视觉测量技术(一)_视觉系统构成
《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。
空间机器人双目视觉测量系统结构设计
在 基 座 位 置 固定 的 模 式 下 ， 空 间 机 器 人 的 工作 空 间 即为 机 械
臂各关节在不同参数组合下 ， 末 端 手 爪 与 基 座 航 天 器 的 相 对 位 置
的集合。 这 里 可以 将 基 座 航 天 器 坐 标 系 ∑８为基 准 坐标 系 ， 则空 间
机 器 人末 端 手 爪 在 基 准 坐 标 系 的 变 换 ：
高 新 技 术
Ｓ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ ＆Ｔ Ｅ Ｃ Ｈ Ｎ Ｏ Ｌ Ｏ Ｇ Ｙ Ｉ Ｎ Ｆ Ｏ ｉ Ｒ Ｑ Ｍ Ａ Ｔ ： Ｉ Ｏ 丝 Ｎ
空 间机 器 人双 目视 觉测 量 系 统结 构 设 计 ①
杨 晓红 曾峦 翟优 （ 装备 学院 北京 １ ０ １ ４ １ ６ ） 摘 要： 为确保 空间机器人 稳定 工作 ， 提 出 了一 种 空间机 器人 双 目视 觉 测量 系统 结构设计 方法 。 采 用Ｄ －Ｈ参数 法对 空间机 器人机械 臂建 模仿真 获取 空间机 器人基 座 固定工作 空 间； 以此 为测量范 围约束 ， 设 计 空间机器人 双 目视 觉测量 系统结 构。 仿真 实验证 明 了该设计方 法
Ｔ ＝Ａ ・
…
ｖ ａ ａ ： ｑ
Ｏ ０ ０
Ｂ
Ｂ ＝
ｌ
则空间机器人末端手爪 的位置为 Ｐ ＝ （ Ｂ ｘ ， Ｂ ｙ ， Ｂ ｚ ） ； 求解空间机器
人 基 座 固 定 工 作空 间 主 要 分 为 以 下步 骤 。 （ １ ） 设 计 空 间机 器 人 机 械 臂结 构参 数 。 （ ２ ） 使 用Ｄ— Ｈ参 数 法 对 机 械 臂 建 模 。 （ ３ ） 将 各 关节 变 量 均 匀分 布 ， 利 用 这 些 均 匀 分 布 的变 量 不 同组 合， 得 到 末 端 手 爪 在 基准 坐 标 系 的 位 置 。 （ ４ ） 画 出所 有末 端 点 。 从 而 产 生 空 间机 器 人工 作 空 间的 “ 云 图” 。 通 过 Ｄ—Ｈ参 数 法 建 模 所 得 的 工作 空 间后 ， 将 其 作为 双 目视 觉 测 量 系统 结 构 参 数 设 计 的 依 据 。
视觉识别系统涵盖内容汇总
视觉识别系统包括几方面内容品牌形象简称VIS，即视觉识别系统，概括起来说它包括以下几个方面的内容：1、基础部分（品牌标识、标准字体、品牌色彩体系、标志字体组合规范）,基础部分的建立是指导品牌形象建设的有力工具，它把品牌标识作为视觉形象的中心点，通过品牌色彩、标志字体、等来强化品牌个性，达到品牌视觉的差异化。
基础系统的建立有效的指导了应用系统的延展和执行；2、应用部分（名片、信纸、信封、传真纸、资料袋、路牌、交通工具、服饰等）一些直接与受众直接接触的视觉要素，他是基础系统的延续，通过这些要素的视觉塑造，有力的保证了品牌视觉印象的统一，并在这个过程中品牌理念、核心价值等将作为品牌应用系统开发的另一指导思想。
3、终端形象店部分，这个部分的内容是近几年来，一些直接针对消费者购买产品（日常消费用品）而设立的品牌形象店。
对于这个部分的塑造将随着“品牌个性服务”的完善而越发显得重要。
公司办公室、店面内部装修是企业对外宣传企业形象的重要场所，企业的标志（Logo）、标准色等都可通过标识的制作、装饰材料或涂料的选用，甚至家具色彩的搭配来很好的表现出来。
是VI的应用和延伸，与办公系统、公关系统、媒价系统共同组成VI视觉识别系统。
良好的装饰可以强化企业识别，创制整体统一的办公环境，增强企业凝聚力，提升企业品牌价值。
办公室是企业工作、接待、洽谈和休息的场所，良好的办公环境可以让员工心情愉快的工作，提高工作效率，增强企业凝聚力，同时可使客户感受到企业的凝聚力，增强信任感，提高业务成功机率。
办公室一般可根据功能分为前台（Logo墙）、大厅、主办公区、管理人员办公室、会议室、洽谈室、休息室等，可根据企业自身条件和自身的条件和特点，将标志、标准字、标准色应用于装饰中，形成统一有效的环境识别特征。
