机器视觉培训教程第四讲
机器视觉系统培训教材
劣 1.Blooming
1.一致性较差
2.不能直接访问每个像素 2.光灵敏度差
3.没有片上处理功能
3.噪声大
CCD 串行处理
线性度好 低噪声 功耗一般 集成度较低
CMOS 并行处理，可直接访问单 像素 高动态范围
存在固定模式噪声
功耗较低
高集成度，芯片上集成了 很多功能
Interlaced Scan
添加微镜头可以增加填充因子
Horizontal shift registers
Output (Amplifier)
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。 CCD可以从80%提高到约100% CMOS可以从30%提高到约80%
结果 孔 半径
1 3.147 mm ✓ 2 3.052 mm ✓ 3 2.785 mm
被测物体 CCD/CMOS图像传感器
数字图像
应用
光源 镜头
智能摄像机
机器视觉软件
FG
图像
I/O
内存中
模拟图像数据 数字图像
结果 孔 半径
1 3.147 mm ✓ 2 3.052 mm ✓ 3 2.785 mm
Serial readout register
Output (Amplifier)
Light sensitive CCD-sensor
Shielded memory area
...............................
Readout register
解决了Full Frame Array Sensor发生 Smear现象的问题 从感光部分转移到屏蔽存储区域的时 间约为500us
机器视觉培训系列教程之基础入门培训
机器视觉培训系列教程之基础入门培训第一节：机器视觉的概念和应用机器视觉是一种用于模拟人眼视觉系统的技术，它可以让机器像人一样“看”和“理解”周围的环境。
机器视觉的应用非常广泛，包括工业自动化、智能制造、无人驾驶、智能医疗等领域。
它可以帮助我们实现自动化生产，提高生产效率和产品质量；可以帮助机器人在复杂环境中实现导航和操作；可以帮助交通管理部门进行智能监控和交通管制。
通过机器视觉技术，我们可以让机器更好地适应人类生活和工作的需求，实现智能化、便捷化和高效化。
第二节：机器视觉技术的原理机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理和图像识别三个方面。
图像采集是指通过摄像头等设备获取环境的图像信息；图像处理是指对采集到的图像进行处理和分析，包括去噪、滤波、边缘检测等操作；图像识别是指通过图像处理技术对图像中的目标进行识别和分类。
这三个方面相互配合，共同构成了机器视觉技术的基本原理和方法。
第三节：机器视觉的技术方法机器视觉的技术方法主要包括特征提取、对象识别、目标跟踪等。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征信息，如颜色、纹理、形状等；对象识别是指通过对特征点进行匹配和分类，识别出图像中的对象；目标跟踪是指通过对图像序列的处理和分析，实现对目标的实时监测和跟踪。
这些方法在机器视觉技术中起着非常重要的作用，对于实现各种应用场景具有至关重要的意义。
第四节：机器视觉的发展趋势机器视觉技术正以前所未有的速度和规模发展，未来的发展趋势主要包括深度学习、云端计算、多传感器融合等方面。
深度学习是指通过建立多层神经网络模型对图像进行识别和分类，实现更加精准和智能的图像处理；云端计算是指通过云平台实现图像数据的存储和计算，实现更加灵活和便捷的信息处理；多传感器融合是指通过多种传感器对环境进行多维度、多层次的感知，实现更加全面和深入的信息获取。
这些发展趋势将进一步推动机器视觉技术的发展，为各种应用场景提供更加全面、智能和便捷的解决方案。
机器视觉培训
04
机器视觉的通信与集成
• 基于特征点的识别算法：特征点检测、特征点匹配、三维重建等 • 特征点检测：在图像中检测出物体的特征点，如角点、边缘点等 • 特征点匹配：将检测到的特征点与参考特征点进行匹配，计算匹配度，实现物体的识别和定位 • 三维重建：通过匹配的特征点，计算物体的三维坐标，实现三维场景的重建
• 基于深度学习的方法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等 • 卷积神经网络（CNN）：适用于图像识别、分类等任务，具有高准确率、高效率等优点 • 循环神经网络（RNN）：适用于时序数据处理，如语音识别、视频处理等任务
DOCS SMART CREATE
机器视觉培训教程
CREATE TOGETHER
DOCS
01
机器视觉的基本概念及应用领域
机器视觉的定义与原理
机器视觉是一种模拟人类视觉系统的 技术
机器视觉的基本原理包 括图像采集、图像处理
和图像分析
• 通过计算机分析和处理图像数据 • 实现对物体、场景的识别与理解
机器学习与深度学习在机器视觉中的应用
• 机器学习在机器视觉中的应用：特征选择、模型优化、决策输出等 • 特征选择：通过机器学习算法，从原始特征中筛选出对识别结果影响较大的特征 • 模型优化：通过机器学习算法，优化识别模型，提高识别准确率 • 决策输出：通过机器学习算法，根据识别结果进行决策，实现智能化应用
