机器视觉介绍讲解学习
机器视觉入门介绍
机器视觉入门介绍在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一项重要的技术，正逐渐走进我们的生活和工作的各个领域。
那么，什么是机器视觉呢？简单来说，机器视觉就是让机器能够像人一样“看”世界，并理解所看到的内容。
想象一下，一台机器能够自动检测产品的质量，识别图像中的物体，或者引导机器人进行精确的操作。
这背后的核心技术就是机器视觉。
它依靠摄像头等设备获取图像或视频信息，然后通过一系列的处理和分析，提取出有用的信息和特征。
机器视觉系统通常由几个关键部分组成。
首先是图像获取设备，这就像是机器的“眼睛”，常见的有工业相机、摄像头等。
这些设备负责捕捉清晰、准确的图像。
然后是图像传输和存储环节，确保图像能够快速、稳定地传递到处理单元，并被妥善保存，以备后续分析使用。
接下来就是图像处理和分析的部分了，这可以说是机器视觉的“大脑”。
在这个环节中，会运用到各种算法和技术，来对图像进行增强、滤波、分割等操作，以便提取出我们关心的目标物体或特征。
比如，在检测产品表面缺陷时，机器需要能够准确地识别出那些微小的瑕疵，这就需要强大的图像处理能力。
为了让机器能够理解图像中的内容，特征提取是至关重要的一步。
这就好比我们人类在看一幅画时，会关注一些关键的特征，比如形状、颜色、纹理等。
机器也需要从图像中提取出类似的特征，然后将这些特征与已知的模式或模型进行匹配和比较。
在机器视觉的应用中，工业领域是一个重要的方面。
在生产线上，机器视觉可以用于产品质量检测，快速、准确地发现不合格的产品，大大提高了生产效率和产品质量。
例如，在电子制造业中，它可以检测电路板上的元件是否安装正确，焊点是否良好；在汽车制造业中，能够检测车身的表面是否有划痕、零部件是否装配到位。
除了工业，机器视觉在农业、医疗、安防等领域也发挥着重要作用。
在农业中，它可以帮助识别农作物的病虫害，进行精准的灌溉和施肥；在医疗领域，辅助医生进行疾病诊断，如通过分析医学影像来发现病变部位；在安防领域，实现人脸识别、行为分析等功能，增强公共安全保障。
机器视觉基础知识培训课件
机器视觉的应用领域
01
02
03
04
工业自动化
检测产品质量、定位与装配、 包装与码垛等。
智能安防
人脸识别、车牌识别、行为分 析等。
医疗诊断
医学影像分析、病灶检测与识 别等。
其他领域
自动驾驶案例
总结词
机器视觉是自动驾驶技术的关键组成部分，为车辆提供实时路况感知和目标识别能力。
详细描述
自动驾驶汽车通过安装多个高分辨率摄像头和传感器，获取周围环境的三维信息。机器 视觉技术对这些信息进行处理和分析，识别出道路标志、车辆、行人以及其他障碍物， 为自动驾驶系统提供决策依据。这使得车辆能够在复杂的道路环境中实现自主导航和驾
相机
相机的作用
捕捉目标物体的图像。
相机类型
面阵相机、线阵相机、立体相机等。
相机选择要点
根据应用场景选择合适的相机类型和分辨率。
图像采集卡
图像采集卡的作用
将相机捕捉的图像转换为数字信号，便于计算机处理。
图像采集卡性能参数
分辨率、传输速率、接口类型等。
图像采集卡选择要点
根据计算机性能和图像处理要求选择合适的图像采Байду номын сангаас卡。
驶，提高道路安全性和通行效率。
人脸识别案例
总结词
人脸识别技术利用机器视觉实现身份验 证和安全监控，广泛应用于金融、安防 等领域。
VS
详细描述
人脸识别系统通过高分辨率摄像头捕捉人 的面部特征，利用机器视觉算法对图像进 行分析和处理，提取出面部的各种特征点 。这些特征点与数据库中的数据进行比对 ，以实现身份的快速验证。人脸识别技术 广泛应用于金融交易、门禁系统、公共安 全监控等领域，提高安全性和便利性。
