三维扫描仪和机器视觉

三维扫描仪和机器视觉

三维扫描仪的机器视觉（也称计算机视觉）是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等,它是人工智能领域最热门的研究课题之一，它和专家系统、自然语言理解已成为人工智能领域最活跃的三大领域。尽管它还没有形成完整的理论体系，在很多方面它解决问题的方法还是一种技巧，但它是实现工业生产高度自动化、机器人智能化、自主车导航、目标跟踪，以及各种工业检测、医疗和军事应用的核心内容之一，也是实现智能机器人的关键因素之一，它的发展不仅将大大推动智能系统的发展，也将拓宽计算机与各种智能机器的研究范围和应用领域。

三维扫描仪机器视觉是研究用计算机来模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术。机器视觉系统的首要目标是用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。机器视觉系统获取的场景图像一般是灰度图像，即三维场景在二维平面上的投影。此时，场景三维信息只能通过灰度图像或灰度图像序列来恢复处理，这种恢复需要进行多点对一点的映射逆变换。在信息恢复过程中，还需要有关的场景知识和投影几何知识。

三维扫描仪机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域，并成为计算机科学的重要研究研究领域之一。机器视觉是在20 世纪50 年代从统计模式识别开始的，当时的工作主要集中在二维图像分析和识别上，如光学字符识别、工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等。60 年代，Roberts (1965)通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述。Roberts 的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维机器视觉的研究。Roberts对积木世界的创造性研究给人们以极大的启发，许多人相信，一旦由白色积木玩具组成的三维世界可以被理解，则可以推广到理解更复杂的三维场景。于是，人们对积木世界进行了深入的研究。研究的范围从边缘、角点等待征提取，到线条、平面、曲面等几何要素分析，—直到图像明暗、纹理、运动以及成像几何等，并建立了各种数据结构和推理规则。到了70 年代，已经出现了一些视觉应用系统。

70 年代中期，麻省理工学院(MIT)人工智能(AI)实验室正式开设“机器视觉”(Machine Vision)课程，由国际著名学者B．K．P．Horn 教授讲授．同时，MIT AI实验室吸引了国际上许多知名学者参与机器视觉的理论、算法、系统设计的研究。David Marr 教授就是其中的一位。他于1973 年应邀在MIT AI 实验室领导一个以博士生为主体的研究小组，1977 年提出了不同于“积木世界”分析方法的计算视觉(computational vision)理论，该理论在80 年代成为机器视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架。

Marr 视觉计算理论立足于计算机科学，系统地概括了心理生理学、神经生理学等方面业已取得的所有重要成果。是三维扫描仪视觉研究中迄今为止最为完善的视觉理论。Marr 建立的视觉计算理论，使计算机视觉研究有了一个比较明确的体系，并大大推动了计算机视觉研究的发展。人们普遍认为，计算机视觉这门学科的形成与Marr 的视觉理论有着密切的关系。Marr 视觉计算理论将整个视觉过程所要完成的任务分成三个过程，而获得这些表示的过程依次称为初级视觉、中级视觉和高级视觉，如图1 所示。

Marr 视觉过程中的三个阶段

可以说．对三维扫描仪机器视觉的全球性研究热潮是从20 世纪80 年代开始的，到了80年代中期，机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新方法、新理论不断涌现。有学者对计算机视觉理论的发展提出了不同的意见和建议。对Marr 的理论框架作了种种的批评和补充，综合这些意见及补充可得如图2 所示的框架。

补充的Marr 理论框架

同时，在扩充的理论框架中，引入了三维扫描仪主动视觉的研究方法，在研究中重视了对定性、有目的的视觉等的研究。比如，基于感知特征群的物体识别理论框架、主动视觉理论框架、视觉集成理论框架等。到目前为止，机器视觉仍然是一个非常活跃的研究领域。许多会议论文集都反映了该领域的最新进展，比如，国际计算机视觉与模式识别会议(InternationalConference on Computer Vision and Pattern Recognition，CVPR)；国际计算机视觉会议(InternationalConference on Computer Vision ,ICCV) ；国际模式识别会议(International Conference on Pattern Recognition, ICPP)；国际机器人学与自动化会议(International Conference on Robotics and Automation，ICRA)；计算机视觉研讨会(Workshop on Computer Vision, WCV)以及许多SPIE 的会议。还有许多学术期刊也包含了这一领城的最新研究成果，如，IEEE Transaction on Pattern Analysis and

