机器视觉检测系统的最经典结构
基于LabVIEW的视觉检测系统软件框架设计
基于LabVIEW的视觉检测系统软件框架设计佚名【摘要】机器视觉检测系统通过采集目标图像，并对获取的图像进行处理、分析，从而获取目标的信息并产生相应的执行动作。
针对典型视觉检测系统包含的相机（工作平台）运动控制、图像采集、图像处理以及执行机构动作控制等基本功能的实现，描述了一种在LabVIEW环境下实现上述功能的视觉检测系统软件框架设计。
%Machine vision inspection system through imageacquisition,processes and analyzes the obtained information of inspected object and then sends command to the actuator according to the inspection result. Be aimed at the implementation of the basic functions of machine vision inspection system that include camera (workbench) motion control、image acquisition、image processing and actuator control,this article describes a design of software framework to meet the above requirements based on LabVIEW.【期刊名称】《机电工程技术》【年(卷),期】2013(000)006【总页数】3页(P141-143)【关键词】LabVIEW;生产消费模型;视觉检测;框架设计【正文语种】中文【中图分类】TP2740 引言美国制造工程师协会计算机视觉分会和美国机器人协会的自动化视觉分会对计算机视觉的定义为：“计算机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动作的装置”。
一个典型的机器视觉系统包括哪些硬件
⼀个典型的机器视觉系统包括哪些硬件⼀个典型的机器视觉系统包括以下五⼤块：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。
由于没有通⽤的机器视觉光源照明设备，所以针对每个特定的应⽤实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
光源可分为可见光和不可见光。
常⽤的⼏种可见光源是⽩帜灯、⽇光灯、⽔银灯和钠光灯。
可见光的缺点是光能不能保持稳定。
如何使光能在⼀定的程度上保持稳定，是实⽤化过程中急需要解决的问题。
另⼀⽅⾯，环境光有可能影响图像的质量，所以可采⽤加防护屏的⽅法来减少环境光的影响。
照明系统按其照射⽅法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。
其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得⾼对⽐度的图像。
前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种⽅式便于安装。
结构光照明是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。
频闪光照明是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.镜头⼯业镜头FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺⼨/PRTM（零件测量公差⽐）镜头选择应注意：①焦距②⽬标⾼度③影像⾼度④放⼤倍数⑤影像⾄⽬标的距离⑥中⼼点 / 节点⑦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。
AFTvision机器视觉⼯业相机4.图像采集卡图像采集卡只是完整的机器视觉系统的⼀个部件，但是它扮演⼀个⾮常重要的⾓⾊。
图像采集卡直接决定了摄像头的接⼝：⿊⽩、彩⾊、模拟、数字等等。
⽐较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进⾏处理。
有些采集卡有内置的多路开关。
例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采⽤那⼀个相机抓拍到的信息。
有些采集卡有内置的数字输⼊以触发采集卡进⾏捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出⼝就触发闸门。
基于机器视觉的自动检测系统设计与实现
基于机器视觉的自动检测系统设计与实现一、引言随着工业化生产的普及，自动化驱动生产方式已成为社会发展的趋势。
基于机器视觉的自动检测系统因其高效、可靠、灵敏等优点，逐渐成为自动检测的热门研究方向。
本文旨在介绍一个基于机器视觉的自动检测系统的设计与实现过程。
二、自动检测系统的设计与实现1.系统结构设计本系统采用了传统的客户端/服务器结构。
