机器视觉综合检测实验平台的研制
机器视觉综合检测实验平台的研制
ｅａ ｉ ｔｏ ｕ ｅ ，ｈ ｏ ｐ ｒｔ ｎｏ ａ ｅｇ ａ ｂ ｒａ ｄＣＣＤ ａ ｒ ｄｓ ｆ ｒ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｒ ｘ ｏ ｎ ｅ ｅ ｒ， ｓ ｎｒ ｄ ｃ ｄ ｔｅｃ ｏ ｅ ａｉ ｆｍ ｇ ｒ ｂ ｅ ｎ ｉ ｏ ｉ ｃ ｍｅａａ ｏｔ ｅｄ ｖ ｌｐ ｎ ｅｅ ｐ ｕ ｄ ｄｉ ｄ － ｎ ｗａ ａ ｎ
好的光源与照 明方案往往是整个机器视觉系统成 败的关键 ，为了满足不 同的物品检测实验 ，本系统配 备了多种 Ｌ Ｄ 照明方案以适应不同的检测物品。低 Ｅ 角度漫 反射 光源 ，对于反 光物体表面有 明显 的效果 ， 可做烟盒外观 、电子行业的 Ｂ Ａ 检测等 ；低角度环 Ｇ
目前 ， 国际上机器视觉系统的应用方兴未艾 ，９８ 形光源 ，适用于包装破损、Ｌ Ｄ 破损遮蔽胶带破损、 １９ Ｃ 年的市场规模为 ４ 亿美元。 国外 ， ６ 在 机器视 觉主要应 用在半导体及 电子行业 ，如 Ｐ Ｂ 印刷 电路 。而在 国 Ｃ
Ｂａ ｅ ｓ ｄ ｏｎ Ｍａｃ ｎ ｓｏｎ ｈｉｅ Ｖｉ ｉ
陈 伟 杨永 跃 刘 斌
合 肥 工业 大 学仪 器科 学与 光 电工 程 学 院 （ 肥 ２０ ０ ） 合 ３０ ９
摘
要 ： 出一种基于机 器视觉的综合 检测实验平台的研制方 提
ｃ ．ｃ ｏ ｏ公司的 Ｐபைடு நூலகம்２ｖ Ｓｏ Ｃ ． ＩＩ Ｎ图
肠
Ｋｅ ｙＷＯｒ ｓ． ｘ ｅｉ ｎ ｌ ｌｔｏ ＣＣＤ ａ ｅ Ｉ ｇ ａ ｂ ｒ ｄ Ｊ ｐ ｒｍｅ ｔ ａｆ ｒ Ｅ ａ ｐ ｍ ｃ ｍ ｒ ａ ｍａ ｅｇ ｂ ｅ Ｍ ａ ｈ ｎ ｉｉｎ ｒ ｃ ｉｅｖ ｓｏ …
一
｜ Ｉ
１引言
机器视觉又称计算机视觉 ， 是用计算机模拟人或 再现人类视觉有关的职 能行为的技术 ，从客观事物的 图像中提取信息进行处理 ，并加 以理解 ， 最终用于实 际检测 、测量和控制。具体的说就是采用 Ｃ Ｄ 摄像 Ｃ 机 摄取 目标换成 图像信号 ，传给专用图像 处理系统 ， 系统根据象素分布和亮度 、颜色等信息 ，转变成数字 信号 ；图像系统对这些信号进行各种运算抽取 目标的
机器视觉实验平台的设计与实现
机器视觉实验平台的设计与实现机器视觉实验平台的设计与实现步骤1: 确定目标和需求在设计与实现机器视觉实验平台之前，首先需要确定平台的目标和需求。
这包括确定平台的使用对象（例如学生、研究人员或工程师），平台应该具备的功能（例如图像处理、目标检测、模式识别等），以及平台的使用场景和环境（例如实验室、教室或工作室）。
步骤2: 确定技术架构和工具根据平台的目标和需求，确定适合的技术架构和工具。
机器视觉实验平台通常需要使用计算机视觉库和算法，例如OpenCV、TensorFlow或PyTorch。
此外，还需要考虑平台的开发语言（例如Python、C ++或Java）和必要的硬件设备（例如摄像头、传感器或机器人）。
步骤3: 设计用户界面根据平台的目标用户和使用场景，设计一个直观和易于使用的用户界面。
用户界面应该提供简单明了的功能按钮，以及展示图像处理结果的窗口或面板。
考虑到不同用户的技术水平，界面应该尽可能简化操作步骤，并提供必要的说明和帮助。
步骤4: 实现图像采集和处理功能在平台的技术架构和工具的基础上，实现图像采集和处理的功能。
这包括通过摄像头或其他设备获取图像，并对图像进行预处理、特征提取、目标检测等操作。
根据平台的需求，可能需要实现多个图像处理算法，并提供相应的参数调节和切换功能。
步骤5: 集成机器学习和深度学习算法根据平台的需求和目标，集成机器学习和深度学习算法。
这可以通过使用预训练的模型或自定义模型进行目标检测、图像分类等任务。
平台应该提供相应的接口和功能，以便用户可以导入、训练和测试自己的模型，并应用于图像处理任务。
