基于机器视觉的玻璃容器的尺寸与缺陷的检测

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3、围宽，比如说，机器视觉系统可以使用人眼看不见的红外测量。其次，机器视觉系统可以在恶劣环境下稳定工作，这一点是人类很难做到的。再次，机器视觉系统不用与被测物体接触就可以对其进行检测，对检测双方都不产生任何影响，从而提高系统的精确度。1.1机器视觉概述1.1.1机器视觉的概念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

4、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[1-4]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。1.1.2机器视觉的原理机器视觉系统，顾名思义，就是用机器作为眼镜来观测我们所需要观测的物体。如图1-1所示，机器视觉系统包括光源、镜头、相机、图像采

5、集卡、视[5][6][7]觉处理器，机械控制单元。其基本原理如下：首先利用CCD摄像机来获取被测物体的图像，通常我们获取的图像都是模拟信号（目前市场上已经拥有了数字摄像机），而进行图像处理的单元基本上都需要数字信号，因此利用一个数字图像采集卡来将模拟信号的图像转换成数字图像，传给图像处理器，根据需要，处理器对被测物体的数字图像进行处理，最后，根据指定的标准，对被测物体进行度量来判定被测物体的各项属性。一般情况下，机器视觉系统还配置一个机械控制单元，通过这个单元来对被检测物体实施各种机械操作，如对不合格的物体进行剔除等操作。1光源镜头和摄

6、像被测物体图像采集卡视觉处理器机机械控制单元图1-1典型工业机器视觉系统结构1.1.3机器视觉的国内外发展机器视觉从发展之日起到如今已经有六七十年的历史了，随着现代科技的发展，机器视觉技术也在不断的发展。机器视觉的开端是上世纪五十年代，当时开始了二维图像的统计模式识别的研究，这个技术的出现在当时或许没有引起很大的关注，但是对于机器视觉技术的影响却是深远的。自此一直发展，到上世纪六十年代，三维机器视觉开始被人们提出，Roberts对其进行了深入的探讨，这是机器视觉的一个大的进步。到了七十年代后，机器视觉正式作为一门课程被教授，当时的MIT

7、人工智能实验室就开了这门课程。从世纪八十年代开始可以说是进入了机器视觉的一个大发展时期，机器视觉技术在全世界范围内引起了广泛的热议，各种新概念和新理论如雨后春笋般涌现出来。如今机器视觉技术伴随着各种技术（计算机技术、数字图像处理技术、人工智能技术等）的发展而不断的完善，应用的范围也在不断的扩展，不仅可以取代一些传统的人工检测，而且在一些高端的设备检测方面更是不可或缺。国内机器视觉概念的引入是比较晚的，上个世纪九十年代以前，只在一些大学中出现图像处理和模式识别的课程，机器视觉的概念在当时还是很陌生的。九十年代后，中国自己研究开发的图像处理

8、设备出现了，但是这些设备只能做一些简单的图像处理和图像分析，在大学的实验室中有一定的应用价值，但是这种设备离实际的生产应用还有很大的差距。整个九十年代的前八年可以看做是中国机器视觉的初级阶段，在这段时间内，