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机器视觉检测技术简介及其特点

机器视觉检测技术简介及其特点
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机器视觉检测技术简介及其特点

中国纸板商城https://www.wendangku.net/doc/7017425812.html,2012年3月2日机器视觉印刷质量检测是一种模拟人工检测方法和判断逻辑,但同时又具有更高检测精度和更好一致性的自动化检测方法。

一、机器视觉检测的特点

1、机器视觉检测技术简介

机器视觉,简而言之就是利用机器代替人工进行目标识别、判断与测量。它是现代光学、电子学、软件工程、信号处理与系统控制技术等多学科的交叉与融合。

光学采集设备:由工业摄像机、光源及配套图像采集卡等硬件组成。主要作用是获取通过采集位置的标签的数字图像,为后续的分析与处理提供素材,相当于人工检测的眼睛。

判断识别:由工业控制计算机及植入的图像处理与分析软件、控制软件构成。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。

自动控制:最终将检测系统的结果变换成具体操作的硬件,比如常见的声光报警器、废品剔除装置或作标记的装置(如喷墨机、贴标机等)。

除此之外,印刷检测设备还必须有一套稳定的机械传输控制平台,对于安装在印刷机上的在线检测系统而言,传输平台就是印刷机;而对于离线检测系统,则需要单独配置传输平台,如复卷机、单张传输平台等。

2、印刷缺陷检测原理

印刷缺陷检测主要依靠图像比对的方法进行。如图2所示,上部图像是通过相机采集到的实时图像,而下部图像为事先采集并存储下来的标准图像。检测时,首先将两幅图像通过定位等方法使其重合,然后进行逐点(逐像素)对比颜色(或亮度差异)。当他们之间的差异超出事先设定的范围时即判为缺陷。

3、机器视觉检测特点

一套高品质的机器视觉检测系统,必须具备以下几个必备条件:

1)高品质的成像系统

成像系统被称为视觉检测设备的“眼睛”,因此“眼睛”识别能力的好坏是评价成像系统的最关键指标。通常,成像系统的评价指标主要体现在三个方面:

能否发现存在的缺陷

基于图像方法进行的检测,所能够依据的最原始也是唯一的资料即是所采到的图像上的颜色(或者亮度)变化,除此之外,没有其他资料可供参考。所以,一个高品质的成像系统首先应该是一个能充分表现被检

测物表面颜色变化的成像系统。因此除了选择具有高清晰度的相机与镜头之外,用以营造成像环境的光照

设计也显得非常重要,有时候甚至会出现为特殊缺陷专门设计的光照系统。我们经常所说的100%质量检测系统,实际上指的是在能够充分表现各种缺陷的图像中的100%全检。

能够发现的缺陷的最小尺寸

数字图像的最小计量单位是像素(pixel),它本身并不代表被摄物实际的尺寸大小。

被摄物实际尺寸大小与像素之间的关联是通过一个叫做分辨力的物理量来完成的。分辨力指的是每单位像素代表的实际物体尺寸。分辨力数值越小,图像的精细程度就越高,检测系统能够发现的缺陷尺寸就越小,检测精度就越高。

能否足够快地摄取图像

如同人眼看运动物体一样,当物体运动的足够快时,人眼就不能再清晰的观察到物体的全部。机器视觉检测系统的“眼睛”-摄像机也有一个拍摄速度上限,即相机主频。当被摄物的运行速度超出了摄像机的主频上限时,摄像机就不能获得清晰、完整的图像,检测就不能正常地继续下去。摄像机主频越高,采集速度也就越快,检测才能保持高效进行。因此,是否采用了足够高主频的摄像机也是评价一个成像系统是否高品质的关键因素。

2)成熟的图像处理与分析算法

图像处理与分析算法在整个检测系统中相当于人工检测时人脑的判断思维,由于机器视觉是一个实践性很强的学科,评价一个算法的好坏更多的是依赖于实际应用的验证而非考察算法中是否采用了比较先进或高深复杂的理论。因此一个能够充分模拟人脑判断过程与方法并且稳定、高效的图像处理与分析算法才是我们需要的,也就是所谓的成熟的处理与分析算法。因此,在设计处理算法时,需要充分分析人的判断过程,并将其转换成计算机的语言。

