智能视觉检测平台的控制系统研究与开发

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，

智能检测系统

1.智能检测装置：主要形式：智能传感器、智能仪器、虚拟仪器和智能检测系统； 2.非电量检测：温度检测（热电式传感器，光纤温度传感器，红外测温仪，微波测温仪）压力检测（应变式压力计，压电式压力计，电容式压力计，霍尔式压力计）流量检测（电磁流量计，超声波流量传感器，光纤漩涡流量传感器）物位检测（电容式液位传感器，超声波物位传感器，微波界位计）成分检测（红外线气体分析仪，半导体式气敏传感器） 3.流量检测：流量的定义为单位时间内流过管道某一截面的体积或质量，因此，流量分为体积流量和质量流量；分为：电磁流量计，超声波流量传感器，光纤漩涡流量传感器；流量检测包括：○1.电磁流量计：电磁流量计是以电磁感应原理为基础的。它能检测具有一定电导率的酸碱盐溶液，腐蚀性液体以及含有固体颗粒（泥浆，矿浆）的液体流量。○2.超声波流量传感器:超声波流量传感器是利用超声波在流体中传输时，在静止流体和流动流体中的传播速度不同的特点，从而求得流体的流速和流量。○3.光纤漩涡流量传感器:光纤漩涡流量传感器是将一根多模光纤垂直的装入管道，当液体或气体流与其垂直的光纤时，光纤受到流体涡流的作用而振动，振动的频率域流速有关，测出该频率就可确定液体的流速。 4.智能仪器：就是一种以微处理器为核心单元，兼有检测、判断和信息处理功能的智能化测量仪器；按实现方式划分，智能仪器有非集成智能仪器和集成智能仪器两种形式；构成：（1）.硬件：传感器、主机电路、模拟量输入/输出通道、人机接口电路、标准通信接口；（2）.软件：监控程序、接口管理程序、数据处理程序；功能：具有逻辑判断、决策和统计处理功能；具有自诊断、自校正功能；具有自适应、自调整功能；具有组态功能；具有记忆、存储功能；具有数据通信功能；特点：高精度、多功能、高可靠性和高稳定性、高分辨率、高信噪比、友好的人机对话能力、良好的网络通信能力、自适应性强、高性价比；发展趋势:多功能化、智能化、微型化、网络化； 5. 非集成智能仪器：也称为微机嵌入式智能仪器，即将传统的传感器、单片机或微型计算机、模拟量输入输出通道、标准数据通信接口、人机界面和外设接口等分离部件封装在一起，组合为一个整体而构成；特点：一般为专用或多功能产品，具有小型化、便携式、低功耗、易于密封、适应恶劣环境、低成本； 6.虚拟仪器：以通用的计算机硬件和操作系统为依托，增加必要的硬件设备，通过计算机软件使其具备各种仪器的功能；由信号采集与控制单元、数据分析与处理单元、数据表达与输出单元等三大部分组成。特点：增强了传统仪器的功能、软件就是仪器、自由定义仪器，仪器开放灵活、开发费用更低，技术更新更快； 7.虚拟仪器总线：VXI总线将传统的消息基仪器和寄存器基仪器统一在同一环境下，不仅为各个仪器模块提供了定时和同步的能力，而且还提供了开放的，标准化的高速处理器总线。使用户开发虚拟仪器更为灵活，效率更高，保证了系统的稳定性和高性能。 8.现场总线：一种安装在制造和过程区域的现场设备/仪器与控制室内的自动控制装置/系统之间的一种串行、数字式、双向传输和多种分支结构的通信网络；是计算机技术、通信技术和控制技术的综合与集成。含义表现在六个方面：（1）现场通信网络与信息传输的数字化（2）现场设备的智能化与互连（3）互操作性（4）分散功能块（5）通信线供电（6）开放式互连环境；现场控制总线的特点和优势：特点：（1）1对N结构减少传输电缆、节约硬件设备（2）可靠性高（3）可控性好（4）互换性好（5）互操作性好（6）分散控制（7）统一组态；优势：（1）增强了现场级信息集成能力（2）开放式、互操作性、互换性、可集成性（3）系统可靠性高、可维护性好（4）降低了系统及工程成本；现场总线通信协议一般由底层到上层可分为现场设备层、过程监控层和企业管理层三个层次。现场总线的网络拓扑结构主要有三种：（1）星状结构（2）树状结构（3）环状结构；现场总线的数据通信模式有三种:对等式、主从式、客户/服务器式。典型的现场总线:（1）CAN（控制局域网）（2）Lon Works（局域操作网）（3）Profibus（过程现场总线）（4）HART（5）FF（6）Ethernet（工业以太网）

