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机器视觉答案中文版

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1.Prove that a two-dimensional Gaussian filter can be extended by two one –dimensional Gaussian.

解: 二维高斯滤波器的公式是:

)

22(

2

22

2),(δ

δ

y

x

e

A y x h +

-?= (1)

我们还可以得到另一种形式:

)]()([),(21y h x h A y x h ??= (2)

其中 2

221)(δ

x

e

x h -= ,2

222)(δ

y

e

y h -

= (3)

h 1(x) 和 h 2(y) 都是一维高斯滤波器, 它们可以分别在图像的x 轴和y 轴方向进行高斯滤波。 这样,一个二维高斯滤波器就可以扩展为x 轴和y 轴方向的两个一维高斯滤波器。

2. Find a formula to project ground maps onto an image of bird view in Cartesian coordinates,

assuming that the camera is located at height of h above the origin of ground coordinate systems with the optical axis in downward direction. 解:

图 1 见图1。 设图像坐标系的原点在''

O (0, 0, f) ,地面坐标系的原点在'

O (0, 0, h),f 是照相机的焦距,h 是照相机的高度,且图像坐标系的X 轴和Y 轴分别平行于地面坐标系的x 轴和y 轴。很明显,如果图像上有一点是(X, Y, Z),Z=f , 则它对应的在地面上的点是 (x 0,y 0,z 0),z=h ;由上图可以知道, 弧'

C O 的长度大致等于y 0。 故 00fy fy Y z h ==; 若f=1, 则0

y Y h = 同理 00fx fx X z

h

=

=

; 若f=1, 则0x X h

=

弧'

O A 近似等于线l , 线l 对应于图像坐标系中的线L ,用向量n

(,,)A B C =表示线L 。

因为 0x X h

=

, 0y Y h

=

;所以 000x y A

B

C h

h

++= 或写成 000Ax By Ch ++=;

上式就是投影面的方程,它的法线是(A , B , Ch )。这样,我们就可以用法线n

= (A , B , C )表示图像平面。

3.A 8×8 image f[i, j] has gray levels given by the equation f[i, j] = |i – j |; i, j = 0, 1, 2, … 7. Find out the output images obtained by 3×3 mid-value filter and median filter over the image, respectively.

解: 由已知方程, 可以得到一个8×8 图像:

设图像灰度值为: 2

102

N I I I +=

,其中2

1,N I I 分别是模板内像素的最小灰度值和最大灰度值,

模板为N N ?大小。 图像的边缘点只用模板内的部分像素点对其作相应处理。 故经过均值滤波器的图像是:

设图像灰度值为:2

012(,,,)N I m edian I I I =…,则经过中值滤波器的输出图像为:

4.Find a method to remove the underlines in text documents; assuming that the documents had been well aligned with the image coordinates and thinned to skeletons of a single pixel width.

The Techniques of Image Processing

解: 观察上面文字的特征,可以得出下面的算法:

(1) 容易发现直线上的像素是最多的,可以将所有文字向水平方向投影;

(2) 统计各位置像素的多少,选出峰值,此峰值就是直线所在的方向,将其滤除;

????

? ??=321?n n n n

(3) 对处理后的文字先作图像开,再作图像闭操作,以弥补被滤除的文字部分并得到平滑的

图像。

5.Suggest an algorithm to compute the skew angle of texts in a document image if the skew angle is small.

解:

图2

见图2,原文本宽度为W 1, 长度为L 。 歪斜的文本其宽度增加至W 2。由三角关系,可以知道偏斜的角度为21

arctan

W W L

θ-≈。

6.Some remote sensing cameras have image border effect that makes the average pixel intensity darker when the pixels are neat to the image border. Write an algorithm to correct the image border effect.

解: 将整幅图像分成 16×16 的子图像,并用中值滤波的方法对其处理。 设有一个二次曲面: 22(,)I x y ax bxy cy dx ey g =+++++ 其均方误差为: 222

,[()(,)]x y s

ax bxy cy dx ey g f x y ε∈=

+++++-∑

用下列公式使均方误差最小

0a

ε?=?,

0b

ε?=?,

0c

ε?=?,

0d

ε?=?,

0e

ε?=?,

0g

ε?=?