步骤6: 实现结果展示和分析功能为了便于用户理解和分析图像处理结果，平台应该提供结果展示和分析的功能。
这可以通过在用户界面中显示图像处理前后的对比图像，或提供统计信息和可视化工具来实现。
用户还可以通过导出结果数据或生成报告来进一步分析和共享处理结果。
步骤7: 进行测试和优化在实现所有功能后，进行全面的测试，并根据用户反馈和需求进行优化。
halcon机器视觉试验平台设计方案与研究报告
halcon机器视觉试验平台设计方案与研究报告一晃十年，机器视觉领域的发展真是日新月异。
今天，我就来给大家分享一下关于halcon机器视觉试验平台的设计方案和研究报告。
准备好了吗？那就开始吧！咱们得明确一下halcon机器视觉试验平台的目的。
这个平台主要是为了帮助工程师和技术人员更好地了解和掌握halcon机器视觉软件的各项功能，提高视觉算法的研发效率。
咱们就一步一步地展开设计方案。
1.平台架构设计高性能处理器：为了保证视觉处理速度，我们选择了IntelCorei7处理器。
大容量内存：视觉处理过程中，内存容量至关重要。
我们选择了16GB内存。
高速存储：为了提高数据处理速度，我们选择了SSD硬盘。
多接口扩展：为了连接各种相机和传感器，我们选择了具备多个USB和GPIO接口的主板。
2.软件系统设计我们来看看软件系统。
这里主要包括两部分：操作系统和halcon 机器视觉软件。
操作系统：为了保证软件的稳定运行，我们选择了Windows10操作系统。
Halcon机器视觉软件：这是我们平台的重点。
我们需要对halcon 软件进行详细的研究，了解其各项功能，以便在试验平台中发挥最大作用。
3.视觉算法研究图像预处理：包括图像滤波、去噪、边缘检测等。
特征提取：包括角点检测、边缘提取、形状描述等。
目标识别：包括模板匹配、形状匹配、颜色识别等。
目标定位：包括单目标定位、多目标定位、姿态估计等。
4.实验方案设计图像预处理实验：研究不同滤波算法对图像去噪效果的影响。
特征提取实验：研究不同特征提取算法对目标识别和定位精度的影响。
目标识别实验：研究不同模板匹配算法对目标识别速度和精度的影响。
目标定位实验：研究不同定位算法对目标定位精度和速度的影响。
5.数据分析与优化性能分析：分析不同算法在处理速度、内存占用等方面的表现。
精度分析：分析不同算法在目标识别、定位等方面的精度。
稳定性分析：分析算法在长时间运行过程中的稳定性。
掌握halcon机器视觉软件的各项功能，为后续项目打下基础。
基于机器视觉的实验平台开发研究
基于机器视觉的实验平台开发研究基于机器视觉的实验平台开发研究步骤一：确定研究目标首先，我们需要明确研究的目标是什么。
例如，我们可能希望开发一个可以识别图像中物体的机器视觉系统。
步骤二：收集数据集为了开发机器视觉系统，我们需要收集足够的图像数据作为训练集。
可以通过各种渠道获取图像数据集，包括公共数据集、互联网图像搜索或自行采集。
步骤三：数据预处理在将数据用于训练之前，我们需要对其进行预处理。
这包括图像的大小调整、颜色空间转换、噪声消除等操作，以确保数据的质量和一致性。
步骤四：标注数据集为了训练机器视觉系统，我们需要为数据集中的每个图像标注物体的位置和类别。
这可以手动进行，也可以使用自动标注工具辅助进行。
步骤五：选择适当的算法和模型根据研究目标和数据集的特点，我们需要选择适合的机器学习算法和模型。
常用的一些方法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
步骤六：训练模型在选择好算法和模型后，我们需要使用标注数据集对其进行训练。
这个过程通常需要大量的计算资源和时间，并且可能需要进行多轮的训练和调优。
步骤七：评估模型性能训练完成后，我们需要评估模型在未见过的数据上的性能。
可以使用一些评估指标，如准确率、召回率、精确度等来评估模型的性能。
