机器视觉作业

机器视觉结课作业

机器视觉系统的组成，及各组成部分的作用。

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，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；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。

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炽灯、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。

（2）镜头

FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意：①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变。

勿将工作距离与物体到像的距离混淆。工作距离是从工业镜头前部到被观察物体之间的距离。而物体到像的距离是CCD 传感器到物体之间的距离。计算要求的工业镜头焦距时，必须使用工作距离

（3）相机

按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。

（4）图像采集卡

图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。

比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。

（5）视觉处理器

视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。采集卡传输图像到存储器，进而计算分析。当前主流配置的PLC，且配置较高，视觉处理器已经几乎退出市场。

1、机器视觉应用的调研（目前现状、发展趋势等）。

目前现状：

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，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。

而在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。

随着经济水平的提高，3D机器视觉也开始进入人们的视野。3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。

在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。

发展趋势：

由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

但是机器视觉技术比较复杂，最大的困难在于人的视觉机制尚不清楚。人可以用内省法描述对某一问题的解题过程，从而用计算机加以模拟。但尽管每一个正常人都是“视觉专家”，却不可能用内省法来描述自己的视觉过程。因此建立机器视觉系统是十分困难的任务。

可以预计的是，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。

2、分析一个具体的机器视觉案例。

本案例主要是用HALCON软件实现对电子元器件的分割。

HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境维视图像开发定制软件。它节约了产品成本，缩短了软件开发周期——HALCON灵活的架构便于机器视觉，医学图像和图像分析应用的快速开发。在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的Machine Vision软件。

这个例子讨论使用不同的分割方法的结合。它的操作对象是具有多个电子元件的图像，它们在外形，大小以及排列上都不相同。图1的左边图显示了输入图像。

图1带有电子原件的电路板（左）和在HSV空间的相应得灰度值（右）

首先，你要提取电阻与电容。这相当容易，因为彩色图像中它的元件具有不同的颜色。输入图像具有三种颜色通道，包括红，绿和蓝。因为在RGB空间中进行分割是相对困难得的，你需要将图像转化到HSV空间。在这里颜色信息储存在单一的信道。图1的右边图显示图像在单一信道的代替物。太小的元件可以通过selectshape来清除。程序显示如下：

read_image (ICs, ’ic’)

decompose3 (ICs, Red, Green, Blue)

trans_f rom_rgb (Red, Green, Blue, Hue, Saturation,

Intensity) threshold (Saturation, Colored, 100, 255)

reduce_domain (Hue, Colored, HueColored)

threshold (HueColored, Blue, 114, 137)

connection (Blue, BlueConnect)

select_shape (BlueConnect, BlueLarge, ’area’, ’and’, 150,

100000) shape_trans (BlueLa rge, Condensators, ’rectangle2’)

threshold (HueColored, Red, 10, 19)

connection (Red, RedConnect)

select_shape (RedConnect, RedLarge, ’area’, ’and’, 150,

100000) shape_trans (RedLarge, Resistors, ’rectangle2’)

如果你更仔细的观察一下程序，你就会结果有了显著的提高。其中之一是因为颜色模型，彩色图形的门限在所有的像素间选择一个固定的颜色，选择在颜色浸透部分时独立的。这有可能造成非常亮或者非常暗的像素与电子元件有相同的灰度。，但你只寻找非常强烈的颜色。所以你选择的像素点都是色彩强烈的点，例如具有色才饱和度的像素点。

第二个加强的是对象的形状，因为所有的元件都是矩形的，你可以指定所有相连的元件最小的矩形来加强分割效果。图2的左边图是结果元件的标注。

图2 电阻和电容（左）和ic元件（右）

第二步我们寻找所有的ic元件。这看起来很容易，因为它相当的大而且暗，但是由于明亮的标记被打印在IC元件的周围会出现一些问题。所以一个简单的门限处理并不是有效的。除此之外你还有联合所有属于一个IC元件的片断，这可以通过检查片断的连接部位。可以使用膨胀来扩展区域直道它们相互交替，但又不能太大以致IC元件都重叠。标记之间的空白一定要比IC元件之间的小。现在你可以分离IC元件从它们的相连的元件中。可惜它们太大以致不能分割。另一个对相连的元件的门限将会探测每个IC元件的暗的像素。最终你可以用闭合的矩形里指定电阻和电容。

threshold (Intensity, Dark, 0, 50)

dilation_rectangle1 (Dark, DarkDilate, 15,

15) connection (DarkDilate, ICLarge)

add_channels (ICLarge, Intensity,

ICLargeGray) threshold (ICLargeGray,

ICsDark, 0,50) shape_trans (ICsDark,

IC, ’rectangle2’)

