实训一 机器视觉技术

实训一机器视觉技术

（一）机器视觉技术

1.目标→图像摄取装置（CMOS和CCD）→图像信号→图像处理系统→数字化信号

2.机器视觉系统组成部分：光源、镜头、相机、图像处理单元、图

象处理软件、监视器、输入/输出控制单元。

3.特点：提高生产的柔性和自动化程度。

4.应用：生产流水线的检测系统（汽车零件、纸币印刷质量）、智能

交通管理系统、金相分析、医疗图象分析、无人机、机器人等。

（二）机器视觉实训系统

大恒DHLAB-BASE-PY-AF型平移式机器视觉教学实验平台

组成部分：相机安装模块、光源安装模块、平台方形载板、运动控制面板

由组成部分可推测，在机器视觉系统识别物体时，相机的焦距、光源的种类、光圈的大小、曝光时间的长短、载板移动速度的大小都将会对获取图像产生不同的影响。

平台：速度可调；手动或自动运动模式；

摄像头：紧凑型数字摄像机

感光元件：1/1.8”CCD；分辨率为1628（H）x 1236（V）；像素尺寸4.4um x 4.4um。

（三）实训内容

【1】一维条码检测

1. 条形码(barcode)是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符，在商品流通、图书管理、邮政管理、银行系统等许多领域都得到广泛的应用。

2. 摄像机位置离检测平面大概47cm，光源离检测平面约36cm。

3. 实验步骤如下：

①放置条形码在载物平台上，使其处于镜头正下方；

②调整焦距、改变光圈大小，使物体清晰，对比度高、明暗适中；

③利用计算机软件控制相机对物体成像；

④通过改变曝光量、增益、光源、载物台移动速度，观察成像结果并加以比较。

⑤结果如下：

条形码A 不开光圈、无速度曝光量增益识别结果

1000 0 没有图像

2500 0 不能识别

60000 0 正确识别

60000 5 正确识别

60000 6.4 错误识别

60000 7 没有图像条形码B 不开光圈、无速度曝光量增益识别结果

60000 2 没有图像

60000 6.4 正确识别

60000 20 错误识别

35000 6.4 不能识别

40000 6.4 正确识别

开光圈曝光量增益识别结果

60000 6.4 没有图像

2000 6.4 正确识别

速度曝光量增益识别结果

小60000 6.4 正确识别

中60000 6.4 错误识别

大60000 6.4 错误识别

⑥部分截图

⑦思考题

a.想要调整平台移动速度，可以使用平移平台控制面板[速度调整]

部分，打开速度调整按钮，旋转旋钮，控制速度。

b.更换其他条形码，必须再次经过调焦、找到合适位置、适合曝光

量、适合增益，才能够正确识别。否则会出现错误识别或不能成像的结果。

【2】二维码检测

1.二维码为黑白相间、粗细不同的点阵图形，通过大大小小不同的

黑白的点来存储信息。

2.检测系统、实验步骤同【1】

3.结果：曝光量很小时，系统也能够识别；增益数在实验过程中均

大于3。

4.讨论加光源对识别结果的影响：

未补光补光

即在此实验中，光源的补充与否并没能直接影响识别精度。只要在实验过程中，注意到曝光量、增益、光圈大小、光源补否之前相互协调，就能够使系统精准检测识别到二维码的内含信息。

讨论改变触发模式对识别结果的影响:

平移平台在移动的过程中，能够受到触发模式的控制。当改动触发模式为“Line0”时，平台在移动经过磁铁标定点时，系统相机自动拍照并只在此时拍照。

此时拍照得到的图像较为清晰，识别准确度提高。

5.思考题

a.其他二维码

即系统能够识别如微信、系统自动生成的一些二维码。只是在进行识别前，需要记得调焦、调整曝光量等数据，使系统能够成清晰的像，只有这样，才能精准识别。

b.编写识别指定二维码的Halcon程序。

在经过学习原有二维码识别的程序代码后，分析得知只需将过程中的“识别”语句改为相应的新二维码信息，既可以实现识别功能。

语句改为：M1:=‘wangxiaohan’

