TIG焊快速制造堆焊质量视觉检测系统

Welding Technology Vol．38No．4Apr ．2009·焊接质量控制与管理·

TIG 焊快速制造堆焊质量视觉检测系统

罗

勇1，张华2，王富明1

（1．江西理工大学南昌校区信息工程系，江西南昌330013；2．南昌大学机电研究所机器人与焊接自动化重点实验

室，江西南昌330031）

摘要：介绍了TIG 焊快速制造堆焊质量视觉检测系统结构，提出对TIG 焊快速制造过程中熔池邻区焊缝宽度进行检测，通过对实时焊缝图像的处理，获取焊缝的宽度信息，并建立对应于空间坐标位置的焊缝宽度采样数据库，通过数据比较，检测出全方位的焊缝宽度变化情况，从而判断TIG 焊快速制造堆焊质量。关键词：快速制造；视觉检测；图像处理中图分类号：TG444.74；TP274

文献标志码：B

收稿日期：2008-09-02

基金项目：国家“973”资助项目（2005CCA04300）；江西省自

然科学基金项目（0650092）

文章编号：1002－025X (2009)04-0041-03

随着将各种焊接技术用于快速制造研究的不断深入，有许多直接由堆焊成形的金属制品不断被获取［1－2］。同时，随着TIG 焊快速制造工艺研究的不断完善［3-4］，对于这些金属制品堆焊过程中的实时质量检测便成为摆在面前的重要问题。本文就此问题，提出了一种新的TIG 焊快速制造堆焊质量视觉检测系统。

1TIG 焊快速制造堆焊质量视觉检测系统结构

1．1

常用的检测手段及其存在的问题

红外温度检测主要是获取焊缝在焊接过程中的整

个温度分布情况，从而判断焊缝质量，但它的问题是信息传感滞后，通常要经十分之几秒才能获得信息，且灵敏度小，误差大。由于温度是连续变化的，所以采集时，在两端的变化很大，特别是在进行多道焊时，温度升高会对整个检测结果有很大的影响，易受干扰，受环境温度和空气湿度的影响很大。

应力检测，其数据滞后，且受工件形状、体积及堆焊金属结构的影响较大。

超声波检测，其成本高，且精度小，对于空间多面体检测效果差。

对于熔池的视觉检测［5］，其主要是用于对焊缝成形的实时控制，由于熔池是未成形的液态金属，且高温使其有一定的膨胀，对于实际焊缝的成形，存在一

定的误差，特别是由工件受热产生的熔池易形成伪边缘，检测结果容易产生错误。

1．2TIG 焊快速制造堆焊质量视觉检测系统结构

本文提出了一种基于对熔池后焊缝进行检测的实

时检测系统，图1是TIG 焊快速制造堆焊质量视觉检测系统结构方框图。

图2是在堆焊过程中拍摄到的焊缝图像。从图2中可以看到，被检测的焊缝区域是紧接着熔池区域的冷却后的金属结构。伪边缘是工件表面很薄的一层金属膜，是工件在焊接过程中熔化所形成，并非焊丝堆焊而成，不是焊缝的真实边缘。

图2

实时焊缝图像

伪边缘

焊枪焊缝宽度弧光反射区

焊缝工件表面

图1

堆焊质量视觉检测系统结构方框图

焊接方向

连接固件

焊枪

CCD 连接到

送丝管

工业控制机

焊缝

工件

41

焊接技术第38卷第4期2009年4月

·焊接质量控制与管理·2焊缝宽度信息的检测

图3是焊缝宽度信息提取的图像处理过程方框

图。边缘检测使用‘roberts ’边缘提取算子。截取熔池后焊缝区，即图像纵向由上至下的1／4～1／3范围内，在获取焊缝图像之前必须对这个范围定标，确定每个像素点对应的实际尺寸。经标定，当CCD 距离工件（15±0．5）cm 时，每个像素点对应的实际物体大小为0．03mm×0．03mm 。

分别对图像中心线的左右两边去除细节噪声，具体做法是利用边缘连续的统计特性，将边缘按连续区域进行标示，其原理是边缘检测后的图像像素逻辑值为0和1，从图像左上方开始，若像素A 的八邻域如图4所示，邻域中的1，2，3，4，5位置的像素灰度值不都等于0，就按从位置1（最高优先级）到位置

5（最低优先级）的顺序扫描图像；当像素A 邻域中

的1，2，3，4，5位置的像素灰度值都等于0时，点

A 为连续区域的最终点，扫描的同时统计像素点数，

并将所有灰度值为1的点赋值为a （a 在2～255范围内）。再次从图像左上方开始扫描图像，直到点A 中的位置3为图像的最右下方点为止。若扫描到连续区域的像素点数比之前的多，则在之前连续区域的基础上赋值为a ＋1；若扫描到连续区域的像素点数少于之前，则像素点赋值与之前的像素灰度赋值相同，为

a 。则所得的灰度值最大的连续区域，即包含像素点

数最多的连续曲线作为有效边缘。

分别求出左右有效边缘的平均像素的坐标位置，其差值即为焊缝宽度信息。图5是对图2中焊缝宽度

检测的图像处理结果。从图5b 可以清楚地看到，所

获焊缝边缘是真实的边缘结果，伪边缘没有被计算进来。计算y 方向上最接近焊枪的5组宽度数据的平均值，作为此时熔池后焊缝区域的焊缝宽度值。经过计算，图5b 此时的焊缝宽度为4．98mm 。整个图像处理的时间为0．05s ，基本满足实时性的要求。

