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1、1,机器视觉基础,2,一、机器视觉的基本概念,3,一、机器视觉相关概念,机器视觉的通俗定义：机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉的工作原理： 相机将被检测目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，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，实现自动识别功能。,4,一、机器视觉相关概念,机器视觉系统的定义： 机器视觉系统是指通过图像采集单元（相机），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
2、结果来控制现场的设备动作。主要适用环境： 1、高速、高精； 2、超视、微距； 3、客观、无疲劳； 4、环境限制等。,5,二、机器视觉系统相关学科,涉及相关学科有：计算机视觉机械设计照明工程光学设计自动控制图像处理嵌入式电子,6,三、机器视觉系统基本构成,典型系统由以下组成：待测目标光源镜头相机图像采集卡图像处理软件输入输出板卡工业电脑,7,三、机器视觉系统基本构成,典型系统由以下组成：待测目标光源镜头相机图像采集卡图像处理软件输入输出板卡工业电脑,8,四、机器视觉系统应用分类,9,四、机器视觉系统应用分类,测量：长度测量,10,四、机器视觉系统应用分类,测量：角度测量,11,四、机器视觉系统应
3、用分类,测量：圆弧及半径测量,12,四、机器视觉系统应用分类,检测：有无检测,(邮包),13,四、机器视觉系统应用分类,检测：残次品检测,14,四、机器视觉系统应用分类,检测：数字统计,15,四、机器视觉系统应用分类,检测：瑕疵检测,16,四、机器视觉系统应用分类,定位：内部定位,17,四、机器视觉系统应用分类,定位：坐标输出定位,18,四、机器视觉系统应用分类,识别：读码,19,四、机器视觉系统应用分类,识别：OCR/OCV,20,四、机器视觉系统应用分类,识别：颜色识别,21,二、机器视觉软硬件知识,22,五、机器视觉系统软硬件,23,六、软硬件知识-光源篇,机器视觉系统工作的基本程序：取
4、像 = 分析 = 结果输出 光源为确保视觉系统正常取像获得足够光信息和稳定图像而提供的照明装置 光源是一个视觉应用开始工作的第一步。,24,六、软硬件知识-光源篇,光源的目的 -照亮目标，提高目标亮度 -形成最有利于图像处理的成像效果 -克服环境光干扰，保证图像的稳定性光源的重要性 合适的光源可以大大降低图像处理难度，提高系统检测精度、运行速度及工作效率。,25,六、软硬件知识-光源篇,光源分类,萤光灯卤素灯+光纤导管LED光源其他（激光、紫外光等）,26,六、软硬件知识-光源篇,常用照明技术,#1：背光测量系统的最佳选择,27,六、软硬件知识-光源篇,常用照明技术,#2：亮场最直接的照明,2
5、8,六、软硬件知识-光源篇,常用照明技术,#3：暗场适合光滑表面的照明,29,六、软硬件知识-光源篇,常用照明技术,#4：同轴光均匀性好,30,六、软硬件知识-光源篇,常用照明技术,#5：结构光法最简便的三维测量,31,六、软硬件知识-光源篇,常用照明技术,#6：影子的利用最不直接的测量,32,六、软硬件知识-光源篇,常用照明技术,#7：彩色的考虑,光的三原色,色彩三原色,光的三原色：红、绿、蓝；色彩三原色：青、紫、黄。 世界上所有颜色都是由三原色按不同比例组合而成 三原色的色光叠加为白光。如：日光 三原色的色彩叠加为黑色。,33,六、软硬件知识-光源篇,常用照明技术,#7：彩色的考虑,34,
6、六、软硬件知识-光源篇,常用照明技术,#8：常用光源分析,35,六、软硬件知识-镜头篇,镜头的介绍,1、基本功能 -实现光束变换，将目标成像在图像传感器的光敏面上； 2、镜头与相机匹配 -镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口、F口等； -镜头成象面是否=相机CCD尺寸； 若相机CCD为1/2英寸，而镜头为1/3英寸，则该镜头与相机不匹配。,36,六、软硬件知识-镜头篇,3、工作距离 -镜头焦距是否适合系统工作空间 4、系统精度 -获取最佳视野 -镜头畸变对系统精度的影响 -镜头分辨率对系统精度的影响 5、纵深成象 -待测物纵深方向的成象是否在镜头景深范围之内,37,六、软硬件知识-镜头篇,
