机器视觉系统基础知识与基本原理

机器视觉（相机、镜头、光源）全面概括分类：机器视觉2013-08-19 10:52 1133人阅读评论(0) 收藏举报机器视觉工业相机光源镜头1.1.1视觉系统原理描述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。

2.1.1视觉系统组成部分视觉系统主要由以下部分组成1.照明光源2.镜头3.工业摄像机4.图像采集/处理卡5.图像处理系统6.其它外部设备2.1.1.1相机篇详细介绍：工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD（ChargeCoupled Device）或CMOS（Complementary Metal OxideSemiconductor）芯片的相机。

CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。

它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。

CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。

这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。

典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。

CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。

CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初，90 年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。

CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部像素的编程随机访问的优点。

机器视觉的界定原理及作用第一节机器视觉界定一、机器视觉界定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。

二、机器视觉原理机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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，图像处理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、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等，实现自动识别功能。

三、机器视觉作用机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：1•检测：又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。

2•机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。

至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。

此外还有:自动光学检查人脸识别无人驾驶汽车产品质量等级分类印刷品质量自动化检测文字识别纹理识别追踪定位…… 机器视觉图像识别的应用。

【机器视觉特点】1•摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像；2.零件的尺寸范围为.mm到mm厚度可以不同；3•系统根据操作者选择不同尺寸的工件，调用相应视觉程序进行尺寸检测, 并输出结果；4•针对不同尺寸的零件，排序装置和输送装置可以精确调整料道的宽度，使零件在固定路径上运动并进行视觉检测；5•机器视觉系统分辨率达到X，动态检测精度可以达到.mm；6•废品漏检率为；7•本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果；8•具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能；9•系统能够自检其主要设备的状态是否正常，配有状态指示灯；同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限；10•实时显示检测画面，中文界面，可以浏览几次不合格品的图像，具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能；11•能生成错误结果信息文件，包含对应的错误图像，并能打印输出。

机器视觉工作原理
机器视觉是指计算机模拟人类的视觉系统，通过摄像机或其他传感器采集图像数据，然后对这些数据进行处理和分析，从而实现对图像内容的理解和识别。

其工作原理可以概括为以下几个步骤：
1. 图像获取：通过摄像机、雷达等传感器采集到现实世界中的图像数据。

这些数据可以是二维图像，也可以是三维点云数据。

2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去除噪声、图像增强、边缘检测等。

这些预处理操作能够提高后续的图像处理和分析的准确性和效率。

3. 特征提取：通过各种图像处理算法，从图像中提取出有用的特征信息。

例如，可以提取出图像中的边缘、角点、纹理等特征。

4. 特征匹配与跟踪：通过比较和匹配提取到的特征，进行对象的跟踪和识别。

例如，在视频中跟踪目标的运动轨迹。

5. 目标检测与识别：利用机器学习和深度学习等算法，对图像中的目标进行检测和识别。

这可以是对已知目标的分类，也可以是对未知目标的辨识。

6. 结果输出和应用：将处理和分析得到的结果进行输出，可以是显示在屏幕上、保存到文件中，也可以是控制其他系统的动作。

例如，自动驾驶车辆根据视觉系统的分析结果进行行驶决
策。

总之，机器视觉的工作原理是通过采集、预处理、特征提取、特征匹配、目标检测与识别等一系列处理步骤，将图像数据转化为对现实世界的理解和识别。

这样可以实现对图像内容的分析、处理和应用。

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、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。

输出显示和控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。

3 .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。

机器视觉检测系统现代工业自动化生产中涉及到各种各样的检验、生产监视和零件识别应用，如汽车零配件批量加工的尺寸检查和自动装配的完整性检查、电子装配线的元件自动定位、IC上的字符识别等。

通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的，但在某些特殊情况下，如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等，依靠肉眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难以胜任。

人们开始考虑用CCD照相机抓取图像后送入计算机或专用的图像处理模块，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。

这种方法是把计算机处理的快速性、可重复性与肉眼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检测技术的概念。

