机器视觉应用浅谈
浅谈机器视觉
以镜架为例
Ap0708133谢贺华
摘要：在制造业中各国迅速发展对产品要求越来越高，为了保重产品质量检测要求也步步提高，为了实现低成本，机器视觉检测发挥极其明显的作用，本文简述机器视觉的原理，以镜架为例，映射机器视觉的必要性和发展潜在能力。
关键词：机器视觉测量
一机器视觉概述
在现有的测量技术中，由于环境的各不相同，人对其产品和零件等的测量苦难程度也有所区别，随着科学技术的发展在很多人无法长期属于其中的环境作业与研究均可通过以机器代替进行监控与观察。机器视觉就是以机器摄像头和机器内部程序通过人为改动或设置以满足在不同恶劣环境代替人眼检测活动等的技术。
1.1基本原理
人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，为了克服自身能力、能量的局限性，发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。这类机器，我们通常称为智能机器，它能模拟人类的功能，能感知外部世界并有效地解决人所希望解决的问题。人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官，而视觉，是人类最重要的感觉功能。视，就是看；觉，就是感觉、感知。通过看来感知外部世界丰富多采的信息。“百闻不如一见”这句话生动地说明了视觉，对获得客观世界信息的重要性。据统计，人所感知的外界信息有80% 以上是由视觉得到的，通过视觉，我们可以感受到物体的位置，亮度以及物体之间的相互关系等。因此，对于智能机器来说，赋予机器人类的视觉功能对发展智能机器是极其重要的，由此形成了一门新的学科——机器视觉。
机器视觉是研究用计算机来模拟生物视觉功能的学和技术，机器视觉的主要目标是用图象来创建和复现实世界模型，然后认知现实世界。简单的说，机器视觉就是使机器具备“看”的功能，使机器能认识和能确定它所见范围内目标的位置。
看懂所要看的东西，然而，视觉本身也是人类最复杂的感知过程之一，视觉数据中通常含有大量的无关或者甚至使人误解的偏差，而其数据本身并不显示出相应的相关性和不相关性。所以，机器视觉所要完成的是一系列复杂的信息处理任务。
目前，由于对于人的视觉生理机制还缺少足够的了解，在一定程度上限制了机器视觉的发展。然而，正是如此激发了人们对其进行深入研究的激情，从上世纪 80 年代至今，全球性的机器视觉研究热潮，经久不衰。机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新理论、新方法不断涌现，在各个方面得到了广泛的应用，从工业检测到文件处理，从医学图象到遥感图象，从毫微米技术到多媒体数据库，不胜枚举。可以说，需要人类视觉的场合几乎都需要机器视觉。而许多人类视觉无法感知的场合，如精确定量感知、危险场景感知、不可见物体感知等，机器视觉更具优势。可以说，机器视觉的发展不仅将大大推动智能系统的发展，也将拓宽计算机与各种智能机器的研究范围和应用领域。
图 1 是机器视觉系统的基本结构，在一定的光照（包括可见光，红外线甚至超声波等各种成象手段)条件下，成象设备（摄象机，图像采集板等）把三维场景的图像采集到计算机内部，形成强度的二维阵列——原始图象；然后，运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以得到质量改善了的图像；其次，运用机器视觉技术从图像中提取感兴趣的特征分类整理；，构成对图像的进一步，运用模式识别技术对抽取到的特征进行描述；最后，运用人工智能得到更高层次的抽象描述。完成视觉系统的任务。
图1机器视觉的基本结构
1.2其理论框架
人类视觉器官通过亿万年的生物进化已经达到非常完美的地步，而我们对它的认识却非常肤浅。自 70年代末，80年代初，MIT的马尔（D.Marr）教授创立了视觉计算理论，使视觉的研究前进了一大步。马尔首先解决了研究视觉理论的策略问题，他认为视觉是一个复杂的信息处理问题，要完整地理解视觉，必须从一个不同的层次上对它进行解释：
图2 Marr 视觉理论的分层模型
第 1 个层次是信息处理问题的计算机理论，在这个层次上所研究的是对什么信息进行计算和为什么要进行这些计算；第2个层次是算法；第3个层次是执行，它研究完成某一特定算法的具体机构。
从计算理论这个层次来看，马尔教授提出视觉信息处理必须用三级内部表像加以描述。这三级表像是：要素图（图象的表像），2.5 维图（可见表面的表像）和三维模型表像（用于识别的三维物体表像）。
因此，机器视觉可以看作从三维环境的图象中抽取、描述和解释信息的过程，它可以划分为以下6个主要部分：感觉、预处理、分割、描述、识别、解释。再根据实现上述各过程所涉及的方法和技术的复杂性将它们归类，可分为3个处理层次：低层视觉处理；中层视觉处理和高层视觉处理。这种划分对于将机器视觉系统
的固有处理过程加以分类提供了一种有用的结构。Marr理论是计算机视觉研究领域的划时代的成就，虽然它还不十分完善，但它给了我们许多研究计算机视觉的珍贵的哲学思想和研究方法，同时也给计算机视觉研究领域创造了许多新的研究起点。
以镜架为例：
首先了解一下镜架的测量方法大体如下
一、镜架测量(1)基准线法：所谓基准线，就是通过左右两镜框内缘最高点与最低点平行切线的一部分线。所有垂直方向的测量都起自基准线。镜圈尺寸是镜片颞侧和鼻侧之间的基线长度，鼻梁宽度则是两个最近的基线与镜圈交点之间的距离。(2)方框法：方框法测量镜架已经为国际标准化组织(ISO)和其所有成员所认可。顾名思义，方框法是画与镜片(镜片的倒角)相切的外切矩形(方框)，对于相应镜架而言，这个外切矩形也与镜架内槽相切。
二、其它测量：上面提到的是关于镜框的几何度量，由此可以计算镜片尺寸、移心量，以下我们介绍与眼镜配镜有关的测量方法。
(1)镜腿总测量
1)镜腿总长度
2)镜腿总弯点长3)镜架宽度
4)倾斜角
5)镜腿张角
6)鼻梁测量
A。正面角(正面观)
B。水平角(由上至下观)
