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[原创] 《机器视觉实用教程》-第一章 机器视觉概述

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    发表于 2020-3-19 18:40:15 | 显示全部楼层 |阅读模式

    《机器视觉实用教程》-第一章 机器视觉概述

    第一章机器视觉概述1.1 机器视觉的概念
    美国制造工程师协会(SMESociety of Manufacturing Engineers)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIARobotic Industries Association)的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为:“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一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。
    在现代工业自动化生产中,涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用,例如零配件批量加工的尺寸检查,自动装配的完整性检查,电子装配线的元件自动定位,IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作,其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像,而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理,根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样,就把计算机的快速性、可重复性,与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合,由此产生了机器视觉的概念。
    图1 工业线扫描相机机器视觉系统
    一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后,这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。
    1.2 机器视觉的优点
    机器视觉的优点包括以下几点。
    精度高
    作为一个精确的测量仪器,设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件中的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触(一般称为非接触式测量),所以对脆弱部件没有磨损和危险。随着数字相机的发展,相机的像素分辨率越来越高,因此系统可以达到非常高的测量精度,如很多应用可以将精度做到0.1微米数量级。
    连续性
    视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者,机器不需要休息,因此其可以7×24连续工作。
    稳定性
    正是机器视觉测量是无人操作,因此也就没有人为的误判在里面,所有被测产品不会造成漏检或误检。机器测量时,当给定了测量标准后,OK的产品是OK的,NG的产品是NG的。当然,中间会有一些临界值,可能会因为测量的影响,会有一定的变化,但这种问题,是所有测试测量中都会有可能。在生产中,可以将规格设置略严一些,至少保证所有OK产品都是OK的,而NG的可以通过多次检测进行判断其是否OK。
    性价比高
    随着计算机处理器价格的急剧下降,机器视觉系统性价比也变得越来越高。例如一个价值10万块的机器视觉尺寸测量设备可以轻松取代10个人工检测者,而每个检测者每年至少需要3万块的工资。而随着中国的人口红利消失,用人成本逐年上升,机器的价值将会得到更多的体现。另外,视觉系统的操作和维持费用也非常低。
    生产效率高
    机器视觉设备可以做到每秒钟检测几十片产品。而这样的速度,根本不是人可以完成的。例如一台编带机检查,每分钟可以检查一千多个元件的方向是否正确,一小时将会有6万多产品被检查,这要是让人在一小时检查这6万多产品,可能需要几十或几百人。
    机器视觉系统有更好的指令服从性,不会像操作者一样心情不好时胡乱干活或者请假不干活。这对于现代社会的高效生产来讲,是非常重要的。
    灵活性
    视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后,只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。
    许多应用满意过程控制(SPC)的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中,制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。
    机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时,对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后,视觉系统往往可以重复使用。
    而对于现在许多厂商推出的智能相机、智能系统,这种灵活性会变得更加的有效。购买一套智能系统,今天可以用于测量检查,明天也许可以用于测量有无,后天也许用于检查颜色是否正确……
    1.3 机器视觉的发展史机器视觉的发展历程国外机器视觉发展
    起点难以准确考证,大致的发展历程是:
    •    20世纪50年代提出机器视觉概念
    •    20世纪70年代真正开始发展
    •    20世纪80年代进入发展正轨
    •    20世纪90年代发展趋于成熟
    •    20世纪90年代后高速发展
    在机器视觉发展历程中,有3个明显的标志点:
    •    一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制,也就是说,机器视觉首先是在机器人研究中发展起来的;
    •    二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现,CCD摄像机替换硅靶摄像机是机器视觉发展历程中的一个重要转折点;
    •    三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步,为机器视觉飞速发展提供了基础条件
    国内机器视觉发展的大致历程
    真正开始起步是20世纪80年代,20世纪90年代进入发展期,高速发展则是近几年的事情。中国正在成为世界机器视觉发展较活跃的地区之一,其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心,许多先进生产线已经或正在迁移到中国,伴随这些先进生产线的迁移,许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至,国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。
    •    1990年以前,仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和模式识别的实验室。
    •    20世纪90年代初,一些来自这些研究机器的工程师成立了他们的自己的视觉公司,开发了第一代图像处理产品,例如基于ISA总线的灰度级图像采集卡,和一些简单的图像处理软件库,他们的产品在大学的实验室和一些工业场合得到了应用,人们能够做一些基本的图像处理和分析工作。
    •    1990-1998年为初级阶段。期间真正的机器视觉市场销售额微乎其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。自从1998年,越来越多的电子和半导体工厂,包括香港和台湾投资的工厂,落户华南和华东,带有机器视觉的整套的生产线和高级设备被引入中国。