视觉检测技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴测试技术。

与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同，视觉检测技术重点研究的是物体的几何尺寸及物体的位置测量，如轿车白车身三维尺寸的测量、模具等三维面形的快速测量、大型工件同轴度测量以及共面性测量等，它可以广泛应用于在线测量、逆向工程等主动、实时测量过程。

视觉检测技术在国外发展很快，早在20世纪80年代，美国国家标准局就曾预计未来90％的检测任务将由视觉检测系统来完成。

因此仅在80年代，美国就有100多家公司跻身于视觉检测系统的经营市场，可见视觉检测系统确实很有发展前途。

在近几届北京国际机床展览会上已经见到国外企业展出的应用视觉检测技术研制的先进仪器，如流动式光学三坐标测量机、高速高精度数字化扫描系统、非接触式光学三坐标测量机等。

2.机器视觉检测系统构成、分类及工作原理2.1 系统构成与工作原理(1)系统构成典型的视觉系统一般包括光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元(或图像采集卡)、图像处理软件、监视器、通讯／输入输出单元等。

(2)工作原理视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果(如尺寸数据)。

通常，机器视觉检测就是用机器代替肉眼来做测量和判断。

机器视觉基础机器视觉是一种让计算机系统具备解释和理解图像或视频的能力的技术。

它模拟了人类视觉系统的工作方式，通过摄像头或其他传感器捕获图像，并对图像进行处理和分析，从而实现对图像内容的理解和识别。

机器视觉技术已经在各个领域得到广泛应用，包括工业自动化、医疗诊断、安防监控、无人驾驶等。

在机器视觉的基础上，计算机系统可以实现识别和分类图像中的物体、人脸或文字，检测图像中的运动物体，测量物体的尺寸和形状，甚至实现对图像内容的理解和推理。

这些功能的实现离不开图像处理、模式识别、机器学习和人工智能等技术的支持。

图像处理是机器视觉的基础，它包括对图像进行预处理、特征提取和特征匹配等步骤。

预处理是为了提高图像质量，包括去噪、锐化、增强对比度等操作；特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，如边缘、纹理、颜色等；特征匹配是指将提取出的特征与已知的模式进行对比，从而实现对图像内容的识别和分类。

模式识别是机器视觉的核心技术之一，它是通过对图像中的特征进行分类和识别，从而实现对图像内容的理解。

模式识别包括监督学习和无监督学习两种方式。

监督学习是在已知样本的基础上进行训练，从而建立起分类器或识别器；无监督学习则是在没有标注样本的情况下进行特征聚类和模式识别。

机器学习是机器视觉的另一个重要支撑技术，它是指通过对大量数据进行学习和训练，从而实现对图像内容的自动识别和分类。

机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。

监督学习是在已知标注数据的基础上进行模型训练，无监督学习则是在没有标注数据的情况下进行模式发现，强化学习则是通过与环境的交互学习来获得最优策略。

人工智能是机器视觉的终极目标，它是指让计算机系统具备类似于人类的智能和思维能力。

人工智能技术包括知识表示、推理推断、自然语言处理等多个方向，通过结合机器视觉技术，可以实现对图像内容的高级理解和智能决策。

总的来说，机器视觉基础是机器视觉技术发展的基石，它包括图像处理、模式识别、机器学习和人工智能等多个方向。

机器视觉系统概论一、机器视觉系统构成1.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。

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。

美国制造工程师协会（SME Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）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机器视觉系统的特点是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，用于人工视觉检查产品质量的效率低且精度不高，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。

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。

正是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。

人工智能机器视觉的工作原理人工智能机器视觉（Artificial Intelligence Computer Vision）是指通过计算机视觉技术和人工智能算法，使计算机能够模拟和理解人类的视觉系统，以实现对图像和视频的感知、理解和处理。

