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机器视觉是 人工智能 正在快速发展的一个分支。机器视觉作为生产过程中关键技术之一,在机器或者生产线上,机器视觉可以检测产品质量以便将不合格的产品剔除,或者指导机器人完成组装工作,与整个生产密切相关。
由于笔者正处于机器视觉行业,所以 准备和大家一起系统的学习机器视觉方面相关知识 ,主要包括常见的机器视觉算法,以及常见的应用领域算法的实现等,欢迎大家的讨论和交流。
本文主要介绍 机器视觉经典系统 常用领域 以及 机器视觉常用的图像处理库 ,希望以此和大家一起入门。


1.机器视觉经典系统

简单说来,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 是通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)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,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
那么一个经典的机器视觉系统长什么样呢?
其中,
  1. 为传送带上的被测物体
  2. 为合适的拍摄被测物的相机
  3. 为标准或定制的光源
  4. 为触发图像采集的光电传感器
  5. 为计算机或工控机
  6. 为相机-计算机接口
  7. 为驱动软件采集到的图像
  8. 机器视觉算法处理处理过程
  9. 为算法返回的检测结果
  10. 为数字I/O口
  11. PLC控制器
  12. 为现场总线接口
  13. 执行机构
上面系统的一般工作流程如下:
  1. 被测物体被传输到固定位置后,触发相机采集图像
  2. 采集到的图像传入计算机进行算法运算
  3. 将运算结果通过控制器返回到执行机构


2.常见的机器视觉应用
下面举几个常见的,必须有机器视觉系统参与的任务:
  • 目标识别用来甄别不同的被测物体,比如物流控制或者根据不同目标进行的不同检测,识别有特殊识别特征的识别物,如字符串,条形码,二维码或被测物体的形状等特性。
  • 位置探测用来控制机器人将产品组建放置在正确的位置上,如贴片机就是将元器件放置到印刷电路板(PCB)上的正确位置。根据不同应用,位置探测可以是二维的或者三维的。
  • 完整性检测,通常用于产品装配进行到一定阶段的后期,比如当元器件安放在PCB板后要检测确保其产品的装配是正确的,也就是说正确的元组件在正确的位置上。
  • 形状和尺寸检测,用于检测产品几何的参数,来保障其在允许的公差范围。这种检测可用于生产过程中,也可以用于产品使用一段时间之后,也可以用于产品使用一段时间之后,通过检测来确认产品经磨损后是否仍然满足要求。
  • 表面检测,来检测产品是否存在缺陷,如划痕,断线,凹凸不平等。


3.常用的图像处理库

关于常用的图像处理库,笔者之前写过一篇图像处理库的综述文章,戳下面的链接!
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