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基于DM642的嵌入式双目机器视觉平台的设计与实现

基于DM642的嵌入式双目机器视觉平台的设计与实现
基于DM642的嵌入式双目机器视觉平台的设计与实现

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。

机器视觉系统设计五大难点

机器视觉系统设计五大难点 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机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对象的形状、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。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等,它们都把三维的影像作为输入源,即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话,则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换,也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 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质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统,说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品,决定产品是否符合质量要求,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,包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机,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系统的质量信息来源,也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被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,它主要由三部分组成: *照明

Halcon机器视觉实验指导书

机器视觉软件HALCON 实验指导书 目录 实验1 HALCON 概述,应用范例 实验2 HDevelop介绍,操作编程范例 实验3 HALCON编程接口,高级语言编程 实验4 HALCON数据结构,采集硬件接口 实验5 HALCON采集硬件配置,图像采集 实验6 HALCON二维测量,配准测量与识别定位 实验7 HALCON一维测量,尺寸测量 实验8 HALCON三维测量,3D重建测量 实验1 HALCON 概述,应用范例 实验2 HDevelop介绍,操作编程范例 1 邮票分割 文件名: stamps.dev 第一个例子进行文件分析任务。图5.1展示了部分邮票目录页。它描述了两种不同的邮票:以图形描述为主和以文字描述为主。 为了使用这个例子,必须把文字描述转化为计算机所能理解的形式。你可能使用OCR编程方式,你很快发现由于邮票的图形描述会导致大多数的可使用模块产生错误。于是另一项任务必须要进行预处理:对所有的邮票进行转化(例如,把邮票转化为灰色有价值的纸),这样就可以使用OCR处

理邮票的剩余部分了。 当创造一个应用程序来解决这种问题,对要处理的对象进行特征提取是非常有帮助的。这个任务可以为新手提供解决的这类问题一些的经验。 ●一般而言,特征提取有如下步骤:邮票比纸要黑。 ●邮票包含图像的部分不重叠。 ●邮票具有最大最小尺寸。 ●邮票是长方形的。

图 5.1: Mi c he l图表的部分页. 如果直接使用属性清单而非编程,任务会变得很简单。可惜由于语言的含糊,这是不可能的。所以你需要建构具有精确的语法和语义的语言,尽可能接近非正式的描述。使用HDevelop语法,一个通常的程序看起来如下: dev_close_window () read_image (Catalog, ’swiss1.tiff’) get_image_pointer1 (Catalog, Pointer, Type, Width, Height) dev_open_window (0, 0,Width/2, Height/2, ’black’, WindowID) dev_set_part (0, 0,Height-1, Width-1) dev_set_draw (’fill’)

机器视觉简介

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。 【应用领域】 机器视觉广泛应用于各个方面,广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。 【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)、影像获取卡(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。 以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分,在本实验室中机器视觉的主要系统组成为:光源、工控机、工业相机、镜头;其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖(实验室的光源性能一般,光照条件良好)。 图1 典型的机器视觉系统

图2 本实验室的机器视觉的主要组成 尽量以本实验室现有的实验条件为主,其他需要的部分按实际要求也可以添加。 【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。

机器视觉系统中常用工业相机的种类

机器视觉系统中常用工业相机的分类 根据不同感光芯片划分 我们知道感光芯片是摄像机的核心部件,目前摄像机常用的感光芯片有CCD和CMOS 两种: 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。 称为互补金属氧化物半导体,CMOS实际上只是将晶体管2.CMOS摄像机,CMOS“” 放在硅块上的技术,没有更多的含义。 表示互补金属氧化物半导体,但是不论CCD 表示电荷耦合器件而CMOS“” 尽管CCD“” 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 或者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。 1 因为人眼能看到Lux照度(满月的夜晚)以下的目标,CCD传感器通常能看到的照度 传感器感光度的到倍,所以目前一般CCD摄像机的图像质范围在Lux,是CMOS310 0.1~3 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,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1989“” 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 到到帧秒。 400100000/ 按输出图像信号格式划分 模拟摄像机 模拟摄像机所输出的信号形式为标准的模拟量视频信号,需要配专用的图像采集卡才能 转化为计算机可以处理的数字信息。模拟摄像机一般用于电视摄像和监控领域,具有通用性好、成本低的特点,但一般分辨率较低、采集速度慢,而且在图像传输中容易受到噪声干扰,导致图像质量下降,所以只能用于对图像质量要求不高的机器视觉系统。常用的摄像机输出信号格式有: 中国电视标准,行,场 PAL(黑白为CCIR),62550

