机器视觉系统如何选择工业相机与工业镜头的匹配

机器视觉技术的在不同行业的应用-上海映初

机器视觉技术的在不同行业的应用 -上海映初智能科技有限公司工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸，是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，为我国工业自动化打开“新视界”。传统工业制造企业在视觉图像技术方面需要构建四大能力：第一、智能识别海量信息快速收敛，从大量信息中找到关键特征，准确度和可靠度是关键。第二、智能测量测量是工业的基础，要求精准度。第三、智能检测在测量的基础上，综合分析判断多信息多指标，关键是基于复杂逻辑的智能化判断。第四、智能互联图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据互联，衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力。 1、简介及分类机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。

表1：机器视觉分类 a)构成及原理机器视觉系统一般由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元和视觉处理软件构成。图1：机器视觉系统构成及工作原理 b)优势及特点

机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点。机器视觉性能优势优势原因非接触测量对于观测者和被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性光谱响应范围较大具有交款的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围超长待机能够长时间稳定工作，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的测量、分析和识别任务定位功能具备定位功能，能够自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通信协议输出，此功能多用于全自动装配和生产测量功能测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外协轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量缺陷检测功能缺陷检测功能是机器视觉用的最多的一种功能，她可以检测产品表面的一些信息。基本上需要用人眼来的产品品质，都可以用视觉技术来替代。表2：机器视觉性能优势原理是实现智能制造的必要手段如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉实现了对工件尺寸、形状、颜色等特征的自动判断和识别，可以让机器代替人眼做测量和判断，是实现工业自动化和智能化的必要手段。人类视觉机器视觉精确性差，64灰度级，不能分辨微小的目标强，256灰度级，可观测微米级的目标速度性慢，无法看清较快运动的目标快，快门时间可达10微秒

工业相机镜头的基础知识20160727

工业相机镜头的基础知识 1、工业镜头的接口物镜的接口尺寸是有国际标准的，共有三种接口型式，即F型、C型、CS型。F型接口是通用型接口，一般适用于焦距大于25mm的镜头；而当物镜的焦距约小于25mm时，因物镜的尺寸不大，便采用C型或CS型接口。 C接口和CS接口的区别 ?C与CS接口的区别在于镜头与摄像机接触面至镜头焦平面（摄像机CCD光电感应器应处的位置）的距离不同，C型接口此距离为17.5mm., CS型接口此距离为12.5mm.。?C型镜头与C型摄像机，CS型镜头与CS型摄像机可以配合使用。C型镜头与CS型摄像机之间增加一个 5mm的C/CS转接环可以配合使用。CS型镜头与C型摄像机无法配合使用。 2、工业镜头的基本参数视场(Field of view, 即FOV，也叫视野范围) ：指观测物体的可视范围，也就是充满相机采集芯片的物体部分。（视场范围是选型中必须要了解的）工作距离(Working Distance,即WD):

指从镜头前部到受检验物体的距离。即清晰成像的表面距离（选型必须要了解的问题，工作距离是否可调？包括是否有安装空间等）分辨率：图像系统可以测到的受检验物体上的最小可分辨特征尺寸。在多数情况下，视野越小，分辨率越好。§ 景深 (Depth of view，即DOF)：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（需要了解客户对景深是否有特殊要求？）

图1:镜头基本参数示意图感光芯片尺寸：相机感光芯片的有效区域尺寸，一般指水平尺寸。这个参数对于决定合适的镜头缩放比例以获取想要的视场非常重要。镜头主要缩放比例(PMAG) 由感光芯片的尺寸和视场的比率来定义。虽然基本参数包括感光芯片的尺寸和视场，但PMAG却不属于基本参数。焦距（f）焦距，是光学系统中衡量光的聚集或发散的度量方式，指从透镜的光心到光聚集之焦点的距离。亦是照相机中，从镜片中心到底片或CCD等成像平面的距离。（需要记住的公式） f={工作距离/视野范围长边（或短边）}X CCD长边（或短）焦距大小的影响情况：焦距越小，景深越大；焦距越小，畸变越大；焦距越小，渐晕现象越严重，使像差边缘的照度降低；

