机器视觉系统基本构成和各部件基本原理
机器视觉的基本原理
机器视觉的基本原理
机器视觉的基本原理
机器视觉系统是指用电脑来实现人的视觉功能，也就是用电脑来实现对客观的三维世界的识别。
按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。
三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
所谓三维理解是指对被观察物件的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
TEO迪奥科技表示机器视觉的系统：
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
系统可再细分为
主端电脑（Host Computer）
影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器(CCD或者COMS 传感器）
影像摄影机（镜头、显微镜头）
照明设备（高周波萤光灯源、LED光源、Halogen卤素灯光源、闪光灯源、其他特殊光源）
影像显示器（LED，LCD）
机构及控制系统（PLC、调焦及其固定地板、Basecam软件处理器、）。
《机器视觉基础》课件
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
工业机器视觉技术的原理与应用
工业机器视觉技术的原理与应用工业机器视觉是指应用计算机视觉技术来实现对工业产品、生产工艺和设备的监测、控制、质量检测和自动化控制等。
它以图像传感器为先导，采用数字图像处理、模式识别、自动控制等技术，通过对图像信息的处理和分析，实现对现场工业环境的现实感知，同时也用于诊断、监测和调试机器故障。
一、工业机器视觉技术的原理工业机器视觉技术主要由光学图像采集系统、图像处理系统、控制计算机和控制器构成。
1.光学图像采集系统光学图像采集系统是工业机器视觉技术的核心部分。
它主要由CCD 相机、光源、镜头和曝光控制器等设备组成。
CCD 相机能够把现场的光信号转换成数字信号，光源目的是为了照亮被检测物体的表面，镜头主要是起到对焦作用，曝光控制器用来控制CCD 相机的曝光时间。
同时，还需要根据被检测物体的不同特性来选择适当的光源和镜头，以达到最佳的图像效果。
2.图像处理系统图像处理系统是对采集到的图像信号进行处理和分析的处理中心，主要包括图像增强、滤波、分割、边缘检测、形态学处理和目标识别等。
图像增强主要用来改善被检测物体的对比度和亮度，滤波则是为消除噪声，分割则是将图像中的目标和背景分离，边缘检测是为了得到目标的轮廓信息，形态学处理用来进行目标结构的填充、腐蚀、膨胀等操作，最后目标识别则是在图像中找出所需的对象，包括形状、大小和颜色等特征。
3. 控制计算机和控制器控制计算机和控制器是用来实现对被检测物体的位置、速度、轮廓、颜色等特征的监测和控制的装置。
在工业机器视觉技术中，最常用的控制器是PLC控制器。
它们在图像处理完成后，将处理结果上传到PLC控制器中，在PLC控制器中进行过滤、处理，使图像处理的结果变成实现控制的信号输出，从而实现自动控制。
二、工业机器视觉技术的应用工业机器视觉技术广泛应用于制造业、半导体、电子、食品、医药、汽车、物流等行业。
其中包括：1. 自动光学缺陷检测工业机器视觉技术可以在生产过程中，实现对产品的缺陷检测，包括开裂、气泡、异物和凹坑等。
机器视觉系统详述
右图中，绿色背景 采用红色光源提高 对比度 （灰阶图像）
光源
代码 R G B V W IR UV
颜色 红 绿 蓝 紫 白 红外 紫外
波长（nm） 625(600~720) 517(510~530) 465(430~480) 400 色温：5500k
应用 背景为黑色的透明软板孔位定位、绿色线路 板检测、透光膜厚度测量等。 红色背景产品检测、银色背景产品检测等。
• 特殊要求，需要用到红外或紫外相机情况
镜头--如何选择镜头
•
定焦与变焦 变焦镜头
工作距离不变的情况下获得不同的放大倍率
镜头--如何选择镜头
•
远心镜头与标准工业镜头
远心镜头
• 精密测量系统
CCTV镜头
• 一般工业测量、缺陷检测，对物体成像的放大倍率没有严格要求
远心镜头
CCTV镜头
镜头--如何选择镜头
目录
1 2
机器视觉系统构成 成像系统核心器件选型方法
3 4
5
机器视觉系统设计步骤 应用案例
飞行捕捉和相机丢帧解决办法
机器视觉系统构成
机 器 （Machine)
1、机器视觉系统介绍
+
视 觉 （Vision)
机械
运动
控制
视(硬件)
觉(软件)
机器视觉是一个系统的概念，运 用现代先进的控制技术、计算机 技术及传感技术，表现为光机电 的结合。
镜头
镜头畸变
畸变是镜头放大倍率随着视场变化而变化的现象。
测量应用，畸变越小越好
畸变可以通过软件进行校正
镜头
镜头景深
对于理想的光学系统，像平面对应一个理想物平面。实际光学
系统，能清晰成像的最远物面到理想物平面的距离称为远景深 度，能清晰成像的最近物面到对准平面的距离称为近景深度， 远景深度和近景深度的和就是光学系统的景深。
机器视觉系统基本构成和各部件基本原理
Bu
Ru
b b=1/2(Bu+Bl
Bl
)
r r=1/2(Ru+Rl
Rl
)
Bayer Filter CV-M77
Bl b Br
Rr r Rl
b=1/2(Br+Bl)
r=1/2(Rr+Rl)
True 3CCD TR-33
wwww
数字/模拟
JAI CV-A1
JAI CV-M77
wwww
JAI CV-A33 DALSA 1M75
Xsg1 Xsg2
Xsub
Odd Even
Photo diode
(pixel)
Shutter
Xsg1
Photo diode (pixel)
Vertical ccd register
Vertical ccd register
Horizontal ccd register
Horizontal ccd register
wwww
Standard Lens
wwww
Telecentric lens
远心镜头
