工业机器视觉技术及应用 第1章
xxxx职业学院课程教学大纲《工业机器人视觉技术及应用》
Xxxxx职业学院《工业机器人视觉技术及应用》课程大纲适用专业：工业机器人技术编制单位：xxxxxx学院2021年3月4日星期四月11日《工业机器人视觉技术及应用》教学大纲一、教学对象本大纲适用于本校工业机器人技术专业的专科层次学习二、学分与学时学分：4 总学时:72三、课程模块类别及课程属性课程模块：专业基础课课程属性：专业必修课四、课程性质、任务和目的性质：《工业机器人视觉技术及应用》是工业机器人技术专业课程体系中的职业基础课程之一，是学生职业发展中一门与工业机器人直接关联的基础课程。
任务：机器视觉利用相机或智能传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的定位引导、检测、测量、识别等功能，具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点，是实现工业白动化和智能化的必要手段。
掌握工业机器人的设计一般知识和基本技能，培养学生专业能力及职业能力，为他们走上工业机器人生产第一线的工作岗位做好准备。
目标：本书基于江苏哈工海渡教育科技集团有限公司的工业机器人技能考核实训台，结合智能相机及ABB工业机器人，系统讲解工业机器人视觉系统的典型应用、视觉软件组态编程、通信参数配置、编程调试等，将理论与实践结合，倡导实用性教学，有助于激发学习兴趣，提高教学效率，使学生系统了解工业机器人视觉技术及应用基础知识，注重强化实操练习。
五、主要先修与后续课程先修课程《工业机器人系统离线与编程》、《工业机器人技术基础》六、教学目的要求和主要内容（分章节）第一章绪论【目的要求】：掌握:1、工业机器人视觉功能了解:1、机器视觉系统特点2、机器视觉发展历史3、机器视觉技术发展前沿【主要内容】：●机器视觉定义●机器视觉系统定义●机器视觉发展历史●工业机器人视觉功能：引导、检测、测量、识别●机器视觉技术发展前沿：3D视觉技术、AI视觉技术第二章视觉技术基础【目的要求】：掌握：1、图像处理基础2、数字图像基础【主要内容】：●视觉成像原理：透视成像原理、坐标系及其变换、畸变模型●数字图像基础：数字图像、颜色模式、图像格式●图像处理基础：灰度处理、图像二值化、图像锐化●图想处理常用算法：图像分割、边缘检测、特征提取、模块匹配第三章工业机器人视觉技术【目的要求】：掌握：1、相机的行业应用2、镜头应用【主要内容】：●工业机器人视觉系统概述：基本组成、工作过程、相机安装●相机工作原理及应用：相机的工作原理、相机的主要技术参数、相机的行业应用●镜头工作原理及应用：镜头的工作原理、镜头的主要技术参数、镜头的行业应用●光源基础知识及应用：光源的分类、光源影响要素●图像处理系统：嵌入式图像处理系统、基于计算机的图像处理系统第四章智能视觉系统【目的要求】：掌握：1、智能相机链接2、图像设置3、设置工具4、配置结果【主要内容】：●智能视觉系统：系统构成、常用系列、智能相机介绍、软件介绍●智能相机连接：软件安装、联机设置●设置图像：图像加载、触发器、灯光、图像校准●设置工具：定位部件、检查部件●配置结果：输入/输出、通信第五章智能机器视觉应用实例【目的要求】：掌握：1、二维码识别检测2、文字识别检测3、条码识别检测4、药片数量统计5、硅片尺寸测量【主要内容】：●元件引导定位：实训目的、实训原理、实训步骤●硅片尺寸测量：实训目的、实训原理、实训步骤●药片数量统计：实训目的、实训原理、实训步骤●条形码识别检测：实训目的、实训原理、实训步骤●二维码识别检测：实训目的、实训原理、实训步骤●文字识别检测：实训目的、实训原理、实训步骤第六章工业机器人操作基础【目的要求】：掌握：1、工业机器人组成2、工业机器人基本操作【主要内容】：●工业机器人概述：工业机器人定义和特点、工业机器人分类、工业机器人应用●工业机器人主要技术参数：自由度、额定负载、工作空间