第八章视觉检测
视觉检测技术
视觉检测技术在当今科技飞速发展的时代，视觉检测技术正以惊人的速度改变着我们的生活和生产方式。
这项技术仿佛给了机器一双“智慧的眼睛”，让它们能够像人类一样观察、识别和判断。
什么是视觉检测技术呢？简单来说，视觉检测技术就是用机器来模拟人类的视觉功能，从而实现对物体的检测、测量、识别和分析。
它主要依靠摄像头、传感器等设备获取图像或视频信息，然后通过计算机软件进行处理和分析，提取出有用的特征和数据。
视觉检测技术的应用领域非常广泛。
在工业生产中，它是质量控制的重要手段。
比如说，在汽车制造厂里，每一个零部件在生产线上流动时，都要经过视觉检测系统的“审视”。
它能够快速而准确地检测出零部件是否存在缺陷，如划痕、裂缝、尺寸偏差等。
这不仅大大提高了生产效率，还保证了产品的质量和一致性。
在食品行业，视觉检测技术可以用来检测食品的外观、包装是否完好，有没有异物混入等。
这样能够有效地保障食品安全，让我们吃得更放心。
在物流领域，视觉检测技术能够自动识别货物的标签、条码，实现快速分拣和分类，大大提高了物流的效率。
视觉检测技术之所以能够发挥如此重要的作用，主要得益于其几个关键的特点和优势。
首先是高精度和高速度。
相比人工检测，视觉检测技术可以在极短的时间内完成大量的检测任务，而且检测结果更加准确和稳定。
它不会因为疲劳、情绪等因素影响检测的质量。
其次是客观性和一致性。
机器不会像人一样受到主观因素的影响，对于检测标准的执行始终保持一致，从而保证了检测结果的可靠性。
再者是可重复性。
只要设置好检测参数和程序，视觉检测技术可以对同一批产品进行无数次的相同检测，每次的结果都基本一致。
然而，要实现高效准确的视觉检测，也面临着一些挑战。
图像的复杂性就是一个难题。
在实际应用中，获取的图像可能会受到光照、阴影、反射等因素的干扰，导致图像质量下降，增加了检测的难度。
不同物体的多样性也给检测带来了困扰。
要让视觉检测系统能够准确识别各种各样的物体和特征，需要建立庞大而复杂的数据库和算法模型。
视觉检测原理
视觉检测原理
视觉检测原理是通过计算机视觉技术，对图像或视频进行分析和理解，从而实现目标物体的识别、分类和定位。
视觉检测系统通常包括图像获取、图像预处理、特征提取与描述、目标检测与识别、目标跟踪等组成部分。
在图像获取阶段，视觉检测系统通过相机等设备采集图像或视频。
而图像预处理阶段则对获取到的图像进行各种滤波、增强、降噪等操作，以提高后续处理的效果。
特征提取与描述阶段是将图像中的目标物体表示为计算机可识别的形式。
常用的特征包括形状、颜色、纹理和边缘等。
通过提取目标物体的特征并进行合适的描述，可以在后续的目标检测和识别过程中提供有效的信息。
目标检测与识别阶段是视觉检测系统的核心部分，主要通过使用机器学习、深度学习等算法来实现。
在目标检测中，系统将识别出图像中存在的目标物体，并给出它们的位置和边界框；在目标识别中，系统在目标物体检测的基础上，进一步进行物体的分类和标注。
目标跟踪阶段是对目标物体进行实时追踪，以保持目标在连续帧中的位置和状态的一致性。
通过使用各种跟踪算法，可实现目标的持续追踪，适用于视频监控、自动驾驶等场景。
综上所述，视觉检测原理是一种通过图像分析和理解来实现目
标物体检测、识别和跟踪的技术。
它在许多领域中得到广泛应用，为人们提供了更加智能化、高效化的解决方案。
视觉检测工作原理
视觉检测工作原理
嘿，你问视觉检测工作原理啊？那咱就好好唠唠。
这视觉检测呢，其实就像是你的超级眼睛助手。
咱平常看东西，就是眼睛一瞅，觉得没啥问题就过去了。
但视觉检测可不一样，它得超级仔细地看。
想象一下，有个超级仔细的小侦探，专门盯着各种东西看。
视觉检测系统呢，就有点像这个小侦探。
它先有个摄像头，就好比小侦探的大眼睛。
这个摄像头会把要检测的东西拍下来，就像你拍照一样。
不过它拍得可清楚了，不放过任何一个小细节。
拍下来之后呢，这个图像就会被送到一个神秘的地方，就像是小侦探的大脑。