第一，是直线度的测量。在机器视觉中，利用像素分辨率可以保证直线度，主要使用模数匹配，可通过大量产品流水检测，类似扫描。
第二，是镜架上的裂纹和部分缺陷检测。在机器视觉中，利用像素明暗分布和形状捕捉可以对经常性裂纹和缺陷进行高速检测。
第三，对镜架的变形程度进行检测。在大量的镜架中对变形的镜架先进行编程，实现全局性分析变形程度，以一定的像素对比和缺陷匹配即可处理完。
感想：首先不得不承认这门课我们学的很烂，问题是双面，教与学。
另外我认为机器视觉发展前景很好，而我们由于知识不够没法理解其中关键性问题，但基于老师的不懈努力，我觉得自己对机械行业前景还有雄心壮志，经过此课学习之后，机跟电必须结合，另外矩阵论在机器视觉上极为重要。
我想自己会努力的把这些掌握，好好搞好机械检测问题。
参考：《机器视觉》
《机器视觉及其应用》习题
第一章机器视觉系统构成与关键技术 1、机器视觉系统一般由哪几部分组成？机器视觉系统应用的核心目标是什么？主要的分 成几部分实现？ 用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成：光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。三部分：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2、图像是什么？有那些方法可以得到图像？ 图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。 3、采样和量化是什么含义？ 数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像（模拟图像）变换成离散采样点（像素）集合的操作；量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。采样和量化实现了图像的数字化。 4、图像的灰度变换是什么含义？请阐述图像反色算法原理？ 灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值，从而改善画质，使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。 第二章数字图像处理技术基础 1、对人类而言，颜色是什么？一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的？24位真彩 色，有多少种颜色？ 对人类而言，在人类的可见光范围内，人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。 一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示：使用三个8位无符号整数（0 到255）表示红色、绿色和蓝色的强度。256*256*256=16,777,216种颜色。 2、红、绿、蓝三种颜色为互补色，光照在物体上，物体只反射与本身颜色相同的色光而吸 收互补色的光。一束白光照到绿色物体上，人类看到绿色是因为？ 该物体吸收了其他颜色的可见光，而主要反射绿光，所以看到绿色。 3、成像系统的动态范围是什么含义？ 动态范围最早是信号系统的概念，一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中，多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围，比如在音频工程中，一个放大器的动态范围可以表示为： D = lg（Power_max / Power_min）×20； 对于一个底片扫描仪，动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。即原稿最暗点的密度（Dmax）和最亮处密度值(Dmin)的差值。 我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg（Io/I）。那么假设有一张胶片，扫描仪向其投射了1000单位的光，最后在共有96%的光通过胶片的明亮（银盐较薄）部分，而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为： Dmin=lg（1000/960）= 0.02； 后者的密度为： Dmax=lg（1000/40）= 1.40 那么我们说动态范围为：D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。
浅谈机器视觉的应用——智能车牌识别系统
浅谈机器视觉的应用——智能车牌识别系统 随着科学技术的迅猛发展，现在已进入一个智能时代，越来越多的智能产品面世，智能化不仅仅体现在手机方面，还有机器视觉。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，常用机器视觉来替代人工视觉。因为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。而机器视觉的运用也较为广泛，像嵌入式车牌识别摄像机就是其很好的代表。尤其是车牌识别摄像机运用在停车场，因停车场的外在影响因素颇多，要想实现车牌识别系统在机器视觉方面全方位提升就必须能识别各式各样的车牌，还要能在各种极端环境下识别各式车牌。 车牌做为车辆身份的唯一标识当仁不让的被选作车牌识别结果的一个判断标准。但是车牌看似是一固有物体，但是其中也深藏着很多的奥妙，为车牌识别系统增加了不少识别难度，其难度可以分为4大方面。 （1）车牌颜色:就车牌颜色而言也具有多样性，不同领域的车辆有不同的颜色表示，比如蓝底白字、黄底黑字、黑底白字等等。到目前为止车牌识别系统对常见的蓝牌，黄牌的识别效果还不错，但是对多样车牌的完善程度还是有待提升的。对于车牌颜色的识别火眼臻睛车牌识别系统运用了车辆牌照字符和颜色联合识别方法，其最大的特征是将车牌区域划分为字符区域和背景区域，再而对背景区域进行颜色识别。下图列出的是多样车牌不同背景颜色、字体颜色的代表。
