机器视觉论文机器视觉论文
机器视觉论文机器视觉论文
基于机器视觉的色标判读系统
摘要:色标是用来表示特定含义的一种标识,一般用于流水作业场合,
利于产品的快速识别和分类。随着现代自动化工业的来临,原有简单
的单色色标识别已不能满足快速的工业需求,因此一种对系列色标组
合判读的方法就诞生了。本设计通过Visual Basic编程实现,经过色标定位、颜色提取、色标对比识别等一系列步骤来实现色标判读。以色环电阻为例,首先将被测色环电阻图片输入软件,软件通过图像识
别确定电阻环数、电阻正反及色环颜色的数据,然后通过色环电阻阻
值计算公式确定阻值。本设计具有识别速度快、使用方便、可扩展性高等优点。
关键词:色标;Visual Basic 6.0;色环电阻;机器视觉
Reading System for Color Tag Based on Machine Vision ZHU Guang, YANG Yong-yue, ZHANG Jian-jie
(Hefei University of Technology School of Instrument Science and
Opto-electronics Engineering, Hefei Anhui 230009, China) Abstract: Color Tag indicates a special meaning, which is usually used to recognise and classify products in pipelining
occasion. As the time of modern roboticized industry comes, quondam homochromous Color Tag is too simple to satisfy double-quick industrial demand.As a result, the technique of judgement of series Color Tag has its naissance. The technique comes true here via programing with Visual Basic. In order to recognise it, we orientate the Color Tag, distill the color and contrast one color with another. For example, we can figure out the value of color-ringed resistance by the technique. At first, wo input a picture of the resistance. The programme itself will tell us the direction, the rings and their color, then it calculates the value of the resistance by a special formula. The designment is excellent because it is convenient to use widely and it recognises quickly.
Keywords: color tag; Visual Basic 6.0; color-ringed resistance;machine vision
引言
色标是用来表示特定含义的一种标识,一般用于流水作业场合,
利于产品的快速识别和分类。本设计以色环电阻为例,通过机器视觉
系统拍摄色环电阻的色环色标图像,利用Visual Basic编写程序,经
过图像输入、图像校正、色标定位、颜色提取、色标对比识别等一系列步骤来实现色标判读。
1 基于机器视觉的色标判读
1.1实验系统组成
基于机器视觉的色标判读系统利用高速CCD摄像机直接得到需判读色标的图像,在本文中即是色环电阻的图像。由输入设备进入计算机的图像有可能存在倾斜,所以需对图像进行直线度检测和水平校正。得到校正后的图像之后根据色环电阻阻值的确定规则利用Visual Basic编写判读程序,实现色环电阻阻值的判读。系统框架如图1所示。
1.2图像水平校正
由于色环电阻相对位置的不确定性,需要对图像进行直线度检
测和水平校正。主要的直线拟合算法有最小二乘拟合,下面做简单的介绍。
设已知线性函数的形式为:
y=kx+b(1)
机器视觉系统设计五大难点
机器视觉系统设计五大难点 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明
机器视觉论文机器视觉论文
机器视觉论文机器视觉论文 基于机器视觉的色标判读系统 摘要:色标是用来表示特定含义的一种标识,一般用于流水作业场合, 利于产品的快速识别和分类。随着现代自动化工业的来临,原有简单 的单色色标识别已不能满足快速的工业需求,因此一种对系列色标组 合判读的方法就诞生了。本设计通过Visual Basic编程实现,经过色标定位、颜色提取、色标对比识别等一系列步骤来实现色标判读。以色环电阻为例,首先将被测色环电阻图片输入软件,软件通过图像识 别确定电阻环数、电阻正反及色环颜色的数据,然后通过色环电阻阻 值计算公式确定阻值。本设计具有识别速度快、使用方便、可扩展性高等优点。 关键词:色标;Visual Basic 6.0;色环电阻;机器视觉 Reading System for Color Tag Based on Machine Vision ZHU Guang, YANG Yong-yue, ZHANG Jian-jie (Hefei University of Technology School of Instrument Science and Opto-electronics Engineering, Hefei Anhui 230009, China) Abstract: Color Tag indicates a special meaning, which is usually used to recognise and classify products in pipelining
