机器视觉产品和解决方案PPT幻灯片

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机器视觉应用PPT课件

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高精度尺寸测量系统
详细介绍：图像处理核心采用工业PC+VisionPro软件，该系统能够测量各类五金零件的长度、直径、齿距等，测量精度可达0.02mm。
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线扫描视觉检测系统
详细介绍：采用日本竹中高性价比的线扫描相机和康耐视专业图像分析软件，结合弗兰克专利技术，能够对各类键盘、纸卷、铝卷、钢卷进行检测，检测速度在每秒1.5米以上。
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PCB检测
详细介绍：这是一款在贴标机安装的系统，该系统实现在线PCB分料与PCB板小条上标记有无。该系统软件自动统计PCB条间隙数量，然后判断有几条并发出信号给PLC；另外软件在指定打标位置，检测哪条PCB有无打标记，并发送信号给PLC。
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包装检测设备
详细介绍：该系统用于产品包装完成，出货前碱性全检。系统接到信号后进行拍照处理，判断OK/NG，输出OK信号，机构收到信号后，产品继续正常射出，端子压接机正常运行；输出NG，机构收到信号后进行处理，射出线头时长度要与OK产品设定的长度要明显区分开来。
，最多可接入多达4台相机。系统提供8路输入和8路输出GPIO ，方便与机台和PLC进行连接。人机界面设计具有人性化、简易化和灵活性的特点，使用过程中，只需简单设置，
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表面涂层视觉检测系统
详细介绍：图像处理核心采用康耐视In-Sight Micro相机，该系统可检测出超过相当于直径为1mm （即Φ1mm）圆面积的未涂油区域缺陷，也可检测出涂油区域的位置偏差。检测结果可以通过光电隔离的I/O线输出到PLC控制系统。
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7
线端子视觉检测系统
详细介绍：图像处理核心采用康耐视VisionPro软件，弗兰克公司提供自定义监控和管理软件，实现实时监控和统计数据。采用多台相机检测线端子的铜线有无、溢出、胶皮有无。

《机器视觉基础》课件

在农业领域，机器视觉技术被用于监测作物生长状况、病虫害识别等方面。通过对农田的图像采集和处理，机器视觉系统能够实时监测作物的生长情况，及时发现病虫害，为农民提供科学的管理依据，从而提高农产品的产量和质量。
安全监控
要点一
总结词
机器视觉在安全监控领域的应用，能够提高安全防范能力和监控效率。
机器视觉的优势与挑战
优势
非接触式、高精度、高效率、高可靠性、可实现自动化和智能化等。
挑战
数据量大、计算复杂度高、对光照和角度敏感、对遮挡和噪声的鲁棒性差等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像获取是机器视觉系统的第一步，负责将目标物体转化为数字图像，以便后续处理。
图像获取的关键在于获取高质量的图像，以便后续处理能够准确地进行特征提取和目标识别。
基于概率统计的算法
总结词
利用概率统计理论，对图像中的目标进行识别和分类的方法。
详细描述
基于概率统计的算法通过建立目标模型，利用概率分布和统计规律对图像中的目标进行识别和分类。该算法具有较强的鲁棒性和适应性，能够处理一些复杂的视觉任务，如目标跟踪、场景识别等。
基于深度学习的算法
总结词
利用深度神经网络对图像进行层次化特征提取和分类的方法。
VS
详细描述
机器视觉技术被广泛应用于工业生产线上，对产品进行外观、尺寸、缺陷等方面的检测。通过高精度的图像采集和处理，机器视觉系统能够快速准确地识别出不合格品，并自动剔除或进行分类，从而提高生产效率和产品质量。
农业检测
总结词
机器视觉在农业领域的应用，有助于提高农产品的产量和质量。
详细描述
03
02
角点检测