（2）字符：为了区分不同地域，每个地区都有自己独特的代表汉字。汉字也称为字符，字符识别属于模式识别领域，因汉字的笔画较多，字符点阵分辨率低，字符所占的像素比较少，给识别效果增加了一定的难度。 （3）数字：组成车牌的另两个因素是字母和数字，简单的阿拉伯数字、英文字母放在一起处理，识别算法复杂。尤其是字线和数字相似度大且经常成像不清晰，使得一些仅仅依靠形体特征识别的算法不适用。 （4）形态：多样车牌也存在着别外一个因素——双层、单层。双层黄牌，双层军牌就是典型的代表，因为单层和双层车牌的大小尺寸不统一，加之成像角度的不同，又给车牌定位算法增加了难度。 对车牌识别系统而言除了解决多样车牌还有环境的复杂度。每一个停车场都有着自己独特的样貌，车牌识别摄像机必须适用于每一个停车场并能做到识别率高且稳定、成像清晰，就不得不考虑车牌识别系统对每个停车场的识别度也就是优异的成像，比如在逆光下，顺光等等环境下怎么能更好的识别车牌，目前对于强光环境用到了双重宽动态有效的抑制强光；对于光线不足的环境可以调动智能补光灯来补充光照使车牌识别效果达到最佳。
机器视觉在自动化生产中的应用
机器视觉在自动化生产中的应用 如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 一、图像识别应用 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理。通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 二、图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统。另外，其还可应用于印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别，玻璃瓶的缺陷检测等。其中，机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 三、视觉定位应用 视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。 四、物体测量应用 机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括，齿轮，接插件，汽车零部件，IC元件管脚，麻花钻，罗定螺纹检测等。 五、物体分拣应用 实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。
机器视觉的现状及其应用
河北工业大学 院系：河北工业大学机械工程学院 班级：机研155班 姓名：翟云飞 学号： 201531204037 题目：机器视觉技术及其应用
目录 1.机器视觉的发展现状 2.机器视觉系统组成 2.1机器视觉系统的工作原理 3.机器视觉的应用 3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统 3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 3.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术 3.4新兴行业 4.机器视觉发展趋势 5.中国机器视觉产业的发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 5.3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 5.4、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 6.参考文献
1.中国机器视觉的发展趋势 近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 2.机器视觉系统组成及其工作原理 简言之，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。 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。
浅谈企业视觉标识系统
浅谈企业的视觉识别系统 企业视觉识别系统是企业识别系统的重要组成部分。它是在理念识别(MIS)和行为识别(BIS)的基础上，通过一系列形象设计，将企业经营理念、行为规范等，即企业文化内涵，传达给社会公众的系统策略，是企业全部视觉形象的总和。企业视觉识别系统将企业的品牌理念与核心价值通过视觉传播形式，有组织有计划地传递给客户、公众和企业员工，从而树立起统一的企业形象。 企业视觉识别系统是企业形象最直观的表现。企业的VIS系统需要保持内在的一致性和外在的差异性，即企业所有视觉设计都要严格地遵循统一的标准，同时要与其他企业保持鲜明的差异，以便促进客户产生强烈的共鸣。一个优秀的视觉识别系统可以使人们快速理解企业希望传递的信息。 企业视觉识别系统是企业识别系统CIS的视觉符号，是企业形象的视觉传递形式，它是CIS最有效、最直接的的表达。企业视觉识别系统是由体现企业理念和业务性质、行为特点的各种视觉设计符号及其各种应用因素所构成。是企业理念系统和行为识别系统在视觉上的具体化、形象化。企业通过形象系统的视觉识别符号将企业经营信息传达给社会公众，从而树立良好的企业形象。 根据心理学理论，人们日常接受外界刺激所获得的信息量中，以视觉感官所占的比例最高。而且视觉传播最为直观具体，感染力最强。因而，采取某种一贯的、统一的视觉符号，并通过各种传播媒体加以推广，可使社会公众能够一目了然地掌握所接触的信息，造成一种持久的、深刻的视觉效果。从而对宣传企业的基本精神及其独特性起到很好的效果。 一、企业视觉识别系统的基本内容 VIS所涉及的项目最多、层面最广、效果最直接，与社会公众的联系最为广泛、密切。归纳起来，可分为基本要素和应用要素两部分。 （一）企业视觉识别系统的基本要素。VIS设计的基本要素系统严格规定了标志图形标识、中英文字体形、标准色彩、企业象征图案及其组合形式，从根本上规范了企业的视觉基本要素，基本要素系统是企业形象的核心部分，包括：企业名称、企业标志、企业标准字、标准色彩、象征图案、组和应用和企业标语口号等。 1，.企业名称。企业名称和企业形象有着紧密的联系，是CIS设计的前提条件，是采用文字来表现识别要素。企业名称的确定，必须要反映出企业的经营思想，体现企业理念；要有独特性，发音响亮并易识易读，注意谐音的念义，以避免引起不佳的理想。名字的文字要简洁
