机器视觉选型计算概述

机器视觉的算法原理与实现方法机器视觉是一种使用计算机和相机等设备进行图像及视频处理的技术，广泛应用于工业自动化、智能交通、医学影像、安全监控等领域。

为了实现机器视觉的自动化处理，需要借助算法来实现图像数据的提取、分析和识别。

本文将介绍机器视觉的算法原理和实现方法。

一、图像处理算法原理1. 图像获取与预处理图像处理的首要任务是获取图像数据，并对图像进行预处理，以提高图像质量和减少噪声干扰。

图像获取可通过相机等设备采集图像，预处理包括图像去噪、图像增强、图像平滑等操作。

预处理的目的是提供清晰、准确的图像数据供后续算法处理。

2. 特征提取与表示特征提取是机器视觉中的关键环节，用于从图像数据中提取代表性的特征，以便后续的图像识别和分析。

常用的特征提取算法包括边缘检测、角点检测、尺度不变特征变换（SIFT）等。

特征表示可以将提取出的特征进行描述和编码，以便于后续的匹配和识别。

3. 目标检测与跟踪目标检测算法用于从图像中定位和识别感兴趣的目标物体。

常用的目标检测算法包括基于颜色、形状、纹理等特征的方法，如背景建模法、Haar特征级联分类器等。

目标跟踪算法用于在视频序列中追踪目标物体的位置和运动轨迹，常用的算法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。

4. 图像分割与分析图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域，以便进行局部分析和处理。

常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘分割、基于聚类的方法等。

图像分析可以对分割后的区域进行形状、颜色、纹理等特征的分析，从而实现对图像内容的深入理解和描述。

二、机器视觉的实现方法1. 传统机器视觉方法传统的机器视觉方法主要基于图像处理和模式识别技术，采用人工设计的特征提取算法和机器学习方法。

这些方法依赖于人工构建的特征和分类器，具有较好的准确性和鲁棒性。

常见的传统机器视觉方法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。

2. 深度学习方法近年来，深度学习在机器视觉领域取得了重大突破。

机器视觉硬件选型一、光源选型光源主要有两种作用。

第一：使被观察的特征与背景之间产生最大的对比度，从而让特征突出、易于区分；第二：是保持足够的亮度，排除外界光的干扰，保证取图的稳定性。

选择光源时考虑以下两方：光源的颜色：物体呈现某种颜色，是因为其反射了对应的光谱。

拍摄物体时若想将某种颜色变成白色，就使用与该颜色相同或相似的光源（波长相同或接近）；若想拍成黑色，就使用与目标颜色波长差较大的光源。

假如背景为蓝色，检测器械为白色，需要把背景拍成黑色，所以选择红色光源。

红色LED不但寿命长、性能稳定、价格低廉，而且更重要的是其波长更接近传感器的灵敏度峰值。

光源的形状：机器视觉常用的光源有环形光源、条形光源、背光源、同轴光源等，考虑到机构安装的方便性和光照需要均匀照射。

二、相机选型工业相机按成像色彩划分可分为黑白相机和彩色相机；按扫描方式可分为线阵相机和面阵相机；按芯片类型可分为CCD相机和CMOS 相机等。

相机选型首先应该根据项目需求，确定如下几个问题：确定检测产品的精度要求；确定相机要看的视野大小；确定被检测物体的速度；确定是动态检测还是静态检测。

其次是确定相机硬件类型，选择相机数据传输接口：1394、Gige(千兆网）、USB，camera link。

再根据与镜头的搭配，选择合适的相机芯片尺寸（镜头的最大兼容芯片尺寸大于等于相机的芯片尺寸）和与镜头的接口类型（C或CS）。

视觉系统硬件的误差不可避免，一般都保证在1~2个像素之间的误差，所以通过计算公式：精度=视野（长或宽）÷相机像素（长或宽）。

例如假设视野为100×60，精度要求0.1，考虑到硬件误差，一般选型时把精度做到0.05，那么相机长边的像素=100÷0.05=2000，短边像素60÷0.05=1200，因此只需要理论分辨率大于或等于2000×1200像素的相机，就可以满足需求。

