基于机器视觉的PCB在线检测设备的图像采集系统

基于机器视觉的PCB在线检测设备的图像采集系统
基于机器视觉的PCB在线检测设备的图像采集系统

机器视觉检测系统【深度解读】

机器视觉检测系统 内容来源网络,由“深圳机械展(11万㎡,1100多家展商,超10万观众)”收集整理! 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示,就在深圳机械展. 现代工业自动化生产中涉及到各种各样的检验、生产监视和零件识别应用,如汽车零配件批量加工的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、IC上的字符识别等。通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的,但在某些特殊情况下,如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等,依靠肉眼根本无法连续稳定地进行,其它物理量传感器也难以胜任。人们开始考虑用CCD照相机抓取图像后送入计算机或专用的图像处理模块,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这种方法是把计算机处理的快速性、可重复性与肉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检测技术的概念。 视觉检测技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴测试技术。与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同,视觉检测技术重点研究的是物体的几何尺寸及物体的位置测量,如轿车白车身三维尺寸的测量、模具等三维面形的快速测量、大型工件同轴度测量以及共面性测量等,它可以广泛应用于在线测量、逆向工程等主动、实时测量过程。视觉检测技术在国外发展很快,早在20世纪80年代,美国国家标准局就曾预计未来90%的检测任务将由视觉检测系统来完成。因此仅在80年代,美国就有100多家公司跻身于视觉检测系统的经营市场,可见视觉检测系统确实很有发展前途。在近几届北京国际机床展览会上已

《机器视觉及其应用》习题

第一章机器视觉系统构成与关键技术 1、机器视觉系统一般由哪几部分组成?机器视觉系统应用的核心目标是什么?主要的分 成几部分实现? 用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成:光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。三部分:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2、图像是什么?有那些方法可以得到图像? 图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。 3、采样和量化是什么含义? 数字化坐标值称为取样,数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像(模拟图像)变换成离散采样点(像素)集合的操作;量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。采样和量化实现了图像的数字化。 4、图像的灰度变换是什么含义?请阐述图像反色算法原理? 灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值,从而改善画质,使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。 第二章数字图像处理技术基础 1、对人类而言,颜色是什么?一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的?24位真彩 色,有多少种颜色? 对人类而言,在人类的可见光范围内,人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。 一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示:使用三个8位无符号整数(0 到255)表示红色、绿色和蓝色的强度。256*256*256=16,777,216种颜色。 2、红、绿、蓝三种颜色为互补色,光照在物体上,物体只反射与本身颜色相同的色光而吸 收互补色的光。一束白光照到绿色物体上,人类看到绿色是因为? 该物体吸收了其他颜色的可见光,而主要反射绿光,所以看到绿色。 3、成像系统的动态范围是什么含义? 动态范围最早是信号系统的概念,一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中,多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围,比如在音频工程中,一个放大器的动态范围可以表示为: D = lg(Power_max / Power_min)×20; 对于一个底片扫描仪,动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。即原稿最暗点的密度(Dmax)和最亮处密度值(Dmin)的差值。 我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg(Io/I)。那么假设有一张胶片,扫描仪向其投射了1000单位的光,最后在共有96%的光通过胶片的明亮(银盐较薄)部分,而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为: Dmin=lg(1000/960)= 0.02; 后者的密度为: Dmax=lg(1000/40)= 1.40 那么我们说动态范围为:D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。

视觉检测系统报告

视觉检测系统报告 年春季学期研究生课程考核(阅读报告、研究报告)考核科目:视觉测量系统学所在院(系):电气工程及自动化学院学生所在学科:仪器科学与技术学生姓名:***学 号:10S001***学生类别:工学硕士考核结果: 阅卷人: 视觉测量系统课程报告第一部分视觉测量系统发展现状综述机器视觉自起步发展到现在,已有15年的发展历史。应该说机器视觉作为一种应用系统,其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。 目前全球整个视觉市场总量大概在60~70亿美元,是按照每年 8、8%的增长速度增长的。而在中国,这个数字目前看来似乎有些庞大,但是随着加工制造业的发展,中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。 一、机器视觉的定义及特点简言之,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。

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。 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。在中国,这种应用也在逐渐被认知,且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。 二、机器视觉在国内外的应用现状在国外,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。具体如PCB印刷电路:各类生产印刷电路板组装技术、设备;单、双面、多层线路板,覆铜板及所需的材料及辅料;辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件;电子封装技术与设备;丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装:SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等;再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备:电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元

