机器视觉论文

基于机器视觉的玻璃瓶表面缺陷检测系统

在生活中，有各种各样的玻璃瓶不断地被回收，以便循环再用。如：啤酒瓶、可口可乐瓶、牛奶瓶等等。大量的玻璃瓶被回收，使其回收检测从人工智能逐渐过渡到自动化检测，而机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查、识别、线阵CCD在连续、扫描在线测量中的应用非常有优势。用机器视觉检测方法可以大大提高生产的自动化程度，而且机械视觉易于实现信息集成，可极大地提高产品质量，提高生产效率。所以，在玻璃瓶收回检测中，机器视觉逐渐成为检测的主流方法。

一、玻璃瓶检测的特点

玻璃瓶的检测具有以下的特点：

（一）材料是玻璃。

（二）玻璃瓶检测强调实时、在线，确保对过程实现全面的控制，提高生产效率和生产合格率。

（三）玻璃瓶形状复杂。用传统人工检测难以实现快速大批量的精确检测。

针对玻璃瓶检测的特点各要求，我们可以主要针对四个方面来进行检测，即瓶口检测：螺纹检测；瓶壁检测：瓶壁内、外表面污物检测、磨损度检测；瓶底检测：瓶底污物，裂纹；瓶内残液检测：残留碱液，残留油，残留水。

二、系统设计

基于玻璃瓶检测的特点与要求，机器视觉的玻璃瓶表面缺陷在线检测系统为包括图像采集部分、图象处理、输入输出部分、智能控制及机械执行等几个部分组成，如下图所示：

检测系统基本结构

其具体工作过程为：将待检玻璃瓶置于尽可能均匀照明的可控背景前（采用LED红光），智能控制系统给图像获取模块（四个CCD摄像机）发出控制信号，四个CCD摄像机分别摄取到的玻璃瓶瓶口、瓶底、瓶壁的图像，经过图像采集卡把图像数据采集到计算机内存，利用研制开发的玻璃瓶表面缺陷图像处理与测量软件，实现对玻璃瓶表面缺陷的检测，最后通过输出设备输出检测结果。

其系统中视觉系统的构成：

在机器视觉检测系统中，光源系统、摄像机和图像采集卡的质量影响整个系统的检测精度。合理的选择是获取质量好、能清晰反映玻璃瓶缺陷存在的图像的关键。

目前在机器视觉系统中，光源系统主要由光源和光学镜头组成，系统采用显色性强、发光强、功耗低、散热小、光谱范围及寿命高的LED光作为源。系统选用高分辨率、高清晰

度外触发同步的线阵CCKUNIQ650，其分辨为752×582像素、24位图像。

图像采集卡采用基于PCI总线的是DH—CG300、8位、24位和32位真彩色采集卡。视频模拟信号作为采集卡的输入，经滤波，A/D转换成24bit数字信号，通过PCI总线传送到计算机系统内存，实现摄像机图像到计算机内存的可靠实时传送。以静态图像存入计算机，提供BMP，JPG存盘格式。

二、玻璃瓶表面缺陷图像的处理

1、图像获取

光学系统、CCD摄像机和图像采集卡组成了图像获取系统。为了得到质量高的图像，被检测物体要与CCD摄像机组成合理的角度和距离，同时光源系统要求提供光源稳定、色泽均匀、多角度照射等。

2、图像识别

采集到的被检测对象通过图像预处理、图像分割来判断被检测物是否合格。缺陷识别流程如下图所示：

缺陷识别流程图

2．1 图像预处理

图像预处理的目的是减弱图像中的噪声。

摄像机拍摄的原图，带有噪声干扰。噪声易恶化图像的质量，模糊图像，淹没图像特征，给图像分析带来困难。图像噪声产生的主要原因是来源于图像的采集和传输过程中环境的扰动以及人为的因素。可采用一种基于高效的中值滤波图像处理算法消除图像中的噪声。

