机器视觉基本原理及应用领域

1. 机器视觉基本原理及应用领域 主讲: 石纯龙

2. 1 视觉是什么 内容索引: 视觉的发展历史 2 视觉的应用范围 视觉市场品牌概述 3 5 视觉系统的组成部分 走进君奕豪科技 4 6

3. 一、视觉是什么 视觉是什么: 光作用于视觉器官，使其感受细胞兴奋，其信息经视觉神经系统加工后便产生视觉（vision）。 通过视觉，人和动物感知外界物体的大小、明暗、颜色、动静，获得对机体生存具有重要意义的各种信息，至少有80％以上的外界信息经视觉获得， 视觉是人和动物最重要的感觉。 视觉是一个观看的过程。 机器视觉是什么？ 用机器来代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。

4. 一、视觉是什么 图像采集 相机拍摄照片 照明 技术使您的元件看起来处于最佳状态 视觉工具 评价照片 通信 将结果传递到其他设备 元件：良好 螺栓号：8 机器视觉系统是什么： 指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，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，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统的构件 视野 您正在观看的东西

5. 二、视觉的发展历程 机器视觉技术是计算机学科的一个重要分支。 自起步发展至今，机器视觉已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。 20世纪 50年代， 开始研究二维图像的统计模式识别； 60年代， Roberts开始进行三维机器视觉的研究； 70年代中，人工智能实验室正式开设“机器视觉”课程； 80年代开始，开始了全球性的研究； 机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新理论不断涌现。 现在，机器视觉仍然是一个非常活跃的研究领域， 与之相关的学科涉及：图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能、人工神经元网络等。

6. 二、视觉的发展历程 机器视觉在中国的发展历史： 1990年以前，仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。 1990-1998年为初级阶段: 期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。自从1998年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾投资的工厂，落户广东和上海。带有机器视觉的整套的生产线和高级设备被引入中国。 1998-2002年为机器视觉概念引入期： 在此阶段，许多著名视觉设备供应商，诸如：Halcon, keyence,Cognex, Omron, Matrix, NI等开始接触中国市场寻求本地合作伙伴。 从2002年至今，为机器视觉发展期，中国机器视觉呈快速增长趋势。

7. 二、视觉的发展历程 机器视觉的发展趋势： 主要是速度和分辨率的提升， 颜色信息的捕捉、从模拟向数字产品转换的趋势！ ■ 更快的速度 ■ 更大的功率 ■ 更小的外形尺寸 ■ 数字化 ■ 高度集成化 ■ 高分辨率 ■ 更宽的光谱探测范围 ■ 低价格

8. 三、视觉的应用领域 在中国，视觉技术的应用开始于90年代， ◆ 在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、 烟草、交通、物流、造币、医学、天文、航空、军事等行业。 用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。例如在物流 行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现目前大多快递 公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。

9. 三、视觉的应用领域 在中国，视觉技术的应用开始于90年代， ◆ 在功能应用方面， 主要有：定位、计数、尺寸测量、字符识别、条码读取、外观缺陷检测等。 如： 印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、 容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。 在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。 机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平。

10. 三、视觉的应用领域 1 . 定位、确定位置 主要用：视觉定位、物料识别 做为机器的眼睛等 • 边线工具： • 查找在直边或者曲边上的明暗过渡位置、线、弧 • 度和多叉线直线和圆形拟合 • Blob工具： • 确定不同外形物体的位置几何图像查找工具用于高级元件定位物体定位（DVT 传感器）

11. 三、视觉的应用领域 2 . 计数统计 • 直线计数 • 在黑白和彩色图像中自动学习模板 • 面积统计 • 通过自动学习利用位置算法（Blob工具、物体定位、边线和图案查找）使得元件计数简单 • 像素计数或直方图 • 灰阶工具决定光强 • 颜色工具允许学习多种颜色并且进行比较

12. 三、视觉的应用领域 3 . 尺寸测量 主要用： 在小五金件、机加件、 塑件孔径、边线 等精密尺寸测量 计算多种元件和形状的尺寸， 例如直径、距离、角度和更多