    •    1998-2002年定义为机器视觉概念的引入期。在此阶段,许多著名视觉设备供应商如matsushita,omron,cognex,dvt,ccs,data translation,matrix,coreco开始接触中国市场寻求本地合作伙伴。
    •    第三阶段从2002年至今,我们称之为机器视觉发展期,从下面几点我们可以看到中国机器视觉的快速增长趋势:
    1.在各个行业,越来越多的客户开始寻求视觉检测方案,机器视觉可以解决精确的测量问题和更好地提高他们的产品质量,一些客户甚至建立了自己的视觉部门。
    2.越来越多的本地公司开始在他们的业务中引入机器视觉,一些是普通工控产品代理商,一些是自动化系统集成商,一些是新的视觉公司。虽然他们绝大多数尚没有充分的回报(少数起步较早的公司业绩还是非常不错的),但都一致认为机器视觉市场潜力很大。资深视觉工程师和实际项目经验的缺乏是他们面临的最主要的问题。
    3.一些有几年实际经验的公司逐渐给自己的定位以便更好的发展机器视觉业务。他们或者继续提高采集卡、图像软件开发能力,或者试图成为提供工业现场方案或视觉检查设备的领袖厂商。单纯的代理仍然是他们业务的一部分,但他们已经开始开发自己的技术或者诀窍,在元件和系统的层次上。
    4.经过几年寻找代理的过程,许多跨国公司开始在中国建立自己的分支机构。通常他们在北京、上海或广州建立自己在中国的分支机构,来管理关键的客户以及向合作伙伴提供技术和商务支持。
    机器视觉产品的发展
    机器视觉的功能特点是随着工业自动化的发展逐渐完美和发展的。根据MarketsandMarkets发布的名为“全球机器视觉与视觉引导机器人市场(2010-2015年)”的市场调查报告称,到2015年,全球机器视觉系统及部件市场预计将超过153亿美元。
    在中国,由于工业自动化程度还没有达到国外的先进水平,所以机器视觉在中国的应用处于快速发展阶段,但是随着制造业对自动化的需求以及对生产质量和管理水平的不断提高,中国对于机器视觉的需求会不断上升。目前国内厂商可以涉及的机器视觉领域主要有视觉光源、中低端工业相机、中低端工业镜头、中低端采集卡等,对于图像处理、核心算法、高端硬件产品等,研发能力比较有限。目前国内市场除开机器视觉系统设备,单纯考虑光源、相机、镜头、采集卡等硬件产品,其市场估计应该在5亿人民币以内。
    目前机器视觉朝着两个大方向在发展:一个是嵌入式,如传感器和智能相机;另一个是基于PC的视觉系统。两者不能说孰优孰劣,它们都有各自的适用场合和适用时期。
    嵌入式的应用
    近十年来,嵌入式产品如传感器和智能相机,逐渐占领了部分机器视觉市场。智能相机是一种高度集成化的微小型机器视觉系统,它将图像采集、处理和通信功能集成于单一嵌入式系统内,从而提供了具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。
    未来的发展方向是智能相机与基于微机的机器视觉系统之间的性能差距越来越小,而智能相机凭借其低成本、简单易用、结构紧凑等优点将得到越来越广泛的应用。因此,越来越多的相机和板上制造商都在开发智能相机。
    基于PC的机器视觉的应用
    基于PC的视觉系统利用了PC的开放性、高度的编程灵活性和良好的Windows界面,同时系统总体成本较低。PC-Based系统内通常含高性能图像采集卡,或高速接口,一般可以接多个相机,并提供多开发平台(VC、VB、LabVIEW等)的库函数支持。Windows下的应用程序界面美观,被广大用户接受。随着计算机硬件技术的发展,对图像数据的处理能力越来超强,非常利于机器视觉的发展。
    机器视觉的发展趋势技术方面的趋势是数字化、实时化、智能化
    图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。更多的数字相机,更宽的图像数据传输带,更高的图像处理速度,以及更先进的图像处理算法推出,将会得到更广泛的应用。这样的技术发展趋势将使机器视觉系统向着实时性更好和智能程度更高的方向不断发展。
    价格持续下降,市场份额迅速扩大
    以前,在我国机器视觉技术还不太成熟,主要靠进口国外整套系统,价格比较昂贵。随着技术的进步和市场竞争的激烈,以及许多产品国产化,价格下降已成必然趋势,这意味着机器视觉技术将逐渐被接受。另外,机器视觉市场将不断增大。一方面已经采用机器视觉产品的应用领域,对机器视觉产品的依赖性将更强;另一方面机器视觉产品将应用到其它更广的领域。
    行业方面发展更加迅速
    机器视觉行业专业性公司增多,投资和从业人员增加,竞争加剧是机器视觉行业未来几年的发展趋势,机器视觉行业作为一个新兴的行业将逐步发展成熟,将越来越受到人们的重视。行业发展中有竞争,但是同时伴随着的是更多的机遇。
    1.4 机器视觉领域的主要厂商国外厂商
    国外的厂家一般会比较尖端一点,通常在某个领域比较有优势,如做相机的就专门做相机、做镜头的专门做镜头、做光源的则专门做光源。而且这些企业的产品,一般价格会贵不少。当然,在某些高端领域,确实只能选择国外厂家,国内厂商确实没有相应的产品可以选择。本教程不做详细的厂家介绍,因为现在很多知名度也比较高,很多都是耳熟能详的。即使不了解,搜索一下或者是在群里问一下,也可以得到比较好的效果。
    国内厂商
    国内的厂商基本上是全业务型公司,配件厂则相机镜头光源等,都会有涉及,自家有一两种自产的主要产品,会代理分销一些其它的产品。这里就不做广告推荐了。
    •    石鑫华视觉:机器视觉门户网站。http://shixinhua.com
    •    视觉之家:机器视觉论坛http://visionbbs.com
    •    机器视觉商城|东莞市华动智能科技有限公司:视觉产品展示。http://vstmv.com
    •    东莞华视自动化科技有限公司:公司官方网站。http://pcmv.cn
    1.5 机器视觉系统类型
    根据机器视觉的定义,依据光学特征可分为可见光机器视觉系统(基于CCD或CMOS等传感器)和非可见光(基于X光、红外光以及超声波等传感器)机器视觉系统,根据应用领域则可以分为工业机器视觉系统和非工业机器视觉系统,通常从事工业自动化人员只把工业机器视觉系统称作机器视觉而把非工业机器视觉系统称为图像装置或图像系统。
    1.6 机器视觉系统特点精度高
    设计优秀的机器视觉系统能够对一千个或更多目标中的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触目标,所以对目标没有损伤和危险,同时由于采用了计算机技术,因此具有极高的精确度。
    连续性
    机器视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者,也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。
    灵活性
    机器视觉系统能够进行各种不同的信息获取或测量。当应用变化以后,只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。
    标准性
    机器视觉系统的核心是视觉图像技术,因此不同厂商的机器视觉系统产品其标准是一致的,这为机器视觉的广泛应用提供了极大的方便。
    成本效率高
    随着计算机处理器价格的急剧下降,机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10万元的视觉系统可以轻松取代10个人工探测者,而每个探测者每年至少需要3万元的工资。
    1.7 机器视觉系统构成
    机器视觉系统用计算机来分析一个图像,并根据分析得出结论,然后给出下一步工作指令。现今机器视觉系统有两种应用:
    1、机器视觉系统可以探测目标(监视、检测与控制);
    2、机器视觉也可以用来创造一个部件,即运用光学器件和软件相结合直接指导制造过程(虚拟制造)。
    无论那种应用,通常机器视觉系统由如下的子系统或其中部分子系统构成:传感检测系统、光源系统、光学系统(镜头),采集系统(相机、采集卡),图像处理系统(软件、计算机视觉),图像测控系统(控制软件、运动控制等),监视系统,通讯/ 输入输出系统,执行系统,警报系统等。