图2的右边图显示了IC的结果图。关于上面的程序我们要提及两点。这里操作符addchannels被reducedomain代替。这是必须的因为一些区域必须用灰色像素值来填充。前面程序的处理是相当不同的，一幅图有效的像素点四有限的。这就有了第二点，操作符threshold有一些图片作为输入，门限处理每幅图都有，因此，你提供的尽可能多的区域作为输入图像。

最终IC的分割必需进行，它们明亮且非常小。使用动态门限处理它们是相当容易的。然而电路板上的锡元件依然是一个问题，它们必须从IC中提取出来。这可以通过限定在特定的区域寻找。IC接触可能只出现在IC的元件的左边或者右边。感兴趣的区域的界定可以通过扩大IC区域，可以通过另一种膨胀来实现结果。图3左边图显示了操作结果。

图3寻找相关区域（左）和IC 相关区域（右）

现在你只需要对感兴趣的区域使用门限处理即可。 dilation_rectangle1 (IC, ICWidth, 5, 1) difference (ICWidth, IC,

SearchingArea)

dilation_rectangle1 (SearchingArea, SearchingAreaWidth, 14, 1)

union1 (SearchingAreaWidth, SearchingAreaUnion)

reduce_domain (Intensity, SearchingAreaUnion,

SearchGray)

mean_image (SearchGray, Mean, 15, 15)

dyn_threshold (SearchGray, Mean, Contacts, 5, ’light’)

connection (Contacts,

ContactsConnect) f i l l _u p

(ContactsConnect, ContactsFilled)

select_shape (ContactsFil led, ContactsRes, ’area’, ’and’, 10, 100)

交叉点的结果实令人满意的，一些太小或者有错的区域已经被发现，所以我们使用selectshape 来去除它们。图3的右边图显示了处理最终结果。

浅谈机器视觉的应用——智能车牌识别系统

浅谈机器视觉的应用——智能车牌识别系统 随着科学技术的迅猛发展，现在已进入一个智能时代，越来越多的智能产品面世，智能化不仅仅体现在手机方面，还有机器视觉。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，常用机器视觉来替代人工视觉。因为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。而机器视觉的运用也较为广泛，像嵌入式车牌识别摄像机就是其很好的代表。尤其是车牌识别摄像机运用在停车场，因停车场的外在影响因素颇多，要想实现车牌识别系统在机器视觉方面全方位提升就必须能识别各式各样的车牌，还要能在各种极端环境下识别各式车牌。 车牌做为车辆身份的唯一标识当仁不让的被选作车牌识别结果的一个判断标准。但是车牌看似是一固有物体，但是其中也深藏着很多的奥妙，为车牌识别系统增加了不少识别难度，其难度可以分为4大方面。 （1）车牌颜色:就车牌颜色而言也具有多样性，不同领域的车辆有不同的颜色表示，比如蓝底白字、黄底黑字、黑底白字等等。到目前为止车牌识别系统对常见的蓝牌，黄牌的识别效果还不错，但是对多样车牌的完善程度还是有待提升的。对于车牌颜色的识别火眼臻睛车牌识别系统运用了车辆牌照字符和颜色联合识别方法，其最大的特征是将车牌区域划分为字符区域和背景区域，再而对背景区域进行颜色识别。下图列出的是多样车牌不同背景颜色、字体颜色的代表。