三、镜头的选型是否需要用远心镜头？在精密尺寸测量时，一般考虑远心镜头。

放大倍率光学透镜性能参数，是指物体通过透镜在焦平面上的成像大小与物体实际大小的比值。

在相机镜头中，一般会标称“最大放大倍率”，指该镜头在：1.最大焦距（定焦头焦距恒定）;2.清晰成像的最近拍摄距离;两个条件下的放大倍率值。

这时的放大倍率值是这个镜头放大倍率的最大值。

例如：某70-200mm焦段的镜头标称放大倍率为1/6.5，是指该镜头在200mm焦段、能清晰成像的最短拍摄距离拍摄时，焦平面上的成像与被摄物体实际大小的比值为1/6.5。

大多数相机镜头的放大倍数是小于1的，也就是说大多镜头的成像其实是缩小的。

分辨率（resolution）分辨率（港台称之为解释度）就是屏幕图像的精密度，是指显示器所能显示的像素的多少。

由于屏幕上的点、线和面都是由像素组成的，显示器可显示的像素越多，画面就越精细，同样的屏幕区域内能显示的信息也越多，所以分辨率是个非常重要的性能指标之一。

可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘，而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。

景深（depth of field）景深示意图景深是指在摄影机镜头或其他成像器前沿着能够取得清晰图像的成像景深相机器轴线所测定的物体距离范围。

在聚焦完成后，在焦点前后的范围内都能形成图像二值化图像的二值化处理就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。

将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。

在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。

其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。

所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。

“像素”（Pixel） 是由 Picture(图像) 和 Element(元素)这两个单词的字母所组成的，是用来计算数码影像的一种单位，如同摄影的相片一样，数码影像也具有连续性的浓淡阶调，我们若把影像放大数倍，会发现这些连续色调其实是由许多色彩相近的小方点所组成，这些小方点就是构成影像的最小单位“像素”（Pixel）。

机器视觉中使用工业镜头的计算方式1、WD 物距工作距离（Work Distance，WD）。

2、FOV 视场视野（Field of View，FOV）3、DOV 景深（Depth of Field）。

4、Ho:视野的高度5、Hi:摄像机有效成像面的高度（Hi来代表传感器像面的大小）6、PMAG:镜头的放大倍数7、f:镜头的焦距8、LE:镜头像平面的扩充距离相机和镜头的选择技巧1、相机的主要参数:感光面积SS（Sensor Size）2、镜头的主要参数:焦距FL（Focal Length）最小物距Dmin（minimum Focal Distance）3、其他参数:视野FOV（Field of View）像素pixelFOVmin=SS（Dmin/FL）如:SS=6.4mm，Dmin=8in，FL=12mm pixel=640*480则:FOVmin=6.4（8/12）=4.23mm 4.23/640=0.007mm 如果精度要求为0.01mm，1pixels=0.007mm<0.01mm 结论:可以达到设想的精度光学镜头的放大率放大率光学放大率影响大小相对于物体的放大率β=y’/y=b/a=NA/NA’=CCD相机元素尺寸/视场实际尺寸电子放大率电子放大率是用相机拍照成像在CCD上的像呈现在显示器的放大倍数显示器放大率显示器放大率是被拍物体通过镜头成像显示在显示器上的放大倍数显示器放大率＝（光学放大率）×（电子放大率）例子:光学放大率＝0. 2X, CCD大小1/2（对角线长8mm）,显示器14〃电子放大率＝14×25.4/8＝44.45（倍）显示器放大率＝0.2×44.45＝8.89（倍）（1寸＝25.4mm）视场视场是镜头与CCD相机连接时物体可被看见的范围大小视场的大小是:（CCD格式大小）/（光学放大率）例子:光学放大率＝0.2X，CCD1/2〃（4.8mm长，6.4mm宽）视场大小 :长＝4.8/0.2＝24（mm）宽＝6.4/0.2＝32（mm）。