识别功能实现截图如下：

c.倾斜旋转二维码，系统能够识别。

【3】字符识别

1.此项实验需要使系统识别特定字符。此字符已由Halcon算子程序

规定为“HALCON”，出现其他字符不可识别。

2.实验过程如【1】中的①-④。

3.实验数据、截图补充如下：

曝光量增益识别结果

5000 0 正确识别

5000 3 正确识别

20000 0 正确识别

右遮挡10000 0 不能识别

下遮挡10000 0 错误识别

角遮挡10000 0 错误识别

4.思考题：对物体遮挡后，系统不能够100%准确识别字符。如上图

所示，遮挡部分字符串或者遮挡下方、边角，都可能使系统不能

精确识别字符，还可能会产生错误识别除字符外的物体。

【4】一维测量

1.本实验测量普通芯片的管脚间距。

2.实验步骤：

①置条形码在载物平台上，使其处于镜头正下方；

②调整焦距、改变光圈大小，使物体清晰，对比度高、明暗适中；

③利用计算机软件控制相机对物体成像；

④划定“匹配区域”，此步骤是为了在实际应用中，使相机在多个零件中，能够通过匹配区域的特征，识别出需要测量的零件（即芯片）。

⑤划定“测量区域”，此步骤是为了在识别了特定零件后，在该零件的固定测量区域内才进行测量，而不是无范围的胡乱测量。

⑥相机采集后自动生成测量数据，此数据为像素单位。如需得知确切管脚间距，要换算成标准长度单位。

⑦额外测量直尺间距，为单位换算做准备。

3.实验结果截图

速度慢速度快

静止直尺

4.思考题

a.更换其他芯片，并不能够检测成功。因为其“匹配区域”并不重

合，所以系统不能识别芯片并进行测量。

b.测出来的数据单位是像素。在进行了直尺间距测量后，可大致估

计1mm代表此实验中的单位“1”，因此可以得到管脚间距的公制长度值。

【5】二维测量

1.对所给实验工件测量板的图形进行测量。可以通过系统得到的数

据有圆的直径和矩形的面积。

2.保持相机与平台距离为47cm。加固背光源。

3.实验步骤同实验【4】，必须划定匹配区域和测量区域。

4.实验结果截图：

5.测量过程中，有时会因为测量区域划定不规范或者测量区域与匹

配区域重合时，导致系统无法识别且测定。

6.思考题：测量数据仍为像素，可与【4】方法相同，通过建立标准

长度单位与实验中所得像素数据匹配公式，再对实验数据进行换算得到真实的长度单位数据。

【6】三维形状匹配

1.对实验所给工件进行测量匹配。可以通过系统得到三维工件在图

像中的位置，并得到工件在相机坐标系中的坐标和姿态。

2.实验步骤补充：设置匹配参数；加载形状模型；完成3D形状匹配。

3.实验结果截图：

4.思考题：

a.遮挡工件，不能准确测量。

b.旋转工件，并不是任何角度都可以测量得到正确结果。

【7】木材分类系统

1.本实验用来检测木板的种类。

2.实验流程：

①木材模板创建：通过对各类木板的材质进行训练，使系统“记忆”被测物的特征，能够在识别过程中对所给木板的材质进行对比检测。

②完成训练后，将任意木板放置在平移台上，使系统对木板材质进行识别。如能够在“材质库”中匹配到合适材质，显示正确类别；如不能匹配，则无法显示或者出现错误识别。

3.实验结果截图：（均能正确识别）

4.思考题：光照改变会影响匹配精度。有时过于强的光照，木材表

面可能反光严重，会使系统判别错误，匹配成其他材质。下面三幅图为同一块木板，因光照强度不同，而被系统匹配不同材质。

（四）实训心得

1. 实验过程中如需讨论某些参数对于结果的影响，一定要做到只改变讨论量，其他变量保持不变；

2. 实验数据要通过多次实验结果平均后取得，为的是排除偶然误差；

3. 光学实验中对于光学系统的构成、光路的设计、透镜应用等方面格外注意，本实验相机的成像过程，就需要对于透镜焦距的知识有所掌握。

4. 考虑问题要全面，实验过程中要顾及多种变量对于结果的影响，通过多次调试，使系统达到最佳效果时，再进行最终数据的采集。

机器视觉基础知识详解

机器视觉基础知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：

为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+视觉自动上下料定位的应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用： 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值，来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案，使用两个相机及光源配合机械设备，达到每次检测双面8个产品，每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时，立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。

机器视觉检测的基础知识[大全]

机器视觉检测的基础知识~相机 容来源网络，由“机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在机械展. 相机都有哪些种类？我们常说的CCD就是相机么？除了2D平面相机，是否还有其他种类的相机，原理又是什么？下面这篇文章给您一一道来。 一，相机就是CCD么？ 通常，我们把所有相机都叫作CCD，CCD已经成了相机的代名词。正在使用被叫做CCD的很可能就是CMOS。其实CCD和CMOS都称为感光元件，都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。他们在检测光时都采用光电二极管，但是在信号的读取和制造方法上存在不同。两者的区别如下： 二，像素。 所谓像素，是指图像的最小构成单位。电脑中的图像，是通过像素（或者称为PIXEL）这一规则排列的点的集合进行表现的。每一个点都拥有色调和阶调等色彩信息，由此就可以描绘出彩色的图像。 ▼例如：液晶显示器上会显示「分辨率：1280×1024」等。这表示横向的像素数为1280，纵向的像素数为1024。这样的显示器的像素总数即为1280×1024＝1,310,720。由于像素数越多，则越可以表现出图像的细节，因此也可以说「清晰度更高」。

三，像素直径。 所谓像素直径，是指每个CCD元件的大小，通常使用μm作为单位。严谨的说，这个大小中包含了受光元件与信号传送通路。（＝像素间距，即某个像素的中心到邻近一个像素的中心的距离。）。也就是说，像素直径与像素间距的值是一样的。如果像素直径较小，则图像将通过较小的像素进行描绘，因此可以获得更加精细的图像。可以通过像素直径和有效像素数，求出CCD元件的受光部的大小。 假设某个 CCD 元件的条件如下所示： ·有效像素数…768 × 484 ·像素直径…8.4 μm× 9.8μm 则受光部的大小为 ·横向768 × 8.4μm＝ 6.4512 mm ·纵向484 × 9.8μm＝ 4.7432 mm 四，CCD的大小。 ▼CCD感光元件的大小，一般分为采用英寸单位表示和采用APS-C大小等规格表示这2种方式。采用英寸表示时，该尺寸并不是拍摄的实际尺寸，而是相当于摄像管的对角长度。例如，1/2英寸的CCD表示「拥有相当于1/2英寸的摄像管的拍摄围」。为什么如此计算呢，这是由于当初制造CCD的目的就是用来代替电视机录像机的摄像管的。当时，由于想要继续使用镜头等光学用品的需求比较强烈，由此就诞生了这种奇怪的规格。主要的英寸规格的尺寸如下表所示。