2．2 图像分割

图像分割是指把图像分成各具特色的区域，并提取感兴趣目标的技术和过程。这里的特征域，并提取感兴趣目标的技术和过程。这里的特征可以是灰度、颜色和纹理等，目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。图像分割主要根据图像在各个区域的不同特征，采用不同的分割技术，可归纳为4种技术，如下图所示：

图像分割框图

目标区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域之间的边界上一般具有灰度不连续性，所以分割算法可据此分为利用区域间灰度不连续性的基于边界的算法和利用区域内灰度相似性的基于区域的算法。常用的图像分割算法分为阈值分割、边缘分割和区域分割等。取阈值是最常见的、并行的直接检测区域的分割方法。

2．3 软件控制

为保证采集精度和处理速度，因而对软件要求速度快、控制及时。在连续检测时，异步拍摄功能的CCD 摄像机连续地对被检测玻璃瓶进行拍照，通过图像采集卡对获得图像进行数字化并传送到PC 机的数字图像处理与判断模块进行识别判断。当判断为不合格，将会发送指令给可编程控制器执行击出动作命令。在系统待命时，PC 机接收用户的指令，完成对系统的软件参数配置、硬件的检测等，包括图像处理与判断模块参数的设置、传送系统电机转速设置、系统各个传感器检测、击瓶器检测和CCD 摄像机检测等。

三、 结语

本文根据对玻璃瓶检测的特点，提出了基于机器视觉技术的玻璃瓶表面缺陷检测方法。针对实际的目标图像，通过对其进行图像获取、图像预处理、图像分割、特征提取、参数处理，从而获得玻璃瓶表面缺陷图像的识别处理，最终达到去除不合格的玻璃瓶。

从应用方面来说：机器视觉检测技术比起传统的检测技术，具有更大的优势，其具有检测速度快、精度高、自动化程度高等的优点，能很好地满足现代制造业的需求，在现实中有着广阔的应用前景。

参考文献：

[1]覃毅 ，基于机器视觉技术的玻璃瓶的质量检测方法

[2]谭刚，董祥龙，徐继，王琦，基于机器视觉的玻璃瓶表面缺陷检测[J]，上海工程技术大学学报，2009年6月

[3]王飞，崔凤奎，刘建亭，张丰收，基于机器视觉的玻璃表面缺陷检测系统的研究[J]，玻璃与搪瓷，2009年10月

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

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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 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

机器视觉系统设计五大难点【详解】

机器视觉系统设计五大难点 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、数控系统、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 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。 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 1、照明 照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。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。 过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，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。 另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。

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、

机器视觉系统与数字图像处理论文

华东交通大学理工学院 课程设计报告书所属课程名称数字图像处理与分析 题目机器视觉系统与数字图像处理分院电信分院 专业班级***************班 学号********************* 学生姓名邓群 指导教师付念 2013年6月16日

课程设计（论文）评阅意见 评阅人付念职称讲师 2013年6月16日

目录 华东交通大学理工学院 (1) 课程设计（论文）评阅意见 (2) 目录 (3) 机器视觉系统与数字图像处理 (3) 1机器视觉系统 (3) 1．1机器视觉系统简介 (3) 1.2机器视觉系统的构成和工作过程 (4) 2数字图像处理 (6) 2．1数字图像处理简介 (6) 2.2 数字图像处理的工具 (6) 2.3数字图像处理的研究内容 (6) 2.4发展概况 (7) 3论文小结 (8) 机器视觉系统与数字图像处理 1机器视觉系统 1．1机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科，其能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中母子图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、ARM嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，有力地推动了机器视觉的发展。

机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。 机器视觉系统通过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，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。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。在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去；在一些不适合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。机器视觉系统就其检测性质和应用范围而言，分为定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展人眼的视觉范围；3.长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。 1.2机器视觉系统的构成和工作过程 一个完整的机器视觉系统包括：照明光源、光学镜头、CCD 摄相机、图像采集卡、图像检测软件、监视器、通讯单元等，如图2-1所示。

