机器视觉技术原理
机器视觉技术的原理和应用案例
机器视觉技术的原理和应用案例近年来，随着科技的快速发展，机器视觉技术逐渐广泛应用于各个领域。
机器视觉技术指的是通过计算机视觉算法对图像或视频进行处理和分析，实现对物体的识别、跟踪、定位等多种功能。
在工业、医疗、交通等各个领域都有着广泛的应用。
一、机器视觉技术的原理机器视觉技术的原理可以分为三个主要步骤：图像获取、图像处理和结果输出。
首先，图像获取是机器视觉技术的第一步，也是最关键的一步。
要获取准确的图像，需要具备高质量的摄像设备和充足的光源。
同时，还需要通过摄像机角度、位置、焦距等参数进行调整，确保拍摄到的图像具有足够的清晰度和准确性。
其次，图像处理是机器视觉技术的核心。
在获取到原始图像后，需要对图像进行处理和分析，提取出其中的有用信息，如形状、轮廓、颜色、纹理等。
处理方式主要包括图像增强、特征提取、模式匹配等多种技术。
其中图像增强可以进一步提高图像的质量，特征提取可以准确地提取出图像中的关键特征，模式匹配可以将提取出的特征与数据库中的模板进行比对，从而实现目标的识别和跟踪。
最后，结果输出是机器视觉技术的最终步骤。
根据不同的应用需求，可以将结果输出为数字信号、文本信息、图片或视频等多种形式。
同时，也可以通过输出结果对图像进行修正或完善，从而实现更精准的数据分析和判断。
二、机器视觉技术的应用案例机器视觉技术已经在各行各业得到广泛应用。
下面分别介绍一些典型的应用案例：1. 工业制造在工业制造上，机器视觉技术可以应用于许多工业领域，如汽车制造、电子制造、医疗器械制造等。
通过机器视觉技术，可以实现对生产过程中的质量控制和缺陷检测。
例如，机器视觉技术可以对生产过程中的零件进行检测和分类，通过设定特定参数，实现对零件尺寸、形状、颜色等的检测和判断，效率非常高。
2. 无人机在无人机领域，机器视觉技术可以使用在无人机的定位、导航、飞行控制等方面。
在视觉导航中，无人机可以通过机器视觉技术对周围环境进行观察和感知，以实现精准的位置识别和移动控制。
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。
机器视觉技术简介
机器视觉技术简介机器视觉技术是一种模拟人类视觉的技术，利用计算机和摄像机等设备，使计算机能够接收、处理和解释图像或视频数据。
它结合了图像处理、模式识别、计算机视觉和人工智能等多个学科，被广泛应用于制造业、医疗保健、交通监控、军事安全等领域。
一、机器视觉的基本原理机器视觉的基本原理是通过摄像机采集图像，然后利用图像处理算法对图像进行处理和解读。
首先，摄像机将物体拍摄下来，并将其转换为数字图像。
然后，图像处理算法对图像进行滤波、增强、分割等操作，以提取出图像中的有用信息。
最后，模式识别算法对处理后的图像进行分析和识别，以实现对物体的检测、定位、跟踪等任务。
二、机器视觉的应用领域1. 制造业：机器视觉技术在制造业中常用于产品质量检测、零部件定位、装配验证等任务。
例如，在汽车制造过程中，机器视觉可以检测车身表面的瑕疵，以及零部件的尺寸和位置是否符合要求。
2. 医疗保健：机器视觉技术在医疗保健领域有着广泛的应用，例如医学影像分析、病例诊断和手术辅助等。
通过对医学图像的处理和分析，机器视觉可以帮助医生更准确地诊断疾病，并提供更有效的治疗方案。
3. 交通监控：机器视觉技术在城市交通监控中起到了重要作用。
通过安装摄像头和采用机器视觉算法，可以实现车辆违章检测、交通流量统计和事故预警等功能。
这些技术可以提高道路交通的效率和安全性。
4. 军事安全：机器视觉技术在军事领域的应用日益广泛，如目标识别、目标跟踪和情报分析等。
通过机器视觉系统的帮助，可以实现实时监测和分析敌方目标的动态，提供有效的军事情报支持。
三、机器视觉技术的挑战与发展机器视觉技术虽然在许多领域取得了突破性的进展，但仍面临一些挑战。
首先，图像数据的多样性和复杂性给图像处理和模式识别算法带来了挑战。
其次，计算机硬件性能的提升以及深度学习等人工智能算法的兴起，为机器视觉技术的发展提供了更大的空间。