机器视觉算法应用解析机器视觉技术是指利用计算机和相应的软硬件设备，对物体进行客观、快速、自动化的检测、辨认和测量的一种技术。

同时，机器视觉技术也是现代制造业、自动化、智能化的重要应用技术之一。

其中，机器视觉算法则是机器视觉技术的核心部分，它的应用范围也十分广泛。

一、机器视觉算法的分类机器视觉算法主要可以分为图像处理、模式识别和计算机视觉三个方面。

1.图像处理图像处理是提取图像特征的一个过程，包括预处理、增强、分割、检测、识别和测量。

在图像处理过程中，图像的灰度值、对比度、噪声等图像信息会通过各种算法被提取出来，以获得有用的图像特征。

2.模式识别模式识别是机器学习的方法，通过对训练数据的分析，得出模型或阈值，用于对新数据进行识别。

在模式识别过程中，需要有一个分类器，来判断图像所属的类别。

核心算法有支持向量机、K近邻算法等。

3.计算机视觉计算机视觉是利用计算机视觉算法对图像进行分析、理解和特征提取等过程，以实现对图像中的物体、场景等信息的自动化处理。

其中的视觉SLAM算法，能够实现机器人自主导航、地图构建等过程。

二、机器视觉算法的应用机器视觉算法广泛应用于工业自动化、物流、安防等领域。

以下是三个具体的应用案例。

1.智能质检智能化检测系统利用机器视觉技术对产品的关键参数进行检测并分析。

比如，对于某一产品的条形码，机器视觉技术可以自动读取、判断读取结果的正确性，避免了人工干预造成的错误率。

2.自动驾驶自动驾驶技术是利用计算机视觉算法对车辆周围环境进行无人驾驶，是车联网的重要部分。

在自动驾驶过程中，计算机视觉算法能够识别道路、车辆、行人等对象，提取物体特征，并根据特征进行规避与避让等操作。

3.智能安防智能安防利用机器视觉技术进行可视化监控和自动报警的安全系统。

其中，机器视觉算法可以对人脸进行分析识别，识别陌生人进入，或者对强行闯入者进行报警。

同时也能够识别安全帽、口罩等，用于工地安全管理。

总之，机器视觉技术的应用十分广泛，是现代制造业和智能化领域的重要应用技术之一。

1/2 〃： (6.4mm x 4.8mm);、机器视觉中工业镜头的计算方式1、 WD 物距工作距离（Work Distance , WD 。

2、 FOV 视场视野（Field of View ，FOV3、 DOV 景深（Depth of Field ）。

4、 Ho:视野的高度5、 Hi:摄像机有效成像面的高度（Hi 来代表传感器像面的大小）6、 PMAG 镜头的放大倍数7、 f:镜头的焦距8、 LE:镜头像平面的扩充距离LE=Di-f=PMAG»f、相机和镜头选择技巧1、相机的主要参数：感光面积 SS (Sensor Size )2、 镜头的主要参数：焦距 FL (Focal Length )最小物距 Dmin ( minimum Focal Distance )3、 其他参数：视野 FOV( Field of View ) 像素pixelFOVmi n=SS(Dmi n/FL )工业相机传感器尺寸大小：（单位： mm2.4mm);6.6mm);1/3 ": (4.8mm X 3.6mm); T: (12.8mm X 9.6mm);2012年8月1日艾菲特光电I 配、DOV 4机器视觉工业镜头计算方法（一）3-X.Sonsor Site (m)Field of View (u)IWMAGf+FMAG女口： SS=6.4mm Dmin=8in , FL=12mm pixel=640*480 则：FOVmin=6.4 (8/12)=4.23mm 4.23/640=0.007mm 如果精度要求为 0.01mm 1pixels=0.007mm<0.01mm 结论：可以达到设想的精度FL 31 =1 总D n imm四、CCD相机元件的尺寸五、线阵传感器尺寸（单位：mm<820miX750hit/7uX5000bit <409M20.48x tow；| 10|j10.24六、公式：分辨率（卩m）=0.61 （固定值）X0.55 （设计波长）* NA有效F No=放大倍率/2NA景深（mm）=2（可接受的模糊圆直径x有效F No*放大倍率2）光通量直径（© ）=2NAx物体的高度+视野尺寸（角度）七、显示器倍率及综合倍率的求法：显示器倍率=显示器英寸数X25.4 （1英寸）* CCD目机对角尺寸综合倍率=显示器倍率x光学倍率例：2x光学倍率镜头和1/2“ CCD相机的组合，在14“显示器上的影像综合倍率H 一on 14X23,4显不器倍率二——-——=004址45综合倍率=44.45x2=88.9八、光学放大率2009年3月25日艾菲特光电工业镜头相当于人眼的晶状体，如果没有晶状体，人眼看不到任何物体；如果没有镜头，那么摄像头所输出的图像；就是白茫茫的一片，没有清晰的图像输出，这与我们家用摄像机和照相机的原理是一致的。

