机器视觉中的基础光学

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

机器视觉系统——光源篇

机器视觉——光源篇收藏一、为什么要使用光源 ?目的将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像?地位机器视觉三大技术（采像技术，处理技术，运动控制技术）之一?重要性直接影响系统的成败，处理精度和速度二、光源的种类 ?理想的光源应该是明亮，均匀，稳定的 ?视觉系统使用的光源主要有三种高频荧光灯光纤卤素灯 LED（发光二极管）照明 ?高频荧光灯使用寿命约1500－3000小时优点：扩散性好、适合大面积均匀照射缺点：响应速度慢，亮度较暗 ?光纤卤素灯使用寿命约1000小时优点：亮度高缺点：响应速度慢，几乎没有光亮度和色温的变化 ?LED灯

使用寿命约10000－30000小时可以使用多个LED达到高亮度，同时可组合不同的形状响应速度快，波长可以根据用途选择三、LED光源的优势 ?可制成各种形状、尺寸及各种照射角度； ?可根据需要制成各种颜色，并可以随时调节亮度； ?通过散热装置，散热效果更好，光亮度更稳定； ?使用寿命长（约3万小时，间断使用寿命更长）； ?反应快捷，可在10微秒或更短的时间内达到最大亮度； ?电源带有外触发，可以通过计算机控制，起动速度快，可以用作频闪灯；?运行成本低、寿命长的LED，会在综合成本和性能方面体现出更大的优势；?可根据客户的需要，进行特殊设计。四、LED光源的颜色 ?主要颜色红色蓝色绿色白色 ?其他颜色橙色红外紫外五、照明技术的基础知识 1、照射光的种类

(1)直射光主要来自于一个方向的光，可以在亮色和暗色阴影之间产生相对高的对比度图像。 (2)漫射光（扩散光）各种角度的光源混合在一起的光。日常的生活用光几乎都是扩散光。 (3)偏振光在垂直于传播方向的平面内，光矢量只沿某一个固定方向振动的光。通常是利用偏光板（片）来防止特定方向的反射。 (4)平行光照射角度一致的光。太阳光就是平行光。发光角度越窄的LED直射光越接近平行光。对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。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，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。 2、六种照明技术通用照明，背光，同轴（共轴），连续漫反射，暗域及结构光。(1)一般目的的照明通用照明一般采用环状或点状照明。环灯是一种常用的通用照明方式，其很容易安装在镜头上，可给漫反射表面提供足够的照明。 (2)背光照明：背光照明是将光源放置在相对于摄像头的物体的背面。这种照明方式与别的照明方式有很大不同因为图像分析的不是发水光而是入射光。背光照明产生了很强的对比度。应用背光技术时候，物体表面特征可能会丢失。例如，可以应用背光技术测量硬币的直径，但是却无法判断硬币的正反面。 (3)同轴照明：同轴照明是与摄像头的轴向有相同的方向的光照射到物体的表面。同轴照明使用一种特殊的半反射镜面反射光源到摄像头的透镜轴方向。半反射镜面只让从物体表面反射垂直于透镜的光源通过。同轴照明技术对于实现扁平物体且有镜面特征的表面的均匀照明很有用。此外此技术还可以实现使表面角度变化部分高亮，因为不垂直于摄像头镜头的表面反射的光不会进入镜头，从而造成表面较暗。连续漫反射照明：连续漫反射照明应用于物体表面的反射性或者表面有复杂的角度。连续漫反射照明应用半球形的均匀照明，以减小影子及镜面反射。这种照明方式对于完全组装的电路板照明非常有用。这种光源可以达到170立体角范围的均匀照明。 (4)暗域照明：暗域照明是相对于物体表面提供低角度照明。使用相机拍摄镜子使其在其视野内，如果在视野内能看见光源就认为使亮域照明，相反的在视野中看不到光源就是暗域照明。因此光源是亮域照明还是暗域照明与光源的位置有关。典型的，暗域照明应用于对表面部分有突起的部分的照明或表面纹理变化的照明。 (5)结构光：结构光是一种投影在物体表面的有一定几何形状的光（如线形、圆形、正方形）。典型的结构光涉及激光或光纤。结构光可以用来测量相机到光源的距离。多轴照明：在许多应用中，为了使视野下不同的特征表现不同的对比度，需要多重照明技术。

