机器视觉系统一般是由:机器视觉光源,光学镜头,工业相机,传感器,图像分析处理软件,通讯接口等组成的。
1、光源:在目前的机器视觉应用系统中,好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键,光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量,在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别。其中 LED 光源凭借其诸多的优点在现代机器视觉系统中得到越来越多的应用
2、光学镜头:光学镜头相当于人眼的晶状体,在机器视觉系统中非常重要。镜头的主要性能指标有焦距、光阑系数、倍率、接口等。
3、相机:相机是机器视觉系统获取原始信息的最主要部分,目前主要使用的CMOS相机和CCD相机。目前 CCD 摄像机以其小巧、可靠、清晰度高等特点在商用与工业领域都得到了广泛地使用。
4、图像采集卡:在基于 PC 机的机器视觉系统中,图像采集卡是控制摄像机拍照,完成图像采集与数字化,协调整个系统的重要设备。
5、视觉传感器:基于 PC 机的机器视觉系统结构没有模块化,安装不方便,可移植性差,特别是与工业广泛使用的PLC 接口比较麻烦。从软件和硬件开发两个方面来考虑,都需要一种更适合工业需求的机器视觉组件。目前国外已经开发出了一种叫做视觉传感器的模块化部件。这种视觉传感器集成了光源、摄像头、图像处理器、标准的控制与通讯接口,自成为一个智能图像采集与处理单元,内部程序存储器可存储图像处理算法,并能使用 PC 机,利用专用组态软件编制各种算法下载到视觉传感器的程序存储器中。视觉传感器将 PC 的灵活性,PLC 的可靠性、分布式网络技术结合在一起。用这样的视觉传感器和PLC 可以更容易地构成机器视觉系统。
详情请参考普密斯光学
数字图像处理与机器视觉现在主要用什么软件?
有这么几个组合:
1.LabVIEW+Matlab。LabVIEW具有强大的数据采集功能,在自动化测试方面在国外占据了60%的市场份额,国内还没有发展起来。它对很多摄像机有很好的支持,它带有NI Vision视觉开发模块,能方便呃实现很多功能。它可以与数学计算工具Matlab方便的联合开发,功能无比的强大。但库函数不丰富。
2.VC++ 系列。现在工业上应用最广泛。工业相机制作厂商都给出了VC开发包。有很多开源的库的支持,如OpenGL,OpenCV等,使得它也非常的强大。但VC上手慢,编程稍显复杂,不易维护等。
3.Delphi。这个我不太熟,据说搞图像处理挺厉害。现在用的好像不多。
要说单纯的图像处理,不涉及图像采集的话,非Matlab莫属。它太强大了。Matlab做图像采集挺不太好实现。我现在做机器人双目立体视觉,是用LabVIEW+Matlab联合开发,做到后来,我想只用Matlab实现,但一直买找到 Matlab控制摄像机采集图像的好方法。
有问题发邮件:favor188@gmail.com
Hmily
机器视觉都有哪些品牌,性价比如何?
比较好用的是迈思肯跟康耐视,这两家智能相机跟PC-base都有,其它智能相机做的比较好的有基恩仕,欧姆龙,PPTVISION,PC-base做的比较好的有Halcon等
工业机器视觉系统由哪些组成?
工业机器视觉系统包括:光源、镜头(定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头)、 相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。
系统可再分为
一、采集和分析分开的系统。
主端电脑(Host Computer)
影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器
影像摄影机
定焦镜头镜头
显微镜头
照明设备
Halogen光源LED光源
高周波萤光灯源
闪光灯源
其他特殊光源
影像显示器
LCD
机构及控制系统
PLC、PC-Base控制器
精密桌台
伺服运动机台
二、采集和分析一体的系统
智能相机(图像采集和分析一体)
其他配套外围设备:光源、显示、PLC控制系统等等。
工作原理
机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等,实现自动识别功能。
MVIPS 机器视觉图像处理软件平台都有什么功能? 支持什么采集卡和驱动?
