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。

1．1．1光源照明技术

光源照明技术对机器视觉系统性能的好坏有着至关重要的作用。光源应该具有以下的特征：尽可能突出目标的特征．在物体需要检测的部分与非检测部分之间尽可能产生明显的区别，增加对比度；保证足够的亮度和稳定性：物体位臵的变化不应影响成像的质量。机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。对于反射光情况，应充分考虑光源和光学镜头的相对位臵、物体表面的纹理、物体的几何形状等要素。光源设备的选择必须符合所需的几何形状，同时，照明亮度、均匀度、发光的光谱特性也必须符合实际的要求。同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。常用光源类型有卤素灯、荧光灯和LED光源等。

1．1．2光学镜头

光学镜头成像质量优劣程度可以用像差的大小来衡量，常见的像差有球差、彗差、像散、场曲、畸变、色差等六种。在选用镜头时需要考虑以下问题：

(1)成像面大小成像面是入射光通过镜头后所成像的平面。这个面是一个圆形。一般使用的CCD相机。其芯片大小有1／3，1／2，2／3及l英寸4种大小．在选用镜头时要考虑就是该镜头的成像面与所用的CCD相机是否匹配。

(2)焦距、视角、工作距离、视野焦距是镜头到成像面的距离；视角是视线的角度，也就是镜头能看多宽：工作距离是镜头的最下端到景物之间的距离；视野是镜头所能够覆盖的有效工作区域。以上四个概念相互之间是有关联的：其关系是：焦距越小，视角越大，最小工作距离越短，视野越大。

1．1．3摄像机(CCD)

CCD(Charge Coupled Device)是美国人Boyle发明的一种半导体光学器件．该器件具有光电转换、信息存储和延时等功能。并且集成度高、能耗小，故一出

现就在固体图像传感、信息存储和处理等方面得到广泛应用。CCD摄像机按照其使用的CCD器件分为线阵式和面阵式两大类．其中线阵CCD摄像机一次只能获得图像的一行信息，被拍摄的物体必须以直线形式从摄像机前移过，才能获得完整的图像，而面阵摄像机可以一次获得整幅图像的信息。目前在机器视觉系统中以面阵CCD摄像机应用较多。

1．1．4图像采集卡

图像采集卡是机器视觉系统中的一个重要部件，它是图像采集部分和图像处理部分的接口。一般具有以下的功能模块：

(1)图像信号的接收与A／D转换模块，负责图像信号的放大与数字化。有用于彩色或黑白图像的采集卡。彩色输入信号可分为复合信号或RGB分量信号。同时，不同的采集卡有不同的采集精度，一般有8Bit和10Bit两种。

(2)摄像机控制输入输出接口，主要负责协调摄像机进行同步或实现异步重臵拍照、定时拍照等。

(3)总线接口，负责通过PC机内部总线高速输出数字数据，一般是PCI接口，传输速率可高达130Mbps，完全能胜任高精度图像的实时传输。且占用较少的CPU

时间。在选择图像采集卡时。主要应考虑到系统的功能需求、图像的采集精度和与摄像机输出信号的匹配等因素。

1．1．5图像信号处理

图像信号处理是机器视觉系统的核心。视觉信息处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善。既优化了图像的视觉效果．又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。随着计算机技术、微电子技术以及大规模集成电路技术的发展，为了提高系统的实时性，图像处理的很多工作都可以借助于硬件完成，如DSP芯片、专用图像信号处理卡等，而软件则主要完成算法中非常复杂、不太成熟或尚需不断探索和改进的部分。

1．1．6执行机构

机器视觉系统最终功能的实现还是依靠执行机构来实现。根据应用场合不同，执行机构可以是机电系统、液压系统、气动系统中的一种。无论哪一种，除了要严格保证其加工制造和装配的精度外，在设计时还需要对动态特性．尤其是快速性和稳定性给予充分重视。

1．2机器视觉系统工作原理

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，采用CCD摄像机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，通过A／D转变成数字信号：图像系统对这些信号进行各种运算来提取目标的特征(面积、长度、数量及位臵等)；根据预设的容许度和其他条佟输出结果(足寸、角度、偏移量、个数、合格／不合格及有／无等)。上位机实时获得检测结果后，指挥运动系统或I／O系统执行相应的控制动作。

1.1.1.机器视觉系统工作原理

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，

采用CCD摄像机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，通过A／D转变成数字信号：图像系统对这

些信号进行各种运算来提取目标的特征(面积、长度、数量及位臵等)；根据预

设的容许度和其他条佟输出结果(足寸、角度、偏移量、个数、合格／不合格及

有／无等)。上位机实时获得检测结果后，指挥运动系统或I／O系统执行相应

的控制动作。

2机器视觉技术应用

机器视觉的最大优点是与被观测对象无接触，对观测与被观测者都不会产生任何损伤，十分安全可靠，理论上人眼观察不到的范围机器视觉也可以观察，例如红外线、微博、超声波等，而机器视觉则可以利用这方面的传感器形成红外线、微博、超声波等图像，且其比人眼具有更高的精度与速度，因此极大的拓宽了机器视觉技术的检独享与范围。正因为机器视觉所具有的诸多优点，其才越来越广泛的应用在国民经济的很多行业。下面以几个例子具体说明机械视觉的技术应用。