机器视觉入门知识详解

机器视觉入门知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：

为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明： 当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒 瓶和持续的流程统计数据。

机器人视觉引导玩偶定位应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 视觉检测在电子元件的应用：

(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

机器视觉应用解析

机器视觉应用解析 机器视觉可以捕捉、观察和分析那些从前无法想象的任务。 想将检测时间降低一个数量级、提高检测质量、降低成本、增加工人满意度、提高安全性和减少不确定度?先进的机器视觉技术是你的绝好选择。用户、系统集成商和机器视觉产品供应商跟踪了如下结果： ■ 与3英里每小时(mph)的人眼检测速度相比，自动3D检测速度可以达到30英里每小时。 ■ 无级调解产品的机器人维修。 ■ 以200m/min的速度对生产和结构疵点进行网面检测，比肉眼速度快10倍。 ■ 每秒记数450个形状各异、大小不同的物体，精度高达99%。 ■ 每份中可以对1200个不同颜色和大小的产品进行检测并做出合格判定，可以设置10个以上的合格判据，精度在95%到99%之间。花费只有预期的1/3，9个月即可收回成本。 为了更快的进行检测，Nagle Rearch将Scik3D技术整合到获专利的Georgetown Rail Aurora轨道检测系统之中。 图片显示了木制枕木(图1)和混凝土枕木(图2)。图3是装载视觉系统的卡车，可以消除人为检测的困难和不准确。 图1

图2 图3 感受机器视觉带来的便利包括： 3D摄像头可以以30mph的速度监测铁路 你愿意沿着铁路边走边找疵点，还是愿意坐在车上以30mph的速度前行，而把工作留给3D摄像头去完成，并且可以每小时检测70000节铁轨，每天检测几百英里?对于9英尺枕木的检测长期以来被认为是轨道维护的“宝石”，它可以确保工人的安全、舒适，且便于制定维护计划。 当检查员们沿着铁轨边走边对每一根枕木进行判断的时候，高稳定性的枕木检测向传统的铁轨检测和枕木维护发起了挑战，为什么? ■ 肉眼检测人员对“好”或“坏”的判断准则是一直变化的; ■ 两个检测人员对同一根铁轨的评价不可能完全一致; ■ 检测人员在每一次评价上只能用仅仅1秒钟; ■ 而且铁路路况条件繁复多变。 来自于德克萨斯州Austin公司的Nagle发现2D检测并不适合枕木的检测，原因是

人工智能视频教程全集

人工智能视频教程全集 人工智能目前在计算机领域内，得到了重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用：机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。人工智能视频教程全集分享给大家。 千锋python课程教学高手晋级视频总目录 https://https://www.sodocs.net/doc/2615971432.html,/s/1htJW4KG python课程windows知识点https://https://www.sodocs.net/doc/2615971432.html,/s/1eSXr7JO python课程linux知识点https://https://www.sodocs.net/doc/2615971432.html,/s/1mkoW2Ac python课程web知识点：https://www.sodocs.net/doc/2615971432.html,/s/1jIMdU2i python课程机器学习https://https://www.sodocs.net/doc/2615971432.html,/s/1eUaV8iA 只要你认真，哪怕你是还没毕业的大学生，或者是初入职场的工程师，都可以通过自学的方式掌握机器学习科学家的基础技能，并在论文、工作甚至日常生活中快速应用。当然，前提是你有足够的自制力。 人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及

其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。 AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。 如果你没有足够的自制力，建议你还是选择参加人工智能培训。因为只有系统完善的人工智能课程，才能让你未来的人工智能之路走得更平坦、更顺畅。否则，如果半途而废就非常可惜了。 在人工智能培训越来越流行的今天，各种机构如雨后春笋般层出不穷。不同培训机构之间的水平不一致，质量参差不齐。所以我们需要擦亮双眼，甄别相关机构的权威性和专业性，这样才能在入学前，就保证自己获得了正确的指导，并走向正确的道路，让自己的人生，赢在起跑线上。 千锋人工智能讲师呵护陪伴学员，早晨8点到晚上10点，讲师全天在班；8年来，我们坚持纯面授教学，保证学员的学习质量；免费为学员提供学习使用的电脑以及开发服务器，讲师全部是具有多年实战开发经验的研发精英、技术骨

机器视觉算法基础(DOC)

机器视觉 基于visual C++ 的数字图像处理

摘要 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。它通过图像摄取装置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获取信息。本文主要介绍的是数字图像处理中的一些简单应用，通过对图像进行滤波、增强、灰度变换、提取特征等处理来获取图像的信息，达到使图像更清晰或提取有用信息的目的。 关键字：机器视觉、灰度图处理、滤波、边缘提取、连通区域

目录 摘要 (2) 目录 (3) 1 概述 (4) 2技术路线 (4) 3实现方法 (5) 3.1灰度图转换 (5) 3.2 直方图均衡化 (6) 3.3均值滤波和中值滤波 (6) 3.4灰度变换 (7) 3.5拉普拉斯算子 (8) 4 轮廓提取 (9) 5 数米粒数目 (15) 6 存在的问题 ................................................................................................ 错误！未定义书签。 7 总结 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。 8 致谢 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。参考文献 . (17)