    图2 工业线阵相机检查系统
    机器视觉系统具体可分解成产品群:
    1)  传感系统:传感器以及与其配套使用的传感控制器等;
    2)  光源系统:光源以及与其配套使用的光源控制器等;
    3)  光学系统:镜头、滤镜、及光学接口等;
    4)  采集系统:数码相机、CCD、CMOS、红外相机、超声探头、雷达、图像采集卡、数据控制卡等;
    5)  图像处理系统:图像处理软件、计算机视觉系统等获得图像特征的系统;
    6)  图像测控系统:控制软件、运动控制等图像测试控制辅助软件;
    7)  监视系统:监视器、指示灯等;
    8)  通讯/输入输出系统:通讯链路或输入输出设备;
    9)  执行机构:机械手及控制单元;
    10)警报系统:警报设备及控制单元;
    11)其它:根据具体行业需要所形成的具有某种特殊功能的机器视觉系统设备。
             这些产品群中具有机器视觉系统产品典型特征的是:光源、镜头、相机、采集卡、测控板卡、嵌入系统、软件、芯片、机械手、根据具体行业应用而形成的机器视觉系统设备等。
    1.8 机器视觉的主要应用范围
    机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化最有效途径,堪称现代工业生产的“机器眼睛”。最大优点为:(1)实现非接触测量。对观测与被观测者都不会产生任何损伤,从而提高了系统的可靠性;(2)具有较宽的光谱响应范围。机器视觉可以利用专用的光敏元件,可以观察到人类无法看到的世界,从而扩展了人类的视觉范围。(3)长时间工作。人类难以长时间地对同一对象进行观测。机器视觉系统可以长时间地执行观测、分析与识别任务,并可应用于恶劣的工作环境。
    机器视觉在半导体、电子、汽车、包装、印刷、烟草、医疗、制药、ITS(智能交通系统)、安防、物流、机器人、纺织、五金加工等行业得到了应用,它主要提供产品尺寸测量、角度测量、表面检测、纹理分析、定位导航、OCR/OCV、条码识别、数据读取、存在性、颜色分析与识别等。
    电子与半导体
    •    芯片的测量与加工
    •    PCB装配
    •    光束特性分析