客户端（PC）用于控制和数据处理，而服务器（嵌入式系统）用于采集和处理实时图像数据。
2.硬件准备使用嵌入式计算平台和相机模块，本系统需要使用USB接口进行连接。
采用嵌入式计算平台是为了提高系统运行效率和稳定性，而相机模块则实现了对物品的高清拍摄。
3.图像采集系统需要采集图像数据，包括颜色、形状、大小等。
采集的图像数据会发送到PC客户端进行后续处理。
4.特征提取系统会根据物品的特征，如颜色、纹理、边缘等进行特征提取。
特征提取是实现自动检测的重要一步，提取特征的正确性影响着后续检测的准确性。
5.物品匹配系统会将特征信息与预设的模型进行匹配。
匹配成功表示物品通过了检测，匹配失败表示物品未通过检测。
6.结果反馈系统会将检测结果反馈给PC客户端。
系统会告知用户是否通过检测，检测时间等信息。
三、实验结果本文设计的自动检测系统的实验结果表明，系统具有很好的稳定性和实用性。
在涉及到大批量物品检测时，系统的速度也非常快，可适应不同尺寸、颜色和形状的物品。
同时，该系统能够自动分辨异常物品，充分实现了自动检测的功能。
四、总结与展望本文介绍了一个基于机器视觉的自动检测系统的设计与实现过程。
通过实验结果表明，本系统具有高效、可靠、灵敏等特点。
但是，由于技术的限制，系统仍有一定的改进空间。
未来，我们将继续不断优化理论模型和算法，不断完善软硬件配置，致力于打造更加智能和高效的自动检测系统。
视觉系统的组成
视觉系统的组成⽬录1. 认识机器视觉1.1. 定义机器视觉（Machine Vision）是指通过光学装置和⾮接触传感器⾃动接收并处理真实物体的图像，分析后获取所需信息或⽤于控制机器运动的装置。
通俗地说，机器视觉就是⽤机器代替⼈眼。
机器视觉模拟眼睛进⾏图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执⾏装置完成操作。
1.2. 视觉系统基本架构按照信号的流动顺序，机器视觉系统主要包括：光学成像光学成像模块设计合理的光源和光路，通过镜头将物⽅空间信息投影到像⽅，从⽽获取⽬标物体的物理信息；图像传感器图像传感器模块负责信息的光电信号转换，⽬前主流的图像传感器分为 CCD 与 CMOS 两类；图像处理图像处理模块基于以 CPU 为中⼼的电路系统或信息处理芯⽚，搭配完整的图像处理⽅案和数据算法库，提取信息的关键参数；IO & 显⽰IO 模块输出机器视觉系统的结果和数据；显⽰模块⽅便⽤户直观监测系统的运⾏过程，实现图像的可视化。
2. 术语（关键参数）的解释2.1. 像素图像是 256 级数据的集合体，像素是图像的基本单元：不同分辨率的差异2100万像素相机的实⼒：可取得有效像素数 2100 万 (5104×4092 pix)的⾼分辨率图像。
能够检测细微的缺陷、⼤⼯件的细微之处。
2.1.1. 常见的标准像素值由于⼈眼在左右的长度和上下的宽度⽅向上的⽐例约为 4:3 ，所以所成图⽚的尺⼨也是采⽤这个⽐例的居多，如: 15万像素480X320=15360020万像素640X320=20480030万像素640X480=30720050万像素800X600=48000080万像素1024X768=786432100万像素1140X900=1026000130万像素1280X960=1228800200万像素1600X1200=1920000300万像素2048X1536=3145728500万像素2576X1932=4976832或2592X1944=5038848或2560X1920=4915200800万像素3264X2448=79902721000万像素3648X2736=99809281200万像素4000X3000=120000001400万全线4228X3264=13800192也有采⽤16:9，如900万像素4000X2256=9024000更有采⽤3:2的呢！如600万像素3000X2000=60000001100万像素4000X2664=106560002.1.2. 像素是否越⼤越好？成本不同应⽤场景：对于定性检测，并不追求⾼像素⼯业相机与民⽤相机不同CCD / CMOS处理时间：芯⽚对像素的处理时长（检查效率）相机的像素数与处理时间的关系以下是⽤2432×204031 万像素、200 万像素、500 万像素的相机检测容器上的⿊点的例⼦。
机器人视觉系统由哪些结构组成？
机器人视觉系统由哪些结构组成？机器人视觉系统可以分为以下几个结构：1、光学成像模块。
该模块又可以分为照明系统设计和镜头光学系统设计两部分。
光照设计就是通过研究被测物体的光学特性、距离、物体大小、背景特性等，合理的设计光源的强度、颜色、均匀性、结构、大小，并设计合理的光路，达到获取目标相关结构信息的目的。
镜头是将物方空间信息投影到像方的主要部件。
镜头的设计主要是根据检测的光照条件和目标特点选好镜头的焦距，光圈范围。
在确定了镜头的型号后，设计镜头的后端固定结构。
2、图像传感器模块该模块主要负责信息的光电转换，位于镜头后端的像平面上。
目前，将为主流的图像传感器可分为CCD(Charge-coupledDevice电荷耦合元件)与CMOS图像传感器两类。
因为是电信号的信源，所以良好稳定的电路驱动是设计这一模块的关键。