机器视觉系统重点技术

机器视觉系统重点技术 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，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。机器视觉系统的具体应用需求千差万别，视觉系统本身也可能有多种不同的形式，但都包括以下过程: 图像采集 利用光源照射被观察的物体或环境，通过光学成像系统采集图像，通过相机和图像采集卡将光学图像转换为数字图像，这是机器视觉系统的前端和信息来源。 图像处理和分析 计算机通过图像处理软件对图像进行处理，分析获取其中的有用信息。如各种电子连接器尺寸检测、食品的图像中是否存在疵点、字符缺陷等。这是整个机器视觉系统的核心。 判断和控制 图像处理获得的信息最终用于对对象（被测物体、环境）的判断，并形成对应的控制指令，发送给相应的机构。如摄取的零件图像中，计算零件的尺寸是否与标准一致，不一致则发出报警，做出标记或进行剔除。 在整个过程中，被测对象的信息反映为图像信息，进而经过分析，从中得到特征描述信息，最后根据获得的特征进行判断和动作。最典型的机器视觉系统一般包括: 光源、光学成像系统、相机、图像采集卡、图像处理硬件平台、图像和视觉信息处理软件、通信模块。 总体上，一个成功的机器视觉系统需要重点解决图像采集（包括光源、光学成像、数字图像获取与传输）、图像处理分析几个环节的关键技术。 光源设计照明是机器视觉系统中极其重要而又容易为人忽视的环节。其设计是机器视觉系统设计的重要步骤，直接关系着系统的成败和性能。因为照明直接作用于系统的原始输入，对输入数据质量的好坏有直接的影响。光源决不仅仅是为了照亮物体，通过有效的光源设计可以令需要检测的特征突出，同时抑制不需要的干扰特征，给后端的图像处理带来极大的便利。而不恰当的照明方案会造成图像亮度不均匀，干扰增加，有效特征与背景难以区分，令图像处理变得极其困难，甚至成为不可能完成的任务。 光源设计主要包括三个方面: 光源、目标和环境的光反射和传送特性、光源的结构。由于被测对象、环境和检测要求千差万别，因而不存在通用的机器视觉照明设备，需要针对每个具体的案例来设计照明的方案，要考虑物体和特征的光学特性、距离、背景，根据检测要求具体选择光的强度、颜色和光谱组成、均匀性、光源的形状、照射方式等。

机器视觉基础知识详解

机器视觉基础知识详解 随着工业 4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让 更多用户获取机器视觉的相关基础知识， 包括机器视觉技术是如何工作的、 它为什么是实现 流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量， 控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号, 传送给专用的 I 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。 光源 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、 高度自动化的特点， 可以实现很高的分辨率精度 与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触， 安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主 要区别有: C C D 相机 高題 T 作时闻 工仙『可肖限 不易信息■棗成 人;」和倉理或本不斬上升 不适合齡和措辭境 V 工件 可靠性

为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+ 视觉 自动上下料定位的应用: 从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司 VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩 偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人， 机器人收到坐标后运动抓取产 品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时， VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面 玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面， 计算出玩偶中心点坐标，发 送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料， 大大减少人工成本， 大幅提高生产效 率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用: 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对 每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值， 来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的 Drag on Visi on 视觉系统方案，使用两个相机及光源配 合机械设备，达到每次检测双面 8个产品，每分钟检测大约 1500个。当出现产品不良时, 立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。 2把反面玩偶振成正面。 SB 3^ I i- I" 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘 2中，振动盘2作用是把玩偶

智能制造规划培训教材

智能制造规划 拟制： 审核： 批准： 日期：

目录 1. 概述 (1) 2. 需求分析 (1) 2.1 仓储 (1) 2.2 生产 (2) 2.3 其他 (3) 3. 企业信息化现状分析 (3) 4. 智能制造方案 (4) 4.1 系统架构 (4) 4.2 子系统耦合关系分析 (6) 4.3 工业大数据中心方案 (7) 4.3.1 工业大数据平台框架 (7) 4.3.2 工业大数据平台特点 (7) 4.4 现场层系统 (8) 4.4.1 数据采集方案 (8) 4.4.2 机器视觉检测系统 (12) 4.4.3 生产测试管理平台 (16) 4.5 应用层系统 (23) 4.5.1 智能仓储系统方案 (23) 4.5.2 项目管理系统方案 (29) 4.5.3 设备管理系统方案 (35) 4.5.4 PLM系统方案 (36) 4.5.5 能耗管理系统 (41) 4.5.6 CRM系统方案 (42) 4.5.7 GIS+BIM构建虚拟车间 (43) 5. 系统建设路线 (45) 5.1 实施策略 (45) 5.2 实施路线（建议） (46)

版本信息

阅读说明 1.概述：简述背景和本案的基本内容； 2.需求分析：主要描述现场调研情况及简要分析； 3.企业信息化现状：描述企业现阶段的信息化系统及使用情况，作出简要分析； 4.智能制造方案：描述总体架构；按照三个层级（数据层、现场层、应用层）进行系 统方案描述； 5.系统建设路线：阐述天衡电科的智能制造实施策略，针对九州实际情况给出简要的 实施路线建议。