步骤八：模型优化和改进根据评估结果，我们可以对模型进行优化和改进。
可能需要调整模型的超参数、增加更多的训练数据、调整数据预处理流程等来提升模型的性能。
步骤九：部署和应用在模型训练和优化完成后，我们可以将其部署到实际应用中。
这可能涉及到与其他系统的集成、性能调优和实施等过程。
步骤十：持续监测和更新一旦模型部署到实际应用中，我们需要持续监测其性能，并根据实际情况进行更新和改进。
这可以是一个迭代的过程，以保持模型的准确性和可靠性。
通过以上步骤，我们可以开发一个基于机器视觉的实验平台，并利用该平台进行相关研究。
这个平台可以用于不同领域的研究，如图像识别、目标检测、行为分析等。
机器视觉综合检测实验平台的研制
图 ５ ＷＩＴ 算子处理结果
结束语
本次设计为机器视觉系统搭建图像处理部分的硬 件平台，该平台能适应各种不同的应用情况。从 应用效果来看，该平台不仅操作灵活，采集速率 快，准确性高，而且基于 ＷＩＴ 算子的软件基础进 一步加速了算法的开发，显示数据和调整参数更 加容易。
参考文献 １ 王鹏，赵彦玲，刘献礼等．基于 ＬａｂＶｉｅｗ 的机器视觉系
ＭＴＶ－１８８１ＥＸ 是 ＮＩＮＴＲＯＮ 公司生产的 １／３ 英寸黑白 低照度高解析摄像机，７９５×５９６（ＣＣＩＲ 制式）／８１１×５０８ （ＥＩＡ 制式），快门速度为 １／１２５，１／２５０，１／５００，１／１０００， １／２０００，１／４０００，１／１００００ｓ，信噪比优于 ４８ｄＢ， 伽玛修
图 ２ 复合视频的同步化
２．５ 相机和图像采集卡的配合 ＭＴＶ－１８８１ＥＸ 直接使用复合视频信号作为外同步
信号，简化了系统构成。复合视频信号经过低通放 大滤去图像信号后，得到复合同步信号。复合同步 信号进一步被积分整形为场同步信号。场同步信号 作为相机信号处理芯片 ＣＸＤ１０３０Ｍ 的场复位输入， 复 合同步则与 ＣＸＤ１０３０Ｍ 的 ＳＹＮＣ 输出在鉴相器中鉴相， 鉴相输出控制压控振荡器得到 ＣＸＤ１０３０Ｍ 所需要的时 钟信号。
引言
机器视觉又称计算机视觉，是用计算机模拟人或 再现人类视觉有关的职能行为的技术，从客观事物的 图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实 际检测、测量和控制。具体的说就是采用 ＣＣＤ 摄像机 摄取目标换成图像信号，传给专用图像处理系统，系 统根据象素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字信 号；图像系统对这些信号进行各种运算抽取目标的特 征，进而根据判别的结果进行控制。
机器视觉实验系统的基本原理：首先利用各种光 源和 ＣＣＤ 相机进行数据采集，采集到的源图像通过图 像采集卡将模拟信号转换成数字信号，再通过专业的 图像处理软件 ＷＩＴ 进行检测、测量、分析、判断。 ２．２ ＬＥＤ 光源
基于LabVIEW机器视觉的产品检测平台设计与应用
基于LabVIEW机器视觉的产品检测平台设计与应用摘要：本文介绍了一种基于LabVIEW机器视觉的产品检测平台的设计与应用。
首先，阐述了机器视觉技术在产品检测中的优势和应用前景。
然后，详细介绍了LabVIEW的特点和功能，在此基础上，提出了基于LabVIEW的产品检测平台的设计方案。
最后，结合实际应用案例，阐述了该平台在产品检测领域的应用效果和优势。
本文旨在通过该平台的设计与应用，促进产品检测工作的自动化、高效化和准确性提升。
关键词：LabVIEW；机器视觉；产品检测；自动化1. 引言随着工业生产的发展和智能制造的推进，产品检测在质量控制中的重要性日益凸显。
传统的人工检测方式效率低下，容易出现漏检、误检等问题。
机器视觉作为一种快速、准确、非接触的检测方法，逐渐成为工业生产中不可或缺的一环。
本文将介绍一种基于LabVIEW机器视觉的产品检测平台的设计与应用，旨在提高产品检测过程的自动化程度、检测准确性和效率。
