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机器视觉在多领域内的应用

机器视觉在多领域内的应用
机器视觉在多领域内的应用

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

机器视觉系统中常用工业相机的种类

机器视觉系统中常用工业相机的分类 根据不同感光芯片划分 我们知道感光芯片是摄像机的核心部件,目前摄像机常用的感光芯片有CCD和CMOS 两种: 1.CCD摄像机,CCD称为电荷耦合器件,CCD实际上只是一个把从图像半导体中出 来的电子有组织地储存起来的方法。 称为互补金属氧化物半导体,CMOS实际上只是将晶体管2.CMOS摄像机,CMOS“” 放在硅块上的技术,没有更多的含义。 表示互补金属氧化物半导体,但是不论CCD 表示电荷耦合器件而CMOS“” 尽管CCD“” 对于图像感应都没有用,真正感应的传感器称做图像半导体,CCD和CMOS 或者CMOS“” 传感器实际使用的都是同一种传感器图像半导体,图像半导体是一个P N结合半导体,能 “” 够转换光线的光子爆炸结合处成为成比例数量的电子。电子的数量被计算信号的电压,光线进入图像半导体得越多,电子产生的也越多,从传感器输出的电压也越高。 1 因为人眼能看到Lux照度(满月的夜晚)以下的目标,CCD传感器通常能看到的照度 传感器感光度的到倍,所以目前一般CCD摄像机的图像质范围在Lux,是CMOS310 0.1~3 量要优于CMOS摄像机。CMOS可以将光敏元件、放大器、A/D转换器、存储器、数字 信号处理器和计算机接口控制电路集成在一块硅片上,具有结构简单、处理功能多、速度快、耗电低、成本低等特点。CMOS摄像机存在成像质量差、像敏单元尺寸小、填充率低等问题,年后出现了有源像敏单元结构,不仅有光敏元件和像敏单元的寻址开关,而且还1989“” 有信号放大和处理等电路,提高了光电灵敏度、减小了噪声,扩大了动态范围,使得一些参数与CCD摄像机相近,而在功能、功耗、尺寸和价格方面要优于CCD,逐步得到广泛的应用。CMOS传感器可以做得非常大并有和CCD传感器同样的感光度,因此非常适用于特殊 应用。CMOS传感器不需要复杂的处理过程,直接将图像半导体产生的电子转变成电压信号,因此就非常快,这个优点使得CMOS传感器对于高帧摄像机非常有用,高帧速度能达 到到帧秒。 400100000/ 按输出图像信号格式划分 模拟摄像机 模拟摄像机所输出的信号形式为标准的模拟量视频信号,需要配专用的图像采集卡才能 转化为计算机可以处理的数字信息。模拟摄像机一般用于电视摄像和监控领域,具有通用性好、成本低的特点,但一般分辨率较低、采集速度慢,而且在图像传输中容易受到噪声干扰,导致图像质量下降,所以只能用于对图像质量要求不高的机器视觉系统。常用的摄像机输出信号格式有: 中国电视标准,行,场 PAL(黑白为CCIR),62550

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。

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:

机器视觉系统的5个主要组成结构介绍

机器视觉系统的5个主要组成结构介绍 从机器视觉系统字面意思就可看出主要分为三部分:机器、视觉和系统。机器负责机械的运动和控制;视觉通过照明光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡等来实现;系统主要是指软件,也可理解为整套的机器视觉设备。下面我们重点说下机器视觉系统中的五大模块: 1.机器视觉光源(即照明光源) 照明光源作为机器视觉系统输入的重要部件,它的好坏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,要选择相应的视觉光源,以达到最佳效果。常见的光源有:LED环形光源、低角度光源、背光源、条形光源、同轴光源、冷光源、点光源、线型光源和平行光源等。 2.工业镜头 镜头在机器视觉系统中主要负责光束调制,并完成信号传递。镜头类型包括:标准、远心、广角、近摄和远摄等,选择依据一般是根据相机接口、拍摄物距、拍摄范围、CCD尺寸、畸变允许范围、放大率、焦距和光圈等。 3.工业相机 工业相机在机器视觉系统中最本质功能就是将光信号转变为电信号,与普通相机相比,它具有更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。按照不同标准可有多种分类:按输出信号方式,可分为模拟工业相机和数字工业相机;按芯片类型不同,可分CCD工业相机和CMOS工业相机,这种分类方式最为常见。 4.图像采集卡 图像采集卡虽然只是完整机器视觉系统的一个部件,但它同样非常重要,直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等。比较典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA 采集卡和GigE千兆网采集卡。这些采集卡中有的内置多路开关,可以连接多个摄像机,同时抓拍多路信息。 5.机器视觉软件

