第2章-图像处理的光学与视觉基础-2015

何东健-数字图像处理 第二章

第二章数字图像处理基础 2.1 图像数字化技术 2.2 数字图像类型 2.3 图像文件格式 2.4 色度学基础与颜色模型

2.1 图像数字化技术 图像处理的方法有模拟式和数字式两种。由于数字计算技术的迅猛发展，数字图像处理技术得到了广泛的应用。我们日常生活中见到的图像一般是连续形式的模拟图像，所以数字图像处理的一个先决条件就是将连续图像离散化，转换为数字图像。 图像的数字化包括采样和量化两个过程。 设连续图像f(x,y) 经数字化后，可以用一个离散量组成的矩阵g(i,j)（即二维数组）来表示。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - - - - - - = )1 ,1 ( )1,1 ( )0,1 ( )1 ,1( )1,1( )0,1( )1 ,0( )1,0( )0,0( ) ,( n m f m f m f n f f g n f f f j i g （2-1） 矩阵中的每一个元素称为像元、像素或图像元素。而g(i,j)代表(i,j)点的灰度值，即亮度值。以上数字化有以下几点说明： （1）由于g(i, j)代表该点图像的光强度，而光是能量的一种 形式，故g(i, j)必须大于零，且为有限值，即：0＜g(i, j)＜∞。

（2）数字化采样一般是按正方形点阵取样的，除此之外还有三角形点阵、正六角形点阵取样。如图2-1所示。 （3）以上是用g(i,j)的数值来表示(i,j)位置点上灰度级值的大小，即只反映了黑白灰度的关系，如果是一幅彩色图像，各点的数值还应当反映色彩的变化，可用g(i,j,λ)表示，其中λ是波长。如果图像是运动的，还应是时间t的函数，即可表示为g(i,j,λ, t)。

机器视觉基础知识详解

机器视觉基础知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：

为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+视觉自动上下料定位的应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用： 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值，来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案，使用两个相机及光源配合机械设备，达到每次检测双面8个产品，每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时，立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。

机器视觉检测的基础知识[大全]

机器视觉检测的基础知识~相机 容来源网络，由“机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在机械展. 相机都有哪些种类？我们常说的CCD就是相机么？除了2D平面相机，是否还有其他种类的相机，原理又是什么？下面这篇文章给您一一道来。 一，相机就是CCD么？ 通常，我们把所有相机都叫作CCD，CCD已经成了相机的代名词。正在使用被叫做CCD的很可能就是CMOS。其实CCD和CMOS都称为感光元件，都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。他们在检测光时都采用光电二极管，但是在信号的读取和制造方法上存在不同。两者的区别如下： 二，像素。 所谓像素，是指图像的最小构成单位。电脑中的图像，是通过像素（或者称为PIXEL）这一规则排列的点的集合进行表现的。每一个点都拥有色调和阶调等色彩信息，由此就可以描绘出彩色的图像。 ▼例如：液晶显示器上会显示「分辨率：1280×1024」等。这表示横向的像素数为1280，纵向的像素数为1024。这样的显示器的像素总数即为1280×1024＝1,310,720。由于像素数越多，则越可以表现出图像的细节，因此也可以说「清晰度更高」。

三，像素直径。 所谓像素直径，是指每个CCD元件的大小，通常使用μm作为单位。严谨的说，这个大小中包含了受光元件与信号传送通路。（＝像素间距，即某个像素的中心到邻近一个像素的中心的距离。）。也就是说，像素直径与像素间距的值是一样的。如果像素直径较小，则图像将通过较小的像素进行描绘，因此可以获得更加精细的图像。可以通过像素直径和有效像素数，求出CCD元件的受光部的大小。 假设某个 CCD 元件的条件如下所示： ·有效像素数…768 × 484 ·像素直径…8.4 μm× 9.8μm 则受光部的大小为 ·横向768 × 8.4μm＝ 6.4512 mm ·纵向484 × 9.8μm＝ 4.7432 mm 四，CCD的大小。 ▼CCD感光元件的大小，一般分为采用英寸单位表示和采用APS-C大小等规格表示这2种方式。采用英寸表示时，该尺寸并不是拍摄的实际尺寸，而是相当于摄像管的对角长度。例如，1/2英寸的CCD表示「拥有相当于1/2英寸的摄像管的拍摄围」。为什么如此计算呢，这是由于当初制造CCD的目的就是用来代替电视机录像机的摄像管的。当时，由于想要继续使用镜头等光学用品的需求比较强烈，由此就诞生了这种奇怪的规格。主要的英寸规格的尺寸如下表所示。