机器视觉培训教程
机器视觉培训教程第一点：机器视觉基础理论机器视觉是人工智能的一个重要分支，它涉及到计算机科学、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
在本部分，我们将介绍机器视觉的基础理论，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等核心概念。
1.1 图像处理：图像处理是机器视觉的基本环节，主要包括图像增强、图像滤波、图像边缘检测等操作。
这些操作可以帮助机器更好地理解图像中的信息，提取出有用的特征。
1.2 特征提取：特征提取是机器视觉中的关键步骤，它的目的是从图像中提取出具有区分性的特征信息。
常用的特征提取方法有关联矩阵、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
1.3 目标检测：目标检测是机器视觉中的一个重要任务，它的目的是在图像中找到并识别出特定目标。
常用的目标检测方法有基于滑动窗口的方法、基于区域的方法、基于深度学习的方法等。
1.4 图像分类：图像分类是机器视觉中的应用之一，它的目的是将给定的图像划分到预定义的类别中。
常用的图像分类方法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
第二点：机器视觉应用案例机器视觉在现实生活中的应用非常广泛，涵盖了工业检测、自动驾驶、安防监控、医疗诊断等多个领域。
在本部分，我们将介绍几个典型的机器视觉应用案例，以帮助大家更好地理解机器视觉的实际应用。
2.1 工业检测：机器视觉在工业检测领域的应用非常广泛，它可以用于检测产品的质量、尺寸、形状等参数，提高生产效率，降低人工成本。
2.2 自动驾驶：机器视觉在自动驾驶领域的应用主要包括环境感知、车辆定位、目标识别等。
通过识别道路标志、行人、车辆等障碍物，自动驾驶系统可以做出相应的决策，保证行驶的安全性。
2.3 安防监控：机器视觉在安防监控领域的应用主要包括人脸识别、行为识别、车辆识别等。
通过实时监控和分析监控画面，机器视觉系统可以有效地发现异常情况，提高安防效果。
2.4 医疗诊断：机器视觉在医疗诊断领域的应用主要包括病变识别、组织分割、影像分析等。
机器视觉入门介绍
机器视觉入门介绍在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一项关键技术，正逐渐走进我们的生活和各个行业领域。
那么，什么是机器视觉呢？简单来说，机器视觉就是让机器具备像人一样的“眼睛”和“大脑”，能够对看到的图像或视频进行分析、理解和判断。
机器视觉系统通常由几个关键部分组成。
首先是图像采集设备，这就好比我们的眼睛，常见的有摄像机、工业相机等。
它们负责获取物体的图像信息。
然后是图像处理单元，类似于我们大脑中的视觉中枢，对采集到的图像进行预处理，比如去噪、增强对比度等，让图像更加清晰、易于分析。
接下来是特征提取和分析模块，这部分要从图像中找出有用的特征，比如形状、颜色、纹理等，并根据这些特征来判断物体的属性或状态。
最后是决策和输出环节，根据分析的结果做出相应的决策，比如控制机器的动作、给出分类结果等。
机器视觉的应用场景非常广泛。
在工业生产中，它可以用于产品质量检测。
想象一下，在一条生产线上，成千上万的零件快速流过，如果依靠人工一个个去检查，不仅效率低下，而且容易出现疏漏。
但有了机器视觉，就能够快速、准确地检测出零件的缺陷，比如尺寸是否合格、表面是否有划痕等，大大提高了生产效率和产品质量。
在农业领域，机器视觉也大显身手。