未来，机器视觉技术有望在更多领域得到应用。
随着人工智能领域的不断发展，机器视觉技术可能会与自动驾驶、智能机器人、增强现实等技术相结合，创造更多的商业和科研价值。
机器视觉技术的基本原理与设计方法
机器视觉技术的基本原理与设计方法机器视觉技术作为人工智能领域的一个分支，在最近几年发展迅速。
它是指利用计算机视觉算法和技术，对人类视觉的模拟和延伸，从而实现对物体、场景和动作的自动识别和分析。
机器视觉技术为我们带来了更加智能化、高效、准确的解决方案。
一、机器视觉技术的基本原理1、图像采集在机器视觉技术中，图像采集是第一步。
它通过电子传感器，如CCD摄像头、USB摄像头、网络摄像头等，来获取实时视频、静态图像等。
这些数据包含了需要进行分析和处理的原始信息。
2、图像处理图像处理是机器视觉中的核心环节，它主要是对采集到的图像进行处理和优化。
处理的具体任务包括图像分割、边缘检测、滤波、特征提取、匹配等。
通过处理后，可以提取出图像中的有用信息。
3、特征提取特征提取是机器视觉的一个关键环节。
它可以将图像中的信息提取出来，例如，物体的特征、颜色、形状、纹理等。
通过这些特征，可以实现对物体的自动识别。
4、识别与分类识别与分类是机器视觉中实现自动化的一个重要部分。
它将特征提取后的数据与预先设定的类别进行比较，从而实现对图像进行自动分类。
例如，将图像中的人脸与人脸数据库进行比对，从而实现自动识别。
二、机器视觉技术的设计方法机器视觉技术的设计方法一般可以分为以下几个步骤：1、需求分析首先需要了解用户的需求和实际应用场景，从而明确机器视觉应用的目的与要求。
在这一步中，需要确定识别对象的特征、光照情况、拍摄角度和距离等因素。
2、图像采集与处理根据需求分析的结果，选择合适的图像采集设备和图像处理算法。
在这一步中，可以采用一系列图像处理技术，如降噪、增强、去除干扰物等，来优化图像质量。
3、特征提取与分类根据应用要求，选择合适的特征提取和分类算法。
例如，对于人脸识别，可以采用PCA、特征金字塔等算法来提取特征，并使用SVM等分类算法对人脸进行分类。
4、应用集成根据应用场景的实际需求，将采集、处理、特征提取和分类等模块进行集成。
机器视觉技术的基础原理与图像处理方法
机器视觉技术的基础原理与图像处理方法机器视觉技术是指让计算机通过摄像机等设备获取图像信息，并通过图像处理算法来实现对图像的分析、理解以及决策。
在工业、医疗、安防、交通等领域，机器视觉技术发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍机器视觉技术的基础原理和常用的图像处理方法。
机器视觉的基础原理主要包括图像的获取、图像的处理和图像的分析三个方面。
图像的获取是机器视觉的第一步，通常使用摄像机或其他传感器将物体的视觉信息转化为数字信号。
摄像机中的图像传感器负责将光信号转化为电信号，然后经过模数转换，数字信号就能被计算机处理。
在图像的获取过程中，要考虑光照、目标运动等因素，以获得清晰、准确的图像。
获得图像后，需要进行图像的处理。
图像处理的目标是增强图像特征、去除图像噪声、调整图像亮度、对比度等，以便于后续的分析。
常用的图像处理方法包括滤波、边缘检测、直方图均衡化、图像去噪等。
其中，滤波是常用的图像处理方法之一，可以去除图像中的噪声，增强图像的细节。
边缘检测能够提取出图像中的边缘信息，对于目标检测、识别等任务非常重要。
直方图均衡化可以调整图像的亮度、对比度等，使得图像更加清晰、鲜明。
图像去噪是去除图像中的干扰信号，保留图像细节的方法。
图像的分析是机器视觉的核心任务，其目的是通过对图像的处理和解析来理解图像中的内容。
图像分析的主要方法包括特征提取、目标检测与识别、图像分割等。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，以便于后续的目标检测和识别。
常用的特征包括边缘、纹理、颜色等。
目标检测与识别是将图像中的目标进行识别和分类，常用的方法包括模板匹配、分类器（如支持向量机、卷积神经网络）等。