机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料

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。原始数据特征向量类别标识特征度量模式分类器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：成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名称荧光灯低差差一般低一般卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低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

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

智能照明系统检测方案

智能照明系统检测，安装，调试与验收系统硬件，软件，中央工作站检测 1.中央工作站应尽量与BA系统集成，实现照明系统的中央检测功能，根据需要，实现必要的中央联动控制。 1.系统控制回路应与电源回路严格分开，控制回路的工作电压为超低安全电压 DC24V，保证在任何情况下，人体接触到的开关、感应器等设备都是安全电压。系统的拓扑结构应清晰，容量易于扩展。 2.系统能够实现多点控制，包括就地控制、中央管理室的集中控制。 3.系统应能够实现中央计算机的监测和必要的联动控制。 4.控制回路总数可扩展，每条线路可连接64个总线装置，系统所使用的总线装置可多达12000个。 5.控制面板要求带LED显示，可实现多种功能：开关、场景选择等，能实现至少8种场景的快捷控制；一位、四位和八位等规格，带夜间背光功能。并能实现就地的编程控制。有开关状态指示； 6.双值驱动器 a)驱动器具备开关状态显示信号、系统状态提示信号等，并且有手动开关可以控制。 b)驱动器模块就应为标准DIN导轨安装，驱动器尺寸与微型断路器尺寸相似，便于配电箱统一安装。 c)应有分组及延时开灯功能，以防止灯集中启动时的浪涌电流。 7.系统应具有功能强大的接口软件，能方便的与BAS系统集成。 8.系统编程软件应采用完全图形化的方式，人机界面友好，易于掌握。主要用于对系统元件进行参数设定。监控软件应将系统中各个回路的状态实时反映在图形化界面上，可以直接在计算机上控制各个回路。另外应可根据编好的时间程序自动控制照明。 9.应提供满足系统运行功能、二次开发、维修维护以及符合开发系统标准的系统软件、应用软件和应用编程软件包等全套软件。 10.系统平台应按实时、多用户和多进程对资源进行分配和管理。系统将拥有事件驱动顺序以及优化结构装配，以便系统能在正常巡检控制的同时及时响应处理实时

智能检测与信号处理技术的发展与应用概要

智能检测与信号处理技术的发展与应用摘要:实现检测系统的智能化,是获得高稳定性、高可靠性、高精度以及提高分辨率和适应性的必然趋势。本文介绍了智能检测系统的形成、特点和一般结构,阐述了智能传感器技术的发展趋势。同时,讨论了信号处理的目的和方法。最后,以加速度传感器在车辆载荷检测中的应用为例,介绍了智能检测与信号处理在工程中的具体应用。关键词:智能检测;信号处理;加速度传感器 The Development and Application of Intelligent Measuring and Signal Processing Technology Abstract: the realization of Intellectualized detection is not only the way to gain higher stability reliability, and precision, but all so the trend to improve resolution and adaptability .In this paper ,the shaping, the Characteristics and general structure of Intelligent detection system are introduced.The development of intelligent sensor are expounded. At the same time, the aim and method of Information processing are discussion. At last, application of acceleration sensor in vehicles load measurement based on capacitances is took as the example to describe the application of intelligent detection system in the engineering. Key words: Intelligent detection; signal diagnose; acceleration sensor 0 引言随着计算机和信息技术的发展,传感器技术的进步,检测技术水平得到了不断提高。传感器技术作为一种与现代科学密切相关的新兴学科正得到迅速的发展,并且在许多领域被越来越广泛的利用。它融合了人工智能原理及技术, 人工神经网络技术、专家系统、模糊控制理论等等,使检测系统不但能自校正、自补偿,自诊断,还具有了特征提取、自动识别、冲突消解和决断等能力 [1]。智能检测和信息处理技

基于机器视觉的产品检测技术研究

基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，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。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、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、电光源照明技术，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。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状机器视觉研究出现于60年代初期，电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。它作为早期人工智能研究的一部分，由于技术条件的限制，进展缓慢。80年代初，在D·Marr提出的计算视觉理论指导下，机器视觉研究得到了迅速发展，成为

