条形码扫描器和机器视觉技术在工业自动化控制中的应用

条形码扫描器和机器视觉技术在工业自动化控制中的应用

在制造环境中，条形码扫描器和机器视觉产品有助于减少成本、增加产出、提高产品质量并符合工业规定。条形码扫描器可用于实时操作监控的数据搜集以及保存历史数据（追踪）。工业机器视觉系统可以用于自动检查和流程控制。

成功的工业机器视觉和条形码应用基于工厂自动化系统中稳定的硬件和可靠的软件。迈思肯的高性能高速读码器、机器视觉系统和机器视觉照明系列产品拥有出色的客户服务以及超过25年的行业优秀经验作为保障。选择迈思肯的产品，您可以放心地采集数据，实施必要的控制以最大程度减少故障停机时间，提高效率，除了遵循行业和政府规定，还能达到更高的标准。

条码扫描器

条形码是可供机器读取的标志，条形码可以印在标签上供应用（打印和使用）或直接印在零件、产品或包装上（DPM）。一般来说，条形码包含有特定含义的数据项，例如产品的唯一代码，生产批次，商品种类等等数据信息。条码扫描器用来捕捉和读取这些数据，从而能够追踪和确认供应链上的各个部件。在生产中，这些数据可以用于自动化操作、质量控制，节省时间、财力和人力。

制造企业的条码扫描器解决方案

在当今制造环境下，快速准确的数据搜集对于生产线的高效快速运转必不可少。稳定可靠、在线联网的条码扫描器既可以获得数据，也可以带动工厂操作中的活动。对条形码以及二维码已经成为大多数精益制造企业不可或缺的一部分。

条形码技术的应用

条形码技术可以辅助一些关键应用，比如质量控制、在线监控（WIP）、分类和批次追踪。对条形码技术的一般应用就是预防错误措施或对流程中的某个步骤进行错误矫正。比如，很多包装系统都使用条形码技术，保证在装箱前货品与包装盒相匹配。

条码扫描器和2D读码器

条码扫描器（也叫做读码器）用于从1D（线性）条形码或2D（二维码）条形码中提取和解码数据。由于其高速和便于使用的特点，激光条码扫描器最常用于读取1D条形码。读码器（像数码相机一样拍照）可以用来读取1D和2D编码和光学字符（OCR）。高速和准确性是制造环境的关键要求；迈思肯能够为条形码、2D标签和光学字符提供可靠的读取方案。

机器视觉系统

机器视觉是从数字影像中自动提取有用信息。在工业设置中，机器视觉系统把条形码读码器技术又向前推进了一步，使用影像捕捉和分析让监控、测量和计数等任务自动完成，而不仅仅是读取条形码和光学字符。

制造商企业的机器视觉方案

机器视觉系统帮助全球制造业厂商改进产品质量，降低成本并保证客户满意度。智能相机和PC上的视觉系统在自动化检查系统里都是标准的。检查员可以人工检查零件的做工质量，机器视觉系统可使用先进的硬件和软件做同样的工作，但是速度更快、可靠性高并且更加精确。

机器视觉的应用

机器视觉最适合要求高速、高精度、连续运转和/或重复测量的检查工作。比如，在塑料的喷射塑性操作中，机器视觉技术可以用于杜绝漏射（缺少工序的部件）。在饮料灌装操作中，机器视觉系统可以鉴定灌装水平。

机器视觉系统的部件

完整的机器视觉系统包括一套硬件和软件的组合，根据应用要求而不同。特别对光源、镜头、相机、处理单元、通讯设施、I/O和主机软件而言，是必不可缺的。迈思肯的综合机器视觉产品就是基于我们行业领先的可扩展机器视觉软件Visionscape。这个软件可以装入我们的智能相机、PC上的Gigabit Ethernet (GigE)摄像机和主板上的机器视觉系统。迈思肯也提供一整套附件产品，包括镜头、接线和NERLITE机器视觉光源。

