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當前位置：什么是機器視覺檢測?視覺檢測技術在工業(yè)上的應用
什么是機器視覺系統?
機器視覺系統是指利用機器替代人眼做出各種測量和判斷。機器視覺是工程領域和科學領域中的一個非常重要的研究領域，它是一門涉及光學、機械、計算機、模式識別、圖像處理、人工智能、信號處理以及光電一體化等多個領域的綜合性學科。
機器視覺系統應用在哪里?
其應用范圍隨著工業(yè)自動化的發(fā)展逐漸完善和推廣，其中母子圖像傳感器、CMOS和CCD攝像機、DSP、ARM嵌入式技術、圖像處理和模式識別等技術的快速發(fā)展，有力地推動了機器視覺的發(fā)展。
機器視覺是一種比較復雜的系統。因為大多數系統監(jiān)控對象都是運動物體，系統與運動物體的匹配和協調動作尤為重要，所以給系統各部分的動作時間和處理速度帶來了嚴格的要求。在某些應用領域，例如機器人、飛行物體等，對整個系統或者系統的一部分的重量、體積和功耗都會有嚴格的要求。
機器視覺系統的構成和工作過程
一個完整的機器視覺系統包括：照明光源、光學鏡頭、 CCD 攝相機、圖像采集卡、圖像檢測軟件、監(jiān)視器、通訊單元等。
工業(yè)機器視覺系統的工作過程主要如下：
1、當傳感器探測到被檢測物體接近運動至攝像機的拍攝中心，將觸發(fā)脈沖發(fā)送給圖像采集卡;
2、圖像采集卡根據已設定的程序和延時，將啟動脈沖分別發(fā)送給照明系統和攝像機;
3、一個啟動脈沖送給攝像機，攝像機結束當前的拍照，重新開始一副新的拍照，或者在啟動脈沖到來前攝像機處于等待狀態(tài)，檢測到啟動脈沖后啟動，在開始新的一副拍照前攝像機打開曝光構件(曝光時間事先設定好);另一個啟動脈沖送給光源，光源的打開時間需要與攝像機的曝光時間匹配;攝像機掃描和輸出一幅圖像;
機器視覺相關技術
1、圖像采集技術——機器視覺的基礎：
圖像采集部分一般由光源、鏡頭、數字攝像機和圖像采集卡構成。采集過程可簡單描述為在光源提供照明的條件下，數字攝像機拍攝目標物體并將其轉化為圖像信號，最后通過圖像采集卡傳輸給圖像處理部分。
在設計圖像采集部分時，要考慮到多方面的問題，主要是關于數字攝像機、圖像采集卡和光源方面的問題。
(1)光源照明：
照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素，其直接影響輸入數據的質量和應用效果。到目前為止，還未有哪種機器視覺照明設備能通用各種應用，因此在實際應用中，需針對應用選擇相應的照明設備以滿足特定需求。
照明系統按其照射方法可分為:背向照明、前向照明、結構光和頻閃光照明等。其中，背向照明是指將被測物放在光源和攝像機之間，以提高圖像的對比度。前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側，其優(yōu)點是便于安裝。
結構光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，并根據其產生的畸變，調出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同。
(2)光學攝像頭：
光學攝像頭的任務就是進行光學成像，一般在測量領域都用專門的用于測量的攝像鏡頭，因為其對成像質量有著關鍵性的作用。
攝像頭需要注意的一個問題是畸變。這個就需要使用相應的畸變校正方法，目前也開發(fā)出了很多自動畸變自動校正系統。
(3)CCD 攝像機及圖像采集卡:
CCD( Charge Coupled Device) 攝像機及圖像采集卡共同完成對目標圖像的采集與數字化。目前 CCD，CMOS等固體器件的應用技術，線陣圖型敏感器件，像元尺寸不斷減小，陣列像元數量不斷增加，像元電荷傳輸速率也得到大幅提高。
在基于PC機的機器視覺系統中，圖像采集卡是控制攝像機拍照來完成圖像的采集與數字化，并協調整個系統的重要設備。
圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口為：黑白、彩色、模擬、數字等形式。
2、圖像處理與分析——機器視覺的核心:
用于機器視覺的圖像處理與分析方法的核心是，解決目標的檢測識別問題。當所需要識別的目標比較復雜時，就需要通過幾個環(huán)節(jié)，從不同的側面綜合來實現。
對目標進行識別提取的時候，首先是要考慮如何自動地將目標物從背景中分離出來。目標物提取的復雜性一般就在于目標物與非目標物的特征差異不是很大，在確定了目標提取方案后，就需要對目標特征進行增強。
軟件部分主要用來完成算法中并不成熟又較復雜或需不斷完善改進的部分。這一方面提高了系統的實時性，同時又降低了系統的復雜度。
機器視覺檢測系統的應用與優(yōu)勢:
1、機器視覺技術的應用范圍:
(1) 在工業(yè)檢測方面:
近幾十年來，在工業(yè)檢測中利用視覺系統的非接觸、速度快、精度合適、現場抗干擾能力強等突出的優(yōu)點，使機器視覺技術得到了廣泛的應用，取得了巨大的經濟與社會效益。
(2) 在醫(yī)學上的應用:
在醫(yī)學領域，機器視覺主要用于醫(yī)學輔助診斷。首先采集核磁共振、超聲波、激光、X射線、γ射線等對人體檢查記錄的圖像，再利用數字圖像處理技術、信息融合技術對這些醫(yī)學圖像進行分析、描述和識別，最后得出相關信息，對輔助醫(yī)生診斷人體病源大小、形狀和異常，并進行有效治療發(fā)揮了重要的作用。
不同醫(yī)學影像設備得到的是不同特性的生物組織圖像，如X射線反映的是骨骼組織，核磁共振影像反映的是有機組織圖像，而醫(yī)生往往需要考慮骨骼有機組織的關系，因而需要利用數字圖像處理技術將兩種圖像適當地疊加起來，以便于醫(yī)學分析。
(3) 交通監(jiān)控領域中的應用:
智能交通監(jiān)控領域中，在重要的十字路口安放攝像頭，就可以利用攝像頭的快速拍照功能，實現對違章、逆行等車牌的車牌進行自動識別、存貯，以便相關的工作人員進行查看。
(4) 在橋梁檢測領域中的應用:
基于機器視覺的檢測方法是利用CCD相機獲取橋梁表觀圖片，然后運用計算機處理后自動識別出裂縫圖像，并從背景中分離出來然后進行裂縫參數的計算的方法，它具有便捷、直觀、精確、非接觸、再現性好、適應性強、靈活性高、成本低廉的優(yōu)點，能解放勞動力，排除人為干擾，具有很好的應用前景。
基于機器視覺的橋梁檢測技術主要包括三部分內容：橋梁表觀圖像的獲取技術、基于圖像的裂縫自動識別理論與算法以及基于圖像的裂縫寬度等病害程度定量化測量方法。
2、機器視覺技術的優(yōu)勢：
針對量大面廣的混凝土梁體
1、效率：工業(yè)自動化的快速發(fā)展，使生產效率大幅提升，從而對檢測效率提出了更高的要求。機器視覺能夠比人工更快的檢測產品，特別是在生產線檢測高速運動的物體時，機器能夠提高檢測效率，速度甚至能夠到達人工10-20倍。
2、精度：在精確性上機器有明顯的優(yōu)點，它的精度能夠達到千分之一英寸，只要參數設置沒有差異，相同配置的多臺機器均能保持相同精度。
3、客觀性：人工檢測難免會出現疲勞，同時有一個致命缺陷，就是情緒帶來的主觀性，檢測結果會隨檢查人員心情的好壞產生變化;而機器沒有喜怒哀樂，它所帶來的檢測結果自然更加客觀可靠。
4、重復性：機器可以以相同的方法一次一次的完成檢測工作而不會感到疲倦。
5、環(huán)境：機器視覺是通過即圖像攝取裝置將目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，在測量工件過程中，無需與工件進行接觸，因此能夠適應惡劣危險生產環(huán)境，同時也不會對工件造成接觸性損傷。
6、成本：機器視覺前期投入會比較多，但屬于一次性投入，長期產出，由于機器視覺的發(fā)展越來越迅速，價格也會逐漸降低。
7、信息集成：機器視覺可以通過多工位檢測方法，一次性完成待檢產品的輪廓、尺寸、外觀缺陷、產品高度等多技術參數的測量。
8、數字化：機器視覺在工作過程中產生的要測量數據，均可獨立拷貝或以網絡連接方式拷出，便于生產過程統計和分析。同時還可在檢測后導出指定數據并生產報表，無需人工一一添加，這無疑大大優(yōu)于人工檢測的數據統計;
總體來說，
什么是機器視覺系統?
機器視覺系統是指利用機器替代人眼做出各種測量和判斷。機器視覺是工程領域和科學領域中的一個非常重要的研究領域，它是一門涉及光學、機械、計算機、模式識別、圖像處理、人工智能、信號處理以及光電一體化等多個領域的綜合性學科。
機器視覺系統應用在哪里?
