機器視覺系統是指利用機器替代人眼做出各種測量和判斷。機器視覺是工程領域和科學領域中的一個非常重要的研究領域，它是一門涉及光學、機械、計算機、模式識別、圖像處理、人工智能、信號處理以及光電一體化等多個領域的綜合性學科，其能以及應用范圍隨著工業自動化的發展逐漸完善和推廣，其中母子圖像傳感器、CMOS和CCD攝像機、DSP、ARM嵌入式技術、圖像處理和模式識別等技術的快速發展，有力地推動了機器視覺的發展。

　　機器視覺是一種比較復雜的系統。因為大多數系統監控對象都是運動物體，系統與運動物體的匹配和協調動作尤為重要，所以給系統各部分的動作時間和處理速度帶來了嚴格的要求。在某些應用領域，例如機器人、飛行物體導致等，對整個系統或者系統的一部分的重量、體積和功耗都會有嚴格的要求。

　　一個完整的機器視覺系統包括：照明光源、光學鏡頭、 CCD 攝相機、圖像采集卡、圖像檢測軟件、監視器、通訊單元等。

　　工業機器視覺系統的工作過程主要如下：

　　1.傳感器探測到被檢測物接近運動至相機的拍攝中心，將觸發脈沖發送給圖像采集卡；

　　2.圖像采集卡根據已設定的程序和延時，分別向相機和照明系統發出啟動脈沖；

　　3.相機在啟動脈沖來到之前處于等待狀態，啟動脈沖到來后啟動一幀掃描；

　　4.相機開始新的一幀掃描之前打開曝光機構，曝光時間可以事先設定；

　　5.另一個啟動脈沖打開燈光照明，燈光的開啟時間應與相機的曝光時間匹配；

　　6.相機曝光后，正式開始一幀圖像的掃描和輸出；

　　7.圖像采集部分接收模擬視頻信號通過A/D將其數字化，或者是直接接收攝像機數字化后的數字視頻數據；

　　8.圖像采集卡將數字圖像存儲在計算機的內存中；

　　9.計算機對圖像進行處理、分析和識別，獲得檢測結果；

　　10.處理結果控制流水線的動作、進行定位、糾正運動的誤差等。

　　二、機器視覺相關技術

　　1、圖像采集技術——機器視覺的基礎

　　圖像采集部分一般由光源、鏡頭、數字攝像機和圖像采集卡構成。采集過程可簡單描述為在光源提供照明的條件下，用數字攝像機拍攝目標物體并將其轉化為圖像信號，最后通過圖像采集卡傳輸給圖像處理部分。在設計圖像采集部分時，要考慮到多方面的問題，主要是關于數字攝像機、圖像采集卡和光源方面的問題。

　?。?）光源照明

　　照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素，其直接影響輸入數據的質量和應用效果。到目前為止，還未有哪種機器視覺照明設備能通用各種應用，因此在實際應用中，需針對應用選擇相應的照明設備以滿足特定需求。

　　照明系統按其照射方法可分為:背向照明、前向照明、結構光和頻閃光照明等。其中，背向照明是指將被測物放在光源和攝像機之間，以提高圖像的對比度。前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側，其優點是便于安裝。結構光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，并根據其產生的畸變，解調出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同。

　?。?）光學攝像頭

　　光學攝像頭的任務就是進行光學成像，一般在測量領域都有專門的用于測量的攝像鏡頭，因為其對成像質量有著關鍵性的作用。攝像頭需要注意的一個問題是畸變。這個就需要使用相應的畸變校正方法，目前也開發出了很多自動畸變自動校正系統。

　　（3）CCD 攝像機及圖像采集卡

　　CCD( Charge Coupled Device) 攝像機及圖像采集卡共同完成對目標圖像的采集與數字化。目前 CCD，CMOS等固體器件的應用技術，線陣圖型敏感器件，像元尺寸不斷減小，陣列像元數量不斷增加，像元電荷傳輸速率也得到大幅提高。在基于PC機的機器視覺系統中，圖像采集卡是控制攝像機拍照來完成圖像的采集與數字化，并協調整個系統的重要設備。

　　圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口為：黑白、彩色、模擬、數字等形式。

　　2、圖像處理與分析——機器視覺的核心

　　用于機器視覺的圖像處理與分析方法的核心是，解決目標的檢測識別問題。當所需要識別的目標比較復雜時，就需要通過幾個環節，從不同的側面綜合來實現。

　　對目標進行識別提取的時候，首先是要考慮如何自動地將目標物從背景中分離出來。目標物提取的復雜性一般就在于目標物與非目標物的特征差異不是很大，在確定了目標提取方案后，就需要對目標特征進行增強。

　　隨著計算機技術、微電子技術以及大規模集成電路的發展，圖像信息處理工作越來越多地借助硬件完成，如 DSP 芯片、專用的圖像信號處理卡等。軟件部分主要用來完成算法中并不成熟又較復雜或需不斷完善改進的部分。這一方面提高了系統的實時性，同時又降低了系統的復雜度。

　　機器視覺技術的優勢：

　　1.效率更高：人工檢測效率低下。機器視覺檢測速度要快得多，每分鐘能夠對數百個甚至數千個元件進行檢測，而且能夠24小時不間斷持續工作。

　　2.準確性更高：人眼有物理條件的限制，也會受到主觀性、身體精力等因素的影響，不能保證準確性。機器不受主觀控制，只要參數設置沒有差異，具有相同配置的多臺機器就可以保證相同的精度。

　　3.總體成本更低：機器比人工檢測更有效，從長遠來說，機器視覺檢測的成本更低。

　　4.信息集成：機器視覺檢測可以通過多站測量方法一次測量多個技術參數，例如要檢測的產品的輪廓，尺寸，外觀缺陷和產品高度。

　　5.數字化統計管理：測量數據并在測量后生成報告，而無需一個個地手動添加。

　　6.可適用于危險的檢測環境：機器可以在惡劣、危險的環境中，以及在人類視覺難以滿足需求的場合很好地完成檢測工作。

　　7.不會對產品造成接觸損傷：機器視覺在檢測工件的過程中，不需要接觸工件，不會對工件造成接觸損傷。人工檢測必須對工件進行接觸檢測，容易產生接觸損傷。

　　8.更客觀穩定：人工檢測過程中，檢測結果會受到個人標準、情緒、精力等因素的影響。而機器嚴格遵循所設定的標準，檢測結果更加客觀、可靠、穩定。

　　9.避免二次污染：人工操作有時會帶來不確定污染源，從而污染的工件。

　　10.維護簡單：對操作者的技術要求低，使用壽命長等優點。

　　總體來說，機器視覺檢測對比人工檢測具有客觀性、非接觸性和高精度等特點。特別是在工業生產領域，在重復和機械性的工作中具有強大的應用價值，對企業來說不僅確保了產品質量的穩定性而且還提高產品競爭力。


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