机器视觉技术的在不同行业的应用-上海映初
机器视觉技术的在不同行业的应用 -上海映初智能科技有限公司工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸，是实现工业自动化和智能化的必要手段。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，为我国工业自动化打开“新视界”。 传统工业制造企业在视觉图像技术方面需要构建四大能力： 第一、智能识别 海量信息快速收敛，从大量信息中找到关键特征，准确度和可靠度是关键。 第二、智能测量 测量是工业的基础，要求精准度。 第三、智能检测 在测量的基础上，综合分析判断多信息多指标，关键是基于复杂逻辑的智能化判断。第四、智能互联 图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等数据互联，衍生出深度学习、智能优化、智能预测等创新能力。 1、简介及分类 机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。机器视觉可以分为工业视觉、计算机视觉两类。
表1：机器视觉分类 a)构成及原理 机器视觉系统一般由光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元和视觉处理软件构成。 图1：机器视觉系统构成及工作原理 b)优势及特点
机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境的优点。 机器视觉性能优势优势原因 非接触测量对于观测者和被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性 光谱响应范围较大具有交款的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围 超长待机能够长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时 间的测量、分析和识别任务 定位功能具备定位功能，能够自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通信协议输出，此 功能多用于全自动装配和生产 测量功能测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外协轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的 测量 缺陷检测功能缺陷检测功能是机器视觉用的最多的一种功能，她可以检测产品表面的一些信息。基 本上需要用人眼来的产品品质，都可以用视觉技术来替代。 表2：机器视觉性能优势原理 是实现智能制造的必要手段 如果说工业机器人是人类手的延伸、交通工具是人类腿的延伸，那么机器视觉就相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉实现了对工件尺寸、形状、颜色等特征的自动判断和识别，可以让机器代替人眼做测量和判断，是实现工业自动化和智能化的必要手段。 人类视觉机器视觉 精确性差，64灰度级，不能分辨微小的目标强，256灰度级，可观测微米级的目 标 速度性慢，无法看清较快运动的目标快，快门时间可达10微秒
机器视觉应用有哪些 浅谈机器视觉软件的介绍与选择
机器视觉应用有哪些浅谈机器视觉软件的介绍与选择 本文主要是关于机器视觉的相关介绍，并着重对机器视觉的应用场景进行了详尽的阐述。 机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，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，得到被摄目标的形态信息，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。 机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、I/O 卡等）。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。［2］机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者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，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。 系统可再分为 一、采集和分析分开的系统。 主端电脑（Host Computer） 影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器 影像摄影机 定焦镜头镜头 显微镜头
浅谈机器人视觉技术