Machine16Intelligence(PAMI)；Computer Vision，Graphics，and Image Processing (CVGIP)；IEEE高层知识：物体模型Transaction on ImageProcessing；IEEE Transaction on Man，and Cybernetics （SMC）；MachineVisionandApplications；International Journal on Computer Vision （IJCV）；Imageand Vision Computing；Pattern Recognition。另外，每年还出版许多研究专集、学术著作、技术报告，专题讨论会文集等．所有这些都是研究机器视觉及其应用的很好信息来源。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。

《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。

3D扫描仪原理及用途

3D扫描仪原理及用途 内容来源网络，由SIMM深圳机械展整理 更多3D扫描及测量设备展览，就在深圳机械展！ 这是一个无所不能的时代，一些你认为只会在科幻中出现的产品其实早已存在3D扫描仪就是其中之一。借助它超强的能力，许多基础工业的日常运作都在发生着翻天覆地的变化。即使如此，它的潜力也只是得到了初步开发，未来若能和3d打印机搭配使用，一定会焕发更加强大的活力，甚至有望成为创客的必备神器之一。不过现阶段的价格问题是它绕不开的一大槽点。 所以，我们需要在购买之前摸清它的底细，看看这家伙能否物有所值，甚至成为回本神器。3D扫描仪是怎么工作的？ 说到3D扫描仪，许多人的第一印象可能会觉得它是台加强版的相机，不过其实它的主业是制作3D渲染图。 3D打印机会搜集它视野内的物体信息，不过跟相机有所不同，它记录下的是物体各部分的位置信息，而不是其色彩和外观。那么3D扫描仪是如何记录下这些位置信息呢？原来是靠计算扫描仪和物体表面点阵的距离得来的。 一般来说，3D扫描仪可以分为两类：接触式和非接触式。 接触式扫描仪，顾名思义，需要与被扫描物体直接接触。相反，非接触式扫描仪则不需要直接接触，它依靠激光或辐射（如X光或超声波）来搜集被扫描物体的信息。 不过市售的3D扫描仪还是有一定的局限性，它们暂时还只能搜集物体可见表面的信息. 正因为如此，想要得到一张完整的3D渲染图，就需要扫描仪从不同角度采集多组信息，然后再将这些信息综合起来。不过随着3D扫描技术的逐步成熟，这一看似复杂的过程所耗费的时间正在不断缩短。

目前，多数的商用3D扫描仪都为非接触式 非接触式扫描仪工作时，会将激光（点、线或者阵列式）投射到物体表面，随后扫描仪就能根据物体反射光判断物体的位置信息。此外，扫描仪上还装配了一个传感器，用来搜集物体的形状信息（基于反射光的角度得出）。 显而易见，3D扫描的过程中会产生巨大的数据量，这些数据需要一个强大的软件来处理。网上这类软件琳琅满目，到底要如何选择呢？根据自己想要达到的目的选择吧。还是那句话，适合你的才是最好的。 3D扫描仪到底有什么用？ 在大型基础工业中，3D扫描仪有着相当广泛的用途。举例来说，博物馆可以利用该技术来制作知名艺术品的3D渲染图以供研究，厂商则利用该技术来制造零部件。看似这些用途与我们的日常生活关系不大，但其实它在家用领域潜力十足。 最简单的应用方式就是结合3D打印机打造小比例的模型，你可以试着打印一台自己爱车的模型，或者自己给朋友做出独一无二的纪念品。对于设计师来说，你甚至可以通过它来完成 自己的设计项目。 更多展示内容就在深圳机械展

