什么是智能机器视觉系统，作用是什么

什么是智能机器视觉系统，作用是什么

智能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。

智能机器视觉系统的作用：

在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质键含迹量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务。

机器视觉系统是什么？哪位能详细介绍下？

1、首先说下什么是机器视觉？用一句通俗易懂的话概括就是：机器视觉就是用机器代替人眼来作各种测量和判断等。湖南科天健是从事机器视觉领域的光电技术有限公司，我摘抄了些信息，希望能有所帮助。

2、一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、 工业相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元。（CCD照相机这个说法是很不专业的，机器视觉系统一般都会采用工业相机，工业相机的不同之一就是采用的图像传感器不同，较常见的就是CCD图像传感器和CMOS图像传感器。）

或者：整个机器视觉系统主要是由图像采集与图像处理两大部分构成的，图像采集部分主要包括光源、镜头、工业相机以及图像采集卡，图像处理部分则是由图像处理软件构成的。

3、光源：（光可分为可见光和不可见光，它直接影响输入数据的质量和应用效果）

照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。

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对比度的图像。

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。

结构光照明是将光栅或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。

4、镜头选择应注意：①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变

5、工业相机：选择合适的工业相机是整个机器视觉系统非常重要的一步

常见的分类：按成像色彩划分，可分为彩色相机和黑白相机；按分辨率划分，像素数在38万以下的为普通型，像素数在38万以上的高分辨率型；按光敏面尺寸大小划分，可分为1/4、老慧1/3、1/2、1英寸相机；按扫描方式划分，可分为行扫描相机（线阵相机）和面扫描相机（面阵相机）两种方式；（面扫描相机又可分为隔行扫描相机和逐行扫描相机）；按同步方式划分，可分为普通相机（内同步）和具有外同步功能的相机等。

常见的品牌：德国Optronis、瑞士PhotonFocus、美国ISG、德国Smartek等

6、图像采集卡：图像采集卡主要是由视频输入、A/D转换、时序及采集控制、图像处理、总线接口及控制、输出及控制等几大模块构成的。根据机器视觉系统中工业相机种类的不同，在选择图像采集卡时也应有所不同。例如：相机若是黑白的，可以选择黑白图像采集卡，当然，由于彩色图像采集卡也可以采集同灰度级别的黑白图像，因此，也可以选择彩色图像采集卡。但是，若相机为彩色的，就只能选择彩色图像采集卡；另外，相机若是模拟相机，所采用的图像采集卡也相应的是模拟图像采集卡。而与数字相机所配套使用的图像采集卡，则应是数字图像采集卡；还有，线扫描图像采集卡既支持线扫描相机，又支持面扫描稿并相机。而面扫描图像采集卡一般只支持面扫描相机，而不支持线扫描相机。还有其他注意事项。

7、机器视觉系统实际应用领域：

军事： 航空着陆姿势、起飞状态；d道/火箭喷射、子d出膛等。

科学研究： 结晶；PIV的流体、粒子研究；燃烧、敷层过程测量。

生产领域：产品喷溅、封装、压轧、采掘；机械运转动作分析或故障诊断等。

生物：运动学、生物力学；生物运动分析：人体、动物动作分析；康复物理治疗等。

医疗：医疗器具、细胞、瓣膜运动；出血观察；吞咽、呼吸道鞭毛运动等。

还有可以应用在体育、运动、汽车等其他领域

希望为大家提供专业的机器视觉解决方案。

机器视觉系统如何获得图像

相机采图-->图像采集卡(A/D转换)-->计算机存储-->程序界面显示或处理

国内机器视觉系统哪家好？

国内做机器视觉系统的供应商蛮多的，不过大型的供应商比较有优势，比如霍克视觉，有完全国内自主知识产权、可兼容不同品牌视觉硬件，也能提供应用工程师+软件工程师提供整体技术支持等，系统和服务方面会成熟些。

