机器视觉基础知识

1、机器视觉的基本概念，1，2，1，机器视觉的基本概念，3，1，机器视觉相关概念，机器视觉的一般定义：机器视觉代替人眼用机器进行测量和判断。 机器视觉的结构：相机把检测到的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，提取目标的特征，例如面积、数量、位置、长度，根据预先设定的容许度和其他条件输出结果，实现自动识别功能。 与机械视觉有关的概念，机械视觉系统的定义：机械视觉系统是指，通过摄像单元(相机)将摄像对象转换为图像信号，转发至专用的图像处理系统，并基于像素分布、亮度、颜色等信息转换为数字信号主要适用环境： 1、高速、高精细2 .超视野、宏观3、客观、无疲劳4 .

2、环境限制等。5，2，机械视觉系统相关学科，相关学科是：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内置电子，6，3，机械视觉系统基本结构，典型的系统是：目标光源镜头相机图像采集卡图像处理软件输入输出板工业计算机，7 机器视觉系统基本构成典型的系统是测量对象的光源镜头相机图像采集卡、图像处理软件输入输出卡工业用计算机，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：角度测量机器视觉系统应用分类，测量：圆弧和半径测量，12四，机器视觉系统的应用分类，检查：有无检查，邮政包裹，13，4，机器视觉系统的应用分类，检查：不良检查，1

3、4，4，机器视觉系统的应用分类，检查：数字统计，15，4，机器视觉机器视觉系统的应用分类，定位：内部定位，17，4，机器视觉系统的应用分类定位：坐标输出定位，18，4，机器视觉系统应用分类， 识别：代码，代码，代码，代码，代码，代码，代码，代码，代码，代码，代码，代码，代码，代码，代码，代码，代码，代码，代码，代码代码代码代码代码代码代码代码代码代码代码代码代码代码代码代码代码机器视觉系统工作的基本程序：捕获=分析=结果输出光源是视觉系统的正常的. 提供用于获得足够的光学信息和稳定图像的照明设备光源是视觉应用开始工作的第一步骤。24，6，硬件和软件知识-光源篇，光源目的照亮目标，提高目标亮度形

4、成图像最有利的效果克服环境光干扰，保证图像稳定性光源的重要性，使图像处理难度大幅度降低，提高系统的检测精度、运行速度和生产效率，25，6，硬件和软件知识-光源篇，光源分类，荧光灯卤素灯光纤指南LED光源其他(激光、紫外光等)，26，6，硬件和软件知识-光源篇，常用照明技术， #1:背光测量系统的最佳选择，27，6，硬件和软件知识-光源篇，常用照明技术，#2:照明场最直接的照明，28六，硬件和软件知识-光源篇，常用照明技术， #3:暗场适用于光滑表面的照明. # 29，6，硬件和软件知识-光源篇，常用照明技术，#4:同轴光均匀性好. # 30，6，硬件和软件知识-光源篇，常用照明技术，#5:结构

5、光法最简便的三维测量， ，31，6，硬件和软件知识-光源篇，常用照明技术，#6:阴影利用最不直接的测量，32，6，硬件和软件知识-光源篇，#7:颜色考虑，光的三原色，光的三原色：红、绿、蓝； 颜色三原色：蓝、紫、黄。 世界上所有颜色都是三原色以不同比例组合的三原色的色光叠加在白光上。例如，阳光的三原色的颜色重叠为黑色。33，6，硬件和软件知识-光源篇，常用照明技术，34，6，硬件和软件知识-光源篇，35，6，硬件和软件知识-镜头篇，1，实现基本功能-光束转换在图像传感器的受光面上成像目标2 .镜头和相机的匹配-镜头接口是否为工业标准接口，C/CS接口、f端口等-镜头成像面=相机的相机大小相机的

6、1/2英寸.36，6，硬件和软件知识-镜头篇，3，工作距离-镜头焦距对系统工作空间4，获得最适合系统精度的视野-镜头分辨率对系统精度的影响5， 深度图像-物体深度方向的图像是否在镜头的景深范围内-、37、6，硬件和软件知识-镜头篇，6，视野范围-，38六，硬件和软件知识-镜头篇，7，常用镜头，CCTV镜头39、6、硬件和软件知识-相机篇、 常用照明技术相机分类按芯片技术分类： CCD相机和CMOS相机按目标面类型分类：区域阵列相机和线传感器相机按输出模式分类：模拟相机和数码相机按颜色分类：彩色相机和黑白相机是否带处理器：智能相机和非智能相机类型分辨率： CCDCMOS芯片上的像素数速度： li