2. LabVIEW的特点与功能LabVIEW是一种由美国国家仪器公司（National Instruments）开发的图形化编程语言和开发环境。
相比传统的文本编程语言，LabVIEW以图形化的方式进行编程，使得编写程序变得简单直观。
LabVIEW具有以下特点和功能：（1）强大的数据处理和分析能力：LabVIEW拥有丰富的数据处理和分析函数，可以对采集到的图像数据进行处理和分析，从而提取出需要的特征信息。
（2）友好的用户界面：LabVIEW提供直观、易于操作的用户界面，用户可以通过拖拽和连接图标来构建程序。
界面的友好性使得操作人员可以轻松地进行参数设置和结果查看。
（3）丰富的硬件支持：LabVIEW支持多种硬件设备的连接和控制，包括相机、光源、传感器等，为机器视觉应用提供了广阔的硬件支持。
3. 基于LabVIEW的产品检测平台的设计方案基于LabVIEW的产品检测平台的设计方案如下：（1）图像采集：通过相机采集产品的图像，并将图像数据传输给LabVIEW进行处理。
基于LabVIEW机器视觉的产品检测平台设计与应用
基于LabVIEW机器视觉的产品检测平台设计与应用一、本文概述随着科技的不断进步和自动化需求的日益增长，机器视觉技术在产品检测领域的应用越来越广泛。
本文旨在探讨基于LabVIEW机器视觉的产品检测平台的设计与应用。
文章首先介绍了机器视觉技术的概念、原理及其在工业领域的重要性，特别是LabVIEW软件在机器视觉领域的应用优势。
随后，文章将详细介绍基于LabVIEW的产品检测平台的设计过程，包括硬件选型、软件架构搭建、图像处理算法的实现等方面。
重点阐述了如何利用LabVIEW软件构建灵活、高效的机器视觉系统，实现对产品质量的快速、准确检测。
文章还将通过实际案例，展示该检测平台在工业生产中的应用效果，分析其在实际应用中的优缺点，并提出相应的改进措施。
文章总结了基于LabVIEW机器视觉的产品检测平台设计的意义和价值，展望了未来机器视觉技术的发展趋势和应用前景。
本文旨在为工程师和技术人员提供一套完整的、基于LabVIEW的机器视觉产品检测平台的设计方案，为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。
二、机器视觉技术基础机器视觉是一种模拟人类视觉功能的先进技术，它利用计算机和相关设备来解析和识别图像。
机器视觉技术涉及多个领域的知识，包括图像处理、计算机视觉、模式识别、和机器学习等。
机器视觉系统通常由图像获取、图像预处理、特征提取和图像识别等部分组成。
图像获取是机器视觉系统的第一步，它的主要任务是通过摄像头或其他图像传感器捕捉目标物体的图像。
获取的图像质量直接影响到后续处理的效果，因此，选择合适的图像传感器和合适的照明条件是至关重要的。
图像预处理是对获取的图像进行一系列的操作，以改善图像质量，便于后续的图像分析和处理。
常见的图像预处理技术包括去噪、增强、滤波、二值化等。
特征提取是从预处理后的图像中提取出对后续识别有用的信息的过程。
这些信息通常以特征向量的形式表示，如边缘、角点、纹理、颜色等。
特征提取的效果直接影响到最终的识别准确率。
基于halcon的机器视觉试验平台的设计与研究
基于HALCON的机器视觉系统的研究和实现摘要近年来，机器视觉系统以其高效率、高可靠、低成本的特点在国外取得了广泛的使用。
机器视觉系统适用于众多领域，例如工业自动化、医药业、制造业、农业等，弥补了人类视觉的很多不足。
本文采用德国MVTec公司的专业机器视觉软件HALCON来开发机器视觉系统，提出了相关机器视觉实现方法，并且在机器视觉实验平台上完成了一个弹簧片检测任务。
目前关注较多的是机器视觉系统的硬件部分，而机器视觉软件部分关注较少，一个先进的机器视觉系统除了具有高性能的硬件外，还需要有高性能的软件，虽然说许多常见的开发软件例如Mircosoft的Visual Studio、NI的LabWindows\CVI 等等都可以开发机器视觉系统，但是开发周期比较长，针对性较弱，程序的复杂程度较高。
