机器视觉测量系统
自动化机器视觉系统
自动化机器视觉系统自动化机器视觉系统（Automated Machine Vision System）是一种基于计算机视觉技术的先进系统，能够实现物体的自动检测、识别和分析。
该系统结合了传感器、图像处理算法和决策系统，以实现对物体的快速而准确的处理。
本文将从系统原理、应用场景和未来发展等方面进行介绍。
1. 系统原理自动化机器视觉系统利用相机或其他光学传感器捕捉物体的图像，并通过图像处理算法对图像进行分析。
系统通常会采用特定的光源和滤波器来改善图像的质量和对比度。
图像处理算法包括图像增强、特征提取和分类等步骤。
最后，通过决策系统对处理结果进行评估和判断，实现对物体的自动化处理。
2. 应用场景自动化机器视觉系统在工业、医疗、农业和安防等领域有广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：2.1 工业自动化在工业生产线上，自动化机器视觉系统能够实现对产品的检测、排序和包装等操作。
例如，在电子制造业中，系统可以检测电路板上的缺陷或误焊，以提高产品质量和生产效率。
2.2 医疗影像分析自动化机器视觉系统在医学影像领域也有重要的应用。
通过对医学图像进行处理和分析，系统能够帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，在眼科领域，系统可以检测和定量测量眼底图像中的病变，辅助眼科医生诊断眼部疾病。
2.3 农业智能化自动化机器视觉系统在农业领域有助于实现农业智能化和精准农业。
系统可以识别农田中的杂草和病虫害，并自动施放相应的农药或杀虫剂，提高农作物的产量和质量。
2.4 安防监控在安防领域，自动化机器视觉系统可以用于实现视频监控和事件识别。
系统可以对图像进行实时分析，检测和识别异常行为或危险事件，并及时报警。
这在提升安全性和保护财产方面起到至关重要的作用。
3. 未来发展随着计算机视觉技术的不断发展，自动化机器视觉系统的应用前景非常广阔。
以下是一些可能的未来发展方向：3.1 深度学习和神经网络深度学习和神经网络是近年来在计算机视觉领域中取得突破的技术。
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。
机器视觉系统详述
右图中，绿色背景 采用红色光源提高 对比度 （灰阶图像）
光源
代码 R G B V W IR UV
颜色 红 绿 蓝 紫 白 红外 紫外
波长（nm） 625(600~720) 517(510~530) 465(430~480) 400 色温：5500k
应用 背景为黑色的透明软板孔位定位、绿色线路 板检测、透光膜厚度测量等。 红色背景产品检测、银色背景产品检测等。
• 特殊要求，需要用到红外或紫外相机情况
镜头--如何选择镜头
•
定焦与变焦 变焦镜头
工作距离不变的情况下获得不同的放大倍率
镜头--如何选择镜头
•
远心镜头与标准工业镜头
远心镜头
• 精密测量系统
CCTV镜头
• 一般工业测量、缺陷检测，对物体成像的放大倍率没有严格要求
远心镜头
CCTV镜头
镜头--如何选择镜头
目录
1 2
机器视觉系统构成 成像系统核心器件选型方法
3 4
5
机器视觉系统设计步骤 应用案例
飞行捕捉和相机丢帧解决办法
机器视觉系统构成
机 器 （Machine)
1、机器视觉系统介绍
+
视 觉 （Vision)
机械
运动
控制
视(硬件)
觉(软件)
机器视觉是一个系统的概念，运 用现代先进的控制技术、计算机 技术及传感技术，表现为光机电 的结合。
镜头
镜头畸变
畸变是镜头放大倍率随着视场变化而变化的现象。
测量应用，畸变越小越好
畸变可以通过软件进行校正
镜头
镜头景深
对于理想的光学系统，像平面对应一个理想物平面。实际光学
系统，能清晰成像的最远物面到理想物平面的距离称为远景深 度，能清晰成像的最近物面到对准平面的距离称为近景深度， 远景深度和近景深度的和就是光学系统的景深。
基于机器视觉的高精度工业尺寸测量系统研究