3TIG 焊快速制造堆焊质量的检测及试验结果

在TIG 焊快速制造堆焊过程中每0．1s 进行1次

对焊缝图像宽度的采样，将这些数据连同对应的数控机床世纪星HNC－22M 的空间坐标生成数据库。对单条焊缝的质量检测，就是计算焊缝每一点与相邻两点的焊缝宽度差值，如果差值太大，说明焊缝宽

度存在一定的不连续性，则本条焊缝是有问题的。根据工程误差中<5％为精确制造误差，即图2所在焊缝的每个焊缝宽度采样与相邻采样的差值应该<

0．249mm ，则焊缝采用的焊接工艺效果为良好。焊

缝宽度采样的最大值与最小值差为10％，为焊缝的可允许误差，即应<0．498mm 。图6为图2所示的整条实际焊缝。该条焊缝每个宽度采样点与相邻采样点的差值不超过0．18mm 。焊缝宽度采样结果的最大值与最小值的差值为0．42mm 。

图3

焊缝宽度信息提取的图像处理过程方框图

获取焊缝图像

边缘检测截取熔池后焊缝区

去除细节噪声

获取焊缝宽度信息

图4点A 的邻域

A 5

4

3

2

1

图5

焊缝宽度检测的图像处理结果

（a ）边缘检测

（b ）检测结果与原图的融合42

Welding Technology Vol．38No．4Apr．2009·焊接质量控制与管理·

图6整条单道实际焊缝

若对应空间高度位置的焊缝宽度采样值及上下层相邻的焊缝宽度采样值均满足差值<0．249mm，这样堆焊出来的金属结构就是合格且一致的制品。

图7所示的是经过20层堆焊的金属结构字母NCU。每层堆焊时间间隔为30s。在第1层堆焊时采用的工艺参数：焊接电流为150A，送丝速度为600 cm/min，焊接速度为2100mm/min，电弧长度为5．4 mm，并记为坐标高度z＝0mm，这1层的焊缝宽度采样的数据很理想，相邻焊缝宽度采样差值不超过0．09 mm，整个焊缝宽度采样最大值与最小值的差值为0．33mm。

第2层堆焊时采用的工艺参数：焊接电流为120 A，送丝速度为600cm/min，焊接速度为2100mm/ min，z＝1．5mm。第2层相邻焊缝宽度采样差值不超过0．15mm，整个缝宽度采样最大值与最小值的差值为0．39mm，与第1层对应位置的焊缝宽度采样差值不超过0．15mm，2层焊缝宽度采样值的差值代数和为0．06mm。

此后送丝速度、焊接速度不变，堆焊层高度每层为1mm，第3层焊接电流为110A，第4层时为100A，第5层时为90A，第6层时为80A，从第7层开始，焊接电流为70A，且不变。第3～8层的焊缝宽度采样的数据都比较理想，但从第9层开始，堆焊焊缝宽度采样值逐渐增大，且与前1层的各采样点焊缝宽度差值均为正数，说明焊缝宽度正在不断增大。到第20层时检测到拐点的焊缝宽度与直线部分的差值约为0．6mm，焊缝宽度与第1层的各采样点焊缝宽度差值代数和为6．54mm。

通过数据分析，可以判断该金属结构堆焊工艺不够完善，整个金属结构不够均匀，因为单位长度焊缝上熔化的焊丝是同样多的，致使焊缝变化的原因主要就是热积累，所以在提供的能量不变的情况下，由之前堆焊时在金属结构中残留的热量使得焊丝熔化后的液体金属的凝固时间变长，液态金属在重力及热张力作用下会展开，从而焊缝宽度会逐渐增加。第20层测得的焊缝宽度数据变化趋势与堆焊完成测得的金属结构高度的变化趋势成反比例关系。

4结论

本文提出一种有别于以往的焊缝检测方法，直接对熔池邻区焊缝宽度进行检测，从而可更好地观察焊缝的真实成形情况，并获取数据。从实时的角度，也基本满足要求，检测对象是刚凝固的焊缝。通过数据库的建立，可以很好地得到各个坐标位置的金属结构焊缝宽度数据，能很好地判断焊缝的成形情况，在单位长度焊缝上熔化相同焊丝时，若焊缝宽度变化较大时，还可以判断焊缝高度的均匀性。该系统的运用，可以比较成功地对TIG焊快速制造堆焊质量进行检测，从而指导TIG焊快速制造以及其他焊接应用的研究。

参考文献：

［1］Terakubo M，Oh J，Kirihara S，et al．Freeform fabrication of Ti-Ni and Ti-Fe intermetallic alloys by3D Micro Welding［J］．Intermetallics，2007，12（2）：133－138．

［2］李振岗，朱彤，张建勋．基于机器人CO2气体保护焊的直接堆焊成形研究［J］．焊接技术，2007，36（2）：17－19．

［3］徐健宁，罗勇，张华，等．TIG熔焊快速成型中焊缝几何尺寸的预测［J］．材料科学与工艺，2006，14（S）：166－169．

［4］张光云，张华，胡瑢华，等．熔焊快速成型中焊缝下塌问题的研究［J］．热加工工艺，2007，36（19）：26－29．

［5］Hu J，Guo H and Tsai H L．Weld pool dynamics and the formation of ripples in3D gas metal arc welding［J］．International Journal of Heat and Mass Transfer，2008，51（5）：2537－2552．

图720层堆焊的金属结构字母NCU

作者简介：罗勇（1981—），男，讲师，主要研究领域为神经网络预

测及图像处理．

43

焊接技术第38卷第4期2009年4月Ⅱ·英文标题、摘要及关键词·

Influence of intermittent alternative magnetic field waveform on microstructure and properties of plasma arc surfacing layer LIU Zheng-jun，SUN Jing-gang

