机器视觉基本知识

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机器视觉系统原理及基础知识通用课件

机器视觉系统原理及基础知识通用课件
实时性指标
包括处理速度、帧率等,用于评估机器视觉系统在处理图像和视频 时的速度和效率。
鲁棒性指标
包括光照变化、遮挡、噪声等干扰因素对系统性能的影响,用于评 估机器视觉系统在实际应用中的稳定性和可靠性。
不同场景下性能评估方法
实验室环境下性能评估
通过在标准数据集上进行测试和比较,评估机器视觉系统的基本性能和算法优劣。
量,提取关键信息。
特征提取与描述
02
通过手工设计特征提取算法,如SIFT、SURF等,对图像进行特
征提取和描述,为后续分类和识别提供基础。
分类与识别
03
利用分类器如SVM、K-means等对提取的特征进行分类和识别
,实现图像内容的理解和应用。
深度学习在机器视觉中应用
01
卷积神经网络(CNN)
通过构建深度卷积神经网络,自动学习图像中的特征表达,提高图像分
触发方式
软件触发、硬件触发等,应根据实际应用场景进 行选择。
04
机器视觉系统软件平台介绍
常见软件平台对比分析
OpenCV
开源计算机视觉库,提供丰富的图像处理与计算机视觉功能,支 持多种编程语言。
Halcon
商业机器视觉软件,提供强大的图像处理和机器视觉算法库,易于 集成到工业应用中。
VisionPro
学术社区
推荐了几个重要的机器视觉学术社区和论坛,如CVPR、 ECCV等会议以及GitHub等代码分享平台,便于研究者和 开发者交流与合作。
THANKS
感谢观看
案例:应用实例展示
图像处理实例
展示如何利用软件平台对图像进行预处理、特征提取、目标检测等操作。
机器视觉应用实例
展示如何结合具体的工业应用场景,利用软件平台实现自动化检测、识别、定 位等功能。

机器视觉基础知识(PDF)

机器视觉基础知识(PDF)

机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
一、镜头基本概念(7)
镜头的调制传递函数MTF
第一节 工业镜头
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
一、镜头基本概念(8)
镜头的调制传递函数MTF
第一节 工业镜头
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念(9)
镜头的调制传递函数MTF
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念(4)
镜头接口 – C-MOUNT 镜头的标准接口之一,镜头的接口螺纹参数: 公称直径:1“ 螺距:32牙 – CS-Mount是C-Mount的一个变种,区别仅仅在于 镜头定位面到图像传感器光敏面的距离的不同,C- Mount 是17。5mm,CS-Mount是12。5mm。 – C/CS能够匹配的最大的图像传感器的尺寸不超过1“。
一、镜头基本概念(10)
系统的调制传递函数MTF
第一节 工业镜头
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
二、镜头的分类(1)
按照等效焦距分为 广角镜头
等效焦距小于标准镜头(等效焦距为50mm)的镜头。特点 是最小工作距离短,景深大,视角大。常常表现为桶形畸变。 中焦距镜头 焦距介于广角镜头和长焦镜头之间的镜头。通常情况下畸变 校正较好。 长焦距镜头 等效焦距超过200mm的镜头。工作距离长,放大比大,畸变 常常表现为枕形状畸变。
像素速率(Pixel Rate)
相机每秒中能够输出像素的个数,仅仅对于数字相机有意 义。
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第二节 工业相机
一、工业相机的基本概念(5)
卷帘快门(Rolling Shutter)

图象处理-机器视觉-基础知识

图象处理-机器视觉-基础知识

1 .什么是机器视觉技术试论述其基本概念和目的。

答:机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。

机器视觉主要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。

机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。

机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断,常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测,不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。

机器视觉可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。

2 .机器视觉系统一般由哪几部分组成试详细论述之。

答:机器视觉系统主要包括三大部分:图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。

图像获取:是将被检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一系列数据。

该部分主要包括,照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件(主要是CCD和CMOS)采集物体影像。

图像处理和识别:视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。

经过图像处理后,图像的质量得到提高,既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

输出显示和控制:主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。

3 .试论述机器视觉技术的现状和发展前景。

答:。

机器视觉技术的现状:机器视觉是近20〜30年出现的新技术,由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点,在各个领域得到很广泛的应用,如航空航天、工业、军事、民用等等领域。