其工作原理可以简要地概括如下。

一、图像获取首先，人工智能机器视觉需要获取图像的输入。

这可以通过摄像头、传感器等设备来实现。

机器视觉系统会将采集到的图像转化成数字信号，以便计算机进行进一步的处理。

二、预处理在进行进一步的处理之前，机器视觉系统通常需要对图像进行预处理，以提高图像的质量和准确性。

预处理包括图像去噪、对比度增强、边缘检测等操作，以便更好地区分图像的特征和信息。

三、特征提取通过特征提取，机器视觉系统能够从图像中提取出有用的特征。

特征可以是像素级的信息，也可以是更高层次的概念和模式。

常用的特征提取算法包括边缘检测、角点检测、纹理描述等。

四、图像理解在特征提取的基础上，机器视觉系统会对图像进行理解和分析。

这包括目标检测、目标跟踪、图像分类等任务。

通过使用机器学习和深度学习算法，机器视觉系统能够学习和推断出图像中的物体、场景和动作等信息。

五、决策与反馈在图像理解的基础上，机器视觉系统能够做出决策并采取相应的行动。

这可能涉及到机器人的导航、自动驾驶汽车的控制、工业机器人的操作等。

机器视觉系统还可以提供反馈信息，以便进一步优化和改进其性能。

六、应用领域人工智能机器视觉的应用领域广泛而多样。

它被广泛应用于工业自动化、智能交通、医疗诊断、军事监控等领域。

例如，在工业领域，机器视觉可以用于产品质量检测和机器人视觉导航；在医疗领域，机器视觉可以用于医学图像的分析和疾病诊断。

总结起来，人工智能机器视觉的工作原理包括图像获取、预处理、特征提取、图像理解、决策与反馈等步骤。

通过模拟和理解人类的视觉系统，机器视觉系统能够实现对图像和视频的感知、理解和处理。

这为增强计算机的视觉能力，实现更广泛的应用提供了有效的手段。

工业自动化中的机器视觉系统工业自动化是指应用先进的技术和设备，使得工业生产过程实现自动化、智能化的一种方式。

机器视觉系统作为其中重要的一环，广泛应用于工业生产中的质检、检测、测量等环节。

本文将对机器视觉系统在工业自动化中的应用进行探讨。

一、机器视觉系统的基本原理和组成1. 机器视觉系统的基本原理机器视觉系统是指通过使用摄像机、图像处理软件和控制系统等技术，对产品或物体进行图像获取和图像处理，从而实现对产品的检测、识别和测量等功能。

其基本原理是通过摄像机获取图像，然后通过图像处理软件进行图像处理和分析，最终由控制系统进行判断和控制。

2. 机器视觉系统的基本组成机器视觉系统主要由以下几个组成部分构成：（1）图像获取设备：通常使用摄像机进行图像的获取。

不同的应用场景和需求会选择不同类型的摄像机，如CCD摄像机或CMOS摄像机。

摄像机的选择应该根据应用环境的光线、速度等条件来确定。

（2）光源系统：光源系统用于提供光线照明，以便于摄像机获取清晰的图像。

常见的光源有LED光源、激光光源等。

（3）图像处理软件：图像处理软件用于对图像进行处理和分析，包括图像预处理、特征提取、模式匹配等。

（4）控制系统：控制系统根据图像处理软件的结果，进行相应的判断和控制。

可以是一个PLC控制器、PC控制器或其他数字控制设备。

二、机器视觉系统在工业自动化中的应用1. 质量检测机器视觉系统在工业生产中广泛应用于产品质量的检测。

例如在流水线上，通过机器视觉系统对产品的尺寸、颜色、外观等进行检测和判断，一旦发现不合格品，系统会自动进行剔除或标记，保证产品质量的稳定和一致性。

2. 缺陷检测机器视觉系统能够精准地检测产品表面的缺陷，如裂纹、划痕、异物等。

通过对图像进行处理分析，系统能够判断出产品是否存在缺陷，并及时采取相应的措施进行处理。

3. 检测与定位机器视觉系统能够对产品进行定位和对位。

通过对产品图像进行处理和分析，系统能够识别和定位产品的位置，确保产品在生产过程中正确地摆放和装配。