机器视觉之机器视觉-系统组成
机器视觉(相机、镜头、光源 )全面概括
机器视觉（相机、镜头、光源）全面概括分类：机器视觉2013-08-19 10:52 1133人阅读评论(0) 收藏举报机器视觉工业相机光源镜头1.1.1视觉系统原理描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。
2.1.1视觉系统组成部分视觉系统主要由以下部分组成1.照明光源2.镜头3.工业摄像机4.图像采集/处理卡5.图像处理系统6.其它外部设备2.1.1.1相机篇详细介绍：工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD（ChargeCoupled Device）或CMOS（Complementary Metal OxideSemiconductor）芯片的相机。
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。
它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。
CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。
这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。
典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。
CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初，90 年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。
CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部像素的编程随机访问的优点。
机器人视觉系统介绍
机器人视觉（Robot Vision）简介机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机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对象的形状、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。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。
如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
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。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。
图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。
数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。
机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。
图像的获取图像的获取实际上是将被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，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。
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。
《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。
1_Machine Vision
CONFIDENTIAL
Patented Technology: PatMax
训练的标准工件
对比度低
旋转
遮挡/重叠
大小
确保在恶劣情况下可靠地找到工件
CONFIDENTIAL
28
识别
• 条形码读取 • 2维矩阵码读取
– IDMax 基于PatMax技术
• OCR /OCV
– 字符识别 – 字符验证
• 串行和以太网通信
可用的标准工业协议有：
– – – – – 以太网/IP、PROFINET、Modbus TCP（工业以太网） 预先配置和用户定义的 RS-232 和 RS-485（串行） DeviceNet、PROFIBUS、CC-Link（Fieldbus网络） OPC、ActiveX控制（用于HMI） TCP/IP、FTP、Telnet、SMTP（标准以太网）
CONFIDENTIAL
为什么机器视觉比较难？
必须适应图像与图像 的差异
–亮度变化
–位置变化
–工件的差异
CONFIDENTIAL
为什么机器视觉比较难？
• Appearance changes!
CONFIDENTIAL
13
为什么机器视觉比较难？
• Presentation / Distortion effects
CONFIDENTIAL
图像采集
成像器
• 微芯片将光能转化为数字信息（像素） • CCD和CMOS是最常用类型的成像器
视野 像素
元件
• 最小的一部分数字图像 • 相机分辨率以像素为单位 – 640×480或0.3兆像素 – 1600×1200或2.0兆像素
CONFIDENTIAL
机器视觉技术与应用实战-机器视觉基本概念
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的特点与优势
机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触观测技术，同 样具有高精度和高速度的性能。非接触无磨损，消除了接触观 测可能造成的二次损伤隐患。机器视觉系统可提高生产的柔性 和自动化程度。
《机器视觉技术与应用实战》
性能
灰度分辨力 空间分辨力
效率 速度 精度 可靠性 重复性 信息集成 环境 成本