在这个神秘的地方，会有各种魔法一样的工具来分析这个图像。
比如说，看看颜色对不对呀，形状是不是正常啊。
如果颜色不对，那就像你看到一个红苹果突然变成了蓝色，肯定很奇怪吧。
然后呢，它还会检查有没有瑕疵。
比如说一个杯子，如果上面有个小裂缝，视觉检测系统就能发现。
这就好像你找自己脸上有没有痘痘一样，得仔细看才能看到。
要是有瑕疵，它就会发出警报，告诉大家这个东西有问题。
而且啊，这个视觉检测系统速度还特别快。
它能在很短的时间内检查好多好多东西。
就像一个超级快手，眨眨眼的功夫，就把一堆东西都检查完了。
不像我们人，一个一个看，得花好多时间。
它还特别靠谱呢。
不会像我们有时候会看走眼。
只要设置好了，它就会一直认真地工作，不会偷懒，也不会发脾气。
总之呢，视觉检测就是这么个厉害的小侦探，帮我们把各种东西都检查得好好的，让有问题的东西逃不过它的眼睛。
《视觉检测》课件
4
特征匹配
将提取到的特征与预先定义的模型进行匹配和比对。
5
最终判定
根据匹配结果，进行最终的判定和决策。
四、视觉检测的实际应用案例
工业生产自动化中的视 觉检测
视觉检测技术在工业生产线上， 帮助检测产品质量、进行自动 化控制和提高生产效率。
智能安防领域的视觉检测
视觉检测技术应用于安全监控 系统，用于实时监测和识别异 常行为，保障公共安全。
医学影像分析中的视觉 检测
视觉检测技术在医学影像分析 中，用于帮助诊断和治疗，如 肿瘤检测和病灶定位。
五、视觉检测的发展趋势
智能化发展
视觉检测技术将越来越智能化，能够自主学习和适应不同环境和场景。
大数据驱动发展
视觉检测技术将利用大数据分析，提高准确率和效率。
优化算法探索
不断探索和优化视觉检测的算法，提高检测结果的准确性和可靠性。
六、总结和展望
1 视觉检测的价值
视觉检测技术具有广泛 的应用价值，为各个领 域带来了许多便利和改 进。
2 视觉检测的前景展望 3 视觉检测的挑战和
解决方案
随着技术的不断进步，
视觉检测将以更高的精
面对复杂的场景和各种
度和效率得到应用。
干扰因素，需要不断研
究和创新，解决实际问
题。
《视觉检测》PPT课件
视觉检测 PPT课件大纲
一、什么是视觉检测？
视觉检测是一种利用光学传感器、摄像机和图像处理算法的技术，用于从图 像中提取特征和进行判定的过程。 视觉检测在生产自动化、智能安防和医学影像分析等领域有广泛的应用。
二、视觉检测技术介绍
光学传感器
利用光学原理捕捉物体的图像信息，如光电二极管、激光传感器等。
视觉检测的概念
视觉检测的概念视觉检测是指利用计算机视觉技术实现对图像或视频中的目标物体进行识别、定位和监测的过程。
它利用计算机视觉算法和模型，通过对图像和视频的处理和分析，从中提取出目标物体的特征，进而进行分类、定位等操作。
视觉检测是计算机视觉领域的一个重要技术研究方向，它广泛应用于自动驾驶、智能安防、智能医疗、工业检测等众多领域。
视觉检测的基本任务可以分为目标检测、目标分类、目标定位和目标跟踪等几个方面。
首先是目标检测，它是指在图像或视频中找出并识别出感兴趣的目标物体。
目标检测既要求实时性，又要求准确性。
在传统的视觉检测方法中，一般需要依赖于预先定义的特征提取器，如Haar特征、HOG特征等，再结合分类器进行目标的判断。
近年来，基于深度学习的目标检测方法成为主流，如Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。
其次是目标分类，它是指将检测到的目标物体根据其类别进行分类识别。
目标分类是视觉检测技术的核心任务之一，能够帮助计算机理解图像中的内容。
传统的目标分类通常是基于机器学习的方法，使用预先提取的特征进行训练和分类，如使用SIFT、SURF等算法进行特征提取，再使用SVM或者K-近邻等算法进行分类。
而深度学习在目标分类领域进行了革命性的突破，能够直接从原始图像中学习到高层次的特征表达，如使用卷积神经网络进行图像分类。
另外，目标定位是指在图像或视频中准确地确定目标物体的位置。