机器视觉入门知识详解

机器视觉入门知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：

为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明： 当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒 瓶和持续的流程统计数据。

机器人视觉引导玩偶定位应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 视觉检测在电子元件的应用：

1 光与视觉的基础知识介绍

光与视觉的基础知识 郭奉杰 杭州浙大三色仪器有限公司

人眼的视觉特性 ?光是一种电磁波，广义上它的波长从几个纳米至一毫米左右，而人眼所能看见的只是一小部分，通常波长范围为380nm至780nm，我们把这部分光称为可见光。

?可见光的波长不同，引起人眼的颜色感觉就不同。 单色光波长由长至短，对应的颜色感觉由红到紫。 一般认为: ?红色780nm～620nm 橙色620nm～590nm 黄色590nm～560nm ?黄绿色560nm～530nm 绿色530nm～500nm 青色550nm～470nm ?蓝色470nm～430nm 紫色430nm～380nm ?上述的范围只是根据人们的习惯大致划分。实际 上随着波长的变化，颜色是连续渐变的，没有严 格的界限。

?物体分为发光体和不发光体。 ?发光体的颜色由它本身发出的光谱所确定，如白炽灯发黄和日光灯发白。 ?不发光体的颜色与照射光的光谱和不发光体对照射光的反射、透射特性有关。如绿叶反射绿色的光、吸收其他颜色的光而呈现绿色；绿叶拿到暗室的红灯下观察成了黑色。 ?由此可见，光是一种客观存在的物质，而色是人眼对这种物质的视觉反应

白炽灯卤粉荧光灯低压汞灯 三基色荧光灯三基色绿粉蓝色LED

色温与标准光源 ?照明光源的作用非常重要，其光谱功率分布情况会直接影响被照物体的颜色。通常的照明光源，如太阳光、日光等发的光虽然都是白光，但它们的光谱成分相差很大，用它们照射相同物体时，呈现的颜色则相差较大。根据CIE （国际照明委员会）的规定，使用的标准光源主要有A、B、 C、D 、E五种，并以“色温”来表征。 65 ? 1. 色温 ?光源的色温是用来描述光源的光谱分布的物理量。在色度学上，它通常用光源的光与绝对黑体发出的光相比较，并用绝对黑体的绝对温度来表征。

光和色的基本知识

光和色的基本知识 我们所看到的影像，都是景物的光影像。它是光源照射到物体上，被其表面反射出的那部分光线。光影照射入人眼中，刺激视网膜，使我们感受到物体的存在——也就是看到了景物。 物体的颜色 人眼感知的物体的颜色取决于该物体对人眼入射光的光谱功率分布情况。发光物体的颜色取决于自身的光谱分布情况。不发光物体通过反射光或透射光被人眼感知，其颜色由反射光或透视光的光谱功率分布所决定。决定物体反射光或透视光的光谱功率分布的因素有两个：物体本身的反射特性或透视特性；照明光源的光谱功率分布。 彩色光的三要素 彩色光作用于人眼，使之产生彩色视觉，为了能确切地表示某一彩色光，可用亮度、色调和色饱和度等三个物理量来描述，这三个量称之为彩色光的三要素。 亮度：是描述光刺激人眼时所引起视觉的明暗程度。彩色光辐射的功率越大，亮度越高，反之则亮度越低；对于不发光的物体，其亮度取决于它反射光功率的大小，与光照强度及物体的反射率有关。亮度所转换的电信号称之为亮度信号，是黑白电视的主要物理量，也是彩色电视要传送的信号之一。 色调：是颜色的类别，例如红色，绿色、蓝色等不同颜色。不同波长的光呈现不同的颜色，某物体的色调取决于它本身辐射的光谱成分或在光的照射下所反射的光谱成分，例如，树叶在阳光照射下，它反射绿色光谱成分而吸收其它光谱成份，所以呈现绿色。 色饱和度：是指颜色的深浅程度(或浓度)。对于同一种色调的颜色，饱和度越高，颜色越深，如深红、深绿、深蓝等，饱和度越低，则颜色越淡，如淡红、淡绿、淡蓝等。高饱和度的深色光可渗入白光而被冲淡，变为低饱和度的淡色光。 色调和色饱和度是表征颜色的两个物理量，在彩色电视中又被称为色度，它的电信号称为色度信号或色信号。彩色图像既有亮度，又有色度。黑白图像只有亮度，没有色度。 人眼的彩色视觉