ｍｍ，可 部 分 取 代 三 坐 标 测 量 机 在 工 业 高 精 度 尺 寸 测 量 中的应 用 。 关 键 词 ：机 器 视 觉 ；测 量 系统 ； 工 业尺 寸 测 量
坐 标测 量机 配合夹 具 、 棱 镜才 能 够完成 ， 该 方法 费 时费 力， 自动化程 度低 。因此 ， 本 文提 出一 种基 于 多工业 智 能 相机Ｌ ４ 的非接 触 式 高精 度 三 维 尺 寸 测 量 系统 ， 该 系 统 自动化 程度 高 、 成本较低 、 测量速度快 ， 可 部 分 取 代 价 格 昂贵 的三 坐标测 量机 在工 业 高精度 尺 寸测 量 中的 应用 。 １ 高精 度三维 尺寸 测量 系统 研究 如图 １ 所示 为待 检 测 工 件 ， 其 具 有 两 条水 平 的边 框 以及两个 轴线 水平 的 圆孔 ， 根 据 生产要 求 ， 需要 测量 出这 两个 轴 线 水 平 的 圆 孔 中心 至 两 边 框 中 分 线 的距 离 。由于边 框 中分面 和 圆孔 不 处于 同一 平面 ， 因此 ， 涉 及 到 三维尺 寸 的测 量 。 本 文设 计 的高 精 度 三 维 尺 寸 测 量 系 统 如 图 ２所 示， 该 系统包 括机架 、 两 个相 机 支 撑 架 、 位 于两 个 相 机 支 撑架 之 间且 其 上 带 有 多 个标 记 点 的 待 测 工 件 定 位 座， 以及 用 于带动待 测 工 件定 位 座 在机 架 上 平 移 的 气 缸和 ３ 个 工业 智能 相机 ， 待 测工 件 定 位 座 上 还 设 有将 待 测工件 上 的两个 水平 圆孔 折 射 至 竖 直 方 向 的棱 镜 ，
机器视觉系统工作原理
机器视觉系统工作原理
机器视觉系统是一种通过模拟人类的视觉感知能力来实现物体识别、检测和跟踪的技术。
它由摄像机、图像处理和分析算法以及人工智能技术组成。
机器视觉系统的工作流程如下：
1. 图像采集：系统通过一个或多个摄像机采集所需的图像或视频流。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强和图像校正等操作，以提高后续处理的准确性和效果。
3. 特征提取：系统利用图像处理和分析算法，从预处理后的图像中提取有用的特征，例如颜色、纹理、形状和边缘等。
4. 物体识别：通过比对已知物体模型或特征数据库，系统能够识别图像中的物体，并将其分类。
5. 检测和跟踪：系统能够实时检测和跟踪物体的位置、运动和姿态等。
这一步骤通常利用计算机视觉和机器学习算法来实现。
6. 结果输出：系统将处理后的结果以可视化的形式呈现给用户，例如在图像或视频上标注物体位置和信息。
机器视觉系统的工作原理依赖于先进的图像处理、模式识别和机器学习算法。
这些算法通过提取图像的局部特征，然后进行
特征匹配和分类。
利用大量标注好的图像和训练样本，机器学习算法能够自动学习并优化模型，提高系统的准确度和鲁棒性。
总的来说，机器视觉系统通过图像采集、预处理、特征提取、物体识别、检测和跟踪等步骤实现对图像和视频的分析和理解。
它可以应用于许多领域，如工业自动化、无人驾驶、安防监控、医疗诊断和机器人技术等，为人们的生产、生活和工作提供更高效和智能的解决方案。
机器视觉系统在工业检测及质量检测中的应用-深圳市视清科技有限公司
机器视觉系统在工业检测及质量检测中的应用一、机器视觉工业检测系统类型机器视觉工业检测系统就其检测性质和应用范围而言，分为定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。
机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。
此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。
机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平。
