《工业视觉基础知识》课件.pptVIP

**********************工业视觉基础知识工业视觉是机器视觉在工业领域的应用。它使用计算机视觉技术来分析图像，并进行测量、识别、定位等操作，以实现自动化生产。工业视觉的定义和应用领域工业视觉定义工业视觉系统利用图像处理技术，实现对工业生产过程中的物体进行自动识别、检测、测量和控制。应用领域工业视觉广泛应用于各种制造业，例如汽车制造、电子产品制造、食品加工、医药生产等。工业视觉系统的基本组成工业相机负责获取被测物体的图像信息，通常采用CCD或CMOS传感器。图像处理单元对工业相机采集的图像进行处理，并根据预设的算法进行分析和判断。照明系统提供合适的照明条件，以确保图像的清晰度和对比度。机械结构用于固定和移动相机、镜头、照明系统，并根据实际应用需求进行调整。图像传感器的类型和特点CCDCCD传感器是一种常用的图像传感器，它利用电荷耦合器件来捕捉光线。CCD传感器具有高灵敏度、低噪声、色彩还原度高等特点，适用于工业视觉中的高精度检测和识别任务。CMOSCMOS传感器采用互补金属氧化物半导体技术，在图像传感领域应用广泛。CMOS传感器具有低功耗、低成本、高速读出等优势，适用于对速度要求高的应用场景。线阵传感器线阵传感器只能采集单行像素信息，适用于对速度要求较高的应用场景。线阵传感器常用于高速扫描、尺寸测量、条码识别等应用。面阵传感器面阵传感器可以采集图像的二维信息，应用场景广泛。面阵传感器适用于多种工业视觉任务，如物体识别、缺陷检测、三维成像等。工业相机的主要参数工业相机的参数主要包括分辨率、帧率、灵敏度、动态范围、噪声水平等。分辨率指的是图像传感器能够捕捉到的像素数量，决定了图像的清晰度和细节。帧率是指每秒钟能够拍摄的图像数量，影响了视频的流畅度和捕捉高速运动物体的能力。灵敏度是指相机对光线的敏感程度，决定了相机在低光照环境下的成像效果。动态范围是指相机能够捕捉到的亮度范围，决定了相机在明暗对比强烈的环境下的成像效果。噪声水平是指图像传感器在捕捉信号时产生的噪声量，影响了图像的清晰度和细节。不同的参数组合适用于不同的工业应用场景，需要根据具体需求进行选择。镜头系统的选择与安装1镜头类型选择根据工业视觉应用需求选择合适的镜头类型，包括定焦镜头、变焦镜头、远心镜头等。2焦距选择焦距决定了视野范围和成像放大倍率，需根据目标物体的尺寸和距离进行选择。3安装和调试镜头安装要牢固、准确，并进行对焦和光轴校准，确保图像清晰和稳定。照明技术在工业视觉中的应用11.光源选择光源种类繁多，选择合适的照明方式对图像质量至关重要。22.光线角度光线角度影响物体阴影和反光，需根据物体形状和表面特性调整。33.光线强度光线强度影响图像亮度和对比度，需要根据相机传感器灵敏度进行调节。44.光线均匀度均匀的照明可以避免局部过亮或过暗，保证图像质量的一致性。曝光时间和增益的调节技巧曝光时间曝光时间是指相机传感器接收光线的时间。延长曝光时间，传感器接收的光线更多，图像更亮，但可能导致运动模糊。增益增益是指图像信号放大的倍数。提高增益，图像更亮，但噪声也更大。调整技巧通过调节曝光时间和增益，可以实现最佳的图像亮度和对比度，并降低噪声。工业相机的标定和校正1确定相机模型针孔模型，畸变模型，镜头模型2提取特征点棋盘格，圆形图案，其他特征3求解相机参数内参，外参，畸变系数4校正图像消除畸变，获得更准确的图像工业相机标定是将相机坐标系与世界坐标系关联起来，校正过程是为了消除镜头带来的畸变，提高测量精度。工业视觉的图像处理基础图像预处理灰度化、噪声去除、图像增强等，为后续图像分析奠定基础。特征提取提取图像中的关键特征，例如形状、颜色、纹理，为后续识别提供依据。图像分割将图像划分为不同的区域，例如目标物体、背景等，方便后续识别和分析。目标识别根据提取的特征和预先训练的模型，对图像中的目标进行识别和分类。边缘检测和图像分割算法1边缘检测利用图像梯度信息，识别图像中的边缘轮廓。2图像分割将图像分解为多个具有不同特征的区域，如颜色、纹理、形状。3常用算法Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子、阈值分割、区域生长等。4应用场景工业缺陷检测、目标识别、图像分析等领域。模式识别和特征提取技术形状匹配通过比较目标物体的形状特征，例如轮廓、面积和周长，识别物体类型。纹理分析通过提取物体表面纹理特征，例如灰度共生矩阵或纹理直方图，识别物体表面缺陷。颜色分析通过分析物体颜色特征，例如色调、饱和