、工作精度●工业机器人组成：机器人本体、控制器、示教器●基本操作：基本概念、手动操作模式、工具坐标系建立、工件坐标系建立第七章工业机器人编程及应用【目的要求】：掌握：1、动作指令2、编程基础【主要内容】：●I/O通信：I/O硬件介绍、系统I/O配置●程序数据：常见数据类型、数据存储类型、程序数据操作●动作指令●编程基础●RAPID语言结构●程序操作第八章工业机器人编程及应用（基于以太网）【目的要求】：掌握：1、工业机器人视觉系统应用2、工业机器人编程与调试【主要内容】：●硬件组成与连接：硬件组成、工作流程●相机配置及组态编程：相机连接及设置图像、设置工具、配置结束及运行、数据接收测试●工业机器人IP地址配置●工业机器人编程与调试：工业机器人通信编程基础、功能规划与程序设计、程序调试第九章工业机器人编程及应用（基于现场总线）【目的要求】：掌握：1、硬件介绍2、支持协议【主要内容】：●网关概述：硬件介绍、支持协议●PROFINET网络配置：PROFINET I/O协议介绍、相机侧PROFINET I/O配置、网关侧PROFINET I/O配置●工业机器人变量设置●程序编辑八、成绩考核1、考核方式：笔试（闭卷）2、成绩评定：期末综合成绩=平时成绩60%（考勤50%+作业50%）+期末成绩40%九、教材及参考书目1. 教材《工业机器人视觉技术及应用》，张明文、王璐欢，人民邮电出版社，2020年9月第1版。
机器视觉技术的原理及应用
机器视觉技术的原理及应用随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术也逐渐成为了人们关注的焦点之一。
机器视觉技术是一种通过计算机模拟人眼进行图像识别和分析的技术，其主要应用于工业自动化、安防监控、医疗健康、智能家居等领域。
本文将详细介绍机器视觉技术的原理及应用。
一、机器视觉技术的原理机器视觉技术是基于数字图像的处理，通过对传感器采集的视觉信息进行图像处理和分析，从而实现对图像的识别和理解。
机器视觉技术的核心技术是图像处理技术和模式识别技术。
1. 图像处理技术图像处理技术是机器视觉技术的基础。
它包括图像获取、预处理、特征提取、分割、增强、变形、压缩和重构等过程。
其中，预处理是将采集到的图像进行去噪、滤波和几何校正等处理，使图像更加清晰、准确。
特征提取是从预处理后的图像中提取出被识别物体的特征，如颜色、纹理、形状、大小等。
分割是将图像中的前景和背景进行分离，以便进一步处理。
增强是通过图像处理技术提高图像质量，如增强对比度、锐度等。
2. 模式识别技术模式识别技术是机器视觉技术的核心部分，其主要任务是对预处理后的图像进行解析、分类和识别。
机器视觉技术主要采用的模式识别技术包括统计学、人工神经网络、支持向量机和决策树等。
其中，人工神经网络是最常用的模式识别技术之一，其模拟人类大脑的神经元构建识别模型，通过学习训练数据来实现对图像的分类和识别。
二、机器视觉技术的应用机器视觉技术在工业自动化、安防监控、医疗健康、智能家居等领域有广泛的应用。
1. 工业自动化机器视觉技术在工业制造中的应用主要是利用计算机视觉系统对制造过程进行监控和控制。
例如，机器人在生产过程中通过图像检测技术实现自我定位和精确定位，从而提高了生产效率和制品质量。
在生产线上，机器视觉技术实现了产品的缺陷检测和质量控制，从而提高了产品的一致性和可靠性。
2. 安防监控机器视觉技术在安防监控领域是一种非常有效的技术。
通过数字摄像机、视频处理和传输技术，将监控的图像信号传输给计算机进行处理和分析。
工业机器视觉技术手册
工业机器视觉技术手册在工业生产过程中，工业机器视觉技术扮演着至关重要的角色。
这是一种结合了计算机视觉和机器学习的先进技术，用于自动检测、识别和分析工业产品的视觉信息。
本文将介绍工业机器视觉技术的原理、应用以及相关的发展趋势。
一、工业机器视觉技术的原理工业机器视觉技术的原理是基于数字图像处理和模式识别技术。
