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《机器视觉算法与应用》读书及实践(1)——简介

机器视觉将在未来的自动化领域发挥重要的作用,我目前也在进行这方面的学习。本系列文章是我学习机器视觉的读书笔记及实践活动,包括书中的部分内容及我的理解与扩展,后者更多一些,欢迎感兴趣的小伙伴一起学习讨论。今天这篇文章,我们先做一个入门介绍,本文包括如下三个主题:

  1. 什么是机器视觉?

  2. 机器视觉系统的典型组成;

  3. 机器视觉的应用场合;

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1、什么是机器视觉?

机器视觉属于人工智能的一个分支,它是使用机器代替人眼进行识别、测量或检测的技术。机器视觉本质上是一种图像分析处理技术,通过使用特定的算法对图像进行分析,从而达到识别或检测的目的。

获取高质量的、清晰的图像是机器视觉的第一步,这涉及到光源、照明、镜头及摄像机的使用;图像获取完成后,要将其传输到运行机器视觉软件的计算机,通过视觉算法对图像进行分析,从而返回检测、分析的结果;视觉软件计算机通过以太网、串口或其它方式与PLC进行通信,从而控制执行机构进行分拣动作,将不合格的产品剔除或进行其它动作。

2、机器视觉系统的典型组成

一个典型的机器视觉系统包括:光源、摄像机、图像处理系统、PLC、机器人或执行机构及传送带等元件组成,如下图所示:

典型应用.png

光源可以是白光或某种特定颜色的光;

摄像机常用的有CCD和CMOS两种;

图像处理系统是运行视觉算法库的计算机,本系列文章介绍的算法库是德国MVtec公司的HALCON视觉算法库;有的图像处理系统集成在摄像机内部,不需要额外的计算机系统,这种摄像机称为智能摄像机;

PLC与图像处理系统进行通信,控制执行机构剔除不合格的产品或进行指定的动作。执行机构可以是机器人(机械手),也可以是我们前面文章介绍的直线电机推杆;

一般来说,PLC还控制传送带运行;

3、机器视觉的应用场合

机器视觉系统可以对产品质量进行检测并形成可追溯的文档,其典型应用场合包括:

  • 目标识别:对不同物体的甄别,比如不同形状的物体、条线码、字符串等等;

  • 位置检测:控制机器人将产品放到指定位置或到指定的位置进行作业;

  • 完整性检测:判断产品是否完整,比如某些元器件是否被正确安放;

  • 形状和尺寸检测:检测产品的几何参数是否在允许的公差范围内,可以是生产过程中的新产品,也可以是使用一段时间后检查其磨损程度;

  • 表面检测:检查产品表面是否存在划痕、凹凸等缺陷;

好了,关于机器视觉的入门介绍就先到这里,后续我们逐步深入学习。

我阅读的书是德国Carsten Steger/Markus Ulrich/Christian Wiedemann编写的《机器视觉算法与应用》。该书中英双语,由杨少荣/段德山/张勇/彭潇/偏召华翻译,你可以点击下面的链接查看:



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