二、机器视觉在质量检测中的应用实例机器视觉系统在质量检测的各个方面得到了广泛的应用，例如：采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪，它以稳定的准直激光束为测量基线，配以回转轴系，旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面，将其与被测大型工件的各面进行比较。
在加工或安装大型工件时，可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。
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在线测量的动态检测系统。
视觉技术实时监控轴承的负载和温度变化，消除过载和过热的危险。
将传统上通过测量滚珠表面保证加工质量和安全操作的被动式测量变为主动式监控。
用微波作为信号源，根据微波发生器发出不同波涛率的方波，测量金属表面的裂纹，微波的波的频率越高，可测的裂纹越狭小。
三、同个实用机器视觉系统1、基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统EQ140-II汽车仪表板总成是我国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。
检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报警灯和若干照明灯是否损坏或漏装。
一般采用人工目测方法检查，误差大，可靠性差，不能满足自动化生产的需要。
基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统设计
基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统设计随着工业生产的发展，对零件的质量与精度要求越来越高，而传统的人工尺寸检测与测量方法已经无法满足这些要求。
因此，基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统应运而生。
本文将针对这一问题进行探讨。
一、介绍机器视觉技术是一门利用计算机视觉进行模式识别、目标检测和三维重建等方面的技术。
基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统利用计算机视觉技术，可以实现对零件尺寸的高精度检测与测量。
二、系统设计1. 摄像设备选择在设计基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统时，首先需要选择合适的摄像设备。
一般来说，高分辨率的摄像头能够提供更精确的检测结果。
2. 图像采集与处理图像采集是系统中的核心环节之一，通过摄像设备采集零件的图像，并对图像进行处理，提取出需要检测的特征。
图像处理算法可以采用边缘检测、二值化、滤波等方法，以提高图像的清晰度和信噪比。
3. 特征提取与分析在图像处理的基础上，需要进一步提取出零件的特征信息。
可以通过边缘检测算法提取零件的轮廓信息，或者利用模板匹配的方法提取出关键特征点。
4. 尺寸计算与结果输出根据零件的特征信息，结合相应的几何测量原理，可以计算出零件的尺寸参数。
一般来说，可以计算出零件的长、宽、高等尺寸参数，以及一些特殊形状的测量参数。
三、系统优势基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统相比传统的人工测量方法具有以下优势：1. 精度高：机器视觉系统可以实现对零件尺寸的高精度测量，减少了人为因素对测量结果的影响。
2. 自动化程度高：系统可以实现对多个零件的自动化测量，减少了人工测量的工作量，提高了工作效率。
3. 可靠性好：机器视觉系统的测量结果可靠性高，可以避免人工测量过程中的主观误差。
4. 数据可视化：测量结果可以通过电脑显示进行直观展示与分析，方便人们对零件质量进行评估。
四、应用领域基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统在很多领域都有广泛的应用，例如汽车制造、航空航天、电子电气等行业。