机器视觉选型计算概述

机器视觉硬件选型计算概述 V1.0

目录 1相机 (4) 1.1相机光谱类型 (4) 1.2相机像素值 (5) 1.3图像帧速率和快门速度 (6) 1.3.1断续送料的应用 (6) 1.3.2连续送料的应用 (7) 1.4图像数据传输 (7) 1.4.1模拟传输方式 (8) 1.4.2数字传输方式 (8) 1.5其他要点 (9) 1.5.1像素深度 (9) 1.5.2传感器尺寸 (9) 1.5.3像元尺寸 (10) 1.5.4CCD&CMOS (10) 2镜头 (10) 2.1靶面尺寸 (11) 2.1.1面阵相机镜头 (11) 2.1.2线阵相机镜头 (11) 2.2焦距 (11) 2.3镜头分辨率 (12) 2.4接口类型 (13) 2.5工作距离 (14) 2.6镜头其他参数 (14)

2.6.1景深 (14) 2.6.2工作波长 (14) 2.6.3畸变 (15) 3光源 (16) 3.1光源类型 (16) 3.2光源照射方向性 (17) 3.2.1反射类型 (17) 3.2.2照射角度 (17) 3.3光源光谱 (23) 3.3.1光源颜色 (23) 3.3.2光源波长特性 (24) 3.3.3几种光源光谱使用情况汇总对比 (25) 3.4光源亮度调整 (26) 4其他 (27) 4.1各种滤镜/选配件 (27) 4.1.1偏光镜 (27) 4.1.2锐波滤镜 (28) 4.1.3保护镜 (28)

机器视觉硬件选型计算概述V1.0本资料主要包括相机、镜头和光源的选型计算概述。 1相机相机选型主要参数包括：相机光谱类型、相机像素值、图像帧速率和快门速度、像素深度、传感器尺寸、像元尺寸。 1.1相机光谱类型相机光谱类型即相机色彩类型主要分为彩色相机和黑白相机。在处理图像时，彩色照相机使用的是色调（颜色）数据，而黑白照相机使用的是强度（亮度）数据。首先要强调目前市场上同等分辨率的彩色相机和黑白相机价格差异不大，但是同等条件下仍然优选黑白相机（特别是涉及尺寸测量），主要原因如下： 1、在图像边缘检测算法中一般实现先将彩色图片转换为黑白图片然后根据像素之间像素值差异实现边缘检测。在数据转换中会存在像素信息的丢失。 2、黑白相机本身像素的准确度要优于彩色相机。 3、黑白相机的处理速度要更快，而且软件上可省略彩色转黑白的时间，因此系统整体的响应时间更短。但是在色彩信息可以作为识别区分要素的时候，需要选用彩色相机。如下图1所示为金色螺钉识别案例，需要通过色彩区分金色和银色。

机器视觉光源的选择

机器视觉光源选择一、机器视觉光源分类 OPT机器视觉光源共有25大系列 1、环形光源（OPT-RI系列）特点：环形光源提供不同角度照射，能突出物体的三维信息，有效解决对角照射阴影问题。高密度LED阵列，高亮度；多种紧凑设计，节省安装空间；可选配漫射板导光，光线均匀扩散。使用：PCB基板检测；IC元件检测；显微镜照明；液晶校正；塑胶容器检测；集成电路印字检测；通用外观检测。 2、条形光源（OPT-LI系列）特点：条形光源是较大方形结构被测物的首选光源；颜色可根据需求搭配，自由组合；照射角度和安装随意可调。使用：金属、玻璃等表面检查；表面裂缝检测；LCD面板检测；线阵相机照明；图像扫描。 3、高均匀条形光源（OPT-LIT系列）特点：高密度贴片LED，高亮度，高散射漫射板，均匀性好；良好的散热设计确保产品稳定性和寿命；安装简单、角度随意可调；尺寸设计灵活；颜色多样可选，可定制多色混合、多类型排布非标产品。使用：电子元件识别和检测；服装纺织；印刷品质量检测；家用电器外壳检测；圆柱体表面缺陷检测；食品包装检测；灯箱照明；替代荧光灯。 4、条形组合光源（OPT-LIM系列）特点：四边配置条形光,每边照明独立可控；可根据被测物要求调整所需照明角度，适用性广。使用：PCB基板检测，IC元件检测；显微镜照明，包装条码照明；二次元影像测量。 5、同轴光源（OPT-CO系列）特点：高密度排列LED，亮度大幅提高；独特的散热结构，延长寿命，提高稳定性；高级镀膜分光镜，减少光损失；成像清晰，亮度均匀。使用：此系列光源最适宜用于反射度极高的物体，如金属、玻璃、胶片、晶片等表面的划伤检测；芯片和硅晶片的破损检测，Mark点定位；包装条码识别。 6、底部背光源（OPT-FL系列）特点：用高密度LED阵列面提供高强度背光照明，能突出物体的外形轮廓特征，尤其适合作为显微镜的载物台；红白两用背光源、红蓝多用背光源，能调配出不同的颜色，满足不同被测物多色要求。使用：机械零件尺寸的测量；电子元件、IC的引脚、端子连接器检测；胶片污点检测；透明物体划痕检测等。

