机械视觉是指通过光学的装置

A. 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毕兆，综合了光学、袭毕机械、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、人工拍数芹智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

B. 机器视觉技术的介绍

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。其显著特点是速度快、精度高、信息量大、功能多。
机器视觉由机械自动化+仪器仪表+软件编程+光学方案设计组成，包括图像处理技术、机械工程技术、电气工程技术、传感器、模拟与数字视频技术、控制、电光源照明、光学成像、计算机软硬件技术等，涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别、物理学、神经生物学等诸多领域的技术。

C. 什么叫机器视觉

觉图象技术纵谈

近年来，随着多媒体技术的飞速发展，利用多媒体计算机处理视频影象已成为现实。本毕业设计就是利用视频/图象采集卡与CCD摄像机所构成的实时视频采集系统实现实时监控的设计。因此有必要先介绍一下有关视频的基本知识和视频/图象采集卡的情况。

有关视频的基本知识

根据三基色原理，在视频领域利用R（红）、G（绿）、B（蓝）三色不同比例的混合来表现丰富多采的现实世界。首先，通过摄像机的光敏器件像CCD（电荷耦合器件），将光信号转换成RGB三路电信号；其次，在电视机或监视器内部也使用RGB信号分别控制三支电子枪轰击荧光屏以产生影象。这样，由于摄像机中原始信号和电视机、监视器中的最终信号都是RGB信号，因此直接使用RGB信号作为视频信号的传输和记录方式会获得极高的信号质量。但这样做会极大地加宽视频带宽从而增加设备成本，且这也与现行黑白电视不兼容，因此，在实际应用中不这样做，而是按亮度方程Y=0.39R+0.5G+0.11B（PAL制）RGB信号转换成亮度信号Y和两个色差信号U（B-Y）、V（R-Y），形成YUV分量信号。此种信号利用人眼对亮度细节分辨率高而对色度细节分辨率低的特点，对U、V信号带宽压缩。U、V信号还可进一步合成一个色度信号C，进而形成Y/C记录方式。由于记录时对C信号采取降频处理，因此也称彩色降频方式。Y和C又可进一步形成复合视频（Composite），即彩色全电视信号，这种方式便于传输和电视信号的发射。将RGB信号转换成YUV信号、Y/C信号直至composite信号的过程称为编码，逆过程则为解码。由此可看出，由于转换步骤的多少，视频输出质量由YUV端口到Y/C端口到Composite端口依次降低。因此，在视频捕捉或输出时选择合适的输入、输出端口可提高视频质量。另外，还应提供同步信号以保证传送图象稳定再现。

视频影像是由一系列被称为帧的单个静止画面组成。一般帧率在24-30帧/秒时，视频运动非常平滑，而低于15帧/秒时就会有停顿感。在PAL制中，规定25帧/秒，每帧水平625扫描行（分奇数行、偶数行，即奇、偶两场，因采用隔行扫描方式）。在每一帧中，电子束由左上角隔行扫至右下角后再跳回至左上角有一个逆程期，约占整个扫描时间的8%，因此625行中有效行只有576行，即垂直分辨率576点。按现行4:3电视标准，则水平分辨率为768点，这就是常见的一种分辨率768*576。另外，还有一种遵循CCIR601标准的PAL制，其分辨率为720*576。对于NTSC制，规定30帧/秒，525行/帧，隔行扫描，分奇、偶两场，图像大小720*486。由于PAL制与NTSC制处理方式不同，因此互不兼容。确定视频每一帧时间位置及视频片段持续时间，使用的是专门的标准时间编码格式SMPTE时间码，表示为“H：M：S：F”，即“时：分：秒：帧”。

PAL制与NTSC制一般都是模拟信号，视频捕捉卡可完成对它的A/D转换。视频捕捉卡先对输入视频信号以4:2:2格式进行采样，然后进行量化，一般对YUV（也即对RGB）各8bit量化，因而产生24位真彩。由于一帧图象数字化后数据量很大，为节省存储空间，还要对其进行压缩处理。压缩处理可分为有损压缩和无损压缩，而前者是以牺牲图象细节为代价的。压缩可由软、硬件实现，后者可实现实时压缩，而前者往往要在分辨率、颜色深度、帧率等方面做出一些牺牲。选择压缩比时，压缩比越高，图象质量越差。经过上述过程，模拟视频即变成数字视频，而这一过程的逆过程即可实现数字视频的解压缩与回放。另外，利用某些视频捕捉卡的输入、输出设置，能简单地实现PAL制与NTSC制的转换。