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

人工智能的模式识别与机器视觉

人工智能的模式识别与机器视觉模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。模式识别是一个不断发展的学科分支，它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而，已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础机器视觉实验表明，人类接受外界信息的80％以上来自视觉，10％左右来自听觉，其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面，只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是，视觉是一种感知，机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程，例如，一个可见的景物由传感器编码输入，表示成一个灰度数值矩阵；图像的灰度数值由图像检测器进行处理，检测器检测出图像的主要成分，如组成景物的线段、简单曲线和角度等；这些成分又校处理，以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息；最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息，把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次，低层视觉主要是对视觉团像执行预处理，例如，边缘检测、运动目标检测、纹理分析等，另外还有立体造型、曲面色彩等，其目的是使对象凸现出来，这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象，显然，实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。机器视觉的前沿研究课题包括：实时图像的并行处理，实时图像的压缩、传输与复原，三绍景物的建模识别，动态和时变视觉等。人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程，知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中，这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构，对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式，知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知

智能家居监测控制系统的设计方案

智能家居监测控制系统的设计方案第一章绪论 1.1智能家居监测控制系统的发展及现状由现在科技的发展可推知未来智能家居将向固定终端控制、智能手机控制、无线与有线网络控制系统方向发展。 (1)终端控制，在现在电子技术高度发达和快速发展的今天，未来智能家居控制系统走进千家万户将不只是一个设想，通过一个终端控制屏实现对家庭内部温度，湿度，气体成分等的智能监测和控制。 (2)智能手机，手机的出现实现了以前只有在小说和神话中才能实现的顺风耳和千里传音，缩短了人与人之间的距离，极大的丰富了人们的生活，特别是智能手机的出现将手机的应用提高到了另一个平台。不论人们在何时何地在做什么事基本上都是离不开智能手机，为此将智能手机应用于智能家居是一个明智的选择而且也是智能家居发展的必然趋势，从此手机不仅仅是打电话、发信息和上网的娱乐工具，而且还是随时随地掌控家居内的一切，如防火防盗等的不二选择。通过将智能家居的客户端软件嵌入到智能手机中，只要动动手指就可以实现对家庭内部的远程监测与控制。 (3)无线与有线控制系统有机融合。 1.1.1智能家居的国内外现状 (1)国内现状我国的智能家居从1994年萌芽至今得到了快速的发展，是继房地产行

业后又一大发展热潮，随着软件协议与硬件技术开始不断的融合，各大行业进军智能家居市场，我国的智能家居行业进入了发展的黄金时期。但是较国际国外智能家居行业起步晚，还没有形成统一的国家标准，这是对我国智能家居的发展是不利的，但是总体来说，我国的智能家居还是取得了相当可观的成果的。如： ①海尔公司推出的e家庭，以电脑作为整个系统的控制中心，利用网络技术将各种家庭用电设备联系起来，利用海尔推出的手机作为远程控制器，使一些用电设备实现远程和智能控制成为可能。 ②另外，清华同方研发的e-home，使用嵌入式技术和网络技术，基于国际成熟的智能家居技术，针对中国家庭的实际情况设计和制造，可谓是为整个中国家庭量身制作的。但是就目前智能家居的发展状况来看，整个智能家居市场只适合中高消费人群，远远还未走进千家万户，中国智能家居的设计和制造技术和成本还有待改善。随着国内各大软、硬件机构正在积极渗入智能家居行业，为智能家居行业注入新鲜的血液，可以展望我国的智能家居前途将是一片大好。（2）国外现状国外智能家居起步较早，从1984年美国出现第一栋智能建筑以后，美国、加拿大和欧洲等一些发达国家就开始研究和退广智能家居，而且现在智能家居技术已相当成熟，最具代表性的智能家居有： ①美国推出的X-10系统，该系统不是使用一般数字设备控制的信号线利用低电平传输信息，而是利用电力线作为控制的网络平台，采用集中控制方式实现。这套的功能较为强大，而且不需要额外的布线，安装时也省去了在墙上打孔等的不便，因此实现起来是很容易被广泛的家庭接受，操作起来