机器视觉检测系统简述及系统构成

机器视觉检测系统简述及系统构成 1机器视觉检测的一般模式 机器视觉检测的目标千差万别,检测的方式也不尽相同。农产品如苹果、玉米等通常是检测其成熟度,大小,形态等,工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸,表面缺陷等。不同的应用场合,就需要采用不同的检测设备和检测方法。如有的检测对精度要求高,就需要选择高分辨率的影像采集装置;有的检测需要产品的彩色信息,就需要采用彩色的工业相机装置。正是由于不同检测环境的特殊性,目前世界上还没有一个适用于所有产品的通用机器视觉检测系统。虽然各个检测系统采用的检测设备和检测方法差异很大,但其检测的一般模式却是相同的。机器视觉检测的一般模式是首先通过光学成像和图像采集装置获得产品的数字化图像,再用计算机进行图像处理得到相关检测信息,形成对被测产品的判断决策,最后将该决策信息发送到分拣装置,完成被测产品的分拣。 机器视觉检测的一般模式如图1所示: 图1机器视觉检测的一般模式 1.1图像获取 图像获取是机器视觉检测的第一步,它影响到系统应用的稳定性和可靠性。图像的获取实际上就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图像数据。机器视觉检测系统一般利用光源,光学镜头,相机,图像采集卡等设备获取被测物体的数字化图像。 1.2视觉检测 视觉检测通过图像处理的方法从产品图像中提取需要的信息,做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。通常这部分功能由机器视觉软件来完成。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测,并最大限度地减少对硬件系统的依赖性,而算法设计不够成熟的机器视觉软件则存在检测速度慢,误判率高,对硬件依赖性强等特点。在机器视觉检测系统中视觉信息的处理主要依赖于图像处理方法,它包括图像增强,数据编码和传输,平滑,边缘锐化,分割,特征提取,目标识别与理解等内容。 1.3分拣 对于一个检测系统而言,最终是要实现次品(含不同种类的次品)与合格品的分离即分拣,这部分功能由分拣机构来完成。分拣是机器视觉检测的最后一个也是最为关键的一个环节"对于不同的应用场合,分拣机构可以是机电系统!液压系统!气动系统中的某一种。但无论是哪一种,除了其加工制造和装配精度要严格保证以外,其动态特性,特别是快速性和稳定性也十分重要,必须在设计时予以足够的重视。 2机器视觉检测系统的构成 一个典型的机器视觉检测系统主要包括光源、光学镜头、数字相机、图像采集卡、图像处理模块、分拣机构等部份。其构成如图2所示。 图2典型的机器视觉检测系统 3光源

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备,在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要,机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出,“机器人技术与信息技术一样,在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一,具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来,但近些年来,工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长,大都在10 年以上,并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态,因此被广泛应用于各行各业,主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要,工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多,并且以后还会继续下降,但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨,个别国家和地区劳动力成本又很高,这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间,工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式,并且在国外,机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向,具有广阔的市场发展前景和强劲生命力,已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家,机器人自动化生产线已经应用到了各行各业,并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN,瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后,发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下,我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展,科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合,涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中,伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展,机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高,所能实现的功能也越来越多,性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前,工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展,其发展趋势主要为:结构的模块化和可重构化;控制技术的开放化、PC 化和网络化;伺服驱动技术的数字化和分散化;多传感器融合技术的实用化;工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS(柔性加工)加工单元的主要组成部分,它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备,主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域,

机器视觉课后心得体会

. ;.. 经过机器视觉技术及应用这门课程的学习,我觉得受益匪浅。可以说这门课 程更偏重于实践,也很好的锻炼了我们,老师讲课很认真,ppT准备的很详细,对于一些关键问题的讲解更是深入浅出。机器视觉技术,即采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两种把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,但并不仅仅是人眼的简单延伸,更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。 机器视觉不同于计算机视觉,它涉及图像处理、人工智能和模式识别,机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。 目前在机器视觉系统中;CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展,技术日臻成熟,已是现代加工制造业不可或缺的产品,广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。在未来的几年内,随着中国加工制造业的发展,对于机器视觉的需求也逐渐增多;随着机器视觉产品的增多,技术的提高,国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。加之机器视觉的介入,自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。 通过本课程的学习,我们掌握了一些机器视觉方面的基本知识。这门课对于我们生活方面有很大的实用性,可以让我们了解到机器视觉的基本构造,对成为技术应用型人才,适应社会和培养实践能力与技能都起到了很大的作用。这样的学习让我们将知识更灵活的运用,更好的将知识和实践结合在一起并转化为技能。 通过这门课程的学习,我们懂得更多,收获更多,提升了自身操作能力的同时又学到了很多东西,我相信在以后的课堂学习和实践学习中可以掌握更多更深入的知识,不断的提高自身的学习与应用能力。