机器视觉系统模块的原理分析及设计

机器视觉系统模块的原理分析及设计 一、概述 视觉技术是近几十年来发展的一门新兴技术。机器视觉可以代替人类的视觉从事检验、目标跟踪、机器人导向等方面的工作,特别是在那些需要重复、迅速的从图象中获取精确信息的场合。尽管在目前硬件和软件技术条件下,机器视觉功能还处于初级水平,但其潜在的应用价值引起了世界各国的高度重视,发达国家如美国、日本、德国、法国等都投入了大量的人力物力进行研究,近年来已经在机器视觉的某些方面获得了突破性的进展,机器视觉在车辆安全技术、自动化技术等应用中也越来越显示出其重要价值。本文根据最新的CMOS 图像采集芯片设计了一种通用的视觉系统模块,经过编制不同的图像处理、模式识别算法程序本模块可以应用到足球机器人,无人车辆等各种场合。 二、设计原理 系统原理框图如图1所示。 系统包含5个主要芯片:图像采集芯片OV7620,高速微处理器SH4,大规模可编程阵列FPGA,和串口通讯控制芯片MAX232。FPGA内部编程设立两个双口RAM,产生图像传感器所需的点频,行场同步等信号,以及控制双口RAM的存储时序。SH4负责对OV7620通过I2C进行配置,读取双口RAM的图像数据,进行处理,并通过串口实现图像资料的上传或控制步进电机等其他设备。 三、图像采集模块 系统模块以CMOS图像传感器OV7620为核心,还包括一个聚光镜头和其他一些辅助

元器件比如27MHZ的晶振,电阻电容等。 COMS图像传感器是近几年发展较快的新型图像传感器,由于采用了相同COMS技术,因此可以将像素阵列与外围支持电路集成在同一块芯片上,是一个完整的图像系统(Camera on Chip)。本系统采用的是Ommnvision公司推出的一块CMOS彩色图像传感器OV7620,分辨率为640x480。它能工作在逐行扫描方式下,也能工作在隔行扫描方式下。它不仅能输出彩色图像,也可用作黑白图像传感器。这块芯片支持的图像输出格式有很多种: 1)YCrCb4:2:2 16 bit/8 bit格式;2)ZV端口输出格式;3)RGB原始数据16 bit/8 bit; 4)CCIR601/CCIR656格式。其功能包括有对比度、亮度、饱和度、白平衡及自动曝光、同步信号位置及极性输出,帧速率和输出格式等都可以通过I2C 总线进行编程配置片内寄存器控制。 聚光镜头选用桑来斯公司生产的DSL103镜头。此镜头体积小,适合嵌入式视觉传感器的应用场合。 四、FPGA接口模块 FPGA采用Xilinx公司的XC2S100,这款芯片内部集成了10000个逻辑门。接口程序采用VHDL(Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language)书写。为了提高数据的传输速率,在XC2S100 内部分配了2个双口RAM缓冲区,其大小为127KB,每个双口RAM存储1行的图像数据。两组双口RAM进行奇偶行计数器进行切换。当一行存储完毕后,立即向SH4传生一个读取该行数据的中断的申请信号。FPGA内部结构如图2所示。 这里主要问题在于FPGA内部的双口RAM读写操作共用同一数据总线和地址总线,当同时进行读写操作的时候就会产生时序问题导致写入或读出的数据错误。在这两个过程中为了防止数据和地址总线冲突,在FPGA内部设计了一个中央总线仲裁器。根据公共数据传输的先后顺序,中央仲裁器先接受图像传感器的总线请求,当图像存储到RAM之中后,中央仲裁器才响应单片机系统的读信号请求。