机器视觉培训系列教程
机器视觉培训系列教程在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一项关键技术，正逐渐在各个领域展现出其巨大的潜力和应用价值。
从工业生产中的质量检测，到医疗领域的疾病诊断，再到智能交通系统中的车辆识别，机器视觉都发挥着不可或缺的作用。
为了让更多的人能够掌握这一前沿技术，我们精心打造了这套机器视觉培训系列教程。
首先，让我们来了解一下什么是机器视觉。
简单来说，机器视觉就是让机器具备像人一样的视觉能力，能够从图像或视频中获取信息，并对其进行分析和理解。
这涉及到一系列的技术和知识，包括图像处理、模式识别、深度学习等。
在机器视觉系统中，图像采集是第一步。
这就像是我们的眼睛看到物体一样，需要有合适的设备来获取图像。
常见的图像采集设备有摄像头、工业相机等。
这些设备的性能和参数，如分辨率、帧率、感光度等，会直接影响到采集到的图像质量，进而影响后续的处理和分析结果。
接下来是图像处理环节。
这就像是对我们看到的图像进行“加工”，使其更清晰、更易于分析。
图像处理的方法有很多，比如灰度化、二值化、滤波、边缘检测等。
通过这些处理，可以去除图像中的噪声，突出有用的信息。
模式识别则是机器视觉的核心部分之一。
它要让机器能够识别出图像中的物体、形状、特征等。
这需要运用到各种算法和模型，比如基于特征的识别方法、基于模板匹配的方法等。
而深度学习的出现，更是为机器视觉带来了革命性的变化。
通过深度神经网络，机器可以自动学习图像中的特征和模式，大大提高了识别的准确性和效率。
那么，如何学习机器视觉呢？首先，要掌握扎实的数学基础。
机器视觉涉及到很多数学知识，如线性代数、概率论、微积分等。
这些数学知识是理解和运用机器视觉算法的基础。
其次，要学习编程语言。
Python 是目前机器视觉领域中最常用的编程语言之一，掌握Python 及其相关的库，如OpenCV、TensorFlow 等，对于实现机器视觉算法非常重要。
再者，要多实践。
通过实际的项目和案例，来加深对机器视觉技术的理解和应用能力。
机器视觉培训教程课件
总结词
多模态信息融合技术是机器视觉领域的一个重要发展方向。该技术能够将不同类型的信息进行融合，从而提供更加丰富、准确的视觉感知信息。
详细描述
随着传感器技术的进步，多种类型的传感器数据被广泛应用于机器视觉领域。多模态信息融合技术能够将这些不同类型的数据进行有机整合，充分发挥各自的优势，提高视觉感知的准确性和稳定性。该技术的发展将有助于推动机器视觉技术在更多领域的应用。
详细描述
PART
05
机器视觉发展趋势与展望
REPORTING
随着机器视觉技术的不断进步，高精度、高效率的算法成为了研究热点。这些算法能够提高图像处理的速度和准确性，从而提升机器视觉系统的性能。
总结词
近年来，深度学习等先进算法的快速发展为机器视觉带来了革命性的变革。高精度算法能够更好地提取图像中的细节信息，而高效率算法则能加快图像处理的速度，减少计算资源消耗。这些算法的不断优化将进一步提升机器视觉技术的实际应用效果。
通过消除噪声、降低图像的模糊度，提高图像的清晰度。
直方图均衡化
通过拉伸图像的灰度直方图，增强图像的对比度，使得图像更加清晰。
锐化技术
通过增强图像的边缘和细节，提高图像的视觉效果。
提取尺度不变的特征点，用于图像匹配和识别。
SIFT算法
基于特征描述符的方法，用于快速、稳定地提取特征点。
SURF算法
结合了FAST特征检测器和BRIEF描述符，具有旋转不变性和尺度不变性。
农业科技
机器视觉具有高效、准确、可靠和可重复性等优点，能够实现快速、实时的图像处理和分析，提高生产效率和产品质量。
机器视觉技术仍面临着一些挑战，如复杂背景下的目标识别、动态场景下的跟踪与处理、高精度测量与定位等，需要不断的技术创新和突破。
机器视觉培训教程第四讲
一、图像处理算法（3）：几何特征匹配（2）
q 什么是几何特征： – 几何特征是在图像中，明暗交界处的边缘线或轮廓 – 几何特征分封闭式及开放式两种
封闭式几何特征 图像 开放式几何特征
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（3）：几何特征匹配（3）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
第二节
图像处理与标定
内容提要
q 图像处理算法 q 视觉系统标定
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（1）
q q q q q 斑点分析 模板匹配 几何特征匹配 边缘检测 拟合测量工具
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（1）：斑点分析（3）
q标记联通区域 •将相连的像素组成相连区域，并给 每一块相连区域分配唯一的标记
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（1）：斑点分析（4）
