替代人力或者协助人力进行监控。 视频内容分析与识别软件能通过分析实时视频流，检测识别出可疑的活动、事件或者行为模式。视频监控智能化是指在不需要人为干预的情况下，系统能自动对监控画面中异常情况进行检测、识别，并及时作出预/报警。正因为视频分析与识别需要通过定制的软件来识别出各类异常的行为，因此必然会涉及到复杂的软件算法，现在的智能视频分析软件已具有如周界监控与行为分析等多
种类功能。 现在的智能视频分析技术从硬件上来说，常会有二种表现形态，一种是基于具高速运算性能的工业计算机（或称服务器），另一种是基于嵌入式技术的高性能DSP处理器，二种形态都需装载专用的智能视频分析软件算法。前一种形态具有功能多样性、高速、多路处理等特点，一般应用于后端；后一种形态往往功能单一、适合于单路处理，具有布置方便等特点，一般应用于前端。特别后一种形态，基于针对性强和布置方便等，其应用态势很强劲。 智能视觉技术的监控需求 智能视频监控技术是建立在视频监控已经过第三代发展的基础上，为其加入智能视觉分析系统的新一轮技术变革。它相当于为普通监控设备加上了具有对观测到的事物进行分析和判断能力的大脑，拥有更强大的视频监控功能。它的出现为社会安全撑起一把更加严密、稳固的保护伞，以有效遏制影响秩序和安全的异常事件的发生。 由于人的精力有限以及每个监视器可能需要轮流显示多个摄像头画面，导致监控人员在长时间观察大量监视器的情况下，容易人眼疲惫、错过画面场景，不能及时可靠的提取监视器中的有效信息，所以即使由人力进行监控也不能保证实时精确的发现问题。再者，原有监控录像通常是等事件发生之后才被调
概述机器视觉工业五大典型应用.
概述机器视觉工业五大典型应用如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000 年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。
概述机器视觉工业五大典型应用.
概述机器视觉工业五大典型应用 如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用。 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 视觉定位应用
机器视觉简介
机器视觉 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。 发展折叠 如今，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。 经历过长期的蛰伏，2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的最高水平。 2011年，中国机器视觉市场步入后增长调整期。相较2010年的高速增长，虽然增长率有所下降，但仍保持很高的水平。2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元，同比增长30.1%，增速同比2010年下降18.1个百分点，其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速，光源也达到了28.6%的增长幅度，增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币，增长35.1%。市份额达到了46.3%。电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。 概述折叠编辑本段 机器视觉(Machine vision) 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;
红外热成像智能视觉监控系统方案
红外热成像智能视觉监控系统 “红外热成像智能视觉监控系统”是我司采用国国际先进厂商监控设备并进行二次开发的“智能监控管理系统”。包括“红外热成像防火图像监控系统”、“嵌入式智能视觉分析安保系统”及“防感应雷系统”三部分。 该系统具有热成像防火检测、防盗入侵检测、非法停车检测、遗弃物检测、物品搬移检测、自动PTZ跟踪、徘徊检测等功能模块，可以很好为场区周界防提供各种监控管理需求。而且产品具有自学习自适应能力，即使是在各种极端恶劣的环境和照明条件下也可以保持极高的性能——在保持99.9%超高检测率的同时，只有极低的误报率（少于1个/天）。 防火检测： 通过红外热成像防火图像监控系统，工作人员在监控中心可对监控点周边半径1公里至5公里或更大的区域（设置动态轮循状态）进行24小时实时动态系统监控，能在第一时间侦察到地表火情或烟雾，并及时触发联动报警。帮助尽早发现灾情或隐患，及时处理可能突发的火灾及其他异常事件，并且为灾情发生时现场指挥提供依据。防盗检测： 基于嵌入式智能视觉分析技术的监控跟踪系统，具有入侵检测和自动PTZ跟踪功能模块。支持无人值守、自动检测、报警触发录像、短信自动外发报警等功能。
车辆监控： 支持车容车貌监控、场区路线、远程实时WEB监控、监控录像、视频存储、回放查询等功能。满足中心或其他相关单位对车辆运输的监控管理。 防雷系统： 考虑到野外环境下系统运行的稳定性，防止外界强电压、大电流浪涌串入系统，损坏系统的设备，造成系统不能正常运行，我们将从视频信号、RS485控制信号、网络信号、电源四个方面做好防雷保护措施，以保证系统较好的抗干扰性。 系统拓扑图： 技术说明详解： ◆前端热成像仪技术详述 1）红外成像原理 自然界中一切温度高于绝对零度（－273．16摄氏度）的物体都
机器视觉技术及其应用概述
机器视觉技术及其应用概述 姓名: 班级：机械0904班学号： 摘要：近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微 电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 关键词：器视觉；技术；应用 机器视觉系统组成及其工作原理 机器视觉即用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统的工作流程大致为：被摄取目标——经图像摄取装臵——图像信号——经图像处理系统——数字信号——经抽取目标特征——判断结果并控制设备。该流程的实现需相应的硬件作为基础，典型的工业机器视觉系统构成有照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器等。下面将对机器视觉系统组成和工作原理进一步具体说明。 机器视觉系统组成 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。 从中我们可以看出机器视觉是一项综合技术。其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。只有这些技术的相互协调应用才能构成一个完整的机器视觉应用系统。机器视觉应用系统的关键技术主要体现在光源照明、光学镜头、摄像机(CCD)、图像采集卡、图像信号处理以及执行机构等。以下分别就各方面展开论述。
机器视觉系统中常用工业相机的分类