1.概述 在工业4.0、互联网+以及大数据、机器人和人工智能等技术日趋成熟的背景下，智能工厂建设的可能性逐渐明朗。 根据目前的技术成熟度，当前制造业转型的现实目标应当是建设数字化工厂、探索数字化管理和重构优化工作流程以满足数字化的要求。其主要原因有二： 其一：人工智能方法的成熟度上不能完全被可靠的利用到制造过程中，在当前只能通过数据感知获取一些知识，而判断的工作依然需要人来完成。因此，希望一步到位的实现智能工厂还不现实。但实现全数字化的工厂，将所有环节的数据采集和流转全部实现虚拟化并提供交互功能是完全可以做到的，这种形态的工厂即数字化工厂。 其二：数字化工厂是走向智能化工厂的必经道路。目前科学界普遍的共识是通过数据感知是获取智能的途径，因此数据是智能工厂最为核心和关键的部分，也是实现智能的基础。 而数字化工厂建设最为核心的内容是数据平台的建设。包括了数据的采集、传输、预处理、分类、规约、访问控制、相干性保证等诸多方面的内容；需要动用传感器技术、信号处理技术、数据通信技术、分布式计算技术、数据存储技术、软件技术、WEB技术等众多ICT 领域的关键技术。 数据平台的建设是一个有意义而又有挑战的工作。 在这一背景下，本案拟对数字化工厂的数据平台建设作一个方案规划。为数据平台建设的实施提供指导和依据。 本案的主要内容包括： 1.数据平台架构介绍：一般意义上的框架性介绍，建立一个基本的广泛适应性的数据 平台框架，并标明其关键技术。 2.数据平台的应用背景：针对实际的应用，对企业的规模、业务过程、数据采集的类 型和要求、数据量等具体应用相关情况进行描述。 3.数据平台方案规划：依据框架和具体的应用背景，具体给出某企业的数据平台的方 案，指明需要的数据类型、数量以及实现方法等。 4.软硬件部署设计：对系统部署实施阶段所需的软件和硬件环境做出规定。 2.需求分析 2.1仓储

机器视觉基础技术培训

P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t
机器视觉基础技术培训

P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t
1. 什么是机器视觉?
简单地理解 机器视觉是一门在工业生产过程中代替人类视觉自动对产品外形特征做100%全检的技术。 什么是外形特征？ 例如: 形状识别 颜色识别 高精度尺寸测量 定位/位置测量； 形状识别；颜色识别；高精度尺寸测量；定位 位置测量 表面缺陷检测；OCR/OCV字符识别；1D/2D Code 识别 等等……. 随着工业自动化技术的飞速发展和各领域消费者对产品 品质要求的不断提高。零缺陷，高品质，高附加值的产 品成为企业应对竞争的核心，为了赢得竞争，可靠的质 量控制不可或缺。 由于生产过程中速度加快，产品工艺高度集成，体积缩 小且制造精度提高，人眼已无法满足许多企业外形质量 控制的检测需要。机器视觉代替人类视觉自动检测产品 外形特征，实现100%在线全检，已成为解决各行业制造 商大批量高速高精度产品检测的主要趋势。

P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t
2. 机器视觉的应用
机器视觉在各个制造行业都有广泛应用。 电子行业

西门子PLC编程实例亿维PLC暖通空调系统的应用

亿维PLC暖通空调系统的应用 一、行业概况 暖通空调系统的自动控制，对于保证空调系统本身的合理运行、减少人力、实现安全操作起到了非常关键的作用；它也对暖通空调系统和技术的发展起到了极大的推动作用。暖通空调的自动控制在前些年主要依靠DDC控制，但技术人员在越来越多的项目中渐渐的发现DDC对一些控制精度要求高的项目是无法达到预期的目标。在工业控制中被大量使用的PLC渐渐的在暖通行业了取代DDC的控制。在一些大的复杂的项目中经过对比发现PLC 无论在实用性还是经济性相对DDC都有绝对的优势。UniMAT PLC凭借其CPU的强大控制性和独特的模块优化配置渐渐成为行业的首选趋势。 二、项目介绍 本项目是为某军用工厂雷达生产车间所做的控制系统，该系统分为水系统、空调系统和酸碱排气系统3个子系统。由于该项目生产车间的重要性，在设计中无尘室规划为万级要求千级施工设计方案。无尘室的控制精度要求为温度±0.5度，湿度为±5%。压力保持房间为+12Pa。项目的控制点数如下：

三、项目配置 本控制系统分为2个控制区域，水系统和排气为一个控制区域，无尘室的MAU和DC 及FFU控制系统为一个控制区域。由于一些一线品牌单温度带变送器传感器比较贵，考虑经济性，我们采用单温度为电阻型传感器，其他的传感器为电压型。 水系统和排气系统的控制方案中温度为4个，其他的传感器为10个。AO输出为11个，则有11个PID控制回路，在配置中200系列的PLC最大扩展功能为7个模块。考虑最佳经济性的方案配置如下： UN216-2AD23-0XB0 UN231-0HF22-0XA0 UN235-0KD22-0XA0 UN231-7PC22-0XA0 UN232-0HD22-0XA0 UN232-0HD22-0XA0 UN232-0HB22-0XA0 此方案我们和西门子品牌同类型同方案的PLC比较后会发现UniMAT PLC无论CPU 的功能还是模块的优化配置其优势都非常明显。 在该控制要求中无尘室的设计为MAU全新风系统和室内DC（干盘管）系统，经过核算，最佳配置如下： UN216-2AD23-0XB0 UN231-0HF22-0XA0 UN231-7PC22-0XA0 UN232-0HD22-0XA0 UN232-0HD22-0XA0 UN232-0HD22-0XA0 UN221-1BF22-0XA0 四、水控制要求 1、冷却水系统中根据冷却水的温度控制冷却塔启动的台数和冷却旁通阀的开度。以保证冷冻机的正常运行。 2、冷冻水系统中根据压差值控制压差旁通阀的开度。 3、酸碱排气根据风管压差控制酸碱排气的频率 4、中温水系统的控制和PCW换热根据供水温度控制换热阀的开启。此系统中水温的控制要求极高，当水温控制偏差较大的时候会在水管表面产生结露，有可能导致从室内机台的故障。从而影响产品的合格率。 5、根据热水出水温度控制蒸汽阀的开度，以保证热水温度的稳定。