（School of Material s Science and Engineering，Shenyang University of Technology，Shenyang110023，Liaoning pro.，China）P14-17 Abstract：In order to research the influence of waveform parameters of intermittent alternative magnetic field on microstructure and properties of plasma arc surfacing layer，a longitudinal intermittent alternative magnetic field ha d been applied to the plasma arc surfacing on low carbon steel．The effect of different waveform parameters of magnetic field on the hardness，wearing resistance and microstructure of surfacing layer ha d been systematically researched by using scanning electronic microscope，wear test and m i cro-scopic hardness testing．The results ha d indicated that proper waveform parameters c ould increase the amount of hardening phase in overlay deposit，control led the growth direction of hardening phase and improve d the hardness and wear resistance of the surfacing overlay．Moreover，the optimum effect on electromagnetic stirring c ould be obtained．

Key word s：electromagnetic stirring，intermittent alternative magnetic field，hardening phase，waveform parameters

Design of a utomatic s urface w elding m achine u sed in r epair ing c ore p late of train brake

Z HU Chun-hua1，2，WANG Z han-ying2，ZHANG Y i-zhe2，et al.

（1．Hebei University of Technology，Tianjin300130，China；2．Hebei Institute of Architecture Ci v il Engineering，Zhangjiakou 075024，Hebei pro.，China）P30-32

Abstract：Against the common question that waste was high and efficiency was low in repairing core plate of train brake，a design of special automatic surfacing machine which wa s specially used to repair ing core plate of train brake wa s produced in this paper，which c ould adjust the thickness of surfacing layer automatically according to the different wear degree of the core plate，and sur-facing c ould be completed in one time，and stable working performance and good effect c ould be g o t in practical use．

Key words：core plate of train brake，repair ing，surfacing machine，design

Design and implementation of e lectromagnetic t railing p eening control circuit along with welding

L U M ei-jiu，MA Yue-jin and ZHAO Jian-guo

（College of Mechanical and Electrical Engineering，Hebei Agricultural University，Baoding071001，Hebei pro.，China）P35-37 Abstract：In order to eliminate welding stress and improve the quality of welding，the technology of constant frequency pulse width modulation（PWM）was applied to design the control circuit of trailing peening along with welding．This circuit’s core wa s AT89C52，This system by the BCD dial inputing voltage reference to the single-chip，by controlling the device of trailing peening to achieve the controlling of peening force．By changing the input voltage of voltage/frequency（V/F）converter LM331to achieve adjusting of peening frequency．The experiment ha d proved that the circuit wa s reliable，and easy to achieve self-governed adjusting of peening force and peening frequency in welding．

Key words：welding with trailing peening，single chip，peening force，peening frequenc y，control

Application of MasterCAM in w eld ing i ntersection l ine

M A Yan-hua，D ONG Chang-shuang

（College of Mechanical Engineering，Taiyuan University of Technol o gy，Taiyuan030024，Shanxi pro.，China）P38-40

Abstract：Before welding of the intersecting line using the automatic welding machine，in order to achieve the precise interpola-tion movement of welding gun，MasterCAM was used to realize processing simulation of the intersecting line and generate NC pro-cedure by Post-processing program in this article．T he welding point coordinates could be obtained accurately from the，and i t w ould provide a basis for the welding gun interpolation movement and sports organization designment of the automatic welding ma-chine．

Key words：i ntersection line，MasterCAM，p ro gram，coordinates

TIG w elding r apid p rototyping s urfacing quality v ision d etecting s ystem

LUO Yong1，ZHANG Hua2and WANG Fu-ming1

（https://www.wendangku.net/doc/3518419246.html,rmation Engineering Department，Jiangxi University of Technology（Nanchang Campus），Nanchang330013，Jiangxi pro.，Chi-na；2.Key Laboratory of Robot and Welding Automation，Nanchang University，Nanchang330029，Jiangxi pro.，China）P41-43 Abstract：TIG welding rapid prototyping surfacing weld vision detecting system wa s introduced．Detecting the weld that wa s adja-cent with welding pool during the processing of TIG welding rapid prototyping wa s put forward．Through weld image processing，the weld width information wa s obtain ed．The database of sampling weld width that wa s corresponding for the position of space wa s found．Through data contrasting，the variational circs of the weld width in all directions wa s detected．Then，the quality of TIG welding rapid prototyping surfacing c ould be judged．