13. 三、视觉的应用领域 4 . 字符识别 主要用： 文字、字符等识别和读取 该功能主要用在印刷质量、激光打标、 丝网印刷等检测

14. 三、视觉的应用领域 5 . 条码读取 • 条形码读取 • 2维矩阵码读取 • IDMax 基于PatMax技术 • OCR /OCV • 字符识别 • 字符验证

15. 三、视觉的应用领域 6. 外观缺陷检测 检测产品表面刮痕、划伤、 色差、杂质、气泡、灰尘等

16. 四、视觉系统的组成部分 典型的视觉系统一般包括：光源、镜头（光学系统），相机、图像处理单元（图像采集卡） 图像分析处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元

17. 四、视觉系统的组成部分 光源 光源和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的 应用效果。 机器视觉中光源起到以下作用： 1.照亮目标，提高亮度 2.形成有利于图像处理的结果 3.克服环境光干扰，保证图像稳定性 4.用作测量的工具或参照物 同一个产品的不同打光效果

18. 四、视觉系统的组成部分 不同厂家之间考虑 光源选型的要点： 1.光源的亮度：当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。第一，相机的信噪比 不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也 随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光 源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会最大。 2.LED波长的一致性：颜色一致，则波长要求一致，没有LED分光分色仪的生产厂商 很难生产色彩纯正的产品 3.漏电电流：LED是单向导电发光体，如果有漏电流，则影响LED寿命 4.发光角度：根据产品表面特称，会选用不同的发光角度的光源 5.光源的光衰：光衰小，寿命长，性能稳定 6.光源的鲁棒性：光源防止在摄像头视野不同区域或不同角度是，结果图像不应随光源 的变化引起太大的变化 7.光源的均匀性：不均匀的光会引起不均匀的反射，造成图像内部明暗不均

19. 四、视觉系统的组成部分 一.光源的种类不同： 目前常用的种类有：1.环形光2.条形光3.同轴光4.背光源5.平行背光源6.线性光源 7.点光源8.球积分光源9.无影光10.AOI专用光源11.特殊光源 12.定制光源 二.光源的颜色不同： 目前常用的颜色有：1.红色光源2.蓝色光源3.绿色光源4.白色光源 三.光源的角度不同： 目前常用的角度有：1. 0度 2. 30度 3. 45度 4. 60度 5.90度 6.定制光源 四.LED数量不同： 目前常用的数量有：1.1排LED 2. 3排LED 3. 4排LED 5. 6排LED 6.8排LED 五.是否带漫射板： 1.带有漫射板 2.没有漫射板 六.光源的直径不同 七.光源的功率不同

20. 四、视觉系统的组成部分 相机选型 一、按传感器分类：目前主要有CCD和CMOS两种 目前CCD常用的有三种结构：全帧传输、帧传输、行转移,CMOS和CCD在 感光部分原理相同，不同的是CMOS还集成了寻址电路、放大器和A/D CCD和CMOS的主要性能差别在：1.满阱容量差异 CMOS低于CCD 2.成本差异 CMOS低于CCD3.CMOS可以随机寻址，提高帧率，强于CCD4.噪声差异，CMOS 噪声比同类型的CCD要高5.功耗差异CMOS功耗低于CCD 二、按CCD排列方式分类：面阵相机和线阵相机 面阵相机：感光元件按二维阵列排列，被拍摄的目标的一个面被成像 线阵相机：感光元件排列方式为一维，每次曝光仅是目标上的一条线被成像， 随着目标物体与摄像机的相对运动，摄像机连续曝光，形成一幅二维 图像 面阵相机适用于普通物体检测，线阵相机适用于目标物体幅面大或者缺陷尺寸 微小的场合 三、按照颜色分类：分为黑白相机和彩色相机 黑白相机：适用于普通的不需要颜色判别的场合 彩色相机：适用于需要判别颜色的场合

21. 四、视觉系统的组成部分 四、按照传感器分辨率和尺寸分类 传感器尺寸通常以有效面积（宽度*高度）或对角线尺寸（英寸）表示 五、按照数据输出方式分类 数字相机的输出方式有USB、1394A、1394B、Camera link 和 Gige