机器视觉论文好发表

机器视觉论文好发表 科技改变生活，人工智能是未来世界发展的方向，机器视觉是人工智能的一个分支，写机器视觉领域的论文发表数量逐年递增，有一些初次发表论文的作者，不知道如何发表论文以及论文好发表吗，如果你是其中之一，可以先了解初次发表论文有什么要注意的，机器视觉论文发表交给发表学术论文网就够了，论文范文、发表期刊推荐一应俱全，下面就来了解一下机器视觉已经发表过的论文和发表期刊吧。 《基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计》发表在《包装工程》期刊2019年第3期，该刊是cas、北大核心期刊，半月刊周期发行，部分论文摘要内容：为了提高码垛机器人对码放物品的自我分辨能力,提高码放效率,提出一种基于机器视觉检测的包装码垛机器人控制系统。方法首先分析机器视觉码垛机器人工作过程,基于工业控制计算机和图像采集卡设计码垛机器人控制系统,提出控制系统的硬件设计和软件设计。 《基于机器视觉的车型自动分类算法设计》发表在《电子测试》期刊2019年第1期，该刊是北京自动测试技术研究所主办，半月刊周期发行，部分论文摘要内容：车型分类是智能交通系统的重要组成部分,为实现车型自动分类,本文主要针对轿车、货车和客车的分类,设计了以车辆外形尺寸为特征的基于机器视觉的自动分类算法。该算法首先对车辆图像进行灰度化、背景差分、平滑、分割等预处理;然后提取顶长比、前后比等特征参量进行自动分类。机器视觉论文好发表联系编辑微信：LunwenFz 《机器视觉中瓶形零件母线检测方法研究》发表在《工业控制计算机》期刊2019年第1期，部分论文摘要内容：工业生产中,瓶体零件母线的检测均是人工通过特制的模具间接检测。探讨了基于机器视觉的母线检测方法,即通过图像边界检测确定零件母线位置、重构标称母线、比较母线与标称母线、计算其与标称母线的吻合度,最后根据设定的阈值,判定零件母线部分合格与否。 此外还有《基于机器视觉的餐盘检测定位系统的研究》、《一种机器视觉的图书书标智能识别系统设计》、《机器视觉在纺织中的应用现状与发展趋势》、《基于机器视觉的滚动轴承滚动体检测》等大量的机器视觉论文范文，由此也看出，能够发表机器视觉论文的期刊有很多，安排这类论文发表还是比较容易的。 如果您研究的也是这个领域，要发表相关论文，可以通过在线咨询通道与编辑进行有效的沟通。

机器视觉论文

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。 光源的种类分为：高频荧光灯、光纤卤素灯、LED（发光二极管）照明。它们各自的特点是：