occasion. As the time of modern roboticized industry comes, quondam homochromous Color Tag is too simple to satisfy double-quick industrial demand.As a result, the technique of judgement of series Color Tag has its naissance. The technique comes true here via programing with Visual Basic. In order to recognise it, we orientate the Color Tag, distill the color and contrast one color with another. For example, we can figure out the value of color-ringed resistance by the technique. At first, wo input a picture of the resistance. The programme itself will tell us the direction, the rings and their color, then it calculates the value of the resistance by a special formula. The designment is excellent because it is convenient to use widely and it recognises quickly. Keywords: color tag; Visual Basic 6.0; color-ringed resistance;machine vision 引言 色标是用来表示特定含义的一种标识,一般用于流水作业场合, 利于产品的快速识别和分类。本设计以色环电阻为例,通过机器视觉 系统拍摄色环电阻的色环色标图像,利用Visual Basic编写程序,经
机器视觉系统模块的原理分析及设计
机器视觉系统模块的原理分析及设计 一、概述 视觉技术是近几十年来发展的一门新兴技术。机器视觉可以代替人类的视觉从事检验、目标跟踪、机器人导向等方面的工作，特别是在那些需要重复、迅速的从图象中获取精确信息的场合。尽管在目前硬件和软件技术条件下，机器视觉功能还处于初级水平，但其潜在的应用价值引起了世界各国的高度重视，发达国家如美国、日本、德国、法国等都投入了大量的人力物力进行研究，近年来已经在机器视觉的某些方面获得了突破性的进展，机器视觉在车辆安全技术、自动化技术等应用中也越来越显示出其重要价值。本文根据最新的CMOS 图像采集芯片设计了一种通用的视觉系统模块，经过编制不同的图像处理、模式识别算法程序本模块可以应用到足球机器人，无人车辆等各种场合。 二、设计原理 系统原理框图如图1所示。 系统包含5个主要芯片：图像采集芯片OV7620，高速微处理器SH4，大规模可编程阵列FPGA，和串口通讯控制芯片MAX232。FPGA内部编程设立两个双口RAM，产生图像传感器所需的点频，行场同步等信号，以及控制双口RAM的存储时序。SH4负责对OV7620通过I2C进行配置，读取双口RAM的图像数据，进行处理，并通过串口实现图像资料的上传或控制步进电机等其他设备。 三、图像采集模块 系统模块以CMOS图像传感器OV7620为核心，还包括一个聚光镜头和其他一些辅助
元器件比如27MHZ的晶振，电阻电容等。 COMS图像传感器是近几年发展较快的新型图像传感器，由于采用了相同COMS技术，因此可以将像素阵列与外围支持电路集成在同一块芯片上，是一个完整的图像系统(Camera on Chip)。本系统采用的是Ommnvision公司推出的一块CMOS彩色图像传感器OV7620，分辨率为640x480。它能工作在逐行扫描方式下，也能工作在隔行扫描方式下。它不仅能输出彩色图像，也可用作黑白图像传感器。这块芯片支持的图像输出格式有很多种： 1)YCrCb4:2:2 16 bit/8 bit格式；2)ZV端口输出格式；3)RGB原始数据16 bit/8 bit； 4)CCIR601/CCIR656格式。其功能包括有对比度、亮度、饱和度、白平衡及自动曝光、同步信号位置及极性输出，帧速率和输出格式等都可以通过I2C 总线进行编程配置片内寄存器控制。 聚光镜头选用桑来斯公司生产的DSL103镜头。此镜头体积小，适合嵌入式视觉传感器的应用场合。 四、FPGA接口模块 FPGA采用Xilinx公司的XC2S100，这款芯片内部集成了10000个逻辑门。