其應用范圍隨著工業(yè)自動化的發(fā)展逐漸完善和推廣，其中母子圖像傳感器、CMOS和CCD攝像機、DSP、ARM嵌入式技術、圖像處理和模式識別等技術的快速發(fā)展，有力地推動了機器視覺的發(fā)展。
機器視覺是一種比較復雜的系統。因為大多數系統監(jiān)控對象都是運動物體，系統與運動物體的匹配和協調動作尤為重要，所以給系統各部分的動作時間和處理速度帶來了嚴格的要求。在某些應用領域，例如機器人、飛行物體等，對整個系統或者系統的一部分的重量、體積和功耗都會有嚴格的要求。
機器視覺系統的構成和工作過程
一個完整的機器視覺系統包括：照明光源、光學鏡頭、 CCD 攝相機、圖像采集卡、圖像檢測軟件、監(jiān)視器、通訊單元等。
工業(yè)機器視覺系統的工作過程主要如下：
1、當傳感器探測到被檢測物體接近運動至攝像機的拍攝中心，將觸發(fā)脈沖發(fā)送給圖像采集卡;
2、圖像采集卡根據已設定的程序和延時，將啟動脈沖分別發(fā)送給照明系統和攝像機;
3、一個啟動脈沖送給攝像機，攝像機結束當前的拍照，重新開始一副新的拍照，或者在啟動脈沖到來前攝像機處于等待狀態(tài)，檢測到啟動脈沖后啟動，在開始新的一副拍照前攝像機打開曝光構件(曝光時間事先設定好);另一個啟動脈沖送給光源，光源的打開時間需要與攝像機的曝光時間匹配;攝像機掃描和輸出一幅圖像;
機器視覺相關技術
1、圖像采集技術——機器視覺的基礎：
圖像采集部分一般由光源、鏡頭、數字攝像機和圖像采集卡構成。采集過程可簡單描述為在光源提供照明的條件下，數字攝像機拍攝目標物體并將其轉化為圖像信號，最后通過圖像采集卡傳輸給圖像處理部分。
在設計圖像采集部分時，要考慮到多方面的問題，主要是關于數字攝像機、圖像采集卡和光源方面的問題。
(1)光源照明：
照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素，其直接影響輸入數據的質量和應用效果。到目前為止，還未有哪種機器視覺照明設備能通用各種應用，因此在實際應用中，需針對應用選擇相應的照明設備以滿足特定需求。
照明系統按其照射方法可分為:背向照明、前向照明、結構光和頻閃光照明等。其中，背向照明是指將被測物放在光源和攝像機之間，以提高圖像的對比度。前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側，其優(yōu)點是便于安裝。
結構光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，并根據其產生的畸變，調出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同。
(2)光學攝像頭：
光學攝像頭的任務就是進行光學成像，一般在測量領域都用專門的用于測量的攝像鏡頭，因為其對成像質量有著關鍵性的作用。
攝像頭需要注意的一個問題是畸變。這個就需要使用相應的畸變校正方法，目前也開發(fā)出了很多自動畸變自動校正系統。
(3)CCD 攝像機及圖像采集卡:
CCD( Charge Coupled Device) 攝像機及圖像采集卡共同完成對目標圖像的采集與數字化。目前 CCD，CMOS等固體器件的應用技術，線陣圖型敏感器件，像元尺寸不斷減小，陣列像元數量不斷增加，像元電荷傳輸速率也得到大幅提高。
在基于PC機的機器視覺系統中，圖像采集卡是控制攝像機拍照來完成圖像的采集與數字化，并協調整個系統的重要設備。
圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口為：黑白、彩色、模擬、數字等形式。
2、圖像處理與分析——機器視覺的核心:
用于機器視覺的圖像處理與分析方法的核心是，解決目標的檢測識別問題。當所需要識別的目標比較復雜時，就需要通過幾個環(huán)節(jié)，從不同的側面綜合來實現。
對目標進行識別提取的時候，首先是要考慮如何自動地將目標物從背景中分離出來。目標物提取的復雜性一般就在于目標物與非目標物的特征差異不是很大，在確定了目標提取方案后，就需要對目標特征進行增強。