基于机器视觉的货物尺度测量与计量系统设计
基于机器视觉的货物尺度测量与计量系统设计货物尺度测量与计量是现代物流领域中非常重要的一项工作，它涉及到货物的分类和定量分析，以及货物运输和仓储等环节中的尺寸测量等问题。
随着科技的进步，基于机器视觉的货物尺度测量与计量系统成为了一种高效、准确且便捷的解决方案。
机器视觉是一种通过计算机处理图像信息的技术，它能够实现对物体尺寸、形状、颜色等特征的自动检测和识别。
基于机器视觉的货物尺度测量与计量系统通过摄像头捕捉货物的图像，并利用图像处理算法对货物尺寸进行测量和计算。
在设计基于机器视觉的货物尺度测量与计量系统时，首先需要选择适当的硬件设备。
摄像头是系统中最重要的部分，应选择具有较高分辨率和快速采集能力的摄像头。
此外，系统还需要配备计算机或嵌入式系统来进行图像处理和尺度计算。
接下来，需要设计合适的图像处理算法来实现货物尺度的测量与计量。
主要的步骤包括图像获取、预处理、特征提取和尺度计算。
图像获取通过摄像头采集到货物的图像，在预处理中，可以对图像进行去噪、平滑和增强等操作，以提高后续处理的效果。
在特征提取阶段，可以利用边缘检测、形态学处理和轮廓提取等技术来获取货物图像中的尺度信息。
最后，根据特征的尺度信息，采用测量算法计算货物的尺寸。
为了确保系统的准确性和稳定性，需要进行一系列的实验和测试。
首先，可以选取一批具有不同尺寸的标准货物作为测试样本，通过系统测量并与实际尺寸进行对比，评估系统的测量精度。
同时，还可以对系统进行稳定性测试，通过连续测量相同货物多次，评估系统的重复性和一致性。
根据实验和测试结果，可以对系统的算法和参数进行优化和调整，以提高系统的准确性和稳定性。
基于机器视觉的货物尺度测量与计量系统在物流领域具有广泛的应用前景。
首先，它能够自动化完成货物的尺度测量和计量，减少了人工操作的时间和精力，提高了工作效率。
其次，通过系统自动化计量可以避免人为的误差和主观因素的干扰，保证了测量结果的准确性和可靠性。
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选择镜头
❖ 物距WD、放大倍数PMAG和焦距f的关系
PMAG= Sensor Size(mm) Hi Di Field of View(mm) Ho WD
LE = Di-f = PMAG*f
f= WD*PMAG 1+PMAG
利用上式可通过被测物尺寸（Ho）、物距（WD） 和像平面高度（Hi）计算出所需镜头的焦距f。
主要内容
•图像传感器
CCD, CMOS
•图像测量系统
照明、镜头、图像传感与采集、中央处理器
•图像处理技术
基本概念、图像增强、图像分析
视频信号
图像测量系统
图像采集
控制中枢、图像处理
镜头、图像传感器 照明
照明
❖ 光源 ❖ 照明技术 ❖ 不同光源与照明技术效果举例
❖ 方向
▪ 直射光：入射光基本 上来自一个方向，入 射角小，被照射物体 有阴影；
❖ 相对孔径F=D/f（光圈）
▪ D是镜头中光线能通过的有效圆孔直径，D越大，收集的光 线越多；如f = 50mm，D = 8.9mm，则相对孔径F= 8.9/50=1/5.6；
▪ 镜头上以1/F表示光圈值，如3.4，5.6，8，11，16等，光圈 每增加一档，光照度增加一倍；
选择镜头的关键参数
❖ 相对孔径F=D/f（光圈）
▪ 工作距离（Work Distance，WD）：被测物到物镜的距离； ▪ 景深：以镜头最佳聚焦WD为中心，前后存在一个范围，在
此范围内的物体能够清晰成像，这个范围被称为景深 （Depth of View，DOV） ▪ 焦距
选择镜头的关键参数
❖ 物镜的焦距f
▪ f决定了物体在成像面成像的大小，焦距越长，成像越大； ▪ f可以短到几毫米，长达数十米； ▪ 变焦距镜头可以通过调节焦距获得不同的放大倍数。
❖ 偏振光照明
图②镜子上灰尘指印，掠射；图③镜子上油脂指 印，暗视场；图④光盘上油脂指印，暗视场
不同光源与照明技术效果举例
❖ 偏振光照明
镜头
❖ 镜头的视野、景深和焦距示意图