《机器视觉技术与应用实战》
图像处理技术
海量图像信息被高速、实时、智能的 分析利用，大大提高了人的判决速度， 越来越接近人的智慧程度，助推工业 生产中信息处理的快和准。
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的必要性—传统加工制造车间
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的必要性—智能制造车间
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的必要性
核心关键技术
1、机器视觉与多种技术融合逐步深入，将成为提升产 业自动化水平的重要抓手。 2、企业加速布局机器视觉产业化应用，将以智能视觉 为核心推动智慧工厂建设。
《机器视觉技术与应用实战》
智能识别、智能测量、智能检测、智能互联
中国制造2025
德国工业4.0
智能制造
质
量
兴
视觉技术
业
信息不再是单一维度的简单数据，而是 广域立体的海量数据，在速度、尺寸、 光谱等维度大大突破人眼极限，满足未 来相当长时间更加精密、更加高速的制 造和质量要求。
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉与计算机视觉区别（二）
类别
精度级别
区别
机器视觉
μm级至mm级
主要侧重“量”的分析，如通过视觉去测量零件的各种尺寸，又如检测产品 是否有缺陷等，对准确度和处理速度要求都比较高。
机器视觉在玻璃制品瑕疵检测中的应用
机器视觉在玻璃制品瑕疵检测中的应用机器视觉技术作为一种先进的检测手段，已经在多个领域得到了广泛的应用，特别是在工业生产中，它能够有效地提高产品质量和生产效率。
在玻璃制品的生产过程中，由于其透明性和易碎性，传统的人工检测方法效率低下且容易出错。
因此，机器视觉技术在玻璃制品瑕疵检测中的应用显得尤为重要。
一、机器视觉技术概述机器视觉是一种模拟人类视觉感知的技术，它通过图像采集设备获取物体的图像信息，然后利用图像处理和模式识别技术对图像进行分析，从而实现对物体的识别、定位和测量等功能。
在玻璃制品瑕疵检测中，机器视觉技术能够快速准确地识别出玻璃表面的微小瑕疵，如裂纹、气泡、划痕等，这些瑕疵在人工检测中往往难以发现。
1.1 机器视觉系统的组成机器视觉系统主要由以下几个部分组成：图像采集设备、图像处理单元、控制单元和执行单元。
图像采集设备负责获取玻璃制品的图像信息，图像处理单元对采集到的图像进行处理和分析，控制单元根据处理结果做出判断和决策，执行单元则根据控制单元的指令执行相应的操作，如剔除瑕疵品或发出报警信号。
1.2 机器视觉技术的优势与传统的人工检测相比，机器视觉技术具有以下优势：- 高速度：机器视觉系统能够在短时间内处理大量图像数据，大大提高了检测效率。
- 高精度：机器视觉系统能够识别出人眼难以察觉的微小瑕疵，提高了检测的准确性。
- 可重复性：机器视觉系统不受操作人员疲劳和情绪的影响，能够保持稳定的检测质量。
- 灵活性：机器视觉系统可以根据需要进行编程，适应不同的检测任务和环境。
二、玻璃制品瑕疵检测的挑战玻璃制品在生产过程中容易产生各种瑕疵，这些瑕疵不仅影响产品的美观，还可能影响其使用性能。
因此，对玻璃制品进行有效的瑕疵检测是保证产品质量的关键。
2.1 玻璃制品瑕疵的类型玻璃制品的瑕疵主要包括以下几种类型：- 裂纹：由于温度变化或外力作用，玻璃表面或内部产生的裂纹。
- 气泡：玻璃在熔融过程中混入的空气或气体形成的气泡。
机器视觉检测系统
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。
①工业相机与工业镜头——这部分属于成像器件，通常的视觉系统都是由一套或者多套这样的成像系统组成，如果有多路相机，可能由图像卡切换来获取图像数据，也可能由同步控制同时获取多相机通道的数据。
根据应用的需要相机可能是输出标准的单色视频（RS-170/CCIR）、复合信号（Y/C）、RGB信号，也可能是非标准的逐行扫描信号、线扫描信号、高分辨率信号等。
②光源——作为辅助成像器件，对成像质量的好坏往往能起到至关重要的作用，各种形状的LED灯、高频荧光灯、光纤卤素灯等都容易得到。
③传感器——通常以光纤开关、接近开关等的形式出现，用以判断被测对象的位置和状态，告知图像传感器进行正确的采集。
④图像采集卡——通常以插入卡的形式安装在PC中，图像采集卡的主要工作是把相机输出的图像输送给电脑主机。
它将来自相机的模拟或数字信号转换成一定格式的图像数据流，同时它可以控制相机的一些参数，比如触发信号，曝光/积分时间，快门速度等。
图像采集卡通常有不同的硬件结构以针对不同类型的相机，同时也有不同的总线形式，比如PCI、PCI64、Compact PCI，PC104，ISA等。
⑤PC平台——电脑是一个PC式视觉系统的核心，在这里完成图像数据的处理和绝大部分的控制逻辑，对于检测类型的应用，通常都需要较高频率的CPU，这样可以减少处理的时间。
同时，为了减少工业现场电磁、振动、灰尘、温度等的干扰，必须选择工业级的电脑。
⑥视觉处理软件——机器视觉软件用来完成输入的图像数据的处理，然后通过一定的运算得出结果，这个输出的结果可能是PASS/FAIL信号、坐标位置、字符串等。
机器视觉技术论文
机器视觉技术论文机器视觉是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别、神经生物学、心理物理学等诸多领域的交叉学科。
下面是店铺整理的机器视觉技术论文，希望你能从中得到感悟!机器视觉技术论文篇一机器视觉技术的应用研究【摘要】阐述了机器视觉技术在工业、农业、医学、交通领域的研究应用状况，指出了机器视觉的未来走向。
【关键词】机器视觉;应用研究机器视觉是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别、神经生物学、心理物理学等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。
随着现代计算机技术、现场总线技术与大规模集成电路技术的飞速发展，机器视觉技术也日臻成熟，已经广泛应用在国民经济发展的各行业。
