机器视觉测量技术1.
机器视觉第5章 尺寸测量技术
直线拟合的哈夫变换方法
直线函数：y=px+q
图像空间XY：(x, y) 参数空间PQ：(p, q)
Y (x2, y2)
(x1, y1)
O
X
Q
q=-x1p+y1
q’
q=-x2p+y2
O
p’
P
点--线对偶性：
图像空间中共线的点，对应在参
数空间中相交的线。
参数空间中相交于一点的所有直
Hough变换的基本思想：依次检查图像上的每个棋子(特定 像素)。对每个棋子，找到所有包含它的容器(直线)，并 为每个容器的计数器加1。遍历结束后，统计每个容器 所包含的棋子数量。当图像上某个直线包含的特定像素 足够多时，就可以认为直线存在。
第5章 尺寸测量技术
L4
A L1
B L8
L6
L7
L2
L3
Hough变换时，依次对像素A、B进行处理
像素A的处理结果：L1、L2、L3、L4等直线的计数器加1； 像素B的处理结果：L2、L6、L7、L8等直线的计数器加1； 最终结果：除L2外，其余直线区域的计数器值均为1。
根据图像大小设定阈值T，规定若某个直线计数器内包含 的特定像素数量>T，则认为此直线存在。
第5章 尺寸测量技术
5.5 角度测量
在工业零件视觉检测的应用中，经常需要对工件中的一些 角度进行测量。
螺母正视图中每条边相互的夹角大小及是否相等 零件底面与侧面的垂直度检测
角度检测的关键是对所测角度的两条边线的提取，然后利 用斜率计算公式得到两条线的夹角。
可采用以上介绍的方法，得出两条直线方程
第5章 尺寸测量技术
Hough算法的改进
机器视觉测量技术
（5）视觉的选择性
听而不闻视而不见。依赖先验知识而取向。
（6）视觉的整体性
对部分感知之和而产生的一种整体知觉经验
（7）视觉的恒常性
亮度恒常性：黑布、白布各自一半在阳光下，一半在阴影中，我们仍然能够判定它为黑布白布。
大小恒常性：物体在视网膜上的象随距离而变化，但我们的感觉则并不是大小的变化而是距离的变化。（感觉到远方的牛仍然比近处的狗大）
2.6照明系统设计
第三章 光学图样的测量
3.1全息技术
3.2散斑测量技术
3.3莫尔条纹测量技术
3.4微图像测量技术
第四章 标定方法的研究
4.1干涉条纹图数学形成与特征
4.2图像预处理方法
4.3条纹倍增法
4.4条纹图的旋滤波算法
第五章 立体视觉
5.1立体成像
5.2基本约束
5.3边缘匹配
5.4匹域相关性
附：教学实验
1、视觉坐标测量标定实验
2、视觉坐标测量的标定方法。
3、视觉坐标测量应用实验
4、典型零件测量方法等。
第一章绪论
1.1概述
人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。
式中Ω0是入瞳对轴上点0所张的立体角，故轴外点像平面的辐照度为
上式说明：像面照度 与光学系统的相对孔径 的平面成正比，又和视场角θ的余弦的4次方成正比；
需要特别注意的是： ，这将严重影响像面照度的均匀性。但是，对于野外景物，它并不是朗伯体，而是各向均匀发光体，则 。
1.7视觉的空间知觉
人眼能在高和宽为2D空间上形成的视象得到一个3D视觉空间。
机器视觉第5章 尺寸测量技术
F a, b i2 yi axi b
i 1 i 1
n
n
2
极值原理：
F a F b
n n n n xi yi xi yi n ③ a i 1 i 1 i 1 2 xi yi axi b 0 2 n n i 1 2 n xi xi ② n i 1 i 1 2 yi axi b 0 1 n a n ① i 1 b yi xi n i 1 n i 1
第5章 尺寸测量技术
第5章 尺寸测量技术
尺寸测量是机器视觉技术最普遍的应用行业，包括 物件的长度、角度、孔径、直径、弧度等都是典型的物件 待测几何参数。 传统尺寸测量精度低、速度慢、无法满足大规模自 动化生产的需要。 基于机器视觉的尺寸测量技术属于非接触性测量， 具有检测精度高、速度快、成本低、便于安装等优点。不 但可以获取在线产品的尺寸参数，同时可对产品作出在线 实时判定和分检。
2. 依次逐行检测至扫描结束。
3. 循环取得各点的标号，根据不同的标号，将像素加到对 应的数组。 4. 计算各个连通区域的面积及个数等。
第5章 尺寸测量技术