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

机器视觉系统中常用工业相机的种类

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。称为互补金属氧化物半导体，CMOS实际上只是将晶体管２．CMOS摄像机，CMOS“” 放在硅块上的技术，没有更多的含义。表示互补金属氧化物半导体，但是不论CCD 表示电荷耦合器件而CMOS“” 尽管CCD“” 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 或者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。 1 因为人眼能看到Lux照度（满月的夜晚）以下的目标，CCD传感器通常能看到的照度传感器感光度的到倍，所以目前一般CCD摄像机的图像质范围在Lux，是CMOS310 0.1~3 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，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1989“” 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，高帧速度能达到到帧秒。 400100000/ 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，具有通用性好、成本低的特点，但一般分辨率较低、采集速度慢，而且在图像传输中容易受到噪声干扰，导致图像质量下降，所以只能用于对图像质量要求不高的机器视觉系统。常用的摄像机输出信号格式有：中国电视标准，行，场 PAL（黑白为CCIR），62550

工业镜头在机器视觉中的作用

工业镜头在机器视觉中的作用机器视觉在控制工业流程当中的作用越来越重要了，尤其是在机器人引导、目标识别和质量保证等领域。当前优秀的视觉系统已经超出了那些基本功能（例如辨别零件和确定方向）的范畴，还可以提供后续功能的信息，比如将物体从一个位置移至另一个。对于装配线和大量检测操作中使用的机器人系统，比如汽车生产和检测线，传送带通常是参考。这里，机器人执行两项任务：识别和传送。在绝大多数机器视觉应用里，光学控制都是非常重要的。机器人视觉系统同样要求极高的可重复性，因此减少抖动提供清晰图像是必要的。在类似药品工厂这样的大规模单位检测线上，视觉系统必须能够辨识缺陷包、不可读标签和产品缺失。视觉系统必须能够以极高的准确度快速识别和测量方形、圆形和椭圆形物体。提高机器视觉系统的精确度，可以帮助保持统一的包装表面和颜色。对于食品检测系统，产品的尺寸、颜色、密度和形状都需要依靠多元检测才确定。多元机器视觉系统既可以是彩色相机也可以是黑白相机，通常使用结构照明方法建立产品外表和内在结构。

尽管照相机、分析软件和照明对于机器视觉系统都是十分重要的，可能关键的元件还是成像工业镜头。系统若想完全发挥其功能，镜头必须要能够满足要求才行。当为控制系统选择镜头的时候，机器视觉集成商应该考虑四个主要因素： 1.可以检测物体类别和特性； 2.景深或者焦距； 3.加载和检测距离； 4.运行环境。工业镜头在指定光线条件下辨识特定宽度的线耦或者点距的能力，决定了它的解析度。解析度通常被模块转换功能（MTF）以图像的方式显示出来。图形显示了指定线耦频率下可行的相对对比度。扭曲、色差和其他波前畸变都会影响曲线的斜率，使曲线偏离理想状态或者衍射极限的光学表现。镜头方案有时候会以每毫米线耦数量（lp/mm）为单位列出物体解析度，再将这个值除以1000就可以预测出镜头每微米的物体解析度。在进行表面剖析的时候，通常不只使用一台照相机和工业镜头，而了解镜头的内在偏差量也是有价值的。偏差是指镜头里的光学误差，可以引起同一张图片里不同点的图像质量差异。剖析通常包括激光线和其他图像里的光线，这样可以确保测量的准确性。一些软件程序可以消除诸如镜头引起的扭曲之类的误差，所以在图像里只有剖析数据是明显的。

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：

工业摄像头选用简述

工业摄像头选用简述 1、精度要求与工业摄像头分辨率虽然现在网上随处可见诸如怎么选择工业摄像头的这些文章，但感觉还是比较零碎，各执一词，维视图像根据这多的工业项目经验，总结了一些简单实用的方法，现描述给大家，希望对大家在工业摄像头（至于这里说的工业摄像头和我们的工业相机有什么区别，维视图像已在其北京公司官网上做过详细论述，这里就不多讲了）的选择上有一些实际的帮助。 MV-E系列工业数字摄像头当我们面对一个新的项目，首先要考虑选用什么样的工业摄像头。而在考虑选用哪一款工业摄像头时，则先要考虑的是分辨率，这是因为工业摄像头的分辨率会直接影响到整个机器视觉系统的计算精度。而衡量系统精度的标准，就是我们常常听到的像素值――CCD芯片上像素所对应的实际长度。像素值的计算公式如下：像素值（X方向）＝视野范围（X方向）÷ CCD芯片像素数量（X方向）像素值（Y方向）＝视野范围（Y方向）÷ CCD芯片像素数量（Y方向）这个像素值越小，系统的计算精度就越高。回来本小节的中心问题上来：对于一个有具体精度要求的项目，该如何确定相机的分辨率为多少才适合？计算相机分辨率的公式如下：分辨率（X方向）＝视野范围（X方向）÷理论像素值（X方向）分辨率（Y方向）＝视野范围（Y方向）÷理论像素值（Y方向）理论像素值指的是，根据项目精度的要求，通过推算得出的像素值在理论上所应该达到的数值。即像素值只有达到这一数值，才能确保系统的计算精度符合要求。为了让大家容易理解，我们以一个实际项目为例。现在有客户要用我们的机器视觉系统