2.1.基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统

以DSP(BlackFin533)为处理器核心，ARM(2440)为上位机控制器的嵌入式架构，主要由视觉系统、图像采集系统、上机控制系统、缺陷报警以及图像处理单元组成，总体结构如图1所示。检测系统的工作原理：上位机通过人机交互，设臵D／A调整光源，照亮生产线上运动的检测产品；高速线阵CCD扫描检测产品生成的模拟图像信号，经视频A／D芯片数字化后，由CPLD进行解码；DSP采用独立运行的捕获线程采集该图像信号，生成8bit的灰度图像，进行图像缓存，然后进行视觉检测：对于采集的FPC图像，通过局部的自动阈值完成图像分割，才用多车度形态学进行图像处理，然后肚饿图像进行配准校准，采用图像匹配进行缺陷检测和识别。若发现缺陷，则处理器通过报警单元进行报警和缺陷处理，并将缺陷图像输出到显示器。

2.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统

本研究根据机械零件图像识别原理及柔性制造岛的要求，设计了基于机器视觉的在线零件识别系统．其由工控机、高分辨率的面阵黑白工业相机、图像采集

卡、光源、光学镜头、光源、I／O卡等组成，它用于对柔性制造岛在线零件进行识别。系统结构如图。系统的工作原理：在自动识别零件前，摄取各种零件的图像生成图像库。在每个工作计划执行前，根据MIS系统下发的计划文件(excel表格格式)，更新当

前工作计划临时零件库；识别系统工作时，当载有零件的自动牵引小车将托板送到上料工位，工人装夹工件，然后按动摄像启动按钮，光源系统启动为系统提供均匀的光线，由工业CCD相机开始摄像，工控机内的图像采集卡对工业CCD相机传送来的图像信号进行放大、滤波、采样等处理，并将图像信号写入到工控机的内存中，然后由图像识别软件对采集到的零件图像进行图像处理和识别。最后在显示器上显示识别结果，同时通过加卡，把识别出来的零件信息传送给托板库控制系统和MIS系统，MIS系统再根据识别结果安排加工中心并调用相应的数控加工程序传给相应的加工中心，完成相应零件的加工。

2.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术

设计的PCB光板视觉检测系统基于PC架构，主要由照明系统、图像采集

系统、运动控制系统以及图像处理系统组成。系统总体结构如图所示。系统

原理如下；由照明系统、图像采集系统和运动控制系统获取图像，把采集到的PCB图像信号传送给PC机，在PC机上进行图像处理与识别，完成缺陷检测任

务，检测结果在监视器上显示，并送给报警单元及执行单元执行相应动作。

3. 机器视觉的发展趋势

(1)随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势。随着产业化的发展特别半导体的发展，机器视觉特殊的图像处理技术在高端产业的应用将呈上升趋势。

(2)统一开放的标准是机器视觉发展的原动力。由于国内外机器视觉技术发展的快慢问题导致机器视觉发展的不平衡，因此，统一开放的标准将是其发展的原动力。统一的标准将促进我国机器视觉技术的发展。

(3)基于嵌入式的产品将取代板卡式产品。随着科学技术的发展，板卡式机器视觉产品在某些领域的应用即将被嵌人式的产品所替代。嵌入式的产品所体现的优越性将是板卡式所无法比拟的。

(4)标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路。

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机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于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。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，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，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像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、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：

《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。

机器视觉技术的发展及其应用

机器视觉技术的发展及其应用 秦亚航1，苏建欢2，余荣川1 ( 1.广西科技大学电气与信息工程学院，广西柳州545006;2.河池学院，广西宜州643006) 【摘要】机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。随着信号处理理论和计算机技术的发展，该技术迅速发展。本文介绍了机器视觉的关键技术的发展现状，其中包括光源照明技术、光学镜头、摄像机及图像采集卡、图像信号处理、执行机构等，并论述了其主要的应用领域以及存在的一些问题。 【关键词】机器视觉；图像采集；图像处理 Development of Machine Vision and Applications QIN Ya-hang1，QIN Wei-nian，SU Jian-huan2，YU Rong-chuan1 （College of Electrical and Information Engineering ，Guangxi University of Science and Technology，Liuzhou 545006，China；He Chi Universiry，Yizhou643006，China） 【Abstract】The characteristics of the machine vision system is to improve the flexibility and automation of production. With the development of signal processing theory and computer technology, the technology is developing rapidly. This paper introduces the development status of the key technology of machine vision, including lighting technology, optical lens, camera and image acquisition card, image signal processing, actuators, etc,and discusses its main application field and some problems. 【Keywords】Machine vision; Image acquisition; The image processing 0前言 机器视觉可以理解为基于视觉技术的机器系统或学科。美国制造工程协会机器视觉分会 和美国机器人工业协会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装 置和非接触的传感器自动地接受和处理一个真实物体的图像，通过分析图像获得所需信息或 用于控制机器运动的装置”[1]。机器视觉是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机 械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、 信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推 动了机器视觉的发展。