店面是企业产品或服务对外推销的址接场所，是企业品牌推广的重要环节，店面一般处于街面或繁华的商业街，直接面对大众、消费者，周围环境纷繁复杂，要想吸引客户必须有很强的识别性和统一性，与企业VI系承?调呼应，店内装饰、门头、主色调都应严格延续VI系统，这样才能有效的传达企业识别住处，增强品牌印象，而推动产品的销售。
机器视觉系统详述
右图中，绿色背景 采用红色光源提高 对比度 （灰阶图像）
光源
代码 R G B V W IR UV
颜色 红 绿 蓝 紫 白 红外 紫外
波长（nm） 625(600~720) 517(510~530) 465(430~480) 400 色温：5500k
应用 背景为黑色的透明软板孔位定位、绿色线路 板检测、透光膜厚度测量等。 红色背景产品检测、银色背景产品检测等。
• 特殊要求，需要用到红外或紫外相机情况
镜头--如何选择镜头
•
定焦与变焦 变焦镜头
工作距离不变的情况下获得不同的放大倍率
镜头--如何选择镜头
•
远心镜头与标准工业镜头
远心镜头
• 精密测量系统
CCTV镜头
• 一般工业测量、缺陷检测，对物体成像的放大倍率没有严格要求
远心镜头
CCTV镜头
镜头--如何选择镜头
目录
1 2
机器视觉系统构成 成像系统核心器件选型方法
3 4
5
机器视觉系统设计步骤 应用案例
飞行捕捉和相机丢帧解决办法
机器视觉系统构成
机 器 （Machine)
1、机器视觉系统介绍
+
视 觉 （Vision)
机械
运动
控制
视(硬件)
觉(软件)
机器视觉是一个系统的概念，运 用现代先进的控制技术、计算机 技术及传感技术，表现为光机电 的结合。
镜头
镜头畸变
畸变是镜头放大倍率随着视场变化而变化的现象。
测量应用，畸变越小越好
畸变可以通过软件进行校正
镜头
镜头景深
对于理想的光学系统，像平面对应一个理想物平面。实际光学
系统，能清晰成像的最远物面到理想物平面的距离称为远景深 度，能清晰成像的最近物面到对准平面的距离称为近景深度， 远景深度和近景深度的和就是光学系统的景深。
视觉质量分析系统技术参数
视觉质量分析系统
技术参数
*1.测量参数：点扩散函数（PSF）、调制传递函数（MTF）。
*2.测量参数：斯特列尔比（SR）、客观散射指数（OSI），100%、20%、9%对比度视力。
3.测量分析功能：客观视觉质量测量（包含像差）、客观散射指数测量、晶状体调节幅度测量、客观检测泪膜功能、客观验光、对比度视力检测。
4.检测原理：780nm点光源，双通道技术。
5.测量范围：+5D~-8D S.E.（包括散光在内的高度屈光不正可额外加镜片来矫正）。
6.屈光矫正允许误差：+/-3.0D
7.重复性：+/-0.10D
8.人工设定瞳孔直径：2~7mm
9.泪膜功能检测时间：20秒
10.影像捕捉时间：240ms
11.检测分析数据和图像自动保存、快速分析、容易查找、容
易对比、彩色打印。
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。
传感与检测技术视觉检测
02
视觉检测技术概述
定义与分类
定义
视觉检测技术是指利用计算机视觉和 图像处理技术，对图像进行采集、处 理和分析，以实现目标检测、识别、 测量和定位等功能的综合性技术。
分类
根据应用场景和检测对象的不同，视 觉检测技术可以分为表面缺陷检测、 尺寸测量、目标定位与跟踪、识别与 分类等。
视觉检测系统的组成
数据特征提取
从原始数据中提取出反映被测对象特性的特 征信息。
数据可视化
将处理后的数据以图表、图像等形式进行可 视化展示，便于分析和理解。
05
视觉检测系统设计与实现
系统架构与设计原则
架构概述
一个典型的视觉检测系统包括图 像采集、预处理、特征提取、目
标识别和结果输出等模块。
设计原则
系统设计应遵循实时性、准确性、 稳定性和可扩展性等原则，以确保 检测效果和性能。
• 实时处理速度提升：随着工业自动化和智能安防等领域的快速发展，对视觉检 测技术的实时处理速度提出了更高的要求。未来将通过算法优化、并行计算等 技术手段，提高视觉检测系统的实时处理速度。
• 多传感器融合：为了更好地满足复杂场景下的检测需求，多传感器融合将成为 视觉检测技术的发展趋势之一。通过将不同类型和功能的传感器与视觉检测技 术相结合，可以实现更全面、准确的数据采集和处理，提高检测效果。