可以得到系数a ,b , c , d , e 和 g 。 根据公式 '(,)

(,)1(,)

k f x y f x y u I X Y =+,则可以通过选择合适的系数k 和u ,得到一幅没有暗边缘

的新图像。

7. Given a rotation Matrix in the form find the corresponding rotation axis n

? and rotation angle θ. 解:

若旋转轴 n

? 是

则:222

1231n n n ++=。

矩阵R 、旋转轴n

?和旋转角θ有下列关系: 2

2

1111(1)cos r n n θ=+-

(1)

2

12123(1cos )sin r n n n θθ=-- (2) 13132(1cos )sin r n n n θθ=-+ (3) 21123(1cos )sin r n n n θθ=-+ (4)

2

2

2222(1)cos r n n θ

=+- (5)

23231(1cos )sin r n n n θθ=-- (6) 31132(1cos )sin r n n n θθ=-- (7) 32231(1cos )sin r n n n θθ=-+ (8)

2

2

3333(1)cos r n n θ

=+- (9)

故, (4)-(2) 有 211232s i n r r n θ-= (10) (3)-(7) 有 13312

2s i n r r n θ-= (11) (8)-(6) 有 3223

12s i n r r n θ-= (12) 由式(10),式(11)和式 (12),得:

222222

211213313223321

()()()4()s i n r r r r r r n n n θ-+-+-=++ 又因为 222

1231n n n ++=,故:

23

23

s i n )

a r c s )

θθ=

=

由式(10),式(11)和式 (12),得:

1r r n -=

2r r n -=

3n =

8. Given a set of 3D point correspondences (P i , P’i ), i = 1, 2, …n; n ≥3, on an object which is

uniformly changing size while it moving, described by ()P s RP T '=+

, find the scale factor s and

motion parameters R and T

. 解:根据 ()i i P s RP T '=+

设原始图像的质心为:1

1

n

i

i C P n

==

∑, 移动后图像的质心为:1

1

''n

i

i C P n

==∑, 这样可得系数S :

11

('')

()

n

i i n

i i P C S P C ==-=

-∑

且 21

21()P P sR P P ''-=-

31

31()P P sR P P ''-=-

R 是旋转矩阵, 且 1R =, ()RU RV R U V ?=?

3121312131212

1()()()()[()()]P P P P R P P R P P R P P P P s

''''-?-=-?-=-?-

故:

31212

3121

()()

[()()]P P P P R S P P P P ''''-?-=-?-

机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题: 1、什么是机器视觉,它的目标是什么?能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图,并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系? 机器视觉是机器(通常指计算机)对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程,也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件,而处理的目标不仅要能对机器零件定位,还要能对其进行检验。 原始数据特征向量类别标识 特征度量模式分类器 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中:什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等? 能否说出他们的应用领域病句、案例?能否描述它们的技术特点? 答:点视觉:用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉:普通的CCD。 两维视觉:用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉:用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄(双目视觉);或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉:用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如,一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色,是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来,而吸收了光谱中的其他部分的光谱,而同样的蓝色物体, 在红色的光源照射下,则呈现红紫色, 非可见光视觉技术:用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中:光源的种类有哪些?不同光源的特点是什么?光照 方式有几种?不同光照方式的用途是什么?又和技术特点和要求? 机器视觉检测技术中光源有以下几种:荧光灯,卤素灯+光纤导管,LED 光源,激光,紫外光等。几种光源的特点如下: 成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名 称 荧光灯低差差一般低一般 卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种: 背景光法(背光照射)是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中,被测物所遮挡的部分为黑色,而未遮挡的部分为白色,因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法(正面照射)是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息,照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去;暗场照射是为了获取物体表面的凹凸,照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中,光学系统的作用是什么?光学器件有哪几种,它们 各自的作用是什么?光学镜头有几种类型,它们各自有何用途?光学镜头有哪些技术参数,各自对测量有什么影响? 答:机器视觉检测系统中,光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有:镜头、成像器件(CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理,使成像更清晰;成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号;光圈的作用如同人得瞳孔, 控制入射光的入射量,实现曝光平衡;快门的作用是将想要获取的光学

