机器视觉入门知识详解.docx

机器视觉是一种综合技术，它利用计算机视觉模拟人类视觉功能，以图像处理为核心，结合光学、电子、机械和软件等多方面技术，实现自动化检测、识别和控制。在工业4.0背景下，机器视觉在智能制造中扮演着关键角色，用于提高生产效率、确保产品质量和优化生产流程。 机器视觉系统的基本工作流程包括以下几个步骤： 1. 图像获取：通过相机和光源捕获被检测物体的图像，光源的作用是提供足够的照明，使物体特征更易识别。 2. 图像处理：捕获的图像由图像处理系统转换为数字信号，系统会分析像素分布、亮度和颜色等信息。 3. 特征提取：对数字化图像进行运算，提取目标特征，如形状、尺寸、颜色等。 4. 决策与控制：根据分析结果，机器视觉系统会做出判断，控制现场设备动作，如剔除不合格产品或引导机器人进行精确操作。 机器视觉的优势在于： - 高效率：自动化检测速度快，能快速处理大量数据。 - 高精度：分辨率高，能检测微小的缺陷。 - 安全性：非接触式检测，不会对被检测物体造成损伤。 - 可靠性：不受人类疲劳、情绪等因素影响，检测结果稳定。 应用案例： 1. 啤酒厂的填充液位检测：机器视觉系统通过传感器触发拍摄啤酒瓶照片，分析填充液位，不合格产品会被剔除。 2. 机器人视觉引导玩偶定位：视觉系统判断玩偶正反面，给出坐标引导机器人抓取，减少人工干预，提高效率。 3. 电子元件检测：通过视觉系统检测电子按钮的灰度值，判断是否有缺胶情况，及时报警停机，保证产品质量。 机器视觉的应用领域广泛，包括识别（一维码、二维码解码，OCR和OCV），检测（色彩、瑕疵、部件有无等），测量（尺寸、位置等），以及机械手引导等。 机器视觉系统分为智能相机、嵌入式和基于PC三类。系统主要由图像获取（光源、镜头、相机、采集卡、机械平台）、图像处理与分析（工控主机、处理软件、交互界面）和判决执行（电传单元、机械单元）三部分组成。 光源在机器视觉中至关重要，它可以是明场或暗场光源，用于增强对比度、弱化背景干扰，甚至作为测量工具。设计良好的光源应保证对比度鲜明，避免过曝或欠曝，确保图像清晰准确。 机器视觉技术是现代制造业中不可或缺的一部分，它通过智能图像处理技术实现了生产过程的自动化和智能化，提高了生产效率和产品质量，降低了人工成本，同时确保了生产过程的安全性和可靠性。随着技术的不断进步，机器视觉将在更多领域发挥更大的作用。