Key w ords：rapid prototyping，vision detecting，image processing

机器视觉检测系统简述及系统构成

机器视觉检测系统简述及系统构成 1机器视觉检测的一般模式 机器视觉检测的目标千差万别，检测的方式也不尽相同。农产品如苹果、玉米等通常是检测其成熟度，大小，形态等，工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸，表面缺陷等。不同的应用场合，就需要采用不同的检测设备和检测方法。如有的检测对精度要求高，就需要选择高分辨率的影像采集装置；有的检测需要产品的彩色信息，就需要采用彩色的工业相机装置。正是由于不同检测环境的特殊性，目前世界上还没有一个适用于所有产品的通用机器视觉检测系统。虽然各个检测系统采用的检测设备和检测方法差异很大，但其检测的一般模式却是相同的。机器视觉检测的一般模式是首先通过光学成像和图像采集装置获得产品的数字化图像，再用计算机进行图像处理得到相关检测信息，形成对被测产品的判断决策，最后将该决策信息发送到分拣装置，完成被测产品的分拣。 机器视觉检测的一般模式如图1所示： 图1机器视觉检测的一般模式 1.1图像获取 图像获取是机器视觉检测的第一步，它影响到系统应用的稳定性和可靠性。图像的获取实际上就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图像数据。机器视觉检测系统一般利用光源，光学镜头，相机，图像采集卡等设备获取被测物体的数字化图像。 1.2视觉检测 视觉检测通过图像处理的方法从产品图像中提取需要的信息，做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。通常这部分功能由机器视觉软件来完成。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测，并最大限度地减少对硬件系统的依赖性，而算法设计不够成熟的机器视觉软件则存在检测速度慢，误判率高，对硬件依赖性强等特点。在机器视觉检测系统中视觉信息的处理主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强,数据编码和传输，平滑，边缘锐化，分割，特征提取，目标识别与理解等内容。 1.3分拣 对于一个检测系统而言，最终是要实现次品（含不同种类的次品）与合格品的分离即分拣，这部分功能由分拣机构来完成。分拣是机器视觉检测的最后一个也是最为关键的一个环节"对于不同的应用场合，分拣机构可以是机电系统!液压系统!气动系统中的某一种。但无论是哪一种，除了其加工制造和装配精度要严格保证以外,其动态特性,特别是快速性和稳定性也十分重要，必须在设计时予以足够的重视。 2机器视觉检测系统的构成 一个典型的机器视觉检测系统主要包括光源、光学镜头、数字相机、图像采集卡、图像处理模块、分拣机构等部份。其构成如图2所示。 图2典型的机器视觉检测系统 3光源

视觉检测系统报告样本

年春季学期研究生课程考核 ( 阅读报告、研究报告) 考核科目:视觉测量系统 学所在院( 系) :电气工程及自动化学院学生所在学科:仪器科学与技术 学生姓名:*** 学号:10S001*** 学生类别:工学硕士 考核结果: 阅卷人:

视觉测量系统课程报告 第一部分视觉测量系统发展现状综述 机器视觉自起步发展到现在, 已有的发展历史。应该说机器视觉作为一种应用系统, 其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。 当前全球整个视觉市场总量大概在60～70亿美元, 是按照每年8.8%的增长速度增长的。而在中国, 这个数字当前看来似乎有些庞大, 可是随着加工制造业的发展, 中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。 一、机器视觉的定义及特点 简言之, 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指经过机器视觉产品( 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。 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, 常见机器视觉来替代人工视觉; 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

测方法能够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能够快速获取大量信息, 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。在中国, 这种应用也在逐渐被认知, 且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。 二、机器视觉在国内外的应用现状 在国外, 机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业, 其中大概40%～50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路: 各类生产印刷电路板组装技术、设备; 单、双面、多层线路板, 覆铜板及所需的材料及辅料; 辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件; 电子封装技术与设备; 丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装: SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、 SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等; 再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备: 电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用, 而且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外, 机器视觉还用于其它各个领域。 而在中国, 以上行业本身就属于新兴的领域, 再加之机器视

全自动光学视觉检测机

全自动光学视觉检测机 培训手册 第二版 科隆威自动化设备公司

目录 第一章：安全与危险.......................................................................................... 错误！未指定书签。第二章：系统描述.............................................................................................. 错误！未指定书签。第三章：工作原理.............................................................................................. 错误！未指定书签。 3.1电气工作原理 .......................................................................................... 错误！未指定书签。 3.2相机工作原理 .......................................................................................... 错误！未指定书签。第四章：程序编辑入门...................................................................................... 错误！未指定书签。第五章：元件种命名举例.................................................................................. 错误！未指定书签。第六章：元件编辑.............................................................................................. 错误！未指定书签。 6.1点编辑 ......................................................................................................... 错误！未指定书签。 6.2元件基本设定及颜色抽取方法 ................................................................. 错误！未指定书签。 6.3晶体管元件基本设定及颜色抽取方法...................................................... 错误！未指定书签。 6.4排阻元件基本设定及颜色抽取方法.......................................................... 错误！未指定书签。 6.5钽电容元件基本设定及颜色抽取方法...................................................... 错误！未指定书签。 6.6元件基本设定及颜色抽取方法 ................................................................. 错误！未指定书签。 6.7数据导入 ..................................................................................................... 错误！未指定书签。第七章：维护与保养.......................................................................................... 错误！未指定书签。第八章：易损配件及注意事项 .......................................................................... 错误！未指定书签。

机器视觉检测系统【深度解读】

机器视觉检测系统 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、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. 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

机器视觉检测系统的工作原理与检测流程【干货】

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机器视觉检测系统工作原理 一个完整的机器视觉检测系统的主要工作过程如下： ①工件定位传感器探测到被检测物体已经运动到接近机器视觉摄像系统的视野中心，向机器视觉检测系统的图像采集单元发送触发脉冲。 ②机器视觉检测系统的图像采集单元按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出触发脉冲。 ③机器视觉摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者机器视觉摄像机在触发脉冲来到之前处于等待状态，触发脉冲到来后启动一帧扫描。 ④机器视觉摄像机开始新的一帧扫描之前打开电子快门，曝光时间可以事先设定。 ⑤另一个触发脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与机器视觉摄像机的曝光时间相匹配。 ⑥机器视觉摄像机曝光后，正式开始新一帧图像的扫描和输出。 ⑦机器视觉检测系统的图像采集单元接收模拟视频信号通过A/D转换器将其数字化，或者是直接接收机器视觉摄像机数字化后的数字视频信号。 ⑧处理结果控制生产流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。 从上述的工作流程可以看出，机器视觉检测系统是一种相对复杂的系统。大多监控和检测对象都是运动的物体，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、飞行物体制导等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗等都会有严格的要求。 尽管机器视觉应用各异，归纳一下，都包含一下几个过程： ①图像采集：光学系统采集图像，将图像转换成数字格式并传入计算机存储器。