机器视觉检测系统的工作原理与检测流程【干货】

机器视觉检测系统的工作原理与检测流程 内容来源网络,由“深圳机械展(11万㎡,1100多家展商,超10万观众)”收集整理! 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示,就在深圳机械展. 在机器视觉检测系统工作流程中,主要分为图像信息获取、图像信息处理和机电系统执行检测结果3个部分,另外根据系统需要还可以实时地通过人机界面进行参数设置和调整。 当被检测的对象运动到某一设定位置时会被位置传感器发现,位置传感器会向PLC控制器发送“探测到被检测物体”的电脉冲信号,PLC控制器经过计算得出何时物体将移动到CCD相机的采集位置,然后准确地向图像采集卡发送触发信号,采集开检测的此信号后会立即要求CCD相机采集图像。被采集到的物体图像会以BMP文件的格式送到工控机,然后调用专用的分析工具软件对图像进行分析处理,得出被检测对象是否符合预设要求的结论,根据“合格”或“不合格”信号,执行机会对被检测物体作出相应的处理。系统如此循环工作,完成对被检测物体队列连续处理。如下图所示。

机器视觉检测系统工作原理 一个完整的机器视觉检测系统的主要工作过程如下: ①工件定位传感器探测到被检测物体已经运动到接近机器视觉摄像系统的视野中心,向机器视觉检测系统的图像采集单元发送触发脉冲。 ②机器视觉检测系统的图像采集单元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触发脉冲。 ③机器视觉摄像机停止目前的扫描,重新开始新的一帧扫描,或者机器视觉摄像机在触发脉冲来到之前处于等待状态,触发脉冲到来后启动一帧扫描。 ④机器视觉摄像机开始新的一帧扫描之前打开电子快门,曝光时间可以事先设定。 ⑤另一个触发脉冲打开灯光照明,灯光的开启时间应该与机器视觉摄像机的曝光时间相匹配。 ⑥机器视觉摄像机曝光后,正式开始新一帧图像的扫描和输出。 ⑦机器视觉检测系统的图像采集单元接收模拟视频信号通过A/D转换器将其数字化,或者是直接接收机器视觉摄像机数字化后的数字视频信号。 ⑧处理结果控制生产流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。 从上述的工作流程可以看出,机器视觉检测系统是一种相对复杂的系统。大多监控和检测对象都是运动的物体,系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要,所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域,例如机器人、飞行物体制导等,对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗等都会有严格的要求。 尽管机器视觉应用各异,归纳一下,都包含一下几个过程: ①图像采集:光学系统采集图像,将图像转换成数字格式并传入计算机存储器。