机器视觉基础知识详解

机器视觉基础知识详解 随着工业4、0时代的到来,机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要,为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识,包括机器视觉技术就是如何工作的、它为什么就是实现流程自动化与质量改进的正确选择等。小编为您准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉就是一门学科技术,广泛应用于生产制造检测等工业领域,用来保证产品质量,控制生产流程,感知环境等。机器视觉系统就是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,根据像素分布与亮度、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。 机器视觉优势:机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点,可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有: 为了更好地理解机器视觉,下面,我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一:机器人+视觉自动上下料定位的应用:

现场有两个振动盘,振动盘1作用就是把玩偶振动到振动盘2中,振动盘2作用就是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统,该系统通过判断玩偶正反面,把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人,机器人收到坐标后运动抓取产品,当振动盘中有很多玩偶处于反面时,VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量,当反面玩偶数量过多时,VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶就是否处于正面,计算出玩偶中心点坐标,发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料,大大减少人工成本,大幅提高生产效率。 案例二:视觉检测在电子元件的应用: 此产品为电子产品的按钮部件,产品来料为料带模式,料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后,使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值,来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案,使用两个相机及光源配合机械设备,达到每次检测双面8个产品,每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时,立刻报警停机,保证了产品的合格率与设备的正常运行,提高生产效率。 案例三:啤酒厂采用的填充液位检测系统案例:

光的基础知识

光的基础知识 光的基础知识 1、光的本质： 光的本质是电磁波,是整个电磁波谱中极小范围的一部分光是能量的一种形态； 可见光是电磁辐射谱中能够引起人眼视觉的部分。 可见光组成了所谓电磁光谱的一部分，电磁光谱存在于收音机和电视信号中，包括红外和紫外辐射，x射线，核辐射和宇宙辐射。在这些电磁辐射中，只有光波是动物和人眼可见的。该光谱也包括标准的50赫兹交流电（波长6000千米）和波长380-780纳米（=10-9米）的可见光部分。不同的波长给人眼造成不同的颜色感觉，从红、橙、黄、绿、蓝、靛（即蓝紫）到紫。 2、光通量（光束）： 为光源所发出的光线（条数），单位为流明（lm）,例如一节能灯的发出780（条）光线，则总光通量（光束）为780流明。 3、照度： 为每一单位面积所通过的光线，单位为lx.（lm/m2） 4、亮度： 与照度定义几乎相同，如果我们把每一物体都视为光源的话，那么亮度就是描述光源光亮的程度，而照度正好是把每一物体都作为被照物体，用一块木板来举例说明，当一定光束照到木板时我们讲木板有多少照度，然后木板将多少光束反射到人眼，就称为木板的多少亮度，那么有如下式子：亮度等于照度乘以反射率。 在同一房间同一位置一块白布和一块黑布的照度是相同的，而亮度是不同的。 5、光强： 为通过1立体角的光线条数，（通光束的密度）。光强的单位是光度测定的基本单位，也是国际单位制的基本单位之一。为了复现光强度的单位，光的基准器最初为蜡烛，所以光强度单位早称为（烛光）。后来随着科技发展，光基准器改为钨丝灯，又改为黑体，1948年后，光强度单位正式定名为坎德拉（cd）。 6、眩光、怎样控制眩光： 视野内有亮度极亮的物体或强烈的亮度对比，则可引起不舒适或造成视觉降低的现象，称为眩光。造成人眼视力降低的眩光称失能眩光；使人有不快之感的眩光称为不舒适眩光。一般有两种控制眩光的方法：1、直接控制光源的亮度或采用透光材料减弱眩光；2、用灯具保护角控制眩光。 7、光源的色表（色温），色温与心理： 由于人们是用与光源的色度相等或近似的完全辐射体的绝对温度来描述光源的色表，因此光源的色表又称为光源的色温。 色温：光源发射光的颜色与黑体在某一温度下辐射光色相同时，黑体的温度称为该光源的色温。色温在3300K以下有稳重的气氛，温暖的感觉；色温在3000--5000K为中间色温，有爽快的感觉；色温在5000K以上有冷的感觉。高色温光源照射下，如亮度不高则给人们有一种阴气的气氛；低色温光源照射下，亮度过高会给人们有一种闷热感觉。在同一空间使用两种光色差很大的光源，其对比将会出现层次效果，光色对比大时，在获得亮度层次的同时，又可获得光色的层次。 显色性是指光源的光照射到物体上所产生的客观效果。如果各色物体受照的效果和标准