西门子plc实验指导二之

深圳稻草人自动化培训 https://www.sodocs.net/doc/2615971432.html, 西门子plc实验指导二之 综合程序设计训练一 程序设计训练用本系统的主机和16块模拟实验板，培养学生利用PLC技术设计和开发控制装置的综合运用能力。这部分训练包括22个综合设计实验。 每一实验中的设计内容都给出了控制要求和I/O分配表及参考程序，要求学员在实验之前必须预习，编程设计好程序，再到实验室上机调试程序。 编程练习中只给了控制要求，未给出程序清单。学员在掌握了实验内容给出的程序后，可根据编程练习中的控制要求编写程序。经仔细推敲并修改后，上机调试。实验七到实验十编程难度较大，属于提高训练。 综合设计实验一电动机控制 一．设计要求 1、系统组成 该系统由二台三相交流异步电动机、二组三相交流接触器（KM1、KM2）、4个开关SB1、SB2、SB3、SB4组成和两个热继电器器所组成。三相交流接触器KM1用于控制电动机M1的启动和停止运行；三相交流接触器KM2用于控制电动机M2的启动和停止运行方式。同时，为了保护系统的正常运行，在电机的控制回路中加入了热继电器FR1、FR2，用于防止电机过载。按钮SB1~SB4是分别用于电机M1、M2的启动和停止操作。 其电机控制验面板的结构示意图如图3-1所示：

图3-1 电机控制验面板的结构示意图 2、控制要求 （1）按下启动按钮SB1(I0.0)，KM1接通，电动机M1运行,按停止按钮SB2（I0.1），电机停止运行。 （2）按下启动按钮SB3（I0.2），KM2接通，电机M2运行，按停止按钮SB4（I0.3），电机M2停止运行。 （3）当电机M1运行时，按下SB3按钮，电机M2运行；当电机M2运行时，按下SB1，电机M1开始运行，形成M1、M2的互锁运行电路。 （4）当热继电器FR1、FR2动作时，相应回路的电机停止运行。 二．I/O口的接线 实验硬件需用一块TVT90HC-1电机控制模拟实验板，输入输出接线端子表如表3-1所示。 表3-1 I/O口的接线表 输入输出 PLC端外接端口注释PLC端外接端口注释 I0.0 SB1 电机M1启动信号Q0.0 KM1 电机M1动作I0.1 SB2 电机M1停止信号Q0.1 KM2 电机M2动作I0.2 SB3 电机M2启动信号 I0.3 SB4 电机M2停止信号 I0.4 FR1 电机M1热继电器 I0.5 FR2 电机M2热继电器 按上面I/O口完成，检查无误后通电。

工业自动化教程 免费下载

工业自动化教程免费下载 三种编程方法： （一）线性编程 线性编程将整个用户程序写在一个指令连续的块中，处理器线性地或 顺序地扫描程序的每条指令。 （二）分部编程 分部式编程将用户程序分成相对独立的指令块、每个块包含给定的部 件组或作业组的控制逻辑。 （三）结构化编程 结构化编程要求用户程序提供一些通用的指令块，以便控制一类相似 或相同的部件，给通用指令提供的参数进一步说明各部件的控制差异。 为了支持结构化程序设计，STEP 7将用户程序分类归并为不同的块， 根据程序要求，可选用组织块（OB）、功能块（FB）、或功能（FC） 三种类型的逻辑块，而数据块（DB）或（DI）则用来存储执行用户程 序时所需的数据。 5.1 数据块及其数据结构 5.1.1数据块 用户程序运行所需的大量数据或变量存储在数据块中，数据块也是实现各逻辑块之间交换、传递和共享数据的重要途径。 对于CPU 314，用作数据块的存储器最多8KB，用户定义的数据总量不能超过这个限制。对于数据块必须遵循先定义后使用的原则。 1. 定义数据块 定义内容包括数据块号及块中的变量（包括：变量符号名，数据类型以 及初始值等）。数据块在使用前，必须作为用户程序的一部分下载到CPU 中。 2. 访问数据块 访问时需要明确数据块号和数据块中的数据类型与位置。根据明确数据 块号的不同方法，可以用以多种方法访问数据块中的数据。 （一）直接在访问指令中写明数据块号，如： L DB10.DBW 0 L DB10.DBW 2 XOW T DB10.DBW 4 （二）“先打开后访问” OPN DB 5 L DBW 10 OPN DB 10 T DBW 20 由于有两个数据块寄存器（DB和DI寄存器），所以，最多可以同时打 开两个数据块。一个作为背景数据块，数据块的起始地址存储在DI寄存 器中；另一个作为共享数据块，数据块的起始地址存储在DB寄存器中。 打开背景数据块，在调用FB时可以自动实现，由于调用FB时使用DI 寄存器，所以，一般不在FB程序中用OPN DI n指令打开数据块。 3. 背景数据块和共享数据块 任何FB、FC或OB均可读写存放在共享数据块中的数据。背景数据块 是FB运行时的工作存储区，它存放FB的部分运行变量。调用FB时， 必须指定一个相关的背景数据块。作为规则，只有FB块才能访问存放 在背景数据块中的数据。一般情况下，每个FB都有一个对应的背景数