图像分割是将图像分成若干个具有独立意义的子区域，常用的方法有阈值分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等。
除了基本的图像处理方法外，机器视觉还涵盖了很多高级的图像处理方法，如深度学习、三维重建、运动分析等。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过大量的图像数据进行训练，可以实现图像的分类、分割等任务。
机器视觉技术的原理及应用范围
机器视觉技术的原理及应用范围机器视觉技术是一种基于视觉感知的智能技术，其原理是通过计算机对数字图像进行分析和处理，从而实现对物体的检测、识别、跟踪、分析和测量等功能。
机器视觉技术的应用范围非常广泛，涵盖工业自动化、智慧城市、医疗保健、安防监控、无人驾驶等领域。
机器视觉技术的原理包括数字摄像、图像处理、图像分析和机器学习等几个方面。
数字摄像是机器视觉技术的基础，它将真实世界中的图像转化成数字化的信息，以便计算机进行处理。
数字摄像包括采集器件和处理器件两个部分，其中采集器件主要负责图像的采集和转换，处理器件则负责图像的处理和存储。
图像处理是机器视觉技术的核心，它是指对数字图像进行处理和变换的过程，包括增强、滤波、减噪、边缘检测、特征提取等各种技术手段。
图像处理的目的是提取出图像中有用的信息，如轮廓、颜色、灰度等特征，为后续的图像分析和机器学习提供数据支持。
图像分析是机器视觉技术的重要组成部分，它是指对数字图像进行分析和理解的过程，包括物体检测、物体识别、物体跟踪等各种技术手段。
图像分析的目的是通过对图像的解析和理解，实现对物体的自动检测和识别，为后续的应用提供数据支持。
机器学习是机器视觉技术的核心之一，它基于计算机算法和模型，通过学习数据集中的样本特征和分类标签，实现对图像数据的分类、识别、分析和预测等功能。
机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等几大类别，其中监督学习和无监督学习是机器视觉中应用最广泛的两种机器学习方法。
机器视觉技术在工业自动化领域的应用范围非常广泛，主要包括工件检测、质量控制、机器人操作、视觉导向等方面。
它通过自动化的方式，实现对生产过程的控制和优化，提高了生产效率，降低了生产成本，同时也提高了产品的质量和可靠性。
机器视觉技术在智慧城市领域的应用也日益广泛，主要包括智能交通、智慧物流、安防监控等方面。
它通过对行人、车辆等目标进行检测、跟踪和识别，实现对城市交通、公共安全等方面的智能化管理和优化，提高了城市运行效率，降低了交通事故和犯罪率等问题。
机器视觉技术及其应用研究
机器视觉技术及其应用研究随着计算机科学技术的不断进步，机器视觉技术已经成为了一种实现自动检测和识别的重要技术。
它的应用可以涵盖多个领域，例如工业生产、医疗、教育等。
在本文中，我们将探究机器视觉技术的原理及其在不同领域中的应用。
一、机器视觉技术的原理机器视觉技术的原理主要是指利用计算机对图像进行处理和分析的过程。
通俗地说，机器视觉技术是一种通过计算机，将图像转化为数字信息，并通过计算机分析这些数字信息，来实现对图片的检测、识别和分类等处理过程。
机器视觉技术主要由以下几个步骤构成：1. 采集图像：利用摄像头等设备采集实际场景中的图像。
2. 图像预处理：对采集的图像进行过滤、去噪、增强等处理。
3. 特征提取和特征匹配：利用算法从图像中提取出关键特征，并通过特定的匹配算法将图像与机器已有的模板进行比对。
4. 图像分类和识别：将提取的特征与机器已有的模板进行对比，从而实现对图像的分类和识别。
二、机器视觉技术的应用1. 工业生产领域中的应用在工业生产领域，机器视觉技术广泛应用于零件检测、产品排序、自动识别等方面。
例如，在一条生产线上，机器视觉技术可以通过相机对生产的零件进行检测，实现产品流水线自动化和质检，从而提高生产效率，降低人工成本。
2. 医疗领域中的应用医疗领域是机器视觉技术的又一大应用领域，可以应用于医学图像分析、疾病诊断等方面。