数字视频经解压缩后，可送入显示卡并在计算机的显示器上显示出来。为在计算机的显示器上精确显示数字视频，必须使视频显示模式与数字视频的类型相匹配。由于显象管存在着显示亮度信号的非线形，因此送入的图象信号必须预先补偿，这就是^ 校正，它只对中间色调产生影响。计算机显示器的^ 一般为1.8，而PAL制图象的^ 值大约也是1.8，影响不大；但NTSC制图象的^ 值为2.2，如果不经调整，显示图象就会发白。

视频/图象处理硬件的发展、分类与特点

视频/图象处理硬件的发展历史
图象与视频是两个既有联系又有区别的概念：静止的图片称为图象（Image），运

D. 什么是机器视觉工作原理是什么

机器视州世磨觉系统的原理：
机器视觉系统是指用电脑来实现人的视觉功能，也就是用电脑来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察物件返配的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
技术特点：
（1）机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术，机械工程技术，控制技术，电光源 照明技术，光学成像技术，传感器技术，模拟与 数字视频技术，计算机硬件技术，人机接口技术 等这些技术在机器视觉中是并列关系，相互协调 应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。
（2）机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业要求 生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通 用的工业接口，能够由普通工作来操作，有较高 的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。
（3）对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要的是册斗光， 机，电一体化的综合能力。
（4）机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精度 度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技 术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度 远远超过其在工业生产中的实际应用速度。

E. 什么是机器视觉，主要的应用于哪些场景

“机器视觉”简单来说就是用机器代替人眼来做测量和判断，它最大的特点是速度快、信息量大、功能。现在应用汽车，3C电子，航空航天等都有

F. 什么是机器视觉有人能解释一下吗

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，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。
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、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 Semiconctor)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高绝迹、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宏派块芯片上，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/相机单方向分辨率戚并。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。

G. 视觉检测是采用光学检测还是什么检测

视觉检测又叫光学检测，所以是光学检测
原理是通过相机、光源的配合采集图像，通过算法分析对比、区分良品与不良品
光学检测是应用最广泛的视觉检测。

H. 什么是机器视觉

在地球上，以人类为首的所有动物，都会感受外界所传来的各种信息，借以掌握外界的状况而采取行动｡为了感受信息，人类拥有视觉、听觉、嗅觉、触觉、味觉等5种感觉，也就是所谓的“五感”｡虽然人类可以从眼睛、耳朵、鼻子、皮肤、舌头等处获得信息，但是获取信息最多的还是视觉｡在借助“五感”获得的信息中，大约有80%来自视觉｡长久以来，人类一直梦想着能够制造出具有智能的机器，而智能机器实现的基础就是机器视觉技术｡那么什么是机器视觉呢？美国制造工程师协会(，SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RoboticInstriesAssociation，RIA)自动化视觉分会为机器视觉作了如下定义：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置｡”通俗地说，机器视觉就是用机器模拟生物宏观视觉功能，代替人眼来做测量和判断｡首先，通过图像传感器将被摄取的目标转化成为图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，转变成数字化信号；随后，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、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有无等｡从广义角度来看，凡是通过光学装置获取真实物体的信息以及对相关信息的处理与执行都是机器视觉，这就包括了可见视觉以及非可见视觉，甚至包括人类视觉不能直接观察到的、物体内部信息的获取与处理等。

科学家们通过研究发现，人脑中许多组织都参与了视觉信息的处理过程，因而能够轻易地处理视觉方面的问题｡但是视觉认知作为一个复杂奥妙的过程，人类对其还知之甚少，因而制造出具有视觉功能的智能机器的梦想也一直难以实现｡随着视觉传感技术、信息处理技术和计算机技术等的迅猛发展，具有视觉功能的智能机器开始被人类制造出来，并逐渐形成了机器视觉的学科和产业｡对于智能机器而言，赋予其人类视觉功能是极其重要的，于是人们把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性与人类视觉的高度智能化和抽象化能力结合起来，形成一门新的学科———机器视觉。