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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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