机器视觉系统多少钱一套

便宜的不到一千，贵的10万以上都有，

具体要根据应用来选择相应配置，需腰考虑的因素有：采集速度，处理速度，精度，距离，抗干扰能力，要分析的对象，算法的复杂与否等

工业机器人为什么选用机器视觉系统？

机器视觉系统在工业机器人领域的应用，不但极大地提高了产品制造的速度和质量，还增加了稳定可靠性，也保证了 *** 作人员的安全。工业机器人选择了机器视觉系统，可谓是强强联手，将大展工业自动化和智能化。

如何设计机器视觉系统框架

图像采集设备机器视觉教学实验平台是专门针对大学和研究机构开展机器视觉教学和研究的机器视觉教学实验平台，提供包括图像测量、检测、定位、跟踪识别等多个图像处理库函数，功能强大，可覆盖工业生产、机器视觉、智能交通、航空航天等众多图像处理应用领域。 机器视觉图像处理教学实验开发平台可利用其提供的大量图像处理和机器视觉算法进行二次开发，解决现代工业产品生产过程中涉及的各种各样视觉问题。实验平台结构开放，提供扩展接口，也可添加自己的图像处理优异算法。 提供多种图像处理实验，如图象分割、图象融合、机器学习、模式识别、图象测量、图象处理、模式识别和人工智能、三维测量、双目立体视觉等实验，可以培养学生对机器视觉产品知识的深入理解和掌握，锻炼学生的研究能力，创新思维以及独立解决技术难题的能力。 作为一套完整的机器视觉教学实验开发平台，使用者可利用其配套的工业相机、LED光源、工业镜头、支架、算法软件等搭建自己的视觉处理系统原型，了解图像采集设备等配件的应用和选型，轻松设计、印证和评估自己的视觉系统，特别适合于大学和研究机构开展机器视觉教学和科研工作。

为什么要对机器视觉系统进行标定

这是不是哪位老师布置的作业啊？

我已经回答过了。

原回答如下：

只要做测量，必须先标定。目的是为了提高测量的精度。

机器视觉系统也不例外。

利用相机做为测量元器件，相机模型不是绝对的针孔模型，镜头会有畸变，同时测量环境（如：温、湿度）也会影响最终测量的结果。

如果想得到相对准确的结果，那就得进行标定。

机器视觉系统相机有哪些分类

在不同的应用领域，所使用的机器视觉系统相机也有所不同，而按照不同的标准，相机又有着不同的分类： 1、按照信号输出模式的不同进行的分类 根据信号输出模式的不同，机器视觉系统相机可以分为模拟相机和数字相机两种。顾名思义，模拟相机输出的是模拟视频信号，需要经过图像采集卡进行模拟转换后，才能形成数字视频信号来进行一系列的使用；而数字相机则直接输出的就可以是数字视频信号。目前，数字相机以其 *** 作更简单、使用更广泛、功能更齐全的性能优势相较于模拟相机被更广泛的应用。模拟相机按照其扫描运行方式的不同，又可以分为逐行扫描相机和隔行扫描相机两种，而数字相机按照其输出接口的不同，则又有Camera Link接口、GigE接口、1394火线接口以及USB接口相机之分。 2、按照生成图像状态的不同进行的分类 根据生成图像状态的不同，机器视觉系统相机可以分为黑白相机和彩色相机两种。黑白相机是将光信号转换成图像灰度值，生成的图像为灰度图像；而相应的，彩色相机可以将三原色光信号进行转换，输出的则是彩色图像。彩色相机比黑白相机所包含与展现的图像信息更为丰富，更为清晰，因此，两者比较之下，彩色相机的应用程度也在随着社会要求的不断增加而增加。 3、按照芯片结构的不同进行的分类 根据芯片结构的不同，机器视觉系统相机可以分为CCD相机和CMOS相机两种。芯片是相机实现光电信号转换的主要组件，而CCD相机与CMOS相机的主要差异就在于将光电信号转换的方式不同。目前来说，这种分类是最为常用的，CCD相机相较于CMOS相机性能要好一些，也因此所占的市场份额较大一些。不过CMOS的低价位一直是其最大的竞争力，随着科技技术的发展，在性能上开始慢慢缩小与CCD的差距。一直以来，很多人都在咨询到底是CCD相机好还是CMOS相机好，实际上，两者并没有具体的好坏之分，用户在选择时应按照应用的具体需求选择合适的种类，只要是能满足需要的相机，对于用户来说，就是再好不过的了。 4、按照靶面类型的不同进行的分类 根据靶面类型的不同，机器视觉系统相机可以分为面阵相机和线阵相机两种。面阵相机一般用于相机与被检测物体之间没有相对运动的场合，如监控显示等；线阵相机则是常用于连续运动目标成像或大视场高精度成像，例如印刷检测、纺织品检测等。

