机器视觉系统

随着人工智能技术不断的进步，给很多的制造行业带来了帮助，而机器视觉系统对于制造型企业来说更是至关重要的一部分，它可以帮助快速的完成产品质量的缺陷检测工作，通过不断的发展应用，这项人工智能技术可谓是前景广阔，不仅能够帮助企提升工作效率，还可提升生产线中的安全性。

一、定义

机器视觉系统

机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。

二、机器视觉系统的构成

机器视觉系统

一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统、采集卡、图像处理卡和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。

从功能上来讲，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分三大部分。

三、机器视觉系统的设计

典型的机器视觉系统的环境影响

机器视觉系统的设计分为软件设计和硬件设计两大部分。

1、机器视觉系统的硬件设计

机器视觉系统的硬件主要由镜头、摄像机、图像采集卡、输入输出单元、控制装置构成。一套机器视觉系统的好坏取决于摄像机像素的高低，硬件质量的优劣，更重要的是各个部件间的相互配合和合理使用。

2、机器视觉系统的软件设计

机器视觉系统的软件设计是一个复杂的课题，不仅要考虑到程序设计的优化，还要考虑到算法的有效性，以及能否实现在软件设计的过程中要考虑到可能出现的问题。视觉系统的软件设计完成还要对其鲁棒性进行检测和提高，以适应复杂的外部环境。

四、机器视觉系统的工作原理

机器视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟-数字转换器和帧存储器等组成。机器人视觉通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。

五、机器视觉系统的优点

1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。

2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。

3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。

4、安全可靠，在某些特殊工业环境中实施工况检测，如焊接、火药制造等，人工视觉可能会对操作工的人身安全造成威胁，而机器视觉系统从某种程度上有效地规避了这些风险。

5、机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、交通、医学等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。

六、机器视觉系统的应用

1、图像识别

图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。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，二维码就是我们平时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，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。

2、视觉定位

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的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取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。

3、图像检测

图像检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，一方面生产自动化程度高，人力成本占整个产品成本的比例较大，消费者对产品质量和一致性的要求也很高。

另一方面其设备制造业比较发达，高科技产品所占比例较大。因此，机器视觉系统在图像检测的应用方面也非常的广泛，不仅是在电子、半导体等先进制造业，甚至像鸡蛋、纽扣、汉堡包这样的产品都要用到图像视觉检测设备。

4、物体测量

机器视觉系统在工业应用中最常用于非接触式物体测量，可避免人工测量产生的误差和接触时产生的损耗，更因其具有高精度高性能的特点，大大提高了生产的效率。常见的物体测量包括：手机、五金件、齿轮、汽车零部件、PCB板、玻璃、机械、塑料塑胶等。

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