42机器视觉系统之相机篇PPT课件
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机器视觉系统之相机篇PPT课件
IEEE1394总线特征
Ø 1394总线的“心跳”周期是125 µs (8 kHz)； Ø 包长：1394总线每125 µs 发送的同步数据包
尺寸。
IEEE1394总线特征
IEEE1394传输距离
➢ 1394a，单根4.5m(S400)，加中继可达70m。高 质量的线缆可达17.5m(S400)(AVT)，如果调整到 S100或S200，则传输距离可达25m，甚至更长；
CCD Sensor—全帧转移
➢ 优点：填充因子(fill factor)可以达到非常高， 甚至达到100%。这样 Sensor灵敏度非常大。
➢ 缺点：由于传输和读出 使用的时钟相同，因此 Sensor上面的部分曝光 时间比下面的长，这会 造成Smear现象。为了解 决这个问题，必须使用
机械快门或闪光灯。
Output (Amplifier)
电子快门和微透镜
➢Overflow Drain主 要用来消除CCD Sensor的Blooming现 象，它也被用来实现 电子快门
➢通过Micro Lenses 可以将传感器的填充 因子提高。
CMOS Se行扫描
20
USB总线传输方式
➢ 等时(isochronous)传输方式。提供了确定的带宽和间隔时 间，在传送数据发生错误时，USB并不处理这些错误，而是 继续传送新的数据；
➢ 中断(interrupt)传输方式。传输数据量小，以达到实时效 果；
➢ 控制(control)传输方式。双向传输，数据量也比较小； ➢ 批(bulk)传输方式。该方式用来传输要求正确无误的数据；
➢ 1394b,单根10m(S800)；转网络传输，用Cat5线 可达到100m(S100)，使用Cat6线，在S400情况下可 达60m；转光纤传输，可达500m(S400/S800)；直接 光纤传输100m(S800)(AVT Pike和Stingray系列)
机器视觉系统概述课件
REPORTING
图像采集技术
分辨率与清晰度
高分辨率和清晰的图像是机器视觉的基础，决定 了识别和判断的准确性。
动态范围
捕捉不同光照条件下的图像，使机器视觉系统能 够处理真实场景中的各种挑战。
颜色再现性
确保系统能够准确识别和区分颜色，这对于许多 应用至关重要。
图像处理算法
滤波与降噪
去除图像中的噪声，提高后续处理的准确性。
3D视觉技术
1 2
立体视觉
通过分析两幅或多幅图像的差异，重构物体的 三维结构。
结构光
通过投射已知的光模式到物体上，再分析反射 的光线，计算物体的形状和距离。
3
光编码与时间测量
利用特殊的光编码技术和高精度的时间测量， 实现高精度的3D重建。
2023
PART 04
机器视觉系统的实施步骤
REPORTING
边缘检测与特征提取
从图像中识别关键特征，帮助系统理解和区分不同 的物体。
图像分割
将图像划分为有意义的部分，以便于分析和识别。
深度学习在机器视觉中的应用
对象识别
利用深度学习模型（如CNN）识别图像中的物 体。
目标跟踪
实时跟踪视频流中的对象，用于监控、人机交互 等应用。
场景理解
通过深度学习分析图像，理解场景的三维结构和 语义信息。
2023
PART 02
机器视觉系统的组成
REPORTING
图像获取
相机选择
根据应用需求选择合适的相机类 型，如面阵相机、线扫描相机等
。
照明方式
选择合适的照明方式以提高图像质 量，如前向照明、背光照明等。
镜头调整
根据目标物体的距离和尺寸调整镜 头焦距，以获得清晰、高分辨率的 图像。
机器视觉系统原理及基础知识PPT
机器视觉系统原理及基础 知识
本PPT将介绍机器视觉系统的概述、图像处理基础、图像分割与边缘检测、形 态学处理、特征提取与描述、相机标定与几何变换、目标跟踪、机器学习在 机器视觉中的应用等。
机器视觉系统概述
机器视觉系统是指通过计算机对图像进行处理、分析和理解，模拟人类视觉 系统的功能和能力，用于实现自动检测、识别、测量等任务。
特征提取与描述
特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，如颜色、纹理、形状等，特征描述是对这些特征进行数学建模 和描述，用于图像匹配和识别。
相机标定与几何变换
相机标定是确定摄像机的内部和外部参数，几何变换是通过变换矩阵对图像 进行旋转、平移、缩放等操作，用于图像校正和重建。
目标跟踪
目标跟踪是指在连续图像序列中跟踪特定的目标物体，如运动物体或行人， 用于视频监控、无人驾驶等应用。
图像处理基础
图像处理是指对图像进行数字化处理，包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩等，用于提取和改善 图像的特征和质量。
图像分割与边缘检测
图像分割是将图像分割成不同的区域，边缘检测是提取图像中的边缘线条， 用于目标检测和图像理解等应用。
形态学处理
形态学处理是一种基于图像形状和结构的图像处理技术，通过腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作，用于图像 滤波和形状分析。