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（4）：边缘检测（2）
q 基于边缘灰度变化曲线分析 原图像
差分峰值为边 缘点
灰度曲线
灰度差分 曲线
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
第四讲：机器视觉算法概述
第二节：图像处理与标定
一、图像处理算法（4）：边缘检测（3）
机器视觉基础知识培训课件
机器视觉的应用领域
01
02
03
04
工业自动化
检测产品质量、定位与装配、 包装与码垛等。
智能安防
人脸识别、车牌识别、行为分 析等。
医疗诊断
医学影像分析、病灶检测与识 别等。
其他领域
自动驾驶案例
总结词
机器视觉是自动驾驶技术的关键组成部分，为车辆提供实时路况感知和目标识别能力。
详细描述
自动驾驶汽车通过安装多个高分辨率摄像头和传感器，获取周围环境的三维信息。机器 视觉技术对这些信息进行处理和分析，识别出道路标志、车辆、行人以及其他障碍物， 为自动驾驶系统提供决策依据。这使得车辆能够在复杂的道路环境中实现自主导航和驾
相机
相机的作用
捕捉目标物体的图像。
相机类型
面阵相机、线阵相机、立体相机等。
相机选择要点
根据应用场景选择合适的相机类型和分辨率。
图像采集卡
图像采集卡的作用
将相机捕捉的图像转换为数字信号，便于计算机处理。
图像采集卡性能参数
分辨率、传输速率、接口类型等。
图像采集卡选择要点
根据计算机性能和图像处理要求选择合适的图像采Байду номын сангаас卡。
驶，提高道路安全性和通行效率。
人脸识别案例
总结词
人脸识别技术利用机器视觉实现身份验 证和安全监控，广泛应用于金融、安防 等领域。
VS
详细描述
人脸识别系统通过高分辨率摄像头捕捉人 的面部特征，利用机器视觉算法对图像进 行分析和处理，提取出面部的各种特征点 。这些特征点与数据库中的数据进行比对 ，以实现身份的快速验证。人脸识别技术 广泛应用于金融交易、门禁系统、公共安 全监控等领域，提高安全性和便利性。
机器视觉培训教程
机器视觉培训教程第一点：机器视觉基础理论机器视觉是人工智能的一个重要分支，它涉及到计算机科学、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
在本部分，我们将介绍机器视觉的基础理论，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等核心概念。
1.1 图像处理：图像处理是机器视觉的基本环节，主要包括图像增强、图像滤波、图像边缘检测等操作。
这些操作可以帮助机器更好地理解图像中的信息，提取出有用的特征。
1.2 特征提取：特征提取是机器视觉中的关键步骤，它的目的是从图像中提取出具有区分性的特征信息。
常用的特征提取方法有关联矩阵、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
1.3 目标检测：目标检测是机器视觉中的一个重要任务，它的目的是在图像中找到并识别出特定目标。
常用的目标检测方法有基于滑动窗口的方法、基于区域的方法、基于深度学习的方法等。
1.4 图像分类：图像分类是机器视觉中的应用之一，它的目的是将给定的图像划分到预定义的类别中。
常用的图像分类方法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
第二点：机器视觉应用案例机器视觉在现实生活中的应用非常广泛，涵盖了工业检测、自动驾驶、安防监控、医疗诊断等多个领域。
在本部分，我们将介绍几个典型的机器视觉应用案例，以帮助大家更好地理解机器视觉的实际应用。
2.1 工业检测：机器视觉在工业检测领域的应用非常广泛，它可以用于检测产品的质量、尺寸、形状等参数，提高生产效率，降低人工成本。
2.2 自动驾驶：机器视觉在自动驾驶领域的应用主要包括环境感知、车辆定位、目标识别等。
通过识别道路标志、行人、车辆等障碍物，自动驾驶系统可以做出相应的决策，保证行驶的安全性。
2.3 安防监控：机器视觉在安防监控领域的应用主要包括人脸识别、行为识别、车辆识别等。
通过实时监控和分析监控画面，机器视觉系统可以有效地发现异常情况，提高安防效果。
2.4 医疗诊断：机器视觉在医疗诊断领域的应用主要包括病变识别、组织分割、影像分析等。
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四、图像预处理（4），二值处理
门限种类 • 单门限：将图像像素分2类 • 双门限：将图像像素分3类
门限选取方式 • 手动选取： 如 绝对值、相对值等 • 自动选取： 如 最佳门限…
原图像
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
单门限
双门限
四、图像预处理（4），图像算数
图像
一、图像处理算法（2）：模版匹配（3）
常用的方法：归一化相关 normalized correlation • 同滤波运算相似：需要原图和模板 • 模板＝学习的有唯一特征的物体图像 • 匹配参数score(x，y)表达相似程度
