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机器视觉的简介和研究现状与应用及检测等资料说明

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.06 MB | 2020-09-04

  机器视觉被定义为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。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。

  系统首先通过CCD 相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统,根据像素分布!亮度和颜色等信息,进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。

  值得一提的是, 广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别, 泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别,其特点是:

  1、机器视觉是一项综合技术, 其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术,光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。

  2、机器视觉更强调实用性, 要求能够适应工业生产中恶劣的环境, 要有合理的性价比,要有通用的工业接口, 能够由普通工作者来操作, 有较高的容错能力和安全性, 不会破坏工业产品,必须有较强的通用性和可移植性。

  3、对机器视觉工程师来说,不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力,更需要光、机、电一体化的综合能力。

  4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度, 因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉, 它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。

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