（2）字符：为了区分不同地域，每个地区都有自己独特的代表汉字。汉字也称为字符，字符识别属于模式识别领域，因汉字的笔画较多，字符点阵分辨率低，字符所占的像素比较少，给识别效果增加了一定的难度。 （3）数字：组成车牌的另两个因素是字母和数字，简单的阿拉伯数字、英文字母放在一起处理，识别算法复杂。尤其是字线和数字相似度大且经常成像不清晰，使得一些仅仅依靠形体特征识别的算法不适用。 （4）形态：多样车牌也存在着别外一个因素——双层、单层。双层黄牌，双层军牌就是典型的代表，因为单层和双层车牌的大小尺寸不统一，加之成像角度的不同，又给车牌定位算法增加了难度。 对车牌识别系统而言除了解决多样车牌还有环境的复杂度。每一个停车场都有着自己独特的样貌，车牌识别摄像机必须适用于每一个停车场并能做到识别率高且稳定、成像清晰，就不得不考虑车牌识别系统对每个停车场的识别度也就是优异的成像，比如在逆光下，顺光等等环境下怎么能更好的识别车牌，目前对于强光环境用到了双重宽动态有效的抑制强光；对于光线不足的环境可以调动智能补光灯来补充光照使车牌识别效果达到最佳。

机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题： 1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？ 机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。 原始数据特征向量类别标识 特征度量模式分类器 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？ 能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？ 答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉：普通的CCD。 两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如，一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体， 在红色的光源照射下，则呈现红紫色， 非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照 方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？ 机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。几种光源的特点如下： 成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名 称 荧光灯低差差一般低一般 卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种： 背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们 各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？ 答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔， 控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学

《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。

机器视觉论文机器视觉论文

机器视觉论文机器视觉论文 基于机器视觉的色标判读系统 摘要:色标是用来表示特定含义的一种标识,一般用于流水作业场合, 利于产品的快速识别和分类。随着现代自动化工业的来临,原有简单 的单色色标识别已不能满足快速的工业需求,因此一种对系列色标组 合判读的方法就诞生了。本设计通过Visual Basic编程实现,经过色标定位、颜色提取、色标对比识别等一系列步骤来实现色标判读。以色环电阻为例,首先将被测色环电阻图片输入软件,软件通过图像识 别确定电阻环数、电阻正反及色环颜色的数据,然后通过色环电阻阻 值计算公式确定阻值。本设计具有识别速度快、使用方便、可扩展性高等优点。 关键词:色标;Visual Basic 6.0;色环电阻;机器视觉 Reading System for Color Tag Based on Machine Vision ZHU Guang, YANG Yong-yue, ZHANG Jian-jie (Hefei University of Technology School of Instrument Science and Opto-electronics Engineering, Hefei Anhui 230009, China) Abstract: Color Tag indicates a special meaning, which is usually used to recognise and classify products in pipelining

occasion. As the time of modern roboticized industry comes, quondam homochromous Color Tag is too simple to satisfy double-quick industrial demand.As a result, the technique of judgement of series Color Tag has its naissance. The technique comes true here via programing with Visual Basic. In order to recognise it, we orientate the Color Tag, distill the color and contrast one color with another. For example, we can figure out the value of color-ringed resistance by the technique. At first, wo input a picture of the resistance. The programme itself will tell us the direction, the rings and their color, then it calculates the value of the resistance by a special formula. The designment is excellent because it is convenient to use widely and it recognises quickly. Keywords: color tag; Visual Basic 6.0; color-ringed resistance;machine vision 引言 色标是用来表示特定含义的一种标识,一般用于流水作业场合, 利于产品的快速识别和分类。本设计以色环电阻为例,通过机器视觉 系统拍摄色环电阻的色环色标图像,利用Visual Basic编写程序,经