浅谈机器人视觉技术 摘要 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。本文介绍了机器人的发展以及视觉计算理论和视觉的关键技术。 关键词：机器人、视觉、计算、关键技术 一、机器人发展概述 科学技术的发展,诞生了机器人。社会的进步也提出要求,希望创造出一种能够代替人进行各种工作的机器,甚至从事人类不能及的事情。自从1959年诞生第一台机器人以来,机器人技术取得了很大的进步和发展,至今已成为一门集机械、电子、计算机、控制、传感器、信号处理等多学科门类为一体的综合性尖端科学。当今机器人技术的发展趋势主要有两个突出的特点:一个是在横向上,机器人的应用领域在不断扩大,机器人的种类日趋增多;另一个是在纵向上,机器人的性能不 断提高,并逐步向智能化方向发展。前者是指应用领域的横向拓宽,后者是在性能及水平上的纵向提高。机器人应用领域的拓宽和性能水平的提高,二者相辅相成、相互促进。 智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器,是机构学、自动控制、计算机、人工智能、微电子学、光学、通讯技术、传感技术、仿生学等多种学科和技术的综合成果阎。智能机器人可获取、处理和识别多种信息,自主地完成较为复杂的操作任务,比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。要使机器人拥有智能,对环境变化做出反应,首先,必须使机器人具有感知
机器视觉在医疗器械行业的运用
机器视觉在医疗器械行业的应用 摘要一次性注射针的外观缺陷是影响产品质量的主要因素。为了实现对注射针的外观缺陷检测自动化，本文研究了用西门子机器视觉[1]技术结合西门子自动化[2]设备在线检测注射针的外观缺陷并自动剔除不合格产品的方法。在实际生产过程的运用中，注射针检测系统得到了多家医疗器械厂商的好评。 关键词一次性注射针缺陷检测西门子机器视觉自动化 Abstract The defect on the appearance of the one-off injector pin is the main influencing factor to it’s quality. To realize defect inspection automatically for the defect on the appearance of the one-off injector pin, some defect inspecting methods for the one-off injector pin by SIMATIC machine vision combine with SIMATIC automatic equipment are studied in this article. In actual project, the equipment of Hang zhou Huafeng automatic company that inspects the appearance of the one-off injector pin obtained good effect from many medical instrument manufacturers. Key Words one-off injector pin, defect inspection, SIMATIC machine vision, automation 1 引言 随着医疗水平和医疗器械的不断提高和更新，一次性注射针以其方便、卫生的特点深受用户的喜爱，其需求量也迅速增大，而针头外观的好坏直接影响到一次性注射针的质量。所以为了减少不合格品的数量，需要增加检测工序。手工外观检验和产品标记昂贵和不可靠。同时又意味着不近人情的单调工作。这里，自动化机器视觉系统提供了解决这些问题的方案。 2 一次性注射针的缺陷 一次性注射针可以分为针座和针头两个部分。针座的缺陷对产品的质量影响可以不计。而针头就存在着两种缺陷情况：首先针头在制作过程中针尖部位可能会产生毛刺；其次针头在自动装配过程中可能会产生倒插现象（针尖部位被插入针座）。影响针头的几个缺陷为：针尖毛刺、倒插。其中倒插不仅会对产品的质量产生直接的影响，而且严重的会危害到人的
机器视觉简介
机器视觉概述 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。 【应用领域】 机器视觉广泛应用于各个方面，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。 【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。系统可再分为、主端电脑(Host Computer)、影像获取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。 以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分，在本实验室中机器视觉的主要系统组成为：光源、工控机、工业相机、镜头；其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖（实验室的光源性能一般，光照条件良好）。 图1 典型的机器视觉系统
图2 本实验室的机器视觉的主要组成 尽量以本实验室现有的实验条件为主，其他需要的部分按实际要求也可以添加。 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
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：
浅谈视觉传感器