    图3 芯片测量与加工
    制药
    •    药品生产过程中的质量检测
    •    药品的形状、厚度
    •    药品装瓶数量统计

    图4 药品检测

    图5 制药
    工业包装
    •    外观完整性检测
    •    条码识别
    •    生产日期、密封性检测

    图6 包装

    图7 条码识别
    汽车制造
    •    零部件外形尺寸检测
    •    装配完整性检测
    •    部件的定位与识别

    图8 轮胎检测
    印刷
    •    钱币、纺织品印刷质量检测
    •    印刷质量检测
    •    印刷对位
    •    字符识别

    图9 印刷品检测
    食品饮料
    •    液位高度检测
    •    瓶装饮料外观检测
    •    条码识别

    图10 瓶口检测

    图11 药瓶检测
    医学应用
    •    血液分析
    •    光电内诊镜测试
    •    细胞分析

    图12 药品分析
    其他工业应用
    •    量具的校准
    •    工业品的尺寸测量
    •    表面质量检测

    图13 钻石棱角测量

    图14 字符识别
    1.9机器视觉概述课后习题
    不定项选择题(3分x5=15分):
    1、国外机器视觉高速发展在什么时期(C  
    A:20世纪70年代 B:20世纪80年代 C:20世纪90年代 D:21世纪初
    2、一种高度集成化的微小型机器视觉系统,它将图像采集、处理和通信功能集成于单一产品内,提供具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。这种产品是(AB
    A:嵌入式系统 B:智能相机   C:PC系统         D:传感器
    3、机器视觉可以用于以下什么测试测量( ABCD
    A:尺寸       B:有无       C:颜色            D:污渍
    4、人们使用机器视觉系统的考虑因素有( ABC
    A:性能       B:效率       C:成本            D:政策
    5、常见的视觉软件开发平台有( ABC
    A:VB         B:VC         C:LabVIEW         D:JAVA

    填空题(2分/空x10=20分):
    1、  机器视觉最先应用于的研究,并从其中发展起来。机器人
    2、  目前机器视觉的两个主要发展方向是、。嵌入式、PC-Based
    3、  机器视觉在技术上的发展趋势是实时化、、。数字化、智能化
    4、  图像传感器主要分为、。CCD、CMOS
    5、  机器视觉系统的特点有灵活性、、、、高性价比。高精度/连续性/标准性

    判断题(3分x5=15分):
    1、  CCD最早出现于20世纪70年代。(   )
    2、  国内机器视觉应用发展主要集中在21世纪初并且仍然高速发展。(   )
    3、  机器视觉产品的价格会随着市场的发展越来越低。(   )
    4、  机器视觉是一个发展非常成熟的行业。(    )
    5、  通常自动化行业讲的机器视觉只是工业机器视觉系统。(    )

    问答题(50分)
    1、  什么是机器视觉?(5分)










    2、  简要介绍中国机器视觉的发展状况。(5分)










    3、  列举国内、国外机器视觉厂商各5个,并说明其主要产品。(20分)










    4、  填写以下机器视觉系统的构成。(10分)






    5、  机器视觉的主要应用领域,至少10个以上。(10分)









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