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。

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：

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

三维激光扫描仪的原理与其应用

三维激光扫描仪 2.1三维激光扫描仪研究背景 自上个世纪60年代激光技术已经开始出现，激光技术以其单一性和高聚积度在20世纪获得巨大发展。实现了从一维到二维直至今天广泛应用的三维测量的发展，实现了无合作目标的快速高精度测量。而且数字地球，数字城市等一系列概念的提出，我们可以看到：信息表达从二维到三维方向的转化，从静态到动态的过渡将是推动我国信息化建设和社会经资源环境可持续发展的重要武器。目前，各种各样的三维数据获取工具和手段不断地涌现，推动着三维空间数据获取向着实时化、集成化、数字化、动态化和智能化的方向不断地发展，三维建模和曲面重构的应用也越来越广泛[1]。传统的测绘技术主要是单点精确测量，难以满足建模中所需要的精度、数量以及速度的要求。而三维激光扫描技术采用的是现代高精度传感技术，它可以采用无接触方式，能够深入到复杂的现场环境及空间中进行扫描操作。可以直接获取各种实体或实景的三维数据，得到被测物体表面的采样点集合“点云”，具有快速、简便、准确的特点。基于点云模型的数据和距离影像数据可以快速重构出目标的三维模型，并能获得三维空间的线、面、体等各种实验数据，如测绘、计量、分析、仿真、模拟、展示、监测、虚拟现实等。 其中，地面三维激光扫描技术的研究，已经成为测绘领域中的一个新的研究热点。它采用非接触式高速激光测量的方式，能够获取复杂物体的几何图形数据和影像数据，最终由后处理数据的软件对采集的点云数据和影像数据进行处理，并转换成绝对坐标系中的空间位置坐标或模型，能以多种不同的格式输出，满足空间信息数据库的数据源和不同项目的需要。目前这项技术已经广泛应用到文物的保护、建筑物的变形监测、三维数字地球和城市的场景重建、堆积物的测定等多个方面。 2.2 三维激光扫描技术研究现状 2.2.1 主要的三维激光扫描仪介绍 随着三维激光扫描技术研究领域的不断扩大，生产扫描仪的商家也越来越多。主要的有瑞士Leica公司，美国的FARO公司和3D DIGITAL公司、奥地利的RIGEL公司、加拿大的OpTech公司、法国MENSI公司、中国的北京荣创兴业科技发展公司等。这些扫描仪在扫描距离、扫描精度、点间距和数量、光斑点的大小等指标有所不同[2]。主要的分类见图1-1和表1-1。

机器视觉入门知识详解

机器视觉入门知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：

为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明： 当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒 瓶和持续的流程统计数据。

机器人视觉引导玩偶定位应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 视觉检测在电子元件的应用：

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

三维扫描仪简介

三维扫描仪简介 随着信息和通信技术的发展，人们在生活和工作中接触到越来越多的图形图像。获取图像的方法包括使用各种摄像机、照相机、扫描仪等，利用这些手段通常只能得到物体的平面图像，即物体的二维信息。在许多领域，如机器视觉、面形检测、实物仿形、自动加工、产品质量控制、生物医学等，物体的三维信息是必不可少的。因此，如何如何迅速获取物体的三维信息并将其转化为计算机（如利用CAD 软件）能直接处理的三维数字模型就显得尤为重要。三维扫描仪正是实现这样的三维信息数字化的一种极为有效的工具。 三维立体扫描就是测量实物表面的三维坐标点集，得到的大量坐标点的集合称为点云（Point Cloud)。在中国南方，三维扫描俗称抄数，大家都管它叫抄数机。目前常用的三维扫描仪根据传感方式的不同，分为接触式和非接触式两种。 接触式测量仪采用探测头直接接触物体表面，通过探测头反馈回来的光电信号转换为数字面形信息，从而实现对物体面形的扫描和测量，主要以三坐标测量机为代表。 接触式测量具有较高的准确性和可靠性；配合测量软件，可快速准确地测量出物体的基本几何形状，如面，圆，圆柱，圆锥，圆球等。但其最大的缺点是：测量费用较高；探头易磨损。测量速度慢；检测一些内部元件有先天的限制，故欲求得物体真实外形则需要对探头半径进行补偿，因此可能会导致修正误差的问题；接触探头在测量时，接触探头的力将使探头尖端部分与被测件之间发生局部变形而影响测量值的实际读数；由于探头触发机构的惯性及时间延迟而使探头产生超越现象，趋近速度会产生动态误差。 随着计算机机器视觉这一新兴学科的兴起和发展，用非接触的光电方法对曲面的三维形貌进行快速测量已成为大趋势。这种非接触式测量不仅避免了接触测量中需要对测头半径加以补偿所带来的麻烦，而且可以实现对各类表面进行高速三维扫描。 目前，非接触式三维扫描仪很多，根据传感方法不同，常用的有基于激光扫描测量、结构光扫描测量和工业CT与核磁共振的。其中以综合性能较高结构光面扫描三维测量最为常用，也是目前市场上的主流产品。 采用非接触式三维扫描仪因其接触性，对物体表面不会有损伤，同时相比接触式的具有速度快，容易操作等特征，三维激光扫描仪可以达到5000－10000点/秒的速度，而光栅面扫描三维扫描仪则采用面结构光，一次可投影上百条条纹，速度更是达到几秒钟百万个测量点，应用于实时扫描，工业检测等时具有很大的优势。