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

机器视觉与智能检测创新实践

《机器视觉与智能检测创新实践》课程设计报告题目：基于可见光红外光图像的处理班级：姓名：学号：指导老师：日期：

一、实验目的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。本实验的目的就是通过学生自身动手实验，使学生对机器视觉系统及图像处理有一定的认识。同时加深学生的动手能力和培养学生的创新能力。二、实验设备机器视觉实验平台，计算机，Matlab软件等三、实验任务（1）对采集的近红外图像进行增强、分割和细化（自己挑选成像效果较好的手背或手掌的近红外图像） 1、了解增强、分割和细化等处理的概念和效果并编程实现增强、分割和细化； 2、分别比较不同增强、分割和细化方法的优劣（2）对采集到的可见光手掌图像进行分割得到手掌及手指的轮廓。

四、相关概念介绍 1、光谱光谱是复色光经过色散系统（如棱镜、光栅）分光后，被色散开的单色光按波长（或频率）大小而依次排列的图案，如图1所示。光波是由原子内部运动的电子产生的。各种物质的原子内部电子的运动情况不同，所以它们发射的光波也不同。研究不同物质的发光和吸收光的情况，有重要的理论和实际意义，已成为一门专门的学科——光谱学。图1 可见光的光谱图种类：发射光谱物体发光直接产生的光谱叫做发射光谱。发射光谱有两种类型：连续光谱和明线光谱。连续分布的包含有从红光到紫光各种色光的光谱叫做连续光谱。炽热的固体、液体和高压气体的发射光谱是连续光谱。例如电灯丝发出的光、炽热的钢水发出的光都形成连续光谱。只含有一些不连续的亮线的光谱叫做明线光谱。明线光谱中的亮线叫做谱线，各条谱线对应于不同波长的光。稀薄气体或金属的蒸气的发射光谱是明线光谱。明线光谱是由游离状态的原子发射的，所以也叫原子光谱。

检测技术与自动化装置发展的前沿

检测技术与自动化装置专业硕士生培养方案（专业名称：检测技术与自动化装置专业代码：081102）一、培养目标培养德智体全面发展，具有坚实的检测技术与自动化装置专业理论基础与系统的专门知识，掌握相应的检测技术与自动化装置实验技术，了解检测技术与自动化装置发展的前沿和动态、能够从事检测技术与自动化装置方面研究或担负专门技术工作，具有进取、创新、唯实、协同的品德和身心健康的高级科技人才。二、研究方向 01、光电检测技术；02、环境监测领域微信号处理；03、变流电源及控制技术；04、光电信号检测技术；05、自然交互、手写签名身份认证；06、智能检测技术三、招生对象具有学士学位的大学本科电子学、自动控制及相关专业的毕业生。四、学习年限学制三年，其中课程学习时间一年，学位论文时间二年。五、课程设置 1、政治、英语等公共学位课和开题报告等必修培养环节按《中科院合肥研究院硕士研究生培养方案》统一要求。 2、学科基础课、学科专业课和非学位课如下表所列

六、学位论文对学位论文的具体要求，按照《中科院合肥研究院硕士研究生培养方案》有关规定执行。（论文研究工作成果应及时在国内外核心刊物上，以第一作者或第一责任人身份发表1篇学术论文或申请专利一项）。七、答辩和学位授予按《中科院合肥研究院硕士研究生培养方案》的有关规定执行。

模式识别与智能系统专业硕士生培养方案（专业名称：模式识别与智能系统专业代码：081104）一、培养目标培养德智体全面发展，具有坚实的模式识别与智能系统专业理论基础与系统的专门知识，掌握相应的现代模式识别与智能系统实验技术，了解模式识别与智能系统发展的前沿和动态、能够从事模式识别、图象处理、人工智能、智能控制、智能传感系统、智能信息系统、智能机器人等方面研究或担负专门技术工作，具有进取、创新、唯实、协同的品德和身心健康的高级科技人才。二、研究方向 01、人机接触交互；02、农业信息技术；03、智能机器人三、招生对象具有学士学位的大学本科电子学、自动控制、机械电子工程及相关专业的毕业生。四、学习年限学制三年，其中课程学习时间一年，学位论文时间二年。五、课程设置 1、政治、英语等公共学位课和开题报告等必修培养环节按《中科院合肥研究院硕士研究生培养方案》统一要求。 2

