机器视觉上课讲义.ppt

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1、机器视觉机器视觉的引入机器视觉的概念机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。一个系统的概念，运用现代先进的控制技术、计算机技术及传感技术，表现为光机电的结合。机器视觉的引入为什么要引入机器视觉呢？引入机器视觉所带来的好处亦或是效益。了解机器视觉与人的视觉的一些对比。机器视觉的引入自动化和电脑技术是机器视觉进入工业生产线的关键要素自动化技术的发展史是机器逐步取代人工的历史。1、传感与控制是自动化的主要分支；2、人类大脑、四肢、感官和神经分别可以对应CPU、运动控制、传感器和网络。机器视觉的引入人类视觉是最后几个被取代的器官

2、之一在很多情况下人类视觉越发不能满足要求（机器视觉与人的视觉的对比）1、高速、高精、超视、微距，2、客观、无疲劳、环境限制等。机器视觉系统与人的视觉的对比人的视觉机器视觉适应性强，可在复杂多变的环境中识别目标。差，容易受复杂背景及环境变化的影响智能具有高级智能，可运用逻辑分析及推理能力识别变化的目标，并能总结规律智能差，可利用人工智能及神经网络技术，但不能很好地识别变化的目标机器视觉系统与人的视觉的对比灰度分辨力灰度分辨力差，一般只能分辨64个灰度级强，一般为256灰度级，采集系统可具有10bit、12bit、16bit等

3、灰度级空间分辨力分辨率较差，不能观看微小的目标目前有4K×4K的面阵摄像机和8K的线阵摄像机，通过备置各种光学镜头，可以观测小到微米大到天体的目标彩色识别能力分辨能力强，易受人的心理影响，不能量化。受硬件条件的制约，分辨能力较差，可量化机器视觉系统与人的视觉的对比速度0.1秒的视觉暂留使人眼无法看清较快速运动的目标快门时间可达到10微妙左右，高速像机帧率可达到1000以上，处理器的速度越来越快环境要求对环境温度、湿度的适应性差，另外有许多场合对人有损害对环境适应性强，另外可加防护装置机器视觉系统与人的视觉的对比观测精度精度

4、低，无法量化精度高，可到微米级，易量化感光范围400nm-750nm范围的可见光从紫外到红外的较宽光谱范围，另外有X光等特殊摄像机其它主观性，受心理影响，易疲劳客观性，可连续工作机器视觉的引入为什么要引入机器视觉呢？它所带来的效益。节省时间降低生产成本优化物流过程缩短机器停工期机器视觉的引入提高生产率和产品质量减轻测试及检测人员劳动强度减少不合格产品的数量提高机器利用率机器视觉系统机器视觉系统的原理通过机器视觉产品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

5、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。机器视觉系统零件到达检测位置光电或传感器感应到感应物件时，触发视觉传应器工作。零件照明获取图像并把资料数据化视觉软件处理图像并显示产品是否合格离散输出，显示不良品画面和统计信息工作流程：机器视觉系统机器视觉系统待测目标CCD相机镜头灯源图像采集卡电脑系统PCI地址总线灯源控制信号相机控制信号及电源模拟图像信号数字图像信号传统机器视觉系统工作流程机器视觉的三部分光学系统图像处理系统执行机构及人机界面机器视觉的三部分三个部分缺一不可，选取合适的光

6、学系统，采集适合处理的图象，是完成视觉检测的基本条件，开发稳定可靠的图象处理软件是视觉检测的核心任务，可靠的执行机构和人性化的人机界面是实现最终功能的临门一脚。光学系统光学系统机器视觉系统中不可或缺的部分，如果没有适合的光学系统采集适于处理的图片则难以有效地完成图象检测，甚至直接导致检测的失败。因此，我们认为适合的光学系统是成功完成机器视觉应用的前提条件。光学系统一个典型的光学系统包括：1、光源2、相机3、镜头光学系统光学系统的一些基本概念1、相机分辨率2、像素3、F&f(光圈和焦距)4、FOV&DOV(景深和视野)5、光

7、源与成像(亮场和暗场)6、WD&LWD（相机和光源工作距离）光学系统光学系统像素数据•每个像素都含有以下信息:•图像中的位置•(Row,Column)location•光强度•黑白图像的灰度值•彩色图像的RGB色彩值光学系统像素图像处理系统核心部分在取得图像后，我们需要对图像进行处理，分析计算，并输出检测结果。图像处理部分包括两个部分：硬件、软件图像处理系统硬件目前市场主流的机器视觉图像处理系统有：1、PCBased系统2、嵌入式系统（智能相机）图像处理系统PCBased系统采用PC作为处理平台，通过图像采集卡+模拟相机或

8、直接通过数字相机采集图片，依托PC处理平台，处理速度快，可运行复杂的图像处理算法；可带多个相机；可根据用户要求自行开发处理程序和用户界面。但由于其开发工具为高级编程语言，开发周期长，难度大，维护成本高。图像处理系统嵌入式系统将相机、图像采集模块、处理器、存储器、通讯模块、I/O集成一体，稳定性更高，开发