第三篇 机器视觉系统工作过程、优点与不同

7工作过程

一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下：

1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。

2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。

3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。

4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。

5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。

6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。

7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。

8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。

9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。

10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。

从上述的工作流程可以看出，机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。

8优点

机器视觉系统的优点有：

1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。

2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。

3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。

机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。

9实验平台

Microvision机器视觉教学实验平台

图像采集设备机器视觉教学实验平台是专门针对大学和研究机构开展机器视觉教学和研究的机器视觉教学实验平台，提供包括图像测量、检测、定位、跟踪识别等多个图像处理库函数，功能强大，可覆盖工业生产、机器视觉、智能交通、航空航天等众多图像处理应用领域。

机器视觉图像处理教学实验开发平台可利用其提供的大量图像处理和机器视觉算法进行二次开发，解决现代工业产品生产过程中涉及的各种各样视觉问题。实验平台结构开放，提供扩展接口，也可添加自己的图像处理优异算法。

提供多种图像处理实验，如图象分割、图象融合、机器学习、模式识别、图象测量、图象处理、模式识别和人工智能、三维测量、双目立体视觉等实验，可以培养学生对机器视觉产品知识的深入理解和掌握，锻炼学生的研究能力，创新思维以及独立解决技术难题的能力。

作为一套完整的机器视觉教学实验开发平台，使用者可利用其配套的工业相机、LED光源、工业镜头、支架、算法软件等搭建自己的视觉处理系统原型，了解图像采集设备等配件的应用和选型，轻松设计、印证和评估自己的视觉系统，特别适合于大学和研究机构开展机器视觉教学和科研工作。

10比较不同

机器视觉顾名思义就是使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机(CCD相机和CMOS相机）、图像处理器（硬件）、图像处理软件、显示器、执行单元等。
　　机器视觉系统通过图像采集硬件（相机、镜头、光源等）将被检测目标转换成图像信号，并传达给专用的图像处理系统。图像处理系统根据像素亮度、颜色分布等信息，进行目标特征的抽取，并进行相应的判断，进而根据结果来控制现场的设备。机器视觉系统综合了光学、机械、电子、计算机软硬件方面的技术，设计图像处理、模式识别、人工智能、光机电一体化等多个领域。近年来，图像处理和模式识别等技术的快速发展，大大地推动了机器视觉的发展。
　　机器视觉系统具有效率、高柔性、高度自动化等特点。在大批量工业生产过程中，如果用人工视觉检查产品质量，往往效率低且精度不高，用机器视觉检测可以大幅度提高检测效率和生产的自动化程度；同时，在一些不适合人工作业的危险工作环境或工人视觉难以满足要求的场合中，也常用机器视觉来替代人工视觉，如核电站监控、晶圆缺陷检测；而且，机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术之一。正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理及信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于装配定位、产品质量检测、产品识别、产品尺寸测量等方面。