机器视觉基础知识培训完整PPT课件

.1，机器视觉基础教育，2，1，机器视觉的基本概念，3，1，与机器视觉相关的概念，机器视觉的一般定义：机器视觉代替人眼来测量和判断机器。机器视觉的工作方式：照相机将检测到的目标转换为图像信号并发送到图像处理系统，图像处理系统对这些信号执行运算以提取区域、数量、位置、长度等目标特征，然后根据预设允许度和其他条件输出结果，实现自动识别功能。4，第一，机器视觉相关概念，机器视觉系统的定义：机器视觉系统是通过图像采集装置(照相机)摄取的对象转换为图像信号，并传送到专用图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息转换为数字信号；图像系统对这些信号执行各种运算，提取目标的特性，并根据判断结果控制现场的设备行为。主要应用环境：1、高速、高精度；2、秒、微距离；3、客观、无疲劳；4、环境限制等。5，2，机械视觉系统相关领域：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，6，3，机器视觉系统基本配置，典型系统包括：测试目标光源镜头相机图像采集卡图像处理软件输入和输出板工业计算机，7，3，机器视觉系统基本配置，典型系统包括：测试目标光源镜头相机图像采集卡图像处理软件输入输出卡工业计算机，8，4，机器视觉系统应用分类，9，4，机器视觉系统应用分类，测量：长度测量，10，4，机器视觉系统应用分类，测量：角度测量，11，4，机器视觉系统应用分类，测量：弧和半径测量，12，4，机器视觉系统应用分类，测试：检查与否，(包裹)，13，4，机器视觉系统应用分类，测试：不良检查，14，4，机器视觉系统应用程序分类，测试：数字统计，15，4，机器视觉系统应用分类，测试：缺陷检测，16，4，机器视觉系统应用分类，定位：内部位置，17，4，机器视觉系统应用分类，定位：坐标输出定位，18，4，机器视觉系统应用分类，识别：读取，19，4，机器视觉系统应用分类，识别：OCR/OCV，20，4，机器视觉系统应用分类，识别：颜色识别，21，2，机器视觉硬件和软件知识，22，5，机器视觉系统硬件和软件，23，6，硬件和软件知识-光源文章，使用机器视觉系统的基本步骤：图像=分析=结果输出光源是启动视觉应用程序任务的第一步，为视觉系统提供足够的光源信息和稳定的图像。24，6，硬件和软件知识-光源文章，光源的目的-目标照明，提高目标亮度-形成对图像处理最有利的成像效果-克服环境干扰，保证图像的稳定性光源的重要性合适的光源，可以大大减少图像处理的困难，提高系统检测精度、运行速度和生产率。25，6，硬件和软件知识-光源文章，光源分类，荧光灯光卤灯光纤导管LED光源其他(激光、紫外线等)，26，6，硬件和软件知识-光源文章，常用照明技术，#1:背光测量系统的最佳选择，27，6，硬件和软件知识-光源文章，常用照明技术，#2:亮场最直接照明，28，6，硬件和软件知识-光源文章，常用照明技术，#3:适用于暗场平滑曲面照明，29，6，硬件和软件知识-光源文章，常用照明技术，#4:同轴光源-均匀性，30，6，硬件和软件知识-光源文章，常用照明技术，#5:结构光法最容易的三维测量，31，6，硬件和软件知识-光源文章，常用照明技术，#6:使用阴影最直接的测量，32，6，硬件和软件知识-光源文章，常用照明技术，#7:颜色注意事项，光的三原色，颜色的三原色，光的三原色：红、绿、蓝；颜色3原色：绿色、紫色、黄色。世界上的所有颜色都以不同的比例组合三原色，以白色光叠加三原色的颜色。例如：日光三原色的颜色叠加为黑色。33，6，硬件和软件知识-光源文章，常规照明技术，#7:颜色注意事项，34，6，硬件和软件知识-光源文章，常用照明技术，#8:常规光源分析，35，6，硬件和软件知识-镜头文章，镜头简介，1，基本功能-光束变换实施，目标成像到图像传感器的感光表面；2、镜头和相机匹配-镜头接口是否为行业标准接口、C/CS接口、f端口等；-镜头成像表面=相机CCD大小；如果相机CCD为1/2英寸，镜头为1/3英寸，则相机与相机不匹配。