什么是机器视觉?
"机器视觉",即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉是配备有感测视觉仪器(如自动对焦相机或感测器)的检测机器,其中光学检测仪器占有比重非常高,可用于检测出各种产品的缺陷,或者用与判断并选择出物体,或者用来测量尺寸...等,应用在自动化生产线上对物料进行校准与定位。是计算机视觉中Zui具有产业化的部分,主要大量应用于工厂自动化检测及机器人产业等。
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品质、采集产品资料等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。
视觉系统检测生产线上的产品,决定产品是否符合品质要求,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,包括可编程控制器和警报装置等。
资料传输到电脑,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系统的品质资讯来源,也可以和CIMS其他系统集成。
机器视觉系统是指用电脑来实现人的视觉功能,也就是用电脑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物件的形状、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。
机器视觉系统主要由三部分组成:
系统可再细分为
"机器视觉",即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
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,Zui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。
简单地说,所谓图像采集卡就是连接图像采集设施和图像处理设施的硬件卡。采集是图象经过采样、量化以后转换为数字图象并输入、存储到帧存储器的过程。由于图像信号的传输需要很高的传输速度,通用的传输接口不能满足需要,因此需要图像采集卡。
自20世纪80年代末期起步,机器视觉作为一种应用系统,其功能特点随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展。随着我国工业化整体水平的提高,有着自动化装备“眼睛”之称的机器视觉产品,因其能大大提高生产的柔性和自动化程度,受到越来越广泛的应用,机器视觉产业也因此进入到一个持续快速增长的阶段。
机器视觉系统的基本光学参数包含视野、工作距离、分辨率和景深。机器视觉系统光学性能的4项Zui基本参数是视野(field of view)、分辨率(resolution)、工作距离(working distance)和景深(depth of field)。
机器视觉系统的特点是提高生产的产品质量和生产线自动化程度。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。烟草工业使用智能机器视觉传感器替代人眼来完成检查任务、逻辑运算工作、捕捉图像、评估其颜色、表面和尺寸等,实现设备对烟盒的自动检查和剔除,减少产品周转费用、缩短机器停工期、提升产品质量。
视觉检测系统由光源、图像传感器、视觉控制器、工控计算机、智能控制板等组成。 视觉检测系统是一款集检测、测量、分辨、定位于一体的高性能综合设备,用于跟踪、识别各类五金工件生产过程中位置、孔距、边距及刻印字体错误、缺失、方向错误等不合格现象现象。
机器视觉就是用摄像机替代人眼,用计算机替代人的头脑。机器视觉用于印刷,包装质量检测的工作原理就是用摄像机拍摄、采集印品的图像,在计算机中与该印品标准图像(模板)比较,如果发现差异并超出设定的公差范围,即判定为不合格产品。在实际的机器视觉系统应用中要复杂。
一套完整的机器视觉系统包括照明系统、镜头、摄像机、图像卡以及运动装置,每一个部件对图像质量都产生影响,包括连接线以及整机调试人员的经验都会导致结果不同,对于不同的应用我们都需要考虑到系统的运行速度,使用黑白还是彩色、检测物体尺寸、视场多大、分辨率多高、对比度多大。
所谓机器视觉:就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(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,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。
在实际的应用系统中,嵌入式视觉技术可望带来什么样的潜力呢?BerkeleyDesignTechnologyInc.(BDTi)公司总裁兼嵌入式视觉联盟(EmbeddedVisionAlliance;EVA)创办人JeffBier在接受分享了他的看法。在缺乏共通标准而使嵌入式视觉技术发展受阻之际,JeffBier强调唯有一种兼容各层面功能的标准,才能真正开启并普及嵌入式视觉应用。
机器视觉(Machine Vision)作为光电技术应用的一个特定领域,目前已经发展成为一个前景光明、活力无限的行业,年平均增长速度超过2O% 。机器视觉广泛应用于微电子、电子产品、汽车、医疗、印刷、包装、科研、军事等众多行业。涉及技术一致,应用差异明显,是各种机器视觉应用系统的共同特点。
