今天给各位分享机器视觉的机器机器知识，其中也会对机器视觉培训进行解释，视觉视觉如果能碰巧解决你现在面临的培训问题，别忘了关注本站，机器机器现在开始吧！视觉视觉

什么是机器视觉？有人能解释一下吗？

机器视觉，就是机器机器用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是视觉视觉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，培训传送给专用的机器机器图像处理系统，根据像素分布和亮度、视觉视觉颜色等信息，培训转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的机器机器特征，进而根据判别的视觉视觉结果来控制现场的设备动作。

日弘智能视觉系统组成部分：

1.照明光源2.镜头3.工业摄像机4.图像采集/处理卡5.图像处理系统6.其它外部设备

一、培训相机篇

工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机(摄像机)而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD(Charge

Coupled Device)或CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)芯片的相机。

其中，CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。

CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。

典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。

CMOS图像传感器的开发则最早出现在20世纪70 年代初，90 年代初期，随着超大规模集成电路 (VLSI)

制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。

CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部像素的编程随机访问的优点。

目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围等特点在高分辨率和高速场合得到了广泛的应用。

分类：

任何东西一定有它自己的分类标准，工业相机也不例外。

按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机;

按照传感器的结构特性可以分为线阵相机、面阵相机;

按照扫描方式可以分为隔行扫描相机、逐行扫描相机;

按照分辨率大小可以分为普通分辨率相机、高分辨率相机;

按照输出信号方式可以分为模拟相机、数字相机;

按照输出色彩可以分为单色(黑白)相机、彩色相机;

按照输出信号速度可以分为普通速度相机、高速相机;

按照响应频率范围可以分为可见光(普通)相机、红外相机、紫外相机等。

区别：

1、性能稳定可靠易于安装，相机结构紧凑结实不易损坏，连续工作时间长，可在较差的环境下使用，一般的数码相机是做不到这些的。例如：让民用数码相机一天工作24小时或连续工作几天肯定会受不了的。

2、快门时间非常短，可以抓拍高速运动的物体。例如，把名片贴在电风扇扇叶上，以最大速度旋转，设置合适的快门时间，用工业相机抓拍一张图像，仍能够清晰辨别名片上的字体。用普通的相机来抓拍，是不可能达到同样效果的。

3、图像传感器是逐行扫描的，而普通的相机的图像传感器是隔行扫描的，

逐行扫描的图像传感器生产工艺比较复杂，成品率低，出货量少，世界上只有少数公司能够提供这类产品，例如Dalsa、Sony，而且价格昂贵。

4、帧率远远高于普通相机。工业相机每秒可以拍摄十幅到几百幅图片，而普通相机只能拍摄2-3幅图像，相差较大。

5、输出是裸数据(raw data)，其光谱范围也往往比较宽，比较适合进行高质量的图像处理算法，例如机器视觉(Machine

Vision)应用。而普通相机拍摄的图片，其光谱范围只适合人眼视觉，并且经过了mjpeg压缩，图像质量较差，不利于分析处理。

6、相对普通相机(DSC)来说价格较贵。

如何选择：

1、根据应用的不同分别选用CCD或CMOS相机CCD工业相机主要应用在运动物体的图像提取，如贴片机机器视觉，当然随着CMOS技术的发展，许多贴片机也在选用CMOS工业相机。用在视觉自动检查的方案或行业中一般用CCD工业相机比较多。CMOS工业相机由成本低，功耗低也应用越来越广泛。

2、分辨率的选择首先考虑待观察或待测量物体的精度，根据精度选择分辨率。相机像素精度=单方向视野范围大小/相机单方向分辨率。则相机单方向分辨率=单方向视野范围大小/理论精度。若单视野为5mm长，理论精度为0.02mm，则单方向分辨率=5/0.02=250。然而为增加系统稳定性，不会只用一个像素单位对应一个测量/观察精度值，一般可以选择倍数4或更高。这样该相机需求单方向分辨率为1000，选用130万像素已经足够。

