金山區(qū)品質(zhì)機器視覺系統(tǒng)發(fā)展

特征提取辨識一般布匹檢測（自動識別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標(biāo)準(zhǔn)圖像，在此基礎(chǔ)上設(shè)定一定標(biāo)準(zhǔn)；然后拍攝被檢測的圖像，再將兩者進行對比。但是在布匹質(zhì)量檢測工程中要復(fù)雜一些：1． 圖像的內(nèi)容不是單一的圖像，每塊被測區(qū)域存在的雜質(zhì)的數(shù)量、大小、顏色、位置不一定一致。2． 雜質(zhì)的形狀難以事先確定。3． 由于布匹快速運動對光線產(chǎn)生反射，圖像中可能會存在大量的噪聲。4． 在流水線上，對布匹進行檢測，有實時性的要求。結(jié)構(gòu)光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，根據(jù)它們產(chǎn)生的畸變，解調(diào)出被測物的三維信息。金山區(qū)品質(zhì)機器視覺系統(tǒng)發(fā)展

?視覺工具的性能是否可滿足我們的要求同樣的視覺工具，不同的廠家可能實現(xiàn)的原理不一樣，從而表現(xiàn)出來的性能也不一樣。我們可以想一些辦法來測試比較。如對定位功能，我們可以采用以下條件的變化來加以測試對比，觀察不同產(chǎn)品在條件變化下哪個穩(wěn)定性更強，得分值更高。?零件旋轉(zhuǎn)?光學(xué)測量裝置的變化?光照條件的不一致?零件外觀部分遮蓋?視覺和軟件工具使用是否方便有些視覺和軟件功能參數(shù)設(shè)置簡單明了，使用氣力愛非常方便，有些產(chǎn)品的視覺和軟件功能參數(shù)設(shè)置復(fù)雜，有些參數(shù)甚至沒有明確的意義，使用起來比較費事。長寧區(qū)新能源機器視覺系統(tǒng)以客為尊常用的幾種可見光源是白熾燈、日光燈、鈉光燈。

視覺處理器視覺處理器集采集卡與處理器于一體。以往計算機速度較慢時，采用視覺處理器加快視覺處理任務(wù)。采集卡傳輸圖像到存儲器，進而計算分析。當(dāng)前主流配置的PLC，且配置較高，視覺處理器已經(jīng)幾乎退出市場。在機器視覺系統(tǒng)中，獲得一張高質(zhì)量的可處理的圖像是至關(guān)重要。系統(tǒng)之所以成功，首先要保證圖像質(zhì)量好，特征明顯。一個機器視覺項目之所以失敗，大部分情況是由于圖像質(zhì)量不好，特征不明顯引起的。要保證好的圖像，必須要選擇一個合適的光源。

光源選型基本要素：對比度：對比度對機器視覺來說非常重要。機器視覺應(yīng)用的照明的**重要的任務(wù)就是使需要被觀察的特征與需要被忽略的圖像特征之間產(chǎn)生比較大的對比度，從而易于特征的區(qū)分。對比度定義為在特征與其周圍的區(qū)域之間有足夠的灰度量區(qū)別。好的照明應(yīng)該能夠保證需要檢測的特征突出于其他背景。亮度：當(dāng)選擇兩種光源的時候，比較好的選擇是選擇更亮的那個。當(dāng)光源不夠亮?xí)r，可能有三種不好的情況會出現(xiàn)。***，相機的信噪比不夠；由于光源的亮度不夠，圖像的對比度必然不夠，在圖像上出現(xiàn)噪聲的可能性也隨即增大。其次，光源的亮度不夠，必然要加大光圈，從而減小了景深。另外，當(dāng)光源的亮度不夠的時候，自然光等隨機光對系統(tǒng)的影響會比較大。如果在測量物體的寬度，則需要使用水平方向的 CCD 規(guī)格，等等。

3.接口能力集成式機器視覺系統(tǒng)由于需要脫離PC單獨運行，因此一般都提供非常好的接口性能，離散IO/以太網(wǎng)、USB/串口等等。一體式集成式機器視覺系統(tǒng)由于體積限制，通常采用通信擴展模塊來提升通信能力，而分體式集成式機器視覺系統(tǒng)的控制器則可以將各種通信功能集成于一體，滿足不同場合的要求，有的還可以直接**監(jiān)視器。由于集成式機器視覺系統(tǒng)具有系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、易于集成、功能強大、使用方便、性價比高等特點，在機器視覺的各個領(lǐng)域都具有廣闊的市場前景。在可以預(yù)見的將來，集成式機器視覺系統(tǒng)將呈現(xiàn)以下的發(fā)展趨勢：圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標(biāo)的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。黃浦區(qū)新能源機器視覺系統(tǒng)答疑解惑

其中，背向照明是被測物放在光源和攝像機之間，它的優(yōu)點是能獲得高對比度的圖像。金山區(qū)品質(zhì)機器視覺系統(tǒng)發(fā)展

用邊緣檢測技術(shù)來確定輪廓線，用區(qū)域分析技術(shù)將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域，這些技術(shù)統(tǒng)稱為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區(qū)域?qū)λ治龅膱D像進行描述，以便同機內(nèi)存儲的模型進行比較匹配。實踐表明，只用自底向上的分析太困難，必須同時采用自頂向下，即把目標(biāo)分為若干子目標(biāo)的分析方法，運用啟發(fā)式知識對對象進行預(yù)測。這同言語理解中采用的自底向上和自頂向下相結(jié)合的方法是一致的。在圖像理解研究中，A.古茲曼提出運用啟發(fā)式知識，表明用符號過程來解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如**小二乘法匹配之類的數(shù)值計算程序。金山區(qū)品質(zhì)機器視覺系統(tǒng)發(fā)展

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