7、6、视场范围,38,六、软硬件知识-镜头篇,7、常用镜头,CCTV镜头专业摄影镜头远心镜头,39,六、软硬件知识-相机篇,常用照明技术,相机分类按芯片技术：CCD相机和CMOS相机按靶面类型：面阵相机和线阵相机按输出模式：模拟相机和数字相机按颜色：彩色相机和黑白相机按是否带处理器：智能相机和非智能相机主要特性参数芯片类型分辨率：位于CCD&CMOS芯片上的像素数 速度：line/s，fps光学接口：C,CS,F等,40,六、软硬件知识-相机篇,相机的选择,相机分辨率：相机分辨率（X方向）最佳视野范围（X方向） 理论象素值（X方向）相机分辨率（Y方向）最佳视野范围（Y方向） 理论象素值（Y方向）
8、系统速度要求与相机成象速度系统单次运行速度 = 系统成象速度 + 系统检测速度 帧速或线数快门速度,41,六、软硬件知识-工控机篇,工控机选型的要素,关键关注因素：处理器主频硬盘读写速度内存大小输入输出离散IO接口类型与数量工控机的散热能力主要衡量指标：系统稳定性（推荐无风扇，低功耗）,42,六、软硬件知识-软件篇,机器视觉软件包,国外品牌：Halcon、VisionPro、Labview Vision等商业软件包；OpenCV开源免费软件包。国内品牌：研华、OPT、海康、大华、汇萃等，都宣称开发成功。,43,三、机器视觉系统搭建技巧,44,七、机器视觉系统搭建,获得完美图象的6大要素,#1：
9、高系统精度,系统精度（System accuracy）X方向系统精度（X方向象素值） 视野范围（X方向） CCD芯片象素数量（X方向）Y方向系统精度（Y方向象素值） 视野范围（Y方向 CCD芯片象素数量（Y方向）该指标取决于，相机分辨率及视野（FOV）,45,七、机器视觉系统搭建,获得完美图象的6大要素,#1：高系统精度,视野（FOV） - 让视觉系统“关心”的部分尽可能“充满”视野。通俗来说，FOV越小越“好”。- 相机分辨率相同视野越小系统精度越高- 视野相同相机分辨率越高系统精度越高,46,七、机器视觉系统搭建,获得完美图象的6大要素,#2：清晰成象,确定图象中所要检测的部分处于清晰的焦
10、距之内当图象中检测部分不处于同一焦平面时，需要考虑镜头的景深注意：每一款镜头相对于固定的光圈，都有自己固定的景深注意：缩小光圈可以加大景深。同时为保证正确曝光需要提高光强,47,七、机器视觉系统搭建,获得完美图象的6大要素,#3：避免畸变,在定位及高精度测量的系统中，镜头畸变的影响尤其重要,48,七、机器视觉系统搭建,获得完美图象的6大要素,#4：保持待测物体在成象中大小一致,在定位及识别系统中，这一点尤为重要,49,七、机器视觉系统搭建,获得完美图象的6大要素,#5：图象中待测部分反差最大化,对于一个视觉系统来说，“黑白分明”的图象才是好图象。,50,七、机器视觉系统搭建,获得完美图象的6大
11、要素,#6：恰当的照明与曝光,避免阴影如果图象中待测区域处于阴影之下，图象将不能提供足够的反差，这将严重影响系统检测的精度避免过亮如果照明过亮，区域内亮部的光线会反射进暗部的区域，造成暗部区域内的细节损失避免光线变化如果照明系统发生明暗变化，会造成图象明暗变化。这将直接影响系统运行的稳定性避免外界影响注意系统周围环境的影响，如生产线上的照明系统、室外阳光等等可移动的人或物会遮挡系统照明,51,七、机器视觉系统搭建,小结,#1：获得完美图象的6大要素及控制因素高系统精度。控制因素：视野、相机分辨率。清晰成象。控制因素：镜头、光源避免畸变。控制因素：镜头保持待测物体在成象中大小一致。控制因素：视野
12、、拍照角度、待测物位置反差最大化。控制因素：光源、镜头恰当的照明与曝光。控制因素：光源、镜头#2：如何获得完美图象选择适合的光源、镜头、相机学会如何使用、控制光源、镜头、相机,52,七、机器视觉系统搭建,项目硬件选型：,选型步骤：确定项目检测方向：测量、检测、定位、识别。确定项目检测要求：精度、速度、工作空间。根据项目检测方向完成光源选型根据项目精度要求确定最佳视野根据项目精度要求及工作空间要求完成镜头选型根据项目精度要求及速度要求完成相机选型考虑系统硬件成本,53,七、机器视觉系统搭建,项目评估的基本步骤1：,检测项目条款条款名称及详细说明,54,七、机器视觉系统搭建,项目评估的基本步骤2：
13、,光源选型根据项目的检测条款，选用适合的光源,镜头选型系统精度要求系统工作空间要求,相机选型系统精度要求系统速度要求,项目评估,镜头选型,相机选型,光源选型,项目试验,项目试验系统搭建，光源、镜头、相机建立检测程序原型记录试验结果，精度、检测时间,55,七、机器视觉系统搭建,项目评估的基本步骤3：,条款回顾根据项目的检测条款，逐条确定是否可以检测,精度回顾根据项目的检测条款，逐条列出试验完成精度,系统运行速度记录试验中系统运行速度,评估报告,精度回顾,系统运行速度,条款回顾,系统硬件配置,系统硬件配置记录系统硬件配置。光源、镜头、工作距离、光圈、相机、快门速度、电脑配置等,此课件下载可自行编辑修改，供参考！感谢您的支持，我们努力做得更好！,