而采用HALCON作为机器视觉和图像处理核心软件，不仅大大缩短了开发周期，降低了开发难度，而且可以参考HALCON提供的众多机器视觉和图像处理例程来针对具体的任务做具体开发。
文章的第一章研究了机器视觉系统的组成、使用现状和发展，并且对机器视觉软件HALCON做了概述。
第二章根据相关要求，选择合适的硬件单元，设计和搭建了VS-ZM1200机器视觉实验平台。
第三章研究了机器视觉中常用的一些图像处理技术，重点讨论了在弹簧片检测任务中所采用的图像处理技术和算法，如图像的增强，分割，边缘检测等。
第四章研究了机器视觉软件，重点研究了HALCON，并且对在Visual C++开发环境下如何使用HALCON编写的程序做了讨论。
第五章介绍了在VS-ZM1200机器视觉实验平台上，使用HALCON和Visual C++开发的一套弹簧片检测系统，该系统完成关于弹簧片的尺寸参数测量和外观参数判别的任务。
第一章：绪论1.1机器视觉概述人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,为了克服自身能力、能量的局限性,发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。
机器视觉仿真实验平台的研究与设计
的事物 ； 也可 以是现实世界 中尚未存在 ， 完全 是假想 的 事物。为 了验证相关的视觉算法 、 及缩短算法 的开发周
、
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
视觉、 智能、 和计算
早在２ 世纪５ 年代 人们就注意到人类智 能与机器 ０ ０ 之 间可能存在着密切 的联 系。六十多年来 ， 人工智能在 人类思维 的部分 功能的模 拟 ， 比如推理 、 习 、 学 规划等 ，
【 信息技术 】
机器视觉仿真实验平台的研究与设计
刘 钊 胡 ， 佳 ， 吴怀宇
（． １ 武汉科 技大学 计算机科学与技术学院 ， 湖北 武汉 ４ ０ ８ ； ３０ １ ２ ． 武汉科技大学 信息科学与工程学院 ， 湖北 武汉 ４ ０ ８ ） ３０ １
摘要 ： 随着计算机和成像技 术的迅速发展 ， 机器视 觉相 关的理论和技 术在生产和教 学 中变得越 来越 重要 。本
器视觉模型 ；为 了方便基 于进 化计算 的机器视觉 的研 究和实验 ， 本文设计 了一种视 觉虚拟平 台 ， 为进化程序 的学习和评价 、 相关 的实验和研究提供了高效的平 台。
一
术 引入到视觉系统的设计中。借助于这种方式 ， 观察者 （ 、 能体 、 人 智 或者调用的处理过程 ） 可以“ 进入 ” 到一个
文分析 了智能、 觉和计算三者之间的关 系， 出了进化和训练对于机器视 觉 系统 的重要性 ， 视 指 设计 了一种用 于机 器视 觉研 究和教 学的视 觉虚拟平 台， 出了基于视 觉仿真的机器视 觉研 究和教学方法。 提 关键词 ： 进化计算 ； 器视 觉； 觉虚拟平 台 机 视
基于机器视觉的多功能在线检测实验平台研制
维普资讯
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７ Ｃ—— ‘ ｏ● ｙ， —＿ ● 坩 工 控 机 ｃ Ｄ摄 像 机 ｃ
Ｍａｒｘ ｏｏ ａＩ ｔ ｒｎ ｏＣ Ｉ是 Ｍａ ｏ ｒｐ ｉｓ ｎ ．生 产 的 图 ｔ ｘＧ ａ ｈｃ ｃ ｒ Ｉ
的优 点 ，在实 际 中显示 出广 阔 的应 用前 景 。本 实 验平
功能检测实验平 台的硬件结构如图 １ 所示 ，机器视觉
在 线 检测 系统 的基 本 模块 包 括 ：传 动装 置 、专 用 Ｌ Ｄ Ｅ 光源 、图像 采 集模 块 、电气 控 制 模块 。