例如，在CT扫描中，机器视觉技术可实现对影像图像的分析，提高诊断的准确性和速度，为患者提供快速、有效的医疗服务。
3. 教育领域中的应用机器视觉技术在教育领域中的应用主要涉及教学模式创新、学生评估等方面。
例如，在教育评估中，机器视觉技术可以通过人脸识别和表情分析技术，从而判断学生在学习上的表现和情感状态，实现教育评估自动化，提高效率和准确性。
三、总结总的来说，机器视觉技术的应用范围十分广泛，从工业生产到医疗、教育，都可以找到其应用的踪迹。
但是，机器视觉技术的性能和稳定性仍然需要进一步提高，并且在实际应用中，还需要考虑数据处理和隐私保护等问题。
机器视觉技术的原理及应用案例
机器视觉技术的原理及应用案例一、机器视觉技术的原理机器视觉是利用计算机对图像进行处理和分析来获取相关信息的技术。
它主要包括采集图像、图像处理和图像识别三个环节。
1. 采集图像采集图像是机器视觉的第一步。
常用的采集设备有CCD相机、工业相机、激光扫描仪等。
这些设备可以按照不同的需求选择不同的分辨率、灵敏度、速度和适应不同环境的设备。
2. 图像处理图像处理是机器视觉中最重要的环节。
根据不同的应用场景，可以采取不同的算法和技术，在此只介绍一些常用的技术。
（1）图像增强：将原始图像变成更容易被处理的高质量图像的方法，包括暗区增强、对比度调整、锐化等技术。
（2）特征提取：通过将图像的特征提取出来进行分析，如边缘检测、色彩分析、形状分析等，得到有用的信息。
（3）图像配准：将两幅图像的特征匹配，以便进行更深层次的分析和计算。
如点匹配、区域匹配等。
（4）背景分割：将图像中的前景和背景分离，进而更好的完成下一步的处理和分析。
3. 图像识别图像识别是机器视觉的核心技术，它是基于特征提取和处理得到的信息进行分类和判断的过程。
常用的技术包括：（1）分类器技术：将特征分类并分配给预定的对象，如SVM、神经网络等。
（2）匹配技术：将提取的特征与预定的模型匹配，以确定图像所属对象的过程。
（3）语义分析：将从图像中提取出的关键信息与背景知识结合起来进行分析，以提高识别的准确性。
二、机器视觉技术的应用案例机器视觉技术已经广泛应用于各个领域，以下列举了一些具有代表性的应用案例。
1. 工业制造机器视觉技术在工业制造领域中有着广泛的运用，包括自动化制造、品质检测和安全监测等方面。
如汽车生产中的精密零件测量、电子产品中的质量检测、钢铁厂的物料分拣等。
2. 医疗保健机器视觉技术在医疗保健领域中主要应用于影像检测和医疗辅助诊断。
如CT、MRI等扫描器的影像识别、医疗图像分类、医疗图像分割等。
3. 农业机器视觉技术在农业领域中的应用也越来越广泛，主要应用于作物检测、品种识别和病虫害监测等方面。
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14
图像传感器
网格光学探测器 (像素)
捕捉光
转换光亮级别到电子信号 CCD vs. CMOS – 换算方法
15
图像传感器
灰度
0 – 255 (0 – 黑, 255 – 白) IMPACT 使用比例尺度 (0-100%)
8 bit(256 greylevels) Percentage Scale
0 0%
26 10%
51 20%
77 30%
102 40%
128 50%
153 60%
179 70%
204 80%
230
255
90% 100%
0 0 5 5 0 1 4 2 3 11
2 1 4 4 2 4 5 3 9 76
7 6 5 3 2 6 9 20 78 94
2 8 2 4 6 1 19 80 95 97
37
Dome 碗状光源
优点:
−
−
忽略表面纹理特征 用于不平坦表面
褶皱铝箔
环光
Dome 光
38
结构光
激光线用于产品分析
− −
用于缺陷对比 用于高度差计算
O-Ring Present O-Ring Missing
39
同轴光
优点:
−
−
−
镜面表面被照亮 强调表面纹理 倾斜表面发暗
40
光源 – 彩色技术
5. 6.