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录 第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式

2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像

第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

3 第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。 人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等 数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定

机器视觉在线检测系统项目实施流程

随着机器视觉检测技术的日益成熟，越来越多的企业选择安装机器视觉在线检测系统，企业如何做到机器视觉在线检测项目的顺利实施，企业用户对机器视觉在线检测系统设计制作流程的了解至关重要，今天创视新小编在这里整理了整个机器视觉在线检测系统从前期的产品检测评估到系统设备设计制作集成的整个过程做一个简单的介绍： 1、项目的前期评估 A、通过电话联系我们公司，我们公司将会有专业项目工程工程师跟您进行初步的沟通，了解您的需求； B、需要您提供检测样品（OK品和各种NG品数个）以及现场环境，如果不是做整机检测设备的还需要提供视觉设备的安装空间及外围IO通讯。如有需要，项目工程师可以到贵公司进行现场评估； C、根据提供的样品，项目工程师会在公司进行初步的技术评估，一般在收到样品后两个工作日内会给出测试结果； D、项目工程师会根据测试结果，向您提出专业的意见。提供合适的视觉产品（包括工业相机、镜头、光源、电脑、机器视觉系统软件等）给您，然后在测试结果出来后给您提供初步方案及项目费用预估。 E、如对方案存在疑问，可以随时联系项目工程师，项目工程师会对您的疑问进行解答并完善方案，尽力满足您的需求。 2、立项 项目经过初步评估后，双方确认项目方案的可行性，项目工程师接下来会建立一个新项目流程往下进行。 3、检测标准的明确 需要您收集OK品和限度NG品（即初步测试中认为可以检测出来的NG品种类），需要一定数量。项目工程师会对您提供的样品进行测试，详细的检测标准跟您进行确认。 4、其他确认 明确了检测标准后，项目工程师会进一步和您确认检测设备达到安装现场，机械和电气要求；如果贵公司对设备使用有特殊要求的，请及时提出，以便我们进行评估和设计。 5、整体方案书制作、明细报价单、合同制作 项目工程师根据以上的确认制作详细的整体方案，整体包含整机图、视觉系统配置、检测标准、软件功能等。 机器视觉在线检测系统设备设计制作流程

视觉检测系统报告

视觉检测系统报告 年春季学期研究生课程考核（阅读报告、研究报告）考核科目:视觉测量系统学所在院（系）:电气工程及自动化学院学生所在学科:仪器科学与技术学生姓名:***学 号:10S001***学生类别:工学硕士考核结果: 阅卷人: 视觉测量系统课程报告第一部分视觉测量系统发展现状综述机器视觉自起步发展到现在，已有15年的发展历史。应该说机器视觉作为一种应用系统，其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。 目前全球整个视觉市场总量大概在60～70亿美元，是按照每年 8、8%的增长速度增长的。而在中国，这个数字目前看来似乎有些庞大，但是随着加工制造业的发展，中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。 一、机器视觉的定义及特点简言之，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。

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，常用机器视觉来替代人工视觉；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。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。在中国，这种应用也在逐渐被认知，且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。 二、机器视觉在国内外的应用现状在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%～50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元

机器视觉测量技术1.

机器视觉测量技术 杨永跃 合肥工业大学 2007.3

目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础 第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计 第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术 第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法 第五章立体视觉 5.1 立体成像

5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像 第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法 第七章目标图像亚像素定位技术 第八章图像测量软件 （多媒体介绍） 第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析 附：教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

第一章绪论 1.1 概述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。 智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。 人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉 眼耳鼻舌身 所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。 机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。 机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、 超声成像、CT等 数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角 点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理 分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并 确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用 工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。 许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

机器视觉在线检测详解

广东省东莞市莞城区莞太路34号东莞市创意产业中心园区8座502 Unit 502, Building 8, Creative Industry Center Park, No. 34 Guantai Road, Guancheng District, Dong Guan 523000, P.R.China 机器视觉在线检测详解 机器视觉的一个重要应用就是进行在线检测。这个与物体静止时的视觉检测系统不同，最起码图像摄取的速度要足够快才行，不然就不可能在被测物体运动时获取足够清晰的图像，再一个就是机器视觉软件的图像处理能力也要足够强，分析判断周期要够短，不然等反应过来了，产品可能都已经走出次品剔除系统的工作范围了。这样的机器视觉在线检测就是不合格的。 1 机器视觉在线检测的基本原理 基于机器视觉的在线检测系统的基本原理：首先通过视觉传感器获取高速流水线上运动待检测物体图像，图像传送到计算机后，计算机调用专用的图像处理软件来对检测物体进行检测、测量、分析、判断。多功能检测实验平台的硬件结构如图1所示，机器视觉在线检测系统的基本模块包括：传动装置、专用LED光源、图像采集模块、电气控制模块。 2 多功能检测实验平台运动控制部分设计 在这套系统中，运动控制部分选用工业PC＋运动控制卡＋步进电机的控制模式。运动控制卡是步进电机公司的MPC01。它配备了许多功能强大、内容丰富的运动控制软件工具和函数库。MPC01运动函数库用于二次开发，用户只要用C／C＋＋或Visual Basic等编制所需的用户界面程序，并把它与MPC01