它主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和目标识别等环节。
1. 图像采集工业机器视觉系统通过摄像机或传感器采集产品的图像信息。
摄像机要求具备高分辨率、高灵敏度和高稳定性，以确保采集到清晰、准确的图像。
2. 图像预处理采集到的图像可能受到光照条件、噪声等干扰，需要进行图像预处理来提升图像质量。
预处理的步骤包括去噪、增强对比度、图像增强等操作，以便后续的特征提取和目标识别分析。
3. 特征提取特征提取是工业机器视觉技术的核心步骤，通过提取图像中的几何特征、纹理特征、颜色特征等来描述产品的形状、大小、颜色等信息。
常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、模板匹配等。
4. 目标识别目标识别是工业机器视觉技术的最终目标，通过比对提取到的特征与已知的模板或标准进行匹配，判断产品是否合格或进行分类。
目标识别的算法有很多，包括支持向量机、神经网络、深度学习等。
二、工业机器视觉技术的应用工业机器视觉技术在各个领域都有广泛的应用。
1. 自动化生产在自动化生产线上，机器视觉技术能够实现对产品质量的自动检测和分类。
例如，在电子制造业中，工业机器视觉技术可以检测电路板上的焊接质量、元器件的正确安装等问题，提高生产效率和产品质量。
2. 包装检测工业机器视觉技术可以对产品的包装进行检测，包括封口是否完好、标签是否正确贴附等。
通过自动化的检测系统，可以大大提高包装质量和效率，节省人力资源。
3. 零部件检测在汽车制造等行业，工业机器视觉技术可以对零部件进行检测，例如发动机零部件的表面缺陷、尺寸偏差等。
这能够帮助制造商提高产品质量、防止出现安全隐患。
机器视觉的技术和应用
机器视觉的技术和应用机器视觉，又称视觉智能，是指模拟和实现人类视觉的能力，通过使用电子传感器和计算机算法来解析和理解视觉信息，从而实现对图像和视频的分析、处理和理解。
随着计算机和图像处理技术的不断发展，机器视觉技术成为了一个快速发展和广泛应用的新兴领域，在工业、医疗、交通、安防等多个行业都得到了广泛应用和推广。
一、机器视觉技术1、图像采集图像采集是机器视觉技术的基础，它通过相机、摄像机等设备将目标物体采集成数字信号，然后通过特定的图像处理算法将其转化为可供计算机处理的数字图像。
目前图像采集的设备种类繁多，从普通的数码相机、摄像机到高端的医疗影像设备和工业相机，应用领域也非常广泛。
2、图像预处理图像预处理是指将数字图像预处理成为更好的质量和格式，以方便机器视觉算法的使用。
图像预处理包括灰度变换、色彩空间转换、噪声过滤、边缘检测、图像增强等多个方面。
3、特征提取特征提取是指根据目标应用的需要从数字图像中提取出具有代表性的特征，并以数学形式进行表达。
常见的特征包括边缘、颜色、纹理等，通常需要根据具体应用进行设计和选择。
4、图像分割图像分割是将数字图像分割成不同的区域，并且将不同区域分配给不同的对象和结构。
常见的图像分割算法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
5、目标识别目标识别是指根据图像特征检测和图像分割的结果，将某个特定目标从图像中提取出来，并进行进一步的分析和处理。
目标识别常用的算法包括支持向量机、决策树、深度学习等。
二、机器视觉的应用1、工业应用机器视觉在工业领域的应用广泛，包括自动化生产、质量控制、安全监测等多个方面。
在自动化生产中，机器视觉可以实现对物品的识别、判别和分类，从而实现自动化生产；在质量控制中，机器视觉可以自动检测并判断产品是否符合质量标准，从而提高质量检测的效率和准确性；在安全监测中，机器视觉可以实现对工厂的监控和安全防护，从而保障工业安全。
2、医疗应用机器视觉在医疗领域的应用也十分广泛，包括医学影像分析、疾病诊断、手术辅助等多个方面。
《工业机器人技术基础》(第1章)
2．工业机器人的发展趋势