测量某一种工件上小孔的间距，该工件大小为50×40MM，测量精度要求达到0.1MM。由以上条件，我们可以将0.1MM假定为理论像素值（有关理论像素值的推算，另题讨论）。也就是说，只要像素值能达到0.1MM，我们就可以肯定这个项目在测量精度方面能够满足客户的要求。根据上面计算相机分辨率的公式： 50（X方向视野范围）÷ 0.1（X方向理论像素值）＝ 500（X方向分辨率） 40（Y方向视野范围）÷ 0.1（Y方向理论像素值）＝ 400（Y方向分辨率）通过上面的计算我们知道，只要相机的分辨率高于500×400，就是适合此项目的相机，比如MV-EM040M这款相机的分辨率是640×480便能适合这个例子的精度要求。 2、速度要求与工业摄像头成像速度及快门速度匹配除了精度要求外，速度上的要求也是我们常常要面对的问题之一。系统速度的快慢取决于整个视觉系统运行的时间，包括两部分：成像时间、运算时间。成像时间，指从系统收到外来触发信号起，到图像到达计算机内存为止；运算时间，指从图像到达计算机内存起，到系统输出运算结果为止。通过《工业相机硬件的基本构成及技术参数》的讨论，我们已经知道，标准CCD摄像头是以一个固定速度，在不间断地拍照。CCIR格式的相机，CCD芯片的成像时间大约需要40毫秒。也就是说，系统至少要等40毫秒的时间（等待摄像头的扫描指针回到CCD的起始点），才能对系统所要的图像进行“拍照”。因此，如果普通标准工业摄像头的成像时间，不能达到我们系统速度要求的时候。我们就要考虑选用，具有“异步拍照”功能的工业摄像头――随时能够终止当前扫描，并将指针重置到CCD起始位置。 MV系列工业模拟相机除了使用“板卡触发”功能及“异步拍照”功能，可以缩短成像时间外。还可以提高相机的快门速度，即缩短CCD芯片图像获取的时间。一般相机快门速度的缺省值为自动模式，如有特殊需要，可在相机里手动设置快门速度。最高可达万分之一秒。不过，在提高快门速度的同时，相应地要加强光源的亮度。近几年市场上的工业数字摄像头技术已非常成熟，USB2.0\USB3.0\GigE千兆网\1394