运动库链接起来，就可以开发出自己的控制系统。 3 专用LED光源 光源对图像质量的影响是至关重要的，考虑到本套试验平台将要进行各种物品的检测实验，开发设计了多种专用LED照明方案以适应各种不同的待检物体。直环型用于各种具有稳定照度和清晰图像的工件；狭角型用于各种透明工件或低对比度工件；棒型用于透明、光滑、镀金表面；圆顶型用于不平整或弯曲的表面检测，金属包片上的印刷字体或弯曲表面的孔穴；背光型用于透明材料或液体的检测；同轴型用于光滑、电镀、低反射表面。 4 高速图像采集系统 图像采集部分将完成流水线上的运动图像获取，采集图像质量的好坏将直接影响整个检测效率。图像采集部分主要由CCD摄像机完成。CCD摄像机摄取图像信号，由图像采集卡将图像信号采集进来。本套实验装置选用两个方位的摄像机对待检测物体进行检测，一个俯拍位一个侧拍位，对有些待检测物体可以进行多方位的检测。摄像机采用的是Pulnix公司的TM6703，采集卡选用Matrox 公司的Comora2。 4.1 图像采集卡 Matrox Corona Ⅱ是Matrox Graphics Inc．生产的图像控制器，可采集隔行扫描／逐行扫描的分量RGB信号和单／双路黑白模拟视频信号；3路10bit A／D转换器；24-bit RS-422／LVDS数字接口；模拟情况下采集率达到30MHz，RS-422数字模式下达25MHz，LVDS数字模式下达40MHz；连接2个RGB 或6个模拟黑白视频信号；32-bit／33MHz PCI总线主模式；扩展板上实时采

机器视觉检测

机器视觉检测 一、概念 视觉检测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。 机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。 2、典型结构 五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为： 分类具体说明优点 背向照明被测物放在光源和摄像机之 间能获得高对比度的图像 前向照明光源和摄像机位于被测物的 同侧 便于安装 结构光将光栅或线光源等投射到被 测物上，根据它们产生的畸 变，解调出被测物的三维信 息 频闪光照明将高频率的光脉冲照射到物

体上，摄像机拍摄要求与光 源同步 2.镜头 镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。 要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD 和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 为优化捕捉到的图像，需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。 4.图像采集卡 图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。将图像信号采集到电脑中，以数据文件的形式保存在硬盘上。通过它，可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中。 5.软件 视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。 3、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素： 对比度机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特

自动视觉检测的应用

智能视觉传感器及其在药品自动检测的应用 一智能视觉传感器组成及特点 智能视觉传感器，也称智能相机，是近年来机器视觉领域发展最快的一项新技术。智能视觉传感器是一个兼具图像集、图像处理和信息传递功能的小型机器视觉系统，是一种嵌入式计算机视觉系统。它将图像传感器、数字处理器、通讯模块和其他外设集成到一个单一的相机内，使相机能够完全替代传统的基于PC 的计算机视觉系统，独立地完成预先设定的图像处理和分析任务。由于采用一体化设计，可降低系统的复杂度，并提高可靠性。同时系统尺寸大大缩小，拓宽了视觉技术的应用领域。 智能视觉传感器一般由图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件、通信装置、I／0接口等构成，视觉传感器系统构成如图所示。 智能视觉传感器系统构成图 二智能视觉传感器在药品自动检测的应用及其原理 药品的包装方式目前主要有瓶装、袋装和铝塑泡罩包装三种形式，其中铝塑泡罩包装是近几年来有较大发展的包装形式，铝塑泡罩包装不仅具有防水和对异味阻隔性好的特性，而且其封口性能、抗张强度、耐用性等各项指标都比较优良，因此其应用将越来越广泛。旧式的包装机(生产线)一般没有自动检测功能，对于这些缺陷，传统上采用人工挑选的方法来进行检测。对于人工检测，长时间操作会使人眼感觉疲劳，检测准确率降低，直接影响产品的质量与成本。视觉传感器在应用中具有体积小、多功能、方便易用、抗干扰好、集成度高等优点。 泡罩药品自动视觉检测系统可以位于泡罩药品包装工艺流程中的两个检测环节，对应于图1．1中的缺陷检测环节①和缺陷检测环节②。在缺陷检测环节①情况下，药粒已经装入PVC吸塑成型的泡罩中，但这时泡罩还没有与铝箔实现热封合。这一环节主要检测药粒的缺粒、漏装现象，由于泡罩还没有与铝塑封合，且泡罩PVC材料是透明的，所以系统可以采用背光源的透射照明方式。在缺陷检测环节②情况下，生产线上已经输出了成品药板，也就是我们日常所见的药品包装，这时由于铝箔的非透明性，要检测出药片的缺粒、破损，系统应采用前向光源的反射照明方式。由于药品装盒后就将直接面向消费者，因此为确保药品100％的合格率，有必要在药品装盒之前再次安排缺陷检测任务。本文针对泡罩药品包