3D机器视觉应用解决方案

3D机器视觉应用解决方案

3D视觉 R G B + XYZ 机器需要显性的三维数据以更好地理解物理世界 2D机器视觉开始逐步普及 3D机器视觉刚刚开始落地

3D机器视觉普及的关键障碍 ?光学：精度、分辨率、量程等 硬件核心规格 ?电学：速度、接口、传输等 ?尺寸、功耗、结构等 硬件物理指标 ?工况条件适应性、稳定性 ?相机价格、上位机成本、软件成本 系统实施成本 ?使用和维护成本 ?3D视觉算法和软件的稀缺性 软件完整成熟 ?软件工程优化和实际使用场景下的成熟度商业软件和开源软件在硬件大量普及的基础上预期发展会加速起来

3D 相机硬件综述 高度标准化的硬件模组 低性能小尺寸极低价 工业场景不适用 2D大厂、3D创新极其缓慢 特殊规格顶级相机，价格昂贵 应用场景非常有限，出货量少 工业级硬件+ 软件方案 合适精度、超低成本、小型化 新的产业需求，致力3D无处不在 传统机器视觉大厂消费类3D视觉 3D在工业的普及应用 图漾已经在此占据明显的领先优势

1-硬件价格和系统成本 ?必须突破2年投入回报期的决策困局，为客户带来超预期的性价比 ?>2年回报期：少量非用不可的节点 ?<1年回报期：大规模普及应用 ?硬件成本三大件= 手+ 眼+ 脑 ?脑：计算单元成本相对透明合理，比较标准化，选择多 ?手：进口和国产机器人齐头并进，性价比趋于合理，比较标准化 ?眼：技术和研发难度大，软件占比高，国外产品成本虚高 ?机器视觉之眼 ?2D：国产工业相机在起步，国内软件在起来，应用集成类上市公司在涌现 ?3D：国内核心技术有突破，应用环节也应该走在全球前沿

机器视觉在工业自动化中的应用

工业4.0时代的到来，让机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，人们对于机器视觉的认识也愈加深刻，机器视觉系统提高了生产的自动化程度，大大提高了生产效率和产品精度。 机器视觉系统可以通过机器视觉产品即图像摄取装置，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，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，然后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。 1、图像识别应用 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。 2、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，比如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。 3、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。 4、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。 5、物体分拣应用 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。 随着社会现代化的蓬勃发展，我国工业取得了长足的发展。经过机器视觉检测市场的长期积累，我国涌现出一批具有一定实力的机器视觉研发和生产企业，泰视特就是代表企业之一。 机器视觉可以代替人眼做测量和判断，在工业自动化中的应用自然是十分重要的，我司机器视觉在食品、饮料、制药、酒水、日化、电子、五金、汽配、包装、印刷等行业均有广泛的应用，在不久的将来，还将会有更多领域的突破和发展。

手持式和固定拍照式三维扫描仪对比

目前市面上的三维扫描仪（3D scanner）可谓是五花八门，各种款式多到足以让人眼花缭乱，在部分地区又被称为激光抄数机或者3D抄数机。其实3D建模扫描仪基本可分为两大类，手持式和拍照式。那么这两种基本的三维扫描仪又有什么样的区别呢？ 市场上三维扫描仪产品款式齐全，下面针对两种基本款式做了以下几点简单的概述。 手持式三维扫描仪原理:线激光手持三维扫描仪，自带校准功能，配有一部激光发射器和两个工业相机，工作时将激光线照射到物体上，两个相机来捕捉这一瞬间的三维扫描数据，由于物体表面的曲率不同，光线照射在物体上会发生反射和折射，然后这些信息会通过第三方软件转换为3D图像。在三维3D扫描仪移动的过程中，光线会不断变化，而软件会及时识别这些变化并加以处理。光线投射到扫描对象上的频率可高达数百万点每秒，所以在三维扫描过程中移动三维扫描仪，哪怕扫描时动作很快，也同样可以获得很好的扫描效果，手持式三维