接口程序采用VHDL(Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language)书写。为了提高数据的传输速率，在XC2S100 内部分配了2个双口RAM缓冲区，其大小为127KB，每个双口RAM存储1行的图像数据。两组双口RAM进行奇偶行计数器进行切换。当一行存储完毕后，立即向SH4传生一个读取该行数据的中断的申请信号。FPGA内部结构如图2所示。 这里主要问题在于FPGA内部的双口RAM读写操作共用同一数据总线和地址总线，当同时进行读写操作的时候就会产生时序问题导致写入或读出的数据错误。在这两个过程中为了防止数据和地址总线冲突，在FPGA内部设计了一个中央总线仲裁器。根据公共数据传输的先后顺序，中央仲裁器先接受图像传感器的总线请求，当图像存储到RAM之中后，中央仲裁器才响应单片机系统的读信号请求。
机器视觉论文
机器视觉论文 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
机器视觉技术综述 课题：机械工程测试技术 班级：13 机设一班 姓名：李特 学号：1 3 1 0 1 0 0 5 1 0 目录 一.机器视觉概念和系统组成 (2) 1.机器视觉概念 (2) 2.机器视觉系统组成 (2) 二.机器视觉主要技术 (4) 1.光源选择 (4) 2.图像传感器技术 (5) 3.数字图像处理技术 (8) 三.应用案例 (13) 1. 滤光片表面缺陷检测 (13) 2. 磁性材料表面缺陷检测 (14)
3. 齿轮表面缺陷检测 (14) 一.机器视觉概念和系统组成 1.机器视觉概念 机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。 2.机器视觉系统组成 一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（CCD或COMS相机）、图像采集卡、图像处理软件等。在搭建视觉系统时，用户需采购系统中的各个组件，但市场上机器视觉产品及设备生产厂家多数只生产其中的部分原件，如AVT的工业摄像机、Computar的工业镜头、CCS的光源等。在这种状况下，组建机器视觉系统需要大量的时间与精力来选购不同厂家的产品，无论是在人力还是资源成本上都会有更多的付出。 图表一：机器视觉系统组成框图 图表二：机器视觉系统组成示意图 一. 机器视觉主要技术 1.光源选择 光源选择是为了将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。
嵌入式机器视觉系统设计
嵌入式机器视觉系统设计 熊 超 田小芳 陆起涌 (复旦大学电子工程系 上海 200433) 摘要 机器视觉系统是智能机器人的一个重要标志,也是近年来的一个研究热点,现有研究成果在系统复杂度、价格和性能之间很难达到平衡。针对此问题,设计了一个CM O S摄像头为图像采集设备、DM CU为核心处理器的嵌入式机器视觉系统,并实现了实时双目测距。该系统简单、实时性好。 关键词 嵌入式系统 DM CU 机器视觉 双目测距 The Design of Embedded Machine Vision System Xiong Chao Tian Xiaofang Lu Qiyo ng (E.E.D ep ar tment,F udan U niv er sity,Shanghai200433,China) Abstract M achine vision is an act ive research area in recent years,which is an import ant symbol of intelligent robot,but t he present research product ion has not f ound a balance among the system complexit y,cost and per-formance.T o solve the problem,a new embedded machine vision system is proposed,which t akes t he CM OS sense as the image acquisit ion unit and DM CU as cent ral processor,and real-time depth measurement is realized. T he system is simple and st able,and has a good perf ormance in real-time operation. Key words Embedded syst em DM CU M achine vision Binocular dept h measurement 1 引 言 机器视觉系统是智能机器人的一个重要标志,其模拟了人的感知功能,具有探测范围宽、目标信息完整等优势,因此越来越受到人们的关注。其中,机器视觉测量障碍物距离是近年来的研究热点,并取得了一定的效果[1～3]。但这些视觉测距系统往往比较复杂、价格高,或者实时性差。在此设计了一个以CM OS摄像模块为图像采集设备、DM CU为核心处理器的嵌入式机器视觉系统,并实现了双目视觉实时测距。该系统集成度高、功耗低、实时性好,还有丰富的外围接口,可以广泛应用于智能机器人导航、目标定位等领域。 