双眼视觉基础
双眼视觉基础第五节双眼视异常的种类及临床表现
非斜视性双眼视异常总体上分为两大类，一类是非老视性调节异常；另一类是聚散系统障碍。
一、聚散系统障碍
聚散即指集合和发散，在分析这类患者时首先要根据测量的数据确定病例的类型，然后确定其具体的处理原则。
（一）检查内容
1.远近隐斜的测量。
2.集合幅度的测量。
3.远近距集合力的测定。
（二）病例类型
1.集合不足
体征：远距隐斜正常而近距高度外隐斜。
PRC：低。
NPC：后退（一般大于10-12cm）。
AC/A：低，调节测量结果正常。
常见症状：阅读和近工作时眼部不适，头疼、复像、视力疲劳。
治疗：通过视觉训练改进正融像集合功能，成功率很高，棱镜（近距离工作棱镜处方）。
分析常用步骤：
（1）对照MORGAN正常值范围，远距隐斜在范围内，近距外隐斜加大；
（2）ZCSBV（双眼单视清晰区），平行四边形，PRC低，NPC后退，AC/A低。
2.集合过度
体征：远距正常，近距内隐斜，AC/A高。
NRC：低是集合不足的典型指征。
PRA：低。
症状：短时间阅读后出现眼部不适和头疼、视力模糊、复像。
治疗首选：远距离使用病人的验光处方，近距离正镜附加0为什么？
也可采用视觉训练。
3.散开不足
体征：远距内隐斜，近距离眼位在正常范围，AC/A低。
症状：远距离复像，头疼和眼部不适。
治疗：首选使用BO棱镜，视觉训练，球镜改变：不可取，为什么？
4.散开过度
体征：远距离高度外隐斜，近距离隐斜在正常范围，AC/A高。
症状：远距复视、视觉疲劳。
治疗：视觉训练相当成功，首选。远距离使用BI棱镜和改变球镜度数。
5.单纯外隐斜
体征：远距离和近距离外隐斜均大于正常范围的外隐斜，AC/A：在正常范围内，BO融像性聚散范围结果较低，加正镜至模糊的测量结果较低。
症状：视力模糊和复像。
治疗：视觉训练成功率高，首选BI棱镜，不伴有调节问题也可改变球镜度数。
6.单纯内隐斜
体征：远距离和近距离内隐斜均大于正常范围的内隐斜，AC/A：在正常范围内，BI融像性聚散范围结果较低，加负镜至模糊的测量结果较低。
症状：视力模糊和复像。
治疗：BO棱镜，首选；视觉训练，如果近距内隐斜大于远距离内隐斜，可以正镜近阅读附加结合BO棱镜或BI视觉训练。
7.融像聚散减低
体征：远距离和近距离眼位均在正常范围内，AC/A比值正常，但是BI和BO融像性聚散范围均低于正常，调节幅度和调节滞后正常。
症状：阅读或近距离工作出现视觉疲劳症状。
治疗：通过视觉训练增加两方向的聚散范围。
8.假性集合不足
体征：远距隐斜正常而近距高度外隐斜。
PRC：低或正常。
NPC：后退（一般大于10-12cm）。通过正镜附加可以改进NPC。
AC/A：低。
调节测量结果异常：调节幅度低，调节滞后异常高。
治疗：针对调节问题处理，采用正镜附加，其次可通过视觉训练。
二、非老视性调节异常
非老视性调节异常是在年龄上未达到老视的出现了调节的问题，即视近时出现视力模糊、头痛、眼部不适等症状。
（一）检查内容
1.调节幅度。
2.调节灵活度。
3.调节滞后。
4.相对调节。
病例类型
1.调节不足
症状：视觉疲劳、近距离视物模糊、畏光流泪，并可伴一系列特异性全身症状如头痛、全身乏力等。
体征：调节幅度低，调节灵活度在负镜片时速度减慢，PRA低。
治疗：针对调节问题处理，采用正镜附加，其次可通过视觉训练。
2.调节灵活度不良
症状：近距离视物后出现短时性近距和远距视力模糊。
体征：调节幅度和调节滞后均正常，调节灵活度下降，NRA和PRA可能都低。
治疗：通过视觉训练提高调节灵活度。
3.调节疲劳
症状：近距离阅读在初期尚正常，持续一段时间后视力下降，看近模糊。
体征：调节幅度、调节滞后和调节灵活度在检测初期均正常；重复测量调节幅度和调节灵活度下降，调节滞后
增加，PRA正常或偏低。
治疗：视觉训练或正镜附加。
4.调节过度
症状：近距离阅读时经常出现复视和模糊像，视觉疲劳，并伴一系列特异性全身症状如头痛、全身乏力等。
体征：调节幅度正常，调节灵活度在正镜片时速度减慢，NRA正常或偏低，调节超前，有时为高度外隐斜。
治疗：视觉训练。
三、非斜视性双眼视异常的处理原则
双眼视觉异常的临床处理方法有多种以非手术疗法为主，我们经常采用的基本方法有三种：球镜的改变；棱镜的调整；视觉训练。治疗的主要目的是缓解视疲劳症状，增进双眼视功能，具体采用的方法要结合患者的年龄，并根据调节和集合检测到的眼动参数确定诊疗方案。
（一）球镜的改变：对双眼视异常的患者我们要特别注意准确验光，因为有时经常是屈光矫正不当的患者被误认为是双眼视异常的病例。因此准确的屈光矫正是成功解决双眼视异常的前提条件。
在准确验光的基础上对球镜进行适量的调整，其意义在于希望借助于球镜的增减来改变调节，从而改变调节性集合，产生眼位的变化，从而缓解患者的症状，例如，如果患者的外隐斜度数较大，我们可以通过在眼前附加一定的负球镜，这可以表现为原有度数负的增加或正度数的减少，使患者产生调节，带动调节性集合，矫正一部分外隐斜，相反，增加正度数或减少负度数则适合于内隐斜，但是我们通常要参照AC/A值，因为只有在AC/A值较高时，我们才可以用比较小的度数的球镜附加来改变较大的隐斜度数，即牺牲一点点视力达到双眼舒适协调的作用，但是如果AC/A值较小，那么大度数的球镜变化，造成视力的严重下降，而带来的眼位变化却非常小，就得不偿失了。
使用球镜效果较好的典型例子就是集合过度，患者视远时无明显的隐斜，但在看近时表现出中到高度的内隐斜，发散即负融像性集合的测量值相对于较大的内隐斜来说较低或不足，AC/A值通常较高，因此我们可以在患者近距离阅读时附加小度数正球镜，减低大度数的视近内隐斜，极大的缓解患者的症状。例如：患者视近的隐斜为12ΔESO，BI；3/6/2，AC/A=10，此时如果给患者附加+1.00DS的阅读附加，近距离的内隐斜将消失，BI范围会增大，当然我们具体的附加度数会严格的按照相关法则确定。临床上经常使用阅读正附加的双眼视异常的病例类型有：集合过度，单纯内隐斜，调节不足，持续性调节疲劳。
