视觉检测及其应用
列举1～2个机器视觉应用案例,并解释其工作原理。
机器视觉技术是一种能够使机器“看”的技术，通过摄像头、图像处理器和相关的算法，使机器能够模拟人眼的功能，实现对物体、场景等视觉信息的感知和理解。
在众多领域中，机器视觉技术都得到了广泛的应用，本文将结合实际案例，介绍机器视觉技术在工业和医疗领域中的应用，并阐述其工作原理。
一、工业领域中的机器视觉应用案例1. 自动化生产线中的质量检测在工业生产中，产品质量的稳定性和一致性对于企业的生产效率和产品质量都至关重要。
传统的质量检测需要大量的人力和时间，而且不够准确，难以满足大规模工业生产需求。
机器视觉技术的应用，可以实现对产品表面、尺寸、外观等多个维度的快速检测，大大提高了检测效率和准确性。
具体工作原理是通过摄像头获取产品的图像信息，然后借助图像处理算法对图像进行分析和处理，最终实现对产品各项指标的检测和评估。
2. 无人驾驶车辆中的视觉感知技术无人驾驶汽车作为近年来智能交通领域的一项重要技术突破，其中的视觉感知技术是实现无人驾驶的重要一环。
通过激光雷达、摄像头等设备，无人驾驶汽车可以实时感知周围环境的图像信息，包括道路、交通标志、车辆、行人等，然后利用机器学习和深度学习算法对这些图像信息进行分析和理解，从而实现车辆的自主导航和智能决策。
这一技术的应用，将对未来交通、出行和城市规划等领域产生深远的影响。
二、医疗领域中的机器视觉应用案例1. 医学影像诊断在医学影像诊断领域，机器视觉技术发挥了巨大作用。
医学影像如CT、MRI等传统上需要医生凭借经验和专业知识进行诊断，费时费力且存在一定主观性，而引入机器视觉技术后，可以实现对医学影像的自动分析和诊断，辅助医生进行更准确、更快速的临床诊断。
其工作原理是通过机器学习算法对大量医学影像数据进行学习和训练，从而建立起对各种疾病、病变的自动识别和分析能力，大大提高了医学影像诊断的准确性和效率。
2. 手术辅助系统在微创手术和精准手术领域，机器视觉技术的应用也成为了一大亮点。
计算机视觉技术在工业检测中的应用
计算机视觉技术在工业检测中的应用概述：随着科技的不断发展，计算机视觉技术在工业检测中的应用逐渐增多。
计算机视觉技术利用摄像头或相机获取图像信息，并使用图像处理和分析算法进行自动化检测和识别。
该技术在工业检测中具有广泛的应用范围，包括缺陷检测、产品质量控制、物体识别与定位等。
一、缺陷检测：计算机视觉技术在工业生产中广泛应用于产品缺陷检测。
通过采集产品的图像和视频数据，计算机视觉系统可以分析和检测产品表面的缺陷，如瑕疵、裂纹、划痕等。
通过使用优化的图像处理算法和机器学习技术，该系统可以自动识别和分类缺陷，并及时发出警报以进行进一步处理。
这种自动化的缺陷检测系统不仅提高了产品质量，还减少了人工检测的成本和时间。
二、产品质量控制：计算机视觉技术还可用于产品质量控制。
在生产线上，计算机视觉系统可以实时检测产品的尺寸、形状、颜色等质量特征，以确保产品符合规定的标准。
通过安装相机和传感器，系统可以快速捕捉产品的图像，并使用图像处理算法进行分析和比对，以测量并记录产品的质量数据。
如果产品不符合规定的标准，系统会自动发出警报，以便及时采取措施来纠正问题。
三、物体识别与定位：计算机视觉技术在工业检测中还可用于物体识别与定位。
在生产线上，通过使用摄像头或相机拍摄产品的图像，计算机视觉系统可以识别和定位产品的位置和方向。
系统会使用先进的图像处理算法来提取和比较产品的特征，以确定产品的类型和位置。
这种技术可以帮助工人精确地安装和定位零部件，提高生产效率和减少错误。
四、自动化流程：计算机视觉技术在工业检测中的应用还可以实现自动化流程。
通过结合机器学习和人工智能技术，计算机视觉系统可以自动学习和适应不同的产品和情况。
一旦系统经过训练，它就能够自动识别和分析产品的图像，并自动进行决策和推理。
这种自动化流程大大提高了生产线的效率和准确性，减少了人为错误的风险。
结论：计算机视觉技术在工业检测中的应用，大大提高了生产线的效率和准确性。
计算机视觉技术的应用与前景
计算机视觉技术的应用与前景一、计算机视觉技术概述计算机视觉（Computer Vision，简称CV）是指通过计算机对图像或视频进行分析、处理以达到对图像或视频的深度认知的技术。
计算机视觉技术在医疗、安防、交通、智能制造等各个领域都有广泛的应用。