继续优化上一个已选择的打光方案
测试文档
42
图像系统分辨率
系统 – 相机, 光学器件, 软件 最小可分辨特征尺寸大小 最好小于检测公差 5-10 倍 影响因素
图像传感器分辨率 – 640x480… 2456x2058 光学器件质量 软件分辨率
测量 – 亚像素技术 1/3 像素 特征 – 5x5 像素面积
82 94 97 99 100 99 96 98 100 100
16
图像传感器
彩色
光通过一个过滤器被传递 通过三原色感光器转换成电子信号
Bayer Filter
17
像素 & 工作距离
像素:
•
•
像素是最小的测量单位，通过像素的强度来进行各种机器视觉 功能的分析. 相机中更多的像素可以发现比较小的特征.
灰度分析
灰度百分比 像素计数 灰度像素区域 大小以及形状过滤
Blob 分析
模式匹配 模板匹配(学习) 结果 – 条形码， OCR等
57
特征 – 强度 / 对比度
多个 ROI 检查比例/计数 结果 – 强度，像素计数，通过/失败
58
特征 – Blob 分析
48
增强
• • • •
ROI 以及全部图像 处理光照不一致的部分 创建黑/白图像 结果 – 改进图像质量
49
定位
机械部分运动的补偿 允许使用精度定位的检测工具 优化工具速度 方法…
边缘定位 Blob 查找 模式匹配
50
定位 – 原点工具
• •
•
•
1 到 3 个ROI (感兴趣区域) 单点 定心功能 结果 - X, Y, 以及角度
明亮 – 使用相同颜色光源 灰暗 – 使用反色光源
R O
V B
红光 绿光
Y
G
41
光源选择
1. 2. 3. 4.
确定检测的需求以及特征 确定解决方法的限制条件 开始使用最有可能的打光技术方法 实际当中测试可能的方案
移动被测量目标 曝光时间 固定装置 更改条件或者打光方法获取到更优的方案
24 VDC 隔离 I/O
IMPACT
以太网 (可选)
串口通讯 (可选) 操作界面 (可选)
相机 镜头
电眼
产品传输方向
光源(或多个组合光)
剔除装置
触发信号 废品信号 输出 电源 I/O 板 PLC 不良品
6
机器视觉优势
1. 质量 & 精度
• • 保持一直，无主观意识, 24/7 全时检测 消除工资/福利待遇/培训/责任等等
29
光学器件计算器
下载
/d ownloads_optics_calculator .html 输入参数，以便于选择正确的 镜头
−
30
光源 – 特征对比度！
取决于目标物体以及光源相互作用，不同的 信息被传送到相机。
31
光源 – 特征
吸收
反射
传递
22
常规镜头
低成本， 小尺寸 镜头畸变 大型目标物体，特征查找， 非测量应用
23
镜头
• 远心镜头:
减小镜头畸变
C型接口 螺钉螺丝 (2)
焦距调整
光圈调整
24
远心镜头
高成本，大尺寸 无镜头畸变 小目标物体，公差控制 测量
25
常规镜头 VS 远心镜头
常规镜头
远心镜头
为什么需要机器视觉？
1
正方形?