其次看工业相机的输出，若是体式观察或机器软件分析识别

，分辨率高是有帮助的;若是VGA输出或USB输出，在显示器上观察，则还依赖于显示器的分辨率，工业相机的分辨率再高，显示器分辨率不够，也是没有意义的;利用存储卡或拍照功能，工业相机的分辨率高也是有帮助的。

3、与镜头的匹配传感器芯片尺寸需要小于或等于镜头尺寸，C或CS安装座也要匹配(或者增加转接口)。

4、相机帧数选择当被测物体有运动要求时，要选择帧数高的工业相机。但一般来说分辨率越高，帧数越低。

二、镜头篇

镜头的基本功能就是实现光束变换(调制)，在机器视觉系统中，镜头的主要作用是将成像目标在图像传感器的光敏面上。镜头的质量直影响到机器视觉系统的整体性能，合理地选择和安装镜头，是机器视觉系统设计的重要环节。

基础知识：

1、镜头匹配

大家如何选择合适镜头，镜头选配时需要选择与摄像机接口和CCD的尺寸相匹配的镜头。镜头C和CS的接口方式占主流。小型的安防用的CS接口摄像机得到普及、FA行业则大部分是C接口的摄像机与镜头的组合。对应的CCD尺寸、市场上一般根据用途使用2/3寸到1/3寸的产品。

2、互换性

C接口镜头可以与C接口摄像机、CS接口摄像机互用;CS接口镜头不可以应用在C接口摄像机，只可以应用在CS接口摄像机。

3、KERARE

摄像机如果使用配备小CCD尺寸的镜头，那么周边没有摄取到图像的部分呈现出黑色，我们称其为KERARE。

4、镜头的作用：

将折射率不同的各种硝材通过研磨，加工成高精度的曲面、把这些镜头进行组合，就是设计镜头。从伽利略时代开始使用的普遍技术是其基本原理。为得到更清晰的图像，一直在研究开发试制新的硝材和非球面镜片。

三、光源篇

LED光源、卤素灯(光纤光源)、高频荧光灯。目前LED光源最常用，主要有如下几个特点：

可制成各种形状、尺寸及各种照射角度;

可根据需要制成各种颜色，并可以随时调节亮度;

通过散热装置，散热效果更好，光亮度更稳定;

使用寿命长;

反应快捷，可在10微秒或更短的时间内达到最大亮度;

电源带有外触发，可以通过计算机控制，起动速度快，可以用作频闪灯;

运行成本低、寿命长的LED，会在综合成本和性能方面体现出更大的优势;

可根据客户的需要，进行特殊设计。

LED光源按形状通常可分为以下几类：

1、环形光源环形光源提供不同照射角度、不同颜色组合，更能突出物体的三维信息;高密度LED阵列，高亮度;多种紧凑设计，节省安装空间;解决对角照射阴影问题;可选配漫射板导光，光线均匀扩散。应用领域:PCB基板检测，IC元件检测，显微镜照明，液晶校正，塑胶容器检测，集成电路印字检查。

2、背光源用高密度LED阵列面提供高强度背光照明，能突出物体。的外形轮廓特征，尤其适合作为显微镜的载物台。红白两用背光源、红蓝多用背光源，能调配出不同颜色，满足不同被测物多色要求。应用领域:机械零件尺寸的测量，电子元件、IC的外型检测，胶片污点检测，透明物体划痕检测等。

3、条形光源条形光源是较大方形结构被测物的首选光源;颜色可根据需求搭配，自由组合;照射角度与安装随意可调。应用领域:金属表面检查，图像扫描，表面裂缝检测，LCD面板检测等。

4、同轴光源同轴光源可以消除物体表面不平整引起的阴影，从而减少干扰;部分采用分光镜设计，减少光损失，提高成像清晰度，均匀照射物体表面。应用领域:系列光源最适宜用于反射度极高的物体，如金属、玻璃、胶片、晶片等表面的划伤检测，芯片和硅晶片的破损检测，Mark点定位，包装条码识别。

