机器视觉|荣旭自动化|AOI光学检测设备

机器视觉系统有个很书面的定义，就是使用机器代替人眼来作各种测量和判断的一个系统。机器视觉检测系统通常是选用CCD工业相机将被检查的对象转换成图画信号，然后传送给专用的图像处理体系，后输出我们需要分析的图像数据的一个工业化的系统。机器视觉系统可以依据像素散布和亮度、色彩等图像信息，将图像信号转变成数字化信号，这种图像处理系统通过对这些机器视觉信号进行各种运算来提取检测对象的特征，如常见的面积、数量、位置、长度等数据信息。再依据预设的回应度和敏感度以及其它条件输出对应的检测结果，这些输出数据通常包括长度、视点、个数、合格/不合格、有/无等这些基本参数，可以代替人工的完成主动辨认和是别的功能。从功用上讲，机器视觉系统基本的有四大类功用：其一是尺寸的测量、其二是缺点检查、还有就是模式的辨认、后一个非常重要的应用就是视觉定位。边缘检测是机器视觉检测技术的一种，在边缘检测算法中，个步骤用得十分普遍。这是因为大多数场合下，仅仅需要边缘检测器指出边缘出现在图像某一像素点的附近，而没有必要指出边缘的jing确位置或方向。那机器视觉边缘检测算法步骤有些呢？1、滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，因此，增强边缘和降低噪声之间需要折中。2、增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有变化的点突显出来。边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。3、检测：在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定些点是边缘点。的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。4、定位：如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。机器视觉系统工作过程：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。