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机器视觉是一种技术,它模拟人类视觉功能,利用计算机系统对三维世界的对象进行识别。这个过程涉及到从三维物体的二维投影图像重建三维信息,包括形状、尺寸、距离、质地和运动特性。机器视觉系统通常由三个核心部分组成:图像获取、图像处理与分析以及输出或显示。 图像获取是机器视觉的第一步,主要涉及光源、摄像机等设备。照明是关键因素,因为它直接影响图像质量和系统的性能。不同的照明方法,如背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明,各有优缺点,需根据应用场景选择。光源的稳定性是必须考虑的问题,有时会采用特殊光源如X射线或超声波,但成本和操作复杂性更高。 图像聚焦形成是通过透镜将被测物体的图像投影到传感器上,转换为电信号。摄像机的选择至关重要,透镜参数如放大倍率、焦距、景深和透镜安装会影响成像质量。早期的电子管摄像机已经逐渐被固态摄像机,特别是使用电荷耦合装置(CCD)的摄像机取代,因为它们能更高效地将光信号转化为数字信号。 图像处理是机器视觉的核心,包括图像增强、数据编码、分割、特征提取等步骤。这些处理技术有助于提取有用信息,如边缘检测、颜色和纹理分析,以便对物体进行识别和分类。图像处理后的结果会被送入计算机系统进行进一步分析,以判断物体是否符合质量标准。 在工业应用中,机器视觉系统广泛用于检测,提升生产效率和质量控制。例如,在生产线上,视觉系统会检查每个产品,如果发现不符合标准的,系统会触发报警并剔除该产品。视觉系统的数据可以整合到计算机集成制造系统(CIMS)中,提供质量信息,并与其他系统集成。 总之,机器视觉是一个涵盖图像获取、处理和分析的复杂过程,它在自动化和工业领域扮演着重要角色,提高了检测的精度和效率,降低了人工干预的需求。随着技术的进步,机器视觉的应用将会更加广泛和深入。
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机器视觉系统的组成
机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三
维世界的识别。按现在的理解,人类视觉系统的感受部分是视网膜,它是一个三维采样系
统。三维物体的可见部分投影到网膜上,人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体
进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地
和运动特征(方向和速度)等的理解。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等,它们都把三维的影像作为输入源,
即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是
一种正变换的话,则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变
换,也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
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。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个
用于生产线上的单摄像机视觉系统,说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品,决定产品是否符合质量要求,并根据结果,产生相应
的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等;图像处理设备包括相应的软件和
硬件系统;输出设备是与制造过程相连的有关系统,包括过程控制器和报警装置等。数据
传输到计算机,进行分析和产品控制,若发现不合格品,则报警器告警,并将其排除出生
产线。机器视觉的结果是 CAQ 系统的质量信息来源,也可以和 CIMS 其它系统集成。
图像的获取
图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一
系列数据,它主要由三部分组成:*照明*图像聚焦形成*图像确定和形成摄像机输出信
号
1、照明
照明和影响机器视觉系统输入的重要因素,因为它直接影响输入数据的质量和至少 3
0%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选
择相应的照明装置,以达到最佳效果。
过去,许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源,这主要是因为可见光容易获得
价格低,并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是
这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例,在使用的第一个 100 小时
内,光能将下降 15%,随着使用时间的增加,光能将不断下降。因此,如何使光能在一定
的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。
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