3)可操作性好

可操作性好主要要求检测设备的应用操作要具备简洁、方便并易于理解的特点。比如系统有友好的人机交互界面、良好的导向性操作设计等。

4)稳定的其他配套设施

其他配套设施指的是除了检测系统以外的设施,如传输控制平台、缺陷处理装置(剔除、报警、标记等)。

对配套设施的要求是必须运行稳定、信号响应及时、迅速。《灰纸板》

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机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题: 1、什么是机器视觉,它的目标是什么?能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图,并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系? 机器视觉是机器(通常指计算机)对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程,也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件,而处理的目标不仅要能对机器零件定位,还要能对其进行检验。 原始数据特征向量类别标识 特征度量模式分类器 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中:什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等? 能否说出他们的应用领域病句、案例?能否描述它们的技术特点? 答:点视觉:用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉:普通的CCD。 两维视觉:用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉:用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄(双目视觉);或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉:用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如,一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色,是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来,而吸收了光谱中的其他部分的光谱,而同样的蓝色物体, 在红色的光源照射下,则呈现红紫色, 非可见光视觉技术:用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中:光源的种类有哪些?不同光源的特点是什么?光照 方式有几种?不同光照方式的用途是什么?又和技术特点和要求? 机器视觉检测技术中光源有以下几种:荧光灯,卤素灯+光纤导管,LED 光源,激光,紫外光等。几种光源的特点如下: 成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名 称 荧光灯低差差一般低一般 卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种: 背景光法(背光照射)是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中,被测物所遮挡的部分为黑色,而未遮挡的部分为白色,因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法(正面照射)是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息,照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去;暗场照射是为了获取物体表面的凹凸,照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中,光学系统的作用是什么?光学器件有哪几种,它们 各自的作用是什么?光学镜头有几种类型,它们各自有何用途?光学镜头有哪些技术参数,各自对测量有什么影响? 答:机器视觉检测系统中,光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有:镜头、成像器件(CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理,使成像更清晰;成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号;光圈的作用如同人得瞳孔, 控制入射光的入射量,实现曝光平衡;快门的作用是将想要获取的光学

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

基于机器视觉的产品检测技术研究

基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为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。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统,根据像素分布!亮度和颜色等信息,进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是,广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别,泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别,其特点是: 1、机器视觉是一项综合技术,其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术,光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性,要求能够适应工业生产中恶劣的环境,要有合理的性价比,要有通用的工业接口,能够由普通工作者来操作,有较高的容错能力和安全性,不会破坏工业产品,必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说,不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力,更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度,因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉,它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看,机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等,高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看,有被动视觉与主动视觉之,又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看,也称作计算机视觉。可以说,计算机视觉侧重于学术研究方面,而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向,它的任务是为机器人建立视觉系统,使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境,以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要(例如,在航天及军事领域对于局部自主性的需要,在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要,在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等)。机器视觉作为一门工程学科,正如其它工程学科一样,是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题,必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素,折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状 机器视觉研究出现于60年代初期,电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。它作为早期人工智能研究的一部分,由于技术条件的限制,进展缓慢。80年代初,在D·Marr提出的计算视觉理论指导下,机器视觉研究得到了迅速发展,成为

机器视觉检测系统的工作原理与检测流程【干货】

机器视觉检测系统的工作原理与检测流程 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. 在机器视觉检测系统工作流程中,主要分为图像信息获取、图像信息处理和机电系统执行检测结果3个部分,另外根据系统需要还可以实时地通过人机界面进行参数设置和调整。 当被检测的对象运动到某一设定位置时会被位置传感器发现,位置传感器会向PLC控制器发送“探测到被检测物体”的电脉冲信号,PLC控制器经过计算得出何时物体将移动到CCD相机的采集位置,然后准确地向图像采集卡发送触发信号,采集开检测的此信号后会立即要求CCD相机采集图像。被采集到的物体图像会以BMP文件的格式送到工控机,然后调用专用的分析工具软件对图像进行分析处理,得出被检测对象是否符合预设要求的结论,根据“合格”或“不合格”信号,执行机会对被检测物体作出相应的处理。系统如此循环工作,完成对被检测物体队列连续处理。如下图所示。

