机器视觉检测精度

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

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

介绍了机器视觉在新的领域的应用,在微电子半导体等生产线上的定位系统,哈哈

基于机器视觉的智能控制定位检测系统＊

王东慧1，程武山2，姬明权1

（1 上海工程技术大学 汽车工程学院 上海 201620 2 上海工程技术大学 机械工程学院 上海 201620）

摘要：制造业的发展，尤其在半导体和电子行业，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向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。本文介绍了一种基于机器视觉的自动传插件的智能控制定位检测系统，该系统的设计和研发在更多自由度，更精确、快速的自动化智能控制做出了进一步的提升和改善，更能适应市场的需要和发展。多样化、个性化更加凸显。 关键词：机器视觉；智能控制；定位检测；自动传插件。 中图分类号：TP391.4 文献标识码：A

The System of Intelligent Control and Location Detection Based on Machine Vision

Wang Donghui1 ，Cheng Wushan2 ，J

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

介绍了基于通用工业机器人柔性在线视觉检测系统的坐标测量原理。为了获得封闭和准确的系统坐标变换链,以MD—H模型为基础建立了机器人的距离精度校准模型,同时,对多个校准点运用奇异值分解的形式分步求解旋转矩阵和平移矩阵,实现机器人基础坐标系与激光跟踪仪坐标系之间的配准,进而完成多台机器人基础坐标系与车身坐标系的统一。实验表明：该方法操作简单,能够获得±0.30m

21 0 0年第 2 9卷第 2期

传感器与微系统 ( rnd cradM coytm T c nl is Ta su e n irss eh o g ) e oe

8 3

工业机器人视觉检测系统的现场标定技术王一，任永杰，刘常杰，叶声华(天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 3 0 7 ) 0 0 2

摘

要：介绍了基于通用工业机器人柔性在线视觉检测系统的坐标测量原理。为了获得封闭和准确的系

统坐标变换链， MD H模型为基础建立了机器人的距离精度校准模型，以—同时，对多个校准点运用奇异值分解的形式分步求解旋转矩阵和平移矩阵，实现机器人基础坐标系与激光跟踪仪坐标系之间的配准，而进完成多台机器人基础坐标系与车身坐标系的统一。实验表明：方法操作简单，够获得± . 0该能 03 mm的标

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

河海大学本科毕业设计（论文）

毕业设计（论文）

课题 基于机器视觉的路面裂缝检测

专业年级 电子信息工程2009级 学 号 0962610107 姓 名 马 卉 指导教师 张 卓 评 阅 人

二0一三年六月 物联网工程学院

1

河海大学本科毕业设计（论文）

河 海 大 学

本科毕业设计（论文）任务书

（理 工 科 类）

Ⅰ、毕业设计（论文）题目：

基于机器视觉的路面裂缝检测方法研究与实现

Ⅱ、毕业设计（论文）工作内容（从综合运用知识、研究方案的设计、研究方法

和手段的运用、应用文献资料、数据分析处理、图纸质量、技术或观点创新等方面详细说明）：

裂缝是最常见的路面损坏，在路面裂缝演变成坑槽之前进行修补，可以大大节约路面的维护成本。与传统的人工检测方式相比，视觉检测效率高、自动化程度和安全性更强，本

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