2 嵌入式系统设计 系统采用的摄像模块为台湾原相公司的CM OS 图像传感器PAS109B,工作电压2.4～3.6V,分辨率164×124,像素大小7.25 m×7.25 m,图像帧率最高60fps(frame per second),支持I2C接口。处理器采用台湾俊亿公司提供的DM CU处理器KBD0001B。DM-CU是为了适应现代便携设备发展而出现的一种全新体系结构,整合了DSP高效的运算能力和M CU强大的控制能力。K BD0001B字长16位,内部有RO M 32kW,有两种RA M:XRA M(16kW)和YRA M (8kW),可在一个时钟周期内分别从这两个RA M中得到两个操作数。K BD0001B运算速度最高可达25M IPS,采用了4级流水线结构,每条指令执行时间均为一个时钟周期。K BD0001B提供48个通用I/O接口,支持SPI、I2C、U A RT、PWM,内嵌了LCD控制器。 这里设计的机器视觉系统以K BD0001B为核心处理器,CM OS摄像模块为图像采集设备,大大降低该系统的复杂度。将该系统安装于一个移动小车上,通过双目视觉的方法测量障碍物的距离,实现了小车自主行驶和避障,如图1所示。 嵌入式机器视觉系统框图如图2所示。 为实时地测量障碍物距离,系统利用外极线约束[4]重整图像,这样每次只需分别从两图像传感器中 第26卷第8期增刊 仪 器 仪 表 学 报 2005年8月
机器视觉 论文机器视觉论文
机器视觉论文机器视觉论文 机器视觉论文机器视觉论文 基于机器视觉的色标判读系统 摘要:色标是用来表示特定含义的一种标识,一般用于流水作业场合,利于产品的快速识别和分类。随着现代自动化工业的来临,原有简单的单色色标识别已不 能满足快速的工业需求,因此一种对系列色标组合判读的方法就诞生了。本设计 通过Visual Basic编程实现,经过色标定位、颜色提取、色标对比识别等一系列步骤来实现色标判读。以色环电阻为例,首先将被测色环电阻图片输入软件, 软件通过图像识别确定电阻环数、电阻正反及色环颜色的数据,然后通过色环电 阻阻值计算公式确定阻值。本设计具有识别速度快、使用方便、可扩展性高等优点。 关键词:色标;Visual Basic 6.0;色环电阻;机器视觉 Reading System for Color Tag Based on Machine Vision ZHU Guang, YANG Yong-yue, ZHANG Jian-jie (Hefei University of Technology School of Instrument Science and Opto-electronics Engineering, Hefei Anhui 230009, China) Abstract: Color Tag indicates a special meaning, which is usually used to recognise and classify products in pipelining occasion. As the time of modern roboticized industry comes, quondam homochromous Color
机器视觉系统设计五大难点【详解】
机器视觉系统设计五大难点 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、数控系统、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的
软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS 其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号 1、照明 照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。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。 过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，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。 另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。
机械视觉论文概述综述
绪论 机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。它不仅是人眼的延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能。近年来，随着计算机技术尤其是多媒体技术和数字图像处理及分析理论的成熟，以及大规模集成电路的迅速发展，机器视觉技术得到了广泛的应用研究，取得了巨大的经济与社会效益。 一、机器视觉的研究背景 “作为一项关键性的自动化技术，机器视觉在发展中国家中对经济的现代化非常重要。为了在世界市场中进行竞争，发展中经济不能无限期的依赖于廉价劳动力。“ AIA市场分析员Kellett说。同样地，现代化必须实现高效率、高生产率以及高质量。这也是机器视觉的作用所在，”对机器视觉长期需求这样的趋势是发展中国家实现经济现代化的基础。因此，机器视觉对于世界经济的发展将越来越重要。” 传统地来讲，外观检查和质量控制是通过人类专家来完成的。虽然人类在很多情况下可以把这项工作做的比机器更好，但是他们的速度比机器慢，并且很快就会感觉疲倦。