选择机器视觉软件的几大要素

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

机器视觉应用有哪些浅谈机器视觉软件的介绍与选择

机器视觉应用有哪些浅谈机器视觉软件的介绍与选择本文主要是关于机器视觉的相关介绍，并着重对机器视觉的应用场景进行了详尽的阐述。机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，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，得到被摄目标的形态信息，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。机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、I/O 卡等）。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、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。［2］机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者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，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。系统可再分为一、采集和分析分开的系统。主端电脑（Host Computer）影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器影像摄影机定焦镜头镜头显微镜头

机器视觉算法开发软件----HALCON

机器视觉算法开发软件----HALCON HALCON是世界范围内广泛使用的机器视觉软件，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉软件。 HALCON提供交互式的编程环境HDevelop。可在Windows,Linux,Unix下使用，使用HDevelop可使用户快速有效的解决图像处理问题。HDevelop含有多个对话框工具，实时交互检查图像的性质，比如灰度直方图，区域特征直方图，放大缩小等，并能用颜色标识动态显示任意特征阈值分割的效果，快速准确的为程序找到合适的参数设置。HDevelop程序提供进程，语法检查，建议参数值设置，可在任意位置开始或结束，动态跟踪所有控制变量和图标变量，以便查看每一步的处理效果。当用户对于机器视觉编程代码完成后，HDevelop可将此部分代码直接转化为C++,C或VB源代码，以方便将其集成到应用系统中。 HALCON提供交互式的模板描述文件生成工具HmatchIt,。可交互式地为一个模型定义一个任意形状的感性趣区域，HmatchIt优化给出此创建模型的合适参数, 自动生成模板描述文件以供程序调用，快速为基于形状匹配和结构匹配的用户找到实现目标识别和匹配应用的合适的参数设置。 HALCON提供支持多CPU处理器的交互式并行编程环境Paralell Develop, 其继承了单处理器板HDevelop的所有特点，在多处理器计算机上会自动将数据比如图像分配给多个线程，每一个线程对应一个处理器，用户无需改动已有的HALCON程序，就立即获得显

著的速度提升。 HALCON中HDevelop Demo中包含680个应用案例，根据不同的工业领域，不同的用法和算法分类列出，用户可以根据自己的需求方便的找到相对应的类似案例，快速掌握其函数用法。 HALCON提供的函数使用说明文档，详细介绍每个函数的功能和参数用法，提供在不用开发语言（VC,VB,.NET等）下的开发手册，而且提供一些算法（例如3D）的原理性介绍，给用户的学习提供帮助。特点：原型化的开发平台，自动语法检查；动态察看控制和图标变量；支持多种操作系统；支持多CPU；支持多种文件格式；自动语言转化功能；与硬件无关，可支持各种硬件；应用领域：医学图像分析； 2D/3D测量；立体视觉；匹配定位；光学字符识别； Blob分析；

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

工业相机,镜头,光源讲解(机械手CCD)