发展前景:随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高,机器视觉技术越来越成熟,特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务,相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作,既便于管理又节省了成本。

价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。

机器视觉基础

机器视觉基础

机器视觉基础机器视觉是一种让计算机系统具备解释和理解图像或视频的能力的技术。

它模拟了人类视觉系统的工作方式,通过摄像头或其他传感器捕获图像,并对图像进行处理和分析,从而实现对图像内容的理解和识别。

机器视觉技术已经在各个领域得到广泛应用,包括工业自动化、医疗诊断、安防监控、无人驾驶等。

在机器视觉的基础上,计算机系统可以实现识别和分类图像中的物体、人脸或文字,检测图像中的运动物体,测量物体的尺寸和形状,甚至实现对图像内容的理解和推理。

这些功能的实现离不开图像处理、模式识别、机器学习和人工智能等技术的支持。

图像处理是机器视觉的基础,它包括对图像进行预处理、特征提取和特征匹配等步骤。

预处理是为了提高图像质量,包括去噪、锐化、增强对比度等操作;特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征,如边缘、纹理、颜色等;特征匹配是指将提取出的特征与已知的模式进行对比,从而实现对图像内容的识别和分类。

模式识别是机器视觉的核心技术之一,它是通过对图像中的特征进行分类和识别,从而实现对图像内容的理解。

模式识别包括监督学习和无监督学习两种方式。

监督学习是在已知样本的基础上进行训练,从而建立起分类器或识别器;无监督学习则是在没有标注样本的情况下进行特征聚类和模式识别。

机器学习是机器视觉的另一个重要支撑技术,它是指通过对大量数据进行学习和训练,从而实现对图像内容的自动识别和分类。

机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。

监督学习是在已知标注数据的基础上进行模型训练,无监督学习则是在没有标注数据的情况下进行模式发现,强化学习则是通过与环境的交互学习来获得最优策略。

人工智能是机器视觉的终极目标,它是指让计算机系统具备类似于人类的智能和思维能力。

人工智能技术包括知识表示、推理推断、自然语言处理等多个方向,通过结合机器视觉技术,可以实现对图像内容的高级理解和智能决策。

总的来说,机器视觉基础是机器视觉技术发展的基石,它包括图像处理、模式识别、机器学习和人工智能等多个方向。

机器视觉技术原理

机器视觉技术原理

机器视觉技术原理
机器视觉技术是一种利用计算机视觉和图像处理技术,使计算机能够模拟和理解人类视觉系统的能力。

其原理基于以下几个核心步骤:
1. 图像获取:机器视觉系统首先需要获取待处理的图像或视频。

这可以通过相机、摄像机或其他图像传感器来实现。

2. 图像预处理:在对图像进行进一步分析之前,通常需要进行预处理步骤。

这包括图像去噪、增强对比度、调整颜色平衡等操作,以提高后续处理的效果。

3. 特征提取:在特征提取阶段,机器视觉系统会从图像中提取出代表目标或感兴趣区域的关键特征。

这些特征可以是边缘、角点、纹理、颜色、形状等。

4. 特征匹配:特征匹配是将提取的特征与已知的模板或数据库中的特征进行比对的过程。

通过比对,机器视觉系统可以确定目标的位置、识别物体等。

5. 目标检测和识别:在目标检测和识别阶段,机器视觉系统可以根据先前提取的特征和模型,对图像中的物体进行检测、分类和识别。

这可能涉及使用机器学习算法。

6. 决策和输出:最后,机器视觉系统会根据分析结果做出决策,并将结果以可视化形式或其他方式输出,如标记目标位置、显示识别结果等。

1/ 1。

机器视觉系统原理及基础知识PPT课件

机器视觉系统原理及基础知识PPT课件

实现图像的分类识别,比如识别图像中的人脸、汽车、猫狗等。
2
物体检测
能够有效地对场景中的各种物体进行识别和定位,帮助机器视觉系统完成目标检 测和跟踪。
3
目标分割
将图像分为不同的区域实现目标分割。
机器视觉在安防监控中的应用
人脸识别
通过人脸识别技术对人员进 行确认,实现物权归属、安 全管理等。