此外在一个行业里很难找到或者留住人类专家，他们需要接受培训，而且他们的技能需要花时间去培养。还有些情况就是检测工作往往很乏味或者很困难，甚至对那些训练有素的专家来说也是一样。某些应用中，精确的信息必须被很迅速或者重复地提取和使用（例如目标跟踪和机器人引导）。在一些环境下（例如水下检测，原子能工业，化学工业等）检测可能很困难或者很危险。在这种高要求的情况下，计算机视觉可以很有效的取代人工检测。同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以人大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 半导体行业是最先利用机器视觉技术进行检测的行业，其他行业也随之而来。作为生产机械的OEM的设计工程师，最基本的问题就是：“我是要检测这个部件还是整个这个产品”。检测可以得到高质量的产品，但是也会有这样的事实存在：检测成本或者产品质量要求并不需要这样的检测。比如说牙签，假设每一个装有500个牙签的盒子里有一两个不合恪，大多数人都不会怎么担心。但是对于很多产品，假如前面的盒了里装的不是牙签，而是针头，试想不合格品可能会带来什么样的后果，所以产品功能性的检测都是不可缺少的，即使只是外观检测，要证明内在的品质也必须要做到无缺陷。因此，为了达到这个目的，许多OEM将机器视觉世用到他们将要卖给用户的系统中。机器视觉能够为整个系统增值，表现在三个方面：提高生产效率，提高制造过程的精确性，减少成本。 那么，对丁一个设计工程师来说，怎么样才能知道机器视觉是否适合他的系统呢?尽管最早的最基本的机器视觉系统在20世纪70年代引入，工业就将其视为主流应用。这就导致设计工程师要考虑它是否合适他们的应用，同时要考虑利用机器视觉检测的成本与其所能带来的利润。 高复杂度产品行业，比如说半导体行业和电子行业，由于它们的复杂性和小型化，从传统上推动着机器视觉市场的发展。但是如今，所有产业，包括自动化、
机器视觉系统与数字图像处理论文
华东交通大学理工学院 课程设计报告书所属课程名称数字图像处理与分析 题目机器视觉系统与数字图像处理分院电信分院 专业班级***************班 学号********************* 学生姓名邓群 指导教师付念 2013年6月16日
课程设计（论文）评阅意见 评阅人付念职称讲师 2013年6月16日
目录 华东交通大学理工学院 (1) 课程设计（论文）评阅意见 (2) 目录 (3) 机器视觉系统与数字图像处理 (3) 1机器视觉系统 (3) 1．1机器视觉系统简介 (3) 1.2机器视觉系统的构成和工作过程 (4) 2数字图像处理 (6) 2．1数字图像处理简介 (6) 2.2 数字图像处理的工具 (6) 2.3数字图像处理的研究内容 (6) 2.4发展概况 (7) 3论文小结 (8) 机器视觉系统与数字图像处理 1机器视觉系统 1．1机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科，其能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中母子图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、ARM嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，有力地推动了机器视觉的发展。
机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。 机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去；在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。机器视觉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机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展人眼的视觉范围；3.长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。 1.2机器视觉系统的构成和工作过程 一个完整的机器视觉系统包括：照明光源、光学镜头、CCD 摄相机、图像采集卡、图像检测软件、监视器、通讯单元等，如图2-1所示。
机器视觉论文好发表
机器视觉论文好发表 科技改变生活，人工智能是未来世界发展的方向，机器视觉是人工智能的一个分支，写机器视觉领域的论文发表数量逐年递增，有一些初次发表论文的作者，不知道如何发表论文以及论文好发表吗，如果你是其中之一，可以先了解初次发表论文有什么要注意的，机器视觉论文发表交给发表学术论文网就够了，论文范文、发表期刊推荐一应俱全，下面就来了解一下机器视觉已经发表过的论文和发表期刊吧。 《基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计》发表在《包装工程》期刊2019年第3期，该刊是cas、北大核心期刊，半月刊周期发行，部分论文摘要内容：为了提高码垛机器人对码放物品的自我分辨能力,提高码放效率,提出一种基于机器视觉检测的包装码垛机器人控制系统。方法首先分析机器视觉码垛机器人工作过程,基于工业控制计算机和图像采集卡设计码垛机器人控制系统,提出控制系统的硬件设计和软件设计。 