15-机器视觉硬件选型基础

目录1 机器视觉基础知识 1.1 机器视觉概述 1.2 相机（camera） 1.3 镜头（lens） 1.4 图像采集卡（frame grabber） 1.5 光源（illumination） 1.6 视觉开发软件(vision SDK) 1.7 智能相机（smart camera） 2典型案例 3.1 定位&引导（Locate & Guide ） 3.2几何尺寸测量（Gauging） 3.3 缺陷检测（Flaw Inspection） 3.4 光学字符检测/识别（OCV/OCR）

1.1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。 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，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，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。 半导体行业是最先利用机器视觉技术进行检测的行业，其他行业也随之而来。作为生产机械的OEM的设计工程师，最基本的问题就是：“我是要检测这个部件还是整个这个产品”。检测可以得到高质量的产品，但是也会有这样的事实存在：检测成本或者产品质量要求并不需要这样的检测。比如说牙签，假设在一个装有500个牙签的盒子里有一两个不合格，大多数人都不会怎么担心。但是对于很多产品，假如前面的盒子里装的不是牙签，而是针头，试想不合格品可能会带来什么样的后果，所以产品功能性的检测都是不可缺少的，即使只是外观检测，要证明内在的品质也必须要做到无缺陷。因此，为了达到这个目的，许多OEM将机器视觉应用到他们将要卖给用户的系统中。机器视觉能够为整个系统增值，表现在三个方面：提高生产效率，提高制造过程的精确性，减少成本。 那么，对于一个设计工程师来说，怎么样才能知道机器视觉是否适合他的系统呢？尽管最早的最基本的机器视觉系统在20世纪70年代引入，工业就将其视为主流应用。这就导致设计工程师要考虑它是否合适他们的应用，同时要考虑利用机器视觉检测的成本与其所能带来的利润。 高复杂度产品行业，比如说半导体行业和电子行业，由于它们的复杂性和小型化，从传统上推动着机器视觉市场的发展。但是如今，所有产业，包括自动化、制药、造纸等等都依靠机器视觉系统检测产品以提高产品质量。工业专家们预言：在未来的20年

机器视觉之光源选择的基本知识

光源选择的基本知识 一个好的操作平台应该能够在最短的时间内处理图像，好的机器视觉软件应该能够很容易的在一系列的案例中应用，好的相机和镜头应该是拥有最小的畸变和足够的分辨率。但是，好的机器视觉照明应该有什么特点呢？在图像的分析处理中，光源的角色又是什么呢？ 判断机器视觉的照明的好坏，首先必须了解什么是光源需要做到的！显然光源应该不仅仅是使检测部件能够被摄像头"看见"。有时候，一个完整的机器视觉系统无法支持工作，但是仅仅优化一下光源就可以使系统正常工作。 对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。 亮度：当选择两种光源的时候，最佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。第一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会最大。 鲁棒性：另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度最小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。在很多情况下，好的光源需要在实际工作中与其在实验室中的有相同的效果。

好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显，除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生最大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了，剩下来的工作就容易多了！ 机器视觉应用关心的是反射光（除非使用背光）。物体表面的几何形状、光泽及颜色决定了光在物体表面如何反射。机器视觉应用的光源控制的诀窍归结到一点就是如何控制光源反射。如何能够控制好光源的反射，那么获得的图像就可以控制了。因此，在机器视觉应用中，当光源入射到给定物体表面的时候，明白光源最重要的方面就是要控制好光源及其反映。 光源可预测：当光源入射到物体表面的时候，光源的反映是可以预测的。光源可能被吸收或被反射。光可能被完全吸收（黑金属材料，表面难以照亮）或者被部分吸收（造成了颜色的变化及亮度的不同）。不被吸收的光就会被反射，入射光的角度等于反射光的角度，这个科学的定律大大简化了机器视觉光源，因为理想的想定的效果可以通过控制光源而实现。 物体表面：如果光源按照可预测的方式传播，那么又是什么原因使机器视觉的光源设计如此的棘手呢？使机器视觉照明复杂化的是物体表面的变化造成的。如果所有物体表面是相同的，在解决实际应用的时候就没有必要采用不同的光源技术了。但由于物体表面的不同，因此需要观察视野中的物体表面，并分析光源入射的反映。 控制反射：本文前面提到了，如果反射光可以控制，图像就可以控制了。这点再怎么强度也不为过。因此在涉及机器视觉应用的光源设计时，最重要的原则就是控制好哪里的光源反射到透镜及反射的程度。机器视觉的光源设计就是对反射的研究。在视觉应用中，当观测一个物体以决定需要什么样的光源的时候，首先需要问自己这样的问题："我如何才能让物体显现？""我如何才能应用光源使必须的光反射到镜头中以获得物体外表？"

