工业机器视觉技术及应用 (1)[9页]
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。
机器视觉技术在人工智能中的应用
机器视觉技术在人工智能中的应用机器视觉技术在人工智能应用中扮演着非常重要的角色。
它运用了计算机视觉、数字图像处理、机器学习等方法和技术来模拟人类视觉系统的功能，能够识别、分类、追踪、分析和理解图像和视频数据，从而实现自主决策和感知。
机器视觉技术的应用范围非常广泛，实际上它已经深入到了我们日常生活的方方面面，从人脸识别、车牌识别、智能安防、自动驾驶、医疗影像、无人机航拍、工业质量控制等等，都离不开机器视觉技术的支持。
下面我将就其中一些典型应用进行更为详细的介绍和讲解。
首先，机器视觉技术在人脸识别方面的应用十分广泛。
在生活中，我们已经能够经常地看到手机、门禁、ATM等场景下的人脸识别技术被广泛应用。
而在商用领域，例如金融、零售、O2O等行业，人脸识别技术也正在被广泛采用。
机器视觉技术通过对图像和视频进行分析，能够有效地识别出人类的面部信息，如面部特征点、表情、性别、年龄、肤色等，并能够与已有的人脸库进行对比匹配，从而确定身份并实现快速的认证和验证。
其次，机器视觉技术在自动驾驶领域的应用也高度重要。
借助机器视觉技术和其他传感器的协同作用，自动驾驶汽车能够实时对周围环境进行感知，包括车道线、路标、信号灯、障碍物、行人等，从而自动决策、自主行驶和避免事故发生。
在生命安全和交通拥堵问题日益严重的今天，自动驾驶技术的应用有望为人们提供更为安全、便捷、高效的出行方式。
此外，机器视觉技术在智能安防、无人机航拍、医疗影像、工业质量控制等领域也有非常重要的应用。
在智能安防领域，机器视觉技术可以应用于安防监控、入侵检测、无人巡逻等场景，为人们提供更为安全和便捷的生活环境和办公环境。
在无人机航拍领域，机器视觉技术则可以帮助地理测绘、土地调查、灾害监测等工作，从而提高工作效率和减少人员危险。
在医疗影像领域，机器视觉技术通过对CT、MRI等医疗影像进行分析和处理，能够帮助医生诊断、筛选和治疗疾病。
在工业质量控制领域，机器视觉技术可以对工业品的形状、大小、缺陷等进行自动检测和分析，从而提高产品质量，减少生产成本和不必要的浪费。
机器视觉技术及应用 韩九强 (1)
1.1.2 机器视觉技术的应用
➢ 在医学诊断中的应用 一是对图像进行增强、标记等，帮助医生诊断疾病，协助医 生对感兴趣的区域进行测量和比较；二是利用专家知识系统 对图像进行分析和解释，给出建议诊断结果。
➢ 在智能交通中的应用 机器视觉技术在智能交通中可以完成自动导航、交通状况监 测、目标车辆跟踪等任务。
1.1.1 机器视觉技术发展现状
人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉 和嗅觉等感觉器官，其中约80％的信息是通过视 觉器官获取的。机器视觉系统就是通过摄像机和 计算机来对外部环境进行测量、识别和判断。但 是，机器视觉和人类视觉有着本质上的不同，机 器视觉系统主要应用于不适合人工作业或者人类 视觉无法达到要求、以及高速大批量工业产品制 造自动生产流水线的一些场合。
第1章 绪论
主要内容 机器视觉技术发展与应用 机器视觉系统组成 机器视觉方法分类 机器视觉发展趋势
第1章 绪论
机器视觉是用机器代替人眼进行目标对象的识别、判 断和测量，主要研究用计算机来模拟人的视觉功能。 机器视觉技术涉及目标对象的图像获取技术、对图像 信息的处理技术以及对目标对象的测量和识别技术。
1.1.2 机器视觉技术的Fra bibliotek用➢ 在工业检测中的应用：
工业检测是指在工业生产中运用一定的测试技术和手段对生产环境、工 况、产品等进行测试和检验。随着现代工业的发展和进步，特别是在 一些高精度加工产业，传统的检测手段已远远不能满足生产的需要。 机器视觉技术在微尺寸、大尺寸、复杂结构尺寸和异型曲面尺寸检测 中具有突出的优势和特点，还包括印刷电路板检查、钢板表面自动探 伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机器零件 的自动识别和分类等。
1.2.2 组态软件
机器视觉检测的技术与应用
机器视觉检测的技术与应用随着人工智能技术的不断发展，机器视觉检测技术已经成为一个重要的研究领域，它可以利用计算机视觉技术对视频、图像等进行自动检测，识别和分析，以实现对各种对象的自动化处理。