工业机器人 技术基础
第1章 工业机器人概述
目录
CONTENT
1.1 工业机器人的基础知识 1.2 工业机器人的基本组成与技术参数 1.3 工业机器人的典型应用
学习 目标
1 掌握工业机器人的定义及特点。 2 了解工业机器人的历史与发展。 3 掌握在不同分类方式下，工业机器人的结
构与特征。 4 掌握工业机器人的基本组成及技术参数。 5 了解工业机器人的典型应用。
1992年，瑞士ABB公司推出开放式控制系统——S4。S4旨在改善对用户至关重 要的两个领域——人机界面和机器人的技术性能。
1994年，Motoman公司（即现在的安川电机）推出的机器人控制系统 MRC，使同步控制两台机器人成为可能。MRC可以从普通PC编辑工业机 器人作业，且具有控制多达21个轴的能力。
4．涉及学科广泛
工业机器人技术实质上是机械学和微电子学的结合——机电一体化技术。
1.1.2 工业机器人的历史与发展趋势
1．工业机器人的历史
1）萌芽阶段（20世纪40—50年代） 1954年，美国发明家德沃尔对工业机器人的概念进行了定义，并申请了专利。 1959年，德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出世界第一台工业机
4）智能化阶段（21世纪初至今） 2011年，日本发那科公司的R-1000iA机器人利用LVC（学习减振装置）对机器人
运动轨迹加以优化，减小了振动，将动作周期缩短约20%，从而实现更高速的动作。 2018年，发那科公司与首选网络公司合作，首次将人工智能应用于其伺服调谐、
高教社2023王志明工业机器视觉系统编程与应用教学课件-机器视觉
机器视觉系统三个部分缺一不可，选取合适的光学成像系统，采集适合处理的图像，是完成视觉检测的基本 条件;开发稳定可靠的图像处理系统是视觉检测的核心任务;可靠的执行机构和人性化的人机界面是实现最终功能 的保障。
从狭义的图像处理角度出发，机器视觉属于计算机视觉的一个分支。但机器视觉系统中一定包含硬件，相对而言更偏重行 业应用。计算机视觉系统中不一定包含硬件，更偏重算法的实现。
现在，机器视觉广泛代指在工厂和其他工业环境中使用的自动化成像“系统”，正如在装配线上工作的检验人员通过目视 检查零件来判断工艺质量一样，视觉工程师通过将视觉器件、控制器件与图像处理软件有机组合，构建一套完整的处理流程， 完成识别、定位、引导、测量、检测等综合功能。
机器视觉
1.3.4 为什么要使用机器视觉
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(3)互联互通标准:机器视觉系统内部以及其与智能制造设备之间、与企业的管理系统之间，都有必要进行互联互通，使设 备和制造管理朝着更智能的方向发展。目前机器视觉行业内部，欧洲机器视觉协会(EMVA)开发了摄像机通用接口标准 GenICam，自动成像协会(AIA)制定了 GigE Vision,USB3 Vision 等相机通信协议,等等。机器视觉行业还与其他行业协会合 作，不断拓展互联互通的外延，旨在促成机器视觉系统与其他行业的互联互通。
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1、机器视觉发展历程 1969 年，贝尔实验室的两位科学家威拉德·博伊尔和乔治·史密斯发明了电荷耦合器件(CCD)。CCD 是一种将光子转化为 电脉冲的器件，很快成为了高质予诺贝尔物理学 奖。 1975 年，柯达公司工程师史蒂文·萨森创造性地利用Super 8 摄像机的废弃零件、一个电压表、一个 100 100 像素的精 细 CCD，以及六块电路板，制造出了世界上第一台数码相机。这个约 3.6 kg重的相机花了 23 s 来拍摄一张百万像素级的黑白 图像。拍摄下来的图像被记录在盒式磁带上，并可以在黑白电视机上显示。 1982 年，Cognex 公司推出了读取、验证、确认零件和组件上印刷字母、数字和符号的视觉系统 DataMan，这是世界 上第一套工业光学字符识别系统。