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

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

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。

机器视觉检测讲解

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

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

基于机器视觉的产品检测技术研究【详述】

机器视觉概念/研究现状/应用/检测 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. 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为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。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统,根据像素分布!亮度和颜色等信息,进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是,广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别,泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别,其特点是: 1、机器视觉是一项综合技术,其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术,光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性,要求能够适应工业生产中恶劣的环境,要有合理的性价比,

要有通用的工业接口,能够由普通工作者来操作,有较高的容错能力和安全性,不会破坏工业产品,必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说,不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力,更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度,因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉,它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看,机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等,高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看,有被动视觉与主动视觉之,又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看,也称作计算机视觉。可以说,计算机视觉侧重于学术研究方面,而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向,它的任务是为机器人建立视觉系统,使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境,以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要(例如,在航天及军事领域对于局部自主性的需要,在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要,在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等)。机器视觉作为一门工程学科,正如其它工程学科一样,是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题,必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素,折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。

机器视觉检测技术在工业检测中的应用

机器视觉检测技术在工业检测中的应用 发表时间:2018-11-11T11:27:25.170Z 来源:《电力设备》2018年第17期作者:吴崇龙[导读] 摘要:机器视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能,通过摄像机等得到图像,然后将它转换成数字化图像信号,再送入计算机,利用软件从中获取所需信息,做出正确的计算和判断,通过数字图像处理算法和识别算法,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别,根据识别结果来控制现场的设备动作。 (身份证号码:44080319880423xxxx) 摘要:机器视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能,通过摄像机等得到图像,然后将它转换成数字化图像信号,再送入计算机,利用软件从中获取所需信息,做出正确的计算和判断,通过数字图像处理算法和识别算法,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别,根据识别结果来控制现场的设备动作。从功能上来看,典型的机器视觉系统可以分为:图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分,计算机视觉是研究试图建立从图像或者多维数据中获取“所需信息”的人工智能识别系统。正广泛地应用于医学、军事、工业、农业等诸多领域中。 关键词:机器视觉;工业检测;应用视觉技术在国内外发展极其必要。2008年经济危机极大冲击了美国至全球的各个领域。美国汽车制造业“BigThree”频临破产,进一步自动化是唯一出路。