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                深入剖析机器视觉
                发布时间:2019-03-12 15:37:00 点击:

                机器视觉概念

                  简单来说,机器视觉『就是用机器代替人眼来做测量和判断。 机器视觉系统主要由图像的获取、图像的处理和分〓析、输出或显示三部分组成。主要用计算机软件来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并最终用〓于实际检测、测量和控制。


                机器视觉系统的组成

                图像处▲理单元——大脑

                  图像处理单元由图◣像处理软件完成,图像处理软件包含大量图像处理算法。在取↑得图像后,用这些算法对数字图像进行处理,分析计算,并输出结果。机器视觉企业之间的竞争,说到底就是算法准确性的竞争,因此每个企业都会投入很多的资源对核心软件进行开发。只有优秀的机器视觉图像处理软件才能进行快速而又准确的检查,且减少对硬件系统的依赖性。软件是机器◆视觉的大脑,只有在软件将采集到的图像↙数据化以后,机器才能进行识别和检测等功能。


                光源

                  光源是机器视觉系统中重要的组件之一,一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。使用Ψ 光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别,获得高品质、高对比度的图像。




                镜头——视网膜

                  镜头的作用是光学成像。尽管照相机、分析软件和照明对于机器视觉系统都是十分重要的,可最关键的元件还是工业相机镜头。系统若想完全发挥其功能,镜头必须要能够满足要求才行。决定镜头性能的参数主要有焦距,工作距离、视尝景深、分辨率等。景深,是指镜头能够获得最佳图像时,被摄物体离此最佳焦点前后的距范围。视场,表示摄像头所能观测到的最大范围,通常以角度表示,一般说来视场越大,观测〖范围越大。工作距离,是指镜头到被摄物体的距离,工作距离越长,成本越高。



                相机——眼球

                  机器视觉相机(“眼球”)的目的是将通过镜头投影到传感∑ 器的图像传送到能够储存、分析和(或者)显示的机器设备上。按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机。CCD和CMOS是现在普遍采用的两种图像工艺技术,它们之间的主要差异在于传送方式的不同。


                图像采集单元——视觉神经

                  图像采集单元中最重要的元件是图像采集卡,它是图像采集部分和图像处理部分的接口。一般具有以下的功能模块:图像信号的接收与A/D转换模块,负责图像信号的放大与数字化。有用于彩色或黑白图像的采集卡。彩色输入信号可分为复合信号或RGB分量信号。摄像机控制输入输出接口,主要负责协调摄像机进行同步或实现异步重臵拍照、定时拍照等。总线接口,负责通过PC机内部总线高速」输出数字数据,一般是PCI接口,传输率可高达130Mbps,完全能胜任高精度图像的实时传输。且占用较少的CPU时间。


                输出单元

                  输入输▆出单元,在完成图像采集和处理工作之后,需要将图像处理的结果输出,并作出与结果匹配的动作,如剔废、报警灯,并通过人机界ㄨ面显示生产信息。


                机器视觉的应用领域

                  视觉技术的最大优点是与被观测对象无接触,因此对观测与被观测者都不会产生任何损伤,安全可靠。理论上,人眼观察不到的范围机器视觉也可以观察,例如红外线、微波、超声波等,而机器视觉则可以利用这方面的传感器件形成红◎外线、微波、超声波等图像。另外,人无法长时间地观察对象,机器视觉则无时间限制,而且具有很高的分辨精度和速度。

                  所以,机器视觉应用领域十分广泛,可分为々工业、科学研究、军事和民用4大领域。机器视觉广泛运用于仪表板智能集成测█试系统、金属板表面自动控伤系统、汽车车身检测系统▼、纸币印刷质量检测、智≡能交通管理、金相分析、医学成像分析、流水线生产检←测等等。


                      目前,将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面,包括用于提高生产效率、控制生产过程中】的产品质量、采集产品数据等。机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作,且在一些不↓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,机器视觉可替代人工视觉。在工业4.0的趋势下,机器视觉行业方兴未艾,机器视觉产品在其他下游行业中的应用仍有长足发展空间。

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