机器视觉系统相机的分类:

1．CCD摄像机，CCD称为电荷耦合器件，CCD实际上只是一个把从图像半导体中出来的电子有组织地储存起来的方法。

2．CMOS摄像机，CMOS称为“互补金属氧化物半导体”，CMOS实际上只是将晶体管放在硅块上的技术，没有更多的含义。

尽管CCD表示“电荷耦合器件”而CMOS表示“互补金属氧化物半导体”，但是不论CCD或者CMOS对于图像感应都没有用，真正感应的传感器称做“图像半导体”，CCD和CMOS传感器实际使用的都是同一种传感器“图像半导体”，图像半导体是一个P N结合半导体，能够转换光线的光子爆炸结合处成为成比例数量的电子。电子的数量被计算信号的电压，光线进入图像半导体得越多，电子产生的也越多，从传感器输出的电压也越高。

因为人眼能看到1Lux照度（满月的夜晚）以下的目标，CCD传感器通常能看到的照度范围在0.1~3Lux，是CMOS传感器感光度的3到10倍，所以目前一般CCD摄像机的图像质量要优于CMOS摄像机。

CMOS可以将光敏元件、放大器、A/D转换器、存储器、数字信号处理器和计算机接口控制电路集成在一块硅片上，具有结构简单、处理功能多、速度快、耗电低、成本低等特点。CMOS摄像机存在成像质量差、像敏单元尺寸小、填充率低等问题，1989年后出现了“有源像敏单元”结构，不仅有光敏元件和像敏单元的寻址开关，而且还有信号放大和处理等电路，提高了光电灵敏度、减小了噪声，扩大了动态范围，使得一些参数与CCD摄像机相近，而在功能、功耗、尺寸和价格方面要优于CCD，逐步得到广泛的应用。CMOS传感器可以做得非常大并有和CCD传感器同样的感光度，因此非常适用于特殊应用。CMOS传感器不需要复杂的处理过程，直接将图像半导体产生的电子转变成电压信号，因此就非常快，这个优点使得CMOS传感器对于高帧摄像机非常有用，高帧速度能达到400到100000帧/秒。