美国政府推行“MadeinUS”计划。出台多个政策刺激鼓励企业技术发明创新,视觉技术的应用就显得非常必要。近年在国内,劳动力工资成本大幅提高,很多生产企业迁移到人力资源更低廉的国家和区域,食品、医药质量事件不断。“MadeinChina”在世界声誉亟需提高,为提高质量保持竞争力,各领域的视觉检测及高度自动化势在必行。视觉检测对工业自动化的重要性与日俱增,工业自动化需求对视觉技术的推动高度集成化。在工业生产中,相对于传统的一些测量方法,机器视觉最大的优点是快捷、安全、可靠性大,精确和智能化,机器视觉精准地采集图片和算法分析,提高了产品验证的一致性,无接触并适应各种高温低温环境的测量,提升了产品生产的安全性、降低工人劳动强度,更实现企业高效安全生产和自动化管理,这些都具是不可替代的。下面通过举例证明这些方面的应用。 1机器视觉检测技术具体应用随着社会生产的发展,人们对于口罩外观质量的要求日趋严格。无纺布口罩的生产流程主要有:口罩定型、口罩成型、焊接冲切、上鼻梁条、耳带焊接、文字移印共六道工序,在口罩焊接冲切的过程中,如果对杯型口罩本体和口罩外套进行压合、焊接、切边的操作的过程不当就会使口罩出现瑕疵,影响产品的品质及企业的信誉。因此在无纺布口罩生产的过程中,应当采取一定的措施检测并剔除含有毛发、污点的口罩,保证口罩的品质。无纺布口罩的成品和半成品在流水线上以每秒近十片的速度流转,有时运行速度超过了每分钟一千米,在这种速度下传统的人工检测技术无法适应高速生产线,而且人工检测方法效率低下,劳动成本高,容易漏检,给企业造成损失。所以通过机器视觉技术进行无纺布口罩表面瑕疵检测口罩质量检测提供了很好的方案。 机器视觉系统的工程顺序为:首先将标准的样品放到传送带上,将样品移动到高速CCD线阵照相机下方,照明系统发出的平行光源照亮物体,选用畸变小的光学镜头,将被检测样品的三维场景的图像采集到计算机内部,形成二维图像,精确地反映样品表面的实际情况,建立标准样本特征库。为了对样品进行精确的测量,可以在摄像机视场内不同方位对标定标准样品进行多次标定,然后求其均值作为最终的标定系数,这样既可消除镜头畸变引起的误差又可去掉标定过程引入的随机误差。这种标定方法具有标定精度高、过程简单、成本低廉的优势,相较于标准的网格平面体标定方式更加容易实现,以标准样品为标定物,保证了被测样品各位置的光学参数与标定得到的参数相一致,确保了应用系统的标定精度和稳定性。标定方法的确定为下一步样品的检测和相机抓拍的控制提供了基础。 其次采用闭环控制方法,精确抓拍高速运动工件的图像,以防止工件抓拍不完整为后续检测工作带来困难,其控制过程为:传感器检测到工件的工位信息后,将工件的工位信息发送给相机控制单元,相机控制单元控制相机快门开启,完成相机拍照(工件图像曝光),获取工件图像,该图像传送到工件图像分割与定位单元进行处理,定位出工件图像在整幅图像中的位置,计算出工件图像中心与整幅图像中心的位置偏差,将位置偏差反馈到相机控制单元,相机控制单元根据本次的位置偏差调整下次的相机快门开启时间,以便让工件图像处于整幅图像中心位置,实现相机精确抓拍工件图像的控制。 再次对工件图像进行快速处理,对这些信号进行各种运算来提取产品的异常特征,如表面是否有毛发、异物、污点,以及耳绳、鼻梁线等部件有无缺失等等。 最后将被检测工件图像与标准样本特征库中的特征进行对比,找出被检测工件图像特征与特征库中的特征不相符的部分,若不相符的部分超出规定的范围,即可以判定为瑕疵工件。通过系统设计的剔废机构自动将有异常特征的废件剔除,从而实现口罩缺陷的自动识别、剔废功能,检测精度达到纵横向均为0.01毫米。 2机器视觉识别技术应用实例当前,机器视觉已成功地应用于工业检测领域,大幅度地提高了产品的质量和生产效率。企业中用于检测输血袋编号。在血袋生产过程中,血袋上的字符编号的正确和唯一是必不可少的检测信息。依靠工人的肉眼逐条检测带状转印薄膜上的字符串,来追踪血袋编号是否错印,劳动强度大,效率低,不能从根本上保证检测质量。一旦血袋编号出现重印、错印将会发生严重医疗事故,因此一种基于机器视觉技术的血袋编号字符的提取、识别与错误反馈于一体的检测系统就适时、必要地诞生了,用以提高一次性血袋出厂编号的检测精度和自动化水平,保证产品质量,解决生产实际问题。 2.1字符在线识别系统组成 为达到识别目的,识别系统由硬件和软件构成。硬件系统主要有血袋编号检测台机械结构、LED阵列照明系统、血袋编号图像采集系统、摄像机和计算机等。软件部分是系统的核心,主要由图像预处理、字符定位、字符倾斜校正、字符分割、字符识别等部分组成。 2.2识别系统的实现 本系统基于labVIEW编程、图像处理、微型计算机接口技术等实现输血袋的文字在线识别。使用图像灰度化技术、平滑、校正、直方图均衡化等技术进行图像预处理。使用投影定位法等对字符进行定位。使用投影法、模版匹配等进行倾斜角度调整。使用垂直投影法对字符进行分割。使用了BP神经网络来识别分割后的字符。为提高识别率,设计训练了三个神经网络:字母网络、数字网络、字母与数字网络。 2.3实验结果

机器视觉检测系统

机器视觉检测系统 1机器视觉检测的一般模式 机器视觉检测的对象千差万别,检测的目的也不尽相同。农产品如柑橘、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,就需要采用彩色的影像采集装置。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,做出决策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

机器视觉检测系统深度解读

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。一般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,经过数字化处理,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,它能够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

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