机器视觉检测系统
机器视觉检测系统
1机器视觉检测的一般模式
机器视觉检测的对象千差万别，检测的目的也不尽相同。农产品如柑橘、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，就需要采用彩色的影像采集装置。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，做出决策并发送
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
但无节"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。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
and actively carry out investment. This year, the introduction of overseas Chinese of 220,000 yuan, Wei Jia Gou Jian, Chongxin hope
primary school 1. Local records compilation work, ensure that the log is 3光源
在机器视觉应用系统中，合适的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键，起着非常重要的作用，它并不是简单的照亮物体而已。光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量，在物体需要检测的部分与那些不重要部分之间应尽可能地产生明显的区别，增加对比度;同时还应保证足够的整体亮度，物体位置的变化不应该影响成像的质量。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等，同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理，物体的几何形状、背景等要素。 3.1光源的分类及其特性
光源可分为自然光源和人造光源两类。自然光源使用不方便且其发光特性不容易控制，一般不适合用作图像采集系统的照明光源。机器视觉一般使用人造光源，常用的有:卤素灯(作为定向光源)、荧光灯(作为低成本的漫射光源)、LED灯、氛灯和电致发光管。
表1 列出了几种主要光源的相关特性
光源颜色寿命/h 发光亮度特点
卤素灯白色、偏黄很亮发热多，较便宜 5000-7000
荧光灯白色、偏黄亮较便宜 5000-7000
LED灯红黄绿白蓝等较亮发热少，固体 60000-100000
氙灯白色，偏蓝亮发热多，持续光 3000-7000
电致发光管由发光频率决定较亮发热少，较便宜 5000-7000
在光源选择方面LED光源尤其值得注意。机器还四绝系统稳定工作的必要条件就是:在外部条件不断变化(外部光噪声，目标的倾斜，材质和系统类型的变化)的情况下，持续获得对比鲜明的图像。而LED光源则是满足这个条件的理想光源，这
是因为LED光源具有以下的一些优点:1、形状自由;2、使用寿命长;3、响应时间短;4、颜色自由;5、综合成本低。
3.2光源的照射方式
光源的照射方式有前光照、背光照、分光反照三种方式。
4、光学镜头
相机的镜头相当于人眼的晶状体。如果没有晶状体，人眼看不到任何物体;如果没有镜头，相机就无法输出图像。在机器视觉系统中，镜头的主要作用是将成像目标聚焦在图像传感器的光敏面上。镜头的质量直接影响到机器视觉系统的整体性能，合理选择并安装镜头，是机器视觉系统设计的重要环节。
一般情况下，机器视觉系统中的镜头可进行如下分类:
按焦距分类:广角镜头、标准镜头、长焦镜头等;
按调焦方式分类:手动调焦、自动调焦等;
按光圈分类:手动光圈、自动光圈。
4.1镜头的基本结构
机器视觉系统中采用的镜头一般由一组透镜和光阑组成。
4.2镜头的接口
在机器视觉中,光学镜头常用的接口为C型和CS型。C型和CS型接口均是国际标准接口。其旋合长度、制造精度、靠面尺寸及后截距(即安装基准面至像面的空气光程)公差均应符合相关要求。
4.3镜头的性能指标
镜头主要有以下几个性能指标:1、焦距2、分辨率3、视场角4、光谱特性 5、数字相机
and actively carry out investment. This year, the introduction of overseas Chinese of 220,000 yuan, Wei Jia Gou Jian, Chongxin hope