二、计算机视觉技术在医疗领域中的应用1、医学图像识别技术医疗图像识别技术是计算机视觉技术的一项重要应用之一，主要用于CT、MRI等医学图像的自动分析和识别，可以快速、准确地识别出概率异常病变部位等关键信息。
2、医学实时检测技术医学实时检测技术是计算机视觉技术在医疗领域中的另一个重要应用。
该技术可以用于手术过程中，提供实时反馈和辅助决策，减少手术风险和削减手术时间，提高手术成功率。
三、计算机视觉技术在安防领域中的应用1、人脸识别技术人脸识别技术是计算机视觉在安防领域中的重要应用。
该技术可以用于人员的身份确认和追踪，并可以实现自动门禁、安全警报等功能。
2、行为监测技术行为监测技术是安防领域中的一项重要技术。
通过计算机视觉技术，可以对目标物体的行为进行视频监控，并实现自动报警及实时处理。
可以应用于公共安全预警、交通指挥、场馆安全管理等领域。
四、计算机视觉技术在交通领域中的应用1、交通流量监测技术交通流量监测技术可以通过计算机视觉技术实现对交通状况的智能分析和监测。
该技术可以用于车流量、交通瓶颈点的监测和预测，提高交通效率，同时也可以减少拥堵和交通事故的发生率。
2、智能交通管理技术智能交通管理技术是指通过计算机视觉技术实现的智能交通解决方案。
该技术可以用于交通信号灯优化、智能路边检测、智能车牌识别等。
五、计算机视觉技术在智能制造领域中的应用1、数字孪生技术数字孪生技术是指通过计算机视觉技术实现的工业产品的全生命周期数字复制和管理技术。
该技术可以实现对工业产品生命周期的智能化管理，对制造工艺和流程进行优化和改进，提高生产效率和质量。
2、智能检测技术智能检测技术是指通过计算机视觉技术实现的智能工业检测方案。
视觉检测技术应用
英国ROVER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度 的100%在线检测，是视觉检测中的一个较为典型的例子， 该系统由62个测量单元组成，每个测量单元包括一台激光 器和一个CCD摄像机，用以检测车身外壳上288个测量点。 汽车车身置于测量框架下，通过软件校准车身的精确位置。 测量单元的校准将会影响检测精度，因而受到特别重视。 每个激光器/摄像机单元均在离线状态下经过校准。同时还 有一个在离线状态下用三坐标测量机校准过的校准装置， 可对摄像顶进行在线校准。 检测系统以每40秒检测一个车身的速度，检测三种类 型的车身。系统将检测结果与人、从CAD模型中撮出来的 合格尺寸相比较，测量精度为±0.1mm。ROVER的质量检 测人员用该系统来判别关键部分的尺寸一致性，如车身整 体外型、门、玻璃窗口等。实践证明，该系统是成功的， 并将用于ROVER公司其它系统列汽车的车身检测。
ຫໍສະໝຸດ 对布匹的质量检测主要是对颜色和数量的确认，在大批量的布匹检测中，这种高度重复性的工作，用人工检查 容易出错且效率低，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。布匹质量检测系统的工作原 理为： 1)特征提取辨识 相比一般的视觉检测系统，布匹质量检测工程中要复杂一些：图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在 的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致;杂质的形状难以事先确定;由于布匹快速运动对光线产生反射，图像中 可能会存在大量的噪声;在流水线上，对布匹进行检测，有实时性的要求。 由于上述原因，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。 2)Color检测，一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红(R)绿(G)篮(B) 三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜 色空间中的位置。所以无论人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，需要将RGB像素转换 成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。 