机器视觉技术发展现状文献综述

机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉,而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断,机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样,通过视觉观察和理解 世界,具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科,同时也是一个交叉学科,取“信息”的人工智能系统,其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用,并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究,从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能,再现于人类视觉有关的某些智能行为,从客观事物的图像中提取信息进行处理,并加以理解,最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术,其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等,这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性,要能适应工业现场恶劣的环境,并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性,要求高速度和高精度,且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点,有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号,然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统,并根据像素分布、亮度和颜色等信息,将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、 数量、位置和长度等,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程:

完整版机器视觉思考题及其答案

什么是机器视觉技术?试论述其基本概念和目的。答:机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断,常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测,不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成?试详细论述之。答:机器视觉系统主要包括三大部分:图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取:是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括,照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件(主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别:视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后,图像的质量得到提高,既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制:主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答:。机器视觉技术的现状:机器视觉是近20?30年出现的新技术,由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点,在各个领域得到很广泛的应用,如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景:随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高,机器视觉技术越来越成熟,特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务,相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作,既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答:一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统,实时跟踪焊缝位置,实现实时控制,防止偏离焊缝,造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用,通过机器视觉系统抓拍轮对图像,找出轮对中有缺陷的轮对,提高检测精度和速度,提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查,通过机器视觉系统,对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪,提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换,分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答:傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为:一维离散傅里叶变换为:二维连续函数的傅里叶变换为:二维离散傅里叶变换为: 图像傅立叶变换的基本概念:傅立叶变换是数字图像处理技术的基础,其通过在时空域和频率域来回切换图像,对图像的信息特征进行提取和分析,简化了计算工作量,被喻为描述图像信息的第二种语言,广泛应用于图像变换,图像编码与压缩,图像分割,图像重建等。作用和目的:图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数,傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式?各自的特点和作用是什么? 答:灰度变换:基于点操作,将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段,它可以使图像动态范围加大,使图像的对比度扩展,

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备,在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要,机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出,“机器人技术与信息技术一样,在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一,具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来,但近些年来,工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长,大都在10 年以上,并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态,因此被广泛应用于各行各业,主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要,工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多,并且以后还会继续下降,但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨,个别国家和地区劳动力成本又很高,这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间,工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式,并且在国外,机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向,具有广阔的市场发展前景和强劲生命力,已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家,机器人自动化生产线已经应用到了各行各业,并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN,瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后,发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下,我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展,科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合,涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中,伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展,机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高,所能实现的功能也越来越多,性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前,工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展,其发展趋势主要为:结构的模块化和可重构化;控制技术的开放化、PC 化和网络化;伺服驱动技术的数字化和分散化;多传感器融合技术的实用化;工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS(柔性加工)加工单元的主要组成部分,它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备,主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域,

机器视觉思考题及其答案

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 机器视觉思考题及其答案 1.什么是机器视觉技术?试论述其基本概念和目的。 答:机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。 机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。 机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断,常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测,不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。 机器视觉可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。 2.机器视觉系统一般由哪几部分组成?试详细论述之。 答:机器视觉系统主要包括三大部分:图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。 图像获取:是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括,照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件(主要是 CCD 和 CMOS)采集物体影像。 图像处理和识别:视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、 1/ 19

平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。 经过图像处理后,图像的质量得到提高,既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制:主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出

基于机器视觉的产品检测技术研究文献综述

基于机器视觉的产品识别检测技术研究 摘要:机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号,传送给图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标特征,如面积、数量、位置,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、个数、合格/不合格、标识有无等,实现自动识别功能。机器视觉的研究是从20世纪60年代中期开始70年代已形成几个重要研究分支:目标制导的图像处理、图像处理和分析的并行运算、序列图像分析和运动参量求值、视觉知识的表示、视觉系统的知识库等。 关键词:机器视觉;CCD相机;图像处理;产品检测。