primary school 1. Local records compilation work, ensure that the log is 目前数字相机所采用的传感器主要有两大类:CCD和CMOS"其中CMOS传感器由
于存在成像质量差、像敏单元尺寸小、填充率低、反应速度慢等缺点，应用范围较窄。目前在机器视觉检测系统中，CCD相机因其具有体积小巧、性能可靠、清晰度
高等优点得到了广泛使用。
5.1、CCD相机的基本组成
典型的CCD相机主要由CCD、驱动电路、信号处理电路、电子接口电路、光学
机械接口等构成。
5.2、CCD相机的相关特性参数
CCD相机的相关特性参数主要有以下几个:
1、最低照度
CCD相机的最低照度与所使用镜头的最大相对孔径有关，在提供相机最低照度
的同时，应注明测试时所使用镜头的相对孔径。
2、固定图像噪声
当不采用曝光控制时,转移栅结构的非一致性将导致栅极点位的微小变化。同时，栅极限制电阻也使栅极电位产生了微小变化，从而使光电二极管在每一积分周期的开始产生微小的电位差。因为栅极结构的特性是固定的,因此这些微小的电位
差称为/固定图像噪声，当采用曝光控制时，光电二极管的初始电位由复位管的基
极决定。如果基极电位较先前的电位有所提高，则将会引入一定量的电荷。即使在零照度条件下，这些电荷也会通过转移栅传输于CCD寄存器。这并不是主要问题，因为可以很容易地从输出信号中去除直流信号。但是，转移栅的非一致性将会产生直流偏置，且这一偏置在像素与像素间并不相同，从而使固定图像噪声提高了。
固定图像噪声可通过非均匀性校正电路或采用软件方法进行校正。
3、分辨率
分辨率是CCD相机的最为重要的性能参数之一，主要用于衡量相机对物像中明暗细节的分辨能力。
5.3CCD相机的分类
按照不同的分类标准，CCD相机有着多种分类方式。
按成像色彩划分，可分为彩色相机和黑白相机。
按扫描制式划分，可分为线扫描和面扫描两种方式。其中，面扫描CCD相机又可分为隔行扫描和逐行扫描。
按分辨率划分,像素数在38万以下的为普通型,像素数在38万以上的为高分辨率型;
按CCD光敏面尺寸大小划分,可分为1/4、1/3、12/、1英寸相机。
2.6图像采集卡
图像采集卡是机器视觉系统的重要组成部分,其主要功能是对相机所输出的视频数据进行实时的采集,并提供与PC的高速接口。
与用于多媒体领域的图像采集卡不同，适用于机器视觉系统的图像采集卡需实时完成高速、大数据量的图像数据处理，因而具有完全不同的结构。在机器视觉系统中，图像采集卡必须与相机协调工作，才能完成特定的图像采集任务。除完成常规的AD/转换任务以外，应用于机器视觉系统的图像采集卡还应具备以下功能: 接收来自数字相机的高速数据流,并通过PC总线高速传输至机器视觉系统的存储器;
为了提高数据率，许多相机具有多个输出通道，使几个像素可并行输出，此时需要图像采集卡对多通道输出的信号进行重新构造，恢复原始图像;
对相机及机器视觉系统中的其它模块(如光源等)进行功能控制。 and
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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
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
ITS-高速公路事件检测系统要点
ITS-高速公路事件检测系统 技 术 方 案 浙江捷尚视觉科技有限公司 2010年3月
目录 一、概述 (3) 二、系统特点 (4) 2.1设计原则 (4) 2.2设计依据 (4) 2.3系统应用 (5) 2.4可靠的检测算法 (5) 2.5事件分级报警 (6) 2.6嵌入式设计 (6) 2.7国产本土化服务优势 (7) 2.8远程集中管理 (7) 三、系统组成 (8) 四、系统功能 (10) 4.1全面的事件检测功能 (10) 4.1.1撞车事故检测 (10) 4.1.2车辆抛锚检测 (11) 4.1.3异物抛撒检测 (11) 4.1.4车辆拥堵检测 (12) 4.1.5逆行检测 (12) 4.1.6交通信息采集 (13) 4.2系统自诊断报警功能 (13)
4.3智能化的报警中心 (13) 4.3.1动态视频查看 (14) 4.3.2交通信息量采集 (14) 4.3.3事件提示 (15) 4.3.4信息查询 (15) 4.4关联视频 (16) 4.5交通诱导信息发布 (17) 4.6远程访问 (18) 4.7用户管理 (18) 五、关键设备介绍 (19) 5.1交通信息分析器 (19) 5.1检测摄像机 (20) 5.2摄像机镜头 (20) 六、注意事项 (22)