浅谈视觉传感技术 王恋 （重庆理工大学，贵州省安顺市561009） 摘要：随着科学技术的发展，传感器的研究和应用变得越来越重要，它成为获取信息的重要技术手段，针对不同的应用传感器技术也分为：光电传感技术、光纤传感技术、视觉传感技术、生表面波传感技术、生物传感技术、化学传感技术、前沿传感技术这七大类传感技术，本文将着重介绍视觉传感技术。视觉传感技术因其硬件成本的显著降低，性能的极大提升以及具备了大规模推广的条件得到了绝大多数研究者和工业生产者的青睐，这为视觉传感技术的发展前景奠定了基础，但同时也存在测量精度问题，视觉传感器对环境的高要求也是视觉传感器需要解决的问题，只有提高了测量精度问题和适应环境变化的问题才能使得视觉传感器更具有竞争力和自身优势。 关键词：信息；传感技术；视觉传感技术；测量精度；适应环境 On visual sensing technology Wang Lian (Chongqing University of technology,Anshun City,Guizhou Province,561009,China) Abstract：With the development of science and technology,research and application of the sensor becomes more and more important,it has become an important technical means to obtain information,according to the application of different sensor technologies are also divided into:photoelectric sensor technology,optical fiber sensing technology,visual sensing technology, surface wave sensor technology,biological sensor technology,chemical sensing technology,the sensor technology frontier seven kinds of sensing technology,this paper will focus on the visual sensing technology.Because the visual sensing technology significantly reduce the hardware cost,greatly enhance the performance and have a large-scale promotion of the conditions have been most researchers and industrial producers favor,which laid the foundation for future vision sensing technology,but there are also problems of measurement accuracy,the problem of the high requirement of visual sensor is also a visual environment the sensor needs to be solved,only to improve the measurement accuracy and to adapt the change of environment problems in order to make the visual sensor has more advantages and competitiveness Key words：Information;sensing technology;vision sensing technology;measurement accuracy;adaptation to the environment 0引言 视觉源于生物界获取外部环境信息的一种方式，是自然界生物获取信息的最有效手段，是生物智能的核心组成之一。人类80%的信息都是依靠视觉获取的，基于这一启发研究人员开始为机械安装“眼睛”使得机器跟人类一样通过“看”获取外界信息，由此诞生了一门新兴学科——计算机视觉，人们通过对生物视觉系统的研究从而模仿制作机器视觉系统，尽管与人类视觉系统相差很大，但是这对传感器技术而言是突破性的进步。视觉传感器技术的实质就是图像处理技术，通过截取物体表面的信号绘制成图像从而呈现在研究人员的面前。视觉传感技术的出现解决了其他传感器因场地大小限制或检测设备庞大而无法操作的问题，由此广受工业制造界的欢迎。本文通过对比视觉传感技术的优缺点以及发展趋势来展示视觉传感技术的兴起和应用。 1视觉传感技术概述 视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指[1]：通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。它是基于生物视觉和计算机视觉所提出的。视觉传感器是50年代后期出现的，发展十分迅速，是机器人中最重要的传感器之一。机器人视
机器视觉技术及其应用概述
机器视觉技术及其应用概述 姓名: 班级：机械0904班学号： 摘要：近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微 电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 关键词：器视觉；技术；应用 机器视觉系统组成及其工作原理 机器视觉即用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统的工作流程大致为：被摄取目标——经图像摄取装臵——图像信号——经图像处理系统——数字信号——经抽取目标特征——判断结果并控制设备。该流程的实现需相应的硬件作为基础，典型的工业机器视觉系统构成有照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器等。下面将对机器视觉系统组成和工作原理进一步具体说明。 机器视觉系统组成 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。 从中我们可以看出机器视觉是一项综合技术。其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。只有这些技术的相互协调应用才能构成一个完整的机器视觉应用系统。机器视觉应用系统的关键技术主要体现在光源照明、光学镜头、摄像机(CCD)、图像采集卡、图像信号处理以及执行机构等。以下分别就各方面展开论述。