采用机器视觉对生产线进行自动化的改造,使布匹生产生产线变成快速、实时、准确、高效的生产线。在生产线上,所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认(以下简称“布匹检测”)。机器视觉的自动辨别技术可以完成以前由人工来完成的工作。大大提高了生产线的生产效率。
机器视觉作为一种自动化系统,广泛使用于各种流水线中。现在采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布匹检查中,用人工检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检查方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。机器视觉是在没有人工干预的情况下使用计算机来处理和分析图像信息并作出结论。
作为机器视觉系统的重要组成部分,图像处理软件主要通过对图像的分析、处理和识别,实现对特定目标特征的检测。由于机器视觉系统在现代工业领域的广泛应用,使应用于机器视觉系统的机器视觉软件技术得到了高速发展。
随着科技的不断进步,工业相机也向便携式、集约化、高精度、低成本发展,USB2.0工业相机、1394工业相机和GigE工业相机已逐步取代了模拟相机和Camera-Link相机的主体地位,成为工业相机市场的三大主流数字相机。新兴的工业数字相机如pixeLINK相机、kappa相机、SVSI等凭借在USB2.0、1394和GigE接口上的技术和成本优势成为了工业相机市场上的新力量,得到广泛认可。
基于机器视觉技术的车辆牌照识别,整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割和字符识别五大模块,用软件编程来实现每一个部分,Zui后识别出汽车牌照。其主要应用于城市交通管理、高速公路收费管理、公路超限治理等方面。
机器视觉检测与传统的人工检测相比效率更高,检测结果更加准确可靠。由于机器视觉检测不会受到操作者的疲劳度、责任心和经验等因素的影响,在一些不适合人工作业的危险场合,人工视觉难以满足要求的场合和带有高度重复性、智能性并且靠人的眼睛无法连续稳定地进行产品检测的场合,机器视觉可以发挥它自身的优势来高效、高质量的完成检测任务。
机器视觉检测系统的优势主要体现在,非接触检测测量、长时间稳定工作等,利用机器视觉解决方案,可以节省大量劳动力资源,为公司带来可观利益,因此其应用也越来越广泛。 机器视觉系统具有测量功能,能够自动测量产品的外观尺寸,比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量。尺寸测量无论是在产品的生产过程中,还是产品生产完成后的质量检验中都是必不可少的步骤,而机器视觉在尺寸测量方面有其独特的技术优势。
人类历史长河中,工业时代以前的生产力增长几不可察,而近200多年生产力发生飞跃式变化正是得益于工业革命。以蒸汽机为标志的机械化工业革命1.0使人的体力被解放和大幅提升;以电力为标志的电气化工业革命2.0实现了大规模流水线作业,开创了产品批量标准化生产的新模式。
千百年来,对未来的预测是人类永恒的话题。当历史步入瞬息万变的现代社会,随着科学发展和技术变革给人类社会带来翻天覆地的变化,占卜未来已经不再局限于的对宇宙和生命的探索,在市场化的社会形态中,谁能够准确预知未来技术的发展,谁就能在激烈的竞争中赢得先机,从而获得飞速的发展。
在机器视觉技术之所以能够快速发展并成为人类社会不可或缺的经济力量,Zui核心的原因是他给传统的制造业插上了腾飞的翅膀。从半导体行业的蓬勃,到触摸屏行业成为工业的新宠,始终有一个幕后英雄,就是机器视觉技术。通过视觉的定位引导,我们获得了更加高效精准的加工产品.
回顾工业发展的历史,从第一次工业革命的“蒸汽时代”,到电力技术广泛应用的第二次工业革命,再到20世纪80年代以来以信息技术、新能源技术、新材料技术、生物技术等科学技术突破为代表的科技革命。人们惊叹于制造业的发展和生产力的进步。那么制造业的进一步发展,“未来工厂”究竟是什么样的呢?未来工厂基本上讲是更加高效、精确、快速反应和智能化的生产方式,而机器视觉技术必将成为未来工厂中不可或缺的组成部分。
随着微处理器、半导体技术的进步,以及劳动力成本上升和高质量产品的需求,国外机器视觉于20世纪90年代进入高速发展期,广泛运用于工业控制领域,这意味着自动化需求凸显的制造业,对机器视觉技术的需求也会随着剧增。那么,智能化水平提升,机器视觉在智能制造领域将引发怎样的变革和问题呢?
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个重要分支。机器视觉系统是通过机器视觉产品(CMOS/CCD)将被摄取目标转换成图像信号,将信号进行处理、识别、分析后进行结果判断与控制输出的综合系统。
对于机器视觉系统来说,图像质量是直接影响Zui终图像处理结果的关键因素。特别是在自然光照条件下,图像质量随着光源条件的变化会有明显的不同。对诸如“增益”和“曝光时间”等摄像头设置作出相应调解可对不稳定的环境光情况作出补偿,从而提高图像质量。