一、概述 随着我国经济建设的发展，国力的增强，交通事业迅猛发展，机动车数量以每年15%速度快速增长，道路建设不断加快。日益发达的公路网络虽然给人们带来了越来越多的快捷与便利；但在交通现代化的同时也带来了日益繁重的管理负担，为此有关部门为了提高交通管理水平向科技要警力，对能够代替人工进行监视的智能化监视系统的需求日益迫切。 随着各类公路的交通量不断增加，交通事故明显上升，事故或交通堵塞得不到及时检测和处理，必然会降低高速公路运营效率，给高速公路运营公司带来巨大的经济损失。因此，应用高速公路事件检测与管理具有重要意义。 尤其是在高速公路、城市高架、城际快速路、BRT专用车道管理系统中显的尤为重要，在现有的道路监控系统中，大都采用DVR对各监控点进行全天候录像或人工控PTZ对各个路面进行巡检的方式进行监控，采用DVR全天候录像方式，如果出现异常事故工作人员再将视频监控录像调出进行核对，这种方式只能做到事后补救无法做到“即时”发现“即时”处理，而如果对道路上发生的异常情况不能及时排除的话，很容易引发更大的交通事故及车辆大堵塞等问题，存在道路信息处理“滞后”、安全隐患突出的问题；而人工控制PTZ巡检的方式需要消耗大量的人力资源，并且由于人类的视觉疲劳缺陷，即便是一路视频，人眼也很难做到对关键信息完全获取。 ITS-智能交通监控系统是结合智能视觉分析，模式识别、信息传输等技术对路面上所发生的各类事件进行自动检测、自动报警的真正智能化解决方案，系统能实时检测出道路上发生的交通事故、异常停车、异物抛撒、车辆拥堵、车辆逆行、非法变道、道路塌陷等异常状况，并对发生的事件实时进行报警提示。
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。
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
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
高速公路智能视频监控系统 解决方案
高速公路智能视频监控系统解决方案 目录一、前言.3 二、高速公路智能视频监控系统.3 2.1 系统概述3 2.2 系统构成4 2.3 系统功能5 2.3.1 流量监测.5 2.3.2 烟、火、雾监测.6 2.3.3 违章(超速、违章左/右转、变线、逆行、停车等)8 2.3.4 遗洒物体.9 2.3.5 行人横穿/进入公路.9 三、设备介绍.10 3.1 前端设备10 3.2 视频分析设备11 3.3 终端设备12 四、服务承诺.14 高速公路智能视频监控系统解决方案 一、前言 高速公路是国家经济发展的命脉,是人民大众工作生活不可缺少的重要组成部分.如 何高效、科学的管理高速公路是摆在高速公路管理部门面前的重要议题. 传统的高速公路监控系统主要关注在收费站、服务区、隧道/大桥等.完成车辆收费、 车牌记录、重点地段监控等基本功能.但随着高速公路基础建设的不断完善,对整个高速 公路的总体服务质量也提出了更高的要求.如何即时发现道路上发生的问题,并即时预警 和通知车主,带来更高的客户满意度,是高速公路业主面临一个新的焦点问题. 沈阳天目科技有限公司是由归国留学人员创办的高科技企业,立足于把世界上最先进 的视频分析技术带到中国.基于计算机视觉、人工智能、数字信号处理的视频分析技术使得摄像机具备人脑分析功能,可以实时的对监控画面分析判断并对紧急情况和事件进行处理(显示、报警等).应用到高速公路监控领域,可以自主分析道路情况,实现流量控制、 自动记录各种违章行为、烟、火的自动监测、行人穿道路报警等一系列智能功能.可以说, 视频分析技术将彻底改变传统监控系统被动的录像查询功能,向更智能化、更人性化的方向发展. 二、高速公路智能视频监控系统 2.1 系统概述 传统高速公路监控系统完成的基本功能主要包括进出车辆情况登记和重点路段的情况 监测.车辆情况登记可以通过设置在卡口的车牌识别摄像机和视频摄像机完成,重点路况的监测则需要职守人员自主控制调度多处分布在不同地点的摄像机完成.其缺点在于: 1. 高速公路里程远远超过所安装的摄像机能覆盖的范围,很多路段情况不能够得到及 时有效的处理; 2. 即使安装大量监控摄像机,由于职守人员的精力、注意力有限,不可能同时对所有摄 像机情况进行及时处理; 以上两条造成了高速公路的监控系统只能作为事后查证的依据,没有起到及时发现及时 处理的工具,更没有在危险到来之前主动预警的功能. 高速公路智能视频监控系统解决方案 沈阳天目科技有限公司 4
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
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。
机器视觉检测系统的最经典结构