2
圆形?
3
A 相对 B?
4
机器视觉
相机和人类视觉看到的存在不同的差异
人类大脑可以推断看不到的部分
人类大脑可以从多个角度构建出完整的图像
机器视觉单色（灰度）图像只能显示出不同的对比度。搜易， 一个好的机器视觉下的图像与人类视觉是截然不同的。
5
典型系统安装
Gradient n
70
46
图像增强
减少不必要的干扰因素 增强特征/边缘 会使用比较长的处理时间 方法…
形态学 光亮均匀化 二值化
47
降噪 – 形态学
ROI 以及全部图像 多次重复处理 比较长的处理时间 结果 – 改进图像质量… 但是… 可能降低/改变原特征部分
19
基本知识
• 从物体表面转换信息到相机
相机
光源
物体表面
20
机器视觉良好图像
清晰的检测特征 良好的对比度 可测量性 可重复性 检测部分敏感度，尽量减少图像干扰，保证检测 部分稳定
21
镜头
• 常规镜头:
通用，适用于大部分的应用
C型接口 焦距调整
光圈调整
过滤器 连接口 锁定螺丝 (2)
工作距离:
•
是从镜头前边缘到需要检测部分清晰对焦的距离
18
景深 & 视场
景深 (DOF):
• •
镜头到目标零件清晰对焦的距离. 需要注意的是较短的间距或者更小孔径的退经将会增加景深。
视场 (FOV):
• •
成像区域通过镜头投影到图像传感器。 木桥大多数成像传感器使用的是4:3的长宽比 (4 个单位宽度以 及3 个单位的高度).
26
常规镜头 VS 远心镜头
常规镜头
远心镜头
27
光圈
小光圈:
图像传感器获取少量的光线 增大景深（DOF） 有助于整体解决 允许图像传感器获取更多的光线 减小景深（DOF）
大光圈:
28
扩展接管
通常只用于传统镜头 加大镜头的焦距（放大） 减小镜头视场 减小镜头工具距离 较少光源数
7. 推动技术共享
8. 远程监控
9. 容错能力 10. 人类安全
• 应用与人类无法工作的环境
8
机器视觉基础
获取到的图像发送到处理器进行特征对比 分析，有无检测、定位，以及测量等相关任 务处理。
每个像素的亮度（ RGB颜色值）是通过 一个软件工具（算法 ）分析出来的结果值 。
3 12 80 85
9
检测过程
43
标定
目标标定
补偿透镜畸变 比例因子 – 比如 1 英尺视场（ FOV） 存在 1000 个像素 = 0.001”/像素 重新标定：如果光路发生变化 (镜头， 安装支架等等因素) 无任何畸变不创 仅仅是 比例因子系数=单位/像素
比例因子
44
阀值
图像上分段黑&白部分（二值化） 自动以及固定阀值方法
2. 节省劳动成本 3. 减少废料
•
• •
在生产过程中控制废品输出到下一道工序
机器视觉检测快于人眼检测 使用机器视觉保证质量维护良好的客户关系
7
4. 提高生产效率 5. 客户关系
机器视觉优势
6. 数据存档
• • • • 备份产品质量数据，便于以后查询 允许其他工厂自动化共享技术, (如，机器人) 远程诊断机器问题以及故障排除 错误发生之前报警，防止废品出现
漫反射
镜面反射
在大多数情况下，所有这些特征现象的组合取决于目标表面特性以及光 的波长。
32
光源 – 源
100
汞 (紫色) 太阳光 石英卤素 / 钨丝灯
相 对 强 度 (%)
80
Fluorescent
60
氙气光 白色 LED
40
20
红色 LED
0 300 400 500 600 700
波 长 (nm)
多个 ROI 形状过滤 (面积，高度，宽度等等) 结果 – blob序列, blob 计数, 通过/失败
59
特征 – 模板
学习 “标准部分” 检测不同的图像 结果 – 合成图像, blob 数据, 通过/失败