机器视觉与视觉检测知识点归纳

一总介 使用机器视觉系统五个主要原因： 1.精确性（无人眼限制） 2.重复性（相同方法检测无疲惫） 3.速度（更快检测） 4.客观性（无情绪主观性） 5.成本（一台机器可承担好几人工作） 机器视觉系统构成： 光学：1.相机与镜头；2.光源； 过渡：3.传感器（判断被测对象位置及状态）；4.图像采集卡（把相机图像传到电脑主机）； 电学（计算机）：5.PC平台；6.视觉处理软件；7.控制单元。 机器视觉系统一般工作过程：1.图像采集；2.图像处理；3.特征提取；4.判决和控制。 机器视觉系统的特点：1.非接触测量；2.具有较宽的光谱响应围；3.连续性；4.成本较低； 5.机器视觉易于实现信息集成； 6.精度高； 7.灵活性。 机器视觉应用领域两大类：科学研究和工业应用 科学研究主要对运动和变化的规律作分析； 工业方面主要是在线检测产品，机器视觉所能提供的标准检测功能主要有：有/无判断、面积检测、方向检测、角度测量、尺寸测量、位置检测、数量检测、图形匹配、条形码识别、字符识别、颜色识别等。 二机器视觉系统的构成 相机的主要特性参数： 分辨率：衡量相机对物象中明暗细节的分辨能力。 最大帧率：相机采集传输图像的速率。 曝光方式和快门速度；o(*￣)￣*)o？ 像素深度：每一个像素数据的位数。 固定图像噪声：不随像素点的空间坐标改变的噪声。 动态围等 CCD相机和CMOS相机的区别： 1.设计：CCD是单一感光器，CMOS是感光器连接放大器。 2.灵敏度：同样面积下，CCD灵敏度高；CMOS由于感光开口小，灵敏度低。 3.成本：CCD线路品质影响程度高，成本高；CMOS由整合集成，成本低。 4.解析度：CCD连接复杂度低，解析度高；CMOS新技术解析度高。 5.噪点比：CCD信号单一放大，噪点低；CMOS百万放大（每个像素都有各自的 放大器），噪点高。

[Labview经验]机器视觉系列—— Vision 基础知识上集汇总

[Labview经验]机器视觉系列——Vision 基础知识上集 第1章节（上） 1.1 机器视觉简介与硬体介绍 1.1.1 前言 对于首次接触「机器视觉」的朋友来说，对这个名词肯定有点陌生，所以我们先来简单介绍一下这个专有名词。 「机器视觉」是泛指搭载视觉影像系统的检测设备，影像系统主要是由相机、镜头与光源等光学仪器所建构而成的。利用这些检测器材广泛地投入各种应用，如产品的瑕疵检测（Inspection）、辨识产品外观（Recognition）与量测产品尺寸（Measurement），而视觉对位（Alignment）与自动化做结合，搭配运动控制或机械手臂，可进行物料的定位与校正，完成手眼协调的视觉伺服系统（Visual Servo System）。 图1.1 - 搭载相机的机器手臂所构成的视觉伺服系统架构 机器视觉一直以来都受到相关产业的重视，这边列出几项机械视觉的特色： ?安全性高 ??具备高解析度 ??拥有全检能力 ?资料重现性好 ?可降低人工成本 ?可搭配高速运动控制 ?可配合运动控制系统进行回馈控制（智慧型自动化） 目前使用机器视觉的领域非常广泛，与它相关的热门产业包括半

导体、光电、机密工业与製造业等，主要的应用是将这些技术导入产品检测与自动化生产，目的就是为了提升产能、增加良率与减少人员配置。 接着，我们来简单的了解一些与机器视觉相关的专有名词： 影像系统（Image System） 构成机器视觉最基本架构就是包含相机与镜头的影像系统，最重要的五个基本参数必须先弄清楚： 图1.2 - 影像系统的示意图 1. 感光元件大小（Sensor Size）：相机内部感光元件的尺寸 2. 工作距离（Working Distance）：相机镜头前缘到物体表面的距离 3. 景深（Depth of Field）：能维持影像距焦清晰的有效距离 4. 视野範围（Field of View）：相机所能撷取到物体的实际範围 5. 解析度（Resolution）：指的是相机拍摄物体可辨识的最小尺寸，解析度越高，检测精度也较好，表 示能从影像中获取有用的资讯越多 光圈（F） 用来表示所控制的光源进入镜头的总量，类似人类的瞳孔，光圈越大，表示能进入的光越多，反之越少。镜头上都会标示最大光圈值，如标示值为「1:1.8」，表示该镜头的最大光圈值为「1.8」，而数字越小，代表大光圈，反之越小。 图1.3 - 不同F值所代表的光圈大小