３多功畿检 测实验 平台运动控嗣 部分设 计
ｔ ｔｕ ｔ ｒ ｎｄ ｗｏ ｋ ｐ ｉ ｉ ｌ ｆｔ ｅ ｅ ｅｉ ｅ ａ ｌｔｏ ｉ ｈ ｉ ｓｅ ｎ Ｍ ａｒ ｈｅ ｓｒ ｃ ｕ ｅ ａ ｒ ｒｎｃｐ ｅ ｏ ｘ ｒｍ ｎｔｌｐ ｆ ｒ ｗｈ ｃ ｓｂａ ｄ ｏ ｔｏｘ Ｃｏｍ ｏ ２ ｉ ｇ ｒ ｂ ｒａ ｈ ｐ ａ ｍ ａ ｍａ ｅ ｇ ａ ｂｅ ｎｄ ＰＵＬＮ Ｉ ＴＭ ６ ０ Ｘ ７ ３ ＣＣＤ ａ ｌｒ￥ ｉ ｒ ｄ ｅ ，ｔ ｏ ｅ ａ ｏｎ ｏ ｍａ ｅ ｇ ａ ｂｅ ｄ ＣＣＤ ａ ｌｒ￥ａ ｄ ｓ ｔ ｒ ｅ ｃ ｌ ｅ ａ ， ｓｉ ｏ ｕｃ ｄ ｈｅ ｃ ｏｐ ｒｔ ｆｉ ｇ ｒ ｂ ｒａ Ｔ ｎｔ ｉ ｎ ｃ ｌ ｅ ａ ｎ ｏｆ Ｔ ｗａ ｅｄ — ｖｅｏ ｍ ｅ ｔａ ｅ ｅ ｏｕ ｅ ｎ ｄ ｔｉ ｌ ｐ ｎ ｒ ｘ ｐ ｎｄ ｄ ｉ ｅ ａｌ ．
理软件 来对检 测物体进 行检测 、测量 、分 析 、判 断 。多
已不能满足现代制造业的需求 ，表现在 ：许多新型产
品没 有 相应 的检测 方 法 ；许 多传统 检 测 手段 无 法 提供 实 时 、在 线 、非 接 触 检测 ；现 代 产 品 的检 测精 度 大 大 提高 。现 代制 造 业 的进 步需 要 研 究 新 型 的产 品检 测 技 术 ，在 已经 研 究 的 多种 技术 中 ，视 觉 检测 技 术具 有 非 接 触 、速 度快 、精 度 合适 、现 场抗 干 扰 能力 强 等 突 出
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应用研究
机器视觉综合检测实验平台的研制
Developing of a Detecting Experimental Platform Based on Machine Vision
陈 伟 杨永跃 刘 斌 合肥工业大学仪器科学与光电工程学院（合肥 ２３０００９）
目前，国际上机器视觉系统的应用方兴未艾，１９９８ 年的市场规模为 ４６ 亿美元。在国外，机器视觉主要 应用在半导体及电子行业，如 ＰＣＢ 印刷电路。而在国 内，工业机器视觉系统正在起步阶段，真正的高端应 用还少。本系统的构建是针对不同的检测对象，研究 机器视觉系统在不同环境下的应用。
系统硬件设计
２．１ 基本原理
图 ２ 复合视频的同步化
２．５ 相机和图像采集卡的配合 ＭＴＶ－１８８１ＥＸ 直接使用复合视频信号作为外同步
信号，简化了系统构成。复合视频信号经过低通放 大滤去图像信号后，得到复合同步信号。复合同步 信号进一步被积分整形为场同步信号。场同步信号 作为相机信号处理芯片 ＣＸＤ１０３０Ｍ 的场复位输入， 复 合同步则与 ＣＸＤ１０３０Ｍ 的 ＳＹＮＣ 输出在鉴相器中鉴相， 鉴相输出控制压控振荡器得到 ＣＸＤ１０３０Ｍ 所需要的时 钟信号。
机器视觉实验系统的基本原理：首先利用各种光 源和 ＣＣＤ 相机进行数据采集，采集到的源图像通过图 像采集卡将模拟信号转换成数字信号，再通过专业的 图像处理软件 ＷＩＴ 进行检测、测量、分析、判断。 ２．２ ＬＥＤ 光源
好的光源与照明方案往往是整个机器视觉系统成 败的关键，为了满足不同的物品检测实验，本系统配 备了多种 ＬＥＤ 照明方案以适应不同的检测物品。低角 度漫反射光源，对于反光物体表面有明显的效果，可 做烟盒外观、电子行业的 ＢＧＡ 检测等；低角度环形光 源，适用于包装破损、ＬＣＤ 破损遮蔽胶带破损、伸展 胶片破损、液晶零件等的检测；透射高亮背光光源， 主要用于电子元件的外部检测、轴承外观尺寸的检测、 半导体引线框的外观和尺寸的检测等。 ２．３ ＣＣＤ 相机
ＷＩＴ 可以对从采集卡采集来的或从图像文件中读 取的实时 ＣＣＤ 相机数据进行处理。交互式的框图界 面加速了算法的开发，使显示数据和调整参数更加 容易。每一个连接和 ｏｐｅｒａｔｏｒ 的属性都可以通过 弹出式对话框来修改。ＷＩＴ 运用图像注解来提高可 读性。