浅谈机器视觉传感器
浅谈机器视觉传感器 机器视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源,它的选择取决于准确性、输出、灵敏度、机器视觉系统的成本以及对应用要求的充分理解。对传感器主要性能的基本理解能够帮助开发人员迅速缩小他们的查找范围，找到合适的传感器。 大多数的机器视觉系统的用户认识到相机是系统的关键要素，经常把它当作视觉系统的“芯片”。相机本身是一个复杂的系统：包括镜头、信号处理器、通讯接口，以及最核心的部分——把光子转换成电子的器件：图像传感器。镜头和其它的部件共同配合来支持相机的功能，传感器最终决定相机的最高性能。 业内的许多讨论都集中在加工技术上，以及CMOS和CCD传感器孰优孰劣。这两种技术都有其优势和不足之处，所加工的传感器有着不同的性能。最终用户关心的不是传感器是“如何”被制造出来的，而是其在最终应用中的表现。 在指定的应用中，三个关键的要素决定了传感器的选择：动态范围、速度和响应度。动态范围决定系统能够抓取的图像的质量，也被称作对细节的体现能力。传感器的速度指的是每秒种传感器能够产生多少张图像和系统能够接收到的图像的输出量。响应度指的是传感器将光子转换为电子的效率，它决定系统需要抓取有用的图像的亮度水平。传感器的技术和设计共同决定上述特征，因此系统开发人员在选择传感器时必须有自己的衡量标准，详细的研究这些特征将有助于做出正确的判断。 正确理解动态范围 传感器的动态范围是最容易使人疑惑和误解的地方，这是因为机器视觉系统是数字的。图像的动态范围包括两部分：一是传感器能够工作的曝光范围（亮度的倍数）；其次是传感器能够数字化像素信号的电平的数量，用位数表示。这两部分通常是紧密相关的。 曝光的动态范围表示传感器能够正常工作的亮度水平。当光子撞击图像传感器的活动像素区域时产生电子，传感器将其捕获并存储起来以备系统读取。撞击活动区域的光子数越多，产生的电子数就越多，在读取的间隔中，该过程持续的时间越长，被存储的电子就越多。决定传感器曝光动态范围的参数之一就是填充存储阱的曝光。制造传感器的半导体加工工艺和电路设计共同决定阱的容量或深度。 电子噪音是传感器能够工作的最低曝光水平，尽管没有任何光子撞击活动的像素区域，图像传感器也将以热量发射的形式产生电子。要产生可识别的信号，必须有足够的光子撞击活动的像素区域，以便在存储阱中有比暗电流噪音所产生的电子数更多的电子。传感器的最低曝光率是产生至少与噪音电子同样多的光电子数。只有在超过噪音等量的曝光水平时，传感器才能产生有用的信息。 传感器的曝光动态范围是由其物理和电路设计所决定的功能，而数字动态范围只是由电路设计所决定的功能。图像传感器的数字动态范围只是说明它能够提供给视觉系统的明显
机器视觉应用案例分析
机器视觉应用案例简析 机器视觉的应用在近年来越加广泛，其中机器视觉检测、机器人视觉两方面的技术成为目前主要的两大技术应用领域，维视图像在此为你介绍机器视觉的部分应用实例，为大家学习提供参考。 一、机器视觉两大主要应用领域 1. 机器视觉检测：机器视觉检测又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。 基于通用视觉系统的角度检测 2. 机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。
基于视觉技术的机器人定位 二、机器视觉10大应用实例分析 1. 基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统 EQ140-II汽车仪表板总成是我国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报警灯和若干照明9灯是否损坏或漏装。一般采用人工目测方法检查，误差大、可靠性差，不能满足自动化生产的需要。基于机器视觉的智能集成测试系统，改变了这种现状，实现了对仪表板总成智能化、全自动、高精度、快速化的质量检测，克服了人工检测所造成的各种误差，大大提高了检测效率。 2. 金属板表面自动控伤系统 金属板如大型电力变压器线圈、扁平线收音机朦胧皮等的表面质量都有很高的要求，但原始的采用人工目视或用百分表加控针的检测方法，不仅易受主观因素的影响，而且可能会给被测表面带来新的划伤。金属板表面自动探伤系统利用机器视觉技术对金属表面缺陷进行自动检查，在生产过程中高速、准确地进行检测，同时由于采用非接角式测量，避免了产生新划伤的可能。 3. 汽车车身检测系统 英国ROVER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度的100%在线检测，是机器视觉系
机器视觉应用浅谈
浅谈机器视觉 以镜架为例 Ap0708133谢贺华 摘要：在制造业中各国迅速发展对产品要求越来越高，为了保重产品质量检测要求也步步提高，为了实现低成本，机器视觉检测发挥极其明显的作用，本文简述机器视觉的原理，以镜架为例，映射机器视觉的必要性和发展潜在能力。 关键词：机器视觉测量 一机器视觉概述 在现有的测量技术中，由于环境的各不相同，人对其产品和零件等的测量苦难程度也有所区别，随着科学技术的发展在很多人无法长期属于其中的环境作业与研究均可通过以机器代替进行监控与观察。机器视觉就是以机器摄像头和机器内部程序通过人为改动或设置以满足在不同恶劣环境代替人眼检测活动等的技术。 1.1基本原理 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，为了克服自身能力、能量的局限性，发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。这类机器，我们通常称为智能机器，它能模拟人类的功能，能感知外部世界并有效地解决人所希望解决的问题。人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官，而视觉，是人类最重要的感觉功能。视，就是看；觉，就是感觉、感知。通过看来感知外部世界丰富多采的信息。“百闻不如一见”这句话生动地说明了视觉，对获得客观世界信息的重要性。据统计，人所感知的外界信息有80% 以上是由视觉得到的，通过视觉，我们可以感受到物体的位置，亮度以及物体之间的相互关系等。因此，对于智能机器来说，赋予机器人类的视觉功能对发展智能机器是极其重要的，由此形成了一门新的学科——机器视觉。 机器视觉是研究用计算机来模拟生物视觉功能的学和技术，机器视觉的主要目标是用图象来创建和复现实世界模型，然后认知现实世界。简单的说，机器视觉就是使机器具备“看”的功能，使机器能认识和能确定它所见范围内目标的位置。