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

智能检测与控制技术复习

考试形式：闭卷（120分钟）时间：18周周四下午7、8节考试题型：选择（10×2）、填空（20×1）、名词解释（5×4）、简答（4×5）、计算（2×10）内容：第一章： 1、检测：检查和测量。可分为在线检测和离线检测 2、智能三个基本要素为推理、学习和联想。 3、智能检测就是利用计算机及相关仪器，实现检测过程智能化和自动化。 4、智能检测与控制技术指能自动获取信息，并利用有关知识和策略，采用实时动态建模、在线识别、人工智能、专家系统等技术，对被测对象（过程）实现检测、监控、自诊断和自修复。 5、智能检测与控制系统主要由检测、输入、接口、计算机、输出和执行器六部分组成。 6、智能检测与控制的几种典型应用方式：用于数据采集与处理、用于生产控制、用于生产调度管理 7、智能检测与控制技术发展趋势：综合化、智能化、系统化及标准化、仪器虚拟化、网络化。第二章 1、动态信号的分类图2-1

2、最基本的几种检测方法：直接检测法、间接检测法、比较检测法。 3、测量仪表主要功能变换功能、传输功能、显示功能。 4、测量仪表的静态特性：刻度特性、灵敏度、线性度（非线性误差）、分辨力、迟滞性、零漂和温漂。（定义）p20-22 5、测量仪表的动态特性也称动态响应，指当被测对象参数随时间变化很迅速时，测量仪表的输出指示值与输入被测物理量之间的关系。基本方法：列写仪表的运动方程，求出传递函数，然后进行特性分析。 6、测量仪表通常包括4个组成环节：变换器、标准量具、比较器、读数装置（显示器） 7、信号不失真—指被测信号的波形通过检测系统，其波形形状不发生改变。 8、测量系统构成敏感元件、变量转换环节、变量控制环节、数据传输环节、数据显示环节、数据处理环节。 9、电气测量仪表的连续或间接性自检、自校正，多采用以下三种方法：计算机分析自检法、叠加信号自检法、自动周期性自检法。 10、数据采集技术：计算机如何接受一路或多路信号，并保持信号不失真。 11、数据处理技术：对采集的数据进行去粗取精，并恢复原来物理量形式。

智能视觉检测系统概述

智能视觉检测系统概述随着视觉检测技术的不断发展，其应用面也越来越广，视觉检测系统从构成模式上主要分为两大类：基于X86架构的PC系统和基于ARM架构的嵌入式系统。PC系统是比较传统的方式，也是视觉检测系统最早的形式。然而随着视觉技术在不同行业的扩展应用越来越多，应用环境对视觉检测系统的结构模式要求也越来越高。那么在实际项目中到底该选择哪种模式呢？维视图像作为一家致力于视觉技术的高科技企业，在此谈一点自己的看法。我们知道，一套完整的视觉系统是由三大核心模块构成：前端图像采集、图像处理模块、IO通讯模块。传统的PC系统是把这三部分分别集成，而嵌入式智能相机是把这三部分集成到一个模块中。从技术发展的角度来说，嵌入式智能相机是科技发展的最新成果，具有较好的前沿性。但是在实际应用中，并不一定是新的就能完全把传统的代替掉，我们需要综合考虑实际应用环境，同时还要深入的了解这两者各自的优势和劣势。下面分别从三个主要模块来详细说明。一、前端图像采集模块所有基于视觉技术的检测系统，图像采集部分是一切处理结果的基础，图像的质量和稳定性直接影响整套系统的结果。不管是基于PC系统还是嵌入式系统，图像采集部分无非都是由CCD机身、光学镜头、补光光源构成。其实不管是基于ARM架构的还是基于X86架构的视觉系统，其图像采集部分都是依托于工业镜头、CCD机身、补光光源等。不过由于嵌入式视觉系统为了突出其便携性，整个装置要求设计的比较小巧，所以该系统一般配置的光学成像设备和补光设备都比较单一简单。有时候碰到一些比较特殊的检测需求时，很难依据现场实际环境去自由配置不同的成像装置。

二、图像处理模块图像处理是整个系统的灵魂，图像处理模块是对采集到的图像的一种解读，把复杂的图像数据处理为机器可认知的数值信号。我们所谓的嵌入式系统和PC系统就是由于这部分程序的载体不同而区分的。我们知道基于ARM的嵌入式系统很难实现复杂的编程设计，那么在选择这两种模式时，首先要了解开发视觉检测程序的几种方式，然后根据实际情况选择合适的开发模式。一般主要分三类：第一类是从底层开始写算法，以VC、VB等基础开发语言为主，这种方式的自由度非常大，可以根据不同需求分别定制，但是工作量非常大，对开发人员的编程能力和图像处理知识要求较高。