机器视觉检测系统的最经典结构一个典型的机器视觉系统主要包括五大块，分别是照明、镜头、相机、图像采集和视觉处理器。 下面，我们就来认识一下这五个结构的用途、特点与工作情况。 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。 照明系统可以将被测物特征最大化，并减少相应的背景中对比物的影响，使高速相机可以清晰地“看见”被测物。 高对比的图像可以降低系统难度并提高系统的稳定性；反之，低对比的图像会增加系统的处理时间并使加大系统的复杂度。 机器视觉应用的成功很大一部分取决于照明设置，一个合适的照明系统可以使整个视觉检测系统更具有效率和准确性。 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炽灯、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。 机器视觉照明要点有使用强光检测缺失的材料、使用合适的波长进行精确定位、使用非散射照明检测玻璃裂缝、使用扩散光检查透明包装、使用颜色来创建对比度等。 相机镜头由多个透镜、可变（亮度）光圈和对焦环组成。使用时由操作者观察相机显示屏来调整可变光圈和焦点，以确保图像的明亮程度及清晰度。 在选择镜头时需要考虑多个方面的因素如焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影像至目标的距离等。 在实际应用中“选择与视场相符的透镜”及“以大景深聚焦图像”是选择镜头时非常重要的两个方面。 机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和（或者）显示的机器设备上。
高速公路视频检测系统解决方案
第一章视频检测方案概述 1.1 视频检测产品概述 GDW-VD-2002型视频检测器是上海高德威智能交通系统有限公司在多年视频检 测技术研发及应用经验的基础上推出的新型视频检测产品。由于采用了先进的模式识别、图像处理等先进技术，该产品能够对车辆运行过程的动态跟踪，获取全面实时的交通信息。除具有检测区域广、安装运行无干扰、施工维护方便低耗及可视性等一般视频检测产品的优势外，GDW-VD-2002型视频检测器还加强了车辆跟踪技术、硬件设计、检测数据处理软件等方面的功能，并从解决方案、安装与调试、售后服务等角度进行了设计与反复验证，希望能够针对山西的实际需要，通过视频检测这一先进的智能交通信息采集处理技术，为整个高速公路管理系统的建立与完善提供良好的基础。 1.2 工程范围 本次工程包括视频检测系统以下各项设备的生产、运输、安装、调试、试运行及缺陷责任期运行： （1）视频检测摄像机 （2）2路视频复用光端机 （3）视频检测视频处理器 （4）视频处理器机架 （5）视频检测站处理机（收费站） （6）视频检测服务器（监控中心） （7）安装摄像机的架杆 （8）所需的电力电缆和信号电缆（包括电缆及电缆从路边手孔到设备的敷设与连接） （9）规范中没有规定，但对于完成工程所必须的材料及工作
1.3 视频检测系统的总体目标与意义 作为高速公路监控系统实时交通流信息的供应者，上海高德威智能交通系统有限公司的视频检测系统所要实现的总体目标是：通过采集、处理、显示及发布交通流参数、事件、拥挤等动态交通流信息，为高速公路现代化监控系统的建立提供一流的交通信息支持与技术服务。 其主要意义与价值在于： 率先在全国高速公路系统中采用了视频检测这一先进的智能交通技术，是高速公路监控系统信息化、智能化进程中的一次大胆尝试，具有很高的理论价值与实践意义； 视频检测系统除具备施工运行无干扰、维护费用低的特点外，还能兼顾用户“图像监视功能”与“数据检测功能”的双重要求，从而实现了“经济效益”与“使用效果”的双赢； 系统提供的可靠的产品、面向用户需求的解决方案、完善的服务等保证了系统在运行、升级过程中的可持续性发展，从而有助于整个高速公路监控系统信息采集技术与水平的不断提高。 第二章方案设计的基本原则 详细分析高速公路用户需求，提供完善的视频检测系统和可操作性强的解决方案建立视频检测系统，实现交通流信息采集的动态化 不仅要提供视频检测设备，还要提供包括硬件、应用软件及解决方案在内的视频检测系统，使采集到的动态交通流信息能够方便地让用户使用。 确保系统运行的稳定性、可靠性 无论从设备的选型、不同气候、光照条件下的检测算法，还是到具体的实施方案，都要考虑到系统可靠性问题，确保系统正常、稳定、可靠、连续地运行。 确保安装、使用、维护过程的无干扰与方便性 本系统除选择合适的安装地点与方式、保证安装过程对交通流运行的无干扰外，还设置了远程添加删除虚拟线圈和远程诊断维护功能，为日常的运行和维护工作提供最方便的工具与服务。 确保系统运行的经济性
高速公路管理中的交通事件视频检测系统(10.14)