基于机器视觉的工件识别系统

２０１６年２月 第４４卷第４期 机床与液压 ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳ Ｆｅｂ ２０１６ Ｖｏｌ ４４Ｎｏ ４ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１－３８８１ ２０１６ ０４ ０３３ 收稿日期：２０１４－１２－２９ 作者简介：熊晓松（１９７２ ），男，硕士研究生，讲师，研究方向为机电一体化三Ｅ－ｍａｉｌ：３７５５０３４３８＠ｑｑ ｃｏｍ三 基于机器视觉的工件识别系统 熊晓松，周凯 （武汉科技大学城市学院机电工程学部，湖北武汉４３００８３） 摘要：针对生产制造过程中枯燥的零件识别二分拣等工作，利用ＬａｂＶＩＥＷ建立了具有机械视觉的识别系统三通过对工作区内零件进行图像采集二处理，甄别不同形体的零件以实现零件的分拣工作，可以极大促进生产的自动化程度，提高生产率三最后通过实验验证了设计的实用性三 关键词：机器视觉；工件识别；图像采集；图像处理 中图分类号：ＴＰ２４２ ６＋２一一文献标志码：Ｂ一一文章编号：１００１－３８８１（２０１６）４－１０６－３ ＲｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇＳｙｓｔｅｍｏｆＷｏｒｋｐｉｅｃｅｓＢａｓｅｄｏｎＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎ ＸＩＯＮＧＸｉａｏｓｏｎｇ，ＺＨＯＵＫａｉ （ＣｉｔｙＣｏｌｌｅｇｅ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＷｕｈａｎＨｕｂｅｉ４３００８３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｂｏｒｉｎｇａｃｔｏｆｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓａｂｏｕｔｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇ，ｃｌａｓｓｉｎｇｅｃｔ，ａｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｍａｃｈｉｎｅｖｉ? ｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｗｉｔｈＬａｂＶＩＥＷｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｓｏｆｔｈｅｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓｗｅｒｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｅｄ，ｔｈｅｎｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｈａｐｅｓｗｅｒｅｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅｄａｎｄｓｏｒｔｅｄ．Ｉｔｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｆｏｒｐｒｏｍｏｔｉｎｇｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｌｅｖｅｌａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｐｒｏｄｕｃ?ｔｉｖｉｔｙｏｆｃｏｍｐａｎｙ．Ａｔｌａｓｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｖａｌｉｄａｔｅｄｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｄｅｓｉｇｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ；Ｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｏｆｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓ；Ｉｍａｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ；Ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓ 一一当前工业生产线上不同外形和大小的零件分拣工作大多由人工完成，工人从事该工作劳动量大二枯燥乏味且效率低下三开发具有机器视觉的机器人可以很好地胜任此类工作，极大地提高生产线上的自动化程度，可将人们从此类工作中解放出来三 机器视觉就是给机器装上视觉装置使得机器具有人类视觉的功能三它可以代替人眼来对环境做测量和判断，再配合机械手臂可以极大地提高机器的自动化和智能化程度三机器人视觉系统是通过摄像装置将被测目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，图像系统根据图像的像素分布二亮度二颜色等信息进行各种运算以抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作三 １一 系统结构 图１一具于视觉的机器人控制系统实体组成图 具有视觉的机器人控制系统主要由图像视觉输入设备二光源二上位机二下位机二机器人本体等组成三具有视觉的机器人控制系统见图１三 １ １一图像输入设备 模拟人眼的部件为图像视觉输入设备，例如摄像机（头）三根据机器人视觉系统使用的摄像机设备数目的不同，机器人视觉系统可分为单目二双目以及多目视觉系统［１］三这里的实验使用一个摄像头，为单目视觉三 图像输入设备与机器人相互位置的不同，将摄像机与工业机器人的腕部末端构成的手眼系统分为Ｅｙｅ?ｉｎ?Ｈａｎｄ系统和Ｅｙｅ?ｔｏ?Ｈａｎｄ系统［２］三Ｅｙｅ?ｉｎ?Ｈａｎｄ系统中摄像机装在机器人的手腕上；Ｅｙｅ?ｔｏ?Ｈａｎｄ系统中的摄像机则是安装在机器人本体外的固定位置，在机器人运动过程中摄像机的位置和姿态一直保持改变三这里采用Ｅｙｅ?ｔｏ?Ｈａｎｄ三 此实验案例中图像采集选用的ＵＳＢ摄像头，图像分辨率为６４０像素?４８０像素，６４０表示图像在水平方向上的像素点个数，４８０表示图像在垂直方向上的像素点个数三这样，每一帧采集的图像最大容纳像素点个数为６４０像素?４８０像素三摄像头安装在工作台平面正中央上方，其轴心垂直于工作台平面三 １ ２一光源的采用 在工作区内的工件可以通过反射光在传感器上留

图像理解与机器视觉论文

图像理解与机器视觉报告 课程编号：0441012 课程名称：《图像理解与机器视觉》 课程学分： 3.0 学生姓名：高黎 学号：1076490489 学科专业：控制工程 导师：陈光达