机器视觉在线检测系统项目实施流程

精选文档 随着机器视觉检测技术的日益成熟，越来越多的企业选择安装机器视觉在线检测系统，企业如何做到机器视觉在线检测项目的顺利实施，企业用户对机器视觉在线检测系统设计制作流程的了解至关重要，今天创视新小编在这里整理了整个机器视觉在线检测系统从前期的产品检测评估到系统设备设计制作集成的整个过程做一个简单的介绍： 1、项目的前期评估 A、通过电话联系我们公司，我们公司将会有专业项目工程工程师跟您进行 初步的沟通，了解您的需求； B、需要您提供检测样品（0K品和各种NG品数个）以及现场环境，如果 不是做整机检测设备的还需要提供视觉设备的安装空间及外围I0通讯。如有 需要，项目工程师可以到贵公司进行现场评估； C、根据提供的样品，项目工程师会在公司进行初步的技术评估，一般在收 到样品后两个工作日内会给出测试结果； D、项目工程师会根据测试结果，向您提出专业的意见。提供合适的视觉产品 （包括工业相机、镜头、光源、电脑、机器视觉系统软件等）给您，然后在测 试结果出来后给您提供初步方案及项目费用预估。 E、如对方案存在疑问，可以随时联系项目工程师，项目工程师会对您的疑 问进行解答并完善方案，尽力满足您的需求。 2、立项 项目经过初步评估后，双方确认项目方案的可行性，项目工程师接下来会建 立一个新项目流程往下进行。 3、检测标准的明确 需要您收集0K品和限度NG品（即初步测试中认为可以检测出来的NG品 种类），需要一定数量。项目工程师会对您提供的样品进行测试，详细的检测标准跟您进行确认 精选文档

4、其他确认 明确了检测标准后，项目工程师会进一步和您确认检测设备达到安装现场，机械和电气要求；如果贵公司对设备使用有特殊要求的，请及时提出，以便我们进行评估和设计。 5、整体方案书制作、明细报价单、合同制作 项目工程师根据以上的确认制作详细的整体方案，整体包含整机图、视觉系统配置、检测标准、软件功能等。 机器视觉在线检测系统设备设计制作流程 在签完合同和各方面财务确认后就开始进一步的系统设备的设计制作。 1、客服提供相关的辅料 需要提供不同程度的良品与不良品样品、产品样品外观尺寸和设计品载具。如果需要使用专用载具，请提供专用载具的相关尺寸以提供我们的设计使用。 2、设备整机布置图和电气控制动作流程的确认 我们在收到您提供的相关辅料几个工作日后，提供设备整机布置图和电气控制动作流程给贵公司的责任人确认，如有疑问可以和公司的技术工程师沟通，技术工程师会尽快解决您的问题。 3、机器零件图设计 整机布置图确认后，接着就是进行机械零件的设计。 4、机械、电气标准件的选型 精选文档 整机布置图和电控动作流程确认后，接着就是完成机械、电气标准件的选型。

机器视觉检测系统的最经典结构

机器视觉检测系统的最经典结构一个典型的机器视觉系统主要包括五大块，分别是照明、镜头、相机、图像采集和视觉处理器。 下面，我们就来认识一下这五个结构的用途、特点与工作情况。 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。 照明系统可以将被测物特征最大化，并减少相应的背景中对比物的影响，使高速相机可以清晰地“看见”被测物。 高对比的图像可以降低系统难度并提高系统的稳定性；反之，低对比的图像会增加系统的处理时间并使加大系统的复杂度。 机器视觉应用的成功很大一部分取决于照明设置，一个合适的照明系统可以使整个视觉检测系统更具有效率和准确性。 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。

光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠 光灯。 可见光的缺点是光能不能保持稳定。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。 另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。

照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。 其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。 前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。 结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。 频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 机器视觉照明要点有使用强光检测缺失的材料、使用合适的波长进行精确定位、使用非散射照明检测玻璃裂缝、使用扩散光检查透明包装、使用颜色来创建对比度等。 相机镜头由多个透镜、可变（亮度）光圈和对焦环组成。使用时由操作者观察相机显示屏来调整可变光圈和焦点，以确保图像的明亮程度及清晰度。 在选择镜头时需要考虑多个方面的因素如焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影像至目标的距离等。 在实际应用中“选择与视场相符的透镜”及“以大景深聚焦图像”是选择镜头时非常重要的两个方面。 机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和（或者）显示的机器设备上。

机器视觉检测分解

研究背景： 产品表面质量是产品质量的重要组成部分，也是产品商业价值的重要保障。产品表面缺陷检测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以CCD 和数字图像处理技术为代表的计算机视觉检测技术，大致经历了三个阶段，分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机视觉检测技术阶段。[] 传统检测技术 （1）人工目视检测法 （2）频闪检测法 无损检测技术 （1）涡流检测法 （2）红外检测法 （3）漏磁检测法 计算机视觉检测技术 （1）激光扫描检测法 （2）CCD 检测法 采用荧光管等照明设备，以一定方向照射到物体表面上，使用CCD摄像机来扫描物体表面，并将获得的图像信号输入计算机，通过图像预处理、缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二值化等图像处理后，提取图像中的表面缺陷的相关特征参数，再进行缺陷图像识别，从而判断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。 优点：实时性好，精确度高，灵活性好，用途易于扩充，非接触式无损检测。 基于机器视觉的缺陷检测系统优点： 集成化生产缩短产品进入市场时间改进生产流程100%质量保证实时过程监控提高产量精确检测100%检测 由于经济和技术原因国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主，没有或者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备，对视觉技术的开发应用停留在比较低端的小系统集成上，对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例，但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高，对在线检测设备的需求也就更大具有巨大的市场潜力。 机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术 铸件常见缺陷：砂眼气孔缩孔披缝粘砂冷隔掉砂毛刺浇不足缺陷变形 问题的提出： 1.水渍、污迹等不属于铸件缺陷，但由于其外观形貌与缺陷非常类似, 因此易被检测系统误识为缺陷。从目前发表的文献来看，对于伪缺陷的识别率较低。 2.不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性，造成缺陷误判。 国外研究发展现状： 20 世纪90 年代后，基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提高。 1990 年芬兰Rautaruukki New Technology公司研制了Smartivis表面检测系统[]，该系统具有自学习分类功能，应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。 1996 年美国Cognex公司研发了一套iLearn自学习分类器软件系统并应用于其研制了iS-2000 自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接，极大地提高了检测系统实时的运算速度，有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处[]。 2004 年Parsytec公司发布了新一代表面质量检测产品Parsytec5i，该系统运用了自学习神经