NI_机器视觉培训教程

目录 第1章搭建机器视觉处理平台 (1) 1.1 选择相机 (1) 1.1.1 扫描类型(Scan type) (1) 1.1.2 相机分辨率(Camera Resolution) (2) 1.1.3 相机的图像传输方式 (3) 1.2 选择图像采集板卡 (5) 1.3 选择软件处理平台 (6) 1.3.1 超高性价比的学习平台 (7)

第1章搭建机器视觉处理平台 1.1 选择相机 光源选择好了以后，下一步就是选择相机。通常，在工业相机的说明书上，会出现这样的指标，如图2.1所示。 图2.1 工业相机指标(来自https://www.sodocs.net/doc/2615971432.html,) 下面本文将详述工业相机常见的指标，以帮助大家选择合适的相机。 1.1.1扫描类型(Scan type) 相机中的成像元件是CCD芯片。如果CCD芯片只有一行感光器件(如图2.2左所示)，换句话说，每次只能对物体的一条线进行成像，那么，这种扫描类型成为线扫描(line scan)，这样的相机称为线阵相机。如果CCD芯片的感光区是个矩形阵面(如图2.2右所示)，换句话说，每次能对物体进行整体成像，那么，这种扫描类型成为面扫描(line scan)，这样的相机称为面阵相机。 图2.2 面阵CCD vs. 线阵CCD 面阵相机的优点是价格便宜，处理方面，可以直接获得一幅完整的图像。线阵相机的优点是速度快，分辨率高，可以实现运动物体的连续检测，比如传送带上的滤波等带状物体(这种情况下，面阵相机很难检测)；其缺点是需要拼接图像的后续处理。图2.3给出了线阵相机的一个成像实例，以帮助大家更好的理解线阵相机的成像过程。

图2.3 线阵相机成像实例 按照扫描方式不同，面阵相机还可以分为隔行扫描(Interlaced scan)和逐行扫描(Progressive Scan)。隔行扫描方式下一幅完整图像分两次显示，首先显示奇数场（1、3、5……），再显示偶数场（2、4、6……），如图2.4所示。 奇数场偶数场 + 帧 = 图2.4 隔行扫描成像过程 隔行扫描相机的优点是价格便宜，但由于隔行扫描方式是先扫奇数场，再扫偶数场，所以隔行扫描相机在拍运动物体的时候容易出现锯齿状边缘或叠影。 逐行扫描相机则没有上述的缺点，由于所有行同时曝光，不会分先后，所以在拍摄运动图像画面清晰，失真小。其余参数相似的情况下，逐行扫描相机要比隔行扫描相机贵。 1.1.2相机分辨率(Camera Resolution) 分辨率是影响图像效果的重要因素，我们一般用水平和垂直方向上所能显示的像素数来表示分辨率，例如640×480。该值越大图形文件所占用的磁盘空间也就越多，从而图像的细节表现得更充分。 与分辨率联系非常紧密的参数是视场(Field of View)和特征分辨率(Feature Resolution)，如图2.5所示。视场是指能拍摄到的范围，特征分辨率是指能分辨的实际物理尺寸。

15-机器视觉硬件选型基础

目录1 机器视觉基础知识 1.1 机器视觉概述 1.2 相机（camera） 1.3 镜头（lens） 1.4 图像采集卡（frame grabber） 1.5 光源（illumination） 1.6 视觉开发软件(vision SDK) 1.7 智能相机（smart camera） 2典型案例 3.1 定位&引导（Locate & Guide ） 3.2几何尺寸测量（Gauging） 3.3 缺陷检测（Flaw Inspection） 3.4 光学字符检测/识别（OCV/OCR）

1.1机器视觉的概念 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。 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。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。 半导体行业是最先利用机器视觉技术进行检测的行业，其他行业也随之而来。作为生产机械的OEM的设计工程师，最基本的问题就是：“我是要检测这个部件还是整个这个产品”。检测可以得到高质量的产品，但是也会有这样的事实存在：检测成本或者产品质量要求并不需要这样的检测。比如说牙签，假设在一个装有500个牙签的盒子里有一两个不合格，大多数人都不会怎么担心。但是对于很多产品，假如前面的盒子里装的不是牙签，而是针头，试想不合格品可能会带来什么样的后果，所以产品功能性的检测都是不可缺少的，即使只是外观检测，要证明内在的品质也必须要做到无缺陷。因此，为了达到这个目的，许多OEM将机器视觉应用到他们将要卖给用户的系统中。机器视觉能够为整个系统增值，表现在三个方面：提高生产效率，提高制造过程的精确性，减少成本。 那么，对于一个设计工程师来说，怎么样才能知道机器视觉是否适合他的系统呢？尽管最早的最基本的机器视觉系统在20世纪70年代引入，工业就将其视为主流应用。这就导致设计工程师要考虑它是否合适他们的应用，同时要考虑利用机器视觉检测的成本与其所能带来的利润。 高复杂度产品行业，比如说半导体行业和电子行业，由于它们的复杂性和小型化，从传统上推动着机器视觉市场的发展。但是如今，所有产业，包括自动化、制药、造纸等等都依靠机器视觉系统检测产品以提高产品质量。工业专家们预言：在未来的20年