_
_
[S(x m, y n) S(x m, y n)][K (m, n) K ]
度值。其数字表达式为：I (x, y)
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
三、图像处理的基本步骤
高
特征提取 特征值
图像分割 点、线、区域…
预处理 增强的图像/像素
原始图像/像素
低
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
四、图像预处理（1）
图像预处理目的
• 图像增强 • 噪音去除 • 图像单纯化
图像预处理算法通常包括： • 滤波：高通、低通… • 形态处理： erosion/dilation/open/close… • 图像算数：＋、－、X、… • 二值处理
X方向
Y方向
四、图像预处理（3），形态处理（1）
处理过程同滤波相似 • 模板沿着图像移动计算 • 中心点像素由模板所覆盖的邻域像素替换
替换算法 • 基于邻域像素排序 • 可设置无关像素
模板
0 1 0 1 1 1 0 1 0
原图像
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
1 – 有效 0 – 无关 模板下有效像素的灰度值按大
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
通过计算得出系统标 定结果
X方向 = 50/100 = 0。 5mm
Y方向 = 50/100 = 0。 5mm
二、视觉系统标定（5）
系统标定的方法（2）
• 使用标定块
标定板放入视野
系统进行标定
校正后生成的无 变形新图像
标定块为制作精度极高的 标准模块。通常为分点阵 式或是棋盘式（如上图）。 上图中的标定块，每一个 格子都是同样大小。
原图像
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
最小包围矩形
最窄包围矩形
一、图像处理算法（2）：模版匹配（1）
通过学习寻找物体 典型应用：图像对位、寻找物体等
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
一、图像处理算法（2）：模版匹配（2）
基本原理 – 两个步骤
• 学习 • 寻找
学习
寻找
模板图
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score(x, y)
mn _
[S(x m, y n) S(x m, y n)]2
[
K
(m,n)源自_K]21/
2
m n
mn
score(x，y) 取值范围： -1 ～ 1
1： 完全一样
0： 图像无特征(均匀背景)
-1： 完全相反
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
二、视觉算法的特点
机器视觉算法是图像处理算法的子集 机器视觉算法针对工业应用的特点：
• 可控的照明条件 • 对被检工件有先验知识 • 需要高效率、高可靠性和高重复性 • 对智能要求不高
视觉算法中所称的图像，是由像素表达出来的明暗信息组成 的二维数组，其中每个像素代表该位置的图像0 ~ 255的灰
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
一、图像处理算法（4）：拟合测量工具（4）
样例#2：
• 模板匹配 ＋ 拟合工具
根据模板匹配的结果 重新定位工具
模板图像 选取
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模板匹配 输出
原来工具位置
二、视觉系统标定（1）
系统标定的意义（1）：
• 将图像像素坐标变换为实际坐标
一、图像处理算法（2）：模版匹配（4）
匹配系数为0
匹配系数为0 匹配系数为0。98
匹配系数为0。2
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
一、图像处理算法（2）：模版匹配（5）
速度优化－多极匹配
匹配
匹配 匹配
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
匹配
一、图像处理算法（2）：模版匹配（6）
旋转变化 比例尺变化
特征提取
模版生成
图像
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
全部特征
特征模版
一、图像处理算法（3）：几何特征匹配（4）
几何特征点的描述 • 几何特征点通常是以“特征清单”形式的数据结构进行描 述 • 特征点为图像中明暗边界轮廓上的点，其信息包括
点坐标位置 点与邻近点的几何关系 点的极性（由黑到白或由白到黑）
m0 n0
M， N 为K的尺寸
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四、图像预处理（2），滤波（2） 从图像上来理解滤波 模板