3)Blob检测，根据上面得到的处理图像，根据需求，在纯色背景下检测杂质色斑，并且要计算出色斑的面积，以 确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标，检测目标，并且计算出其面积的功能。 4)Blob分析(Blob Analysis)，是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。经二值化(Binary Thresholding)处理后的图像中色斑可认为是blob。Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可计算出目标的数量、 位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析，而是 对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码(RLE)来表示相邻的目标范围。这种算法与基于象素的算法相 比，大大提高处理速度。 5)结果处理和控制，应用程序把返回的结果存入数据库或用户指定的位置，并根据结果控制机械部分做相应的运 动。 6)根据识别的结果，存入数据库进行信息管理。以后可以随时对信息进行检索查询，管理者可以获知某段时间内 流水线的忙闲，为下一步的工作作出安排;可以获知内布匹的质量情况等等。
视觉检测应用案例
视觉检测应用案例
随着计算机视觉技术的快速发展，视觉检测应用已经广泛应用于各个领域。
以下是几个常见的视觉检测应用案例。
1.工业质量检测：工业生产过程中，通过使用计算机视觉技术，可以对产品进行高效、准确的质量检测。
例如，在汽车生产线上，通过视觉检测系统可以检测车身表面是否有划痕或者漏涂的情况，提高产品的质量和可靠性。
2.医疗诊断：在医学领域，计算机视觉技术可以帮助医生进行诊断和治疗。
例如，在眼科领域，通过图像识别技术可以帮助医生自动诊断眼底图像中是否存在眼底病变，提高诊断的准确性和效率。
3.农业智能化：计算机视觉技术可以应用于农业生产中，实现农业智能化。
例如，在果园中，通过使用视觉检测技术可以自动检测果实的成熟度和质量，提高果农的生产效益。
4.安防监控：视觉检测技术在安防领域有着广泛的应用。
通过使用计算机视觉技术，可以对监控摄像头拍摄到的图像进行实时分析和识别，例如识别人脸、车牌等关键信息，提供更加智能、高效的安防解决方案。
5.交通管理：计算机视觉技术可以应用于交通管理中，提高交通安全和交通效率。
例如，通过使用视觉检测技术可以实现对交通违法行为的自动识别和记录，提高交通执法的效率。
6.无人车辆：计算机视觉技术是实现无人驾驶的关键技术之一、通过使用视觉检测技术，无人车辆可以实时感知周围环境，包括检测道路上的障碍物，判断道路的交通状况等。
这些检测结果可以用于自动驾驶算法的决策和控制，实现安全、高效的无人驾驶。
总结起来，计算机视觉技术的应用已经渗透到各个领域中，极大地提高了生产效益和社会效益。
随着技术的不断发展，视觉检测应用将会得到进一步的拓展和完善。
机器视觉检测技术在食品安全上的应用研究
机器视觉检测技术在食品安全上的应用研究在人们日常生活中，食品安全一直是备受关注的话题。
为确保食品的质量和安全，科学技术的发展在食品检测领域也愈加广泛的运用。
其中，机器视觉技术在食品安全方面的应用也逐渐受到重视。
一、机器视觉技术在食品安全领域的优势机器视觉技术是计算机技术和图像处理技术的组合，可以帮助食品企业检查并排除不合格产品，减少人为的错误和漏检现象。
与传统的手工检测方法相比，机器视觉技术具有以下几个优势：1、高效率：机器视觉技术可以对大量食品进行实时检测，减少时间和人力成本。
2、高精度：机器视觉技术使用精密的算法和先进的图像处理技术，可以发现不同尺寸和颜色的污染物，检测结果更为准确。
3、高灵活性：不同的食品需要采用不同的检测方法，机器视觉技术可以根据产品特点进行适配，满足不同的检测需求。
4、高可靠性：机器视觉技术具有独立性和自适应性，可以在各类环境下，对食品的各种隐蔽污染物进行检测，可大大提高检测的可靠性。
二、机器视觉技术在食品安全中的具体应用机器视觉技术在食品安全领域的应用有许多，包括异物检测、包装检测、质量分级、标签识别等等。
1、异物检测：机器视觉技术可以检测到食品中的异物，如玻璃、金属、塑料等杂质。
在配料和包装过程中，这种检测方式可以避免异物的误入。