机器视觉（相机、镜头、光源）全面概括 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：

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

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。

机器视觉照明光源技术要点分析

机器视觉照明光源技术要点分析摘要：目前，机器视觉技术已经广泛应用在各种领域。照明光源在机器视觉系统中非常关键，它直接关系着原始图像的质量，进而影响机器视觉系统的整体处理效果。基于此，本文首先介绍了机器视觉照明光源系统的发展现状，接着介绍了其照明光源，然后研究了机器视觉照明技术，最后展望了LED照明光源技术。关键词：机器视觉；照明；光源；要点机器视觉系统通过相机及摄像机等进行目标图像信号的采集，并利用图像处理软件处理目标图像信号，通过计算机实现对目标的跟踪、检测、识别及判断，最终检测出产品缺陷。在机器视觉系统中，程序算法和图像质量会影响其质量和处理速度，其中图像质量主要由摆放物体的位置、目标表面情况及光源来决定。优质的光源可以将目标突出，有助于计算机对高质量图像的分析和处理。所以，照明光源技术直接影响着机器视觉系统的正常运行。１介绍机器视觉光源技术的发展自上世纪中期，人们提出了机器视觉概念，但是直至1985年，随着图像处理技术的发展，机器视觉技术才开始真正发展起来。进入21世纪后，随着机器视觉技术在各种设备及生产线中的广泛应用，一些厂商才逐渐意识到在生产效率和产品质量的提高方面，机器视觉检测技术的重要性，从而机器视觉技术开始迅速发展。当下，中国的机器视觉企业已达到300多家，机器视觉系统的专业集成商有60多家，涵盖了各种机器视觉相关产品。近年来，人们逐渐认识到了在机器视觉系统中，照明光源的重要性，国内外已经涌现了一些专门进行机器视觉照明光源开发的企业。相较于我国，国外已经具有成熟的机器视觉照明光源技术，比如日本的CCS企业制作的LED光源已广泛应用于各个领域。美国的AI企业应用其先进的机器视觉照明光源技术，已经实现了对机器视觉系统的完善。他们的光源各有所长，日本的精致小巧，而美国的结实耐用。现在，我国的机器视觉光源代表制造商有上海纬朗与东莞康视达及OPT等，它们主要引入国外产品类型，并结合用户要求，开发部分专用产品。总之，目前机器视觉光源已经进入了快速发展阶段。 2 机器视觉照明光源理想的光源应具有稳定、均匀、明亮的特点。但是光源种类繁多，可根据发光器件将其划分为LED灯、卤素灯、氙灯及荧光灯等。目前LED光源是发展导向。它具有体积小、功耗低、发光效率高、发光稳定、寿命长、响应速度快及易形成各种形状的光源等优点。 LED光源是本世纪的第四代光源，逐渐替代了白炽灯和荧光灯等传统光源。LED借助其独特的优点，被广泛应用在景观照明、信号灯、显示屏及指示灯等各个领域，已经深入到人们的日常生活中。因为通过发光装置、硅和摄像机的光谱响应，获得的光谱范围中，红外区域是其最有效的能量转换区域，故大部分固态相机都选择响应光谱中的近红外区域，所以，红外LED光源能用作其照明光源。最近，人们正在深入研究半导体发光材料，不断开发和应用新材料，及完善LED制造工艺，研发出了颜色种类繁多、超亮的LED光源，其发光效果增强了约一千多倍，而且能显示出所有的颜色种类，而最关键的是这种超亮的白光LED，使LED应用领域有可能跨越到高效照明光源行业。 3 研究机器视觉照明光源技术机器视觉照明旨在利用合适的光源，将光线射向被测物体，使背景和被测部分的对比突显出来。通过优质的照明，可以提高系统的整体分辨率，精简软件运算，使系统稳定性和精度得以提高；照明不适合时，则会出现许多问题，例如曝光过度、花点及眩光等，进而会造成许多重要信息被隐藏；阴影会导致边缘误检；均匀性不好、信噪比不高则会给图像阈值选择带来困难，降低系统稳定性等。

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。

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；

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

机器视觉需要软件和驱动

NI Labview2014视觉开发必备软件 1、NI LabVIEW 2、NI vision Developmentd Module（VDM）图像处理函数库 3、NI Vision builder For Automation Inspection（VBAI）基于VDM开发的一款功能强大的视觉应用软件-视觉生成器，可以使用此软件进行直接快速的验证。也可以做一些静态的简单的视觉项目。 4、NI Vision Acquisition Software （VAS）备注：如果采用VB、VC、C#等平台开发，则只需要安装VDM即可。如果不需要VBAI，也可以不安装。如果不调用IMAQdx等，则VAS也可以不装。最简单的则是安装VDM即可。如果用labview开发则需要安装LV。如果要使用VBAI验证，则需要安装VBAI，如果还需要驱动程序，则还要安装VAS。 VDM、VAS、VBAI都会在labview里面添加函数和控件。当前版本的VDM和VBAI是不是都包含了VAS啊看官方的答疑：

VBAI, VAS 和VDM之间有什么不同？主要软件: 主要软件版本: 7.1 主要软件修正版本: 次要软件: Vision Builder for Automated Inspection 问题: 我对NI软件中的视觉相关功能十分有兴趣，但是我不确定我应该使用什么样的软件产品Vision Builder for Automated Inspection (VBAI),，Vision Acquisition Software (VAS)以及Vision Development Module之间有什么区别? 解答: 请参考Products & Services: Vision Software ，对比不同产品的各项性能的差异，或者阅读软件包装上对于产品功能的描述。 Vision Development Module（视觉开发模块）该模块可作为LabVIEW或者是文本编辑环境.NET 以及LabWindows CVI 的插件使用。该工具提供在LabVIEW编程环境下使用多种图像处理以及识别的函数及功能。

机器视觉系统概念是什么

机器视觉系统概念是什么？机器视觉技术是计算机科学的一个重要分支，它涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光学、机械等多个领域。自起步发展至现在，已经有三十多年的历史。其功能及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。其中特别是CCD工业摄像机、智能相机、ARMFPGA、图像处理和模式识别等技术的快速发展，极大地推动了机器视觉系统的发展。简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来作各种测量和判断。在生产线上，人来作这类测量和判断会因疲劳，个人之间的差异等等产生误差和错误；但机器却会不知疲倦地，稳定地进行下去。使用机器视觉的优点为：（1）非接触测量，对观测与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高了系统的可靠性；（2）具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围；（3）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地作测量、分析和识别任务。（4）可以在恶劣环境下工作。一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下：（1）工件定位检测器探测到物体已运动至接近摄像机视野的中心，向图像采集卡发送触发脉冲；