比如在水果采摘中，通过机器视觉可以判断水果的成熟度，只采摘成熟的水果，提高采摘的效率和质量。
在农产品分拣环节，能够根据水果的大小、形状、颜色等特征进行分类，提高农产品的附加值。
在交通领域，机器视觉可以用于车牌识别、交通流量监测等。
在高速公路的收费站，通过车牌识别系统，车辆可以快速通过，无需停车缴费。
在城市的交通路口，通过对车辆和行人的监测，可以优化交通信号灯的控制，提高交通的流畅性。
在医疗领域，机器视觉可以辅助医生进行诊断。
例如，在医学影像分析中，帮助医生更准确地发现病变部位。
在手术中，机器视觉系统可以为医生提供更精确的导航，提高手术的成功率。
当然，要实现机器视觉，还需要解决一些技术挑战。
首先是光照条件的影响。
机器视觉入门介绍
机器视觉入门介绍机器视觉，这个词听起来很高大上，对吧？其实它就是让电脑“看”得像人一样，处理图像和视频。
想象一下，机器能通过镜头识别物体、分析场景。
这不单单是科幻电影里的情节，而是现实生活中的一部分。
首先，我们得聊聊机器视觉的基础。
简单来说，机器视觉系统通常由相机、照明和图像处理软件组成。
相机捕捉图像，照明提供清晰的视觉效果，软件则负责分析和理解。
就像人眼看东西，机器也得“看”得清楚。
比如，在工厂里，机器能通过视觉系统检测产品是否合格，省时省力。
再深入一点。
机器视觉的关键在于图像处理技术。
这部分就像是机器的“大脑”。
它需要对图像进行处理、分割和识别。
不同的算法让机器能够识别颜色、形状、纹理等。
举个例子，自动驾驶汽车就是利用机器视觉来识别路标、行人和其他车辆。
简直是未来科技的缩影！接下来，我们可以看看机器视觉的应用。
它的身影无处不在。
在医疗领域，机器视觉帮助医生进行精确的手术，识别病灶。
食品行业里，机器能实时监控产品质量，确保消费者的安全。
再往大了说，机器视觉还可以在安防监控中识别可疑行为，提升安全性。
真是无孔不入。
当然，技术的发展也伴随着挑战。
像光照变化、复杂背景都会影响识别的准确性。
不同于人类的灵活性，机器视觉系统在这些情况下可能会出错。
研究人员正努力寻找解决方案，提升系统的鲁棒性，让机器在各种条件下都能“看得清”。
未来的发展方向，可能会结合深度学习等先进技术，提升视觉系统的智能水平。
总的来说，机器视觉不仅改变了我们的工作方式，还潜移默化地影响着生活中的方方面面。
它让我们看到了一种全新的可能性。
未来，随着技术的不断进步，机器视觉将会更加强大、更加普及。
想象一下，未来的生活中，机器视觉将成为我们生活的“眼睛”，帮助我们更好地探索这个世界。
机器视觉入门介绍ppt课件
• USB3.0
灵活性高。传输距离短，可靠性低，技术不成熟。
27
图像分析——核心算法
物体测量
二维码读取
瑕疵检测
空间标定
图像数学和逻辑运算
图像分割
28
图像分析——核心算法
模板和形状匹配 光学字符的识别与确认
色彩检测
41
应用案例——产品可追溯
• 使用机器视觉技术进行条码读取和标签验证，具体包括读码（包括读取一维码，二维 码），OCR（光学字符识别），检测有/无，定位，测量，标签验证，OCV（光学字符 验证）等等，
• 保证产品质量和全程可视化操作。管理者和生产人员可轻松地管理日常工作，对各类 时间能快速响应和决断，确保生产顺利进行，实现产品的全程可追溯性。
硬件——相机，控制器，光源及支架； 软件——控制系统，图形用户界面(GUI)和图像分析算法。
厂家
擅长
前身
康耐视
识别/检测/测量
一/二维码识别
迈思肯
识别/检测/测量
一/二维码识别
邦纳
识别/检测/测量
传感器
Leuze
识别/检测/测量
传感器
基恩士
识别/检测/测量
传感器
ABB
机械手引导
变频器
管脚定义不统一，电缆成本高。
• Camera Link