嵌入式机器视觉系统设计

嵌入式机器视觉系统设计 熊 超 田小芳 陆起涌 (复旦大学电子工程系 上海 200433) 摘要 机器视觉系统是智能机器人的一个重要标志,也是近年来的一个研究热点,现有研究成果在系统复杂度、价格和性能之间很难达到平衡。针对此问题,设计了一个CM O S摄像头为图像采集设备、DM CU为核心处理器的嵌入式机器视觉系统,并实现了实时双目测距。该系统简单、实时性好。 关键词 嵌入式系统 DM CU 机器视觉 双目测距 The Design of Embedded Machine Vision System Xiong Chao Tian Xiaofang Lu Qiyo ng (E.E.D ep ar tment,F udan U niv er sity,Shanghai200433,China) Abstract M achine vision is an act ive research area in recent years,which is an import ant symbol of intelligent robot,but t he present research product ion has not f ound a balance among the system complexit y,cost and per-formance.T o solve the problem,a new embedded machine vision system is proposed,which t akes t he CM OS sense as the image acquisit ion unit and DM CU as cent ral processor,and real-time depth measurement is realized. T he system is simple and st able,and has a good perf ormance in real-time operation. Key words Embedded syst em DM CU M achine vision Binocular dept h measurement 1 引 言 机器视觉系统是智能机器人的一个重要标志,其模拟了人的感知功能,具有探测范围宽、目标信息完整等优势,因此越来越受到人们的关注。其中,机器视觉测量障碍物距离是近年来的研究热点,并取得了一定的效果[1~3]。但这些视觉测距系统往往比较复杂、价格高,或者实时性差。在此设计了一个以CM OS摄像模块为图像采集设备、DM CU为核心处理器的嵌入式机器视觉系统,并实现了双目视觉实时测距。该系统集成度高、功耗低、实时性好,还有丰富的外围接口,可以广泛应用于智能机器人导航、目标定位等领域。 2 嵌入式系统设计 系统采用的摄像模块为台湾原相公司的CM OS 图像传感器PAS109B,工作电压2.4~3.6V,分辨率164×124,像素大小7.25 m×7.25 m,图像帧率最高60fps(frame per second),支持I2C接口。处理器采用台湾俊亿公司提供的DM CU处理器KBD0001B。DM-CU是为了适应现代便携设备发展而出现的一种全新体系结构,整合了DSP高效的运算能力和M CU强大的控制能力。K BD0001B字长16位,内部有RO M 32kW,有两种RA M:XRA M(16kW)和YRA M (8kW),可在一个时钟周期内分别从这两个RA M中得到两个操作数。K BD0001B运算速度最高可达25M IPS,采用了4级流水线结构,每条指令执行时间均为一个时钟周期。K BD0001B提供48个通用I/O接口,支持SPI、I2C、U A RT、PWM,内嵌了LCD控制器。 这里设计的机器视觉系统以K BD0001B为核心处理器,CM OS摄像模块为图像采集设备,大大降低该系统的复杂度。将该系统安装于一个移动小车上,通过双目视觉的方法测量障碍物的距离,实现了小车自主行驶和避障,如图1所示。 嵌入式机器视觉系统框图如图2所示。 为实时地测量障碍物距离,系统利用外极线约束[4]重整图像,这样每次只需分别从两图像传感器中 第26卷第8期增刊 仪 器 仪 表 学 报 2005年8月

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:

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用 如今,自动化技术在我国发展迅猛,人们对于机器视觉的认识更加深刻,对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度,让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能,让大批量、持续生产变成了现实,大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能,也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展,我们不难发现其应用范围越加的广泛,根据这些领域,我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用,这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用。 图像识别,是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了,二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中,通过条码对产品进行跟踪管理,通过机器视觉系统,可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取,大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一,几乎所有产品都需要检测,而人工检测存在着较多的弊端,人工检测准确性低,长时间工作的话,准确性更是无法保证,而且检测速度慢,容易影响整个生产过程的效率。因此,机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛,例如:硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中,壹圆硬币的侧边增强了防伪功能,鉴于生产过程的严格控制要求,在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统;印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别等;玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测,也包括了药用玻璃瓶范畴,也就是说机器视觉也涉及到了医药领域,其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 视觉定位应用

人工智能课程大纲课程体系:《机器视觉技术》课程产品白皮书(2019V1.0)