例如：切割水果时，可通过机器视觉技术检测到是否有异物夹杂其中，保证消费者的健康和利益。
2、包装检测：机器视觉技术可对包装的完整性进行检测和分类，可以确保包装的完整性，从而避免了松散包装对食品规格的影响。
3、质量分级：机器视觉技术也可以将食品按照质量分类，以便于供应商及食品企业进行有针对性的管理。
4、标签识别：机器视觉技术还可以将标签信息和食品进行匹配，以检测封装含量的准确度，满足食品生产加工中的合格率要求，标签上的食品成分可以通过机器视觉识别进行监测。
三、机器视觉技术在中国的应用现状目前，机器视觉技术在中国的食品产业已经应用于多个环节，如饮料、酒类、奶制品、粮油制品、烘焙食品等。
视觉检测应用场景案例
视觉检测应用场景案例
随着工业和生产技术的不断发展，视觉检测技术也在不断的发展和完善。
视觉检测可以应用于各个领域，如电子、仪器仪表、军事、医疗、食品等等。
本文将介绍几个视觉检测应用场景案例。
1.电子行业
在电子行业中，视觉检测系统可以用于PCB板的检测。
传统的PCB 板检测需要通过目视，在高速生产流程中缺乏准确性和稳定性。
而视觉检测系统可以高度自动化、精准和快速的检测PCB板。
例如，PCB板不良铜盖离子镀层、线路不连通等问题都可以通过视觉检测系统及时发现和修正。
2.仪器仪表行业
在制造仪器仪表和精密零件的过程中，精度是关键，视觉检测系统可以用来监控和检测制造过程中的每个步骤，以确保产品精确度。
例如，在显微镜的制造过程中，需要用视觉检测系统来检测光亮度、颜色、对比度、清晰度等因素，以确保生产出的显微镜高度精确。
3.医疗行业
在医疗行业中，视觉检测系统可以用来检测医疗设备、医疗器械、医用材料等，以确保这些设备和材料的质量和精确性。
例如，眼科诊
断设备需要使用视觉检测系统以确保它能够准确地识别视网膜问题。
4.食品行业
在食品行业中，视觉检测系统可以用来检测食品的外观和结构，
以确保食品的质量和安全。
例如，视觉检测系统可以用来检测餐厅菜
品中的变质食材、购物中心销售的食品中的异物、超市货架上的过期
食品，以确保食品符合食品安全规定。
总之，视觉检测技术在各个行业中有着广泛的应用，它可以增加
生产线的效率，减少不必要的资源和时间浪费，并确保产品的质量和
安全。
未来，随着技术不断发展，视觉检测技术将会在更多的领域得
到应用。
视觉检测应用场景案例
视觉检测应用场景案例
1. 医学影像诊断：医学影像诊断是一项关键的医学技术，视觉
检测可以帮助医师确定病人的病情。
例如，X光片可以检测肺部疾病和骨骼问题，MRI和CT扫描可以检测脑部疾病和器官问题。
通过视觉检
测技术，医生可以更快速，更准确地发现问题并给出有效的治疗方案。
2. 智能安防监控：视觉检测技术在智能安防监控领域也得到了
广泛应用。
例如，在公共场所、商场或住宅区等地方安装监控摄像头。
视觉检测技术可以监测人员活动，识别可疑行为，快速响应异常事件，为社会安全保障做出贡献。
3. 工业自动化制造：视觉检测技术在工业自动化制造中也有广
泛应用。
例如，在产品生产线中，视觉检测技术可以检查产品的品质，并及时将出问题的产品剔除，保证产品的一致性和品质。
4. 交通运输领域：视觉检测技术在交通领域有着广泛应用。
例如，在自动驾驶汽车中，视觉检测可以识别道路标志、车辆等物体，
生成车辆周围的三维环境，帮助汽车进行自动导航及避免交通事故。
5. 娱乐消费领域：视觉检测技术在娱乐消费领域中也有广泛应用。
例如，在虚拟现实游戏中，视觉检测技术可以追踪玩家的身体动作，并将它们转化成游戏中的动作。
这样，玩家可以更自然地进行沉
浸式游戏体验，增强游戏的趣味性和互动性。
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常规律是1MHz的频带宽度相当于清晰度为80线。
频带越宽，图像越清晰，线数值相对越大。 灰度级 --- 灰度分辨率、色彩分辨率， 1/2n
位数：8位（bit）、10位、11位、12位、
位数越多，图像越清晰。
二、信号处理技术
光 光电元件 电 信号处理 电 图像处理 图像
1.信号处理电路
1）信号放大 ---- 运算放大电路（运算放大器） 电压（mV/V）；电流（ A/ mA） 2）噪声抑制 ---- 信号淹没在噪声中； 相敏检波：同步整流电路 模拟滤波：低通（LPF）、高通（HPF）、带通（BPF）、 带阻（BEF）、全通（APF）滤波器 3）电压/电流（V/A）转换 ---- 需要电流输出时； 4）模拟/数字（A/D）转换 ---- 需要输出数字信号时