1.机器视觉系统组成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，如图1所示。
首先采用CCD摄像机获得被测目标的图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和色彩等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别标准输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。
总之，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，可以预计它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。
2.机器视觉技术的应用在国外，机器视觉的应用主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。
具体如PCB印刷电路;SMT表面贴装;电子生产加工设备;机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。
而在中国，以上行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致机器视觉在以上各行业的应用几乎空白。
目前随着我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大中专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场和其它领域的应用。
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。
工业机器视觉采像系统原理和设计
工业机器视觉采像系统原理和设计工业机器视觉采像系统是一种利用数字图像处理技术来处理和分析工业场景中的视觉信息的系统。
它主要由图像采集设备、图像处理算法和图像分析软件组成。
1.图像采集设备：图像采集设备是工业机器视觉系统的核心部件，它用来将工业场景中的物体信息转换成数字图像信号。
常用的图像采集设备有工业相机、CCD摄像头、CMOS摄像头等。
在图像采集过程中，采集设备需要考虑到光照条件、视野角度、分辨率和采样速率等因素。
2.图像处理算法：图像处理算法是对采集得到的图像进行处理和分析的关键环节，它能够提取和处理图像中的特征信息，实现对物体的检测、识别、测量和判定等功能。
常用的图像处理算法包括图像增强、边缘检测、形状匹配、特征提取等。
这些算法可以通过使用滤波器、阈值分割、数学形态学等方法来实现。
3.图像分析软件：图像分析软件是工业机器视觉系统的控制核心，它能够对图像处理算法进行调用和控制，实现图像处理结果的显示和分析。
图像分析软件主要包括图像采集控制、图像处理算法调用、图像显示和结果分析等功能。
它能够提供图像处理的参数设置、图像处理结果的输出、检测结果的判定等功能。
工业机器视觉采像系统的设计过程一般包括以下几个步骤：1.需求分析：根据实际应用需求，确定工业机器视觉系统需要检测的物体、检测方法和性能指标等。
2.系统设计：根据需求分析结果，设计工业机器视觉系统的硬件和软件结构。
包括图像采集设备的选择和布局、图像处理算法的设计和优化、图像分析软件的开发和调试等。
3.系统集成：将设计好的硬件和软件组装成一个完整的工业机器视觉系统。
包括安装采集设备、搭建图像处理平台、开发图像分析软件等。
4.系统测试：对集成好的工业机器视觉系统进行功能测试和性能评估。
进行一系列的测试，包括图像采集的准确性、图像处理的稳定性和图像分析的可靠性等。
5.系统优化：根据测试结果，对工业机器视觉系统进行优化和调整。
包括优化图像处理算法、调整图像采集参数和改进图像分析软件等。
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机器视觉-系统组成
机器视觉-系统组成
一个典型的机器视觉系统包括以下五大块：
视觉系统光源
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。
2. 镜头
FOV（FieldOfVision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）
镜头选择应注意：①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心
点/节点⑦畸变
3. 相机
按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合
选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。
4. 图像采集卡
图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图
像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。
比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处
理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用
那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡
抓拍图像时数字输出口就触发闸门。
5.视觉处理器
视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视
觉处理任务。现在由于采集卡可以快速传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以现在
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视觉处理器用的较少了。