目标定位一般通过检测目标的外接矩形框或者像素级别的分割来实现。
在传统的目标定位方法中，一般会使用基于特征匹配或者模板匹配的方法，如使用Haar特征训练AdaBoost分类器或者使用SIFT匹配进行目标定位。
而深度学习方法在目标定位上也取得了很大的成功，如使用YOLO系列的网络通过回归框的边界和置信度来实现目标的定位。
最后是目标跟踪，它是指在连续的图像序列中跟踪目标物体的位置和形状的过程。
目标跟踪通常需要从第一帧开始，对目标进行初始化，并不断地根据图像序列的信息进行更新。
视觉检测
8.2
视觉传感器
一、CCD光敏元件工作原理 CCD基本结构图
8.2
视觉传感器
CCD电荷转移原理
二、电荷转移原理 CCD转移电压
8.2
视觉传感器
三、CCD的输入－输出结构 1.电荷注入 2.电荷输出 四、CCD的特性参数 1.转移效率和转移损失率 2.工作频率 8.2.2 CCD器件 视觉检测系统采用的摄像机分为电子管式摄像机和 固体器件摄像机CCD两种。CCD是利用内光电效应由单个 光敏元件构成的集成化光电传感器。它集电荷存贮、移 位和输出为一体。应用于成像技术、数据存贮和信号处 理电路等。
8.2
视觉传感器
一、CCD线阵摄像器件工作原理。 线阵列固体摄像器件基本结构简图如图所示。 线型CCD 摄像器件有两种基本形式：一是 单沟道线型 ICCD，另一是双沟道线阵ICCD。
8.2
视觉传感器
二、面阵ICCD
场传输面阵CCD和行传输面型CCD结构原理如图。
8.2
视觉传感器
三、ICCD的基本特性参数 1.转换特性 2. 动态范围 3.分辨率 8.2.3 光电位置传感器(PSD) 光电位置传感器（PSD）是一种对入射到 光敏面上的光点位置敏感的光电器件，其输出 信号与光点在光敏面上的位置有关。它利用半 导体的横向光电效应来测量入射点的位置。目 前在光学定位、跟踪、位移、角度测量和虚拟 现实设备中获得了广泛的应用。 PSD分为一维和二维两种类型。
8.1 视觉检测技术概述
三、图像存储体 图像存储体可以分为外置式和内置式两种。 外置式图像存储体为独立单元，它一般单独供 电，功能较为全面，可以适用于微机系统、笔 记本电脑、微处理器和可编程控制器等，成本 也较高。内置式图像存储体一般为卡式结构称 为图像卡)，可以直接插入计算机扩展槽内， 使用方便、成本低，并可以充分利用计算机的 软硬件资源。
视觉检测原理
视觉检测原理视觉是人类最为重要的感官之一，通过视觉可以感知外界的信息，进行认知和决策。
在现代工业生产中，视觉检测是一种常用的质量检测手段，它可以高效地检测产品的缺陷和不良，提高生产效率和产品质量。
本文将从视觉检测的基本原理、视觉系统的构成、视觉检测技术的应用等方面进行探讨。
一、视觉检测的基本原理视觉检测是基于人类视觉的原理，使用电子设备代替人眼，通过对光学图像进行处理和分析，实现自动化检测。
视觉检测的基本原理包括光学成像、图像处理和模式识别等方面。
1. 光学成像光学成像是视觉检测的基础，它是通过光学设备将被检测物体的图像投射到摄像机或传感器上，并将其转换为电信号。
光学成像的关键是成像质量，包括清晰度、对比度、亮度等方面。
清晰度是指成像物体的轮廓和细节能否清晰显示；对比度是指成像物体的明暗差异程度；亮度是指成像物体的光照强度。
光学成像的质量对后续的图像处理和模式识别有着决定性的影响。
2. 图像处理图像处理是视觉检测的核心，它是将光学图像转换为数字信号，并对其进行处理和分析，提取出有用的信息。
图像处理包括图像采集、预处理、特征提取和分类识别等步骤。
图像采集是将光学图像转换为数字信号的过程，通常采用CCD或CMOS等数字摄像机进行。
预处理是对采集的图像进行去噪、增强、滤波等处理，提高图像质量。
特征提取是从图像中提取出与检测目标相关的特征，例如边缘、纹理、颜色等。
分类识别是将提取的特征与预设的模式进行匹配，确定是否存在缺陷或不良。
3. 模式识别模式识别是视觉检测的关键，它是将图像特征与预设的模式进行匹配和分类，确定是否存在缺陷或不良。