机器视觉相机：•分辨率：相机每次采集图像的像素点数，一般对应于光电传感器靶面排列的像元数，分辨率=感光芯片尺寸/像素尺寸，面阵相机的分辨率有795×596，1024×1024，2048×2048，5320×5320等。

分辨率的确定：根据待测物体的尺寸估算出视野的大小，再结合检测精度，利用上面的公式就可以大概确定检测系统的工业相机的分辨率。

线阵相机OR面阵相机：对于静止检测或者一般低速的检测，优先考虑面阵相机，对于大幅面高速运动或者滚轴等运动的特殊应用考虑使用线阵相机。

相机帧率：尽可能选取静止检测，这样整个项目成本都会降低很多，但是会带来检测效率的下降。

当被测物体有运动要求时，要选择帧数较高的工业相机；选用帧曝光相机，行曝光相机则会引起画面变形，对于具体帧率的选择，不应盲目的选择高速相机，虽然高速相机帧率高，但是一般需要外加强光照射，带来的高成本以及图像处理速度也压力巨大，需要根据相对运动速度来定，只要在检测区域内，能捕捉到被测物即可。

一般来说分辨率越高，帧数越低。

买机器视觉相机时，选择合适的处理器是至关重要的决定。

具有与基于PC的系统相媲美的各种功能，灵活性和速度，可以让您实时处理图像。

买机器视觉相机通常只是自动化系统的一部分。

摄像机提供的决策或指令可以发送到从机器人控制器到云服务器的所有内容。

普通镜头选型步骤：获得物体至镜头的距离（工作距离）WD，如果是一个范围，取中间值；通过已知的传感器成像面高度Hi和被测物尺寸（视场高度）Ho计算图像放大倍数PMAG；PMAG= Sensor Size(mm) / Field of View(mm)=Hi /Ho利用公式计算所需的焦距f；f=WD*PMAG / (1+PMAG)选取与计算值最接近的标准镜头产品，并取其焦距值；标准镜头焦距：8mm、12.5mm、16mm、25mm和50mm根据所选镜头焦距重新核算镜头到物体的距离WD。

一、面阵相机和镜头选型已知：被检测物体大小为A*B，要求能够分辨小于C，工作距离为D解答：1. 计算短边对应的像素数E=B/C，相机长边和短边的像素数都要大于E。

2. 像元尺寸=产品短边尺寸B/所选相机的短边像素数3. 放大倍率=所选相机芯片短边尺寸/相机短边的视野范围4. 可分辨的产品精度=像元尺寸/放大倍率（判断是否小于C）5. 物镜的焦距=工作距离/（1+1/放大倍率）单位：mm6. 像面的分辨率要大于1/（2*0.1*放大倍率）单位：lp/mm以上只针对镜头的主要参数进行计算选择，其他如畸变、景深、环境等，可根据实际要求进行选择。

二、针对速度和曝光时间的影响，产品是否有拖影已知：确定每一次检测的范围为80mm*60mm，200万像素CCD相机（1600*1200），相机或产品运动速度为12m/min = 200mm/s。

曝光时间计算：曝光时间<长边视野范围/（长边像素值*产品运动速度）曝光时间< 80mm/（1600*250mm/s）曝光时间< 0.00025s = 1/4000 s总结：故曝光时间要小于1/4000 s ，图像才不会产生拖影。