引言 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断,它是一项综合技术,其中包括数字图像处理技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感技术、模拟与数字视频技术等,机器视觉更强调实用性,要求能够适应工业生产中恶略的环境,要有通用的工业接口。电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能,它作为早期人工智能的一部分,由于技术条件的限制进展缓慢。后来在随着计算机技术的快速发展,机器视觉的研究得到了迅速发展在国外,机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业,机器视觉系统在产品检测方面已经得到了广泛的应用。在中国机器视觉技术应用开始与90年代,目前国内机器视觉大多为外国品牌,不过随着机器视觉的应用,国内公司技术上已经逐渐成熟。与此同时,随着配套基础设施建设的完善,技术、资金的积累,各行各业对机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现。国内高校校、研究所和企业在这个领域进行了积极探索和大胆尝试,这都将促进工业检测自动化技术向智能化发展。

基于机器视觉的产品检测技术研究

基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念 机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统,根据像素分布!亮度和颜色等信息,进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 值得一提的是,广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别,泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别,其特点是: 1、机器视觉是一项综合技术,其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术,光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性,要求能够适应工业生产中恶劣的环境,要有合理的性价比,要有通用的工业接口,能够由普通工作者来操作,有较高的容错能力和安全性,不会破坏工业产品,必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说,不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力,更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度,因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉,它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴 从应用的层面看,机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等,高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看,有被动视觉与主动视觉之,又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看,也称作计算机视觉。可以说,计算机视觉侧重于学术研究方面,而机器视觉则侧重于应用方面。 机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向,它的任务是为机器人建立视觉系统,使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境,以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要(例如,在航天及军事领域对于局部自主性的需要,在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要,在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等)。机器视觉作为一门工程学科,正如其它工程学科一样,是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题,必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素,折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状 机器视觉研究出现于60年代初期,电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。它作为早期人工智能研究的一部分,由于技术条件的限制,进展缓慢。80年代初,在D·Marr提出的计算视觉理论指导下,机器视觉研究得到了迅速发展,成为

机器视觉在线检测系统项目实施流程

随着机器视觉检测技术的日益成熟,越来越多的企业选择安装机器视觉在线检测系统,企业如何做到机器视觉在线检测项目的顺利实施,企业用户对机器视觉在线检测系统设计制作流程的了解至关重要,今天创视新小编在这里整理了整个机器视觉在线检测系统从前期的产品检测评估到系统设备设计制作集成的整个过程做一个简单的介绍: 1、项目的前期评估 A、通过电话联系我们公司,我们公司将会有专业项目工程工程师跟您进行初步的沟通,了解您的需求; B、需要您提供检测样品(OK品和各种NG品数个)以及现场环境,如果不是做整机检测设备的还需要提供视觉设备的安装空间及外围IO通讯。如有需要,项目工程师可以到贵公司进行现场评估; C、根据提供的样品,项目工程师会在公司进行初步的技术评估,一般在收到样品后两个工作日内会给出测试结果; D、项目工程师会根据测试结果,向您提出专业的意见。提供合适的视觉产品(包括工业相机、镜头、光源、电脑、机器视觉系统软件等)给您,然后在测试结果出来后给您提供初步方案及项目费用预估。 E、如对方案存在疑问,可以随时联系项目工程师,项目工程师会对您的疑问进行解答并完善方案,尽力满足您的需求。 2、立项 项目经过初步评估后,双方确认项目方案的可行性,项目工程师接下来会建立一个新项目流程往下进行。 3、检测标准的明确 需要您收集OK品和限度NG品(即初步测试中认为可以检测出来的NG品种类),需要一定数量。项目工程师会对您提供的样品进行测试,详细的检测标准跟您进行确认。 4、其他确认 明确了检测标准后,项目工程师会进一步和您确认检测设备达到安装现场,机械和电气要求;如果贵公司对设备使用有特殊要求的,请及时提出,以便我们进行评估和设计。 5、整体方案书制作、明细报价单、合同制作 项目工程师根据以上的确认制作详细的整体方案,整体包含整机图、视觉系统配置、检测标准、软件功能等。 机器视觉在线检测系统设备设计制作流程