高速，高可靠性。不便于多相机连接和集中控制，电缆价格高。
• IEE1394
灵活性高，成本低。传输距离短，可靠性低。
• USB2.0
灵活性高，成本低。传输距离短，可靠性低，技术不成熟。
• GigEVision
快速学习机器视觉的基本概念
快速学习机器视觉的基本概念第一章：机器视觉的定义和发展历程机器视觉是指让机器具有模仿和理解人类视觉系统的能力，从图像和视频中提取信息并作出相应的判断和决策。
机器视觉的发展历程可以追溯到上世纪50年代，但直到近年来，随着计算机技术和人工智能的快速发展，机器视觉才取得了突破性进展。
第二章：机器视觉的基本原理1. 图像采集：机器视觉的第一步是通过各种传感器采集图像数据，常用的图像采集设备包括相机、摄像机和激光扫描仪等。
2. 图像预处理：图像预处理是为了更好地进行后续的分析和处理，包括去噪、增强对比度、图像滤波和图像拼接等技术。
3. 特征提取：特征提取是机器视觉中的一个重要环节，通过对图像进行边缘检测、角点检测和纹理分析等操作，提取出图像中的重要特征点。
4. 特征匹配：特征匹配是指将两幅图像中的特征点进行对应，寻找它们之间的相似性和关联性，常用的特征匹配算法包括SIFT 和SURF等。
5. 目标检测和识别：目标检测和识别是机器视觉中的核心任务之一，通过对图像中的目标进行定位和识别，常用的算法包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。
6. 目标跟踪：目标跟踪是指在视频序列中实时追踪目标的位置和运动轨迹，常用的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波和粒子滤波等。
第三章：机器视觉的应用领域1. 工业应用：机器视觉在工业领域中被广泛应用，如零件检测、质量控制、机器人导航和自动化生产等。
2. 医疗健康：机器视觉在医疗领域中有着重要的应用，如疾病诊断、医学影像分析和手术辅助等。
3. 交通安全：机器视觉在交通领域中起到了重要的作用，如交通监控、车牌识别和行人检测等。
4. 农业与农村发展：机器视觉可以提高农业生产效率和质量，如作物检测、果实分拣和农村环境监测等。
5. 智能安防：机器视觉在智能安防领域中扮演着重要的角色，如人脸识别、行为分析和入侵检测等。
第四章：机器视觉的发展趋势1. 深度学习：深度学习是机器视觉领域的重要技术，通过构建深层神经网络模型，可以实现更加准确和鲁棒的图像处理和分析。
机器视觉知识点归纳总结
机器视觉知识点归纳总结一、基本概念1. 图像与视频的基本概念图像是指由像素组成的二维数据，每个像素表示图像中的一个点的亮度和颜色。
而视频则是由一系列相继的图像组成的，每秒钟包含25~30帧图像。
在机器视觉中，图像和视频是最基本的数据类型，因此理解图像和视频的基本概念对于学习机器视觉至关重要。
2. 特征提取与描述特征是指图像或视频中的局部区域或结构，特征提取是指从原始图像中抽取出具有代表性和区分性的特征。
通常包括几何特征、颜色特征、纹理特征等。
特征描述是指用向量或矩阵等数据结构对提取出的特征进行表示和储存，以便进行后续的分析和处理。
3. 图像处理与分析图像处理是指采用数字图像处理技术对图像进行一系列的操作，如去噪、增强、分割、配准等。
图像分析则是指对图像进行解释和理解，包括目标检测、目标识别、目标跟踪等。
4. 神经网络与深度学习神经网络是一种模拟人脑神经元网络的数学模型，深度学习则是指基于多层神经网络的学习算法。
在机器视觉中，深度学习技术已经取得了很大的成功，如卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测等领域的广泛应用。