浅谈企业视觉标识系统

浅谈企业的视觉识别系统 企业视觉识别系统是企业识别系统的重要组成部分。它是在理念识别(MIS)和行为识别(BIS)的基础上，通过一系列形象设计，将企业经营理念、行为规范等，即企业文化内涵，传达给社会公众的系统策略，是企业全部视觉形象的总和。企业视觉识别系统将企业的品牌理念与核心价值通过视觉传播形式，有组织有计划地传递给客户、公众和企业员工，从而树立起统一的企业形象。 企业视觉识别系统是企业形象最直观的表现。企业的VIS系统需要保持内在的一致性和外在的差异性，即企业所有视觉设计都要严格地遵循统一的标准，同时要与其他企业保持鲜明的差异，以便促进客户产生强烈的共鸣。一个优秀的视觉识别系统可以使人们快速理解企业希望传递的信息。 企业视觉识别系统是企业识别系统CIS的视觉符号，是企业形象的视觉传递形式，它是CIS最有效、最直接的的表达。企业视觉识别系统是由体现企业理念和业务性质、行为特点的各种视觉设计符号及其各种应用因素所构成。是企业理念系统和行为识别系统在视觉上的具体化、形象化。企业通过形象系统的视觉识别符号将企业经营信息传达给社会公众，从而树立良好的企业形象。 根据心理学理论，人们日常接受外界刺激所获得的信息量中，以视觉感官所占的比例最高。而且视觉传播最为直观具体，感染力最强。因而，采取某种一贯的、统一的视觉符号，并通过各种传播媒体加以推广，可使社会公众能够一目了然地掌握所接触的信息，造成一种持久的、深刻的视觉效果。从而对宣传企业的基本精神及其独特性起到很好的效果。 一、企业视觉识别系统的基本内容 VIS所涉及的项目最多、层面最广、效果最直接，与社会公众的联系最为广泛、密切。归纳起来，可分为基本要素和应用要素两部分。 （一）企业视觉识别系统的基本要素。VIS设计的基本要素系统严格规定了标志图形标识、中英文字体形、标准色彩、企业象征图案及其组合形式，从根本上规范了企业的视觉基本要素，基本要素系统是企业形象的核心部分，包括：企业名称、企业标志、企业标准字、标准色彩、象征图案、组和应用和企业标语口号等。 1，.企业名称。企业名称和企业形象有着紧密的联系，是CIS设计的前提条件，是采用文字来表现识别要素。企业名称的确定，必须要反映出企业的经营思想，体现企业理念；要有独特性，发音响亮并易识易读，注意谐音的念义，以避免引起不佳的理想。名字的文字要简洁

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。

机器视觉论文

机器视觉论文 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

机器视觉技术综述 课题：机械工程测试技术 班级：13 机设一班 姓名：李特 学号：1 3 1 0 1 0 0 5 1 0 目录 一.机器视觉概念和系统组成 (2) 1.机器视觉概念 (2) 2.机器视觉系统组成 (2) 二.机器视觉主要技术 (4) 1.光源选择 (4) 2.图像传感器技术 (5) 3.数字图像处理技术 (8) 三.应用案例 (13) 1. 滤光片表面缺陷检测 (13) 2. 磁性材料表面缺陷检测 (14)

3. 齿轮表面缺陷检测 (14) 一.机器视觉概念和系统组成 1.机器视觉概念 机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。 2.机器视觉系统组成 一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（CCD或COMS相机）、图像采集卡、图像处理软件等。在搭建视觉系统时，用户需采购系统中的各个组件，但市场上机器视觉产品及设备生产厂家多数只生产其中的部分原件，如AVT的工业摄像机、Computar的工业镜头、CCS的光源等。在这种状况下，组建机器视觉系统需要大量的时间与精力来选购不同厂家的产品，无论是在人力还是资源成本上都会有更多的付出。 图表一：机器视觉系统组成框图 图表二：机器视觉系统组成示意图 一. 机器视觉主要技术 1.光源选择 光源选择是为了将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。

机器视觉应用有哪些 浅谈机器视觉软件的介绍与选择

机器视觉应用有哪些浅谈机器视觉软件的介绍与选择 本文主要是关于机器视觉的相关介绍，并着重对机器视觉的应用场景进行了详尽的阐述。 机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，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，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;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。 机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、I/O 卡等）。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、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。［2］机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者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，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、相机（包括CCD相机和COMS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 一、采集和分析分开的系统。 主端电脑（Host Computer） 影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器 影像摄影机 定焦镜头镜头 显微镜头

完整版机器视觉思考题及其答案

什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，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。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取：是将被检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。 该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善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。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20?30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为：一维离散傅里叶变换为：二维连续函数的傅里叶变换为：二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换，图像编码与压缩，图像分割，图像重建等。作用和目的：图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式？各自的特点和作用是什么？ 答：灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段，它可以使图像动态范围加大，使图像的对比度扩展，