收稿日期:2005209206 作者简介:李为民(19702),男,陕西人,工程师,主要从事高速公路通信、监控系统的规划、设计与施工工作。 高速公路管理中的交通事件视频检测系统 The V ideo D etection System for Traff ic I nc iden t i n M anagm en t of H ighway 李为民1,王长峰2 L iW ei m in 1,W ang Changfeng 2 (1.广西交通科学研究所,广西南宁 530001;2.河南盈科交通工程有限公司,河南郑州 545005) (1.Guangx i Comm un icati on Science In stitu te ,N ann ing ,Guangx i ,530001,Ch ina ;2.H enan Y ingke Comm un icati on Engineering Co .L td .,Zhengzhou ,H enan ,545005,Ch ina ) 摘要:采用背景自动更新技术,实现了一个交通事件视频检测系统。该系统由分析仪、数据服务器和管理器等组成,可对交通事件报警,可在事件事故发生时自动录像,以及进行永久录像、管理员录像、多摄像机录像和外部触发录像,可测量交通参数,可进行远程维护,实现对道路交通安全管理。关键词:视频检测系统 交通事件 参数测量 高速公路 中图法分类号:T P 399;U 412.366 文献标识码:A 文章编号:100227378(2005)S 020086203 Abstact :T h is article in troduces the operating p rinci p le ,system com po siti on and system functi on s of the video detecti on system fo r traffic inciden t to p rom o te the system app licati on s in h ighw ay m anagem en t .T he system is com po sed of analyzer ,data server and m anager .It has m any functi on s such as traffic accidence alar m ing ,accidence video reco rding ,per m anen t video ing ,op erato r video ing ,m u lti 2cam era video ing ,ex ternal triggering video ing ,traffic param eter m easu ring ,and rem o te m ain tenance etc .to realize the safely traffic m anagem en t .Key words :video detecti on system ,traffic inciden t ,m easu re of param eter ,h ighw ay 高速公路交通安全管理是交通管理部门和道路运营部门非常关心的事情。采用交通事件视频检测系统能够直观地监视道路交通状况,实时地对异常状况进行报警和录像,能够实现对道路交通安全管理的需求。 交通事件视频检测报警系统采用道路上和隧道里的监控摄像机图像作为输入,在图像的覆盖范围内,自动检测车辆停驶、交通拥堵、逆行车辆、辆、行人出现、丢弃物品、交通事故等各种事件,并且系统能够快速自动报警和录像,为道路的交通安全管理和道路运营提供极大的帮助。本文介绍交通事件视频检测系统的工作原理、系统组成和功能,以进一步促进该系在高速公路管理中的应用。 1 系统的工作原理 视频交通事件自动检测系统是利用沿线遥控摄 像机采集的视频图像,从图像序列的变化中选取目标信息进行计算处理,对车辆移动轨迹进行分析,根据图像处理算法产生事件告警。该系统采用背景自动更新技术,可适应遥控摄像机的转动和外部环境的变化。 当遥控摄像机一旦停止转动,立刻开始检测。检测开始时,系统先建立一个不变背景图片,然后系统每秒提取摄像机拍摄的数幅图片,比较拍到的图片和背景图片,可以检测到车辆的存在,根据形态辨别过滤标识每一个车辆(一个标记块),算法分析图像序列跟踪标记块(车辆),建立轨迹,新的过滤可剔除无关的轨线,车辆跟踪系统为每一个车辆计算出存在、速度或停车等数据信息。当目标移动的轨迹不符合常规时,系统经过比较测量结果即可得出交通事件数据并发出警报。 2 系统组成 系统的硬件构成见图1。 68广西科学院学报 2005年10月 第21卷增刊