F=11
F=5.6
三、视觉检测技术的应用
领域：工业、医疗、 航天、军事、农业等 1、工业检测 (1) 零件的识别与定位
自动连接引线、对准 芯片和封装；
■
自动安装部件，自动焊 接或自动切割加工、自 动浇注系统等。
■
例：双目立体视觉检测系统 ——简单视觉的机器人系统
芯片定位
芯片管脚检测
(2) 零件尺寸的在线测量 钢板厚度的在线测量 (3) 零件外观及内部缺陷检测 例：木料检测：缺陷、体积 (4) 产品分类、分组 苹果分级、分色、配色 (5) 产品标识、编码识别 商品条码、印鉴、标签
④按输出信号分类：模拟式、数字式
数字摄像机 ---- 电子快门 曝光时间: 1/50s、1/125s、1/250s、 1/500s、1/1000s、1/2000s、1/4000s、 1/8000s、1/16000s、1/32000s… ⑤按形状分类：长形、短形、方块形、半球形、单板形
(2)摄像机的主要参数：
7、办公与家电：
办公设备 --- 数码复印机、扫描仪、传真机、绘图仪
家用电器 --- 数码摄像机、数码照相机、可视电话、可视门铃
Orion
优点：便宜，检测能力强
缺点：产能低，不适合检测外层板
Scanning Path-扫描路径
Optical Head 光头 Scan Line 扫描线
Scanning slice 扫描片段 (variable width 可变宽度)
LOG 算子
Canny 算子
离焦 —不清晰、对比度不好
聚焦 —清晰、对比度好
夜晚景物图像对比
夜间模式
延长曝光时间
光积分时间短 --- 曝光量小 --- 景物亮度低 --- 对比度差
光积分时间长 --- 曝光量大 --- 景物亮度高 --- 对比度好
傍晚景物图像对比
F=8
F=5.6
阴天景物图像对比
Scanned Panel 被扫描的板
Image Processing-图像处理
Digital数字信号
Analog模拟信号
EIC
Analog to Digital Circuitry
模拟 数字信号
Preprocessing Cards 预处理卡
Binary 二进制
CCD
Digital to Binary Circuitry
分布：目标-目标、目标-背景、区域-区域 、 色彩-色彩
(2) 边缘检测算子
梯度算子、 Roberts算子 、 Sobel算子、 Prewitt算子 、 拉普拉斯算子、 LoG算子、 Canny算子
4) 图像描述与识别
--- 提取特征参量，识别物体
原始图像
Sobel 算子
Roberts 算子
Prewitt 算子
非标准制式 --- 只有医疗或其它专业领域才用到
②CCD芯片尺要性能指标，它决定了显示图像的清晰程度， 分辨率越高，图像细节的表现越好。 像素 --- CCD每一个元素，像素越多，图像越清晰
44万（768*576）、100万（1024*1024） 200万（1600*1200）、600万（2832*2128） 电视线 --- 简称线(TV LINES)，彩色摄像头一般330~500线， 黑白可以达到600线。电视线与CCD和镜头有关， 还与摄像头电路通道的频带宽度直接相关，通
木料检测原理
2、机器人导航
“手-眼”定位： 两个摄像机 --- 两幅平面图像 --- 三维场景信息
用于：目标识别、道路识别、障碍物判断、主动导航、自动视觉导航
无人驾驶汽车、无人驾驶飞机、无人战车、探测机器人 实例：美国Sojourner系列和Rocky系列火星探测移动机器人
美国勇气号和机遇号火星探测移动机器人
Setup Parameters
Reference File
Logic
四、数学工具软件简介(1)
• Mathematica
– 数值和符号计算的代表性软件
• Matlab
– 高性能的科技计算软件，广泛应用于数学计 算、建模、仿真和数据分析处理及工程作图
• Maple
– 强有力的符号处理能力，高精度的数值计算， 灵活的图形显示
2.图像处理技术
预处理+提取、识别、计算
成像 — 干扰等 — 图像降质 — 图像预处理
目的： 灰度校正---突出特征 --- 图像增强（锐化） 滤波降噪---去除噪声 --- 图像滤波（平滑化）