3、图像处理模块该模块是主要负责图像的处理与信息参数的提出，可分为硬件结构与软件算法两个层次。
硬件层一般是CPU为中心的电路系统。
基于PC的机器视觉使用的是PC机的CPU与相关的外设;基于嵌入式系统的有独立处理数据能力的智能相机依赖于板上的信息处理芯片如DSP、ARM、FPGA等。
软件部分包括一个完整的图像处理方案与决策方案，其中包括一系列的算法。
在高级的图像系统中，会集成数据算法库，便于系统的移植与重用。
当算法库较大时，通过图形界面调用算法库。
4、IO模块IO模块是输出机器视觉系统运算结果和数据的模块。
基于PC的机器视觉系统可将接口分为内部接口与外部接口，内部接口只要负责系统将信号传到PC机的高速通讯口，外部接口完成系统与其他系统或用户通讯和信息交换的功能。
智能相机则一般利用通用IO与高速的以太网完成对应的所有功能。
5、显示模块显示模块可以认为是一个特殊的用户IO，他可以使用户更为直观的检测系统的运行过程。
基于PC的机器视觉系统中可以直接通过PCI总线将系统的数据信息传输到显卡，并通过VGA接口传到计算机屏幕上。
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。
视觉系统的结构与功能
视觉系统的结构与功能视觉系统是人类重要的感知系统之一，它负责接收、处理和解释外界环境中的视觉信息。
通过视觉系统，人类能够感知到丰富的视觉色彩、形状和运动等信息。
本文将探讨视觉系统的结构与功能，并对其在人类认知和日常生活中的作用进行探讨。
一、视觉系统的结构视觉系统主要由眼睛、视觉神经和大脑组成。
眼睛是视觉系统的起点，它负责接收外界的光信号并转化为神经电信号。
眼睛的外部结构包括角膜、巩膜、虹膜、晶状体和眼球等，内部则包括视网膜、玻璃体和脉络膜等。
角膜和晶状体负责将光线聚焦到视网膜上，虹膜则通过调节瞳孔的大小来控制进入眼球的光线量。
视觉神经是连接眼睛与大脑的桥梁，它由视神经、视交叉、视束和视皮质等部分组成。
视神经负责将光信号传递给大脑，并通过视交叉将一侧眼球的视觉信息传递到对侧大脑半球。
视皮质是视觉系统的最终处理区域，它分为视觉皮质和视觉副皮质两部分。
视觉皮质主要负责接收和解码来自视网膜的信息，而视觉副皮质则参与高级的视觉加工和认知过程。
二、视觉系统的功能视觉系统的主要功能是接收和解释外界的视觉信息，进而产生对环境的认知。
它能够感知到物体的形状、颜色、大小和位置等特征，以及物体的运动和空间关系。
视觉系统还能够进行模式识别，将感知到的视觉信息与之前的经验进行比对，从而识别出熟悉的物体和场景。
视觉系统在人类的认知和日常生活中起着重要的作用。
首先，它是人类获取信息最重要的途径之一。
通过视觉系统，人们能够观察和了解周围的世界，获取到丰富的信息。
其次，视觉系统对于人类的运动和协调也有重要影响。
通过视觉系统，人们能够感知到自己和周围物体的位置关系，从而进行准确的运动和动作控制。
此外，视觉系统还参与了人类的情绪和认知过程。
视觉信息可以引起人们的情绪体验，而视觉系统的认知过程也与人类的思维和决策密切相关。
因此，对于视觉系统的结构和功能的深入理解对于我们认识人类感知、思维和行为具有重要意义。
通过研究视觉系统，我们可以揭示人类大脑的工作原理，并对视觉障碍和认知功能紊乱等疾病进行诊断和治疗。
机器人视觉系统的组成及工作原理
机器人视觉系统的组成及工作原理【摘要】随着大规模集成电路技术的发展，视觉系统逐渐走向实用化。
由于微型计算机的飞速发展，使用的视觉系统已经进入领域，其中机器人视觉系统是机器视觉应用的一个重要领域。
本文叙述机器人视觉系统的各部分组成，及各部分组成的工作原理。
【关键词】CCD；视频数字；信号处理器1.机器人视觉系统的硬件系统1.1机器人视觉系统的硬件由下述几个部分组成(1)景物和距离传感器常用的摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器和结构光设备等。
(2)视频信号数字化设备其任务是把摄像机或CCD输出的信号转换成方便计算和分析的数字信号。
(3)视频信号快速处理器，视频信号实时、快速、并行算法的硬件实现设备：如DSP系统。
(4)计算机及其外设根据系统的需要可以选用不同的计算机及其外设来满足机器人视觉信息处理及机器人控制的需要。
(5)机器人或机械手及其控制器。
1.2机器人视觉的软件系统有以下几个部分组成(1)计算机系统软件选用不同类型的计算机，就有不同的操作系统和它所支持的各种语言、数据库等。
(2)机器人视觉信息处理算法图像预处理、分割、描述、识别和解释等算法。
(3)机器人控制软件。
D原理视觉信息通过视觉传感器转换成电信号，在空间采样和幅值化后，这些信号就形成了一幅数字图像。
机器人视觉使用的主要部分是电视摄像机，它由摄像管或固态成像传感器及相应的电子线路组成。
这里我们只介绍光导摄像管的工作原理，因为它是普遍使用的并有代表性的一种摄像管。
固态成像传感器的关键部分有两种类型：一种是电荷耦合器件(CCD)；另一种是电荷注入器件(CID)。
与具有摄像管的摄像机相比，固态成像器件重量轻、体积小、寿命小、功耗低。
不过，某些摄像管的分辨率仍比固态摄像机高。
光导摄像管外面是一圆柱形玻璃外壳2，内部有位于一端的电子枪7以及位于另一端的屏幕1和靶。