Hough算法的改进
基于局部PCA方向统计分析的Hough直线检测算法
首先通过边缘检测获得图像边缘，对边缘像素进行分 块处理，利用PCA得到所有掩膜范围内的主元方向，将 获得的局部方向信息映射到参数空间，侧重利用其统计 规律来模糊约束 Hough变换极角范围，达到减少运算量 和存储累计矩阵的目的。
直线间距离测量 线段长度测量
第5章 尺寸测量技术
5.1.1 距离测量
基本步骤：
1)对定位距离的两条直线进行识别和拟合。(关键步骤) 2)得到直线方程后，根据数学方法计算两线间的距离。
视觉测量第一章课件
图像采集卡
图像采集卡是连接视觉传感器和计算机的桥梁，负责将传感器捕获的图像数据传输 到计算机中。
图像采集卡具有高传输速率和低延迟等特点，能够保证图像数据的实时性和准确性。
图像采集卡还具有图像预处理功能，可以对图像进行噪声抑制、对比度增强等操作， 提高图像质量。
计算机
计算机是视觉测量系统的数据处理中 心，负责存储、处理和分析图像数据。
视觉测量的应用领域
工业检测
医学影像分析
在制造业中，视觉测量广泛应用于产品检 测、质量控制和生产自动化等方面，如零 件尺寸测量、表面缺陷检测等。
在医学领域，视觉测量技术可用于医学影 像的分析和诊断，如X光片、CT和MRI等影 像的测量和分析。
农业领域
交通领域
在农业领域，视觉测量技术可用于农作物 的生长监测、产量预测等方面，如植物高 度、叶片面积等参数的测量。
利用深度相机获取深度信息，进行匹配。
基于灰度的匹配
利用灰度信息进行匹配，如SSD、NCC等算 法。
多模态匹配
结合多种特征进行匹配，提高匹配准确度。
测量算法
几何测量
基于几何原理进行测量，如距离、角 度、面积等。
运动学测量
利用机器人的运动学信息进行测量。
深度学习测量
利用深度学习算法进行测量，如语义 分割、目标检测等。
计算机还需要安装专业的视觉测量软 件，以便对图像数据进行处理、分析 和识别。
计算机需要具备强大的计算能力和存 储能力，能够快速处理大量的图像数 据。
软件系统
软件系统是实现视觉测量的关键， 包括图像处理、特征提取、目标
识别等功能。
软件系统需要具备友好的用户界 面和灵活的操作方式，方便用户
进行测量和调试。
基于机器视觉的尺寸测量方法
基于机器视觉的尺寸测量方法
机器视觉是一种通过摄像机、图像处理软件、计算机和人工智能技术来模拟人类视觉的技术。
在制造业中，机器视觉已经被广泛应用于尺寸测量，其高精度和高效率的特点使其成为自动化生产线上重要的测量手段。
基于机器视觉的尺寸测量方法是通过摄像机获取待测物体的影像，通过图像处理软件提取物体的轮廓或特征点，然后利用数学模型计算物体的尺寸。
这种方法不仅可以测量平面物体的尺寸，还可以对三维物体的长度、宽度、高度等尺寸参数进行测量。
在实际应用中，基于机器视觉的尺寸测量方法需要考虑以下几个方面：
1. 图像质量：图像质量直接影响测量精度，因此需要保证摄像机的分辨率、对比度、光线等条件都符合要求。
2. 物体表面的特征：在进行尺寸测量之前，需要对物体表面进行特征提取。
对于平面物体，可以直接提取物体的轮廓；对于三维物体，需要先通过立体匹配算法建立物体的三维模型，然后提取其特征点。
3. 计算模型：测量结果的精度和稳定性与计算模型密切相关。
因此需要根据实际应用场景选择适当的计算模型，并进行模型的优化和验证。
4. 测量环境：测量环境对测量精度也有一定的影响。
需要保证测量环境的稳定性和灰度均匀性，避免光照不均或者物体本身存在遮
挡等情况。
基于机器视觉的尺寸测量方法已经被广泛应用于汽车、航空、电子、医疗等领域。
随着机器视觉技术的不断发展和完善，基于机器视觉的尺寸测量方法将会更加精准和高效。
机器视觉测距的原理和方法
机器视觉测距的原理和方法
机器视觉测距是利用图像处理和计算机视觉技术来实现测量目标物体与相机之间的距离。
其原理和方法可以分为以下几种：
1. 三角测距原理：利用视差（相邻图像上同一物体的位置差异）来计算物体的距离。
通过相机的双目或多目成像系统获取多个视角的图像，从而得到图像中目标物体的视差信息，通过视差与相机的基线长度之间的关系，可以计算出距离。
2. 结构光测距原理：结构光测距是利用投射特定结构的光斑模式，通过相机观测光斑的形变来计算物体距离的一种方法。