22. 四、视觉系统的组成部分 按组成结构来分类，典型的机器视觉系统可分为两大类：PC式或称板卡式机器视觉系统（PC－Based Vision System），以及嵌入式机器视觉系统，亦称“智能相机”（Smart Camera）或“视觉传感器”（Vision Sensor） PC-based系统，相机可以通过Firewire(IEEE1394),USB2.0或Gige接口与 PC连接，或通过Camera link ,Lvds接口的图像采集卡连接，由PC中的CPU 或图像处理卡完成图像处理，处理结果可以通过各种通信方式传输到上下 机位进行相应的控制和处理 智能机系统，它集成图像采集，处理与通信功能于一身，提供了具有多功能 模块化，高可靠性,易于实现的机器视觉解决方案

23. 四、视觉系统的组成部分 PC-based系统的优点 1.PC系统可以通过较高的配置实现 高速的处理，适应更高的检测要求，如配置 高速高分辨率的相机，高速处理器 2.可以适应复杂的应用，可以更灵活的进行配置和控制，在算法上，可以通过各种 高级语言实现复杂的运输。当要提高精度时，可以通过提高系统配置，增加相机数 量来实现 3.更方便的通讯功能，由于是高级语言开发，可以采用各种各样的通讯方式 4.性价比高，由于选择硬件的空间大，根据实际情况，可以选择更加适合自己的硬件

24. 四、视觉系统的组成部分 智能机的优点 智能机具有易学，易用，易维护，安装方便等特点，可在短时间内构建起 可靠而有效的视觉系统，主要有以下优势 1.应用便捷 无需编程，可快速实现定位，几何测量，有无检测，计数，字符识别，条码识别 颜色分析等功能 2.稳定性高 系统是实现了图像采集单元，图像处理单元，图像处理软件，网络通信装置的高度 集成，通过可靠设计和测试，稳定性比板卡机高 3.体积小 智能机结构紧凑，易于安装在工业生产线和各种设备上 4.网络功能 智能机通常提供比较好的网络功能

25. 四、视觉系统的组成部分 PC-based系统与智能机的比较

26. 四、视觉系统的组成部分 镜头的分类 一、按功能分：定焦镜头，变焦镜头，定光圈镜头 二、按视角分类：普通镜头，广角镜头，远摄镜头 三、按焦距分类：短焦距镜头，中焦距镜头，长焦距镜头 四、按用途分类：微距镜头，远心镜头，CCTV镜头

27. 四、视觉系统的组成部分 镜头的参数： 1.焦距 镜头焦距是指镜头光学后主点到焦点的距离，镜头焦距的长短决定着拍摄的工作距离 、成像大小、视场角大小以及景深大小 2.光圈 光圈是相对孔径的倒数，通过调节光圈的大小，可以控制镜头的进光量，图像的亮度也随之发生 变化 3.视场/视场角 市场是指镜头能观测到的实际范围的物理尺寸，镜头的视场大小和相机的分辨率，决定了视觉系统 所能达到的视觉检测精度 4.工作距离 目标和镜头之间的距离叫做镜头的工作距离，一个镜头不能对任意物距下的目标都清晰成像，镜头的 工作距离是个有限的范围 5.最大兼容CCD尺寸 所有镜头都只能在一定范围内清晰成像，最大兼容CCD尺寸指镜头能支持的最大清晰成像范围，所 选择的镜头的最大兼容CCD尺寸要大于或者等于所选相机的芯片尺寸 6.景深 一个镜头在垂直方向上能够清晰成像的空间距离成为景深，镜头不同，景深也有所不同

28. 四、视觉系统的组成部分 7.畸变 镜头在成像时，特别是用短焦距镜头拍摄大视场， 图像会发生变形，这种情况叫做镜头的畸变， 拍摄的视场越大，所用的镜头焦距越短，畸变 的程度越明显 8.光学接口 相机和镜头的连接方式即为镜头的光学接口，目前常用的 接口有以下几种C口，CS口，F口和K口 9.镜头分辨率 镜头的分辨率为两点间在无法识别钱，能靠近的最近距离 测量值，是衡量镜头将非常靠近的点，线及物体表面作为 单独图元进行成像的能力

29. 四、视觉系统的组成部分

30. 五、视觉市场品牌概述 机器视觉图像处理软件有哪些品牌？ 如何选择？

31. 六、走进君奕豪

32. 报告结束 Thank You !