工业机器视觉系统课件

应用领域拓展
随着机器视觉技术的不断成熟，其应用领域也将不断拓展，如医疗、农业、环保等领域都可能成为机器视觉技术的应用方向。
人机协作
未来机器视觉系统将更加注重人机协作，通过智能化技术提高人机交互的效率和安全性，实现更加和谐的人机关系。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
用。
技术成熟与标准化
随着技术的不断成熟和标准化，机器视觉系统的成本将进一步降低，同时提高系统的可靠性和兼
容性。
普及教育
加大对机器视觉技术的普及教育力度，提高企业和技术人员对机器视觉的认识和应用能力，进一步推动机器视觉系统的普及和应
用。
05
工业机器视觉系统的挑战与解决方案
技术挑战与解决方案
技术挑战
机器视觉系统中的图像处理算法需要高精度和高效率，以满足工业生产线的快
速检测需求。
技术挑战
不同工业场景下，需要处理各种复杂和多变的图像，如表面缺陷、尺寸测
量等。
解决方案
采用先进的图像处理算法和计算机视觉技术，如深度学习、人工智能等，提高检测精度和速度。
解决方案
针对不同应用场景，定制化开发机器视觉系统，优化算法和参数，提高系统的适应性和鲁棒性。
06
结论
工业机器视觉系统的价值与意义
保障产品质量
机器视觉系统可以对产品进行细致的检测，及时发现并处理不合格品，从而保证产
品质量。
A 提升生产效率
机器视觉系统能够快速、准确地检测产品，减少人工检测的误差和时
间，从而提高生产效率。
B
C
D
促进工业自动化发展
机器视觉系统的应用是工业自动化发展的重要方向之一，能够推动工业自动化技术的进步。

机器视觉系统原理及基础知识PPT课件

实现图像的分类识别，比如识别图像中的人脸、汽车、猫狗等。
2
物体检测
能够有效地对场景中的各种物体进行识别和定位，帮助机器视觉系统完成目标检测和跟踪。
3
目标分割
将图像分为不同的区域实现目标分割。
机器视觉在安防监控中的应用
人脸识别
通过人脸识别技术对人员进行确认，实现物权归属、安全管理等。
视频分析
结合机器学习算法实现对视频的行为分析，进而实现物体跟踪、异常行为监测等。
目标检测与跟踪
1
目标检测
利用计算机自动检测图像中的目标ห้องสมุดไป่ตู้体并标记，常用方法有HOG、SVM、CNN 等。
2
目标跟踪
在视频中追踪被标识的目标物体的运动轨迹，常用方法有KCF、MIL、TLD等。
3
网格法检测
网格法分割图像，进行目标检测。
视觉测量与三维重建
深度传感器
通过深度传感器提供的深度信息进行3D重建和识别。
激光扫描
利用激光扫描仪扫描物体表面进行3D重建和视觉测量。
视觉SLAM技术
结合计算机视觉算法和运动传感器等技术，能够实现3D重建和定位的同时还可以实现动态障碍物检测。
光线与颜色处理
图像颜色信息和亮度信息对于机器视觉系统中的图像分析有着重要的作用。在这一部分，我们将介绍光线与颜色的相关知识以及在图像处理中的应用。
4 变换与缩放
对图像进行旋转、平移和缩放等变换操作
人工智能与机器学习在机器视觉中的应用
神经网络
利用人工智能技术建立一种类似于生物神经网络的结构，实现人工智能的"黑盒"处理。
卷积神经网络
特别适用于图像和语音识别中。
机器学习

机器视觉基础PPT幻灯片课件

机器视觉系统详解ppt课件

• 避免光线变化如果照明系统发生明暗变化，会造成图象明暗变化。这将直接影响系统运行的稳定性
• 避免外界影响注意系统周围环境的影响，如生产线上的照明系统、室外阳光等等可移动的人或物会遮挡系统照明
高等课堂
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七、机器视觉系统搭建
小结
• #1：获得完美图象的6大要素及控制因素高系统精度。控制因素：视野、相机分辨率。清晰成象。控制因素：镜头、光源避免畸变。控制因素：镜头保持待测物体在成象中大小一致。控制因素：视野、拍照角度、待测物位置反差最大化。控制因素：光源、镜头恰当的照明与曝光。控制因素：光源、镜头
高等课堂
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七、机器视觉系统搭建
项目评估的基本步骤1：
检测项目条款
检测项目条款 • 条款名称及详细说明
客户需求
系统精度要求
系统速度要求
系统工作空间要求
系统精度要求
• 详细记录每项条款的精度要求
系统速度要求
• 清楚了解整个系统的速度要求
• 对于设备制造商，还需要了解整个设备的工作流程
LED灯源中中高有高低有高
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六、软硬件知识--镜头篇
镜头的介绍 1、基本功能
-实现光束变换，将目标成像在图像传感器的光敏面上；
2、镜头与相机匹配
-镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口、F口等； -镜头成象面是否>=相机CCD尺寸；若相机CCD为1/2英寸，而镜头为1/3英寸，则该镜头与相机不匹配。
高等课堂
35
六、软硬件知识--镜头篇
3、工作距离
-镜头焦距是否适合系统工作空间
4、系统精度
-获取最佳视野 -镜头畸变对系统精度的影响 -镜头分辨率对系统精度的影响