常见的结构光测距方法有二维结构光和三维结构光。
通过对物体投射结构光，然后用相机观测结构光形变的方式，计算出物体的距离。
3. 时间-of-flight（TOF）原理：TOF测距是利用物体反射光的时间延迟来计算物体的距离。
该方法通过在相机上安装一个发射器和一个接收器，发射器发射红外激光脉冲，接收器接收到反射回来的激光脉冲。
通过测量激光脉冲的时间延迟，可以计算出物体的距离。
4. 激光三角法原理：激光测距是利用激光束在空气中传播速度恒定的特性，通过测量激光束的反射时间或相位差来计算物体的距离。
该方法通过向物体发射一个脉冲激光束，然后用相机或接收器接收反射回来的激光束，通过测量激光束的时间或相位差，可以计算出物体的距离。
综上所述，机器视觉测距的原理和方法多样化，可以根据具体应用需求选择合适的测距方法。
机器视觉检测系统【深度解读】
机器视觉检测系统现代工业自动化生产中涉及到各种各样的检验、生产监视和零件识别应用，如汽车零配件批量加工的尺寸检查和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。
通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的，但在某些特殊情况下，如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等，依靠肉眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难以胜任。
人们开始考虑用CCD照相机抓取图像后送入计算机或专用的图像处理模块，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息来进行尺寸、形状、颜色等的判别。
这种方法是把计算机处理的快速性、可重复性与肉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检测技术的概念。
视觉检测技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴测试技术。
与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同，视觉检测技术重点研究的是物体的几何尺寸及物体的位置测量，如轿车白车身三维尺寸的测量、模具等三维面形的快速测量、大型工件同轴度测量以及共面性测量等，它可以广泛应用于在线测量、逆向工程等主动、实时测量过程。
视觉检测技术在国外发展很快，早在20世纪80年代，美国国家标准局就曾预计未来90％的检测任务将由视觉检测系统来完成。
因此仅在80年代，美国就有100多家公司跻身于视觉检测系统的经营市场，可见视觉检测系统确实很有发展前途。
在近几届北京国际机床展览会上已经见到国外企业展出的应用视觉检测技术研制的先进仪器，如流动式光学三坐标测量机、高速高精度数字化扫描系统、非接触式光学三坐标测量机等。
2.机器视觉检测系统构成、分类及工作原理2.1 系统构成与工作原理(1)系统构成典型的视觉系统一般包括光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元(或图像采集卡)、图像处理软件、监视器、通讯／输入输出单元等。
(2)工作原理视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果(如尺寸数据)。
通常，机器视觉检测就是用机器代替肉眼来做测量和判断。
基于机器视觉的机械检测与测量技术
基于机器视觉的机械检测与测量技术近年来，随着科技的不断进步，基于机器视觉的机械检测与测量技术在制造业中得到了广泛应用。
在传统的机械检测与测量中，往往需要人工参与，既费时又费力，且容易产生误差。
而通过引入机器视觉技术，可以实现自动化的检测与测量，大大提高了效率和准确性。
机器视觉是一种利用计算机和摄像机等设备对图像进行处理和分析的技术。
它通过模拟人类视觉系统的方式，识别和理解图像中的信息，并根据预设的算法进行相应的处理。
在机械检测与测量中，通过机器视觉技术可以实现对零件尺寸、形状、缺陷等进行快速而准确的检测与测量。
首先，机器视觉可以应用于零件尺寸的检测与测量。
传统的尺寸检测需要人工使用卡尺等工具进行，不仅浪费人力资源，而且容易产生误差。
而利用机器视觉技术，可以通过摄像机对零件进行拍摄，并将图像传输到计算机进行处理和分析，从而得到尺寸的数据。
通过与预设的标准进行对比，可以快速准确地确定零件是否合格。
其次，基于机器视觉的技术可以用于形状的检测与测量。
在制造过程中，零件的形状是否符合设计要求是十分重要的。
传统的方法往往需要仪器测量或者人工判断，耗时耗力且容易受主观因素影响。
而利用机器视觉技术，可以通过对零件图像的处理和分析，提取出形状的特征，并与预设的形状进行对比。
这种方法不仅准确性高，而且效率也得到了极大提高。
此外，机器视觉在检测零件缺陷方面也有广泛的应用。
在制造过程中，零件的缺陷会严重影响产品的质量和使用寿命。
传统的人工检测往往需要经验丰富的检验员进行，既费时又容易出错。
借助机器视觉技术，可以通过对零件图像的分析，快速准确地检测出潜在的缺陷，并及时采取相应的措施。
特别是对于微小缺陷的检测，机器视觉技术更是具有独特的优势。
然而，基于机器视觉的机械检测与测量技术也存在一些挑战和局限性。
首先，对于材料特性或者光照条件的变化比较敏感，可能会引起误判。
其次，复杂的零件形状和结构可能会导致识别和测量的困难。
此外，机器视觉的算法和模型的建立也需要一定的时间和精力投入。
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(2)专家系统，自动研制
6安全鉴别、监视跟踪
车辆识别、车牌号识别
人脸、眼底、指纹、表情
7其他
体育运动分析：游泳
制衣（人体扫描）
影视制作
1.4人类视觉简介
1人眼所能看到的光谱范围，只是电磁波辐射范围的很小的一部分，为380nm－780nm，可见光谱
2人眼的构造
角膜占表面的1/6具有屈光作用
对一般的物体进行观察时，接收光的总能量E与物体可见面积、表面宽度L和时间距（观察时间长度）T成正比。
另外：人对光的感觉有潜伏期，多次闪光会导致闪烁的知觉。
降龙十八章
（2）视觉的空间特性
小而弱的光点单独呈现时可能看不见，但当多个连在一起作为一个大的光点时同时呈现时便能看见了。
视觉度表示人所能看到景物细节的准确性。
5.5从x恢复形状的方法
5.6测距成像
第六章标定
6.1传统标定
6.2Tsais万能摄像机标定法
6.3Weng’s标定法
6.4几何映射变换
6.5重采样算法
第七章目标图像亚像素定位技术
第八章图像测量软件
（多媒体介绍）
第九章典型测量系统设计分析
9.1光源设计
9.2图像传感器设计
9.3图像处理分析
9.4图像识别分析
晶状体、玻璃体等都有屈光作用
视网膜：杆状细胞（暗）
锥状细胞（明）
3视觉信息处理
（1）亮度(2)形状（3）运动（4）颜色（5）深度感（6）通道（7）并行
人眼对运动物体特别敏感
锥状细胞有三种，分别对430、540、570，敏感，构成了三基色原理的基础。
深度感因视差而产生视觉过程：
（1）视觉的时间特性
视觉在时间上有累积效应
附：教学实验
1、视觉坐标测量标定实验
2、视觉坐标测量的标定方法。
3、视觉坐标测量应用实验
4、典型零件测量方法等。
第一章绪论
1.1概述
人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。
1输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、超声成像、CT等
数字化设备
2低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角点、边缘、线条色彩等特征。
3中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理
分析。系统标定
4高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并确定物体的位置和方向。
5体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格—据此风格设计的具体建筑）
1.3机器视觉的应用
