机器视觉基础知识课件.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,机器视觉基础,1,一、机器视觉的基本概念,2,一、机器视觉相关概念,机器视觉的通俗定义：,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。,机器视觉的工作原理：,相机将被检测目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，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，实现自动识别功能。,3,一、机器视觉相关概念,机器视觉系统的定义：,机器视觉系统是指通过图像采集单元（相机），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。,主要适用环境：,1,、高速、高精；,2,、超视、微距；,3,、客观、无疲劳；,4,、环境限制等。,4,二、机器视觉系统相关学科,涉及相关学科有：,计算机视觉,机械设计,照明工程,光学设计,自动控制,图像处理,嵌入式电子,图像处理,自动控制,嵌入式系统,照明工程,机械设计,计算机视觉,光学设计,机器视觉系统,5,三、,机器视觉系统基本构成,典型系统由以下组成：,待测目标,光源,镜头,相机,图像采集卡,图像处理软件,输入输出板卡,工业电脑,6,三、,机器视觉系统基本构成,典型系统由以下组成：,待测目标,光源,镜头,相机,图像采集卡,图像处理软件,输入输出板卡,工业电脑,“,嵌入”,7,四、,机器视觉系统应用分类,测量,（,Measure,）,检测,（,Inspect,）,定位,（,Locate,）,识别,（,Identify,）,8,四、,机器视觉系统应用分类,测量：长度测量,9,四、,机器视觉系统应用分类,测量：角度测量,10,四、,机器视觉系统应用分类,测量：圆弧及半径测量,11,四、,机器视觉系统应用分类,检测：有无检测,(,邮包,),12,四、,机器视觉系统应用分类,检测：残次品检测,13,四、,机器视觉系统应用分类,检测：数字统计,14,四、,机器视觉系统应用分类,检测：,瑕疵检测,15,四、,机器视觉系统应用分类,定位：内部定位,16,四、,机器视觉系统应用分类,定位：坐标输出定位,17,四、,机器视觉系统应用分类,识别：读码,18,四、,机器视觉系统应用分类,识别：,OCR/OCV,19,四、,机器视觉系统应用分类,识别：颜色识别,20,二、机器视觉软硬件知识,21,五、机器视觉系统软硬件,22,六、软硬件知识,-,光源篇,机器视觉系统工作的基本程序：,取像,=,分析,=,结果输出,光源,为确保视觉系统正常取像获得足够光信息和稳定图像而提供,的,照明装置,光源是一个视觉应用开始工作的第一步。,23,六、软硬件知识,-,光源篇,光源的目的,-照亮目标，提高目标亮度,-形成最有利于图像处理的成像效果,-克服环境光干扰，保证图像的稳定性,光源的,重要性,合适的光源可以大大降低图像处理难度，提高系统检测精度、运行速度及工作效率,。,24,六、软硬件知识,-,光源篇,光源分类,萤光灯,卤素灯,+,光纤导管,LED,光源,其他（激光、紫外光等）,25,六、软硬件知识,-,光源篇,常用照明技术,#1,：背光,测量系统的最佳选择,26,六、软硬件知识,-,光源篇,常用照明技术,#2,：亮场,最直接的照明,27,六、软硬件知识,-,光源篇,常用照明技术,#3,：暗场,适合光滑表面的照明,28,六、软硬件知识,-,光源篇,常用照明技术,#4,：同轴光均匀性好,50%,分束片,29,六、软硬件知识,-,光源篇,常用照明技术,#5,：结构光法,最简便的三维测量,激光或线性光源,固定角度照射,三维深度信息,30,六、软硬件知识,-,光源篇,常用照明技术,#6,：影子的利用,最不直接的测量,待测物长度信息,待测物高度信息,31,六、软硬件知识,-,光源篇,常用照明技术,#7,：彩色的考虑,光的三原色,色彩三原色,光的三原色：红、绿、蓝；色彩三原色：青、紫、黄。