视频分析
结合机器学习算法实现对视 频的行为分析,进而实现物 体跟踪、异常行为监测等。
目标检测与跟踪
1
目标检测
利用计算机自动检测图像中的目标ห้องสมุดไป่ตู้体并标记,常用方法有HOG、SVM、CNN 等。
2
目标跟踪
在视频中追踪被标识的目标物体的运动轨迹,常用方法有KCF、MIL、TLD等。
3
网格法检测
网格法分割图像,进行目标检测。
视觉测量与三维重建
深度传感器
通过深度传感器提供的深度信息进行3D重建和识别。
激光扫描
利用激光扫描仪扫描物体表面进行3D重建和视觉测量。
视觉SLAM技术
结合计算机视觉算法和运动传感器等技术,能够实现3D重建和定位的同时还可以实现动态 障碍物检测。
光线与颜色处理
图像颜色信息和亮度信息对于机器视觉系统中的图像分析有着重要的作用。在这一部分,我们将介绍光线与颜 色的相关知识以及在图像处理中的应用。
4 变换与缩放
对图像进行旋转、平移和缩放等变换操作
人工智能与机器学习在机器视觉中的应用
神经网络
利用人工智能技术建立一种类似 于生物神经网络的结构,实现人 工智能的"黑盒"处理。
卷积神经网络
特别适用于图像和语音识别中。
机器学习

机器视觉基础知识培训课件

机器视觉基础知识培训课件
机器视觉具有高效、准确、可靠、非 接触性等优点,能够适应各种复杂环 境,广泛应用于工业自动化、智能安 防、医疗诊断等领域。
机器视觉的应用领域
01
02
03
04
工业自动化
检测产品质量、定位与装配、 包装与码垛等。
智能安防
人脸识别、车牌识别、行为分 析等。
医疗诊断
医学影像分析、病灶检测与识 别等。
其他领域
自动驾驶案例
总结词
机器视觉是自动驾驶技术的关键组成部分,为车辆提供实时路况感知和目标识别能力。
详细描述
自动驾驶汽车通过安装多个高分辨率摄像头和传感器,获取周围环境的三维信息。机器 视觉技术对这些信息进行处理和分析,识别出道路标志、车辆、行人以及其他障碍物, 为自动驾驶系统提供决策依据。这使得车辆能够在复杂的道路环境中实现自主导航和驾
相机
相机的作用
捕捉目标物体的图像。
相机类型
面阵相机、线阵相机、立体相机等。
相机选择要点
根据应用场景选择合适的相机类型和分辨率。
图像采集卡
图像采集卡的作用
将相机捕捉的图像转换为数字信号,便于计算机处理。
图像采集卡性能参数
分辨率、传输速率、接口类型等。
图像采集卡选择要点
根据计算机性能和图像处理要求选择合适的图像采Байду номын сангаас卡。
驶,提高道路安全性和通行效率。
人脸识别案例
总结词
人脸识别技术利用机器视觉实现身份验 证和安全监控,广泛应用于金融、安防 等领域。
VS
详细描述
人脸识别系统通过高分辨率摄像头捕捉人 的面部特征,利用机器视觉算法对图像进 行分析和处理,提取出面部的各种特征点 。这些特征点与数据库中的数据进行比对 ,以实现身份的快速验证。人脸识别技术 广泛应用于金融交易、门禁系统、公共安 全监控等领域,提高安全性和便利性。

机器视觉基础知识

机器视觉基础知识

机器视觉基础知识
机器视觉基础知识是指基于人类视觉系统原理和计算机科学技术,通过视觉传感器获取并解析图像信息,实现对图像的理解、分析和处理的一门技术。

机器视觉技术在工业、医疗、安防等领域得到广泛应用,其基础知识包括以下几个方面:
1. 图像采集:机器视觉系统通过摄像机、激光雷达等视觉传感器采集图像信息,获取目标物体的外在特征。

2. 图像预处理:为了提高图像的质量和准确性,需要对采集到的图像进行去噪、滤波、增强等处理。

3. 特征提取:通过图像处理算法,提取目标物体的形状、颜色、纹理等特征,作为后续处理的基础。

4. 目标检测:通过特定的算法,实现对图像中目标物体的自动识别和定位,为后续的分析和决策提供基础。

5. 图像分割:将图像分为不同的区域,为目标的进一步分析和处理提供基础。

6. 物体跟踪:对连续的图像序列中的目标物体进行跟踪,分析其运动轨迹和状态变化。

7. 三维重建:通过多视角的图像信息,实现对目标物体的三维重建,为后续的仿真和虚拟现实应用提供基础。

机器视觉技术的发展和应用,需要深入掌握以上基础知识,结合实际应用场景,灵活运用各种算法和技术手段,不断提升机器视觉系统的性能和应用效果。

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另外有X光等特殊摄像机
环境要 对环境温度、湿度的适应性 对环境适应性强,另外可加防护