机器视觉动态目标跟踪 高黎 Abstract This dissertation consists some parts. The major work dissertation include: 1. Introduce the research of active machine vision, the important of the project which introduced the attention select and object tracking. Through this part, we can understand the structure and the research of the project. 2．In order to understand active machine vision in more detail, we studyed the principle of active machine vision, analysis the mechanical and information transmission model of the system. Designed system structure, analysised its character .on the base of principles, we list some kinds of camera heads, given the design at last. 3. Images are input of binocular vision system when research object tracking and coordination, many image dispose algorithms are used. Stereo vision method is used in fixation, to get spacial positions .so this part analysised image dispose and stereo vision methods. 4. Research tracking and algorithm of coordination of multi-DOFsystem, simulations and experiments were made to verify the algorithms. Finally,the paper point out the problems and propose the fields of the future researches. The first, the real time tracking is influenced by delay of mechanical factors and speed of image dispose; the second, noise should consider in further research; the third, some problem as one eye of cameras be blinded should be considerd.

机器视觉论文(英文)

ATypical applications for machine vision (Liu Zuochu,School of Information and Engineering Southwest University of Science and Technology ,Mianyang, China) Abstract:This paper mainly describes the typical application of the machine vision, and it briefly analyses machine vision features, advantages and application of classification,and particularly introduces the application of machine vision technology in the printing industry, agriculture, industry, medical.The birth and application of machine vision in theory and practice are of great significance. Keyword:machine vision; label detection; character recognition; fruit quality grading; defect detection I、INTRODUCTION In modern automated production process, the machine vision system has been widely used in condition monitoring, product testing and quality control and other fields.The character of machine vision system is that it can increase production flexibility and automation.In some hazardous environment that is not suitable for manual operation or it's difficult to meet the requirement for artificial vision,it's commonly used machine vision to replace the artificial vision..At the same time,in the process of mass industrial production, an artificial visual inspection of product quality always has low efficiency and low accuracy.But with machine vision inspection method can greatly improve production efficiency and the degree of automation. And it is the basis technology to achieve computer integrated manufacturing. With the development and maturity of machine vision,there is no doubt that it will be widely used in various industries in the modern and future. Machine vision applications are as follows: 1) Textile and Clothing * yarn break detection: * Weaving and dyeing test * cloth, leather, shape detection 2) Food and Food * Grain foreign body detection, sorting and color selection * Drink liquids detection * production date, shelf life character recognition * empty bottle filling line breakage, clean test Special Inspection * Wear and breakage detection cable * Vessel and piping Inspection * Speed test rides * Detection of dangerous equipment online 4) Packaging * the appearance of integrity test * Barcode * tightness testing 5) machinery manufacturing * Dimension detection components * assembly integrity test * Part of the orientation and gesture recognition * parts, engines, chassis number of the same color concave character recognition 6) Post sorting * Postal Code Recognition * test package items 7) The Customs and ports * fingerprint, palm prints, iris and face recognition * identification of goods * Detection of security of dangerous goods In addition, machine vision is also widely used in integrated circuit testing, aerospace, military defense, fire and road traffic and so on. II、Application of machine vision technology Machine vision involves artificial intelligence, neurobiology, psychophysics, computer science, image processing, pattern recognition, and other interdisciplinary fields.It is not only an extension of the human eye, more importantly, but also a part of the human brain functions. Machine vision doesn't lead to eye fatigue,and has a higher accuracy and speed than human than human eyes. It uses infrared, ultraviolet, X-ray, ultrasound and other hightech detection technology.It also has its outstanding advantages when in the detection of intangible objects and high risk scenes.Here are some typical examples of machine vision.

解析机器视觉系统设计的五大难点

解析机器视觉系统设计的五大难点 文章出处：David 发布时间：2014/08/20 | 498 次阅读 每天新产品时刻新体验一站式电子数码采购中心专业PCB打样工厂，24小时加急出货工业视觉应用一般分成四大类：定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求最高。 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