如何设计机器视觉系统框架 --- 创科黎友在决定一个机器视觉系统的需求及应用时，很多因素需要考虑。机器视觉（或称为自动可视检测系统）一般包含了大量部件，这些部件直接影响系统的性能。为了获得这些子系统的优越性能，并无缝将他们接合在你的生产线上，最好花一些时间来学习视觉系统的组成、应用、以及正确的规划的重要性。 机器视觉的应用在对精度和可靠性都很高的重复性检测任务中，机器视觉广泛应用在这些生尺春产流程中。一些常见的任务：在食物包装中检测数据代码；自动检测部件用于正确的安装；为机器人的捡起（pick）和放置（place）动作提供向导；在制药中效验药品的颜色；读取部件的条形码、以及在产品上的标识；还有更多更多。基于PC的机器视觉系统的基本组成 由于机器视觉应用非常广泛，在不同的系统里使用不同的部件，但是，我们可以将这些部件分成如下几类（见图1）。图1 通常的机器视觉系统的主要组成（附件1） 1. 摄像头和光学部件 –这一类通常含有一个或多个摄像头和镜头（光学部件），用于拍摄被检测的物体。根据应用，摄像头可以基于如下标准，黑白RS-170/CCIR、复**色（Y/C），RGB彩色，非标准黑白（可变扫描），步进扫描（progressive-scan）或线扫描。 2. 灯光 –灯光用于照亮部件，以便从摄像头中拍摄到更好的图像，灯光系统可以在不同形状、尺寸和亮度。一般的灯光形式是高频荧光灯、LED、白炽灯和石英卤（quartz-halogen）光纤。 3. 部件传感器 –通常以光栅或传感器的形式出现。当这个传感器感知到部件靠近，它会桐睁给出一个触发信号。当部件处于正确位置时，这个传感器告诉机器视觉系统去采集图像。 4. 图像采集卡 –也称为视频抓取卡，这个部件通常是一张插在PC上的卡。这张采集卡的作用将摄像头与PC连接起来。它从摄像头中获得数据（模拟信号或数字信号），然后转换成PC能处理的信息。它同时可以提供控制摄像头参数（例如触发、曝光时间、快门速度等等）的信号。图像采集卡形式很多，支持不同类型的摄像头，不同的计算机总线。 5. PC平台 –计算机是机器视觉的关键组成部分。应用在检测方面，通常使用Pentium III或更高的CPU。一般来讲，计算机的速度越快，视觉系统处理每一张图片的时间就越短。由于在制造现场中，经常有振动、灰尘、热辐射等等，所以一般需要工业级的计算机。 6. 检测软件 –机器视觉软件用于创建和执行程序、处理采集回来的图像数据、以及作出“通过/失败（PASS/FAIL）”决定。机器视觉有多种形式（C语言库、 ActiveX控件、点击编程环境等等），可以是单一功能（例如设计只用来检测LCD或BGA、对齐任务等等），也可以是多功能（例如设计一个套件，包含计量、条形码阅读、机器人导航、现场验证等等）。 7. 数字I/O和网络连接 –一旦系统完成这个检测部分，这部分必须能与外界通信，例如需要控制生产流程、将“通过/失败（PASS/FAIL）”的信息送给数据库。通常，使用一张数字I/O板卡和（或）一张网卡来实现机器视觉系统与外界系统和数据库的通信。 配置一个基于PC的机器视觉系统认真的计划和注意细节能帮助你确保你的检测系统符合你的应用需求。如下是你必需考虑的几点： 确定你的目标 –这可能是最重要的一步 棗决定在这个检测任务中你需要实现什么，检测任务通常分为如下几类： 1. 测量或计量 2. 读取字符或编码（条形码）信息。 3. 检测物体的状态 4. 认知和识别特殊的特性棗模式识别 5. 将物体与模板进行对比或匹配 6. 为机器或机器人导航检测流程可以包含只有一个 *** 作或包含多个与检测任务相关的任务。为了确认你的任务，首先你应该明确为了最大限度检测部件你需要做的测试，也就是你能考虑到会出现的缺陷。为了明确什么哪个才是最重要的，最好做一张陵轮耐评估表，列出“必须做”和“可以做”的测试。一旦主要的对测试标准满意，随后可以将更多的测试加进去来改善检测过程，一定要记住，添加测试的同时也会增加检测的时间。确定你需要的速度 –系统检测每一个部件需要多少时间？这个不只是由PC的速度决定，还受生产流水线速度的影响。很多机器视觉包含了时钟/计时器，所以检测 *** 作的每一步所需要的时间都可以准确测量，从这些数据，我们就可以修改我们的程序以满足时间上的要求。通常，一个基于PC的机器视觉系统每一秒可以检测20-25个部件，与检测部件的多少和处理程序以及计算机的速度有密切关系。聪明地选择你的硬件 –一套机器视觉系统的性能与它的部件密切相关。在选择的过程中，有很多捷径棗特别在光学成像上棗可能很大程度降低系统的效率。如下是在选择部件时你必须紧记的几个基本原则。 1. 