模块间通信
模块间应采用高效的数据传输和同 步机制，确保系统实时响应和数据 处理能力。
系统硬件选型与配置
图像采集设备
选择高分辨率、高帧率的工业相机和镜头，以满 足检测精度和速度要求。
光源与滤镜
根据被检测物体的特性，选择合适的光源和滤镜， 以提高图像对比度和降低噪声。
硬件平台
视觉测量系统grr分析报告
视觉测量系统grr分析报告视觉测量系统是一种先进的测量技术，可以实现高精度的尺寸测量和外形分析。
为了保证视觉测量系统的可靠性和准确性，需要进行GRR（重复性与再现性）分析。
本报告基于对某视觉测量系统的GRR分析结果进行详尽描述和解读。
起首，我们对视觉测量系统进行了10次重复测量，并记录了每次测量的结果。
通过统计分析，我们得出了各个测量结果的平均值、标准偏差和范围。
结果显示，视觉测量系统对于相同尺寸的测量结果具有较好的重复性，平均值和标准偏差的差异较小。
接着，我们进行了再现性分析。
我们邀请了3名不同操作者对同一尺寸进行测量，并记录了各自的测量结果。
通过统计分析，我们得出了不同操作者之间的差异。
结果显示，再现性较好，不同操作者之间的测量结果差异较小。
综合重复性和再现性分析结果，我们得出了视觉测量系统的GRR值。
GRR值是衡量测量系统可靠性和准确性的重要指标。
结果显示，该视觉测量系统的GRR值较小，表示系统的重复性和再现性较好，可以满足实际应用的需求。
除此之外，我们还对视觉测量系统的测量误差进行了分析。
通过对比测量结果与已知标准值的差异，我们得出了系统的测量误差范围。
结果显示，系统的测量误差在可接受的范围内，可以满足实际应用的要求。
最后，我们对GRR分析结果进行了评估和总结。
通过对比分析，我们发现该视觉测量系统具有较好的重复性和再现性，测量误差在可接受范围内。
因此，该视觉测量系统可以可靠地用于尺寸测量和外形分析，在生产过程中发挥重要作用。
总之，本报告详尽介绍了对视觉测量系统进行的GRR分析结果。
通过该分析，我们可以评估该系统的可靠性和准确性，并为实际应用提供参考。
视觉测量系统的GRR分析是保证测量结果可靠的重要步骤，对于提高产品质量和生产效率具有重要意义。
机器视觉的解决方案(3篇)
第1篇随着科技的不断发展，机器视觉技术在工业、医疗、安防、农业等多个领域得到了广泛应用。
机器视觉是指利用图像处理、计算机视觉和模式识别等技术，使计算机能够“看”到图像，并从中提取有用信息的过程。
本文将探讨机器视觉的解决方案，包括系统设计、关键技术、应用场景及发展趋势。
一、系统设计1. 系统架构机器视觉系统一般由以下几部分组成：（1）图像采集：通过摄像头、扫描仪等设备获取待处理图像。
（2）图像预处理：对采集到的图像进行灰度化、滤波、二值化等处理，以提高图像质量。
（3）特征提取：从预处理后的图像中提取关键特征，如边缘、纹理、形状等。
（4）目标检测：根据提取的特征，识别图像中的目标物体。
（5）图像识别：对检测到的目标物体进行分类、识别等操作。
（6）结果输出：将识别结果输出到控制单元或其他设备。
2. 硬件设备（1）图像采集设备：包括摄像头、扫描仪、激光雷达等。
（2）图像处理设备：包括计算机、GPU、FPGA等。
（3）控制单元：负责协调各个模块的工作，实现系统的整体控制。
二、关键技术1. 图像预处理图像预处理是机器视觉系统的第一步，主要包括以下技术：（1）灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，降低计算复杂度。
（2）滤波：去除图像噪声，提高图像质量。
（3）二值化：将图像转换为黑白两种颜色，便于后续处理。
2. 特征提取特征提取是机器视觉系统的核心，以下是一些常用的特征提取方法：（1）边缘检测：检测图像中的边缘信息，如Sobel算子、Canny算子等。
（2）纹理分析：分析图像纹理特征，如LBP（局部二值模式）、HOG（方向梯度直方图）等。
（3）形状分析：分析图像中的形状特征，如Hu矩、Snake算法等。
3. 目标检测目标检测是机器视觉系统的重要环节，以下是一些常用的目标检测方法：（1）传统方法：如基于模板匹配、特征匹配等。