2018中国机器视觉五大品牌

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。在这里盘点一下机器视觉行业知名企业,顺序不代表排名。 1、凌华科技 凌华科技(中国)有限公司,是台湾凌华科技集团在中国大陆设立的分公司。是一家致力于研究、制造基于PC技术的专业计算机、自动化数据量测系统及工业过程自动化控制设备的专业厂商。几年来,凌华科技以专业的技术为各界的用户提供了高质量、经济化的量测与自动化产品及解决方案。凌华科技在图像采集卡方面具有强大的科研实力,自行研发制造的产品被广泛应用在SCADA系统、工业、测量、智能机器,智能交通以及现代通讯系统、医疗设备、航天、军工等领域。 2、大恒图像 中国大恒(集团)有限公司北京图像视觉技术分公司简称为大恒图像,成立于1991年,总部在北京,是中国科学院下属企业。大恒图像的技术骨干主要来自中国科学院各研究单位,公司的产品和技术基础来源于中国科学院多年的技术积累,是将高新技术成果转化为产品的高科技企业。大恒图像自成立之日起,一直坚持走以技术开发为主的发展道路,一直致力于图像视觉领域的研究开发,建立了技工贸一体化的结构,连续十五年被中关村科技园区认定为高新技术企业。在国内,大恒图像是首屈一指的专业视频图像处理设备供应商,同时也是著名的图像应用系统集成商和解决方案提供商。 3、视觉龙 深圳市视觉龙科技有限公司是一家由归国留学人员创办的高科技企业,公司成立于2002年9月,在深圳、常州和嘉兴分别设有公司。成立以来,公司一直致力于机器视觉产品的应用开发、嵌入式机器视觉系统的研发、生产以及销售。视觉龙专业涵盖非接触式测量(含机器视觉、位移测量等)、自动化控制、精密机械、电子、工控软件等诸多重要领域。可以提供机器视觉单元、镜头、光源等硬件及软件方面的支持和配合。应用前景:在包括汽车制造、制药、电子、包装、印刷、烟草、日化、建材、制币、制卡等在内的几乎所有的现代工业自动化生产中,涉及到各种各样的检验生产监视和零件识别应用,如汽车零件批量加工,端子尺寸检测,SMT装配,IC的字符识别等等,通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能用人的肉眼来完成,但有些时候,如微小的尺寸要做到精确快速测量,形状匹配,颜色识别等,人们根本无法用肉眼连续稳定地进行,其他物理传感器也难以有用武之地。视觉龙科技作为一间专门为高要求用户提供图像处理和机器视觉软件及全面解决方案的公司,一直致力于机器视觉自动化的推广,在业内已具有骄人的业绩和口碑,为推动以上工业发展做出了巨大的努力。 4、创波光电 上海创波光电科技有限公司成立于2007年5月23日,公司经营范围包括设计和组装图像处理专用光源、图像传感器和自动化机器视觉系统等。提供电子领域内的技术咨询和技术服务,并销售自产产品。经过多年不断的深入研发发展公司日益壮大,在高新技术领域做出了突破,得到了业界人士的好评,主要有新型系列光源,3D玻璃盖板检测设备,圆柱形物体边部缺陷检测系统软件,螺母检测机检测设备以及最新自主研发的高速在线盖板玻璃缺陷检测设备等视觉专用检测系统的软件,获得了高新企业技术证书,以及众多软件著作权,例如:创波视觉检测专用光源恒流控制软件,创波视觉检测专用光源64路实时控制系统软件、创波视觉检测专用小型控制软件、创波贴片器件编带成型后的质量检测系统软件,上海创波光电科技有限公司以诚信、实力和产品质量获得业界的高度认可。欢迎各界朋友莅临参观、指导和业务洽谈

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉,而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断,机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样,通过视觉观察和理解 世界,具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科,同时也是一个交叉学科,取“信息”的人工智能系统,其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用,并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究,从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能,再现于人类视觉有关的某些智能行为,从客观事物的图像中提取信息进行处理,并加以理解,最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术,其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等,这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性,要能适应工业现场恶劣的环境,并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性,要求高速度和高精度,且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点,有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号,然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统,并根据像素分布、亮度和颜色等信息,将其转换成数字化信息。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、 数量、位置和长度等,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程:

机器视觉在线检测系统项目实施流程

随着机器视觉检测技术的日益成熟,越来越多的企业选择安装机器视觉在线检测系统,企业如何做到机器视觉在线检测项目的顺利实施,企业用户对机器视觉在线检测系统设计制作流程的了解至关重要,今天创视新小编在这里整理了整个机器视觉在线检测系统从前期的产品检测评估到系统设备设计制作集成的整个过程做一个简单的介绍: 1、项目的前期评估 A、通过电话联系我们公司,我们公司将会有专业项目工程工程师跟您进行初步的沟通,了解您的需求; B、需要您提供检测样品(OK品和各种NG品数个)以及现场环境,如果不是做整机检测设备的还需要提供视觉设备的安装空间及外围IO通讯。如有需要,项目工程师可以到贵公司进行现场评估; C、根据提供的样品,项目工程师会在公司进行初步的技术评估,一般在收到样品后两个工作日内会给出测试结果; D、项目工程师会根据测试结果,向您提出专业的意见。提供合适的视觉产品(包括工业相机、镜头、光源、电脑、机器视觉系统软件等)给您,然后在测试结果出来后给您提供初步方案及项目费用预估。 E、如对方案存在疑问,可以随时联系项目工程师,项目工程师会对您的疑问进行解答并完善方案,尽力满足您的需求。 2、立项 项目经过初步评估后,双方确认项目方案的可行性,项目工程师接下来会建立一个新项目流程往下进行。 3、检测标准的明确 需要您收集OK品和限度NG品(即初步测试中认为可以检测出来的NG品种类),需要一定数量。项目工程师会对您提供的样品进行测试,详细的检测标准跟您进行确认。 4、其他确认 明确了检测标准后,项目工程师会进一步和您确认检测设备达到安装现场,机械和电气要求;如果贵公司对设备使用有特殊要求的,请及时提出,以便我们进行评估和设计。 5、整体方案书制作、明细报价单、合同制作 项目工程师根据以上的确认制作详细的整体方案,整体包含整机图、视觉系统配置、检测标准、软件功能等。 机器视觉在线检测系统设备设计制作流程

