机器视觉中光源的作用

上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发www.jk-pe.com

机器视觉光源有哪些选择？

机器视觉是自动化的一部分，是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别等前沿技术的行业，综合电气、机械、光学、计算机软硬件等各方面的技术，把图像中的特征信息通过一定的算法提取出来，进行处理并加以理解，最终应用到实际工程中。因为目标信息包含在图像中，所以图像本身的质量对整个视觉系统而言就成为了关键所在。

例如对于尺寸测量，采取理想的打光方式，采集到的图像边缘清晰，特征明显，很容易提取到目标轮廓信息，可以使用简易快速的算法测量，得到结果。这对提高软件的稳定性与快速性有很大的帮助。但是每一种实际应用对图像质量的要求是不相同的，有时需要清晰的图像，有时反而模糊的图像对特征提取更理想。 好的光学系统能够改善整个视觉系统的分辨率，简化软件的运算量，提高视觉系统的精度与稳定性；不合理的光学习太，容易引起很多问题： 1、曝光过度则隐藏许多重要特征信息。 2、阴影会引起边缘、位置的误检。

3、信噪比过低、均匀性不好，则导致图像阈值分割困难，系统稳定性下降等。

上海嘉肯光电科技有限公司是一家专业从事机器视觉光源的研发、生产和销售为一体的高

机器视觉检测 一、概念

视觉检测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。

机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。

2、典型结构

五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件

1.照明

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为：

分类 背向照明

具体说明

优点

被测物放在光源和摄像机之能获得高对间 比度的图像 光源和摄像机位于被测物的便于安装 同侧

前向照明

结构光

将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息

频闪光照明

将高频率的光脉冲照射到物

体上，摄像机拍摄要求与光源同步

2.镜头

镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机

按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。

要根据不同的实际应用场合选不同的相机和

机器视觉检测 一、概念

视觉检测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。

机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。

2、典型结构

五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件

1.照明

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为：

分类 背向照明

具体说明

优点

被测物放在光源和摄像机之能获得高对间 比度的图像 光源和摄像机位于被测物的便于安装 同侧

前向照明

结构光

将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息

频闪光照明

将高频率的光脉冲照射到物

体上，摄像机拍摄要求与光源同步

2.镜头

镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机

按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。

要根据不同的实际应用场合选不同的相机和

机器视觉

目录·【概述】 ·【基本构造】 ·【工作原理】

·【机器视觉系统的典型结构】 ·【机器视觉的应用】

机器视觉（Machine vision）

【概述】

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。

【基本构造】

一个典型的工业机器视觉系统包括

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机器视觉在中国

中国工业自动化的现状及发展趋势

众所周知，中国正在成为一座世界工厂。将近100种商品生产位居世界第一，它们遍布10多个工业行业，诸如：消费品、制药、电子器件等。中国在刚刚过去的2003年吸引了超过500亿美元的海外投资。近年来每年的经济增长速度保持在7～8%。

制造业已经成为中国最大的工业行业，然而来自装备制造业的产值仅相当于整个制造业产值的26%。与美国和德国超过40%的比例相比，在未来20年，中国制造业需要高速发展。这将给工厂自动化带来前所未有的机遇。资金密集型和技术密集型的工业越来越多地受到政府支持；另一方面，鉴于中国潜在的巨大市场和丰富低廉的人力资源，许多发达国家将他们的生产线和设备转移到中国大陆开办工厂，因此在未来较长的一个时期内，发展劳动密集型产业仍将是中国政府的重要政策。

上面这些因素都直接影响着中国工业自动化的面貌。例如在长春大众和上海大众的现代化工厂和Nokia的北京工厂中，最先进的工业生产线和检测设备随处可见，自动化水平及质量检测水平与他们在别的国家的生产基地相比毫不逊色甚至更高。你也可以看到很多半自动化、半人工

第5章基于机器视觉的测控技术主要内容机器视觉测控系统数字图像处理图像融合技术典型应用 HALCON简介1

第5章基于机器视觉的测控技术在人类感知外部信息的过程中，通过视觉获得的信息占全部获取信息的75%。随着计算机技术和自动化技术突飞猛进的发展，机器视觉取得了长足的进步，在现代工业、农业、国防以及科学研究等众多领域取得了广泛应用。

2

第5章基于机器视觉的测控技术介绍机器视觉测控系统、数字图像处理方法以及图像信息融合术，简要介绍应用作者研制的 ZM-VS1300视觉智能测控系统平台研制开发自己专用视觉测控系统方案，最后给出了作者研制的机器视觉测控系统典型应用案例。3

5.1机器视觉测控系统概念：机器视觉测控就是将被测对象的视觉图像信息检测传递给图像处理装置，图像处理装置经过一系列处理后给出决策结果，根据决策结果实施对测控系统的相应控制。应用：广泛应用于有形物体的检测、识别和跟踪。如工业产品的尺寸测量、缺陷识别、分类判定等；微电子器件的焊点自动检测；软质、易脆零部件的检验；各种模具二维形状检测；大型工具三维自动检测等。4