（2）深度学习方法：如基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如Faster R-CNN、SSD、YOLO等。
机器视觉检测系统
机器视觉检测系统1.引言现代工业自动化生产中涉及到各种各样的检验、生产监视和零件识别应用，如汽车零配件批量加工的尺寸检查和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。
通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的，但在某些特殊情况下，如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等，依靠肉眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难以胜任。
人们开始考虑用CCD照相机抓取图像后送入计算机或专用的图像处理模块，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息来进行尺寸、形状、颜色等的判别。
这种方法是把计算机处理的快速性、可重复性与肉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检测技术的概念。
视觉检测技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴测试技术。
与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同，视觉检测技术重点研究的是物体的几何尺寸及物体的位置测量，如轿车白车身三维尺寸的测量、模具等三维面形的快速测量、大型工件同轴度测量以及共面性测量等，它可以广泛应用于在线测量、逆向工程等主动、实时测量过程。
视觉检测技术在国外发展很快，早在20世纪80年代，美国国家标准局就曾预计未来90％的检测任务将由视觉检测系统来完成。
因此仅在80年代，美国就有100多家公司跻身于视觉检测系统的经营市场，可见视觉检测系统确实很有发展前途。
在近几届北京国际机床展览会上已经见到国外企业展出的应用视觉检测技术研制的先进仪器，如流动式光学三坐标测量机、高速高精度数字化扫描系统、非接触式光学三坐标测量机等。
2.机器视觉检测系统构成、分类及工作原理2.1 系统构成与工作原理(1)系统构成典型的视觉系统一般包括光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元(或图像采集卡)、图像处理软件、监视器、通讯／输入输出单元等。
(2)工作原理视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果(如尺寸数据)。
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–CCD （charge-coupled device）电荷耦合元件 –CMOS（complementary metal-oxide semiconductor） 互补金属氧化物半导体
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机- Sensor
CCD （charge-coupled device）电荷耦合元件 也称为CCD图像传感器。CCD是一种半导体器件， 能够把光学影像转化为数字信号。 CCD上植入 的微小光敏物质称作像素（Pixel）。一块CCD 上包含的像素数越多，其提供的图像分辨率也 就越高。
摄像机
照 明
接 口
光照技术-照明的方向
背光照射
光源在摄像机对面
入射光照射
光源在摄像机一方
摄像机
照 明
接 口
光照技术-背光照射
半透明物体测量
形状测量
摄像机
照 明
接 口
光照技术-背光照射的效果
• 增强被测工件的边缘轮廓 • 看到半透明物体的透光性（察出物体表面的光洁度、颜色、发射光 和不明显的高度变化
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机 –选型步骤
