1、第1章 智能视觉技术概述第1章 智能视觉技术概述1.1 智能视觉技术的概念智能视觉技术的概念1.2 智能视觉技术的发展智能视觉技术的发展1.3 智能视觉系统的组成智能视觉系统的组成1.4 智能视觉技术的应用智能视觉技术的应用本章小结本章小结第1章 智能视觉技术概述1.1 智能视觉技术的概念智能视觉技术的概念机器视觉系统通过机器来替代人眼对外部环境进行测量、识别和判断。机器视觉和人类视觉有着本质上的不同。机器视觉系统通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,将其转变成数字化信号;图像处理系统通过对这些信号进行各种
2、运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备。第1章 智能视觉技术概述机器视觉系统主要应用于人类视觉无法达到检测要求、高速大批量工业产品制造自动生产流水线以及不适合人工作业的场合。机器视觉较易实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。在实际应用中,大多数系统的检测对象都是运动物体,系统与运动物体的匹配和协调尤为重要,这就给系统各部分的动作时间和处理速度带来了更严格的要求,需要在开发和设计中投入更多的精力。第1章 智能视觉技术概述智能视觉系统比机器视觉系统更加智能,它是在机器视觉技术的基础上,更大程度地模仿、延伸和扩展人的智能,使得系统具有“机器思维”。在本书中智能视觉也称机器视
3、觉。第1章 智能视觉技术概述1.2 智能视觉技术的发展智能视觉技术的发展智能视觉技术是计算机视觉理论在具体问题中的应用。该理论从信息处理的角度系统概括了解剖学、心理学、生理学、神经学等方面已取得的成果,规范了视觉研究体系。计算机视觉以视觉计算理论为基础,为视觉研究提供了统一的理论框架。第1章 智能视觉技术概述目前,发展最快、使用最多的智能视觉技术主要集中在欧洲各国、美国、日本等发达国家和地区。发达国家在针对工业现场的实际情况开发智能视觉硬件产品的同时,对软件产品的研究也投入了大量的人力和财力。智能视觉的应用普及主要集中在半导体和电子行业,其中40%50%集中在半导体制造行业,如印制电路板组装工
4、艺与设备、表面贴装工艺与设备、电子生产加工设备等。第1章 智能视觉技术概述在国内,由于半导体及电子行业属于新兴领域,智能视觉技术产品的普及还不够深入,导致智能视觉技术在相关行业的应用十分有限。值得一提的是,随着国际电子、半导体制造业向我国珠三角、长三角等地区的延伸和转移,这些行业和地区已成为最前沿和最优质的智能视觉技术应用聚集地。我国制造业的快速发展给智能视觉技术的广泛应用创造了条件,许多致力于智能视觉应用系统研发与推广的企业也相继诞生。相信随着我国配套基础建设的完善以及技术、资金的积累,各行各业对智能视觉的应用需求将快速增长。第1章 智能视觉技术概述国内在智能视觉产品(包括视觉软件、相机系统
5、、光源等)的研发方面虽然取得了一些成果,但与国外先进的智能视觉技术与设备相比还有较大的差距。目前国内在智能视觉产品研发方面主要存在技术水平较低、应用面窄、基本处于软硬件定制的专用视觉系统研发和应用阶段等问题,开发成本高,效率低;在智能视觉算法研究方面,仍采用经典的数字图像处理算法和通用软件编程开发,组态集成开发能力弱;在产品方面,具有自主知识产权的智能视觉技术与系统产品较少,不利于批量生产和广泛推广。第1章 智能视觉技术概述在我国高校,智能视觉教学与科研方面也有喜有忧,在科研领域,涌现出大量的智能视觉科研机构和学者,在智能视觉算法研究方面取得了长足进步,发表了大量学术论文。但在智能视觉应用,特
6、别是智能视觉教学方面,与工业应用不相适应,有的没有开设相应课程,有的没有开设相应实验,有的甚至认为智能视觉属于科学前沿,未将智能视觉应用技术列入教学计划和课程体系,这些问题和不足主要是由于我们的教学与应用脱节造成的。因此,加快发展我国具有自主知识产权的智能视觉产品是当务之急,在高等院校针对自动化专业、计算机专业和机电一体化专业开设智能视觉应用技术课程和系统实验也迫在眉睫。第1章 智能视觉技术概述1.3 智能视觉系统的组成智能视觉系统的组成智能视觉系统主要由获取图像信息的图像采集部分和对视觉信息进行处理、判别、决策的图像处理部分组成。图像采集是决定智能视觉系统成败的关键,图像采集质量与镜头、工业
7、相机、光源等硬件息息相关,这些硬件的选择与使用直接影响图像的采集质量。第1章 智能视觉技术概述图像处理是智能视觉系统的核心,它决定了如何对图像进行处理和运算,是开发智能视觉系统的重点和难点。典型的智能视觉系统一般由图像采集单元(光源、镜头、相机)、图像处理单元、控制单元(人机界面、PLC、工业机器人、电机等)组成,如图1-1所示。第1章 智能视觉技术概述图1-1-典型的智能视觉系统组成第1章 智能视觉技术概述1.3.1-图像采集单元图像采集单元图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的数据,它直接影响到系统的稳定性及可靠性。1.工业相机工业相机在智能视觉系统中,相