机器视觉光源

在任何机器视觉或条形码影像应用中，恰当的光源经常是实现准确、可重复结果的最重要变量。规划得当的灯光方案能够让机器视觉系统的效能最优化。

机器视觉照明方案

有效的机器视觉照明装置可以提供一个稳定的环境，让特征对比最大化，同时减少背景反差。让照相机“看到”需要检查的部分，优化系统性能（高信噪比）。

机器视觉光源注意事项

在设置机器视觉系统的时候，光线的几何性、发散和波长（颜色）以及环境因素应该是首要考量因素。迈思肯的NERLITE品牌光源十分稳定。这个LED光源包括环形光源、穹顶光源、背光源、散射同轴光源（DOAL）和其他种类设计供你选择。所有这些光源种类都有白光以及其他波长，包括红色、蓝色、UV和红外线。

机器视觉光源在条形码中的应用

精确的光源解决方案能够提升很多利用成像器进行的自动ID或条形码应用以及机器视觉应用的性能。密度更大的光源可以实现更快的快门速度，反过来提升生产线速度。同样，因为很多二维码（DPM）的应用，正确的光线几何学能够实现稳定的解码率。

迈思肯为工业自动化控制的应用提供了一整套条形码和二维码读取产品、机器视觉系统和机器视觉光源。使用我们精密的全球整合网络和可靠的条形码传感器以及机器视觉系统，你可以建立一个稳定的数据搜集系统或整合实现效率、安全性和利润率最大化所必须的各种控制手段。

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。

工业自动化仪表与自动化控制技术浅谈【论文】

工业自动化仪表与自动化控制技术浅谈 [摘要]随着我国社会经济的不断提升，各行业得到了极大的发展，对于工业自动化而言，自动化技术在科技进步下也得到了全面提升。对于工业自动化技术而言，自动化仪表技术和自动化控制技术是实现设备自动化生产控制最为重要的基础，掌握和提高自动化仪表技术和自动化控制技术将推动我国工业制造水平的提升和进步。通过对工业自动化生产过程中的仪表和控制技术问题进行讨论和研究，为我国工业自动化的向前推进和制造水平提升提供参考和借鉴。 [关键词]工业；自动化仪表；自动化控制 1自动化技术分析 1.1工业自动化仪表 工业自动化仪表是指在工业自动化生产过程中通过对各项工艺流程中的精度指标进行检测和记录为技术人员的数据观察提供更加科学可靠的支持，工业自动化仪表所记录的参数也是作为产品生产加工过程中的重要参数指标。在工业生产中自动化仪表主要作用为检测、控制和显示。检测仪

表能够将工业生产过程中产生的参数变化，如设备温度、工件压力、传送带传输速率，通过对应感应传感器来进行检测并接收。在实际的自动化生产设备在运行过程中会出现于电脑编程程序指令冲突之处，因此控制仪表的作用在于通过仪表数据结合实际生产情况来对程序指令进行调整，实现更高效率的生产工作。而显示仪表的作用则在于能够将生产线中生产设备的故障情况反映给生产技术人员以将故障问题及时进行解决保障生产线上的产品高质量的完成。 1.2自动化控制技术 自动化控制是利用计算机信息手段对生产设备生产操作预先设定，免去传统人工对机械设备生产的繁琐工艺，能够降低人工成本和提高生产制造精度。自动化控制技术的实现能够将工业生产进行系统化控制，相较于传统人工机械加工生产，自动控制技术下的生产效率更高成本更低同时智能自动化的工业生产还能降低生产安全事故的发生使生产操作井然有序地进行。然而，自动化控制技术在工业生产中的发展成熟较晚具有专业技能的人才较少，因此我国现阶段的工业自动化生产中自动化控制还未被全面普及，一些自动化生产线还保留着大量现场技术人员进行调控检测。