图 ５ 为 ＷＩＴ 算子处理的结果，可以看到在矩形框 区域内 ＷＩＴ 算子进行条码图像分析，并正确显示出了 处理结果。
引言
机器视觉又称计算机视觉，是用计算机模拟人或 再现人类视觉有关的职能行为的技术，从客观事物的 图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实 际检测、测量和控制。具体的说就是采用 ＣＣＤ 摄像机 摄取目标换成图像信号，传给专用图像处理系统，系 统根据象素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字信 号；图像系统对这些信号进行各种运算抽取目标的特 征，进而根据判别的结果进行控制。
图 ５ ＷＩＴ 算子处理结果
结束语
本次设计为机器视觉系统搭建图像处理部分的硬 件平台，该平台能适应各种不同的应用情况。从 应用效果来看，该平台不仅操作灵活，采集速率 快，准确性高，而且基于 ＷＩＴ 算子的软件基础进 一步加速了算法的开发，显示数据和调整参数更 加容易。
参考文献 １ 王鹏，赵彦玲，刘献礼等．基于 ＬａｂＶｉｅｗ 的机器视觉系
ＭＴＶ－１８８１ＥＸ 是 ＮＩＮＴＲＯＮ 公司生产的 １／３ 英寸黑白 低照度高解析摄像机，７９５×５９６（ＣＣＩＲ 制式）／８１１×５０８ （ＥＩＡ 制式），快门速度为 １／１２５，１／２５０，１／５００，１／１０００， １／２０００，１／４０００，１／１００００ｓ，信噪比优于 ４８ｄＢ， 伽玛修
（３）可支持帧延迟相机，可使 ６ 路视频输入同步； （４）支持复合视频、混合同步、分步及在 ＲＧＢ 输 入下同步； （５） 各相机可允许自己的垂直同步、水平同步和 帧重置输入，以获最大灵活性； （６）平行 Ｉ／Ｏ 口使其在机器视觉系统之内能方便 连接其它控制器。 同步提取器从复合视频中提取垂直同步信号和水 平同步信号，ＰＬＬ 接收到提取的信号并且输出一个象 素时钟。象素时钟被用来数字化复合视频和产生帧计 时器。ＰＬＬ 根据输入视频的计时要求编程控制，数模 转换器用 ＰＬＬ 产生的象素时钟来数字化输入视频。如 图 ２ 所示。
中国仪器仪表 ２００７ 年第 １０ 期
５７
应用研究
ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮ ＲＥＳＥＡＲＣＨ
正 ０．４５，支持内／外同步，自动增益控制。摄像机 中采用 ＩＣＸ０３９ＡＫ 固态图像传感器作为传感元件， ＩＣＸ０３９ＡＫ 原本是为彩色摄像机设计的芯片，ＮＩＮ－ ＴＲＯＮ 公司将其用于黑白摄像机因而获得 ３ 倍于彩 色 ＣＣＤ 摄像机的分辨率。 ２．４ 图象采集卡
ＰＣ２－Ｖｉｓｉｏｎ 是一款高效能、高性价比的 ＰＣＩ 接口 图像采集卡，特别适合成本敏感的视觉应用系统；图 像采集功能通过特别设计，具有广泛的通用功能， 支 持 标准 与 非标 准、ＲＧＢ、双通 道 的模 拟 相机；ＰＣ２ Ｖｉｓｉｏｎ 通过提供异步复位选项、多种触发功能、可编 程控制的时序对（Ｃａｂｌｅ 有效）简化了与相机的接口； 具有 ６ 个视频输入端口、视频信号转换成数字信号的 速度很快，使 ＰＣ２－Ｖｉｓｉｏｎ 成为许多工业检测、标示、 定位应用方案的首选图像采集卡；ＰＣ２－Ｖｉｓｉｏｎ 已被设 计成具备 Ｃｏｒｅｃｏ Ｉｍａｇｉｎｇ＇ｓ Ｔｒｉｇｇｅｒ－ｔｏ－Ｉｍａｇｅ Ｒｅ－ ｌｉａｂｉｌｉｔｙ 框架， 确保了它的稳定性， 以及在整个图 像获取队列中，能有效的控制图像获取。ＰＣ２－Ｖｉｓｉｏｎ 的结构图如图 １ 所示。