与上述相反的例子就是集合不足，患者通常表现为远距离无明显隐斜，在近距离有较高的外隐斜，AC/A值通常较低，而发散过度的患者通常表现为近距离无明显隐斜，在远距离有较高的外隐斜由于AC/A值较高，对于这类患者若采用附加负球镜，效果较好。另外一类可以附加负球镜的双眼视异常就是AC/A值正常和较高的基本外斜病例。
（二）棱镜：使用棱镜有两个作用，第一缓解症状；第二视觉训练的一种方法。我们一般推荐在做视觉训练时使用棱镜，但是对于年龄较大无法通过视觉训练获得改善的推荐使用棱镜，对于水平隐斜比较大的或者是间歇性斜视的，使用棱镜可以减少融像性集合的需求，缓解症状，但是有使隐斜进一步加大的报导，另外一类使用棱镜的就是远距离内隐斜伴AC/A 值低或正常者。对于垂直的隐斜，使用棱镜也是较好的适应症。
（三）视觉训练
集合训练的目的获得较好的集合范围，消除抑制、改善病人模糊、视疲劳、复视、视觉不舒适症状，克服调节困难，增加调节耐力。
集合训练对于眼位正的病人来说很重要，特别是融合性集合范围较低，集合灵敏度性和耐力较差的病人，有时医生会很奇怪，为什么眼位正的人会发生集合异常的症状。Kinetic 交替遮盖试验可以回答这个问题，许多情况下，我们只是在观察下进行交替遮盖，可能会得出眼位正的结论。Kinetic交替遮盖是用交替遮盖＋笔尖试验，这样能暴露病人由远→近这一变化过程的外隐斜或由近→远的内隐斜.如果病人没有适当的集合范围，他们就会产生双眼视异常症状，所有的调节和集合范围，包括灵敏度和耐力，都可以通过视觉训练扩大。通常科以选用Brock线进行训练
机器视觉基础知识详解
机器视觉基础知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种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动作。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
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CIS相机-十字绣打印视觉引导系统
PYTHONZ1600 应用案例 十字绣打印视觉引导系统应用 十字绣打印机简称万能打印机或者平板打印机，广泛应用于大中小企业，在广告行业发展有所突破。目前国内的十字绣打印机能够适应的最大幅面为1.5m，通常这类打印机都是采用导带加打印模块组成，能够应用在超长幅面的打印任务中。 但是由于打印的布匹具有延展性，所以在打印过程中无法保证布匹的平整。为解决这一问题，需要加入视觉引导系统。通过先检测布匹纹理与运动距离，对打印模块做出相应的调整，即可根据布匹的实际纹理打印出预期图案。 解决方案与收益 传统的视觉引导系统是通过多部面阵相机拼接实现。采用这个方案会带来诸多的隐患，例如：所有的面阵相机都会有不同程度的图像畸变，通常是枕型畸变。畸变带来的误差会随着打印尺寸的增加而不断积累，最后导致视觉系统侦测到的距离与实际布匹运动距离产生巨大差异。 面阵相机的固定对机械的装配精度要求极高，并且是一项繁琐冗长的工序。首先，要保证所有相机的工作距离保持在同一垂直高度，并需要对每一个相机进行焦距校准，这样才能保证它们的视野大小是一致的；然后，要保证所有相机采集到的图像没有任何偏转，否则将无法进行图像拼接；最后还要确保每部相机的视野再同一直线上，为了解决这个问题通常需要非常精密的机械结构，同时采用软件校正。这样做不仅会浪费相机的分辨率，增加机械装配的开销，而且会添加额外的软件开发成本。 通常面阵相机需要保持一定的工作距离才能采集到清晰的图像，所以该视觉系统很容易受到外界光线环境的印象，因此整个设备还要额外增加避光措施。 由于面阵相机的方案的实现难度极其繁琐，并且所受到的约束条件极为苛刻，所以其状态很容易受到外界因素而改变，因此会增加额外的维护成本。 使用Pythonz1600可以很轻松地实现视觉引导功能，并且Pythonz自身卓越的特性能够避免传统方案中的所有问题: Pythonz1600为超大幅面线阵相机，与传统带镜头相机不同的是Pythonz1600的采集图像是零畸变的。确保了图像真实尺寸还原。 Pythonz1600相机作为完整的产品，自身无需任何的机械调整。利用产品自带的校正软件就能进行方便精确的拼接工作。 Pythonz系列为接触式扫描传感器，其特点为工作距离为1mm。仅需将Pythonz贴近布匹，即可采集清晰图像，因此，Pythonz对机械的依赖程度很低，同时自身的接触式扫描方式杜绝了外界光线的干扰。 使用Pythonz，只需进行一次调试，在之后的使用中Pythonz的设置很难再被外界因素改变。 Pythonz自带的SDK封装了很多常用的图像处理功能以及开发用例，大大节省了客户的开发成本。
视觉引导四轴工业机器人应用实训平台
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https://www.360docs.net/doc/d813713858.html, ‐ 2 ‐ 武汉筑梦科技有限公司 平台概述 视觉引导四轴Scara 工业机器人应用实训平台以工业机器人与机器视觉为核心，将机械、气动、运动控制、变频调速、编码器技术、PLC 控制技术有机地进行整合，结构模块化，便于组合，实现对高速传输线上的不同物料进行快速的检测、组装。为了方便实训教学，系统进行了专门的设计，可以完成各类机器人单项训练和综合性项目训练，可完成各类机器人单项训练和综合性项目训练。可以进行四轴机器人示教、定位、抓取、装配等训练，可以在此基础上进行产品柔性包装、零件组装、激光焊接、视觉检测、点胶、锁螺丝等实际工业应用项目。 平台适用于编程位置或者视觉引导机器人进行搬运、装配或轨迹运动的示教或进行类似应用的二次开发。