机器视觉工作原理

本文介绍了机器视觉技术的工作原理,涉及图像采集(调整光源和相机参数)、模拟-数字转换、特征检测(如颜色、尺寸等)以及图像处理的过程。机器视觉设备主要由图像获取和视觉处理两部分组成,通过模仿人眼功能,实现自动化检测和分拣。

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        采用机器视觉设备就是用机器替代人眼完成检测,具体实现的过程是用工业相机采集被检测器件的图像,而这个采集的过程可以说是机器视觉最为重要的一个环节了,因为要将被采集器件需要检测的特征全部都体现出来,所以如何采集图像需要不断地根据器件的特征调整光源以及相机的参数,确保能够采集到准确的图像需要不断地进行调整。
        当然这个时候是模拟量,然后利用专业的图像处理软件将模拟信号转化为数字信号;再对其进行运算,抽取目标的待检测特征,比如说颜色、器件表面是否有划痕、规格大小是否合格、表面涂料是否均匀等等;输出结果,反馈到机械端对于器件进行分检,将不合格器件挑选出来。
        一般来说,机器视觉设备工作原理就是把机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分,而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟-数字转换器和帧存储器等组成。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,进而转换为符号,让机器人能够辨识物体,并确定其位置。

        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。

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