,世界上所有颜色都是由三原色按不同比例组合而成,三原色的色光叠加为白光。如：日光,三原色的色彩叠加为黑色。,32,六、软硬件知识,-,光源篇,常用照明技术,#7,：彩色的考虑,33,六、软硬件知识,-,光源篇,常用照明技术,#8,：常用光源分析,萤光灯,卤素灯,+,光纤导管,LED,灯源,价格,低,高,中,亮度,低,高,中,稳定性,低,中,高,闪光装置,无,无,有,使用寿命,中,低,高,光线均匀度,高,中,低,多色光,无,无,有,复杂设计,低,中,高,34,六、软硬件知识,-,镜头篇,镜头的介绍,1,、基本功能,-,实现光束变换，将目标成像在图像传感器的光敏面上；,2,、,镜头与相机匹配,-,镜头接口是否为工业标准接口，,C/CS,接口、,F,口等；,-,镜头成象面是否,=,相机,CCD,尺寸；,若相机,CCD,为,1/2,英寸，而镜头为,1/3,英寸，则该镜头与相机不匹配。,35,六、软硬件知识,-,镜头篇,3,、,工作距离,-,镜头焦距是否适合系统工作空间,4,、,系统精度,-,获取最佳视野,-,镜头畸变对系统精度的影响,-,镜头分辨率对系统精度的影响,5,、,纵深成象,-,待测物纵深方向的成象是否在镜头景深范围之内,36,六、软硬件知识,-,镜头篇,6,、视场范围,37,六、软硬件知识,-,镜头篇,7,、常用镜头,CCTV,镜头,专业摄影镜头,远心镜头,38,六、软硬件知识,-,相机篇,常用照明技术,相机分类,按芯片技术：,CCD,相机和,CMOS,相机,按靶面类型：面阵相机和线阵相机,按输出模式：模拟相机和数字相机,按颜色：彩色相机和黑白相机,按是否带处理器智能相机和非智能相机,主要特性参数,芯片类型,分辨率：位于,CCD&CMOS,芯片上的像素数,速度：,line/s,，,fps,光学接口：,C,CS,F,等,39,六、软硬件知识,-,相机篇,相机的选择,相机分辨率：,相机分辨率（,X,方向）最佳视野范围（,X,方向）,理论象素值（,X,方向）,相机分辨率（,Y,方向）最佳视野范围（,Y,方向）,理论象素值（,Y,方向）,系统速度要求与相机成象速度,系统单次运行速度,=,系统成象速度,+,系统检测速度,帧速或线数,快门速度,40,六、软硬件知识,-,工控机篇,工控机选型的要素,关键关注因素：,处理器主频,硬盘读写速度,内存大小,输入输出离散IO,接口类型与数量,工控机的散热能力,主要衡量指标：,系统稳定性（推荐无风扇，低功耗）,41,六、软硬件知识,-,软件篇,机器视觉软件包,国外品牌：,Halcon,、,VisionPro,、,Labview Vision,等商业软件包；,OpenCV,开源免费软件包。,国内品牌：,研华、,OPT,、海康、大华、汇萃等，都宣称开发成功。,42,三、机器视觉系统搭建技巧,43,七、机器视觉系统搭建,获得完美图象的,6,大要素,#1,：高系统精度,FOV：100MM,500,象素,象素值,=0.2 MM,系统精度（,System accuracy,）,X,方向系统精度（,X,方向象素值）视野范围（,X,方向）,CCD,芯片象素数量（,X,方向）,Y,方向系统精度（,Y,方向象素值）视野范围（,Y,方向,CCD,芯片象素数量（,Y,方向）,该指标取决于，相机分辨率及视野（,FOV,）,44,七、机器视觉系统搭建,获得完美图象的,6,大要素,#1,：高系统精度,视野（,FOV,）,-,让视觉系统“关心”的部分尽可能“充满”视野。