平台设计目的是不仅满足于教学过程的示教，能够独立完成视觉及运动过程的全部循环（该系统代表了该行业目前最新的技术水平，该系统采用了日本EPSON 公司（可选三菱、Yamaha 、Adept 、FANUC 等其它品牌工业机器人）四轴Scara 机械手和筑梦科技自主研发的机器人视觉控制模块ZMRVS100（可选Cognex 智能相机系统）;同时，能够快速有效的进行科研和项目开发（提供机械手的控制软件和机器视觉软件开发平台，并且提供现场培训和开放部分应用示范源代码，能够帮助用户快速的进行项目开发和科研成果的横向比较）。 关键核心 ★ 四轴机器人控制 ★ 嵌入式或PC 式视觉定位与检测 ★ 飞行视觉定位或检测 ★ 伺服变频控制万能上料系统 ★ 在线传送带跟踪技术（选配） ★ 在线快换手爪或夹具（选配） 平台配置： 实训平台由四自由度工业机器人系统、智能视觉系统、伺服变频控制万能上料系统、多工位位置摆放单元、传送带循环单元、工控计算机系统、各色工件、电气控制柜、实训机台等组成。 平台采用筑梦科技自主研发的万能送料器，可以自由调整小型工件的密度和位置，以便视觉定位后机械手进行抓取，然后对根据视觉定位物品的姿态对机械手进行调整放置至相应工位位置摆放单元，样机可以由皮带线随机传回万能上料系统。选配了传送带跟踪技术的平台，也可以在运动中的皮带上直接抓取随机传入的工件，将工件定位抓取并放置至相应工位位置摆放单元。
双眼视功能测量原理及应用
双眼视功能测量原理及应用 一、双眼视觉 双眼视觉是指一个外界物体的影像分别落在两眼视网膜对应点上，被大脑感知分析融合形成单一完整，具有立体感影像的过程。同名而且拥有相同的视觉方向的一组对应点分别是两眼的黄斑部，其他对应点的关系分别是一眼鼻侧视网膜某点对应另一眼颞侧视网膜某点，一个物体只有同时落在两眼对应点上，才能被大脑感觉形成一个物象，也就是所说的双眼单视。而我们在看近距离物体时，除了动用调节保证看清以外，大脑将神经冲动传递给眼外肌，同时产生集合迫使眼球转动，集合功能又是我们保证双眼单视的一个重要因素。 二、集合的分类 1.自主性集合。是指我们直接可以通过人的意志来控制的，眼球内转使视轴偏向鼻侧的高级功能，这项能力是由大脑额叶区所司理的，它控制着我们的语言、行为等运动的能力。 2.非自主性集合。由大脑枕叶司理，不受人为主观控制，产生这样的原因是由于落在视网膜上的像点不在对应点上，给了大脑一个物象即将分离的刺激，为了能保证仍然可以将其看成一个，大脑潜意识的动用集合功能维持双眼单视。非自主性集合包括：张力性集合、调节性集合、融像性集合和近感知性集合4种，其中最为重要的是调节性集合和融像性集合，近感知性集合和张力性集合一般情况下仅作为影响因素参考分析。 (1)张力性集合：人眼在休息、睡眠或全麻的状态下，两眼视轴偏向外方，在清醒睁眼的状态下，双眼内直肌经常接受一定量的神经冲动，来维持第一眼位，避免双眼视轴向外发散。 (2)调节性集合：集合运动像近处固视点产生调节时所引起的集合为调节性集合，因此我们会发现在发生复视物象分离之前，固视点往往先变得模糊，这是因为调节性集合的参与所致。 (3)融像性集合：当双眼注视一个目标时，为了将两眼分别看到的像合二为一，避免发生复视，使物象落在两眼视网膜对应点上所引起的融像性集合。
机器视觉入门知识详解
机器视觉入门知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种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动作。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明： 当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒 瓶和持续的流程统计数据。
机器人视觉引导玩偶定位应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 视觉检测在电子元件的应用：
(完整版)机器视觉思考题及其答案
什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。 答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。 机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。 答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。 图像获取：是将被检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一系列数据。该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。 试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20～30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。 一维连续函数的傅里叶变换为： 一维离散傅里叶变换为： 二维连续函数的傅里叶变换为： 二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图
机器视觉检测的基础知识[大全]
机器视觉检测的基础知识~相机 容来源网络，由“机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在机械展. 相机都有哪些种类？我们常说的CCD就是相机么？除了2D平面相机，是否还有其他种类的相机，原理又是什么？下面这篇文章给您一一道来。 一，相机就是CCD么？ 通常，我们把所有相机都叫作CCD，CCD已经成了相机的代名词。正在使用被叫做CCD的很可能就是CMOS。其实CCD和CMOS都称为感光元件，都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。他们在检测光时都采用光电二极管，但是在信号的读取和制造方法上存在不同。两者的区别如下： 二，像素。 所谓像素，是指图像的最小构成单位。电脑中的图像，是通过像素（或者称为PIXEL）这一规则排列的点的集合进行表现的。每一个点都拥有色调和阶调等色彩信息，由此就可以描绘出彩色的图像。 ▼例如：液晶显示器上会显示「分辨率：1280×1024」等。这表示横向的像素数为1280，纵向的像素数为1024。这样的显示器的像素总数即为1280×1024＝1,310,720。由于像素数越多，则越可以表现出图像的细节，因此也可以说「清晰度更高」。