差,另外有许多场合对
装置
人有损害
机器视觉系统作用
100%质量保证 100%检测
改进生产流程
提高产量
机器视觉技术 功能
缩短产品 进入市场时间
及时过程监控
精确测量 集成化生产
机器视觉应用领域
高速检测 精确机器人导航 定位及配准 装配检测 PCB检测 表面检测 纹理分析 遥感
镜头分辨率
分辨率单位:lp/mm 影响因素:
镜头结构、材质、加工精度 镜头的相对孔径越大,分辨率越高 光波长度,波长越短分辨率越高 视场中心较边缘分辨率高 同档次的固定焦距镜头较变焦镜头分辨率高 短焦镜头一般边缘分辨率较中心低,长焦镜头一般中 心较边缘分辨率低。 理想光学系统的最小分辨距离 b = (0.61λ)/nsinωmax 其中,λ为光的波长 n为像空间介质折射率 ωmax为像方孔径角 当镜头对无限远成像,且像方为空气时(近似计算公式) b = 1.22 λF 其中,F为光圈数
1.体积小 2.片上数字化 3.很多片上处理功能 4.低功耗 5.没有Blooming现象 6.直接访问单个像素 7.高动态范围(120dB) 8.帧率可以更高
劣 1.Blooming
1.一致性较差
2.不能直接访问每个像素 2.光灵敏度差
3.没有片上处理功能
3.噪声大
CCD vs CMOS
CCD 串行处理
添加微镜头可以增加填充因子
Horizontal shift registers
Output (Amplifier)
Electronic shutter & Micro Lenses
Overflow Drain主要用来消除 CCD Sensor的Blooming现象 它也被用来实现电子快门
通过Micro Lenses可以将传感器 的填充因子提高。 CCD可以从80%提高到约100% CMOS可以从30%提高到约80%
机器视觉 vs 人类视觉
人类视觉
机器视觉
适应性 适应性强,可在复杂及变 适应性差,容易受复杂背景及环
化的环境中识别目标
境变化的影响
智能
具有高级智能,可运用逻 辑分析及推理能力识别 变化的目标,并能总结 规律
彩色识别 对色彩的分辨能力强,但 能力 容易受人的心理影响, 不能量化
灰度分辨 差,一般只能分辨64个灰
1x 266MBps 2x 266*2 MBps 4x 266*4 MBps 8x 16x 32x 8.25GBps
PCI Express采用的是点对点通信机制,各个插槽都将通过各自 独享的通道发送和接受数据,这样就可以避免出现不同设备同 时争抢系统和CPU资 源的情况。
同步采集 vs 异步采集
工业摄像机选型
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。
光源选型对成像影响实例
照明技术:亮视野与暗视野
杂散光
直射光
暗视野
杂散光
直射光 亮视野
照明技术:低角度照明
常应用于检测平滑表面上变化的部分 如:划痕、刀痕、边缘
低角度照明应用实例
Sensors
Sensor elements
Shielded
(Photo diodes) vertical shift register
转移时间约为1us,因此完全不存 在Smear现象。 优点:由于转移时间非常短,因 此不需要使用机械快门或闪光灯 缺点:由于屏蔽区占用了Sensor 的部分面积,因此使得此种传感 器填充因子只能在20%~70%
工业摄像机接口类型
CameraLink
Usb2.0
1394a
1394b
GigE
Ethernet
速度 Base: 1.5Gbps
480Mbps
Medium: 3.8Gbps
Full: 5.1 Gbps
400Mbps 800Mbps 1000Gbps
100Mbps
距离 10m
5m
4.5m
4.5m
100m
Serial readout register
Output (Amplifier)
CCD Sensor—Frame Transfer Sensor
Light sensitive CCD-sensor
解决了Full Frame Array Sensor发生 Smear现象的问题 从感光部分转移到屏蔽存储区域的时 间约为500us
光源A
光源B
偏光技术应用实例
防外乱光濾波片的効果
照明技术:防外乱光技术应金用属工件輪廓模糊
防外乱光濾波片的効果
金属工件輪廓清晰
机器视觉系统组件——镜头
镜头
成像尺寸
焦距与视场角
焦距与视场角
例如: 使用HV1303UM 拍摄视野为440mm*330mm 拍摄距离为2500mm
常用公式
放大率 m h' / h L' / L 物距 L f (11/ m) 像距 L' f (1 m) 焦距 f L /(11/ m) 物高 h h' / m h'(L f ) / f 像高 h' mh h(L' f ) / f
线性度好 低噪声 功耗一般 集成度较低
CMOS 并行处理,可直接访问单 像素 高动态范围
存在固定模式噪声
功耗较低
高集成度,芯片上集成了 很多功能
Interlaced Scan vs Progressive Scan
Interlaced Scan
Progressive Scan
Rolling Shutter vs Global Shutter
缺点 1.价格高 2.线中不带供电
1.无标准协议 1.长距离传输线缆价格稍 2.CPU占用高 贵
1.CPU占用高 2.对主机配置 要求高 3.有时存在丢 包现象
1.无标准 协议 2.带宽过 低 3.CPU占 用过高
PCI vs PCI-E
PCI-32
速度
133MBps
PCI-64 266MBps
PCI-Express
中国大恒(集团)有限公司北京图像视觉技 术分公司
机器视觉系统概述
主讲人:陈欣
提纲
机器视觉系统概述 照明光源 镜头 工业摄像机
机器视觉系统
机器视觉是一门技术,该技术被广泛应用在生产制 造等行业。可用来保证产品质量、控制生产流程、 感知环境等。
机器视觉系统是基于机器视觉技术为机器或自动化 生产线建立的一套视觉系统。
1 3.147 mm ✓ 2 3.052 mm ✓ 3 2.785 mm
被测物体
应用
CCD/CMOS图像传感器
机器视觉市场
机器视觉系统中部件包括: 光源、工业摄像机、图像采集卡、镜头、图像 处理设备等。
机器视觉市场包括: 部件生产商 代理商 系统集成商
机器视觉系统组件——照明光源
照明光源
光源 镜头
机器视觉软件
FG I/O
图像数据
图像 内存中
结果 孔 半径
1 3.147 mm ✓ 2 3.052 mm ✓ 3 2.785 mm
被测物体 CCD/CMOS图像传感器
数字图像
应用
机器视觉系统构成——智能摄像机
智能摄像机
光源 镜头
机器视觉软件
FG
图像
I/O
内存中
模拟图像数据 数字图像
结果 孔 半径
机器视觉系统——照明光源分类
高频荧光灯