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。

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，

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。

自动化仪表控制系统管理制度

第一章总则 第一条为加强电化分公司自动化仪表设备及控制系统的管理工作，控制和优化工艺条件，保障仪表设备安全经济运行，依据国家有关法规及相关管理规定，制定本制度。 第二条本制度适用于电化分公司自动化仪表控制系统的管理。 第三条控制系统主要包括集散控制系统、紧急停车系统、可编程控制器等。 第四条控制系统的日常维护。 (一)系统点检制度 1、仪表设备管理部门应加强对系统的日常维护检查，根据系统的配置情况，制定系统点检标准，并设计相应的点检表格。 2、系统点检应包括以下主要内容： A、主机设备的运行状态。 B、外围设备(包括打印机等)的投用情况和完好状况。 C、各机柜的风扇(包括内部风扇)运转状况。 D、机房、操作室的温度、湿度。 3、点检记录要字迹清楚、书写工整，并定期回收，妥善保管。 (二)系统周检制度 1、仪表设备管理部门(仪表保运单位)应根据设备保养手册的规定，制定周检项目、内容和合理的周期，并做好DCS(PLC)系统周检记录。 2、系统周检应包括如下主要内容： A、确认冗余系统的功能和切换动作是否准确可靠。 B、清洗过滤网。 C、清洗CRT。 D、检查风扇及风扇的保护网。 E、定期清洗打印机。 F、清洗机房内设备的表面灰尘。 G、系统中的电池按期更换。 H、定期对运动机件加润滑油。 I、检查供电及接地系统，确保符合要求。

3、系统周检发现的问题，应及时填写缺陷记录，并立刻组织人员处理解决。 (三)系统硬件管理 1、仪表设备管理部门应有专人负责保养，按规定进行点检、周检和维护。 2、建立系统硬件设备档案，内容应名细到主要插件板，并作好历次设备、卡件变更记录。 3、系统硬件的各种资料要妥善保管，原版资料要归档保存。 4、在线运行设备检修时，要严格执行有关手续，按照规定，做好防范措施。 (四)系统软件管理 1、系统软件和使用软件必须有双备份，并妥善保管在金属柜内;控制系统的密码或键锁开关的钥匙要由专人保管，并严格执行规定范围内的操作内容。软件备份要注明软件名称、修改日期、修改人，并将有关修改设计资料存档。 2、系统软件无特殊情况严禁修改;确需修改时，要严格按照申请、论证手续，主管经理批准后实施。 3、使用软件在正常生产期间不宜修改。按工艺要求确需重新组态时，要有明确的修改方案，并由生产管理部门、工艺车间和仪表负责人共同签字后方可实施并做好安全防范措施。 4、软件各种文本修改后，必须对其他有关资料和备份盘作相应的修改。 5、由通用计算机、工业控制微机组成的控制、数据采集等系统，应执行专机专用，严禁任何人运行和系统无关的软件，以防病毒对系统的侵袭。 6、工艺参数、联锁设定值的修改，要办理联锁工作票后方可进行改动。 7、对重大系统改动时，要按软件开发程序进行，即建立命题，制定方案、组态调试、模拟试验、小样试运行、组态鉴定等过程。通过技术鉴定的软件，要做好文件登记并复制软盘，妥善保存。 (五) 机房管理 1、机房是过程控制计算机系统的重要工作场所和核心部位，要认真做好安全工作，非机房工作人员未经批准严禁进入，进入机房人员应按规定着装。进入机房作业人员必须采取静电释放措施，消除人身所带的静电。 2、机房内应清洁无尘并确保满足以下条件： 温度18-24℃变化率<3℃/hr

过程控制与自动化仪表(复习要点)