机器视觉应用--ppt课件

采用视觉系统可以节省人工成本及工装夹具的成本。在大量人工操作及多工装夹具的应用场景有更高的经济性。
机器人应用介绍
视觉＋机器人常见应用
单相机位置修正
通过单相机的视觉系统对目标对象进行图像分析，给出位置坐标。机器人通过位置坐标修正当前动作姿态，调整抓取位置。
相机
通用机器人
定位对象
ViTEX视觉控制器
机器人应用介绍
工作距离
工作距离估算＝（视野宽度／２）／ｔａｎ（视场角／２）
举例：视野：８０ｘ６０ｍｍ相机感光芯片：１／１.８“ 镜头：１６ｍｍ视场角：１８.６８度工作距离估算：（６０／２）／ｔａｎ（１８.６８／２）＝１８２.４ｍｍ
视觉系统选型
视觉系统光源选型
环形光
条形光
背光
线性光
同轴光
通用外观检测
矩形或较大物体外观检测
机器人应用介绍
视觉＋机器人应用的优点
更高精度
通过视觉的定位可以实现比传统的机械工装更高的定位精度，使机器人能够实现更高精度的装配。
更高灵活度
更复杂的检测
更高的经济性
对不同的产品做抓取的时候，通过使用那个视觉系统可以快速的切换产品的规格，而无需更换复杂的工装夹具。
某些视觉检测的应用无法采用一个相机完成检测，多个相机的成本和安装要求过高。可以通过机器人带相机的方式实现单工位多检测任务的应用。
２／３“
精度估算值
１／５００
１／１０００
１／１２００
１／２０００
举例：视野：８０ｘ６０ｍｍ分辨率：１２８０ｘ１０２４精度估算值：１／１０００精度估算：６０ｘ（１／１０００）＝０.０６ｍｍ／像素精度精确计算：（８０／１２８０）ｘ（６０／１０２４）＝０.０６２５ｘ０.０５９ｍｍ／像素

机器视觉产品及解决方案,ppt

机器视觉产品及解决方案,ppt篇一：机器视觉产品研发方案机器视觉产品研发方案刘风光（开发部）2007．8．21目录第一章概论 (3)1.1 机器视觉技术的发展 (3)1.2 机器视觉原理及系统组成 (4)1.3 机器视觉系统的行业应用 (4)1.3 机器视觉系统的应用现状 (5)1.4 本文案章节安排 (5)第二章轴承生产线机器视觉检测技术方案 (6)2.1 轴承视觉检测系统概述 (6)2.2 轴承图像灰度转换及增强处理 (7)2.3 未插入连接器轴承的缺陷检测 (8)2.4 插入连接器轴承的缺陷检测 (13)2.5 轴承润滑油注入量的检测 (15)2.6 轴承视觉检测系统总结 (16)第三章智能交通车牌识别技术方案 (17)3.1 车辆牌照识别系统的发展及现状 (18)3.2 车牌识别系统工作原理与流程 (18)3.3 车牌定位算法的分析与设计 (19)3.4车牌字符分割算法设计 (25)3.5车牌字符识别算法设计 (27)3.6车牌识别系统方案总结 (32)第四章总结与展望 (33)参考文献 (35)第一章概述1.1机器视觉技术的发展机器视觉是指利用摄像机和计算机代替人类视觉对目标进行识别、跟踪和测量等。