扫描仪工作时使用反光型标记点贴，与三维扫描软件配合使用，支持摄影测量和自校准技术。 定位目标可以使操作员根据其需要的任何方式360°移动物体。真正便携，手持三维扫描仪可装入手提箱，携带到作业现场或者工厂，使用十分方便。 手持三维扫描仪可实现激光扫描技术的一些高数据质量，保持较高解析度，同时在平面上保持较大三角形，从而生成较小的STL文件。功能多样并方便用户使用，由于其尺寸小巧，所以可以在狭小空间内扫描几乎任何尺寸、形状或颜色的物体。 拍照式三维扫描仪扫描原理类似于照相机拍摄照片而得名,是为满足工业设计行业应用需求而研发的产品,，它集高速扫描与高精度优势，可按需求自由调整测量范围，从小型零件扫描到车身整体测量均能完美胜任，具备极高的性能价格比。目前已广泛应用于工业设计行业中。 拍照式结构光三维扫描仪是一种高速高精度的三维扫描测量设备，采用的是结构光非接触照相测量原理。结构光三维扫描仪的基本

三维扫描仪种类

三维扫描仪发展以及种类 三维扫描仪产生于上个世纪七八十年代。到现在已经有几十年的历史，其产品的种类也越来越丰富。 按照出现的时间以及工作性能原理，三维扫描仪可以分为三类 1 激光点式扫描仪。 基本特征，光源为激光，在扫描时看到一个红色的点在物体表面，只能逐点摄取三维数据，有点拼接面，由面拼接至立体。这类三维扫描仪出现的时间最早，是三维扫描仪从无到有的飞跃。其代表产品，罗兰。然而以今天的眼光来看，其速度精确度和当今主流的三维扫扫描仪相去甚远。 2 激光线三维扫描仪。 基本特征，光源为激光，扫描点数，每秒在10万点左右。在扫描时看到一条红色的线或者十字架在物体表面，每次摄取这条线上的三维数据，拼接成面进一步至立体。其代表产品为柯尼卡美能达，handyscan。这类产品以其便携，轻巧受用户欢迎。然而，由于激光线扫描原理所决定的，要扫描一个物体必须由线到面由面到立体经过数万次拼接，其精度的损失是难以密度。因此，就精度这个指标来说没同第三代扫描仪是不可相提并论的。 3 白光光栅三维扫描仪 基本特征，白光为光源，对人体完全无害，每秒最低80万点，最高可达800万点。在扫描时，扫描头内部的光栅机发出光栅，投影到物体表面。每次扫描都是一个面，由面拼接成立体，扫描一个物体需要几次，最多200次拼接（扫描整车）。此类产品以其高精度以及大工作量受到用户的欢迎。但是其便携性不如手持式激光扫描仪。 另外，关于三维扫描仪的精确度，至今国内尚无标准。国际上认知度最高的一个标准是德国的VDI2634标准。不同类型的扫描仪不在同一标准下制定的精确度是无法直接对比的。然而主流白光三维扫描仪都是按照德国VDI2634标准来确定精度的，不同品牌的扫描仪也可以进行比较。

3D扫描仪的工作原理和特点浅析

3D扫描仪的工作原理和特点浅析 产品概述 3D物位扫描仪的诞生，彻底改变了传统的单点测量技术原理，引领世界物位测量领域走向视觉新维度的“3D时代”，真正达到了介质可视化，过程智能化的技术巅峰。并以急速蔓延的趋势深入到全球各行业的物位测量领域扮演主要角色。该系统是目前仅有的一种可精确计量固体物料和体积的创新产品，而且不受物料种类，物化性能，贮存物料间，开放仓或料仓的类型和尺寸的影响并适用于非常恶劣的高粉尘贮存环境的物位测量。 3D物位扫描仪给我们带来了什么？精确采集、计量与实时监控、分析，并对负荷进行排查和良好的低碳节能减排控制效果！ 技术特点 3D物位扫描仪可以监测储存于任何容器，包括：大型的开放式仓室，固体物料储存室，堆场和仓库中任何散状固体物料，其应用环境和场合十分广泛。天线喇叭所发出的低频脉冲波可穿透悬浮的粉尘，而不像其他技术在非常恶劣的环境下测量会存在“疑惑”信号。脉冲波信号含有专有的自清洁功能，可防止物料黏附在天线喇叭的内表面。从而保证在任何恶劣的环境下确保非常低的维护量进行长期可靠的工作。 工作原理 3D物位扫描仪基于二维数组波束形成器发射低频脉冲波，监视每个回波的时间/距离/方向。设备的数字信号处理器对接收来至物料表面的脉冲回波信号进行取样和分析，生成物料表面实际分布状况的三维立体图像,这个图像通过一种专有的计算方法对信息进行处理并生成3D图像，可以在远程电脑的屏幕上显示出来。设备可以据此精确检测出物料的真实物位。