5. 三维视觉三维视觉是指利用多个二维图像或视频重构出三维物体的形状和结构的技术。
它包括立体视觉、结构光、多视点等技术，常用于虚拟现实、医学影像学等领域。
二、常用算法1. 图像处理算法（1）滤波算法：用于去除图像中的噪声，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
（2）边缘检测算法：用于检测图像中的边缘结构，如Sobel算子、Canny算子等。
（3）图像分割算法：将图像分割成多个区域或对象，如基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
（4）配准算法：用于将多幅图像进行配准，以便进行后续的处理和分析。
2. 特征提取与描述算法（1）HOG特征：Histogram of Oriented Gradients，是一种用于目标检测的特征描述方法。
（2）SIFT特征：Scale Invariant Feature Transform，是一种用于图像匹配和目标识别的特征描述方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
25帧/秒，625线/场 30帧/秒，525线/场
720X576 720X480
1.1 工业相机-接口
1.2 工业相机-CCD/CMOS
CCD
感光元件
光电二极管
CMOS
放大器
行选择开关
行解码器
串行读出寄存器
电荷转换及放大
模/数转换
输出
CCD：感光元件将光 强转为电荷，形成电荷包 ，在后驱脉冲作用下转移 、放大输出图像信号。
1.5 工业相机-像素时钟/最大行频/最大帧率
➢ 像素时钟：CCD中像素输出的节拍； ➢ 最大行频：线阵相机每秒钟能够输出的最大行数； ➢ 最大帧率：面阵相机每秒钟能够采集并输出的最大帧数；
像素时钟越高最大行频或者帧率越高，但是噪声也会加大， 影响低照度环境下的性能
2 如何选择合适的工业相机
黑白？彩色？ 面阵？线阵？ CCD？ CMOS？
3.1 镜头相关参数
焦距 物距（工作距离） 视野（视场范围）
视场角 相对孔径 光圈数
3.2 镜头焦距
被测物
像
f
f’
焦距：镜头光学后主点到焦点的距离。 由上图可以看出焦距越长成像也就越大。 常用的工业镜头：5mm，8mm，12mm，25mm，35mm，
50mm，75mm等等。
3.3 光圈
659×494
782×582
1034×779
1392×1040 1628×1236
很显然，单个像素面积越小，单位面积内的像素数量就 越多，摄像机的分辨率就越高，但是，随着像素面积的 缩小，每个像素能够储存的电荷数量也随之减少，造成 相机动态范围和感光度降低。 因此，在分辨率允许的情况下，选择像素尺寸大的相机 会有较大的动态范围和较高的感光度，但是随之而来产 生的噪声也会加大。
1.4 工业相机-分辨率和尺寸
水平分辨率
传感器尺寸
传感器
1 尺寸通常以有效面积或 对角线尺寸（英寸）表 示
垂直分辨率
1 相机分辨率=水平分辨 率X垂直分辨率
1.4 工业相机-分辨率和尺寸
对角线
有效 面积
分辨率
1〞
2/3〞
1/1.8〞
1/2〞Βιβλιοθήκη 1/2.7〞1/3〞 1/4〞
12.8×9.6 8.8×6.6 7.18×5.32 6.4×4.8 5.27×3.96 4.8×3.6 3.6×2.7
机器视觉技术 Machine Vision
主讲人： 电 话： 邮 箱：
1
引言 机器视觉介绍
机器视觉
处理速度快 检测精度高 非接触测量
自动化设备 汽车工业 消费品 电子产品 食品饮料/包装 医药行业
……
2
1 工业相机-概述
工业相机 用于获取图像
传感器选择
CCD CMOS
