机器视觉

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

深圳稻草人自动化培训 www.dcrauto.com

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

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

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

均值滤波

其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y）。

不足之处：不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。

高斯滤波

高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。

具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。

低通滤波

低通滤波(Low-pass filter) 是一种过滤方式，规则为低频信号能正常通过，而超过设定临界值的高频信号则被阻隔、减弱。

高通滤波

高通滤波(high-pass filter) 是一种过滤方式，规则为高频信号能正常通过，而低于设定临界值的低频信号则被阻隔、减弱。

Roberts算子

是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，他采用对角线方向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘

数字图像处理算法

图像的点运算

1. 灰度直方图

从图像的灰度直方图上可以很直观的看出图像的亮度和对比度特征。直方图的峰值位置说明了图像总体上的亮暗：如果图像较亮，则直方图的峰值出现在直方图的较右部分；如果图像较暗，则直方图的峰值出现在直方图的较左部分，从而曹成暗部细节难以分辨。如果直方图中只有中间某一小段非零值，则这张图像的对比度较低；反之，如果直方图的非零值分布很宽而且比较均匀，则图像的对比度较高。

2. 灰度的线性变换

线性灰度变换函数f(x)是一个一维线性函数：

DB f(DA) fADA fB

3. 灰度对数变换

对数变换的一般表达式为：

t clog(1 s)

其中c为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰度值。

由对数函数曲线克制，这种变化可以增强一幅图像中较暗部分的细节，从而可用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素，因此对数变换被广泛应用于频谱图像的现实中。

4. 伽马变换

伽马变换的一般表达式为：

y (x esp)

其中，x与y的取值范围均为[0,1]。esp为补偿系数， 为伽马系数。

伽马变换可以通过 的不同取值选择性的增强低灰度区域的对比度或者高灰度区域的对比度。

5. 灰度阈值变换

6. 分段线性变化

7. 直方图均衡化

直方图均衡化又称灰度均衡化

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

iRVision 小结

1． iRVision概述 1．1 Offset补偿和检测方式

根据iRVision 的补偿和测量方式的不同，iRVision 可作以下分类：

对具体的应用，理解不同iRVision 的特性并选择一个适合的应用是非常重要的。

?

offset 补偿分类

- 用户坐标系补偿 (User Frame Offset)

机器人在用户坐标系下通过Vision检测目标当前位置相对初始位置的偏移并自动补偿抓取位置。 - 工具坐标系补偿 (Tool Frame Offset)

机器人在工具坐标系下通过Vision检测在机器人手爪上的目标

当前位置相对初始位置的偏移并自动补偿放置位置。

用户坐标系

?

检测目标位置 修正机器人姿态

测量方式分类

- 2D 单视野检测 (2D Single-View) 2D 多视野检测 (2D Multi-View)

iRVision 2D 只用于检测平面移动的目标 (XY