机器视觉之工业镜头的概念及分类

工业镜头的概念及分类工业镜头的概念及分类工业镜头一般称为摄像镜头或摄影镜头，简称镜头，其功能就是光学成像。镜头是机器视觉系统中的重要组件，对成像质量有着关键性的作用，它对成像质量的几个最主要指标都有影响，包括：分辨率、对比度、景深及各种像差。镜头不仅种类繁多，而且质量差异也非常大，但一般用户在进行系统设计时往往对镜头的选择重视不够，导致不能得到理想的图像，甚至导致系统开发失败。本文的目的是通过对各种常见镜头的分类及主要参数介绍，总结各种因素之间的相互关系，使读者掌握机器视觉系统中镜头的选用技巧。根据有效像场的大小划分把摄影镜头安装在一很大的伸缩暗箱前端，并在该暗箱后端安装一块很大的磨砂玻璃。当将镜头光圈开至最大，并对准无限远景物调焦时，在磨砂玻璃上呈现出的影像均位于一圆形面积内，而圆形外则漆黑，无影像。此有影像的圆形面积称为该镜头的最大像场。在这个最大像场范围的中心部位，有一能使无限远处的景物结成清晰影像的区域，这个区域称为清晰像场。照相机或摄影机的靶面一般都位于清晰像场之内，这一限定范围称为有效像场。由于视觉系统中所用的摄像机的靶面尺寸有各种型号，所以在选择镜头时一定要注意镜头的有效像场应该大于或等于摄像机的靶面尺寸，否则成像的边角部分会模糊甚至没有影像。根据焦距分类根据焦距能否调节，可分为定焦距镜头和变焦距镜头两大类。依据焦距的长短，定焦距镜头又可分为鱼眼镜头、短焦镜头、标准镜头、长焦镜头四大类。需要注意的是焦距的长短划分并不是以焦距的绝对值为首要标准，而是以像角的大小为主要区分依据，所以当靶面的大小不等时，其标准镜头的焦距大小也不同。变焦镜头上都有变焦环，调节该环可以使镜头的焦距值在预定范围内灵活改变。变焦距镜头最长焦距值和最短焦距值的比值称为该镜头的变焦倍率。变焦镜头有可分为手动变焦和电动变焦两大类。变焦镜头由于具有可连续改变焦距值的特点，在需要经常改变摄影视场的情况下非常方便使用，所以在摄影领域应用非常广泛。但由于变焦距镜头的透镜片数多、结构复杂，所以最大相对孔径不能做得太大，致使图像亮度较低、图像质量变差，同时在设计中也很难针对各种焦距、各种调焦距离做像差校正，所以其成像质量无法和同档次的定焦距镜头相比。实际中常用的镜头的焦距是从4毫米到300毫米的范围内有很多的等级，如何选择合适焦距的镜头是在机器视觉系统设计时要考虑的一个主要问题。光学镜头的成像规律可以根据两个基本成像公式牛顿公式和高斯公式来推导，对于机器视觉系统的常见设计模型，我们一般是根据成像的放大率和物距这两个条件来选择合适焦距的镜头的，在此给出一组实用的计算公式：放大率：m=h’/h=L’/L 物距：L = f(1+1/m) 像距：L’= f(1+m) 焦距：f = L/(1+1/m) 物高：h = h’/m = h’(L-f)/f 像高：h’ = mh = h(L’-f)/f 特殊用途的镜头

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

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。

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 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

工业相机镜头主要参数

工业相机镜头主要参数在机器视觉系统中,工业相机镜头通常与光源、相机一起构成一个完整的图像采集系统，因此工业相机镜头的选择受到整个系统要求的制约。下面迪奥科技为您讲解工业相机镜头的参数与选型：工业相机镜头主要参数： 1.焦距(FocalLength) 焦距是从镜头的中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离。焦距的大小决定着视角的大小，焦距数值小，视角大，所观察的范围也大;焦距数值大，视角小，观察范围小。根据焦距能否调节，可分为定焦镜头和变焦镜头两大类。 2.光圈(Iris)用F表示，以镜头焦距f和通光孔径D的比值来衡量。每个镜头上都标有最大F值，例如8mm/F1.4代表最大孔径为 5.7毫米。F值越小，光圈越大，F值越大，光圈越小。 3.对应最大CCD尺寸(SensorSize) 镜头成像直径可覆盖的最大CCD芯片尺寸。主要有：1/2″、2/3″、1″和1″以上。 4.接口(Mount)镜头与相机的连接方式。常用的包括C、CS、F、V、T2、Leica、M42x1、M75x0.75等。 5.景深(Depth ofField,DOF) 景深是指在被摄物体聚焦清楚后，在物体前后一定距离内，其影像仍然清晰的范围。景深随镜头的光圈值、焦距、拍摄距离而变化。光圈越大，景深越小;光圈越小、景深越大。焦距越长，景深越小;焦距越短，景深越大。距离拍摄体越近时，景深越小;距离拍摄体越远时，景深越大。 6.分辨率(Resolution) 分辨率代表镜头记录物体细节的能力，以每毫米里面能够分辨黑白对线的数量为计量单位：“线对/毫米”(lp/mm)。分辨率越高的镜头成像越清晰。 7.工作距离(Workingdistance,WD)镜头第一个工作面到被测物体的距离。 8.视野范围(Field ofView,FOV) 相机实际拍到区域的尺寸。 9.光学放大倍数(Magnification,?)CCD/FOV，即芯片尺寸除以视野范围。 10.数值孔径(Numerical Aperture,NA)数值孔径等于由物体与物镜间媒质的折射率n与物镜孔径角的一半(a\2)的正弦值的乘积，计算公式为N.A=n*sina/2。数