这个平台犀利了!这是类似于halcon、 vision pro平台,是维视图像公司的一款图像处理平台,基于这个平台可以做OCR/OCV,尺寸测量,缺陷检测以及其他的基于机器视觉的试验。所有基于directshow的驱动采集卡都可兼容,详细资料可以直接去找维视图像公司的技术支持。
机器视觉是用什么软件开发的
你可以用VISUAL STUDIO 和 JAVA的开发工具。
目前可以开发机器视觉的相关计算机语言有 C++, C#, JAVA, PYTHON 等, 甚至简单的PHP和JAVASCRIPT也可以开发相关的功能。
机器视觉需要用到图像处理库,有很多免费且开源的第三方图像库可以用,如十分著名的OpenCV, 有C++,JAVA, PYTHON的版本, 它包含了很多 现成的函数,可以处理图像的形状,颜色,大小,图像文件保存,找相似图像,物体边缘(Canny edge)算法 。。。
机器视觉的另一个方向是神经网络深度学习算法。这里面有代表性的是谷歌的TensorFlow,具有很强大的机器视觉能力。
文字识别方面的代表有谷歌的 Tesseract, 这也是开源项目
机器视觉方面工程师在公司里具体要做哪些事情?需要掌握哪些知识
看做哪方面的视觉工程师,给别人做视觉系统集成的还是做视觉开发的是不同的。
1、要是做视觉系统集成的就是整天按照人家工艺的要求调试你要检测物体的画面,然后给客户的提一些光源的要求还有机械上的要求,还有项目后期要不间断的去现场。
2、要是做视觉开发的话就是天天听客户反馈然后无止境的思考算法,还有写软件。搞硬件的话就是研究光学成像问题。
图像处理工程师需要掌握的知识有:
最基本图形处理的开发与研究,熟悉图像处理的各种算法,特别是图像去燥、图像增强、复原、质量改善、检测、色彩科学、图像分割、图像识别处理、图像跟踪、图像的获取及视频处理。
具体应用包括人脸识别、医学影像处理、多点识别、文字检测与是识别。特别的,结合不同应用,还需要自然语言处理知识。
另外,要有优秀的数学功底(特别是线性代数、优化理论、统计知识)
扩展资料
机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面:
⒈ 检测:又可分为高精度定量检测(例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量)和不用量器的定性或半定量检测(例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测)。
⒉机器人视觉:用于指引机器人在大范围内的操作和行动,如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上(即料斗拣取问题)。至于小范围内的操作和行动,还需要借助于触觉传感技术。
【机器视觉特点】
⒈摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配,拍摄到理想的图像;
⒉零件的尺寸范围为2.4mm到12mm,厚度可以不同;
⒊系统根据操作者选择不同尺寸的工件,调用相应视觉程序进行尺寸检测,并输出结果;
⒋针对不同尺寸的零件,排序装置和输送装置可以精确调整料道的宽度,使零件在固定路径上运动并进行视觉检测;
⒌机器视觉系统分辨率达到2448×2048,动态检测精度可以达到0.02mm;
⒍废品漏检率为0;
⒎本系统可通过显示图像监视检测过程,也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果;
⒏具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能;
⒐系统能够自检其主要设备的状态是否正常,配有状态指示灯;同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限;
⒑实时显示检测画面,中文界面,可以浏览几次不合格品的图像,具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能;
⒒能生成错误结果信息文件,包含对应的错误图像,并能打印输出。
参考资料:百度百科▬机器视觉、
工业机器人都是用什么软件编程
要用到什么软件编程语言,首先要看由那几个部分组成。
主要分为三部分。
1、人机交互。人和机器人互动,操作界面,播放视频,语音互动什么的。
2、运动规划。根据要实现的机器人动作,计算如何实现的控制数据。
3、电机控制传感器信号处理。如何控制单个电机的运转,接受各种传感器的信号。
控制系统包含这几大部分,开发语言可以有几种。首先是人机交互部分,这部分选择空间很大,Android、Windows、Linux系统都可以,Java,C/C++,C#等等在这些上系统能开发的都可以。这部分可以实现的功能多,而且有很多现成的东西(比如讯飞语音,face+的人脸识别),语音控制、智能对话、机器视觉、人脸识别和普通电脑或手机上没啥区别。
然后就是运动规划、电机控制,家用这类两者一般在一个处理器上完成(工业有专门的电机控制,伺服控制器),这部分主要是基于ARM或FPGA平台,解析人机交互部分传来的消息,完成要达到的动作。这个部分一般ARM处理器跑嵌入式Linux,C/C++语言开发。
FPGA需要专门的硬件描述语言,VHDL或Verilog语言,家用机器人一般不用FPGA。
转载请注明出处51数据库 » 工业视觉软件的功能 机器视觉系统的组成及各部分功能?