wwww
机器视觉原理简介
三、相机（光电转换器，完成信号转换）
C
C
A/D
D
种类：线&面、隔/逐、黑/彩、数/模、低/高、CCD/CMOS
指标：象元尺寸、分辨率、靶面大小、感应曲线、动态范围、灵 敏度、速度、噪声、填充因子、体积、质量、工作环境等
相机的光谱响应特性、LED器件（颜色、发光角、 亮 度、寿命等）、形状、打光方式（dark field, bright field, low angle, structure light)、辅助手段（偏光片、 滤光片、漫射片等）
【机器视觉培训】机器视觉系统概论
机器视觉系统概论一、机器视觉系统构成1.机器视觉的概念机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD两种）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。
美国制造工程师协会（SME Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。
通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。
由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。
这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。
1机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来代替人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用于人工视觉检查产品质量的效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
机器视觉第四讲-机器视觉系统的构成
边界跟踪基本要求：目标轮廓边界细、连续无间断、准确。
基本思想：由图象梯度出发，依次搜索并连接相邻边缘点从而逐步检测出边界。
方法:从灰度图像中的一个边缘出发,依次搜索并连接相邻边缘点,从而逐步检测出边界步骤:1确定搜索的起始点2采取合适的数据结构和搜索机理,确定新边界3确定搜索综结准则或停止条件方法:8邻域搜索法,跟踪虫搜索法举例：简易跟踪虫 每次只前进1步, 步距为1个像素;当跨步由黑区进入白区时, 以后各步右转, 直到穿出白区为止;当跨步由白区进入黑区时, 以后各步左转, 直到穿出黑区为止。
图像分割1 区域和边缘（Region and Edge）如何精确解释一幅图像？区域: 相互连结的具有相似特性的一组像素边缘：区域边界上的像素(pixel)图像分割的定义⏹所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。
⏹常见的分割技术:阈值分割技术, 微分算子边缘检测区域增长技术, 聚类分割技术图像分割最简形式: 把灰度图(gray image)转换成二值图讨论：•如何实现区域的分割？理论上，区域分割和边缘检测应该产生相同的结果阈值分割技术全局阈值技术令位于(x , y)点的象素灰度为f( x, y),选择灰度阈值为θ则分割的二值图像为:1,(,)(,)0,f x y g x y其他3 自动阈值化法(auto-threshold)直方图histogram•简单阈值化方法的问题如何找一个最容易将前景和背景分开的阈值？方法:自动寻找阈值（类间方差）,对图像进行分割步骤：记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例（概率）为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。
则图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。
前景和背景图象的方差：g=w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1)当方差g最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，也就是此时的灰度是最佳阈值•自动阈值化方法考虑基于场景中的物体、环境和应用域等知识：对应于物体的图像灰度特性，物体的尺寸，物体在图像中所占比例，图像中不同类型物体的数量•多阈值0.20.40.60.811.21.41.61.82x 104050100150200250(1)模态方法(mode)：用正态分布拟合直方图图像中的物体、背景各具有一灰度值，图像被零均值高斯噪声污染，灰度分布曲线是由两个正态分布函数叠加而成．图像直方图将会出现两个分离的峰值，阈值选取波谷最佳。
机器视觉系统工作原理
机器视觉系统工作原理
机器视觉系统是一种通过模拟人类的视觉感知能力来实现物体识别、检测和跟踪的技术。
它由摄像机、图像处理和分析算法以及人工智能技术组成。
机器视觉系统的工作流程如下：
1. 图像采集：系统通过一个或多个摄像机采集所需的图像或视频流。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强和图像校正等操作，以提高后续处理的准确性和效果。
3. 特征提取：系统利用图像处理和分析算法，从预处理后的图像中提取有用的特征，例如颜色、纹理、形状和边缘等。
4. 物体识别：通过比对已知物体模型或特征数据库，系统能够识别图像中的物体，并将其分类。
5. 检测和跟踪：系统能够实时检测和跟踪物体的位置、运动和姿态等。
这一步骤通常利用计算机视觉和机器学习算法来实现。
6. 结果输出：系统将处理后的结果以可视化的形式呈现给用户，例如在图像或视频上标注物体位置和信息。
机器视觉系统的工作原理依赖于先进的图像处理、模式识别和机器学习算法。
这些算法通过提取图像的局部特征，然后进行
特征匹配和分类。
利用大量标注好的图像和训练样本，机器学习算法能够自动学习并优化模型，提高系统的准确度和鲁棒性。
总的来说，机器视觉系统通过图像采集、预处理、特征提取、物体识别、检测和跟踪等步骤实现对图像和视频的分析和理解。