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原图
四、图像预处理（2），滤波（3）
模板决定滤波的种类 高通滤波：
增强对比度 低通滤波
降低噪音 Sobel
一、图像处理算法（1）：斑点分析（5）
常用的几何特征包括 •面积、重心、中心、最小包围矩形(minimum bounding box)、最窄包围矩形(feret bounding box) 、Convex Hull、矩(moment of inertia); 最亮点、最暗点、平均灰度、 灰度方差…
小排序
四、图像预处理（3），形态处理（1）
基本形态算子 • 腐蚀(erosion)：取最小值 • 膨胀(dilation)：取最大值 • 中值滤波(Median filter)：取中间值
复合形态算子 • Open： Erosion + Dilation – 去除毛刺 • Close： Dilation + Erosion – 聚类 • Top Hat： Source - opened (closed)
系统标定的意义（3）： • 校验相机与实物面的几何关系
相机向X及Y 方向偏斜
相机向Y方向（或X 方向）一方偏斜
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相机位置正确
二、视觉系统标定（4）
系统标定的方法（1） • 使用已知尺寸的样本
已知样品为 50*50MM
样品在系统中测量得 知为 100*100 象素
特征不完整
非均匀亮度分布
一、图像处理算法（3）：几何特征匹配（2）
什么是几何特征： 几何特征是在图像中，明暗交界处的边缘线或轮廓 几何特征分封闭式及开放式两种
图像
封闭式几何特征 开放式几何特征
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一、图像处理算法（3）：几何特征匹配（3）
撮几何特征的基本步骤
从图像到点
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一、图像处理算法（4）：边缘检测（1）
图像测量的基础 视觉系统边缘检测的灵敏度，远远
高于人类 基于边缘的灰度变化分析 需要亚像元提取精度
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一、图像处理算法（4）：边缘检测（2）
基于边缘灰度变化曲线分析 原图像
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
一、图像处理算法（1）：斑点分析（3）
标记联通区域 •将相连的像素组成相连区域，并 给每一块相连区域分配唯一的标记
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
一、图像处理算法（1）：斑点分析（4）
特征提取 • 计算联通区域的几何特征
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一、图像处理算法（4）：拟合测量工具（2）
基于边缘点检测结果 采用最小二乘法拟合测量结果 常用的工具包括：
• 线段、矩形、圆、扇形等…
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一、图像处理算法（4）：拟合测量工具（3）
样例#1：
最大搜索边界圆 最小搜索边界圆
标称圆 采用样本
输出结果：中心点坐标，直径，拟合参数…
操作符包括： • 加、减、乘、除… • 逻辑算子AND、OR、INVERT、XOR…
例子：
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第二节 图像处理与标定
内容提要
图像处理算法 视觉系统标定
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
一、图像处理算法（1）
斑点分析 模板匹配 几何特征匹配 边缘检测 拟合测量工具
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
一、图像处理算法（1）：斑点分析（1）
联通区域的几何特征分析 广泛应用于缺陷检验，物体定位、辨识等
机器视觉培训系列教程（基础入门培训）
一、图像处理算法（1）：斑点分析（2）
图像分割 •将感兴趣区域从背景中分割出来 •单门限/双门限分割 •固定门限选取/自动门限选取
• 获得象素所代表的真实世界的长度单位。 如，1象素= 0。02MM
Y
P(x/y) / P(x/y)
Y
转换向量
X
X
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二、视觉系统标定（2）
系统标定的意义（2）： • 补偿图像畸变
30个像素＝10毫米 30个像素＝14毫米
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二、视觉系统标定（3）
机器视觉培训系列教程 基础入门培训