[Labview经验]机器视觉系列—— Vision 基础知识上集汇总

[Labview经验]机器视觉系列——Vision 基础知识上集 第1章节（上） 1.1 机器视觉简介与硬体介绍 1.1.1 前言 对于首次接触「机器视觉」的朋友来说，对这个名词肯定有点陌生，所以我们先来简单介绍一下这个专有名词。 「机器视觉」是泛指搭载视觉影像系统的检测设备，影像系统主要是由相机、镜头与光源等光学仪器所建构而成的。利用这些检测器材广泛地投入各种应用，如产品的瑕疵检测（Inspection）、辨识产品外观（Recognition）与量测产品尺寸（Measurement），而视觉对位（Alignment）与自动化做结合，搭配运动控制或机械手臂，可进行物料的定位与校正，完成手眼协调的视觉伺服系统（Visual Servo System）。 图1.1 - 搭载相机的机器手臂所构成的视觉伺服系统架构 机器视觉一直以来都受到相关产业的重视，这边列出几项机械视觉的特色： ?安全性高 ??具备高解析度 ??拥有全检能力 ?资料重现性好 ?可降低人工成本 ?可搭配高速运动控制 ?可配合运动控制系统进行回馈控制（智慧型自动化） 目前使用机器视觉的领域非常广泛，与它相关的热门产业包括半

导体、光电、机密工业与製造业等，主要的应用是将这些技术导入产品检测与自动化生产，目的就是为了提升产能、增加良率与减少人员配置。 接着，我们来简单的了解一些与机器视觉相关的专有名词： 影像系统（Image System） 构成机器视觉最基本架构就是包含相机与镜头的影像系统，最重要的五个基本参数必须先弄清楚： 图1.2 - 影像系统的示意图 1. 感光元件大小（Sensor Size）：相机内部感光元件的尺寸 2. 工作距离（Working Distance）：相机镜头前缘到物体表面的距离 3. 景深（Depth of Field）：能维持影像距焦清晰的有效距离 4. 视野範围（Field of View）：相机所能撷取到物体的实际範围 5. 解析度（Resolution）：指的是相机拍摄物体可辨识的最小尺寸，解析度越高，检测精度也较好，表 示能从影像中获取有用的资讯越多 光圈（F） 用来表示所控制的光源进入镜头的总量，类似人类的瞳孔，光圈越大，表示能进入的光越多，反之越少。镜头上都会标示最大光圈值，如标示值为「1:1.8」，表示该镜头的最大光圈值为「1.8」，而数字越小，代表大光圈，反之越小。 图1.3 - 不同F值所代表的光圈大小

PLC实现三菱伺服绝对位置值读取

PLC实现三菱伺服绝对位置值读取 1 引言 1.1 三菱伺服绝对位置传输功能 三菱mr-j2s及mr-j3系列伺服系统内置绝对位置数据传输协议，通过驱动器三个输入和三个输出数字量端口与plc的三个输出三个输入口相配合，实现伺服电机绝对位置向plc的传输。plc读取伺服电机的绝对位置数据后，可方便地构成一个绝对位置系统。这在许多情况下，非常有实际应用价值。在这里要说明的是，以上所述的绝对位置传输协议并非是三菱伺服系统本身也具有的通讯协议。前者是通过伺服驱动器和plc的数字i/o口实现的，后者是通过在rs422通讯口实现的。 1.2 绝对位置读取 作为配合，三菱fx系列plc也内置了绝对位置读取指令（dabs指令），可方便地读取三菱伺服的绝对位置值。但是在三菱家族的a系列和q系列中并没有提供绝对位置读取指令，当然其它品牌的plc更没有与之配合的绝对位置读取指令了。尽管从三菱的产品线来说，其q系列plc提供了qd75m位置模块，使用b系列的伺服驱动器，通过sscnet总线来实现实时的绝对位置通讯。但是在一些低端应用场合及其它品牌plc作为控制器的场合使用其伺服驱动器绝对位置传输协议来构建绝对位置系统还是非常有意义的。换言之说，有必要对于fx系列之外的plc，开发并提供一种对三菱伺服绝对位置值读取的的方法。下面我们以三菱q系列plc为例就这一问题展开讨论。 2 三菱伺服绝对位置传输协议 2.1 位置传输协议的信号定义

图1是伺服驱动器与plc的信号连接图。在本传输协议中，以plc为主机，伺服驱动器为从机，既plc发出传输指令后启动传输过程。在plc输出的四个信号中，y0-y2参与了数据传输，y3并不参与传输。y3用于对所构建的绝对位置系统设置原点。在y0-y2中，y0用于给出伺服开启信号，y1用于对伺服发出abs传输模式指令，使伺服驱动器处于数据传输状态。这时伺服驱动器将改变某些输出端的定义（后述）。y2用于发出数据传输的请求，与“传输数据准备完毕”信号配合，完成伺服驱动器发送数据和plc接收数据的同步。plc的三个输入信号x10-x12接收来自伺服驱动器的输出信号，x10、x11是两位位置数据信号（bit0、bit1），x12为传输数据准备完毕信号，是一个同步信号。该三个信号原来在伺服驱动器内另有定义，伺服驱动器在接收y1给出的传输模式指令后自动切换成当前这种功能。 2.2 位置传输协议数据交换说明