軟件部分主要用來完成算法中并不成熟又較復雜或需不斷完善改進的部分。這一方面提高了系統的實時性，同時又降低了系統的復雜度。
機器視覺的應用與優(yōu)勢:
1、機器視覺技術的應用范圍:
(1) 在工業(yè)檢測方面:
近幾十年來，在工業(yè)檢測中利用視覺系統的非接觸、速度快、精度合適、現場抗干擾能力強等突出的優(yōu)點，使機器視覺技術得到了廣泛的應用，取得了巨大的經濟與社會效益。
(2) 在醫(yī)學上的應用:
在醫(yī)學領域，機器視覺主要用于醫(yī)學輔助診斷。首先采集核磁共振、超聲波、激光、X射線、γ射線等對人體檢查記錄的圖像，再利用數字圖像處理技術、信息融合技術對這些醫(yī)學圖像進行分析、描述和識別，最后得出相關信息，對輔助醫(yī)生診斷人體病源大小、形狀和異常，并進行有效治療發(fā)揮了重要的作用。
不同醫(yī)學影像設備得到的是不同特性的生物組織圖像，如X射線反映的是骨骼組織，核磁共振影像反映的是有機組織圖像，而醫(yī)生往往需要考慮骨骼有機組織的關系，因而需要利用數字圖像處理技術將兩種圖像適當地疊加起來，以便于醫(yī)學分析。
(3) 交通監(jiān)控領域中的應用:
智能交通監(jiān)控領域中，在重要的十字路口安放攝像頭，就可以利用攝像頭的快速拍照功能，實現對違章、逆行等車牌的車牌進行自動識別、存貯，以便相關的工作人員進行查看。
(4) 在橋梁檢測領域中的應用:
基于機器視覺的檢測方法是利用CCD相機獲取橋梁表觀圖片，然后運用計算機處理后自動識別出裂縫圖像，并從背景中分離出來然后進行裂縫參數的計算的方法，它具有便捷、直觀、精確、非接觸、再現性好、適應性強、靈活性高、成本低廉的優(yōu)點，能解放勞動力，排除人為干擾，具有很好的應用前景。
基于機器視覺的橋梁檢測技術主要包括三部分內容：橋梁表觀圖像的獲取技術、基于圖像的裂縫自動識別理論與算法以及基于圖像的裂縫寬度等病害程度定量化測量方法。
2、機器視覺技術的優(yōu)勢：
針對量大面廣的混凝土梁體
1、效率：工業(yè)自動化的快速發(fā)展，使生產效率大幅提升，從而對檢測效率提出了更高的要求。機器視覺能夠比人工更快的檢測產品，特別是在生產線檢測高速運動的物體時，機器能夠提高檢測效率，速度甚至能夠到達人工10-20倍。
2、精度：在精確性上機器有明顯的優(yōu)點，它的精度能夠達到千分之一英寸，只要參數設置沒有差異，相同配置的多臺機器均能保持相同精度。
3、客觀性：人工檢測難免會出現疲勞，同時有一個致命缺陷，就是情緒帶來的主觀性，檢測結果會隨檢查人員心情的好壞產生變化;而機器沒有喜怒哀樂，它所帶來的檢測結果自然更加客觀可靠。
4、重復性：機器可以以相同的方法一次一次的完成檢測工作而不會感到疲倦。
5、環(huán)境：機器視覺是通過即圖像攝取裝置將目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，在測量工件過程中，無需與工件進行接觸，因此能夠適應惡劣危險生產環(huán)境，同時也不會對工件造成接觸性損傷。
6、成本：機器視覺前期投入會比較多，但屬于一次性投入，長期產出，由于機器視覺的發(fā)展越來越迅速，價格也會逐漸降低。
7、信息集成：機器視覺可以通過多工位檢測方法，一次性完成待檢產品的輪廓、尺寸、外觀缺陷、產品高度等多技術參數的測量。
8、數字化：機器視覺在工作過程中產生的要測量數據，均可獨立拷貝或以網絡連接方式拷出，便于生產過程統計和分析。同時還可在檢測后導出指定數據并生產報表，無需人工一一添加，這無疑大大優(yōu)于人工檢測的數據統計;
總體來說，機器視覺檢測系統對比人工檢測具有自動化、客觀、非接觸和高精度等特點。特別是在工業(yè)生產領域，機器視覺強調生產的精度和速度，以及工業(yè)現場環(huán)境下的可靠性，在重復和機械性的工作中具有較大的應用價值，對企業(yè)來說是實現自動化生產重要的一步。
對比人工檢測具有自動化、客觀、非接觸和高精度等特點。特別是在工業(yè)生產領域，機器視覺強調生產的精度和速度，以及工業(yè)現場環(huán)境下的可靠性，在重復和機械性的工作中具有較大的應用價值，對企業(yè)來說是實現自動化生產重要的一步。