通俗来说，,FOV,越小越“好”。,-,相机分辨率相同视野越小系统精度越高,-,视野相同相机分辨率越高系统精度越高,适合的视野,不适合的视野,调整,系统关心的部分,45,七、机器视觉系统搭建,获得完美图象的,6,大要素,#2,：清晰成象,确定图象中所要检测的部分处于清晰的焦距之内,当图象中检测部分不处于同一焦平面时，需要考虑镜头的景深,注意：每一款镜头相对于固定的光圈，都有自己固定的景深,注意：缩小光圈可以加大景深。同时为保证正确曝光需要提高光强,46,七、机器视觉系统搭建,获得完美图象的,6,大要素,#3,：避免畸变,在定位及高精度测量的系统中，镜头畸变的影响尤其重要,真实世界,镜头畸变产生的图象,47,七、机器视觉系统搭建,获得完美图象的,6,大要素,#4,：保持待测物体在成象中大小一致,在定位及识别系统中，这一点尤为重要,48,七、机器视觉系统搭建,获得完美图象的,6,大要素,#5,：图象中待测部分反差最大化,待测部分,对于一个视觉系统来说，“黑白分明”的图象才是好图象。,49,七、机器视觉系统搭建,获得完美图象的,6,大要素,#6,：恰当的照明与曝光,避免阴影,如果图象中待测区域处于阴影之下，图象将不能提供足够的反差，这将严重影响系统检测的精度,避免过亮,如果照明过亮，区域内亮部的光线会反射进暗部的区域，造成暗部区域内的细节损失,避免光线变化,如果照明系统发生明暗变化，会造成图象明暗变化。这将直接影响系统运行的稳定性,避免外界影响,注意系统周围环境的影响，如生产线上的照明系统、室外阳光等等可移动的人或物会遮挡系统照明,50,七、机器视觉系统搭建,小结,#1,：获得完美图象的,6,大要素及控制因素,高系统精度。控制因素：视野、相机分辨率。清晰成象。控制因素：镜头、光源,避免畸变。控制因素：镜头,保持待测物体在成象中大小一致。控制因素：视野、拍照角度、待测物位置,反差最大化。控制因素：光源、镜头,恰当的照明与曝光。控制因素：光源、镜头,#2,：,如何获得完美图象,选择适合的光源、镜头、相机,学会如何使用、控制光源、镜头、相机,51,七、机器视觉系统搭建,项目硬件选型：,选型步骤：,确定项目检测方向：测量、检测、定位、识别。,确定项目检测要求：精度、速度、工作空间。,根据项目检测方向完成光源选型,根据项目精度要求确定最佳视野,根据项目精度要求及工作空间要求完成镜头选型,根据项目精度要求及速度要求完成相机选型,考虑系统硬件成本,52,七、机器视觉系统搭建,项目评估的基本步骤,1,：,检测项目条款,条款名称及详细说明,客户需求,系统精度要求,系统速度要求,检测项目条款,系统工作空间要求,初步了解视觉系统允许的工作空间,系统速度要求,清楚了解整个系统的速度要求,对于设备制造商，还需要了解整个设备的工作流程,系统工作空间要求,系统精度要求,详细记录每项条款的精度要求,53,七、机器视觉系统搭建,项目评估的基本步骤,2,：,光源选型,根据项目的检测条款，选用适合的光源,镜头选型,系统精度要求,系统工作空间要求,相机选型,系统精度要求,系统速度要求,项目评估,镜头选型,相机选型,光源选型,项目试验,项目试验,系统搭建，光源、镜头、相机,建立检测程序原型,记录试验结果，精度、检测时间,54,七、机器视觉系统搭建,项目评估的基本步骤,3,：,条款回顾,根据项目的检测条款，逐条确定是否可以检测,精度回顾,根据项目的检测条款，逐条列出试验完成精度,系统运行速度,记录试验中系统运行速度,评估报告,精度回顾,系统运行速度,条款回顾,系统硬件配置,系统硬件配置,记录系统硬件配置。光源、镜头、工作距离、光圈、相机、快门速度、电脑配置等,55,