机器视觉检测的基础知识【大全】

机器视觉检测的基础知识~相机 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 相机都有哪些种类？我们常说的CCD就是相机么？除了2D平面相机，是否还有其他种类的相机，原理又是什么？下面这篇文章给您一一道来。 一，相机就是CCD么？ 通常，我们把所有相机都叫作CCD，CCD已经成了相机的代名词。正在使用被叫做CCD 的很可能就是CMOS。其实CCD和CMOS都称为感光元件，都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。他们在检测光时都采用光电二极管，但是在信号的读取和制造方法上存在不同。两者的区别如下： 二，像素。 所谓像素，是指图像的最小构成单位。电脑中的图像，是通过像素（或者称为PIXEL）这一规则排列的点的集合进行表现的。每一个点都拥有色调和阶调等色彩信息，由此就可以描绘出彩色的图像。

▼例如：液晶显示器上会显示「分辨率：1280×1024」等。这表示横向的像素数为1280，纵向的像素数为1024。这样的显示器的像素总数即为1280×1024＝1,310,720。由于像素数越多，则越可以表现出图像的细节，因此也可以说「清晰度更高」。 三，像素直径。 所谓像素直径，是指每个CCD元件的大小，通常使用μm作为单位。严谨的说，这个大小中包含了受光元件与信号传送通路。（＝像素间距，即某个像素的中心到邻近一个像素的中心的距离。）。也就是说，像素直径与像素间距的值是一样的。如果像素直径较小，则图像将通过较小的像素进行描绘，因此可以获得更加精细的图像。可以通过像素直径和有效像素数，求出CCD元件的受光部的大小。 假设某个CCD 元件的条件如下所示： ·有效像素数…768 × 484

《光线与视觉》教学设计 教案

《光线与视觉》教学设计 教学目标： 科学探究 1、通过暗盒实验的探究，认识光的强弱对人的视觉的重要性。 2.使学生知道保护眼睛，预防近视的方法。 3 知道眼睛观察到的现象有时并不可靠。 情感态度和价值观 1、通过体验，知道眼睛的重要性和保护眼睛的重要意义，产生自觉关爱盲人的行为。 2、培养保护眼睛的良好卫生习惯。 科学知识 初步了解人的视觉与光的强弱的关系。 教学准备 暗盒、硬纸块、蒙眼睛的绸带、写有体验盲人生活内容的纸条、课件、教学中予以奖励的科学之星。 教学时间 一课时 教学过程 一、谈话激趣，欣赏图片引入新课 1、谈话：同学们，在科学探索的大道上，闪烁着许多星星。今天，科学博士把这些星星都送到了李老师手上，想摘取这些星星吗？不过老师告诉咱们一个小秘密，要想摘取科学道路上的这些星星，就必须做到这16 个字（课件出示16 个字）：仔细观察，大胆猜测，勇于探究，不断总结（齐读）。现在，还有信心摘取这些科学之星吗？李老师在此预祝咱们心想事成！为着咱们如此良好的科学态度和探索科学的坚定信心，老师奖励咱们欣赏一组图片。 2、欣赏图片（课件）：睁着眼睛看前4 张，边看边喊出画面的内容，闭着眼睛看第5 张，问学生看见什么了吗？（强调科学中实事求是的科学态度），再睁开眼睛看，以此产生问题：为什么睁着眼睛能看见图片，而闭着眼睛却看不见呢？ 3、生答后总结，课件出示句子：物体发出或反射的光射到眼睛里，我们才能看见它（齐读该句），并在书中勾画这个句子，再用课件演示讲解，让学生明白：眼睛为什么能看清周围的物体。 4、那人的视觉与光的强弱到底有着怎样的关系呢？这就是本节课我们将要研究的问题。板书课题：光线与视觉（齐读）。 二、新课教学，探索其中关系 1、结合生活经验猜猜：人的视觉与光线的强弱有什么关系呢？ 2、生大胆猜测（教师相继表扬），引入：验证猜测是否正确的最好方法是什么？引出“做实验”，同时教给学生方法：做实验是验证猜测正确与否的最好方法。 3、实验验证猜测，得出结论 ①由各组组长拿出桌子底下的暗盒，告诉学生：暗盒里装着一个小秘密，不移动盒面上的任何东西，通过小孔观察，看能发现盒子里的秘密吗？（在组长带领下快速观察），观察后告知结果，并让学生说说：为什么看不到？在不打开盒盖的前提下，你能用怎样的方法来发现盒子里的秘密？ ②根据生的汇报，归结实验开展方法及过程（课件：演示实验重点不骤）。 ③小组分组在组长的带领下开展实验，教师巡视指导，相机表扬能干的小组和组长。（播放轻音乐） ④音乐停止，组长收拾实验器材，其他组员尽快填写实验单，并交流：自己从这个实验中明