机器视觉系统中常用工业相机的分类 根据不同感光芯片划分 我们知道感光芯片是摄像机的核心部件，目前摄像机常用的感光芯片有CCD和CMOS两种： １．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。 ２．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。 尽管CCD表示“电荷耦合器件”而CMOS表示“互补金属氧化物半导体”，但是不论CCD 或者CMOS对于图像感应都没有用，真正感应的传感器称做“图像半导体”，CCD和CMOS 传感器实际使用的都是同一种传感器“图像半导体”，图像半导体是一个P N结合半导体，能够转换光线的光子爆炸结合处成为成比例数量的电子。电子的数量被计算信号的电压，光线进入图像半导体得越多，电子产生的也越多，从传感器输出的电压也越高。 因为人眼能看到1Lux照度（满月的夜晚）以下的目标，CCD传感器通常能看到的照度范围在0.1~3Lux，是CMOS传感器感光度的3到10倍，所以目前一般CCD摄像机的图像质量要优于CMOS摄像机。 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、耗电低、成本低等特点。CMOS摄像机存在成像质量差、像敏单元尺寸小、填充率低等问题，1989年后出现了“有源像敏单元”结构，不仅有光敏元件和像敏单元的寻址开关，而且还有信号放大和处理等电路，提高了光电灵敏度、减小了噪声，扩大了动态范围，使得一些参数与CCD摄像机相近，而在功能、功耗、尺寸和价格方面要优于CCD，逐步得到广泛的应用。CMOS传感器可以做得非常大并有和CCD传感器同样的感光度，因此非常适用于特殊应用。CMOS传感器不需要复杂的处理过程，直接将图像半导体产生的电子转变成电压信号，因此就非常快，这个优点使得CMOS传感器对于高帧摄像机非常有用，高帧速度能达到400到100000帧/秒。 按输出图像信号格式划分 模拟摄像机 模拟摄像机所输出的信号形式为标准的模拟量视频信号，需要配专用的图像采集卡才能转化为计算机可以处理的数字信息。模拟摄像机一般用于电视摄像和监控领域，具有通用
机器视觉基础知识详解
机器视觉基础知识详解 随着工业 4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让 更多用户获取机器视觉的相关基础知识， 包括机器视觉技术是如何工作的、 它为什么是实现 流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量， 控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号, 传送给专用的 I 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。 光源 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、 高度自动化的特点， 可以实现很高的分辨率精度 与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触， 安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主 要区别有: C C D 相机 高題 T 作时闻 工仙『可肖限 不易信息■棗成 人;」和倉理或本不斬上升 不适合齡和措辭境 V 工件 可靠性
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+ 视觉 自动上下料定位的应用: 从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司 VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩 偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人， 机器人收到坐标后运动抓取产 品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时， VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面 玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面， 计算出玩偶中心点坐标，发 送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料， 大大减少人工成本， 大幅提高生产效 率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用: 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对 每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值， 来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的 Drag on Visi on 视觉系统方案，使用两个相机及光源配 合机械设备，达到每次检测双面 8个产品，每分钟检测大约 1500个。当出现产品不良时, 立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。 2把反面玩偶振成正面。 SB 3^ I i- I" 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘 2中，振动盘2作用是把玩偶
机器视觉系统概念是什么
机器视觉系统概念是什么？ 机器视觉技术是计算机科学的一个重要分支，它涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光学、机械等多个领域。自起步发展至现在，已经有三十多年的历史。其功能及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。其中特别是CCD工业摄像机、智能相机、ARMFPGA、图像处理和模式识别等技术的快速发展，极大地推动了机器视觉系统的发展。 简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来作各种测量和判断。在生产线上，人来作这类测量和判断会因疲劳，个人之间的差异等等产生误差和错误；但机器却会不知疲倦地，稳定地进行下去。 使用机器视觉的优点为： （1）非接触测量，对观测与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高了系统的可靠性； （2）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，扩展了人眼的视觉范围； （3）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。 （4）可以在恶劣环境下工作。 一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下： （1）工件定位检测器探测到物体已运动至接近摄像机视野的中心，向图像采集卡发送触发脉冲；
（2）图像采集卡按事先设定的程序和时延，分别向摄像机和照明设备发出起动脉冲； （3）工业摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描；或者摄像机在起动脉冲来到之前处于等待状态，起动脉冲来到后起动一帧扫描； （4）工业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）另一个起动脉冲打开灯光照明，灯光开启时间应与摄像机曝光时间匹配； （6）工业摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出； （7）图像采集卡接收模拟视频信号并通过A/D将其数字化，或者直接接收工业摄像机数字化之后的数字视频，近几年来由于科技的迅猛发展，图像采集卡这种模拟信号转数字信号的形式已渐渐被工业数字摄像机所代替，工业数字摄像机自带I/O,可直接外触发，拥有完整的SDK开发包，功能强大，笔者使用过MV-EM系列千兆网工业数字相机，如果大家有兴趣可以关注了解一下工业数字相机的基本构成及用途； （8）图像采集卡将数字图像放到处理器或者计算机的内存中； （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；或进行定位，纠正运动的误差等。 从上述的工作流程可以看出，机器视觉系统是一种比较复杂的系统，因为大多数系统的监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，这些给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在一些应用领