它可以应用于许多领域，如工业自动化、无人驾驶、安防监控、医疗诊断和机器人技术等，为人们的生产、生活和工作提供更高效和智能的解决方案。
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北京凌云光视数字图像技术有限公司 蔡锐
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机器视觉（Machine Vision)
机 器 （Machine)
+
视 觉 （Vision)
机械
运动
控制
视(硬件)
觉(软件)
机器视觉是一个系统的概念，运 用现代先进的控制技术、计算机 技术及传感技术，表现为光机电 的结合。 凌云公司的口号： “致力于为机器植入眼睛和大 脑！”
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机器视觉系统设计过程
1、需求了解/分析/确认；（前期多沟通很重要） 2、样品准备/测试；（需要客户密切配合） 3、系统软/硬件选型；（保证性价比最好） 4、系统开发设计；（严格按项目管理方法进行） 5、现场试运行/大量测试；（必不可少，需要配合） 6、系统的局部修改和完善；（往往耗时较多）
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机器视觉原理简介
RS-422/LVDS
高速，可靠性高，传输距离远，支持多相机连接。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。
7、系统验收；
8、人员培训与系统维护；
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谢谢大家！
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Dalsa X64CL
Dalsa PC2vision
Euresys Gra
相机配置文件（开放式的、非开放式的cognex） 附加功能：LUT、DMA、Buffer、 Pixel Resequenc Trigger-to-image Reliability等 选择原则：接口（相机）、速度、可靠性等满足要 求、软件平台、性价比等
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机器视觉原理简介
系统评估及选型：精度 速度 可靠性 精度：为什么要达到这么高的精度？高精度意味着高代价。系统
的误差分配，系统精度、机台精度、控制传感精度，视觉部分的精 度（分辨率、图像质量、安装精度、镜头、标定方法、算法、环境 等） 速度：总指标、控制部分、动作的配合及协调、通信速度、采集速 度（硬件）、处理速度（计算机硬件、软件算法、图像质量等） 可靠性：硬件的可靠性、软件算法的可靠性及稳定性、系统设计的 可靠性等
eVision
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机器视觉原理简介
选择及评估图像软件： 选择：性价比、易维护性、现在条件约束、 OEM商的长远发展； 评估：速度、精度、可靠性（光照、旋转、 遮盖、图像质量差、重复测量误差等）
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机器视觉原理简介
机器视觉系统的分类： Smart Camera;
PC-Based;
Embeded；
工作模式：Free run、Trigger（多种）、长时间曝光等 代理公司：DALSA、JAI&PULNIX、C-CAM、IMPERX、 Syntech等
线扫描系统
Encoder
Sensor
Page trigger
Line trigger
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工业面阵相机系统
Trigger
Proximity sensor
Gigabit Ethernet
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。
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机器视觉原理简介
五、图像处理卡（完成图像处理的各种运算） 种类：DSP、FPGA、PowerPC
机器视觉原理简介
六、图像处理软件（机器视觉的核心） 平台：VisionPro、Sapera、 Wit、
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机器视觉原理简介
四、采集卡（完成信号的采集与格式转换） 分类：模拟(标准和非标准）/数字、单通道/多通道
主要指标：采集频率（速度）、接口、Buffer大小、
预处理功能、支持相机的种类、控制功能、I/O点数
代理公司：Dalsa、COGNEX、EURESYS
机器视觉原理简介
Euresys Picolo pro2
一、Gauge(Measurement)
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机器视觉应用简介
二、Inspection(应用范围最广）
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机器视觉应用简介
三、Guide
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机器视觉应用简介
四、Identification
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机器视觉原理简介
系统构成：
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机器视觉原理简介
一、光源（光源是基准，打光是艺术）
Bll
Bu b Bl Bl
Blr