机器视觉的现状及其应用

河北工业大学 院系:河北工业大学机械工程学院 班级:机研155班 姓名:翟云飞 学号: 201531204037 题目:机器视觉技术及其应用

目录 1.机器视觉的发展现状 2.机器视觉系统组成 2.1机器视觉系统的工作原理 3.机器视觉的应用 3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统 3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 3.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术 3.4新兴行业 4.机器视觉发展趋势 5.中国机器视觉产业的发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 5.3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 5.4、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 6.参考文献

1.中国机器视觉的发展趋势 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。 2.机器视觉系统组成及其工作原理 简言之,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。 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。

视觉检测系统报告样本

年春季学期研究生课程考核 ( 阅读报告、研究报告) 考核科目:视觉测量系统 学所在院( 系) :电气工程及自动化学院学生所在学科:仪器科学与技术 学生姓名:*** 学号:10S001*** 学生类别:工学硕士 考核结果: 阅卷人:

视觉测量系统课程报告 第一部分视觉测量系统发展现状综述 机器视觉自起步发展到现在, 已有的发展历史。应该说机器视觉作为一种应用系统, 其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。 当前全球整个视觉市场总量大概在60~70亿美元, 是按照每年8.8%的增长速度增长的。而在中国, 这个数字当前看来似乎有些庞大, 可是随着加工制造业的发展, 中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。 一、机器视觉的定义及特点 简言之, 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指经过机器视觉产品( 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, 常见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

测方法能够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。 正是由于机器视觉系统能够快速获取大量信息, 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。在中国, 这种应用也在逐渐被认知, 且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。 二、机器视觉在国内外的应用现状 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。具体如PCB印刷电路: 各类生产印刷电路板组装技术、设备; 单、双面、多层线路板, 覆铜板及所需的材料及辅料; 辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件; 电子封装技术与设备; 丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装: SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、 SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等; 再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备: 电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用, 而且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外, 机器视觉还用于其它各个领域。 而在中国, 以上行业本身就属于新兴的领域, 再加之机器视

机器视觉在线检测详解

广东省东莞市莞城区莞太路34号东莞市创意产业中心园区8座502 Unit 502, Building 8, Creative Industry Center Park, No. 34 Guantai Road, Guancheng District, Dong Guan 523000, P.R.China 机器视觉在线检测详解 机器视觉的一个重要应用就是进行在线检测。这个与物体静止时的视觉检测系统不同,最起码图像摄取的速度要足够快才行,不然就不可能在被测物体运动时获取足够清晰的图像,再一个就是机器视觉软件的图像处理能力也要足够强,分析判断周期要够短,不然等反应过来了,产品可能都已经走出次品剔除系统的工作范围了。这样的机器视觉在线检测就是不合格的。 1 机器视觉在线检测的基本原理 基于机器视觉的在线检测系统的基本原理:首先通过视觉传感器获取高速流水线上运动待检测物体图像,图像传送到计算机后,计算机调用专用的图像处理软件来对检测物体进行检测、测量、分析、判断。多功能检测实验平台的硬件结构如图1所示,机器视觉在线检测系统的基本模块包括:传动装置、专用LED光源、图像采集模块、电气控制模块。 2 多功能检测实验平台运动控制部分设计 在这套系统中,运动控制部分选用工业PC+运动控制卡+步进电机的控制模式。运动控制卡是步进电机公司的MPC01。它配备了许多功能强大、内容丰富的运动控制软件工具和函数库。MPC01运动函数库用于二次开发,用户只要用C/C++或Visual Basic等编制所需的用户界面程序,并把它与MPC01