机器视觉应用解析
机器视觉应用解析 机器视觉可以捕捉、观察和分析那些从前无法想象的任务。 想将检测时间降低一个数量级、提高检测质量、降低成本、增加工人满意度、提高安全性和减少不确定度?先进的机器视觉技术是你的绝好选择。用户、系统集成商和机器视觉产品供应商跟踪了如下结果： ■ 与3英里每小时(mph)的人眼检测速度相比，自动3D检测速度可以达到30英里每小时。 ■ 无级调解产品的机器人维修。 ■ 以200m/min的速度对生产和结构疵点进行网面检测，比肉眼速度快10倍。 ■ 每秒记数450个形状各异、大小不同的物体，精度高达99%。 ■ 每份中可以对1200个不同颜色和大小的产品进行检测并做出合格判定，可以设置10个以上的合格判据，精度在95%到99%之间。花费只有预期的1/3，9个月即可收回成本。 为了更快的进行检测，Nagle Rearch将Scik3D技术整合到获专利的Georgetown Rail Aurora轨道检测系统之中。 图片显示了木制枕木(图1)和混凝土枕木(图2)。图3是装载视觉系统的卡车，可以消除人为检测的困难和不准确。 图1
图2 图3 感受机器视觉带来的便利包括： 3D摄像头可以以30mph的速度监测铁路 你愿意沿着铁路边走边找疵点，还是愿意坐在车上以30mph的速度前行，而把工作留给3D摄像头去完成，并且可以每小时检测70000节铁轨，每天检测几百英里?对于9英尺枕木的检测长期以来被认为是轨道维护的“宝石”，它可以确保工人的安全、舒适，且便于制定维护计划。 当检查员们沿着铁轨边走边对每一根枕木进行判断的时候，高稳定性的枕木检测向传统的铁轨检测和枕木维护发起了挑战，为什么? ■ 肉眼检测人员对“好”或“坏”的判断准则是一直变化的; ■ 两个检测人员对同一根铁轨的评价不可能完全一致; ■ 检测人员在每一次评价上只能用仅仅1秒钟; ■ 而且铁路路况条件繁复多变。 来自于德克萨斯州Austin公司的Nagle发现2D检测并不适合枕木的检测，原因是
机器视觉在安防领域的应用
随着经济快速发展，城市化进程不断推进，各种社会矛盾和暴力事件逐渐增多，面临的突发事件和异常事件越来越复杂，监控的难度和重要性也越来越突出。从监控技术的发展来看，大致可分为三个阶段：人力现场监控、人力视频监控和智能视觉监控。所谓人力现场监控，即安排专人在现场对场景监控，人力现场监控的应用可以追溯到原始社会，一直延续至今。所谓人力视频监控，即用摄像机对场景拍摄，视频信号被采集到中央控制部门并被显示到监视器上，由人对视频图像进行分析，得出恰当的判断。视频监控又分为两种，一种是早期采用的模拟视频监控，一种是现在广泛采用的数字视频监控，这种监控技术引入了大量的计算机技术，来协助人采集和管理所有视频信息，监控系统的性能得到了有效的提高。当有事件发生后，采用调取查阅的方式，这种方式在一定程度上满足了社会的需求，但是无法避免事态趋于恶化。 何种技术可以有效的解决传统监控行业带来的困惑，是安防行业亟需考虑和深入研究的课题。 一、智能视觉分析技术 随着科技的发展，计算机技术的不断提升，智能视觉技术应运而生，可以有效的解决传统视频监控行业的问题，为安防行业提供了更为广阔的应用方向。它和以往的监控技术有本质的区别，其主要特征是采用计算机视觉的方法，在几乎不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时做出反应。更形象地说，智能视觉监控系统能够看，看监控场景中目标物体的行为；能够想，想目标物体的行为意味着什么；能够说，把想的结果用自然语言的形式表达出来。因此智能视觉监控系统取代人完成了监控任务中的大部分工作，是新一代的具有高度智能的监控技术应用。 智能视觉分析技术是指计算机图像视觉分析技术，计算机图像视觉技术是人工智能（AI，Artificial Intelligent）研究的分支之一，它能够在图像及图像描述之间建立映射关系，从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容。而视频监控中所提到的智能视频技术主要指的是“自动分析和抽取视频源中的关键信息”。如果把摄像机看作人的眼睛，智能视频系统或设备则可以看作人的大脑。智能视频技术借助计算机强大的数据处理功能，通过将场景中背景和目标分离，进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤用户不关心的信息，仅仅为监控者提供有用的关键信息。智能视频解决方案以数字化、网络化视频监控为基础，用户可以根据视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，系统识别不同的物体，同时识别目标行为是否符合这些规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低误报和漏报现象，切实提高监控区域的安全防范能力。 二、智能视觉分析技术的应用 智能视觉分析技术在安防领域的重要作用是毋庸置疑的，具有广泛的应用前景，可以应用在公安、司法、交通、教育、金融等主流行业应用，比如十字路口、高速公路、停车场、飞机场等交通场景；比如军事基地、银行等军事场景监控、国家重要部门以及人们日常生活的场