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。

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。

机器视觉行业市场调研报告

机器视觉 市场调研报告 营业部:李凯丽 2015年9月2日

机器视觉技术是一项新兴产业,自起步发展至今,机器视觉在中国经历了三个发展阶段,其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。而在世界范围内,机器视觉已经为人类解决了许多重大问题,由于机器视觉自身领域的特点,目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域,创造了人工无法比拟的经济和社会价值。本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面,调研了机器视觉行业的发展状态,为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。 关键词:机器视觉、市场规模、竞争、前景

第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)

解读机器视觉系统解析及优缺点

解读机器视觉系统解析及优缺点 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。 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 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;

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

机器视觉之工业镜头的基本参数

工业镜头的基本参数 工业镜头相当于人眼的晶状体,如果没有晶状体,人眼看不到任何物体;如果没有镜头,那么摄像头所输出的图像;就是白茫茫的一片,没有清晰的图像输出,这与我们家用摄像机和照相机的原理是一致的。 当人眼的肌肉无法将晶状体拉伸至正常位置时,也就是人们常说的近视眼,眼前的景物就变得模糊不清;摄像头与镜头的配合也有类似现象,当图像变得不清楚时,可以调整摄像头的后焦点,改变CCD芯片与工业镜头基准面的距离(相当于调整人眼晶状体的位置),可以将模糊的图像变得清晰。 由此可见,镜头在闭路监控系统中的作用是非常重要的。工程设计人员和施工人员都要经常与镜头打交道:设计人员要根据物距、成像大小计算镜头焦距,施工人员经常进行现场调试,其中一部分就是把镜头调整到最佳状态。 一.工业镜头的安装尺寸,接口 所有的摄象机镜头均是螺纹口的,CCD摄象机的镜头安装有两种工业标准,即C安装座和CS安装座。两者螺纹部分相同,但两者从镜头到感光表面的距离不同。 C安装座:从镜头安装基准面到焦点的距离是17.526mm。 CS安装座:特种C安装,此时应将摄象机前部的垫圈取下再安装镜头。其镜头安装基准面到焦点的距离是12.5mm。如果要将一个C安装座镜头安装到一个C S安装座摄象机上时,则需要加装一个5mm厚的接圈。 二.镜头的尺寸 以摄象机镜头尺寸分镜头可以分为1英寸、2/3英寸、1/2英寸、1/3英寸、1/4英寸、1/5英寸等规格,下面是一个简单的芯片尺寸规格表: 格式1英寸2/3英寸1/2英寸1/3英寸1/4英寸 高度9.6mm 6.6 mm 4.8 mm 3.6 mm 2.4 mm 宽度12.8 mm 8.8 mm 6.4 mm 4.8 mm 3.2 mm 摄像机镜头规格应视摄象机的CCD尺寸而定,两者应相对应。大概: ★摄像机的CCD靶面大小为1/2英寸时,镜头应选1/2英寸。 ★摄像机的CCD靶面大小为1/3英寸时,镜头应选1/3英寸。 ★摄像机的CCD靶面大小为1/4英寸时,镜头应选1/4英寸。 如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸大时,将使图像视野比镜头视野小,即不能很好地利用镜头的视野;如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸小时,将发生“隧道效应”,即图像有圆形的黑框,像在隧道里拍的一样。 监控相机一般都比较小,甚至小于1/3英寸;工业相机稍微大一些,一般1/2英寸到1英寸不等;传统的135相机底片比当前的一般感光芯片都大,36mm×24mm(1.4英寸×0.9英寸),画面对角线长度为43mm(1.7英寸),即是1.7英寸的,120中幅相机,其感光面尺寸有三种:45

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