机器视觉系统基础知识与基本原理
机器视觉系统原理及基础知识通用课件
包括处理速度、帧率等，用于评估机器视觉系统在处理图像和视频 时的速度和效率。
鲁棒性指标
包括光照变化、遮挡、噪声等干扰因素对系统性能的影响，用于评 估机器视觉系统在实际应用中的稳定性和可靠性。
不同场景下性能评估方法
实验室环境下性能评估
通过在标准数据集上进行测试和比较，评估机器视觉系统的基本性能和算法优劣。
量，提取关键信息。
特征提取与描述
02
通过手工设计特征提取算法，如SIFT、SURF等，对图像进行特
征提取和描述，为后续分类和识别提供基础。
分类与识别
03
利用分类器如SVM、K-means等对提取的特征进行分类和识别
，实现图像内容的理解和应用。
深度学习在机器视觉中应用
01
卷积神经网络（CNN）
通过构建深度卷积神经网络，自动学习图像中的特征表达，提高图像分
触发方式
软件触发、硬件触发等，应根据实际应用场景进 行选择。
04
机器视觉系统软件平台介绍
常见软件平台对比分析
OpenCV
开源计算机视觉库，提供丰富的图像处理与计算机视觉功能，支 持多种编程语言。
Halcon
商业机器视觉软件，提供强大的图像处理和机器视觉算法库，易于 集成到工业应用中。
VisionPro
学术社区
推荐了几个重要的机器视觉学术社区和论坛，如CVPR、 ECCV等会议以及GitHub等代码分享平台，便于研究者和 开发者交流与合作。
THANKS
感谢观看
案例：应用实例展示
图像处理实例
展示如何利用软件平台对图像进行预处理、特征提取、目标检测等操作。
机器视觉应用实例
展示如何结合具体的工业应用场景，利用软件平台实现自动化检测、识别、定 位等功能。
《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
机器视觉基础知识（ＰＤＦ）
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
一、镜头基本概念（7）
镜头的调制传递函数MTF
第一节 工业镜头
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
一、镜头基本概念（8）
镜头的调制传递函数MTF
第一节 工业镜头
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（9）
镜头的调制传递函数MTF
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
一、镜头基本概念（4）
镜头接口 – C-MOUNT 镜头的标准接口之一，镜头的接口螺纹参数： 公称直径：1“ 螺距：32牙 – CS－Mount是C－Mount的一个变种，区别仅仅在于 镜头定位面到图像传感器光敏面的距离的不同，C－ Mount 是17。5mm，CS－Mount是12。5mm。 – C/CS能够匹配的最大的图像传感器的尺寸不超过1“。
一、镜头基本概念（10）
系统的调制传递函数MTF
第一节 工业镜头
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第一节 工业镜头
二、镜头的分类（1）
按照等效焦距分为 广角镜头
等效焦距小于标准镜头（等效焦距为50mm）的镜头。特点 是最小工作距离短，景深大，视角大。常常表现为桶形畸变。 中焦距镜头 焦距介于广角镜头和长焦镜头之间的镜头。通常情况下畸变 校正较好。 长焦距镜头 等效焦距超过200mm的镜头。工作距离长，放大比大，畸变 常常表现为枕形状畸变。
像素速率（Pixel Rate）
相机每秒中能够输出像素的个数，仅仅对于数字相机有意 义。
机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
第二节 工业相机
一、工业相机的基本概念（5）
卷帘快门（Rolling Shutter）
图象处理-机器视觉-基础知识
1 .什么是机器视觉技术试论述其基本概念和目的。
答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。
机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。
机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。
2 .机器视觉系统一般由哪几部分组成试详细论述之。
答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。
图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。
该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。
图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。
经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
输出显示和控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。
3 .试论述机器视觉技术的现状和发展前景。
答：。
机器视觉技术的现状：机器视觉是近20〜30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。
发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。
价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。
机器视觉系统原理及基础知识PPT课件
实现图像的分类识别，比如识别图像中的人脸、汽车、猫狗等。
2
物体检测
能够有效地对场景中的各种物体进行识别和定位，帮助机器视觉系统完成目标检 测和跟踪。
3
目标分割
将图像分为不同的区域实现目标分割。
机器视觉在安防监控中的应用
人脸识别
通过人脸识别技术对人员进 行确认，实现物权归属、安 全管理等。
视频分析
结合机器学习算法实现对视 频的行为分析，进而实现物 体跟踪、异常行为监测等。
目标检测与跟踪
1
目标检测
利用计算机自动检测图像中的目标ห้องสมุดไป่ตู้体并标记，常用方法有HOG、SVM、CNN 等。
2
目标跟踪
在视频中追踪被标识的目标物体的运动轨迹，常用方法有KCF、MIL、TLD等。
3
网格法检测
网格法分割图像，进行目标检测。
视觉测量与三维重建
深度传感器
通过深度传感器提供的深度信息进行3D重建和识别。
激光扫描
利用激光扫描仪扫描物体表面进行3D重建和视觉测量。
视觉SLAM技术
结合计算机视觉算法和运动传感器等技术，能够实现3D重建和定位的同时还可以实现动态 障碍物检测。
光线与颜色处理
图像颜色信息和亮度信息对于机器视觉系统中的图像分析有着重要的作用。在这一部分，我们将介绍光线与颜 色的相关知识以及在图像处理中的应用。
4 变换与缩放
对图像进行旋转、平移和缩放等变换操作
人工智能与机器学习在机器视觉中的应用
神经网络
利用人工智能技术建立一种类似 于生物神经网络的结构，实现人 工智能的"黑盒"处理。
卷积神经网络
特别适用于图像和语音识别中。
机器学习
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】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。