摄像头摄像头的选择与应用的需求直接相关，通常考虑三点：a）黑白还是彩色；b）部件/目标的运动；c）图像分辨率。在检测应用中大部分使用黑白摄像头，因为黑白图像能提供90%可视数据，并且比彩色便宜。彩色摄像头主要用于一些需要分析彩色图像的场合里。根据部件在检测时是否移动，决定我们选择标准隔行扫描摄像头还是逐行扫描摄像头。另外，图像的分辨率必须足够高，以提供检测任务需要的足够的数据。最后，摄像头必须质量好和可以避免工业现场中的振动、灰尘和热的影响。 2. 光学部件和照明这个至关重要的因素往往被人所忽略。当你使用一个很差的光学部件或照明，就算你使用最好的机器视觉系统，它表现出的性能甚至比不上一个配上良好光学部件和适当照明的低能力系统。光学部件的目标是产生最好和最大可用面积的图像，并且提供最好的图像分辨率。照明的目标是照亮需要测量或检测的部分的关键特征。通常，照明系统的设计由如下因素决定：颜色、纹理、尺寸、外形、反射率等等。 3. 图像采集卡虽然图像采集卡只是完整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。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。使用模拟输入的图像采集卡，目标是尽量不变地将摄像头采集的图像转换为数字数据。使用不正确的图像采集卡可能得到错误的数据。工业用的图像采集卡通常用于检测任务，多媒体采集卡由于它通过自动增益控制、边沿增强和颜色增强电路来更改图像数据，所以不用在这个领域里。使用数字输入的图像采集卡的目标是将摄像头输出的数字图像数据转换并输送到PC中作处理。考虑各种变化：人类的眼睛和大脑可以在不同的条件下识别目标，但是机器视觉系统就不是这样多才多艺了，它只能按程序编写的任务来工作。了解你的系统能看到什么和不能看到什么能帮助你避免失败（例如将好的部件认为是坏的）或其它检测错误。一般要考虑的包括部件颜色、周围光线、焦点、部件的位置和方向和背景颜色的大变化。正确选择软件：机器视觉软件是检测系统中的智能部分，也是最核心的部分。软件的选择决定了你编写调试检测程序的时间、检测 *** 作的性能等等。图2 DTVF是一个多功能、图形化编程的机器视觉软件（附件2）机器视觉提供了图形化编程界面 (通常称为“Point &Click”) 通常比其他编程语言(例如Visual C++)容易，但是在你需要一些特殊的特征或功能时有一定的局限性。基于代码的软件包，尽管非常困难和需要编码经验，但在编写复杂的特殊应用检测算法具备更大的灵活性。一些机器视觉软件同时提供了图形化和基于代码的编程环境，提供两方面最好的特征，提供了很多灵活性，满足不同的应用需求。通信和记录数据：机器视觉系统的总的目标是通过区分好和坏的部件来实现质量检测。为了实现这一功能，这个系统需要与生产流水线通信，这样才可以在发现坏的部件是做某种动作。通常这些动作是通过数字I/O板，这些板与制造流水线中的PLC相连，这样坏的部件就可以跟好的部件分离。例外，机器视觉系统可以与网络连接，这样就可以将数据传送给数据库，用于记录数据以及让质量控制员分析为什么会出现废品。在这一步认真考虑将有助于将机器视觉系统无缝与生产流水线结合起来。需要考虑的问题是： 1. 使用了什么类型的PLC，它的接口如何？ 2. 需要什么类型的信号？ 3. 现在使用或必须使用什么类型的网络？ 4. 在网络上传送的文件格式是什么？通常使用RS-232端口与数据库通信，来实现对数据的纪录。为以后做准备：当你为机器视觉系统选择部件时，时刻记住未来的生产所需和有可能发生的变动。这些将直接影响你的机器视觉软硬件是否容易更改来满足以后新的任务。提前的准备将不仅仅节约你的时间，而且通过在将来重用现有的检测任务可以降低整个系统的价格。机器视觉系统的性能由最差的部分决定（就像一个木桶的容量由最短的一个木块决定），精度则由它能获取的信息决定。花时间和精力合理配置系统就可以建造一个零故障和有d性的视觉检测系统。

康奈仕晌拿visionpro8.4机器视觉软件可以用来完成简单的产品统计项目，具体使用方法如下：

1、首先，需要获得图像，选择图像源，双击它，然后单击“选择文件”以指定图像路径。

2、然后单击以下图标打开工具箱，并双击以选择该工具。

3、宴早搭单击并选择“输出”，将其拖动到“输入”，然后双击“cog工具”，单击并选择右侧睁首的“当前”，最后获取图像。

4、单击按 *** 作显示的 *** 作结果，包括找到的产品数、产品的 *** 作分数等。

5、点击上述文件中保存项目后生成的最终用户界面，完成机器视觉统计项目的产品数量。

---