Abstract:A project of detecting experimental platform based on machine vision is presented, the structure and work principle of the experimental platform which is based on CORECO image grabber and MINTRON 1881EX CCD camera, is introduced, the cooperation of image grabber and CCD camera and software development are expounded in detail. Key words: Experimental platform CCD camera Image grabber Machine vision
５８
２００７ 年第 １０ 期 中国仪器仪表
ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮ ＲＥＳＥＡＲＣＨ
应用研究
执行时间。ＷＩＴ 处理库包含 ３００ 多个处理函数，这些 函数都可以从 ｉｇｒａｐｈ 中连接。连接指定一个 ｏｐｅｒａｔｏｒ 的输出到另一个 ｏｐｅｒａｔｏｒ 的输入。每一个 ｏｐｅｒａｔｏｒ 的参数都可以很容易的由弹出式对话框来设定。ＷＩＴ ｉｇｒａｐｈ 可以在 Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ 和 Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋环境中执 行，这样使 ＷＩＴ 非常适用于机器视觉中 ＯＥＭ 产品的开 发、生物制药、实验室科学和研究。
图 ４ ＷＩＴ 算子实现
中国仪器仪表 ２００７ 年第 １０ 期
作者简介：陈伟，硕士研究生，主要研究方向为自动化与机 器视觉。
５９
统的开发与应用． 哈尔滨理工大学学报，２００４，５（９）： ８４￣８７． ２ 王威，王耀南． 基于机器视觉的多功能在线检测实验 平台的研制，中国仪器仪表，２００６，４． ３ ＰＣ２－Ｖｉｓｉｏｎ ｕｓｅｒ’ｓ ｍａｎｕａｌ．ＤＡＬＳＡ Ｃｏｒｐ，２００４． ４ ＷｉＴ ８．１ｕｓｅｒ’ｓ ｍａｎｕａｌ．ＤＡＬＳＡ Ｃｏｒｐ，２００４． ５ Ｍｉｌａｎ Ｓｏｎｋａ， Ｖａｃｌａｖ Ｈｌａｖａｃ， Ｒｏｇｅｒ Ｂｏｙｌｅ．图像处 理、分析与机器视觉．汤姆森学习出版集团．人民邮电 出版社出版，２００３．
软件开发
图 １ ＰＣ２－Ｖｉｓｉｏｎ 框图
ＰＣ２－Ｖｉｓｉｏｎ 图象采集卡具有以下特点： （１）可支持多达 ６ 台单色相机或 ２ 台 ＲＧＢ 相机或 ２ 台双通道模拟相机； （２） 支持标准的或可自定义的连续逐行扫描、异 步重置相机；
本系统采用 ＣＯＲＥＣＯ 公司开发的 ＷＩＴ８．１ 作为开发 软件。ＷＩＴ 是一种公认的功能强大的用于开发和传递 图像分析应用的软件包，运用一种叫做“ｉｇｒａｐｈ”的 框图结构来描述算法，同时工程人员也通过绘制方框 图表做出解决方案。ｉｇｒａｐｈ 中的每一方框都代表一个 功能，通常为一种图像处理和分析工具。ＷＩＴ 具有完 备的 ｏｐｅｒａｔｏｒ 库，强大的流控制特性和 ｏｐｅｒａｔｏｒ 的 点击式重排，通过 ＭＭＸ 优化库自动在多 ＣＰＵ 系统确定
实验结果
以条形码的识别为例实现视觉检测平台的实验效 果。
如图 ３ 所示是 １２８ 条形码，这是一种长度可变的 连续型自码的图像后，首先创 建矩形，在矩形内进行识别，这样可以减少处理过程 和时间，然后在矩形中调用 １２８ 码 ＷＩＴ 识别模块，最 后显示识别结果。图 ４ 所示为 ＷＩＴ 算子的软件界面。
摘 要：提出一种基于机器视觉的综合检测实验平台的研制方案，介绍基于 CORECO 公司的 PC2-VISION 图 像采集卡和台湾 NINTRON 公司的 1881EX 摄像机的视觉检验平台软硬件结构和工作原理，详细阐述 图像采集卡和摄像机的配合应用和软件开发。
关键词：实验平台 CCD 相机 图像采集卡 机器视觉