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 论文机器视觉论文

机器视觉论文机器视觉论文 机器视觉论文机器视觉论文 基于机器视觉的色标判读系统 摘要:色标是用来表示特定含义的一种标识,一般用于流水作业场合,利于产品的快速识别和分类。随着现代自动化工业的来临,原有简单的单色色标识别已不 能满足快速的工业需求,因此一种对系列色标组合判读的方法就诞生了。本设计 通过Visual Basic编程实现,经过色标定位、颜色提取、色标对比识别等一系列步骤来实现色标判读。以色环电阻为例,首先将被测色环电阻图片输入软件, 软件通过图像识别确定电阻环数、电阻正反及色环颜色的数据,然后通过色环电 阻阻值计算公式确定阻值。本设计具有识别速度快、使用方便、可扩展性高等优点。 关键词:色标;Visual Basic 6.0;色环电阻;机器视觉 Reading System for Color Tag Based on Machine Vision ZHU Guang, YANG Yong-yue, ZHANG Jian-jie (Hefei University of Technology School of Instrument Science and Opto-electronics Engineering, Hefei Anhui 230009, China) Abstract: Color Tag indicates a special meaning, which is usually used to recognise and classify products in pipelining occasion. As the time of modern roboticized industry comes, quondam homochromous Color

浅谈机器人视觉技术

浅谈机器人视觉技术 摘要 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。本文介绍了机器人的发展以及视觉计算理论和视觉的关键技术。 关键词：机器人、视觉、计算、关键技术 一、机器人发展概述 科学技术的发展,诞生了机器人。社会的进步也提出要求,希望创造出一种能够代替人进行各种工作的机器,甚至从事人类不能及的事情。自从1959年诞生第一台机器人以来,机器人技术取得了很大的进步和发展,至今已成为一门集机械、电子、计算机、控制、传感器、信号处理等多学科门类为一体的综合性尖端科学。当今机器人技术的发展趋势主要有两个突出的特点:一个是在横向上,机器人的应用领域在不断扩大,机器人的种类日趋增多;另一个是在纵向上,机器人的性能不 断提高,并逐步向智能化方向发展。前者是指应用领域的横向拓宽,后者是在性能及水平上的纵向提高。机器人应用领域的拓宽和性能水平的提高,二者相辅相成、相互促进。 智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器,是机构学、自动控制、计算机、人工智能、微电子学、光学、通讯技术、传感技术、仿生学等多种学科和技术的综合成果阎。智能机器人可获取、处理和识别多种信息,自主地完成较为复杂的操作任务,比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。要使机器人拥有智能,对环境变化做出反应,首先,必须使机器人具有感知

机器视觉思考题及其答案

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 机器视觉思考题及其答案 1.什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。 答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。 机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，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。 机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。 机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。 2.机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。 答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。 图像获取：是将被检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。 该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是 CCD 和 CMOS）采集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、 1/ 19

平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。 经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善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。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出

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

机械视觉论文概述综述

绪论 机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。它不仅是人眼的延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能。近年来，随着计算机技术尤其是多媒体技术和数字图像处理及分析理论的成熟，以及大规模集成电路的迅速发展，机器视觉技术得到了广泛的应用研究，取得了巨大的经济与社会效益。 一、机器视觉的研究背景 “作为一项关键性的自动化技术，机器视觉在发展中国家中对经济的现代化非常重要。为了在世界市场中进行竞争，发展中经济不能无限期的依赖于廉价劳动力。“ AIA市场分析员Kellett说。同样地，现代化必须实现高效率、高生产率以及高质量。这也是机器视觉的作用所在，”对机器视觉长期需求这样的趋势是发展中国家实现经济现代化的基础。因此，机器视觉对于世界经济的发展将越来越重要。” 传统地来讲，外观检查和质量控制是通过人类专家来完成的。虽然人类在很多情况下可以把这项工作做的比机器更好，但是他们的速度比机器慢，并且很快就会感觉疲倦。此外在一个行业里很难找到或者留住人类专家，他们需要接受培训，而且他们的技能需要花时间去培养。还有些情况就是检测工作往往很乏味或者很困难，甚至对那些训练有素的专家来说也是一样。某些应用中，精确的信息必须被很迅速或者重复地提取和使用（例如目标跟踪和机器人引导）。在一些环境下（例如水下检测，原子能工业，化学工业等）检测可能很困难或者很危险。在这种高要求的情况下，计算机视觉可以很有效的取代人工检测。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人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。 半导体行业是最先利用机器视觉技术进行检测的行业，其他行业也随之而来。作为生产机械的OEM的设计工程师，最基本的问题就是：“我是要检测这个部件还是整个这个产品”。检测可以得到高质量的产品，但是也会有这样的事实存在：检测成本或者产品质量要求并不需要这样的检测。比如说牙签，假设每一个装有500个牙签的盒子里有一两个不合恪，大多数人都不会怎么担心。但是对于很多产品，假如前面的盒了里装的不是牙签，而是针头，试想不合格品可能会带来什么样的后果，所以产品功能性的检测都是不可缺少的，即使只是外观检测，要证明内在的品质也必须要做到无缺陷。因此，为了达到这个目的，许多OEM将机器视觉世用到他们将要卖给用户的系统中。机器视觉能够为整个系统增值，表现在三个方面：提高生产效率，提高制造过程的精确性，减少成本。 那么，对丁一个设计工程师来说，怎么样才能知道机器视觉是否适合他的系统呢?尽管最早的最基本的机器视觉系统在20世纪70年代引入，工业就将其视为主流应用。这就导致设计工程师要考虑它是否合适他们的应用，同时要考虑利用机器视觉检测的成本与其所能带来的利润。 高复杂度产品行业，比如说半导体行业和电子行业，由于它们的复杂性和小型化，从传统上推动着机器视觉市场的发展。但是如今，所有产业，包括自动化、