机器视觉之光源基础知识

光源基础知识 图像处理专用照明光源 机器视觉中的照明 照明在机器视觉中的重要地位几乎已经被所有的视觉工程师认识，我们经常可以看到这样的格言，“better to light than write （software）”，“avoid garbage in （bad lighting）that causes garbage out （bad result）”，“create the BEST image first”，“Lighting can make or break the job”等等，接下来的问题是我们如何选择光源、设计照明系统，最终获得最佳图像效果。 设计照明系统，首先应该对光源的特性有所了解。这包括： （1）光源本身的特性，如光源的光谱分布，在被照射面上的亮度分布，光源使用中的温度特性和寿命等。（2）光源与被照射物体的相互作用。光源照射在物体上，会发生反射、吸收和透射三种相互作用，不同材质的物体，三种作用产生的现象不同，同一种物体上缺陷部分和其他部分，三种作用产生的现象也不同。如在表面检测中，我们可以粗略的把目标上的缺陷分成二类，一类是几何形状缺陷，诸如：凹坑、划痕、裂纹、毛刺、凸起、擦伤、碰伤等；另一类是表面强度（或密度）缺陷，如：氧化、生锈、污点、污迹等，前者使表面反射发生变化，后者使表面反射和吸收都发生变化。只有仔细研究光源与被照物相互作用的特点，才能确定光源及照明方式。物体的色彩是光吸收的另一个例子。全波段的白光照射到物体表面，一些波长的光被物体表面吸收，一些波长的光被表面反射，物体呈现出与反射光相同频谱的颜色。利用这个道理，我们可以使用黑白摄像机，选择特定波长的光源，突出物体表面待检测部分与其它部分的灰度差，实现可靠、稳定的检测。 （3）光源的结构。光源可以做成各种形状结构，每种形状发出光的特点不同。如：漫反射光，可以在目标平面上获得均匀的光照；直射光，通过反射和产生阴影显示边缘和表面结构，但光源或目标的移动和倾斜都会明显的影响图像亮度和对比度。另外，光源可以放在被照物体的上方或者下方，可以有各种角度和高度，通过不同形状和照明方式的组合，利用诸如产生阴影、产生高亮区域或无反射区域的方法，使目标上的感兴趣区域与其它区域有尽可能大的区别。 在确定了光源和照明方式后，设计照明系统最后一步也是最重要的一步就是实验。在现实世界中，目标表面特性并非单一，光源与目标物体的相互作用往往是各种现象的组合，有些难以用理论做出准确的描述。通过实验可以验证设计的正确性，同时在实验中，改变影响图像的因素，如：目标在视场中的位置及相对于光源的角度，光源的亮度等，可以进一步验证系统的可靠性和稳定性。 总之，设计光源系统，最终目的是：最大程度地增强感兴趣特征的对比度，抑制和减少目标上其它部分的影响，抑制外部环境的影响。 下面简单介绍机器视觉照明技术中的一些基本概念。 光源 能够实现照明的光源有许多种类型，但在机器视觉中，应用最多的是卤素灯、荧光灯和LED灯。近些年来，LED 技术发展很快，加上其固有的一些特点，如：寿命长、亮度稳定、可构成不同形状和光谱、可频闪和功耗低等，逐渐在机器视觉使用的光源中占主导地位。当然，在色彩检测中，荧光灯以其色还原性好的特点仍有大量应用，在高亮度应用场合，卤素灯还有自己的优势。 亮场照明和暗场照明 亮场照明和暗场照明描述光源和摄像机的相对位置，是机器视觉照明技术中常见术语之一。 在摄像机垂直于被检测目标的情况下，亮场照明和暗场照明的定义是：