机器视觉课后心得体会

. ;.. 经过机器视觉技术及应用这门课程的学习，我觉得受益匪浅。可以说这门课 程更偏重于实践，也很好的锻炼了我们，老师讲课很认真，ppT准备的很详细，对于一些关键问题的讲解更是深入浅出。机器视觉技术，即采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两种把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，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，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一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。 机器视觉不同于计算机视觉，它涉及图像处理、人工智能和模式识别，机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。 目前在机器视觉系统中；CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。加之机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。 通过本课程的学习，我们掌握了一些机器视觉方面的基本知识。这门课对于我们生活方面有很大的实用性，可以让我们了解到机器视觉的基本构造，对成为技术应用型人才，适应社会和培养实践能力与技能都起到了很大的作用。这样的学习让我们将知识更灵活的运用，更好的将知识和实践结合在一起并转化为技能。 通过这门课程的学习，我们懂得更多，收获更多，提升了自身操作能力的同时又学到了很多东西，我相信在以后的课堂学习和实践学习中可以掌握更多更深入的知识，不断的提高自身的学习与应用能力。

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。

机器视觉系统概述.

2 机器视觉系统概述 2.1 机器视觉的概念 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。 工业线扫描相机系统 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。 当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性

视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件 时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。 2.2 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程； ■图像采集 光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。 ■图像处理 处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。 ■特性提取 处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。 ■判决和控制

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。

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用如今，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工业的五大典型应用，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。 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。 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；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等；玻璃瓶的缺陷检测。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。

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

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用 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工业的五大典型应用，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。 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。 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；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等；玻璃瓶的缺陷检测。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。 视觉定位应用

机器视觉课后心得体会

经过机器视觉技术及应用这门课程的学习，我觉得受益匪浅。可以说这门课程更偏重于实践，也很好的锻炼了我们，老师讲课很认真，ppT准备的很详细，对于一些关键问题的讲解更是深入浅出。机器视觉技术，即采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两种把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，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，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，但并不仅仅是人眼的简单延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能一一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。 机器视觉不同于计算机视觉，它涉及图像处理、人工智能和模式识别，机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。 目前在机器视觉系统中；CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。加之机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。 通过本课程的学习，我们掌握了一些机器视觉方面的基本知识。这门课对于我们生活方面有很大的实用性，可以让我们了解到机器视觉的基本构造，对成为技术应用型人才，适应社会和培养实践能力与技能都起到了很大的作用。这样的学习让我们将知识更灵活的运用，更好的将知识和实践结合在一起并转化为技能。 通过这门课程的学习，我们懂得更多，收获更多，提升了自身操作能力的同时又学到了很多东西，我相信在以后的课堂学习和实践学习中可以掌握更多更深入的知识，不断的提高自身的学习与应用能力。

机器人视觉系统(Robot Vision)简介

机器人视觉系统(Robot Vision)简介 【字体：大中小】时间：2014-08-28 11:00:06 点击次数：23次 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

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。

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录 第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式

2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像

第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

3 第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等 数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定

机器视觉技术及其在包装印刷质量检测中的应用

机器视觉技术及其在包装印刷质量检测中的应用 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。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 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。 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。 一个典型的工业机器视觉应用系统包括如下部分：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。首先采用摄像机获得被测目标的图像信号，然后通过A/ D 转换变成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别准则输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。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。机器视觉强调实用性，要求能够适应工业现场恶劣的环境，要有合理的性价比、通用的工业接口、较高的容错能力和安全性，并具有较强的通用性和可移植 性。它更强调实时性，要求高速度和高精度。 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。上位机如PC和PLC实时获得检测结果后，指挥运动系统或I/O系统执行相应的控制动作，如定位和分选。从视觉系统的运行环境分类，可分为PC-BASED系统和PLC-BASED系统。基于PC的系统利用了其开放性，高度的编程灵活性和良好的Windows界面，同时系统总体成本较低。以美国 DATA TRANSLATION公司为例，系统内含高性能图像捕获卡，一般可接多个镜头，配套软件方面，从低到高有几个层次，如Windows95/98/NT环境下C/C++编程用DLL，可视化控件activeX提供VB和VC++下的图形化编程环境，甚至Windows下的面向对象的机器视觉组态软件，用户可用它快速开发复杂高级的应用。在基于PLC的系统中，视觉的作用更像一个智能化的传感器，图像处理单元独立于系统，通过串行总线和I/O与PLC交换数据。系统硬件一般利用高

机器视觉简介

机器视觉 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。 发展折叠 如今，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。 经历过长期的蛰伏，2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的最高水平。 2011年，中国机器视觉市场步入后增长调整期。相较2010年的高速增长，虽然增长率有所下降，但仍保持很高的水平。2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元，同比增长30.1%，增速同比2010年下降18.1个百分点，其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速，光源也达到了28.6%的增长幅度，增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币，增长35.1%。市份额达到了46.3%。电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。 概述折叠编辑本段 机器视觉(Machine vision) 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图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;