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機器視覺的重要知識點

作者:亚洲兴发pt第一老虎机官网   |   时间:2020-06-10 09:47   |   浏览:53   

機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支,是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,得到被攝目標的形態信息,根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

如今,亚洲兴发pt第一老虎机官网隨著工業4.0的到來,機器視覺技術在工業自動化中逐漸起著十分重要的地位,機器視覺技術的不斷創新,推動了工業自動化、智慧安防以及人工智能等行業的進步,機器視覺技術的發展為這項技術所能應用的領域也帶來了更多發展潛力與機會。

大家都說人類感知外界信息的80%是通過眼睛獲得的,圖像包含的信息量是最巨大的。那么機器視覺技術的出現,就是為機器設備安上了感知外界的眼睛,使機器具有像人一樣的視覺功能,從而實現各種檢測、判斷、識別、測量等功能。

光源可分為可見光和不可見光。常用的幾種可見光源是白幟燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈。可見光的缺點是光能不能保持穩定,如何使光能在一定的程度上保持穩定,是實踐過程中急需要解決的問題。另一方面,環境光有可能影響圖像的質量,所以可采用加防護屏的方法來減少環境光的影響。

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,背向照明是被測物放在光源和攝像機之間,它的優點是能獲得高對比度的圖像。前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側,這種方式便于安裝。結構光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上,根據它們產生的畸變,解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步。

鏡頭相當于人類眼球的存在,它在機器視覺系統中主要負責光束調制,并完成信號傳遞。據了解,目前為止市面上大多數的鏡頭都能夠滿足機器視覺應用的需求,但是更專業的機器視覺系統可能需要定制的鏡頭和涂層。幸運的是,許多具有內部生產能力的鏡頭制造商,已經準備好定制鏡頭來滿足這些應用需求。當然,這些定制鏡頭會比較昂貴,因此它們通常僅用于那些對成本不敏感的特定成像系統中(例如軍事應用),或是大批量消費產品的生產線中。

工業相機在機器視覺系統中最本質的功能就是將光信號轉變為電信號。與普通相機相比,它具有更高的傳輸力、抗干擾力以及穩定的成像能力。按照不同標準可有多種分類:按輸出信號方式,可分為模擬工業相機和數字工業相機;按芯片類型不同,可分CCD工業相機和CMOS工業相機。

雖然圖像采集卡只是完整的機器視覺系統的一個部件,但是它扮演一個非常重要的角色,直接決定了攝像頭的接口:黑白、彩色、模擬、數字等。比較典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA采集卡和GigE千兆網采集卡。這些采集卡中有的內置多路開關,可以連接多個攝像機,同時抓拍多路信息。

機器視覺軟件是機器視覺系統中自動化處理的關鍵部件,根據具體應用需求,對軟件包進行二次開發,可自動完成對圖像采集、顯示、存儲和處理。通過前期傳送給專用的圖像處理軟件,根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號;機器視覺軟件再對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

圖像識別,是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對象。圖像識別在機器視覺工業領域中最典型的應用就是二維碼的識別了,二維碼就是我們平時常見的條形碼中最為普遍的一種。將大量的數據信息存儲在這小小的二維碼中,通過條碼對產品進行跟蹤管理,通過機器視覺系統,可以方便對各種材質表面的條碼進行識別讀取,大大提高了現代化生產的效率。

檢測是機器視覺工業領域最主要的應用之一,幾乎所有產品都需要檢測,而人工檢測存在著較多的弊端,人工檢測準確性低,長時間工作的話,準確性更是無法保證,而且檢測速度慢,容易影響整個生產過程的效率。因此,機器視覺在圖像檢測的應用方面也非常的廣泛,例如:硬幣邊緣字符的檢測。

視覺定位要求機器視覺系統能夠快速準確地找到被測零件并確認其位置。在半導體封裝領域,設備需要根據機器視覺取得的芯片位置信息調整拾取頭,準確拾取芯片并進行綁定,這就是視覺定位在機器視覺工業領域最基本的應用。

機器視覺工業應用最大的特點就是其非接觸測量技術,同樣具有高精度和高速度的性能,但非接觸無磨損,消除了接觸測量可能造成的二次損傷隱患。常見的測量應用包括齒輪、接插件、汽車零部件、IC元件管腳、麻花鉆、羅定螺紋檢測等。

機器視覺系統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。在一些不適于人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合,常用機器視覺來替代人工視覺。同時,在大批量重復性工業生產過程中,用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。

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