1) 图像增强
感兴趣特征 — 突出；不需要 — 衰减；不逼近 灰度修正：改变灰度分布 ---直方图修正 目标（前景）：黑的更黑、白的更白 --- 直方图拉伸 干扰（背景）：灰度模糊 --- 直方图压缩
图像采集系统：可视化图像或特征数据
由光源、镜头、摄像机、图像采集卡等构成 单目视觉：一个摄像组件（镜头+摄像机） 多目视觉：多个摄像组件（镜头+摄像机） 图像质量好 图像处理简单、结果理想 图像质量差 图象处理麻烦、结果不理想
2、CCD摄像机
(1) CCD的种类： ①按成象器件分类：线阵CCD、面阵CCD 线阵CCD：一行，扫描；体积小，价格低； 面阵CCD: 整幅图像；直观；价格高，体积大； ②按颜色分类：黑白摄像机、彩色摄像机 黑白摄像机：信息量小，时间、空间少 彩色摄像机：信息量大，时间、空间多 ③按扫描方式分类：逐行扫描、隔行扫描 逐行扫描：高速运动，避免边缘模糊
①制式：PAL制式 --- 标准为625行，50场，中国采用隔行扫描（黑白为CCIR） （西欧、亚洲、澳大利亚） 相位交替行（Phase Alternating Line）--- 逐行倒相 NTSC制式 --- 标准为525行，60场（黑白为EIA）（美加、日本） 国家电视委员会（National Television Systems Committee)
直方图修正：
(180, 230)
(70, 30)
2) 图像滤波 --- 滤波器
图像噪声：强度随机信号 椒盐（Salt & pepper)噪声： 随机出现黑白亮度值 高斯噪声：高斯/正态分布－ 传感器噪声模型（摄像机电子干扰噪声等）
高斯噪声
原始图像
高斯滤波
3) 边缘检测
(1) 边缘定义
边缘：图像局部亮度变化最显著的部分
四、数学工具软件简介(1)
• 统计软件
– SPSS – SAS
• 优化与规划软件
– Lindo – Lingo
• 技术图形和数据分析软件
– MathCAD – Origin
六、机器视觉技术的实现方式
6.1 硬件方式
基于PC平台---高级计算机+图像采集卡+CCD摄
影机+照明系统+I/O接口
专用机器视觉器件 嵌入式系统 FPGA FPGA+DSP
计算机
光源 场景 摄像机
图像卡
典型视觉系统 工作原理： 光 → 敏感元件 → 电 （光电元件） 传感器：
光源 x1 光 光通路 x2 光 光电元件 电 电 测量电路 y
光源
镜头
摄像机
输出 电缆
场景
镜头
镜头
摄像机
摄像机 视觉系统流程图
图像存储体
计算机
控制
图像采集部分、图像处理部分、通信和I/O部分以及输出和执行机构
数字信号 二进制数字信号
Binary Image-二进制图像
Original Panel
Binary “strips”二进制条码
Binary strips are combined and sent to the logic hardware 二进制条码组合后发送到 逻辑硬件进行逻辑分析
Logics逻辑分析
Actual Panel 实际的板
Binary Picture 二进制图形
Logics Summary-逻辑摘要
PURPOSE: To identify and report defects based on DRC and Reference Comparison. 目的：通过对比参考文件可识别及发现板的缺陷
+CCD摄影机+
照明系统+I/O接 口
6.2 机器视觉技术的软件实现方式
1） 高级语言（如：汇编语言、VHDL，C/C++等） 2） 工具软件（如：OpoenCV, LabView等）
视觉检测技术用其应用
一、视觉检测技术
机器视觉检测技术
-----利用摄像机替代人眼，图像处理软件替代大脑 对产品进行质量检验或识别的计算机检测技术。 组成：由光源、镜头、摄像机、图像采集卡、图像 处理器/软件以及必要的I/O等。
具有极高的效率、重复性以及精度，在很多情况下
是人眼无法替代的。
1、视觉系统的一般构成
叶片细胞显微放大图片
转基因大豆孢子
4、遥感图像分析：
卫星遥感图像 --- 气象卫星（红外成象 --- 云图 --- 气象状况） 资源卫星（多光谱成象 ---- 地质、矿藏、森林、灾害） 海洋卫星（合成孔径雷达成象 --- 海洋、海浪、海滩） 航空摄影图像 --- （多目成象 --- 大地测量、测绘）