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机器视觉系统的辅件包括什么? 发布时间:2019年12月7日 浏量次数:631 次 总体上,一个成功的机器视觉方案需要重点解决图像采集(包括光源、光学成像、数字图像获取与传输)、图像处理分析几个环节的关键技术。

       机器视觉系统的辅件包括什么?

  图像处理系统:光学文字、识别系统、自动化/机器人技术、红外图像系统。

  机器视觉集成:字符处理和识别系统、自动化/机器人技术、红外图像系统、烟草、印钞、电子组装、质量检测、自动识别(OCR/OCV)、测量、智能视觉、表面检测、印刷、包装、复杂工业对象视觉在线、汽车制造、车牌、生物特征识别、医学检测、光学检查等系统。

  机器视觉技术是综合现代计算机、光学、电子技术的高科技系统。机器视觉技术通过计算机对系统摄取的图像进行处理,分析其中的信息,并做出相应的判断,进而发出对设备的控制指令。机器视觉系统的具体应用需求千差万别,视觉系统本身也可能有多种不同的形式,但都包括以下过程:

  图像采集利用光源照射被观察的物体或环境,通过光学成像系统采集图像,通过相机和图像采集卡将光学图像转换为数字图像,这是机器视觉系统的前端和信息来源。

  图像处理和分析计算机通过图像处理软件对图像进行处理,分析获取其中的有用信息。如PCB板的图像中是否存在线路断路、纺织品的图像中是否存在疵点、文档图像中存在哪些文字等。这是整个机器视觉系统的核心。

机器视觉系统

  机器视觉方案判断和控制图像处理获得的信息然后用于对对象(被测物体、环境)的判断,并形成对应的控制指令,发送给相应的机构。如摄取的零件图像中,计算零件的尺寸是否与标准一致,不一致则发出报警,做出标记或进行剔除。

  在整个过程中,被测对象的信息反映为图像信息,进而经过分析,从中得到特征描述信息,然后根据获得的特征进行判断和动作。典型的机器视觉系统一般包括: 光源、光学成像系统、相机、图像采集卡、图像处理硬件平台、图像和视觉信息处理软件、通信模块。

  总体上,一个成功的机器视觉方案需要重点解决图像采集(包括光源、光学成像、数字图像获取与传输)、图像处理分析几个环节的关键技术。

  机器视觉系统是一个光机电计算机高度综合的系统,其性能并不仅仅由某一个环节决定。每一个环节都很完美,也未必意味着最终性能的满意。系统分析和设计是机器视觉系统开发的难点和基础,也是许多开发商所不擅长的,急需加强。

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