机器视觉技术原理ppt课件

为什么需要机器视觉？,正方形?,圆形?,A相对B?,相机和人类视觉看到的存在不同的差异人类大脑可以推断看不到的部分人类大脑可以从多个角度构建出完整的图像机器视觉单色（灰度）图像只能显示出不同的对比度。搜易，一个好的机器视觉下的图像与人类视觉是截然不同的。,机器视觉,隔离I/O,操作界面(可选),串口通讯(可选),以太网(可选),剔除装置,产品传输方向,不良品,电源,24VDC,PLC,I/O板,触发信号,废品信号输出,光源(或多个组合光),相机,镜头,典型系统安装,质量&精度保持一直，无主观意识,24/7全时检测节省劳动成本消除工资/福利待遇/培训/责任等等减少废料在生产过程中控制废品输出到下一道工序提高生产效率机器视觉检测快于人眼检测客户关系使用机器视觉保证质量维护良好的客户关系,机器视觉优势,数据存档备份产品质量数据，便于以后查询推动技术共享允许其他工厂自动化共享技术,(如，机器人)远程监控远程诊断机器问题以及故障排除容错能力错误发生之前报警，防止废品出现人类安全应用与人类无法工作的环境,机器视觉优势,获取到的图像发送到处理器进行特征对比分析，有无检测、定位，以及测量等相关任务处理。,每个像素的亮度（RGB颜色值）是通过一个软件工具（算法）分析出来的结果值。,85,80,12,3,机器视觉基础,步骤1:成像系统相机，光学器件（镜头），光源目标图像成像为背景与需要检测的特征形成强烈的对比。校准&比例尺度,检测过程,步骤2:检测方法阀值&梯度分析图像增强FOV视场内定位产品分析测量,特征查找分析,读取等等,检测过程,步骤3:通讯显示检测数据到显示器通过/失败状态发送到设备剔除装置检测数据的过程控制,检测过程,相机图像传感器灰度&彩色光谱敏感度光学器件（镜头）标准vs.远心光源考虑事项选光技巧,成像,相机图像传感器工作距离分辨率DOF景深FOV视场,成像术语,网格光学探测器(像素)捕捉光转换光亮级别到电子信号CCDvs.CMOS换算方法,图像传感器,灰度0255(0黑,255白)IMPACT使用比例尺度(0-100%),图像传感器,彩色光通过一个过滤器被传递通过三原色感光器转换成电子信号,图像传感器,BayerFilter,像素:像素是最小的测量单位，通过像素的强度来进行各种机器视觉功能的分析.相机中更多的像素可以发现比较小的特征.工作距离:是从镜头前边缘到需要检测部分清晰对焦的距离,像素&工作距离,景深(DOF):镜头到目标零件清晰对焦的距离.需要注意的是较短的间距或者更小孔径的退经将会增加景深。视场(FOV):成像区域通过镜头投影到图像传感器。木桥大多数成像传感器使用的是4:3的长宽比(4个单位宽度以及3个单位的高度).,景深&视场,从物体表面转换信息到相机,基本知识,清晰的检测特征良好的对比度可测量性可重复性检测部分敏感度，尽量减少图像干扰，保证检测部分稳定,机器视觉良好图像,常规镜头:通用，适用于大部分的应用,C型接口,光圈调整,焦距调整,过滤器连接口,锁定螺丝(2),镜头,低成本，小尺寸镜头畸变大型目标物体，特征查找，非测量应用,常规镜头,远心镜头:减小镜头畸变,C型接口,光圈调整,焦距调整,螺钉螺丝(2),镜头,高成本，大尺寸无镜头畸变小目标物体，公差控制测量,远心镜头,常规镜头,远心镜头,常规镜头VS远心镜头,常规镜头VS远心镜头,常规镜头,远心镜头,光圈,小光圈:图像传感器获取少量的光线增大景深（DOF）有助于整体解决大光圈:允许图像传感器获取更多的光线减小景深（DOF）,通常只用于传统镜头加大镜头的焦距（放大）减小镜头视场减小镜头工具距离较少光源数,扩展接管,光学器件计算器,下载,取决于目标物体以及光源相互作用，不同的信息被传送到相机。,光源特征对比度！,传递,反射,镜面反射,漫反射,吸收,光源特征,在大多数情况下，所有这些特征现象的组合取决于目标表面特性以及光的波长。