三、线阵相机和镜头选型相机选型：已知：幅宽为1600mm、检测精度1mm/pixel、运动速度22000mm/s、物距1300mm相机像素数=幅宽/检测精度=1600mm / 1mm/pixel = 1600pixel最少2000个像素，选定为2k相机实际检测精度=幅宽/实际像素=1600mm/2048pixel＝0.8mm/pixel扫描行频=运动速度/实际检测精度=22000mm/0.8mm＝27.5KHz应选定相机为2048像素28kHz相机，像元尺寸10um选用一个VT-FAGL2015线阵相机或两个103k-1k线阵相机拼接镜头选型：sensor长度=像素宽度×像素数=0.01mm×2048=20.48mm镜头焦距= sensor长度×物距/幅宽=20.48×1300/1600＝16mm四、图像采集卡、相机接口、PCI、PCI-E插槽的选型相机接口带宽USB1.1 1.5MB/sUSB2.0 60MB/s（一般40 MB/s）USB3.0 625MB/s（一般150MB/s）1394A 50MB/s1394B 100MB/s千兆网125MB/s插槽类型带宽PCI 132MB/sPCI-E（1 lane-x1） 250MB/s（一般200 MB/s）PCI-E（4 lane-x4） 1GB/sPCI-E（8 lane-x8） 2GB/sPCI-E（16 lane-x16）4GB/s图像采集卡的数据率（又称点频）>= 1.2 x相机数据率相机数据率（又称像素时钟）=相机分辨率x相机帧频相机接口的带宽要大于图像采集卡的数据率插槽的带宽>图像采集卡的数据率>相机接口的带宽> 1.2 x相机数据率PCI插槽有PCI 32bit和PCI 64bit的区别。

机器视觉镜头的选型一、镜头主要参数 1.焦距（Focal Length）焦距是从镜头的中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离。

焦距的大小决定着视角的大小，焦距数值小，视角大，所观察的范围也大；焦距数值大，视角小，观察范围小。

根据焦距能否调节，可分为定焦镜头和变焦镜头两大类。

2.光圈(Iris)用F表示，以镜头焦距f和通光孔径D的比值来衡量。

每个镜头上都标有最大F值，例如8mm /F1.4代表最大孔径为 5.7毫米。

F值越小，光圈越大，F值越大，光圈越小。

3.对应最大CCD尺寸(Sensor Size)镜头成像直径可覆盖的最大CCD芯片尺寸。

主要有：1/2″、2/3″、1″和1″以上。

4.接口(Mount)镜头与相机的连接方式。

常用的包括C、CS、F、V、T2、Leica、M42x1、M75x0.75等。

5.景深(Depth of Field,DOF)景深是指在被摄物体聚焦清楚后，在物体前后一定距离内，其影像仍然清晰的范围。

景深随镜头的光圈值、焦距、拍摄距离而变化。

光圈越大，景深越小；光圈越小、景深越大。

焦距越长，景深越小；焦距越短，景深越大。

距离拍摄体越近时，景深越小；距离拍摄体越远时，景深越大。

6.分辨率(Resolution)分辨率代表镜头记录物体细节的能力，以每毫米里面能够分辨黑白对线的数量为计量单位：“线对/毫米”（lp/mm）。

分辨率越高的镜头成像越清晰。

7、工作距离(Working distance,WD)镜头第一个工作面到被测物体的距离。

8、视野范围(Field of View,FOV)相机实际拍到区域的尺寸。

9、光学放大倍数(Magnification,?)CCD/FOV，即芯片尺寸除以视野范围。

10、数值孔径(Numerical Aperture,NA)数值孔径等于由物体与物镜间媒质的折射率n与物镜孔径角的一半（a\2）的正弦值的乘积，计算公式为N.A=n*sin a/2。