01-02第一章工业机器人与智能视觉简介
1.3智能视觉技术
20世纪80年代以来,智能视觉技术一直是非常活跃 的研究领域,并经历了从实验室走向实际应用的发展阶 段,从简单的二值图像处理到高分辨率多灰度的图像处 理以至于彩色图像处理,从一般的二维信息处理到三维 视觉模型和算法的研究都取得了很大进展。作为一种先 进的检测技术,智能视觉技术已经在工业产品检测、自 动化装配、机器人视觉导航、虚拟现实以及无人驾驶等 许多领域的智能测控系统中得到广泛应用。
1.3智能视觉技术
1）、智能视觉技术发展现状 人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和 嗅觉等感觉器官,其中约80%的信息是通过视觉器官获取 的。视觉感知环境信息的效率很高,它不仅指对光信号 的感受,还包括对视觉信息的获取、传输、处理、存储 与理解的全过程。对人类而言,视觉信息传入大脑之后, 由大脑根据已有的知识进行信息处理,进而判断和识别。
1.2、工业机器人全自动化的工厂
当车体组装好以后，位于车间上方的“运输机器人” 能将整个车身吊起，运往位于另一栋建筑的喷漆区。在 那里，“喷漆手”机器人拥有可弯曲机械臂，不仅能全 方位、不留死角地为车身上漆，还能使用把手来开关车 门与车厢盖。
1.2、工业机器人全自动化的工厂
送到组装中心后，“多工机器人”除了能连续安装 车门、车顶外，还能将一个完整的座椅直接放人汽车内 部，主管生产的帕辛都称其“令人惊叹”。有意思的是， 组装中心的“安装机器人”还是个“拍照达人”，因为 在为Mode1S安装全景天窗时，它总会先在正上方拍张车 顶的照片，通过照片测量出天窗的精确方位，再把玻璃 黏合上去(见图1-3、图1-4)。
1.3智能视觉技术
目前,发展最快、使用最多的智能视觉技术主要集中 在欧美、日本等发达国家和地区。发达国家在针对工业现 场的实际情况开发机器视觉硬件产品的同时,对软件产品 的研究也投人了大量的人力和财力。机器视觉的应用普及 主要集中在半导体和电子行业,其中40%~50%集中在半导体 制造行业,如PCB印制电路板组装工艺与设各、SMT表面贴 装工艺与设各、电子生产加工设备等。此外,智能视觉技 术在其他领域的产品质量检测方面也得到了广泛应用,如 在线产品尺寸测量、产品表面质量判定等。
电子教案-工业机器人视觉技术及行业应用(蒋正炎)ppt+参考答案-1-1视觉技术改变工业生产
二 工业4.0和机器视觉
工业和制造业目前讨论最热烈的话题之一是工业4.0。从广义上讲，工业 4.0整合了工业自动化和数据交换领域最新推出的一系列创新成果，展示 了巨大的应用潜力，能够帮助工厂车间提高生产率，减少浪费，改进产品 质量，提升生产灵活性，降低运营成本，还可为工厂车间带来无数其他益 处。
随着数据分析能力的提高，通过视觉设备所收集的大量数据将可用于在工 业4.0工厂环境下识别和标记缺陷产品，了解缺陷细节，并快速有效地进 行干预。
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三 为什么选择视觉？
从“工业4.0”大环境下制造企业的战略发展来看，工业制造长期需要关注的问题 所引发的需求有：降低生产和设备成本、减少停机时间和车间占用空间、控制库存 等降低成本的需求；降低废品率、更严格的流程控制等提高质量的需求；灵活性、 提高生产率、优势集中等生产需求。 从我们上面提到的工业生产战略目标着眼，再来看看机器视觉能够改善什么：
战略目标
应用机器视觉
提高质量
检验、测量、计量和装配验证
提高生产率
以前由人工执行的重复性任务现在可通过机器视觉系统来执行
生产灵活性 减少机器停机时间，
缩短系统设置时间 更全面的监控信息，
更严格的流程控制
降低生产成本
降低废品率
测量和计量、机器人引导、预先操作验证