三，像素直径。 所谓像素直径，是指每个CCD元件的大小，通常使用μm作为单位。严谨的说，这个大小中包含了受光元件与信号传送通路。（＝像素间距，即某个像素的中心到邻近一个像素的中心的距离。）。也就是说，像素直径与像素间距的值是一样的。如果像素直径较小，则图像将通过较小的像素进行描绘，因此可以获得更加精细的图像。可以通过像素直径和有效像素数，求出CCD元件的受光部的大小。 假设某个 CCD 元件的条件如下所示： ·有效像素数…768 × 484 ·像素直径…8.4 μm× 9.8μm 则受光部的大小为 ·横向768 × 8.4μm＝ 6.4512 mm ·纵向484 × 9.8μm＝ 4.7432 mm 四，CCD的大小。 ▼CCD感光元件的大小，一般分为采用英寸单位表示和采用APS-C大小等规格表示这2种方式。采用英寸表示时，该尺寸并不是拍摄的实际尺寸，而是相当于摄像管的对角长度。例如，1/2英寸的CCD表示「拥有相当于1/2英寸的摄像管的拍摄围」。为什么如此计算呢，这是由于当初制造CCD的目的就是用来代替电视机录像机的摄像管的。当时，由于想要继续使用镜头等光学用品的需求比较强烈，由此就诞生了这种奇怪的规格。主要的英寸规格的尺寸如下表所示。
全方位视觉灯光自动引导系统
1、LN—201基因脉冲导入仪 LN—201基因脉冲导入仪是目前国内外生物工程研究和生产领域普遍使用的必部可少的仪器。本仪器可以产生高压,大电流矩形脉冲，能在生理盐溶液条件下，用做植物,动物和微生物的各类细胞电穿孔操作。可用于从事生物基因工程的各科单位,高校,制药,食品,饲料,酿造,微生物,造纸等轻工业,医疗等部门。 2、全数字控制同步发电机可控硅励磁系统 在水电、火电、及燃油、燃气电站，励磁系统是保证同步发电机正常工作，提高电网稳定水平的关键设备，直接影响发电机的运行特性。励磁系统一般由两部分组成：第一部分是励磁功率单元，；第二部分是励磁调节器，自动调节励磁功率单元输出的励磁电流的大小，以满足发电机运行和电网稳定的要求。该项成果于1999年6月通过天津市科委技术鉴定，达到国内领先水平。同年获得天津市科技成果二等奖，2001年度天津市产学研突出贡献奖。 3、遇油膨胀橡胶（OSR）应用开发 本项目研制的WSR是具有遇水迅速膨胀的橡胶新材料。 项目特点：根据用途不同，研制出低成本,快速,高倍率膨胀,耐热等系列品种，管道内0.6Mpa压力时，WSR法兰垫片仅20—60min即可全部靠自身膨胀而止漏。
项目特点：本立项研制的OSR是具有遇油膨胀功能的橡胶新材料此处所说的“油”，是广义的概念，泛指非水溶性物质，如四氯化碳，汽油等。 进行带压止漏实验时，管道内0.6Mpa压力时，法兰垫片仅15—25min 即可全部靠自身膨胀而止漏。 4、电阻焊点焊机控制器 电阻焊接主要用于汽车拖拉机轮船等制造业。它是利用被焊工件的电阻特性，通电后产生焦耳热来实现焊接，电阻焊机控制器就是对这种焊接过程实施控制、监视和检测。根据汽车制造企业对汽车装焊工艺要求的不断提高，为满足市场需要。研制出了新一代控制器，本控制器具有多脉冲触发，多种焊接规范，多种启动方式，多种现场数据监测，同时具有控制时间准确，焊接电流误差小和工作稳定等特点，是理想的电阻焊点焊机控制设备。 5、清洁工艺生产DSD酸 国内生产DSD酸至今均沿用水介质氧化工艺，存在工艺不稳定、难以控制、反应效果差、易产生‘红锅’现象、产品收率低、‘三废’污染严重等问题。天津理工大学完成的《清洁工艺生产DSD酸》技术采用溶剂中氧化法生产DSD酸，工艺设备简单、操作易于控制、产品收率高、氧化无废水，氧化收率高达95%，以对硝基甲苯计DSD酸合成总收率可达80～85%，废水治理成本大大降低。该成果经专家鉴
机器视觉算法基础(DOC)
机器视觉 基于visual C++ 的数字图像处理
摘要 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。它通过图像摄取装置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，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来获取信息。本文主要介绍的是数字图像处理中的一些简单应用，通过对图像进行滤波、增强、灰度变换、提取特征等处理来获取图像的信息，达到使图像更清晰或提取有用信息的目的。 关键字：机器视觉、灰度图处理、滤波、边缘提取、连通区域
目录 摘要 (2) 目录 (3) 1 概述 (4) 2技术路线 (4) 3实现方法 (5) 3.1灰度图转换 (5) 3.2 直方图均衡化 (6) 3.3均值滤波和中值滤波 (6) 3.4灰度变换 (7) 3.5拉普拉斯算子 (8) 4 轮廓提取 (9) 5 数米粒数目 (15) 6 存在的问题 ................................................................................................ 错误！未定义书签。 7 总结 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。 8 致谢 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。参考文献 . (17)
关于Epson机器人视觉引导