简述几种目前常用的机器视觉算法及应用随着计算机技术的发展，机器视觉技术已经成为了工业、医疗、金融等领域中不可或缺的一部分。

它的应用范围非常广泛，涉及到很多领域。

下面就简述几种目前常用的机器视觉算法及应用。

1. 特征提取算法特征提取算法是机器视觉中非常重要的一种算法。

该算法的目的是从图像中提取出具有代表性的特征，如边缘、纹理、色彩等，以便于后续的分析和识别。

该算法通常采用一系列数学处理方法，如滤波、边缘检测、纹理分析等，来从图像中提取具有代表性的特征。

特征提取算法广泛应用于机器视觉的各个领域，如图像识别、目标检测、人脸识别、道路识别等领域。

2. 目标检测算法目标检测算法是机器视觉中另一个非常重要的算法。

该算法的目的是在图像中找出特定的物体或目标，即在图像中自动识别目标，找到目标的位置和大小。

该算法通常采用一系列的分类器和边缘检测方法，如Haar特征检测、HOG特征检测、卷积神经网络等，来实现目标检测的任务。

3. 3D视觉算法3D视觉算法是机器视觉中涉及到的三维图像处理和分析算法。

该算法的目的是从三维图像中提取出更加丰富的信息，如深度、物体的大小等，以便于更好的理解和分析场景。

该算法通常采用立体视觉、时间飞行等技术，来实现对三维场景的分析和处理。

3D视觉算法广泛应用于工业、医疗、汽车驾驶等领域，如机器人导航、医疗影像分析、自动驾驶等领域。

4. 光流算法光流算法是机器视觉中涉及到的一种运动分析算法。

该算法的目的是分析每一帧图像中像素的动态变化，从而推测物体的运动轨迹。

该算法通常采用一系列的数学方法，如Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck算法等，来实现对运动物体的分析和处理。

光流算法广泛应用于自动驾驶、视频监控等领域，如车辆的自动驾驶、人或车辆的运动轨迹跟踪等。

总结机器视觉技术在各个领域中的应用非常广泛。

特征提取、目标检测、3D视觉、光流等算法则是机器视觉中最为常见的算法。

通过机器视觉技术的实现，可以实现对图像、视频等内容的自动化分析和处理，提高了生产力和效率，缩短了发现问题和解决问题的时间，具有广泛的应用前景。

机器视觉技术架构及常用算法简析■文/任成浙江宇视科技有限公司近年来中国城市级视频管理系统发展迅速，技术向高清化、大数据化方向发展，导致数据量急剧增长，如何充分发挥价值并进行合理应用成为视频行业新的难题。

随着云计算、大数据、机器视觉技术的快速发展，视频数据的图像分析成为解决难题的最佳方案。

机器分析包括图像的编码和解码、运动目标的结构化信息、视频浓缩、知识库结果比对等应用。

通过分析机动车、非机动车的结构化（对于车辆，如车型车款、车身颜色、车牌识别等；对于非机动车，如二轮、三轮、骑车人性别等）与半结构化信息（可用于以图搜图的向量信息），可广泛应用于交通、大型园区等行业。

当前智能技术不断开发，所需的输入端图像采集的高清化和硬件芯片载体的不断进步，机器视觉技术逐渐从实验室走向社会,一、机器视觉技术实现架构机器视觉基于视图智能分析的经典流程分为四个步骤。

图像解码还原：从视频流中解码还原出图像数据。

目标检测分类：从图像中检测到运动目标，对其进行分类（机动车、非机动车等），选择最佳位置拍摄，上传至数据库。

真正进入实战使用阶段。

摘要信息提取：对最佳位置处的目标进行结构化、半结构化信息提取，上传至大数据以供检索使用。

目标检索：根据不用的业务需求选择结构化检索以及半结构化检索（以图搜图）。

1.机器视觉的发展历程机器视觉分析在学术界有各个阶段的阐述，在AloT行业更重视非配合式的情况下，2021.1-2-6应圍豆-37frontier technology・冃彷占技术随着深度学习的突破，机器视觉以及图像处理的研究可重新划分为两大阶段。

第一阶段：传统技术研究。

(1)提出不同的目标检测及跟踪算法，包括帧差、光流、前背景建模等。

(2)利用新的特征表示，包括meanshift、camshift等。

(3)深入分析和研究影响目标属性识别的因素，包括光照、角度等。

基于传统技术的目标跟踪以及特征识别技术，受各种影响因素干扰，只能在部分特定的场景使用，对于复杂场景未能达到实战要求。

机器视觉基于visual C++ 的数字图像处理摘要机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

它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；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获取信息。