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

机器视觉(相机、镜头、光源 )全面概括

机器视觉（相机、镜头、光源）全面概括分类：机器视觉2013-08-19 10:52 1133人阅读评论(0) 收藏举报机器视觉工业相机光源镜头 1.1.1视觉系统原理描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。 2.1.1视觉系统组成部分视觉系统主要由以下部分组成 1.照明光源 2.镜头 3.工业摄像机 4.图像采集/处理卡 5.图像处理系统 6.其它外部设备 2.1.1.1相机篇详细介绍：工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD（Charge Coupled Device）或CMOS（Complementary Metal Oxide

Semiconductor）芯片的相机。CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初，90 年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部像素的编程随机访问的优点。目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围等特点在高分辨率和高速场合得到了广泛的应用。、分类：任何东西分类一定有它自己的分类标准，工业相机也不例外，按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机；按照传感器的结构特性可以分为线阵相机、面阵相机；按照扫描方式可以分为隔行扫描相机、逐行扫描相机；按照分辨率大小可以分为普通分辨率相机、高分辨率相机；按照输出信号方式可以分为模拟相机、数字相机；按照输出色彩可以分为单色（黑白）相机、彩色相机；按照输出信号速度可以分为普通速度相机、高速相机；按照响应频率范围可以分为可见光（普通）相机、红外相机、紫外相机等。区别： 1、工业相机的性能稳定可靠易于安装，相机结构紧凑结实不易损坏，连续工作时间长，可在较差的环境下使用，一般的数码相机是做不到这些的。例如：让民用数码相机一天工作24小时或连续工作几天肯定会受不了的。 2、工业相机的快门时间非常短，可以抓拍高速运动的物体。例如，把名片贴在电风扇扇叶上，以最大速度旋转，设置合适的快门时间，用工业相机抓拍一张图像，仍能够清晰辨别名片上的字体。用普通的相机来抓拍，是不可能达到同样效果的。

机器视觉测量技术1.

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

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：

机器视觉之光源的显色性与色温

光源的显色性与色温光源对物体的显色能力称为显色性，是通过与同色温的参考或基准光源（白炽灯或太阳光）下物体外观颜色的比较。光所发射的光谱内容决定光源的光色，但同样光色可由许多，少数甚至仅仅两个单色的光波纵使而成，对各个颜色的显色性亦大不相同。相同光色的光源会有相异的光谱组成，光谱组成较广的光源较有可能提供较佳的显色品质。当光源光谱中很少或缺乏物体在基准光源下所反射的主波时，会使颜色产生明显的色差(color shift)。色差程度愈大，光源对该色的显色性愈差。演色指数系数(Kaufman)仍为目前定义光源显色性评价的普遍方法
显色分两种忠实显色：能正确表现物质本来的颜色需使用显色指数(Ra)高的光源，其数值接近100，显色性最好。效果显色：要鲜明地强调特定色彩，表现美的生活可以利用加色的方法来加强显色效果。采用低色温光源照射，能使红色更加鲜艳；采用中等色温光源照射，使蓝色具有清凉感；采用高色温光源照射，使物体有冷的感觉。显色指数与显色性的关系当光源光谱中很少或缺乏物体在基准光源下所反射的主波时，会使颜色产生明显的color shift.色差程度越大，光源对该色的显色性越差。演色指数系数（Kau fman）仍为目前定义光源显色性评价的普遍方法。白炽灯的显色指数定义为100，视为理想的基准光源。此系统以8种彩度中等的标准色样来检验，比较在测试光源下与在同色温的基准下此8色的偏离（Deviation）程度，以测量该光源的显色指数，取平均偏差值Ra20-100，以100为最高，平均色差越大，Rr值越低。低于20的光源通常不适于一般用途。