36，6，硬件和软件知识-镜头文章，3，操作距离-镜头焦距是否适合系统工作空间4，系统精度-镜头失真对系统精度的影响5，垂直深度图像-测量目标垂直方向的图像是否在镜头景深范围内。37，6，硬件和软件知识-镜头文章，6，字段范围，38，6，硬件和软件知识-镜头文章，7，常用镜头，闭路电视镜头专业摄影镜头远距离镜头，39，6，硬件和软件知识-相机文章，常用照明技术，相机分类芯片技术特定：CCD相机和CMOS相机特定目标平面类型：液晶相机和线性相机输出特定模式：模拟相机和数码相机特定颜色：是否包含彩色相机和黑白相机特定的处理器：智能相机和非智能相机主要特征参数芯片类型分辨率：40，6，硬件和软件知识-相机文章，相机选择，相机分辨率：相机分辨率(x方向)=最佳视野范围(x方向)理论像素值(x方向)相机分辨率(y方向)=最佳视野范围(y方向)，41，6，硬件和软件知识-IPC文章，IPC选择，主要关注：处理器时钟硬盘读写速度内存大小I/o离散IO接口类型和数量IPC的散热性能主要测量指标：系统稳定性(无风扇，建议低功耗)，42，6，硬件和软件知识-软件文章，机器视觉包，外国品牌：Halcon、VisionPro、LabviewVision和其他商业包；OpenCV开放源代码免费软件包。国内品牌：研究化、OPT、海疆、多华、汇率等都主张开发成功。43，3，机器视觉系统构建技术，44，7，构建机器视觉系统，获得完美图像的6个元素，#1:系统精度高，系统精度(系统精度)X方向系统精度(X方向像素值)=视野范围(X方向)CCD芯片像素数()，45，7，构建机器视觉系统，完美图像的六大要素，#1:高系统精度，视野(FOV)-尽可能地填满视觉系统的“兴趣”部分。通常，FOV越小，表示“越好。-相机分辨率相同的视野越小，系统精度越高。-46，7，构建机器视觉系统，获取完美图像的6个元素，#2:清晰的成像，确认图像中要检测的部分在清晰的焦距内，当图像的检测部分不在同一焦距内时，要考虑的镜头景深注意：每个镜头相对于固定光圈具有自己的固定景深。注意：收缩光圈可以增加景深。此外，为了确保准确的曝光，光强度增加，47，7，构建机器视觉系统，确保完美图像的6个要素，#3:避免失真，在位置和精度高的测量系统中镜头失真的影响尤为重要。48，7，构建机器视觉系统，确保完美图像的6个要素，#4:保持被测试物体的大小一致，在位置和识别系统中尤为重要。7.构建机器视觉系统，获得完美图像的6个要素，#5:最大化图像中要测量部分的对比度，在一个视觉系统中“黑白分明”的图像才是好图像。50，7，构建机器视觉系统，确保完美图像的6个元素，#6:适当的照明和曝光，防止阴影图像中测试的区域在阴影下，图像不能提供足够的对比度，严重影响系统检测的准确性，如果照明太亮，区域内的高光光线将反射到阴影区域，防止阴影区域内的细节丢失，如果照明系统发生阴影更改，则防止图像中的阴影变化。这将直接影响系统运行的稳定性，生产线上的照明系统、室外日光等可移动的人或物可能会遮挡系统照明。51，7，构建机器视觉系统，总结，#1:获得完美图像的6个因素和控制因素高系统精度。控制因素：视野，相机分辨率。清晰的影像。控制因素：镜头，光源避免扭曲。控制因素：透镜使要在成像中测试的物体大小保持不变。控制因素：视野、照片角度、测量目标位置的最大对比。控制因素：照明、适当的镜头照明和曝光。控制因素：照明、镜头#2:完整的图像选择方法适合的光源、镜头、相机使用方法、控制光源、镜头、相机、52，7，构建机器视觉系统，选择项目硬件：选择步骤：确定项目检测方向：测量、检测、定位、识别。确定项目测试要求(精度、速度、工作空间)。根据项目测试方向完成光源选择根据项目精度要求确定最佳视觉根据项目精度要求和工作空间要求完成镜头选择根据项目精度要求和速度要求考虑相机选择完成系统硬件成本。53，7，构建机器视觉系统，项目评估基本阶段1:测试项目条款名称和详细说明，54，7，构建机器视觉系统，项目评估的基本阶段2:根据光源选择项目的测试条件选择合适的光源，镜头选择系统精度要求系统工作空间要求，相机选择系统精度要求系统速度要求，项目评估，镜头选择，相机选择，光源选择，项目测试，项目测试系统构建