LED灯
机器视觉系统——照明光源对比
LED光源特点
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10us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
1.根据摄像机拍摄的视野以及系统需要达到的精度选择分辨率 2.根据拍摄对象运动与否选择合适相机 3.根据生产线速度选择合适帧率 4.根据相机接口类型以及相机数量选择合适的采集卡
例如: 某视觉检测系统需要两个检测工位 拍摄过程中工件不停止。 两个工位视野相同,均为400mm*300mm。 要求检测精度达到0.4mm以上。 检测速度大于每分钟1000工件。
Shielded memory area
优点:在曝光时间较长的情况下, Smear现象比Full Frame Array Sensor 小很多 缺点:由于需要两个Sensor,因此成 本非常高
...............................
Readout register
CCD Sensor—Interline Transfer
CMOS Sensor
AOI
由于CMOS可直接访问单个像素, 因此在AOI非常小的情况下,CMOS 与CCD相比,帧率上有较大的优势。
CMOS Sensor甚至可以将A/D转换集成 到每个像素中去,在不使用AOI时帧率 上也有优势
CCD vs CMOS
CCD
CMOS
优 1.图像质量高 2.灵敏度高 3.对比度高
远心镜头
镜头选型
分辨率 焦距 光圈 景深 成像尺寸 视场角 远心 畸变
机器视觉系统组件——工业摄像机
工业摄像机
工业摄像机分类
按不同芯片类型划分: 1、CCD摄像机 2、CMOS摄像机
CCD Sensor—Full Frame Array Sensor
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