模式识别包括模式建立、模式匹配和决策等步骤。
模式建立是根据已知的样本，建立缺陷和不良的模式，以便与检测目标进行匹配。
模式匹配是将提取的特征与预设的模式进行匹配，确定是否存在缺陷或不良。
决策是根据匹配结果进行判断，确定是否合格或不合格。
二、视觉系统的构成视觉检测系统由图像采集、图像处理和控制系统等组成，其基本结构如下图所示。
视觉检测
编辑
一个典型的机器视觉系统包括以下三大块：
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。
应用案例
编辑
在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍然不能保证100 %的检验合格率（即“零缺陷”）。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。
FL = 4.8毫米x 305毫米/ 64毫米
FL = 1464毫米/ 64毫米
FL =按23毫米镜头的要求
FL = 0.19” x 12” / 2.5”
FL = 2.28” / 2.5”
FL = 0.912” x 25.4毫米/inch
FL =按23毫米镜头的要求
注：勿将工作距离与物体到像的距离混淆。工作距离是从工业镜头前部到被观察物体之间的距离。而物体到像的距离是CCD传感器到物体之间的距离。计算要求的工业镜头焦距时，必须使用工作距离
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式可以分为普通安装镜头、隐蔽安装镜头。
8.1 视觉检测技术概述
三、图像存储体
图像存储体可以分为外置式和内置式两种。
外置式图像存储体为独立单元，它一般单独供
电，功能较为全面，可以适用于微机系统、笔
记本电脑、微处理器和可编程控制器等，成本
也较高。内置式图像存储体一般为卡式结构称
为图像卡)，可以直接插入计算机扩展槽内，
1.转换特性 2. 动态范围 3.分辨率
8.2.3 光电位置传感器(PSD)
光电位置传感器（PSD）是一种对入射到
光敏面上的光点位置敏感的光电器件，其输出
信号与光点在光敏面上的位置有关。它利用半
导体的横向光电效应来测量入射点的位置。目
前在光学定位、跟踪、位移、角度测量和虚拟
现实设备中获得了广泛的应用。
其入射光点的位置有关； 4.可同时检测入射光点的强度和位置，将
输出信号进行运算处理后可得到位置输出信号， 而 将所有信号电极的输出相加后得到与入射 光强成正比的输出。
8.3 数码照相机
数码照相机又称数字照相机，随着电脑的
普及对电脑图像处理技术的认同，数码照相机
在视觉检测方面得到了广泛的应用。
8.3.1 数码照相机的特点
一、光源 1.光源的选择
用于视觉检测的光源应满足以下几点要求： （1）照度要适中 （2）亮度要均匀 （3）亮度要稳定 （4）不应产生阴影 （5）照度可调 2.光源的照明方式
光源的照明一般有以下几种方式，图如书308页所 示。
漫反射照明方式、透射照明方式、结构光照明方式 和定向照明方式
8.1 视觉检测技术概述
PSD分为一维和二维两种类型。
8.2 视觉传感器
一、一维PSD的工作原理 图是PSD的断面结构示意图。
二、二维PSD的工作原理 二维PSD输出信号和光点位置之间关系如图所示。
8.2 视觉传感器
PSD具有以下几个特点： 1.响应速度高； 2.位置分辨率高； 3.位置输出与光点强度及尺寸无关，只与
二、镜头
1.镜头的作用
（1）成像功能（2）聚焦功能 （3）变焦功能
2.镜头的技术指标
(1)焦距
(2)光圈 (3)安装方式
3.镜头的种类
按照焦距大小可以分为广角镜头、标准镜头、长焦
距镜头；按变焦方式可以分为固定焦距镜头、手动变焦
距镜头、电动变焦距镜头；按光圈方式可以分为固定光
圈镜头、手动变光圈镜头、自动变光圈镜头；按安装方
8.2 视觉传感器
摄像器件称为视觉传感器。它的作用相当
