視覺檢測是代替人眼節(jié)省人工，為制造業(yè)提高生產(chǎn)效率，減少成產(chǎn)成本。

工業(yè)相機(jī)相當(dāng)于人類的眼睛，計(jì)算機(jī)相當(dāng)于人的大腦，剔除機(jī)相當(dāng)于人類的臂膀。

山東工業(yè)視覺檢測廠家丨山東工業(yè)視覺檢測廠家

用于自動檢驗(yàn)、工件加工和裝配自動化以及生產(chǎn)過程的控制和監(jiān)視的圖像識別機(jī)器。工業(yè)視覺系統(tǒng)的圖像識別過程是按任務(wù)需要從原始圖像數(shù)據(jù)中提取有關(guān)信息、高度概括地描述圖像內(nèi)容，以便對圖像的某些內(nèi)容加以解釋和判斷。工業(yè)視覺系統(tǒng)可看作是針對任務(wù)作了簡化的初級機(jī)器視覺系統(tǒng)。幾乎所有的工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域都需要應(yīng)用機(jī)器視覺代替人的視覺,特別是那些對速度、精度或可靠性要求高的視覺任務(wù)更需要采用工業(yè)視覺系統(tǒng)。用工業(yè)視覺系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的自動檢驗(yàn)可以銜接計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)和計(jì)算機(jī)輔助制造，是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)集成設(shè)計(jì)和制造中心(CIDMAC)的必要手段。而CIDMAC能顯著提高小批量加工生產(chǎn)的效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
　　一般結(jié)構(gòu)　。按照現(xiàn)有技術(shù)水平，實(shí)用工業(yè)視覺系統(tǒng)的性能遠(yuǎn)未達(dá)到實(shí)驗(yàn)室中的機(jī)器視覺系統(tǒng)。對工業(yè)視覺系統(tǒng)的要求是成本低、可靠性高和速度快。因此通常針對已知現(xiàn)場條件對系統(tǒng)進(jìn)行簡化，例如安排攝像機(jī)和照明之間的一定布局、對視覺對象的數(shù)目和特性加以限制等。下圖是工業(yè)視覺系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)，包括照明、攝像機(jī)、圖像預(yù)處理和數(shù)據(jù)壓縮、圖像存儲以及圖像解釋等部分。從攝像機(jī)來的數(shù)據(jù)存儲在計(jì)算機(jī)的存儲器中以供數(shù)據(jù)壓縮和解釋使用。圖像預(yù)處理的作用是增強(qiáng)圖像和抑制噪聲。由于需要對序貫出現(xiàn)的圖像進(jìn)行快速的解釋，通常在前級設(shè)置數(shù)據(jù)壓縮裝置
　　照明　在現(xiàn)代技術(shù)條件下照明部分是視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵。為了使系統(tǒng)能有效地工作,人們力圖在目標(biāo)和背景之間產(chǎn)生清晰的對比。有人甚至把工業(yè)視覺系統(tǒng)稱為“受控照明計(jì)算機(jī)視覺”。照明的布局大致可分為4種：①背光，可產(chǎn)生強(qiáng)反差，常用于二值圖像識別技術(shù)。例如，用于對傳送帶上的部件分類。②漫射頂光，適用于識別分離的部件或表面方向未知的部件，例如混裝于箱中的扁平物件。③直射頂光，它能在目標(biāo)表面穩(wěn)定時(shí)產(chǎn)生可靠的高反差圖像，適用于二值圖像識別。對表面略為粗糙的扁平部件能產(chǎn)生光亮穩(wěn)定的圖像區(qū)域。對彎曲表面或平面拋光表面可設(shè)置強(qiáng)光。④結(jié)構(gòu)光，即用激光點(diǎn)、束或網(wǎng)照明景物，用于景物三維信息的三角測量。例如，用激光束照明焊槽以測量關(guān)于焊槽位置和形狀的三維信息。
　　攝像　常采用陰極射線管式或固體式攝像機(jī)獲取圖像數(shù)據(jù)。對于高精度測量可采用線掃描攝像機(jī)。固體攝像機(jī)用于工業(yè)視覺系統(tǒng)有很大優(yōu)越性，它的優(yōu)點(diǎn)是可靠性高、壽命長和成像較穩(wěn)定等。固體攝像機(jī)在價(jià)格方面已能與真空管攝像機(jī)相匹敵。
　　圖像預(yù)處理　其作用是改進(jìn)圖像質(zhì)量，以便進(jìn)行圖像識別。典型的圖像預(yù)處理有4個(gè)步驟：①陰影校正,即對景物上不均勻的照明進(jìn)行平滑補(bǔ)償。②灰度校正，即將輸入的灰度值進(jìn)行線性或非線性的變換以求改進(jìn)圖像質(zhì)量。③噪聲過濾，通常采用低（頻）通（過）運(yùn)算器抑制噪聲。④圖像增強(qiáng)，即圖像輪廓增強(qiáng)，采用高(頻)通（過）運(yùn)算器。
　　數(shù)據(jù)壓縮　Zui簡單的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)是取圖像灰度的閾值，產(chǎn)生二值圖像。二值圖像還可進(jìn)一步壓縮。按區(qū)域壓縮和按輪廓壓縮是兩種基本的數(shù)據(jù)壓縮方法，它們既可用于二值圖像也可用于灰度圖像。但在工業(yè)視覺系統(tǒng)中，按區(qū)域壓縮的方法常用于二值圖像，按輪廓壓縮的方法則常用于灰度圖像。這是因?yàn)樵缙诘墓I(yè)視覺系統(tǒng)多采用二值圖像，所處理的部件可用整體區(qū)域特征加以識別，而從灰度圖像獲取可靠的區(qū)域型特征則比較困難。二值圖像按區(qū)域的壓縮是將圖像分為若干連通區(qū)域。通過連通程序來完成這項(xiàng)工作，同時(shí)為每個(gè)區(qū)域編號。對每個(gè)區(qū)域計(jì)算面積、重心、慣量矩、空洞數(shù)目、輪廓線長度、Zui小外切矩形等典型特征參數(shù)。這些特征參數(shù)就作為下一步圖像解釋的輸入?；叶葓D像按輪廓的壓縮是從經(jīng)過增強(qiáng)處理的圖像上抽取直線、拐角、圓弧等輪廓特征或求出代表輪廓線方向斜率的一組線段。這后一種方法常出現(xiàn)線段丟失、破碎以及重合等誤差，需要用關(guān)于景物的先驗(yàn)知識加以判斷。數(shù)據(jù)壓縮有時(shí)被當(dāng)作圖像分割（見模式識別），但實(shí)際上比把圖像分為有意義單元的圖像分割簡單。
　　圖像解釋　即按照任務(wù)對圖像內(nèi)容進(jìn)行高度概括的描述。它基于圖像的模型匹配。模型是對所要識別的理想模式外形的描述，包括所有可能的部分畸變、平移或旋轉(zhuǎn)的模式的集合。將其中一個(gè)模式當(dāng)作原型，那么解釋就是尋找與經(jīng)壓縮后的數(shù)據(jù)匹配得的原型，并用描述模型的參數(shù)給出解釋。Zui簡單的模型匹配方法是樣板匹配，它僅適用于原型很少的場合，而且計(jì)算量也很大。在一般情況下需要考慮大量原型，此時(shí)可采用搜索法、松弛法和聚類配。