1、建立TCPIP通信，从视觉系统获取可使用的像素坐标字符串，一 般机器人控制器作为客户端client，而视觉系统作为server。 涉及指令【OpenNet WaitNet LineInput Print # Parsestr Val】 Function TCPIP OpenNet #201 As Client WaitNet #201 LineInput #201…… Parsestr………….. FEND 2、确定相机的安装位置，此处以相机安装在#4 joint为例子，此时 吸嘴也不在原来的Tool0中心，所以此时需要确立新的两个坐标系，此中最必要的是确立吸嘴的工具坐标系Tool1，在机器人控制中的工具坐标系向导进行示教保存，这是前期必要的准备工作。 3、有了以上步骤作为辅助后，根据Epson视觉标定的需求，具体见 VxClib函数，需要9个机器人坐标系下的点，总而言之就是，在新建的Tool1下示教9个点，且获取这九个点下的像素坐标，这样的就可以生成具体的视觉标定caa文件了 涉及指令【VxClib LoadPoints SavePoints VxCalSav VxCalInfo】 4、利用上面生成的标定caa文件就可以进行之后的操作了，标定文 件是之后坐标转换的基准，也就是说，像素坐标对应的机器人坐
标均由此产生。 涉及指令【VxCalLoad VxTrans XY CX CY CZ CU CV CW】5、基于以上步骤，要注意实际运行时工具的选用，以免造成工具坐 标系的不匹配而位置错误 6、关机触发拍照，最好使用视觉系统触发，这样的话配合内部存储 IO指令指令即可形成循环的逻辑判断，知道相机的进程，以及对拍照失败等情况做出反应 7、其他需要注意的地方是程序的容错性，不能中途进行不下去就一 直等待或者没有别的相应操作，全局变量和局部变量的使用 '该项目中相机固定在机器人的4#轴上，为移动相机,利用相机拍照识别托盘中的工件 '放在一固定的模具内，每次放置为角度位置确保一致 Global String pixel_string$; Global String rec_string$(10); Global Real data_x, data_y, data_u; Integer camara_id; Function main 'Call intialization Call TCPIP Call creat_calib_data Call point_trans Call working
机器视觉引导与定位
机器视觉引导与定位 视觉引导与定位是工业机器人应用领域中广泛存在的问题。对于工作在自动化生产线上的工业机器人来说，其完成最多的一类操作是“抓取－放置”动作。为了完成这类操作，对被操作物体定位信息的获取是必要的，首先机器人必须知道物体被操作前的位姿，以保证机器人准确地抓取；其次是必须知道物体被操作后的目标位姿，以保证机器人准确地完成任务。在大部分的工业机器人应用场合，机器人只是按照固定的程序进行操作，物体的初始位姿和终止位姿是事先规定的，作业任务完成的质量由生产线的定位精度来保证。为了高质量作业，就要求生产线相对固定，定位精度高，这样的结果是生产柔性下降，成本却大大增加，此时生产线的柔性和产品质量是矛盾的。 视觉引导与定位是解决上述矛盾的理想工具。工业机器人可以通过视觉系统实时地了解工作环境的变化，相应调整动作，保证任务的正确完成。这种情况下，即使生产线的调整或定位有较大的误差也不会对机器人准确作业造成多大影响，视觉系统实际上提供了外部闭环控制机制，保证机器人自动补偿由于环境变化而产生的误差。 理想的视觉引导与定位应当是基于视觉伺服的。首先观察物体的大致方位，然后机械手一边运动一边观察机械手和物体之间的偏差，根据这个偏差调整机械手的运动方向，直到机械手和物体准确接触为止。但是这种定位方式在实现上存在诸多困难。 直接视觉引导与定位是一次性地对在机器人环境中物体的空间位姿进行详细描述，引导机器人直接地完成动作。与基于视觉伺服的方法相比，直接视觉引导的运算量大大减少，为实际应用创造了条件，但这必须基于一个前提：视觉系统能够在机器人空间中（基坐标系中）精确测定物体的三维位姿信息。 以上内容由深圳市科视创科技有限公司整理编辑，分享请注明出处
机器视觉基础知识详解
机器视觉基础知识详解 随着工业4、0时代的到来,机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要,为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识,包括机器视觉技术就是如何工作的、它为什么就是实现流程自动化与质量改进的正确选择等。小编为您准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉就是一门学科技术,广泛应用于生产制造检测等工业领域,用来保证产品质量,控制生产流程,感知环境等。机器视觉系统就是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,根据像素分布与亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种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动作。 机器视觉优势:机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点,可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有: 为了更好地理解机器视觉,下面,我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一:机器人+视觉自动上下料定位的应用:
现场有两个振动盘,振动盘1作用就是把玩偶振动到振动盘2中,振动盘2作用就是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统,该系统通过判断玩偶正反面,把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人,机器人收到坐标后运动抓取产品,当振动盘中有很多玩偶处于反面时,VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量,当反面玩偶数量过多时,VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶就是否处于正面,计算出玩偶中心点坐标,发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料,大大减少人工成本,大幅提高生产效率。 案例二:视觉检测在电子元件的应用: 此产品为电子产品的按钮部件,产品来料为料带模式,料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后,使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值,来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案,使用两个相机及光源配合机械设备,达到每次检测双面8个产品,每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时,立刻报警停机,保证了产品的合格率与设备的正常运行,提高生产效率。 案例三:啤酒厂采用的填充液位检测系统案例:
机器视觉基础知识详解
机器视觉基础知识详解 随着工业 4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让 更多用户获取机器视觉的相关基础知识， 包括机器视觉技术是如何工作的、 它为什么是实现 流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量， 控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号, 传送给专用的 I 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；图像系统对这些信 号进行各种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动作。 光源 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、 高度自动化的特点， 可以实现很高的分辨率精度 与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触， 安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主 要区别有: C C D 相机 高題 T 作时闻 工仙『可肖限 不易信息■棗成 人;」和倉理或本不斬上升 不适合齡和措辭境 V 工件 可靠性
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+ 视觉 自动上下料定位的应用: 从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司 VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩 偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人， 机器人收到坐标后运动抓取产 品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时， VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面 玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面， 计算出玩偶中心点坐标，发 送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料， 大大减少人工成本， 大幅提高生产效 率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用: 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对 每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值， 来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的 Drag on Visi on 视觉系统方案，使用两个相机及光源配 合机械设备，达到每次检测双面 8个产品，每分钟检测大约 1500个。当出现产品不良时, 立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。 2把反面玩偶振成正面。 SB 3^ I i- I" 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘 2中，振动盘2作用是把玩偶
基于视觉引导的智能车控制系统设计