（2）图像采集卡按事先设定的程序和时延，分别向摄像机和照明设备发出起动脉冲；（3）工业摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描；或者摄像机在起动脉冲来到之前处于等待状态，起动脉冲来到后起动一帧扫描；（4）工业摄像机开始新的一帧扫描之前，打开曝光机构，曝光时间可以事先设定；（5）另一个起动脉冲打开灯光照明，灯光开启时间应与摄像机曝光时间匹配；（6）工业摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出；（7）图像采集卡接收模拟视频信号并通过A/D将其数字化，或者直接接收工业摄像机数字化之后的数字视频，近几年来由于科技的迅猛发展，图像采集卡这种模拟信号转数字信号的形式已渐渐被工业数字摄像机所代替，工业数字摄像机自带I/O,可直接外触发，拥有完整的SDK开发包，功能强大，笔者使用过MV-EM系列千兆网工业数字相机，如果大家有兴趣可以关注了解一下工业数字相机的基本构成及用途；（8）图像采集卡将数字图像放到处理器或者计算机的内存中；（9）处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果，或逻辑控制值；（10）处理结果控制流水线的动作；或进行定位，纠正运动的误差等。从上述的工作流程可以看出，机器视觉系统是一种比较复杂的系统，因为大多数系统的监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，这些给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在一些应用领

机器视觉光源打光技术

CCS打光培训概念： 1、直射光：直接照射物体的光。直射光的特点是被照物体后面会产生影子。晴天太阳光为直射光。 2、扩散光：各种角度的光混合在一起的光。扩散光照射被照物体不会产生阴影，如无影灯灯光就为扩散光，阴天的太阳光经过云层反射也是扩散光。 3、平行光：光的照射方向一致，光线平行的光。 4、偏振光：所有的光的振幅平面皆为同一平面的光，叫做偏振光。 5、直反射（镜面反射）： 6、漫反射： 7、明视场：直接反射光进镜头。并不是说视野里物体亮就是明视场，物体亮度都是相对的，光源亮度高也会使暗视场的物理比较明亮。 8、暗视场：散射光进镜头。光的穿透性和反射性：波长长的光（红外光）穿透性好；波长短的光反射性好。穿透塑料薄膜检查物体首选红外；观测玻璃上灰尘划痕首选紫外。扩散比率：反射能力。扩散比率高的光穿透性差。人眼看不到红外光和紫外光，但是相机能够测到红外和紫外；相机对红外和紫外的感光也是有限的，要参照相机的感光特性曲线；紫外照射有些物体可以发出荧光。常用照明方式：明视场、暗视场、背光照明。一般相机都是装在被测物正上方，所以当使用同轴光的时候，是明视场；使用低角度光的是暗视场。测试物体轮廓尺寸多选背光照明方式。光源颜色的选择： 1、用光的穿透性或扩散特性。 2、被测物是彩色：什么颜色的物体反射什么颜色的光，相机观察就是亮色（白色）；吸收其他颜色的光，相机观察就是暗色（黑色）。波长接近，吸收的少；波长相差大，吸收的多。 3、即使相同颜色的物体，由于材质不同，对光的反射特性也不同。短波长光照射不同材质物体，反光率差异大；长波长光照射，反光率差异相对小。偏光板和偏光滤镜：作用：1、消除反光干扰：利用原理：镜面反射中入射光为偏振光，反射光也是偏振光；漫反射中入射光是偏振光，反射光非偏振光。例子：取玻璃窗中玩具的图像，视野里会有玻璃反射的光源影像，造成干扰。光源上装偏光板，镜头上装偏光滤镜。偏振光经玻璃反射仍为偏振光，利用偏光滤镜过滤掉这些偏振光即可消除光源影像干扰；玩具上为漫反射，总有一部分漫反射光到镜头里，即可成像。缺点：亮度会被削减。 2、辨别材质：同一束偏振光经过不同材质折射，振幅面角度改变大小不同。这样再经过偏光板的过滤得到的图像亮度就不同（体现在相机上就是颜色不同），即可区分不同材

机器视觉在工业自动化中的应用

工业4.0时代的到来，让机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，人们对于机器视觉的认识也愈加深刻，机器视觉系统提高了生产的自动化程度，大大提高了生产效率和产品精度。机器视觉系统可以通过机器视觉产品即图像摄取装置，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，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，然后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。 1、图像识别应用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。 2、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，比如应用于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，玻璃瓶的缺陷检测等。其中，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。 3、物体测量应用机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括，齿轮，接插件，汽车零部件，IC元件管脚，麻花钻，罗定螺纹检测等。 4、视觉定位应用视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。 5、物体分拣应用物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。随着社会现代化的蓬勃发展，我国工业取得了长足的发展。经过机器视觉检测市场的长期积累，我国涌现出一批具有一定实力的机器视觉研发和生产企业，泰视特就是代表企业之一。机器视觉可以代替人眼做测量和判断，在工业自动化中的应用自然是十分重要的，我司机器视觉在食品、饮料、制药、酒水、日化、电子、五金、汽配、包装、印刷等行业均有广泛的应用，在不久的将来，还将会有更多领域的突破和发展。