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案南昌大学研究生2015,2016年第2学期期末考试试卷 试卷编号: (开)卷课程名称: 数字图像处理与机器视觉适用班级: 2015级硕士研究生姓名: 学号: 专业: 学院: 机电工程学院考试日期: 题号一二三四五六七八九十总分累分人 签名题分 10 15 15 10 20 30 100 得分 考生注意事项:1、本试卷共4页,请查看试卷中是否有缺页或破损。如有请报告以便更换。 2、使用A4答题纸,注意装订线。 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案,并将其 代号填在题前的括号内。每小题1分,共10分) ( b )1.图像与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )2. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.Hough变换法 b.状态法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( c )3.下列算法中属于图象锐化处理的是: a.局部平均法 b.最均匀平滑法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( d )4. 下列图象边缘增强算子中对噪声最敏感的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( b )5. 下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )6.下列算子中利用边缘灰度变化的二阶导数特性检测边缘的是:

a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )7.将灰度图像转换成二值图像的命令为: a.ind2gray b.ind2rgb c.im2bw d.ind2bw ( d )8.数字图像处理的研究内容不包括: a.图像数字化 b.图像增强 c.图像分割 d.数字图像存储 ( d )9.对一幅100?100像元的图象,若每像元用,bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后图象的压缩比为2:1,则压缩图象的数据量为: a.2500bit b.20000bit c.5000bit d.40000bit ( b )10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性: a.平均灰度 b.图像对比度 c.图像整体亮度 d.图像细节 第 1 页 二、填空题(每空1分,共15分) l. 图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8-邻域。 2.图象平滑既可在空间域中进行,也可在频率域中进行。 3.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 4. 低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过,从而实现图像平滑。 5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是和。 -1 -1 -1 -1 0 1 0 0 0 -1 0 1 1 1 1 -1 0 1 (不分先后) 6.图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。 7.灰度直方图的纵坐标是该灰度出现的频率。 8.依据图象的保真度,图象编码可分为无失真(无损)编码和有失真(有损)编码两 种。

机器视觉在线检测详解

广东省东莞市莞城区莞太路34号东莞市创意产业中心园区8座502 Unit 502, Building 8, Creative Industry Center Park, No. 34 Guantai Road, Guancheng District, Dong Guan 523000, P.R.China 机器视觉在线检测详解 机器视觉的一个重要应用就是进行在线检测。这个与物体静止时的视觉检测系统不同,最起码图像摄取的速度要足够快才行,不然就不可能在被测物体运动时获取足够清晰的图像,再一个就是机器视觉软件的图像处理能力也要足够强,分析判断周期要够短,不然等反应过来了,产品可能都已经走出次品剔除系统的工作范围了。这样的机器视觉在线检测就是不合格的。 1 机器视觉在线检测的基本原理 基于机器视觉的在线检测系统的基本原理:首先通过视觉传感器获取高速流水线上运动待检测物体图像,图像传送到计算机后,计算机调用专用的图像处理软件来对检测物体进行检测、测量、分析、判断。多功能检测实验平台的硬件结构如图1所示,机器视觉在线检测系统的基本模块包括:传动装置、专用LED光源、图像采集模块、电气控制模块。 2 多功能检测实验平台运动控制部分设计 在这套系统中,运动控制部分选用工业PC+运动控制卡+步进电机的控制模式。运动控制卡是步进电机公司的MPC01。它配备了许多功能强大、内容丰富的运动控制软件工具和函数库。MPC01运动函数库用于二次开发,用户只要用C/C++或Visual Basic等编制所需的用户界面程序,并把它与MPC01

