什么是“机器视觉”？

什么是“机器视觉”？

机器视觉是是使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、定位、识别、测量等功能。一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（CCD相机和CMOS相机）、图像处理器（硬件）、图像处理软件、显示器、执行单元等。

机器视觉系统通过图像采集硬件，将被检测目标转换成图像信号，并传达给专用的图像处理系统。图像处理系统根据像素亮度、颜色分布等信息，进行目标特征的抽取，并进行相应的判断，进而根据结果来控制现场的设备。机器视觉系统综合了光学、数字图像处理、模式识别、光机电一体化等多个领域。

机器视觉系统具有高效率、速度快、精度高等特点。在大批量工业生产过程中，如果用人工视觉检查产品质量，往往效率低、成本高且精度不高。用机器视觉检测可以大幅度提高检测效率和生产的自动化程度。

同时，在一些不适合人工作业的危险工作环境或工人视觉难以满足要求的场合中，也常用机器视觉来代替人工视觉，如核电站监控、晶圆缺陷检测。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术之一。正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理及信息集成。因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛用于装配定位、产品质量检测、产品识别、产品尺寸测量等方面。

机器视觉系统还具有很高的分辨精度，机器视觉系统与被检测对象无接触，非常安全可靠。理论上，人眼观察不到的范围，机器视觉系统也可以观察，例如红外、微波、超声波，机器视觉则可以利用这方面的传感器将这些人眼不可见的形成图像。因此，人眼无法长时间观察的对象，机器视觉也可以长时间的观察。

二 机器视觉系统

一个基于PC的机器视觉系统通常包括光源、相机、镜头、采集卡、视觉处理系统五个部分。近年来，随着机器视觉技术的日益成熟，集成了图像采集功能的数字摄像机得到了广泛使用。

1机器视觉系统的设计

1.1 了解被检测物信息

1）被检测物特征

产品是离散还是连续、产品的形状和尺寸以及颜色、产品待提取的特征、产品表面的光洁度、产品形态的变化。

2）被检测物状态

产品是索引定位还是连续运动、是否存在翻转和高度差、视野内产品的数量、产品的处理时间。

3）系统安装空间

根据机构上面的安装空间选择合适的视觉系统，如果没有选定合适的视觉系统要清楚需要对机构做的改动，根据视觉系统各部件的位置选择合适的线缆。

4）系统检测环境

确定环境光是否会对图像的打光造成干扰，防止灰尘进入相机、镜头形成斑点影响图像质量，设备的抖动是否会有影响取像精度，需不需要加防震装置，必要的防护措施，要注意防寒散热，注意供电是否满足要求。

1.2 确定关键要点

1）确定打光方式

根据被检测物的待检测区域和设备的安装空间选择光源。

2）确定合适相机

相机的视野一般是被检测区域的1.5倍左右，不能太大更不能太小，将待检测产品一般放置在视野的正中间。还需要确定相机的分辨率，即确定检测的像素精度和相机的分辨率，根据以下公式计算：

单方向视野范围/相机单方向分辨率=理论进度

对于面阵相机，需要考虑水平方向和垂直方向的比例，需要水平像素和垂直像素都满足要求。

3）确定合适的镜头

首先要选择和相机芯片相匹配的镜头，同时在确定工作距离的情况下，就能根据公式计算出镜头焦距：

视野对应边/芯片对应边=工作距离/焦距

三 机器视觉应用领域

通过数据采集和控制解决方案，我们协助世界各地的生产商降低成本和损耗、实现关键生成流程的自动化并提高生成效率。

无论是生产个人消费类电子产品，还是医疗诊断设备，抑或是汽车零部件，成都新西旺的解决方案都有助于实现多种关键性应用，例如质量控制，生产层面的在制品检测，引导货品的传送，零部件追溯，归类和批次跟踪等，

从质量检测到批次跟踪，从装配检测到机器人引导，通过多种方法进行优化和降低成本。