工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。
许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。
1零件识别与定位
生产线机器人足球赛
2产品检验
2.6照明系统设计
第三章 光学图样的测量
3.1全息技术
3.2散斑测量技术
3.3莫尔条纹测量技术
3.4微图像测量技术
第四章 标定方法的研究
4.1干涉条纹图数学形成与特征
4.2图像预处理方法
4.3条纹倍增法
4.4条纹图的旋滤波算法
第五章 立体视觉
5.1立体成像
5.2基本约束
5.3边缘匹配
5.4匹域相关性
智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。
人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉
眼耳鼻舌身
所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。
机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。
机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。
1.2机器视觉的研究内容
主观轮廓：
主观轮廓产生的必要条件是有些不完整的因素出现将它完整起来就有一种把它变成简单和稳定正规图案的倾向。
（4）视觉的相对性
视觉感知的结果不仅仅取决于刺激本身，还与经验对比有关系。（早晨、中午的太阳哪个更近）
前景与背景：
前景：视觉关心的主体。
背景则是与前景相关联的其它刺激
视觉知觉的对比：（1）前景和背景可相互置换
形状恒常性：直线投影为一点，通过经验加以矫正
颜色恒常性：在相当宽的光明变化条件中，能够感受到颜色的恒常。
（8）视觉的组织性
相似性
接近性
封闭性
封闭轮廓更容易够成图形。
连续性
一条直线和曲线的多次交汇，心理上倾向于连续。
（9）错视现象
（10）眼球微动现象
1.5颜色和知觉
牛顿用三棱镜研究白光的折射，就此便发现白光可被分解成一系列从紫到红的连续光谱。从而证明白光是由不同颜色的光线相混合而形成的，而这些光实际上是不同频率的电磁波。
（2）前景受背景的影响
（5）视觉的选择性
听而不闻视而不见。依赖先验知识而取向。
（6）视觉的整体性
对部分感知之和而产生的一种整体知觉经验
（7）视觉的恒常性
亮度恒常性：黑布、白布各自一半在阳光下，一半在阴影中，我们仍然能够判定它为黑布白布。
大小恒常性：物体在视网膜上的象随距离而变化，但我们的感觉则并不是大小的变化而是距离的变化。（感觉到远方的牛仍然比近处的狗大）
外形、表面、装配位置、超声探测内部裂纹和气孔
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ3移动机器人
双目识别恢复场景。无人驾驶汽车
4遥感图像分析
航空摄影、气象卫星、资源卫星
航空摄影：利用普通摄影机航拍。制图、制导用
气象卫星：红外成像、气象云图
海洋资源：合成孔径雷达，获取海辰形象。找矿农作物调查，自然灾害测报，生态环境检
测。
5医学图像分析
X射线、CT（Computer Tomography）、核磁共振MRI（magnetic resonance imaging），超声成像。
机器视觉测量技术
杨永跃
合肥工业大学
2007.3
第一章绪论
1.1概述
1.2机器视觉的研究内容
1.3机器视觉的应用
1.4人类视觉简介
1.5颜色和知觉
1.6光度学
1.7视觉的空间知觉
1.8几何基础
第二章 图像的采集和量化
2.1采集装置的性能指标
2.2电荷藕合摄像器件
2.3CCD相机类
2.4彩色数码相机
2.5常用的图像文件格式
觉察：检测在视野中的某个给定物体是否存在
定位：对两物体相对位置精确辨别的能力
解像：对一视觉形状各组成部分之间距离的辨别能力
认知：综合的能力和方法，包括明度识别，一定的解像力和定位能力。
（3）形状知觉：轮廓、图形、背景
轮廓：轮廓把物体与视野中的其它部分区分开来，轮廓不等于形状。
轮廓只是边界，是局部概念，而形状则是全体概念。