5.1机器视觉测控系统原理：机器视觉测控系统一般由获取图像信息的图像测量系统、决策分类或跟踪对象的控制系统组成。可分为图像获取和图像处

第5章基于机器视觉的测控技术主要内容机器视觉测控系统数字图像处理图像融合技术典型应用 HALCON简介1

第5章基于机器视觉的测控技术在人类感知外部信息的过程中，通过视觉获得的信息占全部获取信息的75%。随着计算机技术和自动化技术突飞猛进的发展，机器视觉取得了长足的进步，在现代工业、农业、国防以及科学研究等众多领域取得了广泛应用。

2

第5章基于机器视觉的测控技术介绍机器视觉测控系统、数字图像处理方法以及图像信息融合术，简要介绍应用作者研制的 ZM-VS1300视觉智能测控系统平台研制开发自己专用视觉测控系统方案，最后给出了作者研制的机器视觉测控系统典型应用案例。3

5.1机器视觉测控系统概念：机器视觉测控就是将被测对象的视觉图像信息检测传递给图像处理装置，图像处理装置经过一系列处理后给出决策结果，根据决策结果实施对测控系统的相应控制。应用：广泛应用于有形物体的检测、识别和跟踪。如工业产品的尺寸测量、缺陷识别、分类判定等；微电子器件的焊点自动检测；软质、易脆零部件的检验；各种模具二维形状检测；大型工具三维自动检测等。4

5.1机器视觉测控系统原理：机器视觉测控系统一般由获取图像信息的图像测量系统、决策分类或跟踪对象的控制系统组成。可分为图像获取和图像处

移动机器人使用双目视觉系统对物体进行

3D坐标检测

（Guo-Shing Huang, Ci-En Cheng）

摘要：这篇论文主要讨论了智能机器人双目视觉系统，它利用了图像处理原理和边缘检测算法，这样可以

更加清晰的得到物体的边缘轮廓。利用随机测圆法和Hough变换的随机线条可以找到指定的对象。我们探讨了图像识别应用技术。通过机器人定位算法，在双目视觉坐标系下，可以快速而精确的定位目标。通过两个网路摄像机的校订，我们可以得到内部和外部参数，目标物体固定位置的3D空间坐标可以由双目视觉三角法精确计算得到。物体和机器人之间的距离可以有坐标变换系统得到。经由三角几何理论检测，系统误差在允许的范围内。同时可以得到期望的精度和可靠性。

一、引文

我们提出了机器人双目视觉系统应用坐标，对人眼进行仿真，做到智能检测应用。因此，这样的系统可以在机械臂的作用下精确的捕捉目标的位置，而不需要大数量的传感器。

双目视觉系统可以通过左右相机捕捉的图像找到共同的特征点。通过形态学的处理，物体和相机之间的距离可以精确的计算到。物体的三维坐标可以使用相机参数表示。因此，物体可以由机械臂抓取。

部分2详细的介绍了餐饮服务机器人的外观和双目视觉硬件结构。 部分3描述了寻找特征点

方向性纹路中的表面瑕疵

应用机器视觉于方向性纹路 之表面瑕疵检测

方向性纹路中的表面瑕疵

纹路的种类 有方向性的纹路(directional texture)–灰阶变化具有规则性且依特定方向重复的现 象，且呈现某些固定方向的结构特征 –如纺织品之经纬或切削加工件之刀纹等

无方向性之随机纹路(random texture)–不具固定方向性，且随机分布于物体表面 –例如金属铸件

方向性纹路中的表面瑕疵

举例

布紋

切削加工件

金屬鑄件

方向性纹路中的表面瑕疵

本研究的方法 事先并不需要建立纹路的特征指针，而是藉由 傅立叶转换可以凸显方向性纹路之周期性特征 的特性，以及反傅立叶转换之影像还原技术， 来进行方向性纹路之表面瑕疵检测。

方向性纹路中的表面瑕疵

纹路之图例 方向性纹路-切削加工件

(a1) 原始影像

(a2) 傅立叶转换影像

方向性纹路中的表面瑕疵

纹路之图例 随机纹路-金属铸件

(b1) 原始影像

(b2) 傅立叶转换影像

方向性纹路中的表面瑕疵

各个流程方法之处理结果21000 18000 15000 ¨ ¤ × 12000 « Ö ² ¥ 9000 [ È ­ 6000

A

智能监控系统的设计,机器视觉应用

维普资讯

苏州科技学院学报 (工程技术版 )

第 l 7卷

第 1 J o i ri f ce c n e h oo y o u h u期 . f v st o in ea dT c n lg f z o Un e y S S( n ier gadT c n lg ) E gnei n eh ooy n Ma.2 0 r 04

20 04年 3月

基于机器视觉的实时视频监控系统设计欧扬(苏州科技学院电子与信息工程系，江苏苏州 25 1 ) 10 1

摘

要：于图像处理与机器视觉技术 .基设计了一个实时视频监控系统。并对该系统基本构成、 工结果表明，系统能较好地完成自动检测场景变化功能。

作原理及图像变化检测的算法进行丁研究关键词：变化检测；图像差分；视频监控中图分类号： U9 4 T 8

文献标识码： A

文章编号： 6 2 07 (04 0— 0 60 17—6 920 )10 7— 4

以摄像机为核心的视频监视系统在现代社会公共安全保障方面起着十分重要的作用，广泛应用于保安、、银行交通、楼宇、工业等各个行业领域，在一定程度上提高了自动化水平。长期以来，视频监视系统主要是基于模拟技术的，随着计算机技术的高速发展，数字