指数（Ra）等级显色性一般应用90-100 1A 优良需要色彩精确对比的场所 80-89 1B 需要色彩正确判断的场所 60-79 2 普通需要中等显色性的场所 40-59 3 对显色性的要求较低，色差较小的场所 20-39 4 较差对显色性无具体要求的场所色温（CT-color temperature）光源所发出的光的颜色与黑体在某一温度下辐射的颜色相同时，黑体的温度就称为该光源的色温，用绝对温度K（kelvim）表示.黑体辐射理论是建立在热辐射基础上的，所以白炽灯一类的热辐射光源的光谱功率分布与黑体在可见区的光谱功率分布比较接近，都是连续光谱，用色温的概念完全可以描述这类光源的颜色特性。关色温（CCT-correlated color temperature）光源所发出的光的颜色与黑体在某一温度下辐射的颜色接近时，黑体的温度就称为该光源的相关色温，单位为K。由于气体放电光源一般为非连续光谱，与黑体辐射的连续光谱不能完全吻合，所以都采用相关色温来近似描述其颜色特性。色温（或相关色温）在3300K 以下的光源，颜色偏红，给人一种温暖的感觉。色温超过5300K时，颜色偏兰，给人一种清冷的感觉。通常气温较高的地区，人们多采用色温高于4000K的光源，而气温较低的地区则多用4000K以下的光源。色指数（Ra-color rendering index）太阳光和白炽灯均是辐射连续光谱，在可见光的波长（380nm-760nm）范围内，包含着红、橙、黄、绿、青、蓝、紫等各种色光。物体在太阳光和白炽灯的照射下，显示出它的真实颜色，但当物体在非连续光谱的气体放电灯的照射下，颜色就会有不同程度的失真。我们把光源对物体真实颜色的呈现程度称为光源的显色性。为了对光源的显色性进行定量的

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

边干边学_机器视觉_第一章选择光源

目录第1章搭建机器视觉处理平台 (1) 1.1 选择光源 (1) 1.1.1 常见的光源类型 (1) 1.1.2 照明效果的优化 (5) 1.1.3 光源评估服务 (7)

第1章搭建机器视觉处理平台通常，典型的机器视觉系统由以下四个部分——光源、相机、图像采集卡和图像处理软件组成，如图1.1所示。图1.1 典型的机器视觉系统作为机器视觉系统开发工程师，我们必须根据实际需要选择好光源，相机，图像采集卡和图像处理软件。下面本文将依次介绍如何选择光源，相机，图像采集卡和图像处理软件，并介绍一种对初学者来说性价比非常高的学习方案。 1.1 选择光源刚接触机器视觉系统时可能无法意识到光源选择恰当与否直接关系到系统的成败。例如，把10斤红豆(待观察的对象特征)、10斤绿豆(不需要关注的物体)和10斤沙子(噪声)混合在一起让你在三分钟内把10斤红豆筛选出来和把10斤红豆、1斤绿豆、1斤沙子混合在一起让你在三分钟内把10斤红豆筛选出来，谁更容易些？显然干扰少(绿豆)，噪声低(沙子)的工作才能干的又快又好！选择光源的目标就是：1、增强待处理的物体特征； 2、减弱不需要关注的物体和噪声的干扰； 3、不会引入额外的干扰。以获取高品质、高对比度的图像。按照明方式的不同，光源可以分为：直接照明光源、散射照明光源、背光照明光源、同轴照明光源和特殊照明光源。下面，本文将依次介绍各种不同的光源。 1.1.1常见的光源类型 1．直接照明光源直接照明光源就是光源直接照射到被检测物体上，它的特点是照射局域集中、亮度高和安装方便，可以得到清楚的影像。常见的直接照明方式有沐光方式、低角度方式、条形方式和聚光方式。沐光方式沐光方式常用的是LED环形光源，如图2.1所示。高密度的LED阵列排列在伞状结构中，可以在照明区域产生集中的强光。图2.1的右方部分是LED环形光源的安装部分，其中被检测的物体应该在图中的Work 区域。