加在线圈6、9上的电压将电子束聚焦并使其偏转。
偏转电路驱使电子束对靶的内表面扫描以便“读取”图像。
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机器视觉检测系统的最经典结构一个典型的机器视觉系统主要包括五大块，分别是照明、镜头、相机、图像采集和视觉处理器。
下面，我们就来认识一下这五个结构的用途、特点与工作情况。
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。
照明系统可以将被测物特征最大化，并减少相应的背景中对比物的影响，使高速相机可以清晰地“看见”被测物。
高对比的图像可以降低系统难度并提高系统的稳定性；反之，低对比的图像会增加系统的处理时间并使加大系统的复杂度。
机器视觉应用的成功很大一部分取决于照明设置，一个合适的照明系统可以使整个视觉检测系统更具有效率和准确性。
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，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
光源可分为可见光和不可见光。
常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠
光灯。
可见光的缺点是光能不能保持稳定。
如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。
另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。
照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。
其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。
前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。
结构光照明是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。
频闪光照明是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。
机器视觉照明要点有使用强光检测缺失的材料、使用合适的波长进行精确定位、使用非散射照明检测玻璃裂缝、使用扩散光检查透明包装、使用颜色来创建对比度等。
相机镜头由多个透镜、可变（亮度）光圈和对焦环组成。
使用时由操作者观察相机显示屏来调整可变光圈和焦点，以确保图像的明亮程度及清晰度。
在选择镜头时需要考虑多个方面的因素如焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影像至目标的距离等。
在实际应用中“选择与视场相符的透镜”及“以大景深聚焦图像”是选择镜头时非常重要的两个方面。
机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和（或者）显示的机器设备上。
按照不同标准可分为不通类型的相机。
按照芯片类型可以分为CCD 相机、CMOS 相机；按照传感器的结构特性可以分为线阵相机、面阵相机；按照扫描方式可以分为隔行扫描相机、逐行扫描相机；按照分辨率大小可以分为普通分辨率相机、高分辨率相机；按照输出信号方式可以分为模拟相机、数字相机；按照输出色彩可以分为单色（黑白）相机、彩色相机；按照输出信号速度可以分为普通速度相机、高速相机；按照响应频率范围可以分为可见光（普通）相机、红外相机、紫外相机等。
CCD和CMOS是现在普遍采用的两种图像工艺技术，它们之间的主要差异在于传送方式的不同。
主要的性能区别有噪声差异、耗电量差异、分辨率差异、灵敏度差异、成本差异等多种不同。
选择相机首先要明确自己的需求，第一、要先确定检测产品的精度要求。
第二、要确定相机要看的视野大小。
第三、要确定检测物体的速度。
第四、要确定是动态检测还是静态检测。
明确需求后要确定硬件类型，主要有相面像素大小的确定、相机传输方式的确定和相机的触发方式的选择。
图像采集卡对于工业和科研应用，其目标是从初始的视频信号获取一幅精确的数字图像。
机器视觉检测设备上的图像采集卡主要是由视频输入、
A/D转换、时序及采集控制、图像处理、总线接口及控制、输出及控制等几大模块构成。
图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。
图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。
机器视觉检测系统中工业相机种类的不同，在选择图像采集卡时也应有所不同。
在选择时更要关注卡的稳定性、价格、功能等和产品成本息息相关的因素。
视觉处理器集采集卡与处理器于一体。
以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。
由于采集卡可以快速传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以视觉处理器用的较少了。