《机器视觉技术》产品白皮书

目录 1引言........................................................................ - 3 -2产品概述.................................................................... - 4 - 2.1产品体系............................................................ - 4 - 2.2产品资源............................................................ - 5 -3产品介绍.................................................................... - 8 - 3.1机器视觉技术........................................................ - 8 - 3.1.1课程说明........................................................ - 8 - 3.1.2教学大纲....................................................... - 12 - 3.1.3教学指导....................................................... - 16 -4配套产品................................................................... - 19 - 4.1实验设备........................................................... - 19 - 4.2软件平台........................................................... - 24 -5技术支持................................................................... - 28 - 5.1.1升级服务....................................................... - 28 - 5.1.2师资培训....................................................... - 28 -

机器视觉系统设计五大难点【详解】

机器视觉系统设计五大难点 内容来源网络,由“深圳机械展(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、数控系统、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示,就在深圳机械展. 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机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对象的形状、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。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等,它们都把三维的影像作为输入源,即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话,则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换,也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 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质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统,说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品,决定产品是否符合质量要求,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,包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机,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系统的质量信息来源,也可以和CIMS 其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被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,它主要由三部分组成: *照明 *图像聚焦形成 *图像确定和形成摄像机输出信号 1、照明 照明和影响机器视觉系统输入的重要因素,因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。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。 过去,许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源,这主要是因为可见光容易获得,价格低,并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是,这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例,在使用的第一个100小时内,光能将下降15%,随着使用时间的增加,光能将不断下降。因此,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。 另一个方面,环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能,使输出的图像数据存在噪声,一般采用加防护屏的方法,减少环境光的影响。

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

解读机器视觉系统解析及优缺点

解读机器视觉系统解析及优缺点 在现代工业自动化生产中,涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用,例如零配件批量加工的尺寸检查,自动装配的完整性检查,电子装配线的元件自动定位,IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作,其它物理量传感器也难有用武之地。 由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像,而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理,根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样,就把计算机的快速性、可重复性,与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此产生了机器视觉的概念。 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后,这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。 机器视觉的优点包括以下几点: ■精度高 作为一个精确的测量仪器,设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触,所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性 视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者,也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降,机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者,而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外,视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后,只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制(SPC)的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中,制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时,对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后,视觉系统往往可以重复使用 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像,并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件,在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定;机器视觉也可以用来创造一个部件,即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异,但都包括以下几个过程;

基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计

编号 本科生毕业设计 基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计 Surface defect detection system design based on machine vision 学生姓名 专业电子信息工程 学号 指导教师 学院电子信息工程学院 二〇一三年六月

毕业设计(论文)原创承诺书 1.本人承诺:所呈交的毕业设计(论文)《基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计》,是认真学习理解学校的《长春理工大学本科毕业设计(论文)工作条例》后,在教师的指导下,保质保量独立地完成了任务书中规定容,不弄虚作假,不抄袭别人的工作内容。 2.本人在毕业设计(论文)中引用他人的观点和研究成果,均在文中加以注释或以参考文献形式列出,对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体均已在文中注明。 3.在毕业设计(论文)中对侵犯任何方面知识产权的行为,由本人承担相应的法律责任。 4.本人完全了解学校关于保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交论文和相关材料的印刷本和电子版本;同意学校保留毕业设计(论文)的复印件和电子版本,允许被查阅和借阅;学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存毕业设计(论文),可以公布其中的全部或部分内容。 以上承诺的法律结果将完全由本人承担! 作者签名:年月日

中文摘要 为了不断提高产品质量和生产效率,金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。针对金属工件表面的多种缺陷,本文设计了一套基于机器视觉能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。该系统采用面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分,提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求,使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测;采用自动选取图像分割阈值,根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件图像中的信息,实现了系统的自动测量;根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈,利用自动选取的阈值对金属工件表面的图像进行二值化分割,从而实现各种缺陷的自动提取及识别。 关键词:机器视觉表面缺陷CCD 图像处理缺陷检测

机器视觉与智能检测创新实践

《机器视觉与智能检测创新实践》课程设计报告 题目:基于可见光红外光图像的处理 班级: 姓名: 学号: 指导老师: 日期:

一、实验目的 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。本实验的目的就是通过学生自身动手实验,使学生对机器视觉系统及图像处理有一定的认识。同时加深学生的动手能力和培养学生的创新能力。 二、实验设备 机器视觉实验平台,计算机,Matlab软件等 三、实验任务 (1)对采集的近红外图像进行增强、分割和细化(自己挑选成像效果较好的手背或手掌的近红外图像) 1、了解增强、分割和细化等处理的概念和效果并编程实现增强、分割和细化; 2、分别比较不同增强、分割和细化方法的优劣 (2)对采集到的可见光手掌图像进行分割得到手掌及手指的轮廓。