5、AOI专用光源不同角度的三色光照明，照射凸显焊锡三维信息;外加漫射板导光，减少反光;不同角度组合;应用领域:用于电路板焊锡检测。

6、球积分光源具有积分效果的半球面内壁，均匀反射从底部360度发射出的光线，使整个图像的照度十分均匀。应用领域:合于曲面，表面凹凸，弧形表面检测，或金属、玻璃表面反光较强的物体表面检测。

7、线形光源超高亮度，采用柱面透镜聚光，适用于各种流水线连续检测场合。应用领域:阵相机照明专用，AOI专用。

8、点光源大功率LED，体积小，发光强度高;光纤卤素灯的替代品，尤其适合作为镜头的同轴光源等;高效散热装置，大大提高光源的使用寿命。应用领域:适合远心镜头使用，用于芯片检测，Mark点定位，晶片及液晶玻璃底基校正。

9、组合条形光源四边配置条形光，每边照明独立可控;可根据被测物要求调整所需照明角度，适用性广。应用案例:CB基板检测，IC元件检测，焊锡检查，Mark点定位，显微镜照明，包装条码照明，球形物体照明等。

10、对位光源对位速度快;视场大;精度高;体积小，便于检测集成;亮度高，可选配辅助环形光源。应用领域:VA系列光源是全自动电路板印刷机对位的专用光源。

四、光源的选型

1、前提信息

(1)检测内容外观检查、OCR、尺寸测定、定位

(2)对象物

想看什么?(异物、伤痕、缺损、标识、形状等)

表面状态(镜面、糙面、曲面、平面)

立体?平面?

材质、表面颜色

视野范围?

动态还是静态(相机快门速度)

(3)限制条件

工作距离(镜头下端到被测物表面距离)

设置条件(照明的大小、照明下端到被测物表面的距离、反射型or透射型)

周围环境(温度、外乱光)

相机的种类，面阵or线阵

2、简单的预备知识：

(1).因材质和厚度不同、对光的透过特性(透明度)各异。(2).光根拠其波长之长短、对物质的穿透能力(穿透率)各异。(3).光的波长越长、对物质的透过力越强，光的波长越短、在物质表面的拡散率越大。(4).透射照明、即是使光线透射对象物、并观察其透过光之照明手法。

3、光源：

稳定均匀的光源极其重要

目的：将被测物与背景尽量明顕区分

摄取图像时、最重要之处是如何鲜明地获得：被测物与背景的浓淡差

目前、在图像处理领域中最广范的技术手法是：二值化(白黒)处理为了能够突出特征点，将特征图像突出出来，在打光手法上，常用的包括有明视野与暗视野。

明视野：用直射光来观察对象物整体(散乱光呈黒色)

暗视野：用散乱光来观察对象物整体(直射光呈白色)具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。

计算机视觉与机器视觉的区别？

1、定义不同

计算机视觉：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

机器视觉：机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，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，

得到被摄目标的形态信息，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。

2、原理不同

计算机视觉：计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。

因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。

因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。

计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。

因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉（Computational Vision）。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。

机器视觉：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。

3、应用不同

计算机视觉：人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。

这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。

为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，

以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。

机器视觉：在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；

辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；

再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。

除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。

参考资料来源：百度百科-机器视觉

参考资料来源：百度百科-计算机视觉

机器视觉系统是什么？

机器视觉系统是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算机学科的一个重要分支，综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

机器视觉的定义是什么？

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉是用机器模拟人的视觉功能，即通过机器视觉产品(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进行各种运算处理来提取信息并加以理解，最终用于实际识别、检测、测量和控制的技术。

机器视觉需要学什么

机器视觉需要学这几部分：

1、图像基础知识；（主要是了解一些基本的专业概念）

2、光学成像部分知识；（光源和镜头方面的知识：机镜头和光源的分类选型、打光方式）

3、编程语言的学习；（最基础的技能）

4、算法工具的学习；（比如：halcon数字图像处理。halcon算法工具可以解决机器视觉领域内的很多项目，而且工资待遇会更高。）

机器视觉是什么：

机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度

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Source: 政务