运动库链接起来,就可以开发出自己的控制系统。 3 专用LED光源 光源对图像质量的影响是至关重要的,考虑到本套试验平台将要进行各种物品的检测实验,开发设计了多种专用LED照明方案以适应各种不同的待检物体。直环型用于各种具有稳定照度和清晰图像的工件;狭角型用于各种透明工件或低对比度工件;棒型用于透明、光滑、镀金表面;圆顶型用于不平整或弯曲的表面检测,金属包片上的印刷字体或弯曲表面的孔穴;背光型用于透明材料或液体的检测;同轴型用于光滑、电镀、低反射表面。 4 高速图像采集系统 图像采集部分将完成流水线上的运动图像获取,采集图像质量的好坏将直接影响整个检测效率。图像采集部分主要由CCD摄像机完成。CCD摄像机摄取图像信号,由图像采集卡将图像信号采集进来。本套实验装置选用两个方位的摄像机对待检测物体进行检测,一个俯拍位一个侧拍位,对有些待检测物体可以进行多方位的检测。摄像机采用的是Pulnix公司的TM6703,采集卡选用Matrox 公司的Comora2。 4.1 图像采集卡 Matrox Corona Ⅱ是Matrox Graphics Inc.生产的图像控制器,可采集隔行扫描/逐行扫描的分量RGB信号和单/双路黑白模拟视频信号;3路10bit A/D转换器;24-bit RS-422/LVDS数字接口;模拟情况下采集率达到30MHz,RS-422数字模式下达25MHz,LVDS数字模式下达40MHz;连接2个RGB 或6个模拟黑白视频信号;32-bit/33MHz PCI总线主模式;扩展板上实时采

机器视觉答案

华南农业大学期末考查试题 2009~2010学年第2学期考试科目:《机器视觉》 考试类型:开放考查作业提交时间:2010.12.15 学号:姓名:年级专业 题号一二三四五六七总分 得分 评阅人………………………………………………………………………………………………………… 一、填空题(每题2分,共16分) 1.图像数字化包括采样和量化两过程。 2.图像处理中常用的两种邻域是3×3和5×5。 3.从图像工程的角度上,机器视觉过程一般分为四个阶段,包括数字化成像、图像处理、图像分析和模型匹配等。图像分割技术是由图像处理向图像分析阶段过渡过程中必须的。 4.机器视觉系统通常由光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化、智 能图像处理与决策模块和控制执行机构等部分组成。 5.一般来说,采样间距越大,图像数据量越少,质量越低;反之亦然。 6.结构元素S在区域X内移动时其原点位置的集合就是S对X的腐蚀。 7.图像分割方法可以分成基于边缘的分割和基于区域的分割两类,前者是利用不同目标间像素属的不连续性实现目标分割的。 8.常见的一阶微分边缘检测算子有正交梯度算子、平滑梯度算子和Roberts等算子。 二、选择题(每题1分,共9分) 1.一幅灰度级均匀分布的图像,其灰度范围在[0,255],则该图像像素的存储位数为d。 a.2 b.4 c.6 d.8 2.图像与灰度直方图间的对应关系是:b。 a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.多对多 3.下列关于区域形状的特征描述中,不正确是:b。 a.矩形度是物体面积与其最小外接矩形面积之比 b.边界的形状数具有平移、旋转和比例缩放不变性 c.当区域为圆时,圆形度达到最大值1

机器人视觉算法 参考答案

1.什么是机器视觉 【概述】 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。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。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。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 系统可再分为: 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备: Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等,实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块: 1.照明 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。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。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。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程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、结构光和频闪光照明等。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。 2.镜头FOV(Field Of Vision)=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM(零件测量公差比)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 3.相机 按照不同标准可分为:标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD;单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 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。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如,可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时,采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集