机器视觉论文：基于机器视觉的弹体轮廓在线检测技术的研究

机器视觉论文：基于机器视觉的弹体轮廓在线检测技术的研究 【中文摘要】基于机器视觉的检测系统具有非接触性、实时性、精度高等特点,近年来成为检测领域研究的热点并得到了广泛的应用。由于弹体的轮廓直接关系到炮弹的质量和性能,本文主要应用机器视觉检测技术对弹体轮廓进行实时在线检测,来提高炮弹的检测速率、检验效率及正确判决率。本文结合具体的应用详细的论述了机器视觉检测硬件系统的设计、图像处理的软件算法及采用MATLAB进行仿真。根据检测结果得出：该检测系统具有检测精度高、功能强大、硬件电路简单、便于维护等优点；而且在实现了自动检测的功能外,也实现了检测数据的实时存储、打印、显示,具有良好的可回溯性。图像处理部分是本文研究的核心,主要包括图像预处理、图像分割、边缘检测及亚像素边缘检测等算法,运用这些算法提取弹体的轮廓特征并进行检测误差分析。 【英文摘要】Based on machine vision detecting system has the Characteristics of non-contact, real-time, high precision etc, in recent years it has became a hotspot in field of detection and has been used widely. Because the cannonball contour directly relate to the quality and performance of the cannonballs, this article mainly apply machine vision detection technology to detect the contour of the cannonballs

机器视觉及其应用论文(格式完整)

机器视觉的典型应用 摘要：主要介绍机器视觉的典型应用，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用分类，详细介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的应用，并且分别举例说明。机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。 关键词：机器视觉；标签检测；字符识别；水果品质分级；缺损检测 1 机器视觉的典型应用 在现代自动化生产过程中，机器视觉系统已广泛应用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是可以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，常用机器视觉来代替人工视觉，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，是实现计算机集成制造的基础技术。随着机器视觉技术自身的成熟和发展，可以预计它将在现代及未来的各个行业中得到越来越广泛的应用。 机器视觉的应用分类如下： 1)纺织与服装 *断纱检测： *织染检测 *布料、皮革形状检测 2)食品与粮食 *粮食异物检测、分拣与色选 *饮料液体检测 *生产日期、保质期字符识别 *灌装线上空瓶的破损、洁净检测 3)特种检验 *缆绳磨损与破损检测 *容器与管道探伤 *游乐设施速度检测 *危险装备的在线状态检测 4)包装 *外观完整性检测 *条码识别 *密封性检测 5)机械制造 *零部件外形尺寸检测 *装配完整性检测 *部件的定位与姿态识别 *零件、发动机、底盘等编号的同色凹字符识别 6)邮政分拣 *邮政编码识别

*包裹物品检测 7)海关与口岸 *指纹、掌纹、虹膜与人脸识别 *货物识别 *安检危险物品检测 此外，机器视觉还广泛应用于集成电路检测、 航空航天、军事国防、消防和公路交通等。 2机器视觉技术的应用实例 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。机器视觉不会有人眼的疲劳，有着比人眼更高的分辨精度和速度，借助红外线、紫外线、X射线、超声波等高新探测技术，它在探测不可视物体和高危险场景时，更具有其突出优点。下面介绍几个机器视觉典型应用实例。2．1在印刷行业中的应用 目前，机器视觉已成功地应用于印刷行业检测领域，大幅度地提高了产品的质量和可靠性，保证了生产的速度。 检测内容： 1)检出条形码标签打印整体模糊的，数字、字母、条形码都不清楚的； 2)检出标签上的字母、条形码、数字1项或者2项不清楚的，例如字母打印不清楚、条形码印刷断裂；在一段时间内所印刷的图案是相同的； 3)检出标签尺寸不附合要求的，标准尺寸为9 mmX 42 mm; 4)材质表面有点反光，主体是白底黑字图案； 5)速度：3～4张／s；标签打印机打出的连续 标签，标签间隔长度3 mm； 6)检出并剔除次品； 7)进行在线或者离线检测。 该标签印刷质量检测系统是西安市春秋视讯技术有限责任公司为某公司研究开发的，现已成功投入使用。 2.2在工业中的应用 目前，机器视觉已成功地应用于工业检测领域，大幅度地提高了产品的质量和可靠性，保证了生产的速度。例如产品包装、印刷质量的检测，饮料行业的容器质量检测，饮料填充检测，饮料瓶封口检测，木材厂木料检测，半导体集成块封装质量检测，卷钢质量检测，关键机械