基于视觉引导的智能车控制系统设计 摘要：本文主要是研究智能车辆的历史发展和视觉研究情况，在深入调研的基础生，针对智能车辆行驶上的若干关键技术开展系统化研究。第一分析智能车辆的系统体系结构，提出总设计方案，围绕着MC9S12XS128，设计智能车控制系统的总设计平台，其中主要介绍的内容包括与信息输入、速度信息获得和底层输入等方面。针对实现中的问题提出各项处理方法，在理论指导的前提下，介绍智能车设计中国建立的路径跟踪预瞄控制过程，研究中更是提出PID速度控制和模糊转向控制组合方案，实地测试数据，然后选定各个参数环境，匹配具体的方案。关键词：视觉引导；智能车；控制系统 最近今年，伴随着计算机、传感器等相关领域的飞速发展，智能机器人已经从科幻走到现实，现在在人们的日常生活中占据重要地位，这其中较为典型的就是智能车辆的研究，在其研究中长足的发展是为了不逆转的趋势，很多研究成果以及作用于军事、科研和人们的日常生活中。 关于智能车辆的研究可以以车辆为主，同时及环境探测和自主识别还有故障检测为主，主要的研究目的是为了提高汽车的安全性和舒适性，提供良好的人车交互界面，现在这项研究以及在智能交通系统内占据重要地位，是汽车产业发展的重要方向。 一、智能车载总体控制系统的设计方案 （一）控制系统体系结构 构建智能车导航体系主要是针对智能车的各个模块开展的逻辑关系，通过理论开展分层体系，这样可以便于整个系统的分析和理解设计。在确认智能车控系统以后，要形成整个系统设计思路，其中的要素有系统组成、功能划分和信息处理等几个初级方面。结合其中的各个要素，分析初步解决方案，以便于能够实现系统的整体设计流程。 早期的智能车设计是主要运用的是递阶式的体惜结构，由于智能车的行动有一定的限制性，因而需要在循环往复中开展层级过程，也就是在该体惜下，系统作为一个单项的循环系统，融合视觉感知、路径规划等一些列功能，根据至上而下的分解以及执行器按照既定规则，包含智能推理到数值算法比较多彩，关键问
机器视觉之光源选择的基本知识
光源选择的基本知识 一个好的操作平台应该能够在最短的时间内处理图像，好的机器视觉软件应该能够很容易的在一系列的案例中应用，好的相机和镜头应该是拥有最小的畸变和足够的分辨率。但是，好的机器视觉照明应该有什么特点呢？在图像的分析处理中，光源的角色又是什么呢？ 判断机器视觉的照明的好坏，首先必须了解什么是光源需要做到的！显然光源应该不仅仅是使检测部件能够被摄像头"看见"。有时候，一个完整的机器视觉系统无法支持工作，但是仅仅优化一下光源就可以使系统正常工作。 对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。 亮度：当选择两种光源的时候，最佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。第一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会最大。 鲁棒性：另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度最小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。在很多情况下，好的光源需要在实际工作中与其在实验室中的有相同的效果。
好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显，除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生最大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了，剩下来的工作就容易多了！ 机器视觉应用关心的是反射光（除非使用背光）。物体表面的几何形状、光泽及颜色决定了光在物体表面如何反射。机器视觉应用的光源控制的诀窍归结到一点就是如何控制光源反射。如何能够控制好光源的反射，那么获得的图像就可以控制了。因此，在机器视觉应用中，当光源入射到给定物体表面的时候，明白光源最重要的方面就是要控制好光源及其反映。 光源可预测：当光源入射到物体表面的时候，光源的反映是可以预测的。光源可能被吸收或被反射。光可能被完全吸收（黑金属材料，表面难以照亮）或者被部分吸收（造成了颜色的变化及亮度的不同）。不被吸收的光就会被反射，入射光的角度等于反射光的角度，这个科学的定律大大简化了机器视觉光源，因为理想的想定的效果可以通过控制光源而实现。 物体表面：如果光源按照可预测的方式传播，那么又是什么原因使机器视觉的光源设计如此的棘手呢？使机器视觉照明复杂化的是物体表面的变化造成的。如果所有物体表面是相同的，在解决实际应用的时候就没有必要采用不同的光源技术了。但由于物体表面的不同，因此需要观察视野中的物体表面，并分析光源入射的反映。 控制反射：本文前面提到了，如果反射光可以控制，图像就可以控制了。这点再怎么强度也不为过。因此在涉及机器视觉应用的光源设计时，最重要的原则就是控制好哪里的光源反射到透镜及反射的程度。机器视觉的光源设计就是对反射的研究。在视觉应用中，当观测一个物体以决定需要什么样的光源的时候，首先需要问自己这样的问题："我如何才能让物体显现？""我如何才能应用光源使必须的光反射到镜头中以获得物体外表？"
[Labview经验]机器视觉系列—— Vision 基础知识上集汇总
[Labview经验]机器视觉系列——Vision 基础知识上集 第1章节（上） 1.1 机器视觉简介与硬体介绍 1.1.1 前言 对于首次接触「机器视觉」的朋友来说，对这个名词肯定有点陌生，所以我们先来简单介绍一下这个专有名词。 「机器视觉」是泛指搭载视觉影像系统的检测设备，影像系统主要是由相机、镜头与光源等光学仪器所建构而成的。利用这些检测器材广泛地投入各种应用，如产品的瑕疵检测（Inspection）、辨识产品外观（Recognition）与量测产品尺寸（Measurement），而视觉对位（Alignment）与自动化做结合，搭配运动控制或机械手臂，可进行物料的定位与校正，完成手眼协调的视觉伺服系统（Visual Servo System）。 图1.1 - 搭载相机的机器手臂所构成的视觉伺服系统架构 机器视觉一直以来都受到相关产业的重视，这边列出几项机械视觉的特色： ?安全性高 ??具备高解析度 ??拥有全检能力 ?资料重现性好 ?可降低人工成本 ?可搭配高速运动控制 ?可配合运动控制系统进行回馈控制（智慧型自动化） 目前使用机器视觉的领域非常广泛，与它相关的热门产业包括半