首先，机器视觉检测技术是基于计算机视觉技术的发展而来的。
计算机视觉技术主要解决的问题有图像处理和图像分析。
图像处理主要是针对数字图像进行各种操作处理，如滤波、分割、补偿、变换等，以获得更好的图像品质；而图像分析则是利用从数字图像中提取的特征进行分类、检测、跟踪和识别等各种操作的过程。
机器视觉检测技术是在计算机视觉技术的基础上发展出来的，它主要解决的问题是利用计算机技术自动进行视频、图像等各种对象的检测和分析。
其次，机器视觉检测技术的应用十分广泛，不仅应用于计算机视觉和图像处理领域，还涉及到运动物体跟踪、车辆识别、人脸识别和动力学分析等许多领域。
其中，运动物体跟踪是机器视觉检测技术最为重要的应用之一。
在运动物体跟踪中，机器视觉检测技术可以通过追踪目标的运动轨迹，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
车辆识别是另一个重要的应用领域，它可以通过机器视觉检测技术对车辆的型号、颜色和牌照等信息进行识别和分析，以维护社会的治安和交通秩序。
人脸识别领域也是机器视觉检测技术的一个重要应用领域。
机器视觉检测技术可以通过对人脸图像的分析和识别，来实现安全监控和人脸识别等多种应用。
最后，动力学分析也是机器视觉检测技术的一个重要应用领域。
在动力学分析中，机器视觉检测技术可以通过对物体的动力变化的分析和识别，来实现对物体的动态跟踪和控制，以实现实时控制和监测等。
综上所述，机器视觉检测技术的发展和应用前景十分广阔，它将为各个领域提供更加高效和精准的图像处理和分析技术，为人们的生活和工作带来更加高效和便利的服务。
机器视觉(1)
第二节 工业相机
一、工业相机的基本概念（1）
传感器的尺寸
图像传感器感光区域的面积大小。这个尺寸直接 决定了整个系统的物理放大率。如：1/3“、1/2” 等。绝大多数模拟相机的传感器的长宽比例是4： 3 (H：V)，数字相机的长宽比例则包括多种：1： 1，16：9，3：2 etc。
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
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（3）
按照用途分
微距镜头（或者成为显微镜头） 用于拍摄较小的目标具有很大的放大比
远心镜头 包括物方远心镜头和像方远心镜头以及双边远心镜头。
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（4）
关于远心镜头
远心指的是一种光学的设计模式：系统的出瞳和入瞳的位置 在无限远处。
MTF能够同时表征系统重现物方空间的几何和灰度细 节能力，是衡量成像系统性能的最佳方式。 对于一个实际的成像系统，细节密集地方的对比度要 小于细节稀疏位置的对比度
成像系统中的每个环节都对系统最终的MTF产生影像， 包括滤色片，镜头，图像传感器，后期处理电路等等。
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
实际焦距×43mm 镜头成像圆的直径
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（2）
按照功能分
变焦距镜头 镜头的焦距可以调节，镜头的视角，视野可变
定焦距镜头 镜头的焦距不能调节，镜头视角固定。聚焦位置和光圈可以 调节
定光圈镜头 光圈不能调节，通常情况下聚焦也不能调节。
美制 RS – 170 Norm
欧制 CCIR - Norm
640 480 480
电子教案-工业机器人视觉技术及行业应用(蒋正炎)ppt+参考答案-1-1视觉技术改变工业生产
二 工业4.0和机器视觉
工业和制造业目前讨论最热烈的话题之一是工业4.0。从广义上讲，工业 4.0整合了工业自动化和数据交换领域最新推出的一系列创新成果，展示 了巨大的应用潜力，能够帮助工厂车间提高生产率，减少浪费，改进产品 质量，提升生产灵活性，降低运营成本，还可为工厂车间带来无数其他益 处。
随着数据分析能力的提高，通过视觉设备所收集的大量数据将可用于在工 业4.0工厂环境下识别和标记缺陷产品，了解缺陷细节，并快速有效地进 行干预。
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三 为什么选择视觉？