《基于机器视觉的车型自动分类算法设计》发表在《电子测试》期刊2019年第1期，该刊是北京自动测试技术研究所主办，半月刊周期发行，部分论文摘要内容：车型分类是智能交通系统的重要组成部分,为实现车型自动分类,本文主要针对轿车、货车和客车的分类,设计了以车辆外形尺寸为特征的基于机器视觉的自动分类算法。该算法首先对车辆图像进行灰度化、背景差分、平滑、分割等预处理;然后提取顶长比、前后比等特征参量进行自动分类。机器视觉论文好发表联系编辑微信：LunwenFz 《机器视觉中瓶形零件母线检测方法研究》发表在《工业控制计算机》期刊2019年第1期，部分论文摘要内容：工业生产中,瓶体零件母线的检测均是人工通过特制的模具间接检测。探讨了基于机器视觉的母线检测方法,即通过图像边界检测确定零件母线位置、重构标称母线、比较母线与标称母线、计算其与标称母线的吻合度,最后根据设定的阈值,判定零件母线部分合格与否。 此外还有《基于机器视觉的餐盘检测定位系统的研究》、《一种机器视觉的图书书标智能识别系统设计》、《机器视觉在纺织中的应用现状与发展趋势》、《基于机器视觉的滚动轴承滚动体检测》等大量的机器视觉论文范文，由此也看出，能够发表机器视觉论文的期刊有很多，安排这类论文发表还是比较容易的。 如果您研究的也是这个领域，要发表相关论文，可以通过在线咨询通道与编辑进行有效的沟通。
机器视觉检测台自动控制系统设计毕业设计
毕业设计题目：机器视觉检测台自动控制系统设计 姓名： 学号： 学院：机电学院 专业：机械工程及自动化 指导教师： 协助指导教师： 201 年月日
摘要 为了提高机器视觉检测系统中摄像头的定位精度和实现摄像头的全自动调节，本文结合实际工业生产需求详细叙述了怎样进行机械机构设计、硬件选型与硬件接线以及精度计算设计等工作。其中硬件设计包含怎么选择合适的控制器、控制工艺、驱动设备、上位监控软件及网络通信方式等机器视觉检测台自动控制系统中的重要组成部分；精度计算设计主是指通过计算步进电机步距角与其高速脉冲频率的关系来实现摄像头移动位置的精确定位。 关键词：自动检测系统、PLC、步进电机
Abstract Precision detection technology as the key to promoting industrial development and the efficiency of detection to some extent reflects the development of the manufacturing sector; for machine vision inspection system has the advantage of high precision, on-line, real-time, non-contact, etc., with industrial production field of automation requirements continue to increase, machine vision inspection applications in various fields more widely, such as assembly line parts recognition positioning, size and location of the measurement of mechanical components, parts flaw detection, mechanical parts assembly Appearance inspection and product testing completely. In order to improve the positioning accuracy of the machine vision inspection system in the camera and the camera's automatic adjustment realization, this paper actual industrial production requirements described in detail how mechanical structure design, hardware selection and the hardware wiring and accuracy of the calculation and design work. The hardware design includes how to choose the right controller to control the process, drives, PC and network monitoring software, communications and other machine vision inspection station automatic control system, an important part; precision computing design of the main means by calculating the stepper motor step Relationship angle from its high-speed pulse frequency to achieve precise positioning camera movement position. Keywords: Automatically Detecting System, PLC, Stepper Motor.