1 明确被测物体的测量精 度要求，选择适合的CCD 尺寸和像素数目
关注的要素： 视野 CCD尺寸 像素分辨率 基本要求：被测物体 在某一方向上尽量充 满摄像机的视野
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机 –选型步骤
基本要求：被测物体在某一方向上尽量充满摄像机的视野
3、 机器视觉检测系统的构成
5 摄像机-计算机接口 3 计算机 2 摄像机 4 光照系统 6 控制机构
1 被测物体
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机
镜头 Lens
（工业）摄像机 Camera
聚焦光线
生成图像
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机- Sensor
• 摄像机的作用：将通过镜头聚焦于像平面的光 线生产图像。 • 摄像机最重要的部件：数字传感器
• 其他应用
智能交通监控
• • • • • •
三维重建
遥感图像分析（植被分析、考古发掘） 医学图像分析（骨骼定位） 安全鉴别、监视与跟踪（门禁系统、视频监控） 国防系统（目标自动识别与目标跟踪） 文物保护（数字博物馆） 其他（游戏、动画、体育、人机交互） „„„„
机器视觉的一些基本概念
• 1.平面视觉（Planar Vision）：被测对象处在平面内，只对目标 在平面的信息进行测量的视觉测量与控制。
如果工作距离不变，可选择定焦镜头 如果工作距离时变，可选择变焦镜头 如果被测物体本身高度变化大，即需要测量 的景深大，根据最大、最小距离都可清晰成 像选择焦距范围
摄像机
照 明
接 口
3.2 照明
目的：使被测物体的 重要特征显现，抑制 不重要的特征
1 光源类型 2 光照技术
摄像机
照 明
接 口
光源类型
摄像机
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机 – 几种专业术语
④传感器尺寸 Sensor size 传感器的有效面积,典型 的指标是水平尺寸
⑤景深 Depth of field: 在整个聚焦范围内，能 够维持清楚成像对应的 最大物体的深度； 也可定义为在允许聚焦 的范围内，允许物体移 动的范围。
⑥图像 Image
高速检测连续冲孔的 冲压零部件。
可使用2台线型相机 高精度检测长尺的 金属滚轴表面缺陷
曲面外观检测
2、机器视觉应用
• 导航
Rocky 7 火星车
Rocky7视觉系统获取的立体图象对
(a) 深度图象
(b)障碍物探测示意图
Rocky7 视觉系统对场景的深度恢复
2、机器视觉应用
• 导航
2、机器视觉应用
控制进光量 F2.2、F2.8、F4….. 光圈F值愈小，在同一 单位时间内的进光量便 愈多 由于光学原理和制造 成本的限制，摄影镜头 在全开光圈时的像质并 不是最佳的，通常在收 缩光圈后，像质有明显 的改善。 每个摄影镜头都有 一个或者多个最佳光圈， 在这些最佳光圈下，画 面的质量达到最好，分 辨率高、反差均衡等。
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机 - 镜头 – 型号
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机 - 镜头 – 型号
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机 - 镜头 – 焦距
薄透镜原理
f: 透镜焦距长度 F: 透镜焦点 z’: 摄像机常数
1 1 1 = z' z f
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机 - 镜头 – 焦距
机器视觉的一些基本概念
• 6.视觉测量（Vision Measure/Visual Measure）：根据摄像机获 得的视觉信息对目标的位置和姿态进行的测量。
• 7.手眼系统（Hand-Eye System）：摄像机和机械手构成的机器人 视觉系统。 .Eye-in-Hand：摄像机安装在机械手末端并随机械手一起运动 的视觉系统。 Eye-to-Hand：摄像机不安装在机械手末端，不随机械手运动 的视觉系统。