从“工业4.0”大环境下制造企业的战略发展来看，工业制造长期需要关注的问题 所引发的需求有：降低生产和设备成本、减少停机时间和车间占用空间、控制库存 等降低成本的需求；降低废品率、更严格的流程控制等提高质量的需求；灵活性、 提高生产率、优势集中等生产需求。 从我们上面提到的工业生产战略目标着眼，再来看看机器视觉能够改善什么：
战略目标
应用机器视觉
提高质量
检验、测量、计量和装配验证
提高生产率
以前由人工执行的重复性任务现在可通过机器视觉系统来执行
生产灵活性 减少机器停机时间，
缩短系统设置时间 更全面的监控信息，
更严格的流程控制
降低生产成本
降低废品率
测量和计量、机器人引导、预先操作验证
可预先进行工件转换编程
可以提供计算机数据反馈 一套视觉系统与许多操作员相比成本降低，且在生产过程中及早检测 到产品瑕疵 检验、测量和计量
视觉技术改变工业生产
一、机器视觉的发展进程 二、工业4.0和机器视觉 三、为什么选择视觉？
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一 机器视觉的发展进程
在20世纪70年代到90年代中，日本教会了欧美国家产品质量的重要性。即 便如此，西方国家也付出了惨重的代价：市场很快被那些曾经还是“无名 小卒”的公司占领，很多老字号企业经受不住考验快速消亡，即便是幸存 下来的也因为市场份额的收缩而度过了几年艰苦岁月。绝大多数欧美企业 这时才意识到，质量在建立和维持客户忠诚度上的关键作用。就目前的情 况来看，任何能够提高或只是保证产品质量的技术都是受欢迎的。
工业机器视觉技术与应用
工业机器视觉技术与应用工业机器视觉技术是指利用计算机、摄像机、传感器等设备对工业生产过程中的物体、图形、文字等进行自动识别、检测、测量等操作的技术。
它可以提高生产效率、保证产品质量、节约人力物力，广泛应用于制造业、汽车工业、半导体工业、食品、医药等产业。
工业机器视觉技术的应用越来越广泛，已经成为工业现代化的重要组成部分。
一、工业机器视觉技术的原理和特点工业机器视觉技术的核心是图像处理技术。
通过对数字图像的识别、分析、处理和存储，实现对工件形状、尺寸、颜色、纹理等特征的高速检测和精确测量。
其中，图像传感器起到非常重要的作用。
它会将光学映像转化为数字信号，并实现图像采集。
与传统的人工检测方式相比，机器视觉技术无需依赖技术工人，可以大大节约人力成本。
同时，由于机器视觉技术能够快速、准确地检测到问题，因此也可以避免因人工检测漏掉问题所带来的产品质量风险。
二、工业机器视觉技术的应用（一）机器视觉质量检测机器视觉技术可以应用于产品的表面缺陷检测、棱角毛刺检测、裂纹检测、尺寸精度检测等方面。
例如，在汽车工业中，汽车制造商可以通过机器视觉技术对发动机缸套、气门导管等关键零部件的质量进行检测，以确保它们符合产品标准。
机器视觉技术可以实现对半导体芯片、电子元件、玻璃光学件、液晶显示屏、手机外壳等产品的检测，大幅提高产品质量和生产效率。
（二）机器视觉组装和排布机器人在生产线上无人化操作已经不可避免，而机器视觉技术可以辅助机器人进行部件抓取、拼装、定位等操作。
通过机器视觉技术，机器人可以实现更加复杂的操作，提高整条生产线的效率和品质。
例如，在食品生产线上，机器视觉技术可以辅助机器人进行异形物品的识别和抓取，实现精确配料和食品组装。
在汽车零部件工厂中，机器视觉技术可以精确检测汽车零部件的尺寸、形状和颜色等特征，实现零部件的精确排布和拼装。
（三）机器视觉基于物联网的应用随着物联网的发展，机器视觉技术也在往物联网方向发展。
将机器视觉技术与物联网相结合，可以实现对生产线上的整个生产过程的远程监测和控制。
机器视觉技术在工业机器人中的应用研究
机器视觉技术在工业机器人中的应用研究工业机器人在现代制造业中发挥着重要的作用，而机器视觉技术作为一种先进的视觉算法，正逐渐融入到工业机器人的应用中。
本文将对机器视觉技术在工业机器人中的应用研究进行探讨。
机器视觉技术是一种通过图像处理和模式识别算法来模拟和实现人类视觉功能的技术。
工业机器人则是一种自动化设备，能够根据预先设定的程序和规则进行工作操作。
机器视觉技术的引入，为工业机器人提供了更加灵活、智能和高效的解决方案。
首先，机器视觉技术在工业机器人中的一个重要应用领域是产品检测与质量控制。
传统的质量控制往往需要大量的人力进行视觉检测，而机器视觉技术能够通过图像处理和模式识别算法，快速准确地判断产品的质量，实现自动化的质量控制。
例如，在电子制造行业中，机器视觉技术可以用于检测电路板焊接的质量，识别缺陷和错误，并及时做出相应的调整和修正。