机器视觉论文
机器视觉技术综述 课题：机械工程测试技术 班级：13 机设一班 姓名：李特 学号：1 3 1 0 1 0 0 5 1 0 目录 一.机器视觉概念和系统组成2 1.机器视觉概念 2 2.机器视觉系统组成2 二.机器视觉主要技术4 1.光源选择. 4 2.图像传感器技术5 3.数字图像处理技术8 三.应用案例13 1.滤光片表面缺陷检测13 2.磁性材料表面缺陷检测 14 3.齿轮表面缺陷检测14 一.机器视觉概念和系统组成 1.机器视觉概念
机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。 2.机器视觉系统组成 一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（CCD或COMS 相机）、图像采集卡、图像处理软件等。在搭建视觉系统时，用户需采购系统中的各个组件，但市场上机器视觉产品及设备生产厂家多数只生产其中的部分原件，如AVT的工业摄像机、Computar的工业镜头、CCS的光源等。在这种状况下，组建机器视觉系统需要大量的时间与精力来选购不同厂家的产品，无论是在人力还是资源成本上都会有更多的付出。 图表一：机器视觉系统组成框图 图表二：机器视觉系统组成示意图 一. 机器视觉主要技术 1.光源选择 光源选择是为了将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。 光源的种类分为：高频荧光灯、光纤卤素灯、LED（发光二极管）照明。它们各自的特点是：
机器视觉系统设计的五大难点
上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发https://www.360docs.net/doc/372812495.html, 机器视觉系统设计的五大难点 第一：打光的稳定性 工业视觉应用一般分成四大类：定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求最高，因为光照只要发生10-20%的变化，测量结果将可能偏差出1-2个像素，这不是软件的问题，这是光照变化，导致了图像上边缘位置发生了变化，即使再厉害的软件也解决不了问题，必须从系统设计的角度，排除环境光的干扰，同时要保证主动照明光源的发光稳定性。 第二：工件位置的不一致性 一般做测量的项目，无论是离线检测，还是在线检测，只要是全自动化的检测设备，首先做的第一步工作都是要能找到待测目标物。每次待测目标物出现在拍摄视场中时，要能精确知道待测目标物在哪里，即使你使用一些机械夹具等，也不能特别高精度保证待测目标物每次都出现在同一位置的，这就需要用到定位功能，如果定位不准确，可能测量工具出现的位置就不准确，测量结果有时会有较大偏差。 第三：标定 一般在高精度测量时需要做以下几个标定，一光学畸变标定（如果您不是用的软件镜头，一般都必须标定），二投影畸变的标定，也就是因为您安装位置误差代表的图像畸变校正，三物像空间的标定，也就是具体算出每个像素对应物空间的尺寸。
上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发https://www.360docs.net/doc/372812495.html, 第四：物体的运动速度 如果被测量的物体不是静止的，而是在运动状态，那么一定要考虑运动模糊对图像精度（模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间），这也不是软件能够解决的。 第五：软件的测量精度 在测量应用中软件的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑，最好按照1/2，而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精度，因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少。 上海嘉肯光电科技有限公司是一家专业从事机器视觉光源的研发、生产和销售为一体的高新技术企业。以工业检测、机器视觉、图像处理、科学研究等领域为主要研发及经营方向。此外，公司还代理工业镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件和各类视觉附件。??上海嘉肯光电科技有限公司?将坚持“用心，创造未来”的企业经营理念，并持续不断地把最优秀、性价比最高的视觉产品提供给广大用户，以不断满足客户日益增长的要求。
基于机器视觉的工件识别系统
２０１６年２月 第４４卷第４期 机床与液压 ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳ Ｆｅｂ ２０１６ Ｖｏｌ ４４Ｎｏ ４ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１－３８８１ ２０１６ ０４ ０３３ 收稿日期：２０１４－１２－２９ 作者简介：熊晓松（１９７２ ），男，硕士研究生，讲师，研究方向为机电一体化三Ｅ－ｍａｉｌ：３７５５０３４３８＠ｑｑ ｃｏｍ三 基于机器视觉的工件识别系统 熊晓松，周凯 （武汉科技大学城市学院机电工程学部，湖北武汉４３００８３） 摘要：针对生产制造过程中枯燥的零件识别二分拣等工作，利用ＬａｂＶＩＥＷ建立了具有机械视觉的识别系统三通过对工作区内零件进行图像采集二处理，甄别不同形体的零件以实现零件的分拣工作，可以极大促进生产的自动化程度，提高生产率三最后通过实验验证了设计的实用性三 关键词：机器视觉；工件识别；图像采集；图像处理 中图分类号：ＴＰ２４２ ６＋２一一文献标志码：Ｂ一一文章编号：１００１－３８８１（２０１６）４－１０６－３ ＲｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇＳｙｓｔｅｍｏｆＷｏｒｋｐｉｅｃｅｓＢａｓｅｄｏｎＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎ ＸＩＯＮＧＸｉａｏｓｏｎｇ，ＺＨＯＵＫａｉ （ＣｉｔｙＣｏｌｌｅｇｅ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＷｕｈａｎＨｕｂｅｉ４３００８３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｂｏｒｉｎｇａｃｔｏｆｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓａｂｏｕｔｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇ，ｃｌａｓｓｉｎｇｅｃｔ，ａｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｍａｃｈｉｎｅｖｉ? ｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｗｉｔｈＬａｂＶＩＥＷｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｓｏｆｔｈｅｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓｗｅｒｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｅｄ，ｔｈｅｎｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｈａｐｅｓｗｅｒｅｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅｄａｎｄｓｏｒｔｅｄ．Ｉｔｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｆｏｒｐｒｏｍｏｔｉｎｇｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｌｅｖｅｌａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｐｒｏｄｕｃ?ｔｉｖｉｔｙｏｆｃｏｍｐａｎｙ．Ａｔｌａｓｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｖａｌｉｄａｔｅｄｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｄｅｓｉｇｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ；Ｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｏｆｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓ；Ｉｍａｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ；Ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓ 一一当前工业生产线上不同外形和大小的零件分拣工作大多由人工完成，工人从事该工作劳动量大二枯燥乏味且效率低下三开发具有机器视觉的机器人可以很好地胜任此类工作，极大地提高生产线上的自动化程度，可将人们从此类工作中解放出来三 机器视觉就是给机器装上视觉装置使得机器具有人类视觉的功能三它可以代替人眼来对环境做测量和判断，再配合机械手臂可以极大地提高机器的自动化和智能化程度三机器人视觉系统是通过摄像装置将被测目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，图像系统根据图像的像素分布二亮度二颜色等信息进行各种运算以抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作三 １一 系统结构 图１一具于视觉的机器人控制系统实体组成图 具有视觉的机器人控制系统主要由图像视觉输入设备二光源二上位机二下位机二机器人本体等组成三具有视觉的机器人控制系统见图１三 １ １一图像输入设备 模拟人眼的部件为图像视觉输入设备，例如摄像机（头）三根据机器人视觉系统使用的摄像机设备数目的不同，机器人视觉系统可分为单目二双目以及多目视觉系统［１］三这里的实验使用一个摄像头，为单目视觉三 图像输入设备与机器人相互位置的不同，将摄像机与工业机器人的腕部末端构成的手眼系统分为Ｅｙｅ?ｉｎ?Ｈａｎｄ系统和Ｅｙｅ?ｔｏ?Ｈａｎｄ系统［２］三Ｅｙｅ?ｉｎ?Ｈａｎｄ系统中摄像机装在机器人的手腕上；Ｅｙｅ?ｔｏ?Ｈａｎｄ系统中的摄像机则是安装在机器人本体外的固定位置，在机器人运动过程中摄像机的位置和姿态一直保持改变三这里采用Ｅｙｅ?ｔｏ?Ｈａｎｄ三 此实验案例中图像采集选用的ＵＳＢ摄像头，图像分辨率为６４０像素?４８０像素，６４０表示图像在水平方向上的像素点个数，４８０表示图像在垂直方向上的像素点个数三这样，每一帧采集的图像最大容纳像素点个数为６４０像素?４８０像素三摄像头安装在工作台平面正中央上方，其轴心垂直于工作台平面三 １ ２一光源的采用 在工作区内的工件可以通过反射光在传感器上留
机器视觉系统设计五大难点【详解】
机器视觉系统设计五大难点【详 解】 机器视觉系统设计五大难点 内容来源网络，由“深圳机械展（11万m2, 1100 多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、数控系统、3D打印、激光 切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的 视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部
分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括
用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取