视觉检测【机器视觉系统】详解

1.机器视觉系统概述

机器视觉系统是机器代替人眼进行各种测量和判断。它是计算部门的一个重要分支。它集光学、机械、电子、计算机软硬件等技术于一体，涉及计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等领域。图像处理和模式识别技术的快速发展也极大地促进了机器视觉的发展。

2.机器视觉系统的组成

一般来说，机器视觉系统包括照明系统、镜头、摄像头系统、采集卡、图像处理卡和图像处理系统。对于每个应用程序，我们需要考虑系统的运行速度和图像处理速度颜色或黑白相机的使用、目标的大小或目标是否有缺陷、视觉、分辨率、对比度等。

在功能方面，典型的机器视觉系统可分为三个部分：图像采集、图像处理和运动控制。

三、设计机器视觉系统

机器视觉系统的设计分为软件设计和硬件设计两部分。

1、机器视觉系统的硬件设计

机器视觉系统的硬件主要由镜头、相机、图像采集卡、输入输出单元和控制装置组成。机器视觉系统的质量取决于相机像素的质量和硬件的质量，更重要的是，各部件之间的相互合作和合理使用。

2、机器视觉系统的软件设计

机器视觉系统的软件设计是一个复杂的话题，不仅要考虑程序设计的优化，还要考虑算法的有效性，以及在软件设计过程中是否能实现可能的问题。视觉系统的软件设计也需要和改进，以适应复杂的外部环境。

四、机器视觉系统的工作原理

机器视觉硬件主要包括照明系统、视觉传感器、模拟两部分：图像采集和视觉处理-由数字转换器和帧存储器组成。机器人视觉通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，然后转换为符号，使机器人能够识别物体并确定其位置。

五、机器视觉系统的优点

1、非接触测量不会对观察者和被观察者造成任何损害，从而提高系统的可靠性。

2、光谱响应范围广，如用人眼看不见的红外测量，扩大了人眼的视觉范围。

3、人类很难长时间观察同一对象，而机器视觉可以长时间测量、分析和识别任务。

4、安全可靠，在某些特殊工业环境中实施工况检测，如焊接、火药制造等，人工视觉可能会对操作工的人身安全造成威胁，而机器视觉系统从某种程度上有效地规避了这些风险。

5、机器视觉系统的应用越来越广泛。广泛应用于工业、农业、交通、医疗等行业。可以说，它已经深入到我们生活、生产和工作的各个方面。

六、机器视觉系统的应用

1、图像识别

图像识别是利用机器视觉来处理、分析和理解图像，以识别不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉行业中较典型的应用是二维码识别，二维码是我们通常较常见的条形码之一。在这个小的二维码中存储大量的数据信息，通过条形码跟踪产品，通过机器视觉系统，可以很容易地识别和读取各种材料表面的条形码，大大提高了现代生产的效率。

2、视觉定位

视觉定位要求机器视觉系统快速准确地找到被测部件并确认其位置。在半导体包装领域，设备需要根据机器视觉获得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并绑定，这是机器视觉工业领域视觉定位较基本的应用。

3、图像检测

图像检测是机器视觉工业领域的主要应用之一。一方面，生产自动化程度高，劳动力成本占整个产品成本的很大比例，消费者对产品质量和一致性的要求也很高。另一方面，其设备制造业相对发达，高科技产品占很大比例。因此，机器视觉系统也广泛应用于图像检测，不仅在电子、半导体等先进制造业，而且在鸡蛋、纽扣、汉堡等产品中。

4、物体测量

机器视觉系统较常用于工业应用中的非接触物体测量，可以避免接触过程中的误差和损失。由于其高精度、高性能的特点，大大提高了生产效率。常见的物体测量包括：手机、硬件、齿轮、汽车零部件、PCB板材、玻璃、机械、塑料。

在物体测量的应用中，瑞科智能拥有多种标准机器视觉检测设备，可根据所需精度和自动化程度选择，也可根据实际需要定制非标准检测设备。