Gu g Gl
Gr
b=1/2(Bu+Bl )
r=1/2(Ru+Rl )
b
Br
r
Rl
Bayer Filter CV-M77
b=1/2(Br+Bl)
r=1/2(Rr+Rl)
True 3CCD TR-33
wwww
数字/模拟
JAI CV-A1 JAI CV-A33
JAI CV-M77
种类：LED、萤光灯、卤素灯（光纤光源)、特殊光源
Garbage In, Garbage Out
特点：LED寿命长/可以有各种颜色/便于做成各种复杂 形状/光均匀稳定/可以闪光； 萤光灯光场均匀/价格便宜/亮度较LED高； 卤素灯亮度特别高/通过光纤传输后可做成
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光源选择的注意事项
影响因素：
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机器视觉原理简介
Bining partial scan rolling shutter Global shutter interline/frame transfer/full frame 隔行/逐行监示器 外触发 串口通信 时序 不同的工作模式
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隔行/逐行
Xsub Shutter Vertical ccd register Horizontal ccd register
4.4 mm
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外触发
Edge Pre Select (EPS)
Trigger Exposure (fixed) Video read out
自触发信号下降沿开始曝光 曝光时间为事先设定的常数 自触发信号下降沿开始曝光
Pulse Width Control (PWC)
Trigger Exposure Video read out
Moving object
彩色相机
G R G R G R B G B G B G G R G R G R B G B G B G G R G R G R Bul b Bur Rul Rll Ru r Rl Rr r Rur Rlr Gle
g=1/4(Gu+Gr+Gl+Gle) b=1/4(Bur+Bul+Bll+Blr) r=1/4(Rur+Rul+Rll+Rlr)
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包括光源、镜头、相机、 图像采集卡等。
为什么要采用机器视觉
节省时间 降低生产成本 优化物流过程
缩短机器停工期
提高生产率和产品质量 减轻测试及检测人员劳动强度 减少不合格产品的数量 提高机器利用率
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机器视觉应用简介
GIGI(Gauge、Inspection、Guide、Identification)
二、镜头（低通滤波器，完成信号传递） 接口形式：C-Mount/CS-Mount/F-Mount/Others 镜头类型：标准、远心、广角、zoom(变焦放 大）、远摄/近摄等 选择依据：相机接口/物距/拍摄范围/CCD尺寸/ 畸变的允许范围/放大率/焦距/变焦范围/光圈等
接口
主要有螺口和卡口两种 螺口：0.75（M42/M58/M72等）、C/CS(32thread/inch) 卡口：F口(Nikon)、Cannon、Petax等
来的测量误差。
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Standard Lens Telecentric lens
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远心镜头
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机器视觉原理简介
三、相机（光电转换器，完成信号转换）
C C D
A/D
种类：线&面、隔/逐、黑/彩、数/模、低/高、CCD/CMOS
指标：象元尺寸、分辨率、靶面大小、感应曲线、动态范围、灵 敏度、速度、噪声、填充因子、体积、质量、工作环境等
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远心镜头
在测量系统中，物距常发生变化，从而使像高发生变化， 所以测得的物体尺寸也发生变化，即产生了测量误差；
即使物距是固定的，也会因为CCD敏感表面不易精确调 整在像平面上，同样也会产生测量误差。 采用远心物镜中的像方远心物镜可以消除物距变化带来 的测量误差，而物方远心物镜则可以消除CCD位置不准带
曝光时间由触发信号脉宽控制
Frame Delay Readout (FDR)
Trigger Exposure (fixed) Delay Video read out
自触发信号下降沿开始曝光 曝光时间为事先设定的常数
延迟输出至下一触发信号的下降沿
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Moving object
多相机同时工作
相机的光谱响应特性、LED器件（颜色、发光角、 亮 度、寿命等）、形状、打光方式（dark field, bright field, low angle, structure light)、辅助手段（偏光片、 滤光片、漫射片等）
选择原则：
满足应用、综合考虑； 理论分析+实验；
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机器视觉原理简介
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DALSA 1M75
CCD Format
1” format Sony: Diagonal: Type 1 16 mm
2/3” format