填空30 问答20 分析10 设计15 计算分析25 第一章： 什么是过程控制？过程控制是生产过程自动化的简称。它泛指石油、化工、电力、冶金、轻工、建材、核能等工业生产中连续的或一定周期程序进行的生产过程自动控制，是自动化技术的重要组成部分。 过程控制系统的组成：被控对象和自动化仪表（包括计算机）两部分组成。（被控参数，控制参数，干扰量f(t)，设定值r(t)，反馈值z(t)，偏差e(t)，控制作用u(t)） 过程控制系统的分类：按结构不同：（1）反馈控制系统（2）前馈控制系统（3）前馈-反馈复合控制系统；按定值不同：（1）定值控制系统（2）随动控制系统（3）顺序控制系统 过程控制系统的性能指标：根据稳定性、快速性、准确性的要求提出以下 单向性能指标：（1）衰减比（2）最大动态偏差和超调量（3）参与偏差（4）调节时间、峰值时间和振荡频率 综合性能指标：（1）偏差绝对值积分IAE（2）偏差平方积分ISE（3）偏差绝对值与时间乘积积分ITAE（4）时间乘偏差平方积分ITSE 第二章： 检测误差的类型、怎样克服？ 1、检测误差的描述 （1）真值所谓真值是指被测物理量的真实（或客观）取值。在当前现行的检测体系中，许多物理量的真值是按国际公认的公式认定的，即用所谓“认定设备”的检测结果作为真值。（2）最大绝对误差绝对误差是指仪表的实测示值x与真值x a的最大差值，记作△，即△=x-x a （3）相对误差δ=△/x a *100% （4）引用误差γ=△/（x max-x min）*100% （5）基本误差基本误差是指仪表在国家规定的标准条件下使用时所出现的误差。 （6）附加误差附加误差是指仪表的使用条件偏离了规定的标准条件所出现的误差。 2、检测误差的规律性 （1）系统误差系统误差是指对同一被测参数进行多次重复测量时，按一定规律出现的误差。克服系统误差的有效方法之一是利用负反馈结构。 （2）随机误差或统计误差当对同一被测参数进行多次重复测量时，误差绝对值的大小和符号不可预知地随机变化，但就总体而言具有一定的统计规律性，通常将这种误差称为随机误差或统计误差。引起随机误差的原因很多且难以掌握，一般无法预知，只能用概率和数理统计的方法计算它出现的可能性的大小，并设计合适的滤波器进行消除。 （3）粗大误差又称疏忽误差。这类误差是由于测量者疏忽大意或环境条件的突然变化而引起的。对于粗大误差，首先应设法判断是否存在，然后再将其剔除。 检测仪表的组成：传感器、变送器 检测仪表的基本特性 固有特性：（1）精确度及其等级（2）非线性误差（3）变差（4）灵敏度和分辨力（5）漂移（6）动态误差

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

基于机器视觉的产品检测技术研究文献综述

基于机器视觉的产品识别检测技术研究 摘要：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特征，如面积、数量、位置，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、个数、合格/不合格、标识有无等，实现自动识别功能。机器视觉的研究是从20世纪60年代中期开始70年代已形成几个重要研究分支：目标制导的图像处理、图像处理和分析的并行运算、序列图像分析和运动参量求值、视觉知识的表示、视觉系统的知识库等。 关键词：机器视觉；CCD相机；图像处理；产品检测。

引言 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，它是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感技术、模拟与数字视频技术等，机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶略的环境，要有通用的工业接口。电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能，它作为早期人工智能的一部分，由于技术条件的限制进展缓慢。后来在随着计算机技术的快速发展，机器视觉的研究得到了迅速发展在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，机器视觉系统在产品检测方面已经得到了广泛的应用。在中国机器视觉技术应用开始与90年代，目前国内机器视觉大多为外国品牌，不过随着机器视觉的应用，国内公司技术上已经逐渐成熟。与此同时，随着配套基础设施建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现。国内高校校、研究所和企业在这个领域进行了积极探索和大胆尝试，这都将促进工业检测自动化技术向智能化发展。

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。

自动化仪表与过程控制课后习题答案_(1)

●自动化仪表指哪一类仪表?什么叫单元组合式仪表? 1答:a:是由若干自动化元件构成的,具有较完善功能的自动化技术工具.b:由具有不同功能的若干单元仪表按调节系统具体要求组合而成的自动调节仪表. ●2、DDZ-II型与DDZ-III型仪表的电压.电流信号传输标准是什么?在现场与控制室之间采用直流电流传输信号有什么好处? 答:在DDZ-I型和DDZ-II型以表中采用0~10mA直流电流作为标准信号,而在DDZ-III型和DDZ-S型仪表中,采用国际上统一的4~20mA直流电流作为标准信号.这两种标准信号都以直流电流作为联络信号.采用直流信号的优点是传输过程中易于和交流感应干扰相区别,且不存在相移问题,可不受传输线中电感.电容和负载性质的限制.采用电流制的优点首先可以不受传输线及负载电阻变化的影响,适于信号的远距离传送;其次由于电动单元组合仪表很多是采用力平衡原理构成的,使用电流信号可直接与磁场作用产生正比于信号的机械力.此外,对于要求电压输入的仪表和元件,只要在电流回路中串联电阻便可得到电压信号,故使用比较灵活. ●4、什么是仪表的精确度?试问一台量程为-100~+100℃.精确度为 0.5级的测量仪表,在量程范围内的最大误差为多少? 答:模拟式仪表的合理精确度,应该以测量范围中最大的绝对误差和该仪表的测量范围之比来衡量,这种比值称为相对百分误差,仪表工