8、机的主要功能是将光敏元接收到的光信号转换为电压的幅值信号输出。相机实际上是一个光电转换装置,即将图像传感器所接收到的光学图像转化为计算机所能处理的电信号。光电转换器件是构成相机的核心器件。第1章 智能视觉技术概述CCD是目前智能视觉系统中最为常用的图像传感器。它集光电转换、电荷存储、电荷转移及信号读取于一体,是典型的固体成像器件。CCD 的突出特点是以电荷作为信号,而其他器件大多以电流或者电压作为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包,而后在驱动脉冲的作用下转移、放大、输出图像信号。典型的 CCD 由图像传感器、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。CMOS图像传感器
9、将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模/数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上,具有局部像素可随机访问的优点。第1章 智能视觉技术概述2.工业镜头工业镜头对于智能视觉系统来说,图像是唯一的信息来源,而图像的质量是由镜头的恰当选择来决定的2。镜头的作用等同于针孔成像中针孔的作用。所不同的是,一方面,镜头的透光孔径比针孔大很多倍,能在同等时间内接纳更多的光线,使相机能在很短时间内获得适当的曝光;另一方面,镜头能够聚集光束,可以在相机胶片或图像传感器上产生比针孔成像效果更为清晰的影像。第1章 智能视觉技术概述3.视觉光源视觉光源光源是影响智能视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入
10、数据的质量和应用效果。由于没有通用的智能视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。许多工业用的智能视觉系统用可见光作为光源,这主要是因为可见光容易获得,价格低,便于操作。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。第1章 智能视觉技术概述1.3.2 图像处理单元图像处理单元图像处理单元对采集到的视觉信息进行处理、分析、识别,获得测量结果或逻辑控制值。这些功能的具体实现是通过智能视觉软件来完成的。智能视觉软件主要完成图像增强、图像分割、特征提取、模式识别、图像压缩与传输等算法功能,有些还具有数据存储和网络通信等功能。第1章 智能视觉技术概述智能视觉软
11、件主要向高性能与可组态两方面发展。一方面,智能视觉软件已从过去单纯追求多功能化转向追求检测算法的准确性、高效性。优秀的智能视觉软件可以对图像中的目标特征进行快速而准确的检测,并最大限度地减少对硬件系统的依赖。另一方面,智能视觉软件正由定制方式朝着通用可视化组态方式发展。由于图像处理算法具有一定的通用性,因此多个算法工具组合使用,可快速实现多种工业测量、检测和识别。第1章 智能视觉技术概述1.4 智能视觉技术的应用智能视觉技术的应用受益于配套基础设施不断完善、制造业总体规模持续扩大、智能化水平不断提高、政策利好等因素,中国智能视觉市场需求不断增长。据中商产业研究院发布的2019年机器视觉市场发展
12、前景及投资研究报告显示,2018年中国智能视觉市场规模首次超过100亿元。第1章 智能视觉技术概述随着智能视觉行业在国内市场的发展逐渐成熟,行 业 内 上 游 及 配 套 企 业 不 断 加 大对新产品的研发及投入,自主 能 力 增 强,有 望 形 成 完 善 的 产 业 链。智 能 视 觉 系 统 是 实现仪器设备精密控制、智能化、自动化的有效途径,堪称现代工业生产的“机器眼睛”。其最大优点为可以凭借速度、精度和可重 复 性 等 优 势 对 结 构 化 场 景 进 行 定 量 测 量。第1章 智能视觉技术概述由于消除了检验系统与被检验元件之间的直接接触,因此智能视觉系统还能够防止元件损坏,也
13、减少了机械部件磨损的维护时间和成本投入。通过减少制造过程中的人工参与,智能视觉系统还带来了额外的安全性和操作优势。此外,智能视觉系统还能够防止车间洁净室受到人为污染,也能让工人免受危险环境的威胁。另外,人类难以长时间地对同一对象进行观察,智能视觉系统则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2。智能视觉的应用可以实现众多的战略目标,如表1-1所示。第1章 智能视觉技术概述第1章 智能视觉技术概述本本 章章 小小 结结本章概述了智能视觉技术的概念、发展以及智能视觉系统的组成及应用。后续章节将从硬件(工业相机、镜头、光源)、算法(预处理、定位、测量、神经网络)、应用(定位、识别、计数、测量、综合应用)等方面展开,系统地介绍智能视觉技术及其应用。
侵权处理QQ:3464097650--上传资料QQ:3464097650
【声明】本站为“文档C2C交易模式”,即用户上传的文档直接卖给(下载)用户,本站只是网络空间服务平台,本站所有原创文档下载所得归上传人所有,如您发现上传作品侵犯了您的版权,请立刻联系我们并提供证据,我们将在3个工作日内予以改正。