本文主要介绍的是数字图像处理中的一些简单应用，通过对图像进行滤波、增强、灰度变换、提取特征等处理来获取图像的信息，达到使图像更清晰或提取有用信息的目的。

关键字：机器视觉、灰度图处理、滤波、边缘提取、连通区域目录摘要 (2)目录 (3)1 概述 (4)2技术路线 (4)3实现方法 (5)3.1灰度图转换 (5)3.2 直方图均衡化 (6)3.3均值滤波和中值滤波 (6)3.4灰度变换 (7)3.5拉普拉斯算子 (8)4 轮廓提取 (9)5 数米粒数目 (15)6 存在的问题 ................................................................................................... 错误!未定义书签。

7 总结 ............................................................................................................... 错误!未定义书签。

8 致谢 ............................................................................................................... 错误!未定义书签。

参考文献 . (17)1 概述本次设计是根据“机器视觉”课程的作业要求，使用工具visual c++ 完成一些简单数字图像处理。

基本参数镜头的主要参数有焦距、分辨率、工作距离、景深、视野范围、畸变量等。

分辨率：指在像面处镜头在单位毫米内能够分辨的黑白相间的条纹对数，受镜头结构、材质、加工精度等因素的影响。

下图的分辨率为1/2d，其中，d为线宽。

分辨率的单位为lp/mm（线对/毫米）。

镜头和相机的分辨率影响最终成像的质量。

工作距离：一般指镜头前端到被测物体的距离，小于最小工作距离、大于最大工作距离的系统一般不能清晰成像。

景深：以镜头最佳聚焦时的工作距离为中心，前后存在一个范围，在此范围内镜头都可以清晰成像。

景深受焦距和光圈的影响：镜头的焦距越短，景深的范围就越大，光圈越小，景深就越大视野范围：图像采集设备所能够覆盖的范围，即和靶面上的图像所对应的物平面的尺寸。

焦距：镜头焦距与凸透镜的焦距概念略有不同，因为镜头是多个凸透镜组合而成的。

焦距是从镜头的中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离。

根据焦距能否调节，可分为定焦镜头和变焦镜头两大类。

畸变量：因凸透镜的固有特性造成的成像失真，无法完全消除。

畸变像差只影响成像的几何形状，而不影响成像的清晰度。

选用原则在机器视觉系统中，镜头的主要作用是将成像目标在图像传感器的光敏面上。

镜头的质量直影响到机器视觉系统的整体性能，合理地选择和安装镜头，是机器视觉系统设计的重要环节。

第一步选择合适的镜头接口常用的镜头接口类型有C口、CS口、F口等，在选用镜头时要首先确定镜头的接口类型。

第二步确定焦距焦距是相机最主要的参数之一，一般先考虑焦距是否能够满足需求。

根据系统的整体尺寸和工作距离，结合靶面尺寸和待测范围的比值可以计算出镜头的焦距。

第三步确定靶面尺寸镜头的靶面尺寸要大于相机的靶面尺寸，否则进光量可能会导致图像信息的缺损。

第四步根据项目需求，综合考虑分辨率、畸变、景深等参数，根据光照环境确定光圈。

机器视觉硬件中的光源光源选用1.形状自由度高，可以组合成各种形状、尺寸，能够自由调整照射角度，可以根据客户需要定制；2.可以根据需要制成各种颜色，并可以随时调整亮度；3.光源散热性好，光亮度稳定，使用寿命长，可连续使用约数万小时；4.反应快捷，可在极短时间内达到最大亮度；5.运行成本低，性价比较高。