业规定,去掉百分误差的%,称为仪表精确度.一般选用相对误差评定,看相对百分比,相对误差越小精度越高.x/(100+100)=0.5%x=1℃. ●1-1试述热电偶的测温原理,工业上常用的测温热电偶有哪几种?什么热电偶的分度号?在什么情况下要使用补偿导线? 答:a.当两种不同的导体或半导体连接成闭合回路时,若两个接点温度不同,回路中就会出现热电动势,并产生电流.b.铂极其合金,镍铬-镍硅,镍铬-康铜,铜-康铜.c.分度号是用来反应温度传感器在测量温度范围内温度变化为传感器电压或电阻值变化的标准数列.d.在电路中引入一个随冷端温度变化的附加电动势时,自动补偿冷端温度变化,以保证测量精度,为了节约,作为热偶丝在低温区的替代品. ●1-2热电阻测温有什么特点?为什么热电阻要用三线接法? 答:a.在-200到+500摄氏度范围内精度高,性能稳定可靠,不需要冷端温度补偿,测温范围比热电偶低,存在非线性.b. 在使用平衡电桥对热电阻进行测量时,由电阻引出三根导线,一根的电阻与电源E相连接,不影响电桥的平衡,另外两根接到电桥的两臂内,他们随环境温度的变化可以相互抵消. ●1-3说明热电偶温度变送器的基本结构.工作原理以及实现冷端温度补偿的方法.在什么情况下要做零点迁移?

过程控制与自动化仪表

1：串级控制系统参数整定步骤应为（）。 1.先主环，后副环 2.先副环后主环 3.只整定副环 4.没有先后顺序 2：仪表的精度等级指的是仪表的（） 1.误差 2.基本误差 3.允许误差 4.基本误差的最大允许值 3：串级控制系统主、副回路各有一个控制器。副控制器的给定值为（） 1.恒定不变 2.由主控制器输出校正 3.由副参数校正 4.由干扰决定 4：用K分度号的热偶和与其匹配的补偿导线测量温度。但在接线中把补偿导线的极性接反了，则仪表的指示（） 1.偏大 2.偏小

3.可能大,也可能小,要视具体情况而定 5：用4：1衰减曲线法整定控制器参数时得到的TS值是什么数值（） 1.从控制器积分时间旋纽上读出的积分时间 2.从控制器微分时间旋纽上读出的积分时间 3.对象特性的时间常数 4.是4：1衰减曲线上测量得到的振荡周期 6：当高频涡流传感器靠近铁磁物体时（） 1.线圈的震荡频率增加 2.线圈的电阻减小 3.线圈的电感增大 7：某容器控制压力，控制排出料和控制进料，应分别选用的方式为（）。 1.气开式；气开式 2.气关式；气关式 3.气开式；气关式 4.气关式；气开式 8：准确度等级是仪表按（）高低分成的等级。 1.精度 2.准确度

3.限度 9：不属于工程上控制参数的整定方法是（） 1.动态特性法 2.稳定边界法 3.衰减曲线法 4.比较法 10：最常见的控制结构除了反馈控制结构外还有。（） 1.串级控制 2.前馈控制 3.单回路控制 4.多回路控制 11：串级均匀控制系统结构形式与串级控制系统相同，它与串级控制系统有区别也有相同的地方。相同是（） 1.系统构成目的 2.对主、副参数的要求 3.参数整定顺序、投运顺序 4.干扰补偿方式 12：工业现场压力表的示值表示被测参数的（）。 1.动压 2.全压

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。