它是一个相当新且发展十分迅速的研究领域，并已成为计算机科学的重要研究领域之一。

机器视觉是在20世纪50年代从统计模式识别开始的，当时的工作主要集中在二维图像分析和识别上。

20世纪60年代，Roberts(1965)通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述。

到了70年代，已经出现了一些视觉应用系统。

70年代中期，麻省理工学院(MIT)人工智能(AI)实验室正式开设“机器视觉”( Machine Vision)课程，由国际著名学者B．K．P．Horn教授讲授．同时，MIT AI 实验室吸引了国际上许多知名学者参与机器视觉的理论、算法、系统设计的研究，David Marr教授就是其中的一位．他于1973年应邀在MIT AI 实验室领导一个以博士生为主体的研究小组，1977年提出了不同于＂积木世界＂分析方法的计算视觉理论(computational vision)，该理论在80年代成为机器视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架．1977年提出不同于“积木世界”分析方法的计算视觉理论(computational vision)。

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应用领域
科学研究材料分析、生物分析、化学分析、生命科学等
军事航天、航空、兵器(敌我目标识别、跟踪)及测绘
民用智能交通、安全防范、文字识别、身份验证等
工业质量检测、产品分类、产品包装、机器人定位
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应用工程师
机器视觉 (M ac hin e Vis ion ) 软运动控制逻辑 (S oft M oti on )
软件核心
设备自动化核心技术
整合
视觉检测(开发工具包)
高端 SoftMotion, 软运动控制逻辑 EtherCAT总线及驱核心开发小组
动产品小组
视觉检测软件、高端智能相机数字接口相机、镜头 (产品小组)
机器视觉的不足
还不够智能化，不能完全代替人
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发展历程
20世纪50年代：提出机器视觉概念 20世纪70年代：真正开始发展
20世纪80、90年代：进入发展正轨 20世纪90年代后：高速发展，趋于成熟
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EagleEye智能相机系列
研华机器视觉产品
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Advantech EagleEye智能相机
小巧紧凑的外型
配有螺纹，可安装镜头保护外壳
外型微小，适合空间限制的应用
44 mm
标准C 型镜头接口，安装各种镜头实现不同项目应用
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相近概念
计算机视觉
视觉检测自动光学检测（AOI）
无损检测
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机器视觉的优点
精确稳定快速省钱
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机器视觉就在我们的身边
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测量（例：长度测量）
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测量（例：角度测量）
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检测（例：有无检测）
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引领智能制造 —— 研华机器视觉产品与解决方案
研华工业自动化事业群设备自动化产品经理全思博
智能设备自动化的时代已来临 !
电子产业制造设备商
传统产业设备商
自动化生产线/机器手臂
大中华区设备自动化行业开发经理 /产品销售经理 /销售业务团队
研发工程师
行业专注小组 (Domain-Focus Team)
定位（例：机器人）
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机器视觉系统构成
一般包括：相机、镜头、光源、图像采集卡、计算机 (或嵌入式图像处理系统)、图像处理软件、输入与输出控制、执行控
制与机构等
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国内机器视觉发展历程
20世纪90年代：开始起步 21世纪初：发展期近几年：加速发展
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趋势
技术：数字化、实时化、智能化产品：智能相机将会占据市场重要地位应用：应用更加广泛行业：发展更加迅速
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识别（例：OCR）
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识别（例：颜色识别）
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机器视觉在工业上的典型应用
定位
识别
Advantech Machine Vision Solution
EagleEye & Inspector Series
测量
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检测
检测（例：残次品检测）
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运动控制器
人机介面及工业平板计算机
智能自动化系统组件 (iAutomation Devices)
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什么是机器视觉？
用机器模拟人的视觉功能
看思考理解判断（控制）
美国制造工程师协会 (SME) : “机器视觉是使用光学器件进行非接触感知，自动
获取和解释一个真实场景的图像，以获取信息和(/或) 控制机器或过程。”
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机器视觉是一门交叉学科\综合技术
光学成像技术照明技术传感器技术计算机技术
光、机、电、算数字图像处理技术人工智能技术机械工程技术控制技术 ……