机器视觉在线检测系统项目实施流程

精选文档 随着机器视觉检测技术的日益成熟,越来越多的企业选择安装机器视觉在线检测系统,企业如何做到机器视觉在线检测项目的顺利实施,企业用户对机器视觉在线检测系统设计制作流程的了解至关重要,今天创视新小编在这里整理了整个机器视觉在线检测系统从前期的产品检测评估到系统设备设计制作集成的整个过程做一个简单的介绍: 1、项目的前期评估 A、通过电话联系我们公司,我们公司将会有专业项目工程工程师跟您进行 初步的沟通,了解您的需求; B、需要您提供检测样品(0K品和各种NG品数个)以及现场环境,如果 不是做整机检测设备的还需要提供视觉设备的安装空间及外围I0通讯。如有 需要,项目工程师可以到贵公司进行现场评估; C、根据提供的样品,项目工程师会在公司进行初步的技术评估,一般在收 到样品后两个工作日内会给出测试结果; D、项目工程师会根据测试结果,向您提出专业的意见。提供合适的视觉产品 (包括工业相机、镜头、光源、电脑、机器视觉系统软件等)给您,然后在测 试结果出来后给您提供初步方案及项目费用预估。 E、如对方案存在疑问,可以随时联系项目工程师,项目工程师会对您的疑 问进行解答并完善方案,尽力满足您的需求。 2、立项 项目经过初步评估后,双方确认项目方案的可行性,项目工程师接下来会建 立一个新项目流程往下进行。 3、检测标准的明确 需要您收集0K品和限度NG品(即初步测试中认为可以检测出来的NG品 种类),需要一定数量。项目工程师会对您提供的样品进行测试,详细的检测标准跟您进行确认 精选文档

4、其他确认 明确了检测标准后,项目工程师会进一步和您确认检测设备达到安装现场,机械和电气要求;如果贵公司对设备使用有特殊要求的,请及时提出,以便我们进行评估和设计。 5、整体方案书制作、明细报价单、合同制作 项目工程师根据以上的确认制作详细的整体方案,整体包含整机图、视觉系统配置、检测标准、软件功能等。 机器视觉在线检测系统设备设计制作流程 在签完合同和各方面财务确认后就开始进一步的系统设备的设计制作。 1、客服提供相关的辅料 需要提供不同程度的良品与不良品样品、产品样品外观尺寸和设计品载具。如果需要使用专用载具,请提供专用载具的相关尺寸以提供我们的设计使用。 2、设备整机布置图和电气控制动作流程的确认 我们在收到您提供的相关辅料几个工作日后,提供设备整机布置图和电气控制动作流程给贵公司的责任人确认,如有疑问可以和公司的技术工程师沟通,技术工程师会尽快解决您的问题。 3、机器零件图设计 整机布置图确认后,接着就是进行机械零件的设计。 4、机械、电气标准件的选型 精选文档 整机布置图和电控动作流程确认后,接着就是完成机械、电气标准件的选型。

2019人工智能与健康试题及答案

2019人工智能与健康试题及答案 一、单项选择题 1.()是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备。 D.工业机器人 2.()是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。 B.机器翻译 3.()是人工智能的核心,是使计算机具有智能的主要方法,其应用遍及人工智能的各个领域。 B.机器学习 4.()是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术,结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。 A.语音交互 5.()是通过建立人工神经网络,用层次化机制来表示客观世界,并解释所获取的知识,例如图像、声音和文本。 A.深度学习 6.()是研究用计算机系统解释图,像实现类似人类视觉系统理解外部世界的一种技术,所讨论的问题是为了完成某一任务需要从图像中获取哪些信息,以及如何利用这些信息获得必要的解释。 B.图像理解 7.()是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 A.专家系统 8.()是一种处理时序数据的神经网络,常用于语音识别、机器翻译等领域。 C.循环神经网络 9.()是一种基于树结构进行决策的算法。 B.决策树 10.()是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。