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

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

工业相机镜头的参数与选型

工业相机镜头的参数与选型一、镜头主要参数 1.焦距（Focal Length）焦距是从镜头的中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离。焦距的大小决定着视角的大小，焦距数值小，视角大，所观察的范围也大；焦距数值大，视角小，观察范围小。根据焦距能否调节，可分为定焦镜头和变焦镜头两大类。 2.光圈(Iris) 用F表示，以镜头焦距f和通光孔径D的比值来衡量。每个镜头上都标有最大F值，例如8mm /F1.4代表最大孔径为 5.7毫米。F值越小，光圈越大，F值越大，光圈越小。 3.对应最大CCD尺寸(Sensor Size) 镜头成像直径可覆盖的最大CCD芯片尺寸。主要有：1/2″、 2/3″、1″和1″以上。 4.接口(Mount) 镜头与相机的连接方式。常用的包括C、CS、F、V、T2、Leica、M42x1、M75x0.75等。 5.景深(Depth of Field,DOF) 景深是指在被摄物体聚焦清楚后，在物体前后一定距离内，其影像仍然清晰的范围。景深随镜头的光圈值、焦距、拍摄距离而变化。光圈越大，景深越小；光圈越小、景深越大。焦距越长，景深越小；

焦距越短，景深越大。距离拍摄体越近时，景深越小；距离拍摄体越远时，景深越大。 6.分辨率(Resolution) 分辨率代表镜头记录物体细节的能力，以每毫米里面能够分辨黑白对线的数量为计量单位：“线对/毫米”（lp/mm）。分辨率越高的镜头成像越清晰。 7、工作距离(Working distance,WD) 镜头第一个工作面到被测物体的距离。 8、视野范围(Field of View,FOV) 相机实际拍到区域的尺寸。 9、光学放大倍数(Magnification,?) CCD/FOV，即芯片尺寸除以视野范围。 10、数值孔径(Numerical Aperture,NA) 数值孔径等于由物体与物镜间媒质的折射率n与物镜孔径角的一半（a\2）的正弦值的乘积，计算公式为N.A=n*sin a/2。数值孔径与其它光学参数有着密切的关系，它与分辨率成正比，与放大率成正比。也就是说数值孔径，直接决定了镜头分辨率，数值孔径越大，分辨率越高，否则反之。 11、后背焦(Flange distance) 准确来说，后倍焦是相机的一个参数，指相机接口平面到芯片的距离。但在线扫描镜头或者大面阵相机的镜头选型时，后倍焦是一个

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。

工业相机镜头的参数与选型

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工业相机镜头的参数与选型一、镜头主要参数１.焦距(Focaｌ Lｅngth）焦距是从镜头的中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离。焦距的大小决定着视角的大小，焦距数值小，视角大，所观察的范围也大；焦距数值大，视角小,观察范围小。根据焦距能否调节，可分为定焦镜头和变焦镜头两大类。 2.光圈(Iris) 用F表示，以镜头焦距f和通光孔径D的比值来衡量。每个镜头上都标有最大Ｆ值,例如８mm /F1.４代表最大孔径为５.７毫米。Ｆ值越小，光圈越大，F值越大，光圈越小。 3.对应最大CCＤ尺寸(Senｓoｒ Sizｅ) 镜头成像直径可覆盖的最大ＣCＤ芯片尺寸。主要有：1／2″、2／3″、1″和１″以上。 4.接口（Mouｎt）镜头与相机的连接方式。常用的包括C、CS、Ｆ、Ｖ、T２、Ｌe ｉca、M42x1、M75x0.７5等。 5．景深(Ｄepth of Ｆield，ＤOF）景深是指在被摄物体聚焦清楚后,在物体前后一定距离内,其影像仍然清晰的范围。景深随镜头的光圈值、焦距、拍摄距离而变化。光圈越大，景深越小；光圈越小、景深越大。焦距越长，景深越小;