四、相关概念介绍 1、光谱 光谱是复色光经过色散系统(如棱镜、光栅)分光后,被色散开的单色光按波长(或频率)大小而依次排列的图案,如图1所示。 光波是由原子内部运动的电子产生的。各种物质的原子内部电子的运动情况不同,所以它们发射的光波也不同。研究不同物质的发光和吸收光的情况,有重要的理论和实际意义,已成为一门专门的学科——光谱学。 图1 可见光的光谱图 种类:发射光谱物体发光直接产生的光谱叫做发射光谱。发射光谱有两种类型:连续光谱和明线光谱。 连续分布的包含有从红光到紫光各种色光的光谱叫做连续光谱。炽热的固体、液体和高压气体的发射光谱是连续光谱。例如电灯丝发出的光、炽热的钢水发出的光都形成连续光谱。 只含有一些不连续的亮线的光谱叫做明线光谱。明线光谱中的亮线叫做谱线,各条谱线对应于不同波长的光。稀薄气体或金属的蒸气的发射光谱是明线光谱。明线光谱是由游离状态的原子发射的,所以也叫原子光谱。

机器视觉之工业镜头的基本参数

工业镜头的基本参数 工业镜头相当于人眼的晶状体,如果没有晶状体,人眼看不到任何物体;如果没有镜头,那么摄像头所输出的图像;就是白茫茫的一片,没有清晰的图像输出,这与我们家用摄像机和照相机的原理是一致的。 当人眼的肌肉无法将晶状体拉伸至正常位置时,也就是人们常说的近视眼,眼前的景物就变得模糊不清;摄像头与镜头的配合也有类似现象,当图像变得不清楚时,可以调整摄像头的后焦点,改变CCD芯片与工业镜头基准面的距离(相当于调整人眼晶状体的位置),可以将模糊的图像变得清晰。 由此可见,镜头在闭路监控系统中的作用是非常重要的。工程设计人员和施工人员都要经常与镜头打交道:设计人员要根据物距、成像大小计算镜头焦距,施工人员经常进行现场调试,其中一部分就是把镜头调整到最佳状态。 一.工业镜头的安装尺寸,接口 所有的摄象机镜头均是螺纹口的,CCD摄象机的镜头安装有两种工业标准,即C安装座和CS安装座。两者螺纹部分相同,但两者从镜头到感光表面的距离不同。 C安装座:从镜头安装基准面到焦点的距离是17.526mm。 CS安装座:特种C安装,此时应将摄象机前部的垫圈取下再安装镜头。其镜头安装基准面到焦点的距离是12.5mm。如果要将一个C安装座镜头安装到一个C S安装座摄象机上时,则需要加装一个5mm厚的接圈。 二.镜头的尺寸 以摄象机镜头尺寸分镜头可以分为1英寸、2/3英寸、1/2英寸、1/3英寸、1/4英寸、1/5英寸等规格,下面是一个简单的芯片尺寸规格表: 格式1英寸2/3英寸1/2英寸1/3英寸1/4英寸 高度9.6mm 6.6 mm 4.8 mm 3.6 mm 2.4 mm 宽度12.8 mm 8.8 mm 6.4 mm 4.8 mm 3.2 mm 摄像机镜头规格应视摄象机的CCD尺寸而定,两者应相对应。大概: ★摄像机的CCD靶面大小为1/2英寸时,镜头应选1/2英寸。 ★摄像机的CCD靶面大小为1/3英寸时,镜头应选1/3英寸。 ★摄像机的CCD靶面大小为1/4英寸时,镜头应选1/4英寸。 如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸大时,将使图像视野比镜头视野小,即不能很好地利用镜头的视野;如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸小时,将发生“隧道效应”,即图像有圆形的黑框,像在隧道里拍的一样。 监控相机一般都比较小,甚至小于1/3英寸;工业相机稍微大一些,一般1/2英寸到1英寸不等;传统的135相机底片比当前的一般感光芯片都大,36mm×24mm(1.4英寸×0.9英寸),画面对角线长度为43mm(1.7英寸),即是1.7英寸的,120中幅相机,其感光面尺寸有三种:45

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