ห้องสมุดไป่ตู้
机器学习在机器视觉中的应用
机器学习是一种通过训练数据和统计方法来构建模型和预测的方法，应用于 图像分类、目标检测、人脸识别等机器视觉任务。
本PPT将介绍机器视觉系统的概述、图像处理基础、图像分割与边缘检测、形 态学处理、特征提取与描述、相机标定与几何变换、目标跟踪、机器学习在 机器视觉中的应用等。
机器视觉系统概述
机器视觉系统是指通过计算机对图像进行处理、分析和理解，模拟人类视觉 系统的功能和能力，用于实现自动检测、识别、测量等任务。
特征提取与描述
特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，如颜色、纹理、形状等，特征描述是对这些特征进行数学建模 和描述，用于图像匹配和识别。
相机标定与几何变换
相机标定是确定摄像机的内部和外部参数，几何变换是通过变换矩阵对图像 进行旋转、平移、缩放等操作，用于图像校正和重建。
目标跟踪
目标跟踪是指在连续图像序列中跟踪特定的目标物体，如运动物体或行人， 用于视频监控、无人驾驶等应用。
图像处理基础
图像处理是指对图像进行数字化处理，包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩等，用于提取和改善 图像的特征和质量。
图像分割与边缘检测
图像分割是将图像分割成不同的区域，边缘检测是提取图像中的边缘线条， 用于目标检测和图像理解等应用。
形态学处理
形态学处理是一种基于图像形状和结构的图像处理技术，通过腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作，用于图像 滤波和形状分析。
ห้องสมุดไป่ตู้
机器学习在机器视觉中的应用
机器学习是一种通过训练数据和统计方法来构建模型和预测的方法，应用于 图像分类、目标检测、人脸识别等机器视觉任务。
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
50
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
52
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
34
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
• 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
50
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
52
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
34
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
机器视觉基础知识课件专业教育
高等课堂
2
一、机器视觉相关概念
• 机器视觉系统的定义：
机器视觉系统是指通过图像采集单元（相机），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；图像系统对这些信号进行各种运算 来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
• 主要适用环境：
获得完美图象的6大要素
#1：高系统精度
• 系统精度（System accuracy） X方向系统精度（X方向象素值）＝ 视野范围（X方向）÷ CCD芯片象素数量（X方向） Y方向系统精度（Y方向象素值）＝ 视野范围（Y方向÷ CCD芯片象素数量（Y方向） 该指标取决于，相机分辨率及视野（FOV）
FOV：100MM
#5：结构光法——最简便的三维测量
激光或线性光 源
固定角度照射
三维深度信息
高等课堂
29
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#6：影子的利用——最不直接的测量
待测物高度信息
待测物长度信息
高等课堂
30
六、软硬件知识--光源篇 常用照明技术
#7：彩色的考虑
光
色
的
彩
三
三
原 色
原 色
光的三原色：红、绿、蓝；色彩三原色：青、紫、黄。 世界上所有颜色都是由三原色按不同比例组合而成 三原色的色光叠加为白光。如：日光 三原色的色彩叠加为黑色。
• 系统速度要求与相机成象速度
系统单次运行速度 = 系统成象速度 + 系统检测速度 帧速或线数 快门速度
高等课堂
39
六、软硬件知识--工控机篇
工控机选型的要素
• 关键关注因素：
机器视觉入门介绍ppt课件
灵活性高，可扩充性强，支持远距离传输，支持多点传输，技术成熟，鲁棒性强，成本低。
• 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
• 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
机器视觉基础知识PPT课件.