浅谈视觉传感器

浅谈视觉传感技术 王恋 （重庆理工大学，贵州省安顺市561009） 摘要：随着科学技术的发展，传感器的研究和应用变得越来越重要，它成为获取信息的重要技术手段，针对不同的应用传感器技术也分为：光电传感技术、光纤传感技术、视觉传感技术、生表面波传感技术、生物传感技术、化学传感技术、前沿传感技术这七大类传感技术，本文将着重介绍视觉传感技术。视觉传感技术因其硬件成本的显著降低，性能的极大提升以及具备了大规模推广的条件得到了绝大多数研究者和工业生产者的青睐，这为视觉传感技术的发展前景奠定了基础，但同时也存在测量精度问题，视觉传感器对环境的高要求也是视觉传感器需要解决的问题，只有提高了测量精度问题和适应环境变化的问题才能使得视觉传感器更具有竞争力和自身优势。 关键词：信息；传感技术；视觉传感技术；测量精度；适应环境 On visual sensing technology Wang Lian (Chongqing University of technology,Anshun City,Guizhou Province,561009,China) Abstract：With the development of science and technology,research and application of the sensor becomes more and more important,it has become an important technical means to obtain information,according to the application of different sensor technologies are also divided into:photoelectric sensor technology,optical fiber sensing technology,visual sensing technology, surface wave sensor technology,biological sensor technology,chemical sensing technology,the sensor technology frontier seven kinds of sensing technology,this paper will focus on the visual sensing technology.Because the visual sensing technology significantly reduce the hardware cost,greatly enhance the performance and have a large-scale promotion of the conditions have been most researchers and industrial producers favor,which laid the foundation for future vision sensing technology,but there are also problems of measurement accuracy,the problem of the high requirement of visual sensor is also a visual environment the sensor needs to be solved,only to improve the measurement accuracy and to adapt the change of environment problems in order to make the visual sensor has more advantages and competitiveness Key words：Information;sensing technology;vision sensing technology;measurement accuracy;adaptation to the environment 0引言 视觉源于生物界获取外部环境信息的一种方式，是自然界生物获取信息的最有效手段，是生物智能的核心组成之一。人类80%的信息都是依靠视觉获取的，基于这一启发研究人员开始为机械安装“眼睛”使得机器跟人类一样通过“看”获取外界信息，由此诞生了一门新兴学科——计算机视觉，人们通过对生物视觉系统的研究从而模仿制作机器视觉系统，尽管与人类视觉系统相差很大，但是这对传感器技术而言是突破性的进步。视觉传感器技术的实质就是图像处理技术，通过截取物体表面的信号绘制成图像从而呈现在研究人员的面前。视觉传感技术的出现解决了其他传感器因场地大小限制或检测设备庞大而无法操作的问题，由此广受工业制造界的欢迎。本文通过对比视觉传感技术的优缺点以及发展趋势来展示视觉传感技术的兴起和应用。 1视觉传感技术概述 视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指[1]：通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。它是基于生物视觉和计算机视觉所提出的。视觉传感器是50年代后期出现的，发展十分迅速，是机器人中最重要的传感器之一。机器人视