机器视觉选型计算概述机器视觉硬件选型计算概述V1.0⽬录1相机 (4)1.1相机光谱类型 (4)1.2相机像素值 (5)1.3图像帧速率和快门速度 (6)1.3.1断续送料的应⽤ (6)1.3.2连续送料的应⽤ (7)1.4图像数据传输 (7)1.4.1模拟传输⽅式 (8)1.4.2数字传输⽅式 (8)1.5其他要点 (9)1.5.1像素深度 (9)1.5.2传感器尺⼨ (9)1.5.3像元尺⼨ (10)1.5.4CCD&CMOS (10)2镜头 (10)2.1靶⾯尺⼨ (11)2.1.1⾯阵相机镜头 (11)2.1.2线阵相机镜头 (11)2.2焦距 (11)2.3镜头分辨率 (12)2.4接⼝类型 (13)2.5⼯作距离 (14)2.6镜头其他参数 (14)2.6.1景深 (14)2.6.2⼯作波长 (14)2.6.3畸变 (15)3光源 (16)3.1光源类型 (16)3.2光源照射⽅向性 (17)3.2.1反射类型 (17)3.2.2照射⾓度 (17)3.3光源光谱 (23)3.3.1光源颜⾊ (23)3.3.2光源波长特性 (24)3.3.3⼏种光源光谱使⽤情况汇总对⽐ (25)3.4光源亮度调整 (26)4其他 (27)4.1各种滤镜/选配件 (27)4.1.1偏光镜 (27)4.1.2锐波滤镜 (28)4.1.3保护镜 (28)机器视觉硬件选型计算概述V1.0本资料主要包括相机、镜头和光源的选型计算概述。

1相机相机选型主要参数包括：相机光谱类型、相机像素值、图像帧速率和快门速度、像素深度、传感器尺⼨、像元尺⼨。

1.1相机光谱类型相机光谱类型即相机⾊彩类型主要分为彩⾊相机和⿊⽩相机。

在处理图像时，彩⾊照相机使⽤的是⾊调（颜⾊）数据，⽽⿊⽩照相机使⽤的是强度（亮度）数据。

⾸先要强调⽬前市场上同等分辨率的彩⾊相机和⿊⽩相机价格差异不⼤，但是同等条件下仍然优选⿊⽩相机（特别是涉及尺⼨测量），主要原因如下：1、在图像边缘检测算法中⼀般实现先将彩⾊图⽚转换为⿊⽩图⽚然后根据像素之间像素值差异实现边缘检测。

机器视觉算法原理概述机器视觉是一门研究如何让计算机像人一样“看”和“理解”图像和视频的领域。

机器视觉算法原理是机器视觉中的核心内容，它涵盖了计算机视觉、图像处理和模式识别等多个学科的知识。

本文将深入探讨机器视觉算法原理的相关内容。

机器视觉基础知识在了解机器视觉算法原理之前，有一些基础知识是必不可少的。

1. 图像的表示图像可以由像素组成，每个像素包含了图像在特定位置的颜色信息。

常见的图像表示方法有灰度图和彩色图。

灰度图只使用一种颜色通道来表示，而彩色图使用红、绿、蓝三个颜色通道来表示。

2. 图像预处理在应用机器视觉算法之前，通常需要对图像进行一些预处理操作，以提高算法的效果。

常见的图像预处理方法包括图像平滑、边缘检测、图像增强等。

3. 特征提取特征提取是机器视觉算法中的重要步骤，它将图像中的有用信息提取出来，以便后续的处理和分析。

常见的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。

机器视觉算法原理1. 图像分类图像分类是机器视觉中的一个重要任务，它的目标是将输入的图像分为不同的类别。

图像分类的算法原理通常包括以下几个步骤： 1. 收集训练数据集，包括不同类别的图像样本； 2. 提取图像的特征； 3. 选择合适的分类算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等； 4. 使用训练数据集对算法进行训练； 5. 对输入的新图像进行特征提取，并使用训练好的分类器进行分类。

2. 目标检测目标检测是机器视觉中的另一个重要任务，它的目标是在图像中找出物体的位置和边界框。

目标检测的算法原理通常包括以下几个步骤： 1. 提取图像的特征，如Haar特征、HOG特征等； 2. 使用特定的检测算法，如级联分类器、深度学习网络等； 3. 在图像中搜索目标，并使用分类器进行目标判断； 4. 如果目标存在，确定目标的位置和边界框。

3. 图像分割图像分割是将图像分成不同的区域或对象的任务。

图像分割可以用于图像理解、目标检测等应用。