面阵
线阵
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机- Sensor
CMOS（complementary metal-oxide semiconductor） 互补金属氧化物半导体
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机- Sensor
CCD
CCD
Vs
CMOS 低
CMOS
灵敏度
高
成本
分辨率 抗噪声 功耗 速度
高
高 好 高 低
摄像机
照 明
接 口
光照技术-背光照射图像比较
用环型光照的灯丝
Lamp filament with ring light
用背光光照的灯丝
Lamp filament with backlight
摄像机
照 明
接 口
光照技术-背光照射图像比较
通过塑料连接器的金属针
Metal pins through plastic connector
• 2.立体视觉（Stereo Vision）：对目标在三维笛卡尔空间内的信 息进行测量的视觉测量与控制。
• 3.结构光视觉（Structured Light Vision）：利用特定光源照射 目标，形成人工特性，由摄像机采集这些特征进行测量。结构光视 觉可简化图像处理中的特征提取，大幅度提高图像处理速度。 • 4.主动视觉（Active Vision）：对目标主动照明或者主动改变摄 像机参数的视觉系统。 • 5.被动视觉（Passive Vision）：如双目视觉。
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机 – 几种专业术语
① 分辨率 Resolution: 被检测物体的最小特征 尺寸 ⑦像素 Pixel ⑧像素分辨率 Pixel resolution: 图像上需要表达被测物 体所需的最小像素个数 ② 视野 Field of view 物体可被检测到的区域， 换言之,它是物体填满传 感器图象的区域 ③ 工作距离 Working distance 从镜头前端到被检测物 体表面的距离
光源在“W”之外 除有纹理的表面和凸高变化的表 面之外，光线被反射而不进入照 相机
摄像机
照 明
接 口
入射光照-明场、暗场
摄像机
照 明
接 口
入射光照-明场、暗场
摄像机
照 明
接 口
入射光照-明场、暗场
摄像机
照 明
接 口
入射光照-明场、暗场
摄像机
照 明
接 口
入射光照-明场、暗场
摄像机
照 明
接 口
低
低 一般 低 高
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机-CCD 传感器-尺寸
CCD的尺寸，是说感光器件的 面积大小。
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机-CCD 传感器-尺寸
主要有2/3英寸、1/2英寸、1/3英寸、1/4英寸等。 面积越大，捕获的光子越多，感光性能越好，信噪比越低。 2/3英寸的300万像素相机效果通常好于1/2英寸的400万像素 相机(后者的感光面积只有前者的53%)。
wfov是摄像机视野在X方向的尺寸，hfov是Y方向的尺寸 w是物体X方向上的最小特征，h是Y方向上的最小特征
则所需最小像素分辨率为
w fov max w 2,
h fov
2 h
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机 –选型步骤
根据被测物体尺寸确定视野大小， 进而确定所需CCD 的尺寸 CCD上的像素数目≥最小像素分辨率 数目
入射光照-均匀光的漫（散）射
Object
Light source (off-axis)
摄像机
照 明
接 口
入射光照-均匀光的漫（散）射
用区域光照的加工表面
用DOME光照的加工表面
摄像机
照 明
接 口
入射光照-均匀光的漫（散）射
摄像机
照 明
接 口
入射光照-关于光轴的漫射光照
光源Light source
摄像机
照 明
接 口
3.1 摄像机 –选型步骤