7、ne/s，fps光学接口： c、CS、f等，40六，硬件和软件知识-相机编辑，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(系统速度要求和相机图像速度系统的单独运行速度=系统图像速度系统的检测速度帧率或行数快门速度.416，硬件和软件知识控制机器篇，控制机器选定的要素， 重要关注因素：处理器频率硬盘读写速度内存大小输入输出离散IO接口类型和数量控制机器散热能力的主要测量指标：系统稳定性(推荐无风扇、低功耗)、42、6、硬件和软件知识-软件篇OpenCV开源免费包装。 国内品牌：研华、PS、海康、大华、汇丰等宣称开发成功。43，3，机器视觉系统的构建技术，44，7，

8、机器视觉系统的构建，获得完美图像的6个要素，#1:高系统精度系统精度(Systemaccuracy)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(x方向y方向系统精度(y方向像素值)视野范围(y方向CCD芯片像素数(y方向)该指标为相机分辨率和视野(FOV )、45、7，机器视觉系统构筑，获得完美图像的6个要素，#1:高系统精度，视野(FOV)-视觉系统的“关注” 一般来说，FOV越小，被认为越好。 -相机分辨率相同的视野越小，系统精度越高-视野相同的相机分辨率越高，系统精度越高，46、7，构建机器视觉系统，获得完美图像的6个要素： #2:确定清晰的图像，图像中要检测的部

9、分处于清晰的焦距在图像中要检测的部分不在相同的焦距时，需要考虑镜头的景深。注意：各镜头相对于固定光圈，具有自己固定的景深。注意：当光圈缩小时，景深变大。 同时，为了保证正确的曝光，必须提高光强度，47，7，机器视觉系统的构建，为了获得完美的图像，#3:避免失真，在定位和高精度的测量系统中，镜头失真的影响特别重要，48，7，机器视觉系统的构建，48，7 4 :在使物体在图像中的大小一致的定位和识别系统中，这一点特别重要，497、机械视觉系统的构筑、获得完美图像的6个要素，#5:图像中被测量部分的对比度最大化，对一个视觉系统来说，“黑白清晰”的图像，50，7，机器视觉系统构建，#6:适当的照明和曝

10、光，在避免阴影的图像中，如果待测区域在阴影下，图像就不能提供足够的对比度。 这对系统检查的精度有很大影响，如果避免过亮的照明，则区域内的亮部分的光会反射到暗部的区域，暗部的区域内的细部的损失避免光的变化，如果照明系统产生明暗的变化，则会导致图像的明暗变化。 这直接影响系统运行的稳定性，不要在意系统周围环境的影响。 例如，生产线上的照明系统、室外阳光等可移动的人和物会遮挡系统的照明。 51、7、建立机器视觉系统，#1:获得完美图像的6个要素和控制要素系统精度高。 控制因素：视野摄像机分辨率。 清晰的图像。 控制因素：透镜、光源避免失真。 控制因素：镜头使测量对象在图像中的大小一致。 控制因素：视

11、野、拍摄角度、测量对象位置的对比度最大化。 控制因素：光源、镜头的适当照明和曝光。 控制因素：光源，镜头#2:获取完美图像并选择合适的光源的方法，镜头，相机学会如何使用，光源，镜头，相机控制方法，52，7，机器视觉系统构建，项目硬件选定：选定步骤：项目检测方向的确定项目检查要求：精度、速度、工作空间。 根据项目的检查方向完成光源选定，根据项目的精度要求确定最佳视野，根据项目的精度要求和工作空间要求完成镜头选定，根据项目的精度要求和速度要求完成摄像机选定，考虑系统的硬件成本，53、7， 机器视觉系统的建立，项目评价的基本步骤1 :检查项目条款的名称和详细说明，54，7，机器视觉系统的建立项目评价的基本步骤2 : 光源选定是根据项目的检查条件，选择合适的光源，选择镜头选定系统的精度要求系统的工作空间的要求，相机选定系统的精度要求系统的速度要求，项目评价，镜头选定，相机选定，光源选定，项目试验，项目试验系统构筑，光源