运动库链接起来,就可以开发出自己的控制系统。 3 专用LED光源 光源对图像质量的影响是至关重要的,考虑到本套试验平台将要进行各种物品的检测实验,开发设计了多种专用LED照明方案以适应各种不同的待检物体。直环型用于各种具有稳定照度和清晰图像的工件;狭角型用于各种透明工件或低对比度工件;棒型用于透明、光滑、镀金表面;圆顶型用于不平整或弯曲的表面检测,金属包片上的印刷字体或弯曲表面的孔穴;背光型用于透明材料或液体的检测;同轴型用于光滑、电镀、低反射表面。 4 高速图像采集系统 图像采集部分将完成流水线上的运动图像获取,采集图像质量的好坏将直接影响整个检测效率。图像采集部分主要由CCD摄像机完成。CCD摄像机摄取图像信号,由图像采集卡将图像信号采集进来。本套实验装置选用两个方位的摄像机对待检测物体进行检测,一个俯拍位一个侧拍位,对有些待检测物体可以进行多方位的检测。摄像机采用的是Pulnix公司的TM6703,采集卡选用Matrox 公司的Comora2。 4.1 图像采集卡 Matrox Corona Ⅱ是Matrox Graphics Inc.生产的图像控制器,可采集隔行扫描/逐行扫描的分量RGB信号和单/双路黑白模拟视频信号;3路10bit A/D转换器;24-bit RS-422/LVDS数字接口;模拟情况下采集率达到30MHz,RS-422数字模式下达25MHz,LVDS数字模式下达40MHz;连接2个RGB 或6个模拟黑白视频信号;32-bit/33MHz PCI总线主模式;扩展板上实时采

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。 2、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。 3、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素: 对比度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

机器视觉课后心得体会

经过机器视觉技术及应用这门课程的学习,我觉得受益匪浅。可以说这门课程更偏重于实践,也很好的锻炼了我们,老师讲课很认真,ppT准备的很详细,对于一些关键问题的讲解更是深入浅出。机器视觉技术,即采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两种把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,但并不仅仅是人眼的简单延伸,更重要的是具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。 机器视觉不同于计算机视觉,它涉及图像处理、人工智能和模式识别,机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。 目前在机器视觉系统中;CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展,技术日臻成熟,已是现代加工制造业不可或缺的产品,广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。在未来的几年内,随着中国加工制造业的发展,对于机器视觉的需求也逐渐增多;随着机器视觉产品的增多,技术的提高,国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。加之机器视觉的介入,自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。 通过本课程的学习,我们掌握了一些机器视觉方面的基本知识。这门课对于我们生活方面有很大的实用性,可以让我们了解到机器视觉的基本构造,对成为技术应用型人才,适应社会和培养实践能力与技能都起到了很大的作用。这样的学习让我们将知识更灵活的运用,更好的将知识和实践结合在一起并转化为技能。 通过这门课程的学习,我们懂得更多,收获更多,提升了自身操作能力的同时又学到了很多东西,我相信在以后的课堂学习和实践学习中可以掌握更多更深入的知识,不断的提高自身的学习与应用能力。

机器视觉在线检测系统项目实施流程

精选文档 随着机器视觉检测技术的日益成熟,越来越多的企业选择安装机器视觉在线检测系统,企业如何做到机器视觉在线检测项目的顺利实施,企业用户对机器视觉在线检测系统设计制作流程的了解至关重要,今天创视新小编在这里整理了整个机器视觉在线检测系统从前期的产品检测评估到系统设备设计制作集成的整个过程做一个简单的介绍: 1、项目的前期评估 A、通过电话联系我们公司,我们公司将会有专业项目工程工程师跟您进行 初步的沟通,了解您的需求; B、需要您提供检测样品(0K品和各种NG品数个)以及现场环境,如果 不是做整机检测设备的还需要提供视觉设备的安装空间及外围I0通讯。如有 需要,项目工程师可以到贵公司进行现场评估; C、根据提供的样品,项目工程师会在公司进行初步的技术评估,一般在收 到样品后两个工作日内会给出测试结果; D、项目工程师会根据测试结果,向您提出专业的意见。提供合适的视觉产品 (包括工业相机、镜头、光源、电脑、机器视觉系统软件等)给您,然后在测 试结果出来后给您提供初步方案及项目费用预估。 E、如对方案存在疑问,可以随时联系项目工程师,项目工程师会对您的疑 问进行解答并完善方案,尽力满足您的需求。 2、立项 项目经过初步评估后,双方确认项目方案的可行性,项目工程师接下来会建 立一个新项目流程往下进行。 3、检测标准的明确 需要您收集0K品和限度NG品(即初步测试中认为可以检测出来的NG品 种类),需要一定数量。项目工程师会对您提供的样品进行测试,详细的检测标准跟您进行确认 精选文档