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。

机器视觉检测的分析简答作业及答案要点

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容一、回答下列问题： 1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。一维视觉：普通的CCD。两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如，一个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体，在红色的光源照射下，则呈现红紫色，非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。几种光源的特点如下：光照方式有以下几种：背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔，控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学

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

机器视觉光源选型

机器视觉光源在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量。? 目的：将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图?地位：机器视觉三大技术（采像技术，处理技术，运动控制技术）之一 · 重要性：直接影响系统的成败，处理精度和速度透明矿泉水瓶表面日期检测，通过打光使得原本不易区分的字符与背景区分开来，取得图像对比度。

色温波长照度灰度值色温是按绝对黑体来定义的，绝对黑体的辐射和光源在可见区的辐射完全相同时，此时黑体的温度就称此光源的色温。低色温光源的特征是能量分布中，红辐射相对来说要多些，通常称为“暖光”；色温提高后，能量分布中，蓝辐射的比例增加，通常称为“冷光”。指波在一个振动周期内传播的距离。也就是沿着波的传播方向，相邻两个振动位相相差2π的点之间的距离。波长λ等于波速V 和周期T的乘积，即λ =VT。同一频率的波在不同介质中以不同速度传播，所以波长也不同。光照强度是指单位面积上所接受可见光的能量，简称照度[1] ，单位勒克斯（Lux或 Lx）。为物理术语，用于指示光照的强弱和物体表面积被照明程度的量。指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从 0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像，在医学、图像识别领域有很广泛的用途。关键词基本概念

基本概念波长 VLight光源标准波长为：红光：625nm 绿光：525nm 蓝光：425nm 紫外：375nm 红外：850nm/940nm

机器视觉系统应用案例

机器视觉系统 1.引言随着医疗水平和医疗器械的不断提高和更新，一次性注射针以其方便、卫生的特点深受用户的喜爱，其需求量也迅速增大，而针头外观的好坏直接影响到一次性注射针的质量。所以为了减少不合格品的数量，需要增加检测工序。手工外观检验和产品标记昂贵和不可靠。同时又意味着不近人情的单调工作。这里，自动化机器视觉系统提供了解决这些问题的方案。 2. 一次性注射针的缺陷一次性注射针可以分为针座和针头两个部分。针座的缺陷对产品的质量影响可以不计。而针头就存在着两种缺陷情况：首先针头在制作过程中针尖部位可能会产生毛刺；其次针头在自动装配过程中可能会产生倒插现象（针尖部位被插入针座）。影响针头的几个缺陷为：针尖毛刺、倒插。其中倒插不仅会对产品的质量产生直接的影响，而且严重的会危害到人的生命。如图1：正插倒插图1 3. 利用机器视觉实现一次性注射针的外观缺陷的自动化检测随着市场一次性注射针需求的不断增大，以及客户对产品质量的要求，越来越多的医疗器械生产厂商采用自动化注射针检测系统，对一次性注射针的外观缺陷进行综合检测。这种方法代替了传统的人工方法以提高生产效率和产品质量，解决了人工方法效率低、速度慢，以及受检测人员主观性制约等不确定因素

带来的误检及漏检，实现更好的100%产品在线检测。 3.1机器视觉系统概述机器视觉系统是指通过图像摄取装置（分CMOS相机和CCD相机两种）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。 3.2 机器视觉系统的特点 1）. 机器视觉系统属于光电系统； 2）. 机器视觉系统中的传感器属于阵列传感器； 3）. 机器视觉系统中的数据量大； 4）.运行速度快，但与集成电路的制造与发展相关。 3.3机器视觉实现一次性注射针的外观缺陷的自动化检测方案本文采用了注射针检测系统用于一次性注射针的外观缺陷检测。该系统以西门子图像处理器为核心，并结合西门子自动化设备，形成了既有简单的数字信号接口又有复杂的工业网络接口的系统，让用户能选择适合自己工况的系统，既方便又节省投资。其基本检测处理流程如图2，简易系统框架如图3：启动系统图像摄取图像传输和分析 PLC处理剔除装置图2 基本检测流程图图3简易系统框架