机器视觉之镜头基础知识

镜头基础知识 光学镜头的主要参数 焦距 主点到焦点的距离称为光学系统的焦距，这是镜头的重要参数之一，它决定了像与实际物体之间的比例。在物距一定的情况下，要得到大比例的像，则要求选用长焦距的镜头。 如图2所示，自物方主点H到物方焦点F的距离称为物方焦距或前焦距f；类似地，自像方主点H '到物方焦点F '的距离称为物方焦距或前焦距f '。其定义具有方向性，如果主点到焦点的方向与光线的方向一致，则焦距为正；反之则为负。图2中所示的情况，像方焦距f '>0，物方焦距f '<0。如果系统两侧的介质相同，则f '=-f。 相对孔径与光圈数F数 相对孔径为入瞳直径与焦距的比值D/f ' ，它主要影响像面的照度，照相镜头像面的照度与相对孔径的平方成正比。为了满足景物较暗时摄影的需要，或者为了对高速运动物体摄影，要求采用很短的曝光时间，它们都要求提高像面的照度，因此就需要采用大的相对孔径。 镜头通常采用光圈数F来表示通光孔径的大小，光圈数F数为相对孔径的倒数，即F=f ' / D 视场角（FOV：Field of view）与像面尺寸 镜头的视场角决定了被拍摄景物的范围。由于摄影系统一般是对远处景物成像，所以其像面通常位于焦平面附近，因此像面大小与视场角2W ' 的关系可表示为公式y ' =f ' tanW ' 公式中y ' 应该是像面区域的半径。 目前，工业相机通常使用CCD或者CMOS传感器作为像面接收器，有面阵和线阵两种，其工作区域的形状分别为矩形或线形，传感器的工作区域必须包含在镜头所确定的像面圆形区域之内。在镜头的参数中，也经常使用传感器的大小来表示视场大小。 面阵传感器是由许多像素单元组成的一个矩形阵列，每个像素单元都是一个方形传感器。面阵传感器的大小通 线阵传感器也是由许多像素单元组成，与面阵传感器不同的是，这些像素单元排成一个单列。线阵传感器的大小则是以像素单元的数量和大小来表示的。线阵传感器的规格有1K、2K、4K、8K、12K等，像素单元有5μm、7μm、10μm、14μm等。 对于同一个传感器，长焦距的镜头只能有较小的视场角，能对远处景物拍摄得比较大的像，适宜于远距离摄影，故常称之为望远镜头；而短焦距的镜头则有较大的视场角，能将近处较大范围内的景物摄入像面，故又称之为广角镜头，视场角更大的又称为鱼眼镜头；介于二者之间，焦距属于中等，约等于幅面对角线长度的镜头，称之为标准镜头。 工作波长 光学镜头都是针对一定波长范围内的光波工作，自物面发出的光波，在此波长范围内的，能够通过镜头在像面上成一清晰像，而且能量衰减较小；而在此范围外的光波，则难以校正像差，成像质量差，分辨率低，而且能量衰减很大，甚至被光学介质材料所吸收，完全不能通过镜头。 光就其本质来说就是电磁波，按照波长通常将其划分成不同的光谱波段，如下表所示：

机器视觉系列—— Vision 基础知识(下)

机器视觉系列——Vision基础知识(下)

第1章节（下） rolex cellini replica 在上回我们逐一介绍与机器视觉相关的专有名词与周边光学设备，在本回要开始来说明如何使用LabVIEW来截取相机的影像，并正确的显示在人机介面上﹔另外也针对NI Vision所提供的影像校正模式进行说明，以及如何利用软体方式来设定相机的属性与触发取像模式。audemars piguet royal oak offshore chrono auto replica 1.2软体截取与显像 1.2.1NI MAX影像装置确认 在前面一小节介绍了架设整个影像系统所需要的硬体相关设备，现在要来说明如何在NI MAX找到已安装的相机，并且从相机中取得影像。 当我们打开NI MAX，在「My System--》Devices and Interfaces--》NI-IMAQdx Devices」下，可找寻已安装成功的相机，点选相机后，按下右边画面的上方「Grab」键可进行连续取像，另外红色框选处可以找到一些关于相机的规格与内部参数设定，画面下方有显示影像的基本参数，包括目前影像大小、缩放比例与像素的颜色值，另外下方的tab表单处可以找到一些关于相机的规格与内部参数设定。 replica miu miu tote bags 图1.26-在NI MAX下进行取像作业 1.2.2IMAQ影像截取模式 现在要来练习如何使用LabVIEW来取得相机的影像。如果您过去曾经使用LabVIEW来开发NI相关产品，如DAQ设备等，不难发现LabVIEW在相关套件中都会提供两种开发模式：1.