,波长(nm),300,400,500,600,700,0,20,40,60,80,100,相对强度(%),太阳光,汞(紫色),石英卤素/钨丝灯,氙气光,白色LED,红色LED,Fluorescent,人眼可见光范围,光源源,亮视场,暗视场,背光源,结构光,Dome碗型光,同轴光,光源方法,优点:通用用途设置容易注:热点落在光亮的表面可以过滤小的阴影部分,亮视场,暗视场,优点:强调高速变化漫射表面被照亮镜面表面发暗,背光,优点:清晰的边缘过渡通常用于高对比度图像表面光亮度、颜色以及无高度差用于测量应用,Dome碗状光源,优点:忽略表面纹理特征用于不平坦表面,环光,Dome光,褶皱铝箔,O-RingPresent,O-RingMissing,结构光,激光线用于产品分析用于缺陷对比用于高度差计算,同轴光,优点:镜面表面被照亮强调表面纹理倾斜表面发暗,红光绿光,光源彩色技术,明亮使用相同颜色光源灰暗使用反色光源,确定检测的需求以及特征确定解决方法的限制条件开始使用最有可能的打光技术方法实际当中测试可能的方案移动被测量目标曝光时间固定装置继续优化上一个已选择的打光方案更改条件或者打光方法获取到更优的方案测试文档,光源选择,系统相机,光学器件,软件最小可分辨特征尺寸大小最好小于检测公差5-10倍影响因素图像传感器分辨率640 x4802456x2058光学器件质量软件分辨率测量亚像素技术1/3像素特征5x5像素面积,图像系统分辨率,目标标定补偿透镜畸变比例因子比如1英尺视场（FOV）存在1000个像素=0.001”/像素重新标定：如果光路发生变化(镜头，安装支架等等因素)比例因子无任何畸变不创仅仅是比例因子系数=单位/像素,标定,图像上分段黑&白部分（二值化）自动以及固定阀值方法,0-25%,0-75%,阀值,边缘检测的一种方法灰度值变化率,梯度,减少不必要的干扰因素增强特征/边缘会使用比较长的处理时间方法形态学光亮均匀化二值化,图像增强,ROI以及全部图像多次重复处理比较长的处理时间结果改进图像质量但是可能降低/改变原特征部分,降噪形态学,ROI以及全部图像处理光照不一致的部分创建黑/白图像结果改进图像质量,增强,机械部分运动的补偿允许使用精度定位的检测工具优化工具速度方法边缘定位Blob查找模式匹配,定位,1到3个ROI(感兴趣区域)单点定心功能结果-X,Y,以及角度,定位原点工具,多特征(多个blob)质心以及角度结果X,Y,以及角度,定位Blob工具,学习一个模式(模板)搜索匹配结果结果X,Y,以及角度匹配度%.,定位模式发现,线段/圆形测量公差标准值,+/-比例标定(真实单位)方法线段测量圆形测量,测量工具,边缘查找ROI(s)点到点尺寸X,Y,或者点距结果距离,通过/失败,测量线段测量,多点结果(平均值)背离点检测结果中心,同心度,内径,外径,通过/失败,测量圆形测量,缺陷以及特征点的存在/缺少方法灰度分析灰度百分比像素计数Blob分析灰度像素区域大小以及形状过滤模式匹配模板匹配(学习)结果条形码，OCR等,特征查找,多个ROI检查比例/计数结果强度，像素计数，通过/失败,特征强度/对比度,多个ROI形状过滤(面积，高度，宽度等等)结果blob序列,blob计数,通过/失败,特征Blob分析,学习“标准部分”检测不同的图像结果合成图像,blob数据,通过/失败,特征模板,条形码(UPC,128,2of5,等等)二维码OCR(光学字符识别)学习字库设置最小匹配百分数以及匹配字符结果字符，通过/失败,读取工具,通过/失败状态输出隔离输出到机器控制单元理想控制(快速直接通讯)检测数据到处理控制数据测量，亮度，百分比等.串口输出网口输出协议TCP/IPEtherNet/IPorPCCC(ABPLC)MODBUSActiveXOPC服务器,通讯工具,唯一正确的方法就是创建一个应用程序使用合格的镜头，光源以及软件使用相同的静态部分触发上百次（前次）记录结果数据比较结果，通过研究以及分析信息的标准偏差范围得到稳定性结果涉及到测量如果所选的器件