于人眼的视网膜。摄像器件的主要作用是将镜
头所成的像转变为数字或模拟电信号输出。它
是视觉检测的核心部件。
8.2.1 CCD的基本工作原理
CCD有两种基本类型：一是电荷包存储在半
导体与绝缘体之间的界面，并沿界面传输，这
类器件称为表面沟道 CCD(SCCD)；二是电荷包
存储在离半导体表面一定深度的体内，并在半
导体内沿一定方向传输，这类器件称为体沟道
或埋沟道器件(BCCD)。
8.2 视觉传感器
一、CCD光敏元件工作原理 CCD基本结构图
8.2 视觉传感器
二、电荷转移原理 CCD转移电压
CCD的输入－输出结构
1.电荷注入
视觉检测技术就是利用图像检测器件(如CCD摄像
器件) 采集图像，并用计算机模拟人眼的视觉功能，
从图像或图像序列中提取信息，对客观世界的三维景
物和物体进行形态和运动识别。
视觉检测的目的之一就是要寻找人类视觉规律，
而开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统
视觉检测具有非接触、动态响应快、量程大、可
直接与计算机联接等优点，视觉检测所能检测的对象
8.1 视觉检测技术概述
4.根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区 域的投影图像。
计算机视觉要达到的最终目的是实现利用
计算机对于三维景物世界的理解，即实现人的
视觉系统的某些功能。
计算机视觉研究的本质问题就是利用二维
投影图像来重够三维物体的可视部分。
三、实现计算机视觉的途径
1.仿生学方法
2.工程方法
十分广泛，可以说对对象是不加选择的。
8.1 视觉检测技术概述
8.1.2 视觉检测系统的组成 视觉检测系统的构成如图所示。 狭义的视觉传感器可以只包括摄像器件，广义的
视觉传感器除了镜头和摄像器件外，还可以包括 光源、图像存储体和微处理器件与图像存储体以 及微处理器等部分集成在一起的数字器件。
8.1 视觉检测技术概述
使用方便、成本低，并可以充分利用计算机的
软硬件资源。
8.1 视觉检测技术概述
8.1.3 计算机视觉 一、计算机视觉 二、计算机视觉要达到的目的
1.根据一幅或多幅二维投影图像计算出观 察点到目标物体的距离。
2.根据一幅或多幅二维投影图像计算出目 标物体的运动参数。
3.根据一幅或多幅二维投影图像计算出目 标物体的表面物理性质。
1.用途的多样性
2.直接数字化
3.无污染
4.即拍即显
5.图、声同时记录 6.多样呈现
7.快速远距离传送 8.应用灵活性大
9.正常消耗低
8.3 数码照相机
8.3.2 数码照相机的组成原理 一、数码照相机的组成原理
数码照相机主要由光学镜头、感光传感器 （CCD或CMOS）、模数转换器（A/D）、图像处 理器（DSP）、图像存储器（Memory）、液晶 显示器（LCD）、端口、电源和闪光灯等组成。
2.电荷输出
四、CCD的特性参数
1.转移效率和转移损失率
2.工作频率
8.2.2 CCD器件
视觉检测系统采用的摄像机分为电子管式摄像机和 固体器件摄像机CCD两种。CCD是利用内光电效应由单个 光敏元件构成的集成化光电传感器。它集电荷存贮、移 位和输出为一体。应用于成像技术、数据存贮和信号处
理电路等。
8.2 视觉传感器
一、CCD线阵摄像器件工作原理。 线阵列固体摄像器件基本结构简图如图所示。 线型CCD 摄像器件有两种基本形式：一是 单沟道线型 ICCD，另一是双沟道线阵ICCD。
8.2 视觉传感器
二、面阵ICCD 场传输面阵CCD和行传输面型CCD结构原理如图。
8.2 视觉传感器
三、ICCD的基本特性参数
第八章 视觉检测
本章在对视觉检测技术进行全面概 括的基础上，重点讲述视觉传感器、数 字图像检测与处理的基本理论，并以机 器人视觉系统和自动调焦系统为例，说 明视觉检测系统在实际中的应用。
8.1 视觉检测技术概述
8.1.1 视觉检测及特点
视觉检测的基本任务就是要实现物体几何尺寸的精确 检测或对物体完成精确定位。