目前的物位测量仪表的概述 目前世界上各种物位测量技术的原理比较多，包括：激光式、雷达式、超声波式、重锤式、射频导纳式、电容式等。以上产品并不是完全针对物料测量而设计的，而且都是基于单点测量原理。在料位测量方面，应用效果并不理想，暴漏出诸多问题。因为，物料始终是呈现不规则表面。所以，精确测量始终是一个悬而未决的难题。在实际使用中，效果自然就不会理想。

一种基于机器视觉的结构光三维扫描系统

一种基于机器视觉的结构光三维扫描系统 0 引言 随着制造技术的快速发展和制造领域的不断扩大，使得对制造产品的质量要求也越来越高。传统意义上很多对产品的检测方法已经不能适应现代制造业的要求。计算机视觉检测技术具有操作、维护简单，测量速度快，精度高，测量范围广等众多无可比拟的优点，被认为是检测技术领域中最具有发展潜力的技术。机器视觉被称为自动化的眼睛，在国民经济、科学研究及国防建设上都有着广泛的应用。机器视觉不但可以实现无接触观测，还可以长时间保持精度，因此，机器视觉系统可以广泛应用于长时间的、恶劣的环境。 在此探讨了线性结构光三维扫描系统的特点。设计一种能够测量物体深度的结构光三维扫描系统，通过图像处理技术对激光条纹进行提取，并建立数学模型，采用三角法测量方法获取深度信息，对工件图像进行重建。最后，实验结果验证了该系统的有效性。 1 基于机器视觉的结构光三维扫描系统模型结构光测量是将激光器发出的光束经过光学系统形成某种形式的光，包括点、单线、多线、单圆、同心多圆、网格、十字交叉、灰度编码图案、颜色编码图案和随机纹理投影等投向景物，在景物上形成特定的图案，并通过图像处理，对图案进行提取，然后根据三角法进行计算，从而得到景物表面的深度信息。根据投射光图案的种类可分为单点法、单线法和图案法。1．1 系统的硬件结构设计 如图 1 所示，文中所设计的结构光三维扫描系统由3大部分组成，分别 是运动平台、激光器和摄像机。系统的运动平台由导轨丝杠机构成，丝杠上的滑块带动工件左右运动，丝杠由伺服马达驱动。摄像机垂直于导轨运动平面。激光器和摄像机与摄像机呈固定角度安装。激光器所射出的线形光斑垂直于工件的运动方向。激光器与摄像机的相对角度可以调节，调节范围由20~?45。之间。运动平台行程为100 mm,图像分辨率为0. 2 mm/pixel。 1．2 系统的数学模型建立 系统的数学模型如图2所示。工件放置于运动平台上，摄像机垂直安装在运动平台正上方，激光与水平面的夹角B,激光器产生一字的线性结构光， 由于物体表面与运动平台的高度差，条形光斑同时照射在物体上的A处和平台的B处。用摄像机获得光斑的图像，经图像采集卡输入至计算机，经过图像处理，可以测量出点A与点B的距离d,根据三角法公式tan 9 =H/d,可以通过光斑间距d 计算出工件的高度H。因此物坐标和像坐标对应关系为：其中：xg，yg，zg 分别为物坐标；k 为像素一毫米转换系数；xi ，yi 分别为图像坐标。 2 结构光光斑提取的相关理论与方法 从系统的数学模型可知，物体的深度信息H主要受9和d的影响，而9主要表现为系统误差。因此，有必要对条纹间距d进行深入研究，以提高系统的精度。其主要包括：图像增强、图像二值化以及图像细化。 2．1 图像增强图像增强主要增加图像的对比度，突出图像中的高频部分。算法描述为：设原图像的灰度级为x，其最大和最小灰度级分别为xmax和xmin期望图像