C.文本分类 11.()是指能够按照人的要求,在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。 C.弱人工智能 12.()是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。 B.强人工智能 13.()是指在各个领域都比人类要强的人工智能。 A.超人工智能 14.()是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。 A.体感交互 15.()是自然语言处理的重要应用,也可以说是最基础的应用。 C.文本分类 16.()宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。 C.美国 17.()中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。 B.2018年10月31日 18.《“健康中国2030”规划纲要》中提到,健康是经济社会发展的() B.基础条件 19.《“健康中国2030”规划纲要》中提到,全民健康是建设健康中国的() D.根本目的 20.1997年,Hochreiter&Schmidhuber提出()。 D.长短期记忆模型 21.2005年,美国一份癌症统计报告表明:在所有死亡原因中,癌症占() A.1/4 22.2012年,Hinton教授小组在ImageNet竞赛中夺冠,降低了几乎()的错误率。 B.50% 23.2017年,卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在()大赛上战胜了四位人类玩家,这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。 C.德州扑克 24.50年前,人工智能之父们说服了每一个人:“()是智能的钥匙。” B.逻辑 25.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO统计,有()的肿瘤患者需要接受放疗。

机器视觉答案中文版

1.Prove that a two-dimensional Gaussian filter can be extended by two one –dimensional Gaussian. 解: 二维高斯滤波器的公式是: ) 22( 2 22 2),(δ δ y x e A y x h + -?= (1) 我们还可以得到另一种形式: )]()([),(21y h x h A y x h ??= (2) 其中 2 221)(δ x e x h -= ,2 222)(δ y e y h - = (3) h 1(x) 和 h 2(y) 都是一维高斯滤波器, 它们可以分别在图像的x 轴和y 轴方向进行高斯滤波。 这样,一个二维高斯滤波器就可以扩展为x 轴和y 轴方向的两个一维高斯滤波器。 2. Find a formula to project ground maps onto an image of bird view in Cartesian coordinates, assuming that the camera is located at height of h above the origin of ground coordinate systems with the optical axis in downward direction. 解: 图 1 见图1。 设图像坐标系的原点在'' O (0, 0, f) ,地面坐标系的原点在' O (0, 0, h),f 是照相机的焦距,h 是照相机的高度,且图像坐标系的X 轴和Y 轴分别平行于地面坐标系的x 轴和y 轴。很明显,如果图像上有一点是(X, Y, Z),Z=f , 则它对应的在地面上的点是 (x 0,y 0,z 0),z=h ;由上图可以知道, 弧' C O 的长度大致等于y 0。 故 00fy fy Y z h ==; 若f=1, 则0 y Y h = 同理 00fx fx X z h = = ; 若f=1, 则0x X h = 弧' O A 近似等于线l , 线l 对应于图像坐标系中的线L ,用向量n (,,)A B C =表示线L 。 因为 0x X h = , 0y Y h = ;所以 000x y A B C h h ++= 或写成 000Ax By Ch ++=; 上式就是投影面的方程,它的法线是(A , B , Ch )。这样,我们就可以用法线n = (A , B , C )表示图像平面。 3.A 8×8 image f[i, j] has gray levels given by the equation f[i, j] = |i – j |; i, j = 0, 1, 2, … 7. Find out the output images obtained by 3×3 mid-value filter and median filter over the image, respectively.

机器视觉检测.

机器视觉检测 一、概念 视觉检测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。 机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。 2、典型结构 五大块:照明、镜头、相机、图像采集卡、软件 1.照明 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。目前没有通用的照明设备,具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为: 分类具体说明优点 背向照明被测物放在光源和摄像机之 间能获得高对比度的图像 前向照明光源和摄像机位于被测物的 同侧 便于安装 结构光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 镜头的选择应注意以下几点:焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机 按照不同标准可分为:标准分辨率数字相机和模拟相机等。 要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD 和面阵CCD;单色相机和彩色相机。 为优化捕捉到的图像,需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。 4.图像采集卡 图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。将图像信号采集到电脑中,以数据文件的形式保存在硬盘上。通过它,可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中。 5.软件 视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。是视觉检测的核心部分,最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。常用的包括,搜索工具,边界工具,特征分析工具,过程工具,视觉打印工具等。 3、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素: 对比度机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度,从而易于特

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