工业视觉检测系统需求分析报告doc

1、闽江学院本科毕业设计 -需求分析报告题 目：基于Opencv的工业视觉检测系统学生姓名： 林杰生 学 号： 3111101108 系 别： 计算机科学与技术 年级专业： 2011级网络工程 指导老师： 陈新伟 完成日期： 2014-12-6 一、项目分析1.1项目目的随着科学技术的发展，机器视觉技术也取得了长足的发展，目前已经广泛的应用在各个领域。如今该技术广泛地应用于工业流水线产品外观特征检测，运用该技术能极快提升检测产品外观的速度。本文将介绍如何运用OPENCV技术来判断简单的工业零件外观是否合格。1.2项目功能模块图二、 技术需求分析1、 项目技术性需求分析本项目工业视觉检测系统是基于w

2、indow 7系统下的Microsoft Visual Studio 2010和基于c/c+的opencv库开发。Opencv作为开放的数字图象处理和计算机视觉软件平台，有以下特点：A、开放c源码 B、基于intel处理器指令集开发的优化代码 C、统一的结构和功能定义 D、强大的图像和矩阵运算能力 E、方便灵活的用户接口 F、同时支持MS-WINDOWS和Linux平台。2、 项目功能性需求分析计算机视觉（Open Source Computer Vision Library，OpenCV）是将静止的图像或视频的数据转换成一个决策或者一种新的表

3、达方式的过程，所有的这些转换都是为了达到某个目标。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各式各样的算法。 开源的计算机视觉类库OpenCV由英特尔公司位于俄罗斯的研究实验室所开发，它是一套可免费获得的由一些C 函数和C + 类所组成的库，用来实现一些常用的数字图像处理及计算机视觉的一些算法。由于OpenCV 的源代码是完全免费开放的，而且源代码的编写简洁高效，特别是其中大部分的函数都已经过汇编最优化，Intel厂商的支持，提高了运算速度。

4、由于OpenCV 的代码优化的比较好，执行效率高，所以近年来在国内外的图像处理和其他相关领域中被广泛地应用，成为一种流行的图像处理软件。OpenCV的CV模块包含基本的图像处理函数和高级的计算机视觉算法。ML是机器学习库，包含一些基于统计的分类和聚类工具。HighGUI包含图像和视频的输入/输出函数。CXCore包含OpenCV的一些基本的数据结构和相关函数。图中没有包含的CvAux模块，该模块一般存放一些即将淘汰的算法和函数（如基于嵌入式的隐马尔可夫模型的人脸识别算法），同时还有一些新出现的实验性的算法和函数（如背景和前景的分割）。未来一些特性可能被合并到CV模块，还有一些可能永远

5、留在CvAux中。OpenCV关注的不仅仅是实时的算法，它也会继续倾向实时的处理技术。计算机视觉从产生之初到现在，越来越广泛的被运用到各个领域。例如：人机互动、物体识别、图象分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪和机器人等等。从产品检测到互联网图像和视频的检索，到医学应用甚至在火星上的局部导航。OpenCV提供的数据类型的混合和标准统一的函数能够为物体检测、分割和识别提取出更好的特征，这都为车牌识别系统的实现提供了良好的基础。三、市场需求分析 1、 工业视觉检测系统的需求分析 l  工业视觉检测系统实现的方式主要分为两种：一种是静态图像图片的识别，

6、另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量，为单帧图像识别，目前市场产品识别速度平均为200毫秒;而动态视频流的识别技术适应性较强，识别速度快，它实现了对视频每一帧图像进行识别，增加识别比对次数，择优选取车牌号，关键在于较少的受到单帧图像质量的影响，目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。工业视觉检测系统目前已经成熟应用于各类的工业生产中，对生产线中的零件进行检测，判断零件是否合格，以达到提高产品质量的目的。 2、工业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

7、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6070亿美元，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

8、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

9、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。 3、工业视觉检测系统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、

10、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、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。 而在中国，以上行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白，即便是有，也只是低端方面的应用。目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大。当然、其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。4、中国工业视觉检测系统未来发展趋势 在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的提升；也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的方