4、其他确认 明确了检测标准后,项目工程师会进一步和您确认检测设备达到安装现场,机械和电气要求;如果贵公司对设备使用有特殊要求的,请及时提出,以便我们进行评估和设计。 5、整体方案书制作、明细报价单、合同制作 项目工程师根据以上的确认制作详细的整体方案,整体包含整机图、视觉系统配置、检测标准、软件功能等。 机器视觉在线检测系统设备设计制作流程 在签完合同和各方面财务确认后就开始进一步的系统设备的设计制作。 1、客服提供相关的辅料 需要提供不同程度的良品与不良品样品、产品样品外观尺寸和设计品载具。如果需要使用专用载具,请提供专用载具的相关尺寸以提供我们的设计使用。 2、设备整机布置图和电气控制动作流程的确认 我们在收到您提供的相关辅料几个工作日后,提供设备整机布置图和电气控制动作流程给贵公司的责任人确认,如有疑问可以和公司的技术工程师沟通,技术工程师会尽快解决您的问题。 3、机器零件图设计 整机布置图确认后,接着就是进行机械零件的设计。 4、机械、电气标准件的选型 精选文档 整机布置图和电控动作流程确认后,接着就是完成机械、电气标准件的选型。

机器视觉检测分解

研究背景: 产品表面质量是产品质量的重要组成部分,也是产品商业价值的重要保障。产品表面缺陷检测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以CCD 和数字图像处理技术为代表的计算机视觉检测技术,大致经历了三个阶段,分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机视觉检测技术阶段。[] 传统检测技术 (1)人工目视检测法 (2)频闪检测法 无损检测技术 (1)涡流检测法 (2)红外检测法 (3)漏磁检测法 计算机视觉检测技术 (1)激光扫描检测法 (2)CCD 检测法 采用荧光管等照明设备,以一定方向照射到物体表面上,使用CCD摄像机来扫描物体表面,并将获得的图像信号输入计算机,通过图像预处理、缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二值化等图像处理后,提取图像中的表面缺陷的相关特征参数,再进行缺陷图像识别,从而判断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。 优点:实时性好,精确度高,灵活性好,用途易于扩充,非接触式无损检测。 基于机器视觉的缺陷检测系统优点: 集成化生产缩短产品进入市场时间改进生产流程100%质量保证实时过程监控提高产量精确检测100%检测 由于经济和技术原因国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主,没有或者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备,对视觉技术的开发应用停留在比较低端的小系统集成上,对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例,但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高,对在线检测设备的需求也就更大具有巨大的市场潜力。 机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术 铸件常见缺陷:砂眼气孔缩孔披缝粘砂冷隔掉砂毛刺浇不足缺陷变形 问题的提出: 1.水渍、污迹等不属于铸件缺陷,但由于其外观形貌与缺陷非常类似, 因此易被检测系统误识为缺陷。从目前发表的文献来看,对于伪缺陷的识别率较低。 2.不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性,造成缺陷误判。 国外研究发展现状: 20 世纪90 年代后,基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提高。 1990 年芬兰Rautaruukki New Technology公司研制了Smartivis表面检测系统[],该系统具有自学习分类功能,应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。 1996 年美国Cognex公司研发了一套iLearn自学习分类器软件系统并应用于其研制了iS-2000 自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接,极大地提高了检测系统实时的运算速度,有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处[]。 2004 年Parsytec公司发布了新一代表面质量检测产品Parsytec5i,该系统运用了自学习神经

相关文档
最新文档