传感器结构
面阵相机 线阵相机
接口的选 择
分辨率的 选择
帧率的选 择
选择品牌
一般来讲，分辨率越高帧率 越小
相机水平分辨率=拍摄视野水平尺寸/检测精度 相机垂直分辨率=拍摄视野垂直尺寸/检测精度
3 镜头基础知识及选型
镜头的作用：集聚光线，使成像单元能获取清晰的影像结构，产 生锐利的图像。 调节机构主要是光圈调节环和调焦环，接口主要由常见的C口、 CS口。
输出信号
数字相机 模拟相机
图像
黑白相机 彩色相机
3
1.1 工业相机-接口/输出方式
➢USB(USB2.0/USB3.0) ➢IEEE 1394（Firewire） ➢GigE ➢CameraLink
➢模拟信号（BNC、S端子）：需要图像采集卡 (PAL、NTSC等)。
1.1 工业相机-接口
特点
USB IEEE 1394
3.4 景深
被测物
像
f
f’
当镜头聚集于被测物表面时，同一表面上的都能在 CCD上清晰成像，这一表面前后一定范围内的景物也能 清晰的成像，这个纵深范围就被称为景深。 拍摄距离越远，景深越大，焦距越长，景深越小，光圈 越大，景深越小。
3.5 视场角
warctan(d ) 2f
当f一定时，市场角越大成像 也就越大，当d一定时，焦距越 长，视场角就越少。
CMOS：将光敏感阵列、图像 信号放大器、信号读取电路、 模数转换电路、控制器集成在 一块芯片上，还具有局部像素 随机访问的优点。
1.2 工业相机-CCD/CMOS
CCD和CMOS优缺点
CCD
抑噪能力强、灵敏度高、 图像还原度高，低电压 、低功耗
相对于CMOS耗电量大、 工艺复杂、成本高
CMOS
高度集成、传输速度快、 动态AOI、适用高分辨率 、高速场合
3.6 工作波长
光学镜头都是针对一定波长范围内的光波工作，自物面发出的光 波，在此波长范围内的，能够通过镜头在像面上成一清晰像，而且 能量衰减较小；而在此范围外的光波，则难以校正像差，成像质量 差，分辨率低，而且能量衰减很大，甚至被光学介质材料所吸收， 完全不能通过镜头。
3.6 分辨率
• 定义：镜头在单位毫米内能够分辨开的黑白相同的条纹对数。
光圈：镜头中可以改变中间孔大小的机械装置。 图像的成像照度与光圈的直径D的平方成正比，于镜 头的焦距成反比，D/f被称为镜头的相对通光孔径，他的 倒数f/D就被成为光圈数，也叫F数，如果镜头的相对孔径 是1:2，那么他的光圈就是F2.0； 相对孔径越小，则光圈数越大，在单位时间内的通光 量也越大。
抗干扰能力差，成像还 原度差于CCD
1.3 工业相机-传感器结构特性
传感器的结构特性
面阵相机
感光单元按二维阵列排列 每次拍摄对一个面进行曝
光成像
线阵相机
感光单元排列是一维的每 次曝光仅是一条线成像， 随着物体和摄像机的相对 运动，相机连续曝光形 成一幅二维图像，适用于 目标物体幅面较大或缺陷
尺寸微小的场合
GigE
CameraLink
易用，价 格低
标准协议，易 用，价格低， CPU占用最低
标准协议，易用 ，价格低，传输 距离远
带宽高，抗干扰能 力强，需采集卡
速率/距离
38MB/S ，5M
32-64MB/S 10M
100MB/S 100M
680MB/S，10M
相机个数 127
63
无限制
1
PAL NTSC
• 分辨率为1/2d，单位为lp/mm (线对/毫米)
1D.2/ 2f' 1.22F
N11.221F
理想镜头的分辨率完全由相对孔径所 决定，相对孔径越大，F越小，分辨 率就越高。
3.7 镜头产生的畸变
镜头一般用于聚集光线，让足够多的光线能够收敛聚焦到投影 点上，这就必须使用大面积且弯曲的透镜，透镜可以聚集足够多的 光线到某一点上，使图像的生成更加迅速，但是其代价就是引入畸 变。