FG I/O
图像 内存中
结果 孔 半径
1 2 3 3.147 mm 3.052 mm 2.785 mm
被ห้องสมุดไป่ตู้物体
模拟视频流
数字图像
应用
CCD/CMOS图像传感器
机器视觉系统构成——数字摄像机
数字摄像机 （USB/1394a/1394b/GigE/CameraLink）
光源 镜头
机器视觉软件
光源选型对成像影响实例
照明技术：亮视野与暗视野
杂散光
杂散光
直射光 暗视野 亮视野
直射光
照明技术：低角度照明
常应用于检测平滑表面上变化的部分 如：划痕、刀痕、边缘
低角度照明应用实例
照明技术：前向光直射照明
前向光直射照明示例
照明技术：前向光漫射照明
前向光漫射照明示例
前向光漫射照明示例
照明技术：背光照明
机器视觉系统——照明光源分类
高频荧光灯 卤 素 灯
LED灯
机器视觉系统——照明光源对比
LED光源特点
可制成各种形状、尺寸及各种照射角度； 可根据需要制成各种颜色，并可以随时调节亮度； 通过散热装臵，散热效果更好，光亮度更稳定； 使用寿命长（约3万小时，间断使用寿命更长）； 反应快捷，可在10us或更短的时间内达到最大亮度； 电源带有外触发，可以通过计算机控制，起动速度快，可 以用作频闪灯； 运行成本低、寿命长的LED，会在综合成本和性能方面体 现出更大的优势； 可根据客户的需要，进行特殊设计。
汽车制造 制陶业 化学业 电子部件及设备 食品业 玻璃业 生命科学 医学 钢铁 矿业
• • • • • • • • • • • • •
机器视觉系统之相机篇PPT文档共53页
机器视觉系统之相机篇
21、没有人陪你走一辈子，所以你要 适应孤 独，没 有人会 帮你一 辈子， 所以你 要奋斗 一生。 22、当眼泪流尽的时候，留下的应该 是坚强 。 23、要改变命运，首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首，因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿． 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ，它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ，以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
55、为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
21、没有人陪你走一辈子，所以你要 适应孤 独，没 有人会 帮你一 辈子， 所以你 要奋斗 一生。 22、当眼泪流尽的时候，留下的应该 是坚强 。 23、要改变命运，首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首，因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿． 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ，它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ，以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
55、为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
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...............................
Readout register
CCD Sensor—行转移
Sensor elements
Shielded
(Photo diodes) vertical shift register
Horizontal shift registers
➢转移时间约为1us，因此完全不 存在Smear现象。 ➢优点：由于转移时间非常短， 因此不需要使用机械快门或闪光 灯 ➢缺点：由于屏蔽区占用了 Sensor的部分面积，因此使得此 种传感器填充因子只能在 20%~70% ➢添加微镜头可以增加填充因子
IEEE 1394 2006 IEEE 1394 2008
800Mbps 3.2Gbps
25
IEEE1394特点
➢ 带宽：400 Mbit/s（1394a），800 Mbit/s（1394b） ➢ 支持热插拔 ➢ 点对点的通讯方式 ➢ 支持DMA，不占CPU ➢ 有保证的带宽，确保万无一失的数据传输 ➢ 可通过1394总线供电
Output (Amplifier)
电子快门和微透镜
➢Overflow Drain主 要用来消除CCD Sensor的Blooming现 象，它也被用来实现 电子快门