其次，机器视觉技术在工业机器人中的另一个重要应用领域是物体定位和精确抓取。
工业机器人需要准确地识别和定位工作区域中的目标物体，并实现精确的抓取操作。
机器视觉技术可以通过图像处理和特征提取算法，提取目标物体的特征信息，然后根据预设的抓取策略和规则进行精确的抓取操作。
这样可以大大提高机器人的抓取成功率和工作效率。
在汽车制造业中，机器视觉技术可以用于识别汽车零部件的位置和朝向，并实现自动化的装配操作，提高生产效率和质量。
此外，机器视觉技术还可以应用于工业机器人的安全控制。
在工业生产现场中，机器人与人类操作员紧密合作，存在一定的安全风险。
机器视觉技术可以通过实时监测和分析图像，判断人类操作员与机器人之间的安全距离和姿态，及时发出警报并采取相应的安全措施，保障工作人员的安全。
例如，在危险环境中，机器视觉技术可以用于检测人员是否佩戴了必要的安全装备，如安全帽和防护眼镜。
同时，机器视觉技术也可以监测并预测机器人的异常行为，及时发现潜在的安全隐患。
最后，机器视觉技术在工业机器人中的应用还可以扩展到生产过程的优化和改进。
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第一章 绪论
(2) 汽车仪表盘检测，包括仪表盘指针角度检测和指示 灯颜色检测等。
(3) 发动机检测，如机加工位置、形状和尺寸大小检测； 活塞标记方向和型号检测；曲轴连杆、字符、型号检测；缸 体缸盖读码、字符、型号检测等。
第一章 绪论
3．机器视觉技术在流水线生产中的应用 机器视觉在各类流水线生产中有着巨大的市场[8]，流水 线生产的应用案例有： (1) 瓶装啤酒生产流水线检测系统：可以检测啤酒是否 达到标准容量、标签是否完整。 (2) 螺纹钢外形轮廓尺寸的探测系统：以频闪光作为照 明光源，利用面阵和线阵CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的 探测器件，实现热轧螺纹钢几何参数的在线动态检测。 (3) 轴承实时监控系统：实时监控轴承的负载和温度变 化，消除过载和过热危险。
第一章 绪论
(1) 汽车总装和零部件检测，包括零部件尺寸、外观、 形状的检测；总成部件错漏装、方向、位置的检测；读码、 型号、生产日期的检测；总装配合机器人焊接导向和质量的 检测；轴承生产中对滚珠数量的计数、滚珠间隙的检测和滚 珠及内外圈的破损的检查；轴承密封圈的生产中对焊接的光 洁度和有否凹陷、裂缝、膨胀及不规则颜色的检测；电气性 能和功能检测。
第一章 绪论
第一章 绪论
第一章 绪论
1．机器视觉技术在电子半导体行业中的应用 电子行业属于劳动密集型行业，需要大量人员完成检测 工作，而随着半导体工业大规模集成电路日益普及，制造业 对产量和质量的要求日益提高，在需要减少生产力成本的前 提下，机器视觉技术扮演着不可或缺的角色。机器视觉技术 在电子半导体行业中的应用案例有：
Байду номын сангаас一章 绪论
机器视觉技术的出现极大地提高了生产质量，将企业从 劳动依赖中解放出来，实现自动生产、检测，在降低劳动成 本、应对市场竞争、提高效率等方面起到积极的推动作用。 随着行业特点的不断挖掘，各行各业对于机器视觉技术的需 求不断增加，这意味着机器视觉技术具有非常好的市场前景。
第一章 绪论
(1) 对IC表面字符的识别及管脚数目的检测、长短脚的 判别和管脚间距离的检测。
(2) 高速贴片机上对电子元件的快速定位。 (3) 精密电子元件上微小异物和缺陷的检测，晶片单品 合格与否的判定。
第一章 绪论
2．机器视觉技术在汽车制造业中的应用 随着汽车制造工艺的日益复杂，汽车制造商对零部件的 质量提出了更高要求，面对市场竞争和客户高标准的要求， 制造商和零部件供应商必须借助高效可靠的检测手段来避免 不合格零部件的产生，其中机器视觉系统是最值得关注的方 法。在汽车电子产品的接插件生产过程中，生产效率和成品 尺寸精度都有较高要求，机器视觉系统能够实施24小时在线 检测[7]。机器视觉在汽车制造业中的应用案例有：
第一章 绪论
(4) 金属表面的裂纹检测系统：用微波作为信号源，测 量金属表面的裂纹，是一种常用的无损检测技术[9]。
(5) 医药包装检测系统：包装袋表面条码读取和生产日 期的检测；药片的外形及其包装情况的检查；胶囊生产的壁 厚和外观检查。
(6) 零部件测量系统：应用于长度测量、角度测量、面 积测量等方面。