焦距越短，景深越大。距离拍摄体越近时，景深越小；距离拍摄体越远时,景深越大。 6.分辨率(Ｒeｓoluｔion) 分辨率代表镜头记录物体细节的能力,以每毫米里面能够分辨黑白对线的数量为计量单位：“线对/毫米”（lp/mm）。分辨率越高的镜头成像越清晰。７、工作距离（Wｏｒking ｄistance,WＤ) 镜头第一个工作面到被测物体的距离。 8、视野范围（Fｉeld of Viｅw,ＦOＶ）相机实际拍到区域的尺寸。 9、光学放大倍数(Mａｇnｉｆｉcation，?) CCＤ/FOV,即芯片尺寸除以视野范围。 10、数值孔径(Numerｉcａｌ Apｅｒture,NＡ) 数值孔径等于由物体与物镜间媒质的折射率n与物镜孔径角的一半（a\２）的正弦值的乘积，计算公式为N.A=n＊ｓin a／2。数值孔径与其它光学参数有着密切的关系,它与分辨率成正比，与放大率成正比。也就是说数值孔径，直接决定了镜头分辨率，数值孔径越大，分辨率越高,否则反之。 11、后背焦(Flａnge distａnｃe) 准确来说,后倍焦是相机的一个参数，指相机接口平面到芯片的距离。但在线扫描镜头或者大面阵相机的镜头选型时,后倍焦是一个

解读机器视觉系统解析及优缺点

解读机器视觉系统解析及优缺点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。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；

工业相机的选型规则

工业相机的选型规则工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成AFT-808小型高清工业相机为有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机不仅是直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。在机器视觉系统应用中，工业相机、工业镜头、图像采集卡、机器视觉光源、机器视觉系统平台软件，在选择过程中存在很多问题，那么今天就工业相机、工业CCD摄像头的选择，给大家介绍一些经验。 1、选择工业相机的信号类型工业相机从大的方面来分有模拟信号和数字信号两种类型。模拟相机必须有图像采集卡，标准的模拟相机分辨率很低，一般为768*576，另外帧率也是固定的，25帧每秒。另外还有一些非标准的信号，多为进口产品，那么成本就是比较高了，性价比很低。所以这个要根据实际需求来选择。另外模拟相机采集到的是模拟信号，经数字采集卡转换为数字信号进行传输存储。模拟信号可能会由于工厂内其他设备（比如电动机或高压电缆）的电磁干扰而造成失真。随着噪声水平的提高，模拟相机的动态范围（原始信号与噪声之比）会降低。动态范围决定了有多少信息能够被从相机传输给计算机。工业数字相机采集到的是数字信号，数字信号不受电噪声影响，因此，数字相机的动态范围更高，能够向计算机传输更精确的信号。 2、工业相机的分辨率需要多大。根据系统的需求来选择相机分辨率的大小，下面以一个应用案例来分析。

应用案例：假设检测一个物体的表面划痕，要求拍摄的物体大小为 10*8mm,要求的检测精度是0.01mm。首先假设我们要拍摄的视野范围在12*10mm,那么相机的最低分辨率应该选择在：(12/0.01)* (10/0.01)=1200*1000,约为120万像素的相机，也就是说一个像素对应一个检测的缺陷的话，那么最低分辨率必须不少于120万像素，但市面上常见的是130万像素的相机，因此一般而言是选用130万像素的相机。但实际问题是，如果一个像素对应一个缺陷的话，那么这样的系统一定会极不稳定，因为随便的一个干扰像素点都可能被误认为缺陷，所以我们为了提高系统的精准度和稳定性，最好取缺陷的面积在3到4个像素以上，这样我们选择的相机也就在130万乘3以上，即最低不能少于300万像素，通常采用300万像素的相机为最佳(我见过最多的人抱着亚像素不放说要做到零点几的亚像素，那么就不用这么高分辨率的相机了。比如他们说如果做到0.1个像素，就是一个缺陷对应0.1个像素，缺陷的大小是由像素点个数来计算的，试问0.1个像素的面积怎么来表示？这些人以亚像素来忽悠人，往往说明了他们的没有常识性)。换言之，我们仅仅是用来做测量用，那么采用亚像素算法，130万像素的相机也能基本上满足需求，但有时因为边缘清晰度的影响，在提取边缘的时候，随便偏移一个像素，那么精度就受到了极大的影响。故我们选择300万的相机的话，还可以允许提取的边缘偏离3个像素左右，这就很好的保证了测量的精度。 3、选择工业相机的芯片。工业相机从芯片上分，有CCD和CMOS两种。如果要求拍摄的物体是运动的，要处理的对象也是实时运动的物体，那么当然选择CCD芯片的相机为最适宜。但有的厂商生产的CMOS相机如果采用帧曝光(全局曝光)的方式的话，也可以，虽然是CMOS芯片，但在拍摄运动物体时绝不比CCD的差，又假如物体运动的