➢通过Micro Lenses 可以将传感器的填充 因子提高。
CMOS Sensor
CCD vs CMOS
CCD
CMOS
优 1.图像质量高 2.灵敏度高 3.对比度高
宽x高(mm) 12.8x9.6 8.8x6.6 7.18x5.32 6.4x4.8 4.8x3.6 3.6x2.7
VGA 分辨率 659x494
SVGA 782x582
XGA 1034x779
SXGA
UXGA
1392x1040 1628x1236
工业摄像机芯片分类
按芯片类型划分： • CCD摄像机 • CMOS摄像机
20
USB总线传输方式
➢ 等时(isochronous)传输方式。提供了确定的带宽和间隔时 间，在传送数据发生错误时，USB并不处理这些错误，而是 继续传送新的数据；
➢ 中断(interrupt)传输方式。传输数据量小，以达到实时效 果；
➢ 控制(control)传输方式。双向传输，数据量也比较小； ➢ 批(bulk)传输方式。该方式用来传输要求正确无误的数据；
IEEE1394总线特征
IEEE1394总线特征
➢ 1394总线的“心跳”周期是125 µs (8 kHz)； ➢ 包长：1394总线每125 µs 发送的同步数据包
行曝光和帧曝光
帧曝光
行曝光
彩色摄像机－Bayer彩色相机
彩色摄像机－3Lines相机
彩色摄像机－3CCD相机
工业数字摄像机主要接口类型
➢ Usb2.0 ➢ IEEE 1394 ➢ CameraLink ➢ GigE
18
USB接口
标准 发布日期 传输速率
应用
Usb1.0 Usb1.1
Usb2.0 Highspeed Usb3.0 Superpeed
Serial readout register
Output (Amplifier)
CCD Sensor—帧传输
Light sensitive CCD-sensor
Shielded memory area
➢优点：在曝光时间较长的 情况下，Smear现象比Full Frame Array Sensor小很多 ➢缺点：由于需要两个 Sensor，因此成本非常高
工业摄像机分类
按像素排列方式划分 面阵摄像机
➢ 黑白摄像机 ➢ Bayer彩色相机 ➢ 3CCD彩色相机（分光棱镜）
线阵摄像机
➢ 黑白摄像机 ➢ 3Line彩色摄像机 ➢ 3CCD彩色摄像机（分光棱镜）
工业摄像机靶面尺寸和分辨率
靶面尺寸 1’
2/3’ 1/1.8’ 1/2’ 1/3’ 1/4’
24
IEEE1394－FireWire接口
标准 1394a
1394b 1394c
发布日期
IEEE 1394 1995 IEEE 1394 2000
IEEE 1394 2002
传输速率
特点及应用
400Mbps 主要应用于视频传输领域；
800Mbps
传输距离4.5m，单根线缆最长 可达到17.5m，加中继可达70m， 光纤传输则可达100m 有标准DCAM协议, CPU占用低
1996年 1998年
2000年
1.5Mbps 12Mbps
480Mbps
NO
Usb鼠标、键盘、家用扫描 仪、一些网络摄像机等
80％的带宽用于图像传输， 约38MB
2008.08 4.8Gbps NO
19
USB接口特点
➢USB2.0带宽：480 Mbiபைடு நூலகம்/s ➢支持热插拔 ➢使用便捷 ➢相机可通过USB线缆供电
在这4种数据传输方式中，除等时传输方式外，其他3种方式 在数据传输发生错误时，都会试图重新发送数据以保证其准 确性。
21
USB传输距离
USB2.0，单根5m，加中继可达30m
22
USB接口的局限性 ➢ 没有标准协议 ➢ 主从(Master-salve)结构，CPU占用率高 ➢ 带宽没有保证
23
USB线
1.体积小 2.片上数字化 3.很多片上处理功能 4.低功耗 5.没有Blooming现象 6.直接访问单个像素 7.高动态范围（120dB） 8.帧率可以更高
劣 1.Blooming
1.一致性较差
2.不能直接访问每个像 2.光灵敏度差
素
3.噪声大
3.没有片上处理功能
隔行扫描 和逐行扫描
隔行扫描
逐行扫描
CCD Sensor—全帧转移
➢ 优点：填充因子(fill factor)可以达到非常高， 甚至达到100%。这样 Sensor灵敏度非常大。
➢ 缺点：由于传输和读出 使用的时钟相同，因此 Sensor上面的部分曝光 时间比下面的长，这会 造成Smear现象。为了解 决这个问题，必须使用
机械快门或闪光灯。
机器视觉系统 —工业数字相机篇
1
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总体概述
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工业摄像机分类
按输出图像信号格式划分 模拟摄像机
➢ PAL（黑白为CCIR） ➢ NTSC（黑白为EIA）
数字摄像机
➢ IEEE1394 ➢ USB2.0 ➢ Camera Link ➢ GigE