1.概述

        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。

        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.视觉成像

2.1 成像基本要素

        1）相机：捕捉光线并将其转换为数字信号。

        2）光源：提供光线以照亮被拍摄的场景。

        3）镜头：聚焦光线以形成清晰的图像。

2.2 图像良好标准

        1）视野：检测对象正好能够撑满整个视野，保证尽可能高的像素利用 率，保证检测的精度。

        2）对焦：检测对象边缘应该清晰，细节丰富，不模糊不失真。这需要合适的成像参数（如曝光时间、对焦）和优质的光学元件（如镜头）来实现。

        3）特征：检测对象的待测特征凸显能够有效的区别检测 的内容和干扰信息，保证检测的准确性。

        4）对比度：图像中的物体应该有明显的区分度，背景和前景之间的对比度应该明显。这需要适当的光照条件和图像处理算法来实现。

        5）噪声：图像中应尽可能地减少噪声或者干扰，以便更好的进行图像处理和分析。这需要适当的成像参数、优质的传感器和光学元件，以及噪声滤波算法来实现。

3.工作过程

3.1 图像采集

        1）光源强化检测特征（光源、光源控制器）

        2）相机镜头捕获特征（相机、镜头）

        3）数据通讯传输数字图像（通讯接口、图像采集卡）

3.2 图像分析

        1）提取图像特征（工控机、软件）

        2）图像特征分析（工控机、软件）

        3）图像数据标定（工控机、软件）

3.3 结果处理

        1）运动控制（机器人、运动机构）

        2）IO输出（IO板、PLC）

        3）界面显示结果（显示界面）

4.应用类型

4.1 引导

定位、纠偏、实时反馈...

4.2 检测

防错、计数、分类、表面检测...

4.3 测量

距离、角度、圆度、直线度...

4.4 识别

一维码、二维码、OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）...

by Ryou2-