可预先进行工件转换编程
可以提供计算机数据反馈 一套视觉系统与许多操作员相比成本降低，且在生产过程中及早检测 到产品瑕疵 检验、测量和计量
视觉技术改变工业生产
一、机器视觉的发展进程 二、工业4.0和机器视觉 三、为什么选择视觉？
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一 机器视觉的发展进程
在20世纪70年代到90年代中，日本教会了欧美国家产品质量的重要性。即 便如此，西方国家也付出了惨重的代价：市场很快被那些曾经还是“无名 小卒”的公司占领，很多老字号企业经受不住考验快速消亡，即便是幸存 下来的也因为市场份额的收缩而度过了几年艰苦岁月。绝大多数欧美企业 这时才意识到，质量在建立和维持客户忠诚度上的关键作用。就目前的情 况来看，任何能够提高或只是保证产品质量的技术都是受欢迎的。
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(2) 汽车仪表盘检测，包括仪表盘指针角度检测和指示 灯颜色检测等。
(3) 发动机检测，如机加工位置、形状和尺寸大小检测； 活塞标记方向和型号检测；曲轴连杆、字符、型号检测；缸 体缸盖读码、字符、型号检测等。
3．机器视觉技术在流水线生产中的应用 机器视觉在各类流水线生产中有着巨大的市场[8]，流水 线生产的应用案例有： (1) 瓶装啤酒生产流水线检测系统：可以检测啤酒是否 达到标准容量、标签是否完整。 (2) 螺纹钢外形轮廓尺寸的探测系统：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的在线动态检测。 (3) 轴承实时监控系统：实时监控轴承的负载和温度变 化，消除过载和过热危险。
பைடு நூலகம்
(1) 对IC表面字符的识别及管脚数目的检测、长短脚的 判别和管脚间距离的检测。
(2) 高速贴片机上对电子元件的快速定位。 (3) 精密电子元件上微小异物和缺陷的检测，晶片单品 合格与否的判定。
2．机器视觉技术在汽车制造业中的应用 随着汽车制造工艺的日益复杂，汽车制造商对零部件的 质量提出了更高要求，面对市场竞争和客户高标准的要求， 制造商和零部件供应商必须借助高效可靠的检测手段来避免 不合格零部件的产生，其中机器视觉系统是最值得关注的方 法。在汽车电子产品的接插件生产过程中，生产效率和成品 尺寸精度都有较高要求，机器视觉系统能够实施24小时在线 检测[7]。机器视觉在汽车制造业中的应用案例有：
(4) 金属表面的裂纹检测系统：用微波作为信号源，测 量金属表面的裂纹，是一种常用的无损检测技术[9]。
(5) 医药包装检测系统：包装袋表面条码读取和生产日 期的检测；药片的外形及其包装情况的检查；胶囊生产的壁 厚和外观检查。
(6) 零部件测量系统：应用于长度测量、角度测量、面 积测量等方面。
机器视觉技术的出现极大地提高了生产质量，将企业从 劳动依赖中解放出来，实现自动生产、检测，在降低劳动成 本、应对市场竞争、提高效率等方面起到积极的推动作用。 随着行业特点的不断挖掘，各行各业对于机器视觉技术的需 求不断增加，这意味着机器视觉技术具有非常好的市场前景。
(1) 汽车总装和零部件检测，包括零部件尺寸、外观、 形状的检测；总成部件错漏装、方向、位置的检测；读码、 型号、生产日期的检测；总装配合机器人焊接导向和质量的 检测；轴承生产中对滚珠数量的计数、滚珠间隙的检测和滚 珠及内外圈的破损的检查；轴承密封圈的生产中对焊接的光 洁度和有否凹陷、裂缝、膨胀及不规则颜色的检测；电气性 能和功能检测。
第一章 绪论
1．机器视觉技术在电子半导体行业中的应用 电子行业属于劳动密集型行业，需要大量人员完成检测 工作，而随着半导体工业大规模集成电路日益普及，制造业 对产量和质量的要求日益提高，在需要减少生产力成本的前 提下，机器视觉技术扮演着不可或缺的角色。机器视觉技术 在电子半导体行业中的应用案例有：