机器视觉概述

发布时间：2017-04-02 作者：佚名来源：工业机器人培训

关键字：机器视觉机器视觉技术

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随着机器视觉技术的迅速发展及普及，寻找一些机器视觉相关知识已不是十年前那样困难，当大家看到我们今天要讲的题目时，或许会觉得平平常常，但在维视图像看来这并不是一个简简单单的题目，我们能发展到今天就是靠解决这一点点看似平平常常、简简单单的事情积累而来的。要了解机器视觉技术就必须先了解机器视觉系统的概念，那么从今天开始就随着维视图像一起走进机器视觉的世界，来领略机器视觉的魅力。

机器视觉技术是计算机科学的一个重要分支，它涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光学、机械等多个领域。自起步发展至现在，已经有三十多年的历史。其功能及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。其中特别是CCD工业摄像机、智能相机、ARMFPGA、图像处理和模式识别等技术的快速发展，极大地推动了机器视觉系统的发展。

简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来作各种测量和判断。在生产线上，人来作这类测量和判断会因疲劳，个人之间的差异等等产生误差和错误；但机器却会不知疲倦地，稳定地进行下去。

近几年来机器视觉系统不仅用于各种生产线上的测量和判断，在科学研究、航空航天、数字医疗、物联网、现代农业、视觉机器人以及工业4.0等等行业都有大范围的应用，笔者今年7月份参加由教育部高等学校自动化类专业教学指导委员会等单位联合主办，维视图像（Microvision)等单位承办的“2015全国自动化教育学术年会”上看到国内首家自主研发生产的“ISFTP4.0工业4.0-智能工厂实验室”设备，整个系统集视觉机器人、电气自动化、智能控制、无线通信技术、AGV技术、检测、装配、物流等于一体的具有自律分散型的智能工厂实验实训系统。适用于程序设计、C++、无线通信、PLC可编程逻辑控制器、机器视觉检测、工业机器人等多门学科的实战练习，就是机器视觉系统发展和创新应用的典范。

使用机器视觉的优点为：

（1）非接触测量，对观测与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高了系统的可靠性；

（2）具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围；

（3）长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。

（4）可以在恶劣环境下工作。

典型的机器视觉系统方框图见下图：

一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下：

（1）工件定位检测器探测到物体已运动至接近摄像机视野的中心，向图像采集卡发送触发脉冲；

（2）图像采集卡按事先设定的程序和时延，分别向摄像机和照明设备发出起动脉冲；

（3）工业摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描；或者摄像机在起动脉冲来到之前处于等待状态，起动脉冲来到后起动一帧扫描；

（4）工业摄像机开始新的一帧扫描之前，打开曝光机构，曝光时间可以事先设定；

（5）另一个起动脉冲打开灯光照明，灯光开启时间应与摄像机曝光时间匹配；

（6）工业摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出；

（7）图像采集卡接收模拟视频信号并通过A/D将其数字化，或者直接接收工业摄像机数字化之后的数字视频，近几年来由于科技的迅猛发展，图像采集卡这种模拟信号转数字信号的形式已渐渐被工业数字摄像机所代替，工业数字摄像机自带I/O，可直接外触发，拥有完整的SDK开发包，功能强大，笔者使用过MV-EM系列千兆网工业数字相机，如果大家有兴趣可以关注了解一下工业数字相机的基本构成及用途；

（8）图像采集卡将数字图像放到处理器或者计算机的内存中；

（9）处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果，或逻辑控制值；

（10）处理结果控制流水线的动作；或进行定位，纠正运动的误差等。

从上述的工作流程可以看出，机器视觉系统是一种比较复杂的系统，因为大多数系统的监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，这些给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在一些应用领域，例如机器人、飞行物制导等，整个系统或者系统的一些部件的重量、体积和耗电量都会有严格的要求。所以说，机器视觉是图像处理系统中最复杂的系统，需要在开发和设计中投入更多的精力。

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