镜头
❖ 基本概念
▪ 成像面：被测物及其背景通过镜头投影到二维图像传感器平 面，一般是长宽比为4:3的矩形；
▪ 视野（Field of View，FOV）：与成像面对应的景物平面范 围；
选择镜头
❖ 普通镜头选择步骤：
▪ 获得物体至镜头的距离WD，如果是一个范围，取中间值； ▪ 计算图像放大倍数PMAG； ▪ 利用公式计算所需的焦距； ▪ 选取与计算值最接近的标准镜头产品，并取其焦距值； ▪ 根据所选镜头焦距重新核算镜头到物体的距离WD。 举例： 物体至镜头的距离在10cm~30cm范围内，取WD=20cm。 设视场高度为6cm，传感器成像面高度为6.6mm，则镜头放 大倍数为：PMAG=6.6mm/60mm=0.11
选择镜头
计算所需镜头焦距：
f= WD*PMAG 200*0.11/ 1 0.11 19.82mm
1+PMAG 标准镜头焦距：8mm、12.5mm、16mm、25mm和50mm 16mm镜头的焦距最接近计算值，使用该值重新计算WD：
❖ 光学密度、折射率、纹理、表面方向
照明技术
❖ 正向照明
▪ 镜面：光线直接反射进入镜头； ▪ 离轴照明：光源在镜头轴线侧面、避开了镜面反射； ▪ 半漫射照明：光照较均匀，如环形光； ▪ 漫射照明：光线来自所有方向，镜面反射最少； ▪ 黑场：光线与镜头视线方向垂直。
❖ 背光照明
▪ 漫射式：光源+平板，背面照射； ▪ 凝聚式：使用镜头将光线集中于一个方向； ▪ 黑场：适用于检测透明物体中的裂痕、气泡等。
❖ 强度
▪ 光照强度会影响摄像头的曝光，光线不足会造成对比度降低， 噪声过大；
▪ 光线过强会造成图像饱和，能量浪费以及散热等问题。
❖ 均匀性
▪ 在所有机器视觉应用中，都要求均匀的光照。照射强度会随 距离和角度偏离而减小，需要特别考虑。
光源
❖ 光源的种类
▪ 按发光器件：卤素等、荧光等、LED灯、氙（xian）灯等； ▪ 按几何形状：环形、方形、穹型、长条型灯； ▪ 按发光特性：点光源、线光源、面光源等； ▪ 按照射角度：直射、间接、掠射、同轴、平行等。
▪ LED灯：颜色丰富、发光效率高、响应速度快、体积小、发 热小、功耗低、发光稳定、寿命长、易于组成不同形状的光 源，是重要的光源发展趋势。
照明技术
❖ 物体的反射特性
▪ 镜面式反射；漫反射
照明技术
❖ 颜色
▪ 相加色：两种或三种波长组合成某种波长光的效果。 ▪ 相减色：反射时从光谱中去除某些波长的光。
▪ 散射光：入射光来自 多个方向，不会投射 出明显阴影。
光源
光源
❖ 光谱
▪ 光的组成成份，如日光由从紫外到红外的所有光谱组成。 ▪ 取决于光源的类型和光学滤色镜。 ▪ 可见光光谱如图所示：
光源
❖ 偏振性，又称极化光
▪ 一般光波的震荡方向是不定的，极化光的震荡方向处在一个 确定的平面上。
▪ 在镜面反射中保留了定向性，可以借此消除镜面反射光的影 响。
不同光源与照明技术效果举例
❖ 高角度亮场与低角度暗场
光照强、较均匀
光滑表面的文字、伤 痕等纹理检测
不同光源与照明技术效果举例
❖ 从边上的黑场照明
最适合凹凸不平表面及表面缺陷，缺点 是阴影太大。
不同光源与照明技术效果举例
❖ 用明视野和暗视野照明对比
不同光源与照明技术效果举例
❖ 用碗状照明消除晕眩光
不同光源与照明技术效果举例
❖ 用透射光检查物体的有无
不同光源与照明技术效果举例
❖ 光源的颜色差异
中心部有银色涂层的铜框架
不同光源与照明技术效果举例
❖ 红外线照明
不同光源与照明技术效果举例
❖ 红外线照明
不同光源与照明技术效果举例
❖ 紫外线照明
不同光源与照明技术效果举例
❖ 偏振光照明
不同光源与照明技术效果举例
▪ F越大，景深越短；光圈越小，景深越长。为了获得较大景 深的清晰图像，可以采取加大光强，减小光圈的方法。
❖ 视场角
▪ 物镜的视场角决定了成像面上良好成像的空间范围。 ▪ 当成像面尺寸一定时，f越长，视场角越小。反之视场角
越大。
选择镜头
PMAG：镜头的放大倍数
选择镜头
❖ 如何选择焦距 WD：工作距离 Ho：视野的高度 Hi：相机有面的扩充距离——为实现聚焦像平面后移