智能视觉检测系统

3.3智能视觉检测系统 汽车注塑件是汽车的重要组成部分，在出厂前要进行形状和尺寸检测，表面质量检测等，如凹陷，翘曲，飞边等。由于人工检测的效率低，准确性差，成本高，不能满足实际质量检测的需求。机器视觉检测系统则有以下优势： 1. 非接触式检测，不损伤注塑件； 2 .检测质量高，高分辨率镜头可达到高精度检测； 3. 高检测效率，工业相机的帧率达每秒百帧； 4. 实时性强，不出现漏检情况； 5. 现场抗干扰能力强； 6. 可靠性高，长时间稳定工作。 3.3.1组成部分 机器视觉检测系统由三部分组成：图像的获取、图像的处理、输出显示。 图像获取设备包括光源、工业摄像机（配套镜头）等，光源可以使注塑件的表面特征得以完整显现，如表面缺陷，飞边等。摄像机可突出注塑件的关键特征，其部件CCD实现将图像光信号转换成电信号（模拟信号）的目的。 图像处理设备包括相应的软件和硬件系统。图像采集卡将得到的模拟信号转变为数字信号，然后供计算机软件系统处理。图像采集卡是一种可获得数字化视频图像信息存储并高速播放出来的设备。普通的传输接口无法满足图像信号的高速传输，因此需要专用的图像采集设备来实现。软件系统利用滤波算法对噪声滤除，然后进行图像匹配，得到尽可能最真实的图像。 输出显示设备与过程相连，包括监视界面，过程控制器和报警装置等。摄像数据通过计算机对标准和故障图像的分析和比较，若发现不合格产品，则通过NG信号告警，由PLC 自动将其排除出生产线。机器视觉检测的结果可以作为计算机辅助质量CAQ （Computer Aided Quality）系统的信息来源，也可以和其它控制系统集成。 3.3.2. 系统设计

基于机器视觉的接插件(连接器)检测系统

基于机器视觉接插件(连接器）检测系统 接插件，又称连接器、插头、插座等。它作为集成电路板中电流、电压以及各种开关量传输的组件，其尺寸及外观的质量都有着严格的要求。随着接插件功能的不断增加，其结构越来越复杂，体积也越来越微型化，因此对产品的质量性能检测带来巨大的挑战。传统的检测方法主要靠操作员借助其他的检测工具（如千分尺、放大镜、三坐标测量仪等）进行目测或半自动测量，这种检测方法存在检测不准、效率低、人力成本过高等缺点，严重影响了产品的生产效率。 公司开发的接插件视觉检测系统，将接插件尺寸与外观检测质量过程完全避免人员干预，实现高效率、高重复性、高可靠性的检测测量流程。系统进行简单设定后，即可自动识别、检测和测量。如有异常发生，系统可提示报警或控制机器停机。对于不符合要求的工件即可输出控制信号，踢废不合格产品。 产品外观检测系统图 系统现场图

龙霖公司简介 龙霖科技有限公司是一家工业产品快速自动化检测、光电检测及图像影像测量解决方案提供商。公司总成光、机、电、计算机一体化等多种复合测量检测技术，业务范围涉及：自动化检测设备及项目研发，光电检测设备及项目研发，机器视觉系统集成及项目研发，专用三维测量设备开发，自动化及机电一体化设备及项目研发，高精度计量、检测设备及工具设计与制造等等。应用领域遍及轨道交通、军工、航空航天、重工船舶、汽车制造、机床模具、加工设备等装备制造业。 龙霖科技以强大技术优势引领中国自动化检测设备，测量仪器和专用测量设备的高端市场，研发技术支持来源于资深行业专家及高级工程师、国内的大学和研究所设计院。我们拥有自己在自动化技术和光电学技术领域整合能力，完善的工业检测解决方案设计能力及快速检测能力。打造为客户定向开发及个性化需求定制的新模式。提供机械设计、生产制造、品质控制等制造业的计量检测解决方案。 公司将最先进测量检测技术为中国的制造业服务，解决计量测量检测难题；致力于发展轻、精、快计量检测设备而奋斗。 服务范围 自动化检测设备及项目研发 现代计量检测行业，传统接触式已远远不能满足测量检测要求，会越来越多采用非接触式光电检测技术等综合检测技术手段，配置在装配组装过程控制生产线从而实现现场在线快速自动化，朝着快速、精准、有效的高端测量检测方向发展。 公司承接以下业务： 1．光学，声学快速测量检测技术 1)基于机器视觉检测技术设备项目研发 2)基于CCD成像检测技术设备及项目研发 3)基于影像检测技术设备及项目研发 4)基于激光检测技术设备及项目研发 5)基于光栅检测技术设备及项目研发 6)基于超声波检测技术设备及项目研发 2．快速测量检测线项目设计 3．快速自动化检测设备研发 4．在线高精度智能化检测工程设计 5．数字化制造全过程测量项目设计 6．现场快速检测线设备及项目研发 7．产品及零部件表面质量控制检测设备研发 非标计量与检测设备项研发 “非标计量与检测设备”就是根据用户的用途需要量身定做，定向开发设计制造的设备。 公司承接以下业务： 1．非标计量检测设备研发