机器视觉的五大典型架构和应用案例_1.docx

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1、机器视觉的五大典型架构和应用案例如今，随着工业4.0的到来，机器视觉技术在工业自动化中逐步起着特别重要的地位，机器视觉技术的不断创新，推动了工业自动化、智慧安防以及人工智能等行业的进步，机器视觉技术的发展为这项技术所能应用的领域也带来了更多发展潜力与时机。大家都讲人类感悟外界信息的80%是通过眼睛获得的，图像包含的信息量是最宏大的。那么机器视觉技术的出现，就是为机器设备安上了感悟外界的眼睛，使机器具有像人一样的视觉功能，进而实现各种检测、判定、识别、测量等功能。今天，咱们就来感受一下机器视觉技术的魅力。机器视觉的五大典型架构1.照明还记得当初在参加一场有关机器视觉技术会议的时候，一位技术大牛特

2、意强调了机器视觉中关于照明的重要性。据了解，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。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定，怎样使光能在一定的程度上保持稳定，是实践经过中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、构造光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高比照度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。构造光照明是将光栅或

3、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。频闪光照明是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.镜头镜头相当于人类眼球的存在，它在机器视觉系统中主要负责光束调制，并完成信号传递。据了解，目前为止市面上大多数的镜头都能够知足机器视觉应用的需求，但是更专业的机器视觉系统可能需要定制的镜头和涂层。幸运的是，很多具有内部生产能力的镜头制造商，已经准备好定制镜头来知足这些应用需求。当然，这些定制镜头会比拟昂贵，因而它们通常仅用于那些对成本不敏感的特定成像系统中(例如军事应用)，或是大批量消费产品的生产线中。3.工业相机工业相机在机器视觉系统中最本质的功能就是将

4、光信号转变为电信号。与普通相机相比，它具有更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。根据不同标准可有多种分类：按输出信号方式，可分为模拟工业相机和数字工业相机;按芯片类型不同，可分CCD工业相机和CMOS工业相机。4.图像收集卡固然图像收集卡只是完好的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色，直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等。比拟典型的有PCI收集卡、1394收集卡、VGA收集卡和GigE千兆网收集卡。这些收集卡中有的内置多路开关，能够连接多个摄像机，同时抓拍多路信息。5.机器视觉软件机器视觉软件是机器视觉系统中自动化处理的关键部件，根据详细应用需求，对软件包进行二

5、次开发，可自动完成对图像收集、显示、存储和处理。通过前期传送给专用的图像处理软件，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;机器视觉软件再对这些信号进行各种运算来抽取目的的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。五个常见应用领域机器视觉可讲是工业自动化系统的灵魂之窗，从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位，都是机器视觉技术能够发挥的舞台，因而它的应用范围特别广泛，行业应用领域更是多到令人眼花缭乱。1.图像识别应用图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同形式的目的和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，

6、二维码就是我们平常常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，能够方便对各种材质外表的条码进行识别读取，大大提高了当代化生产的效率。2.图像检测应用检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产经过的效率。因而，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边加强了防伪功能，鉴于生产经过的严格控制要求，在造币的最后一道工

7、序上安装了视觉检测系统;印刷经过中的套色定位以及较色检查、包装经过中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等;玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是讲机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。3.视觉定位应用视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉获得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。4.物体测量应用机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚、麻花钻、罗定螺纹检测等。5.物体分拣应用实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件外表瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。