机器视觉部分介绍()

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机器视觉的定义
机器视觉主要使用计算机模拟人类的视觉功能,但这不是人眼的简单扩展,而是人类大脑功能的一部分,即从客观事物图像中提取信息,处理和理解它们,最后使用它们进行实际检测,测量和控制。
机器视觉技术涉及的领域包括人工智能,神经生物学,计算机科学,图像处理,模式识别以及许多其他跨学科主题。
机器视觉的特征
机器视觉技术的最大功能是快速,大量信息和多个功能。计算机视觉系统的特征是提高了生产的灵活性和自动化。在某些不适合手动工作的危险工作环境中,或者在人造视觉无法满足要求的情况下,机器视觉通常用于替代人造视觉。同时,在大规模的工业生产过程中,机器视觉检查方法可以大大提高生产效率和生产自动化。程度。
使用机器视觉检查不仅可以消除人为因素的干扰,而且可以定量描述检查指标,避免在手动检查过程中对人的检查结果,减少检查和分类错误,并提高生产力和分类准确性。机器视觉易于实现信息集成,并且是实现计算机集成制造的基本技术。正是因为机器视觉系统可以快速获取大量信息,易于自动处理,并且易于与设计信息和处理控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,机器视觉系统被广泛用于工作条件监测,成品测试和质量控制以及其他字段。
机器视觉与计算机视觉不同,因为它将计算机视觉应用于工业自动化,并涉及图像处理,人工智能和模式识别。机器视觉侧重于光学,电子和软件系统。它是一个工程项目,检查对象和材料,人造缺陷和生产过程,以实现检测缺陷,提高质量,运营效率以及确保产品和过程安全性的目的。机器视觉也可以用于控制机器。
机器视觉系统的基本结构
典型的工业机器视觉应用系统包括数字图像处理技术,机械工程技术,控制技术,光源照明技术,光学成像技术,传感器技术,模拟和数字视频技术,计算机软件和硬件技术以及人工接口技术等。工业机器视觉系统包括:光源,镜头,摄像机(包括CCD摄像机和CMOS摄像机),图像处理单元(或图像捕获卡),图像处理软件,监视器,通信/输入和输出单元等
该系统组成如图所示:
机器视觉检查系统使用CCD摄像头将检测到的目标转换为图像信号,该目标将传输到专用的图像处理系统。根据像素分布,亮度,颜色和其他信息,将其转换为数字信号。图像处理系统对这些信号执行各种操作。提取目标的特征,例如面积,数量,位置,长度等自动识别功能。
机器视觉应用
机器视觉的应用程序分类
(1)视觉检查
高精度定量检测:例如显微镜照片的细胞分类,机械零件的大小和位置检测;
无需测量工具的定性或半定量测试:产品外观检查,零件识别和组装线上的位置,缺陷检测和组装完整性检测。
(2)机器人视觉
机器人视觉用于指导机器人操作和动作范围很大。小区域中的操作和动作需要触觉传感技术的帮助。
机器视觉在工业在线检查领域的应用:印刷电路板的目视检查,钢板表面上的自动缺陷检测,平行性和垂直性测量大型工件的测量,容器体积或杂质检测测量等
文章参考来源:李·丁古安(Li )。分析机器视觉原理和应用程序示例[J]。智能工厂,2017年,000(008):73-5。
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