导体、光电、机密工业与製造业等，主要的应用是将这些技术导入产品检测与自动化生产，目的就是为了提升产能、增加良率与减少人员配置。 接着，我们来简单的了解一些与机器视觉相关的专有名词： 影像系统（Image System） 构成机器视觉最基本架构就是包含相机与镜头的影像系统，最重要的五个基本参数必须先弄清楚： 图1.2 - 影像系统的示意图 1. 感光元件大小（Sensor Size）：相机内部感光元件的尺寸 2. 工作距离（Working Distance）：相机镜头前缘到物体表面的距离 3. 景深（Depth of Field）：能维持影像距焦清晰的有效距离 4. 视野範围（Field of View）：相机所能撷取到物体的实际範围 5. 解析度（Resolution）：指的是相机拍摄物体可辨识的最小尺寸，解析度越高，检测精度也较好，表 示能从影像中获取有用的资讯越多 光圈（F） 用来表示所控制的光源进入镜头的总量，类似人类的瞳孔，光圈越大，表示能进入的光越多，反之越少。镜头上都会标示最大光圈值，如标示值为「1:1.8」，表示该镜头的最大光圈值为「1.8」，而数字越小，代表大光圈，反之越小。 图1.3 - 不同F值所代表的光圈大小
15-机器视觉硬件选型基础
目录1 机器视觉基础知识 1.1 机器视觉概述 1.2 相机（camera） 1.3 镜头（lens） 1.4 图像采集卡（frame grabber） 1.5 光源（illumination） 1.6 视觉开发软件(vision SDK) 1.7 智能相机（smart camera） 2典型案例 3.1 定位&引导（Locate & Guide ） 3.2几何尺寸测量（Gauging） 3.3 缺陷检测（Flaw Inspection） 3.4 光学字符检测/识别（OCV/OCR）
1.1机器视觉的概念 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指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，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种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动作。 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，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，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工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。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。 半导体行业是最先利用机器视觉技术进行检测的行业，其他行业也随之而来。作为生产机械的OEM的设计工程师，最基本的问题就是：“我是要检测这个部件还是整个这个产品”。检测可以得到高质量的产品，但是也会有这样的事实存在：检测成本或者产品质量要求并不需要这样的检测。比如说牙签，假设在一个装有500个牙签的盒子里有一两个不合格，大多数人都不会怎么担心。但是对于很多产品，假如前面的盒子里装的不是牙签，而是针头，试想不合格品可能会带来什么样的后果，所以产品功能性的检测都是不可缺少的，即使只是外观检测，要证明内在的品质也必须要做到无缺陷。因此，为了达到这个目的，许多OEM将机器视觉应用到他们将要卖给用户的系统中。机器视觉能够为整个系统增值，表现在三个方面：提高生产效率，提高制造过程的精确性，减少成本。 那么，对于一个设计工程师来说，怎么样才能知道机器视觉是否适合他的系统呢？尽管最早的最基本的机器视觉系统在20世纪70年代引入，工业就将其视为主流应用。这就导致设计工程师要考虑它是否合适他们的应用，同时要考虑利用机器视觉检测的成本与其所能带来的利润。 高复杂度产品行业，比如说半导体行业和电子行业，由于它们的复杂性和小型化，从传统上推动着机器视觉市场的发展。但是如今，所有产业，包括自动化、制药、造纸等等都依靠机器视觉系统检测产品以提高产品质量。工业专家们预言：在未来的20年
机器视觉检测的基础知识【大全】
机器视觉检测的基础知识~相机 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 相机都有哪些种类？我们常说的CCD就是相机么？除了2D平面相机，是否还有其他种类的相机，原理又是什么？下面这篇文章给您一一道来。 一，相机就是CCD么？ 通常，我们把所有相机都叫作CCD，CCD已经成了相机的代名词。正在使用被叫做CCD 的很可能就是CMOS。其实CCD和CMOS都称为感光元件，都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。他们在检测光时都采用光电二极管，但是在信号的读取和制造方法上存在不同。两者的区别如下： 二，像素。 所谓像素，是指图像的最小构成单位。电脑中的图像，是通过像素（或者称为PIXEL）这一规则排列的点的集合进行表现的。每一个点都拥有色调和阶调等色彩信息，由此就可以描绘出彩色的图像。
▼例如：液晶显示器上会显示「分辨率：1280×1024」等。这表示横向的像素数为1280，纵向的像素数为1024。这样的显示器的像素总数即为1280×1024＝1,310,720。由于像素数越多，则越可以表现出图像的细节，因此也可以说「清晰度更高」。 三，像素直径。 所谓像素直径，是指每个CCD元件的大小，通常使用μm作为单位。严谨的说，这个大小中包含了受光元件与信号传送通路。（＝像素间距，即某个像素的中心到邻近一个像素的中心的距离。）。也就是说，像素直径与像素间距的值是一样的。如果像素直径较小，则图像将通过较小的像素进行描绘，因此可以获得更加精细的图像。可以通过像素直径和有效像素数，求出CCD元件的受光部的大小。 假设某个CCD 元件的条件如下所示： ·有效像素数…768 × 484