美國pptvision公司机器视觉介绍PPT下载

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机器视觉（Machine vision） 机器视觉（Machine vision）机器视觉的引入机器视觉的引入为什么要引入机器视觉呢？引入机器视觉所带来的好处亦或是效益。 了解机器视觉与人的视觉的一些对比。 机器视觉的引入自动化和电脑技术是机器视觉进入工业生产线的关键要素 自动化技术的发展史是机器逐步取代人工的历史。 1、传感与控制是自动化的主要分支； 2、人类大脑、四肢、感官和神经分别可以对应CPU、运动控制、传感器和网络。 机器视觉的引入人类视觉是最后几个被取代的器官之一 在很多情况下人类视觉越发不能满足要求（机器视觉与人的视觉的对比） 1、高速、高精、超视、微距， 2、客观、无疲劳、环境限制等。 机器视觉系统与人的视觉的对比 机器视觉系统与人的视觉的对比机器视觉系统与人的视觉的对比机器视觉系统与人的视觉的对比机器视觉的引入机器视觉的引入机器视觉系统机器视觉系统机器视觉系统机器视觉系统机器视觉的三部分光学系统图像处理系统执行机构及人机界面 机器视觉的三部分三个部分缺一不可，选取合适的光学系统，采集适合处理的图象，是完成视觉检测的基本条件，开发稳定可靠的图象处理软件是视觉检测的核心任务，可靠的执行机构和人性化的人机界面是实现最终功能的临门一脚。光学系统光学系统一个典型的光学系统包括： 1、光源 2、相机 3、镜头光学系统光学系统的一些基本概念 1、相机分辨率 2、像素 3、F & f ( 光圈和焦距) 4、FOV & DOV ( 景深和视野) 5、光源与成像(亮场和暗场) 6、WD & LWD （相机和光源工作距离）光学系统光学系统光学系统图像处理系统核心部分 在取得图像后，我们需要对图像进行处理，分析计算，并输出检测结果。 图像处理部分包括两个部分： 硬件、软件 图像处理系统硬件 目前市场主流的机器视觉图像处理系统有： 1、PC Based系统 2、嵌入式系统（智能相机） 图像处理系统 PC Based系统 采用PC作为处理平台，通过图像采集卡+模拟相机或直接通过数字相机采集图片，依托PC处理平台，处理速度快，可运行复杂的图像处理算法；可带多个相机；可根据用户要求自行开发处理程序和用户界面。但由于其开发工具为高级编程语言，开发周期长，难度大，维护成本高。图像处理系统嵌入式系统 将相机、图像采集模块、处理器、存储器、通讯模块、I/O集成一体，稳定性更高，开发周期 较短，难度相对较低，但由于其硬件结构限制，通常只能带一至两个相机，程序开发不如PC Based系统灵活，运行速度和算法复杂度不如PC Based系统。图像处理系统如何选择？ 两种系统各有利弊，在检测点数少，检测要求可能发生变化，项目周期紧急的应用更适合选用嵌入式系统，检测点数多，速度要求高，检测要求相对稳定，项目周期宽松的应用更适合选用PC Based系统。 图像处理系统软件 1、开发平台 2、应用软件 图像处理软件是否先进是机器视觉应用成功的关键。图像处理系统图像处理算法基础知识定位（Locating） 灰度（Grey Scale）对比度（Contrast） 斑点（Blob）模板匹配（Pattem Match） 边缘（Edge） 光学字符识别/校验（OCR/OCV） ID识别 测量（Guage）拟合（Fitting）图像预处理（Image Preprocessing）图像处理系统图像处理系统图像处理系统灰度 目前除颜色检测外的大部分视觉检测可由黑白图片完成，黑白图片定义从纯白（255或100）到纯黑（0）分为256或100级，称之为灰度。图像处理系统对比度 对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比越大， 差异范围越小代 表对比越小。图像处理系统斑点 Blob是图象中定义在黑色或白色背景中，连通的最大白色或黑色区域。图像处理系统边缘 边缘定义为在查找方向上一定宽度内像素灰度和的差分值大于阈值的界限。 图像处理系统模板匹配 模板匹配为图象处理中最基本，最直接但也是最笨耗时最多的算法，模板匹配通常先训练一个标准模板（像素和轮廓两种模式），然后再在指定的区域中寻找到与之匹配的图形，通常输出相似度及坐标值。 设定模板的规则：唯一、特征明显图像处理系统图像处理系统光学字符识别/校验（OCR/OCV） OCR/OCV算法 即是根据训练过的字符，根据字符的大小自动将每个字符从图片中“切割”下来，与训练好的字符库中的字符图形进行匹配，根据其匹配度来识别字符。图像处理系统 ID识别 机器视觉亦有专门的ID识别算法用以识别各类 1D/2D码，进而与数据库通讯，构建生产信息可追溯系统。 目前我们的ID识别算法可识别：包括Code 3 of 9; Code 128; Interleaved 2 of 5; Reduced Space；Symbology(RSS); UPC/EAN; PostNet; Planet Code; Pharma Code; UPU-57; Data Matrix; QR Code;PDF417; Composite Symbology (CS)等数十种码。并可在各种高噪音、低对比度状况下稳定读码。图像处理系统图像处理系统测量（Guage） 机器视觉可通过各种测量算法完成高重复性精度的（点-点，点-边，边-边，圆直径，角度等各类几何形式）测量。可重复性精度/ R&R / 标定/ 补偿/ 给测量带来影响的各种因素图像处理系统拟合（Fitting） 机器视觉可通过拟合算法将不同的点拟合成直线、圆，用以作进一步定位、计算。图像处理系统图像预处理（Image Preprocessing） 在运用各种图象处理算法之前，我们可以考虑是否有合适的图象预处理算法可将ROI区域的对比度改变得更适合处理，巧妙地运用图象预处理算法可大大提高图象检测的效率和稳定性。图像处理系统执行机构及人机界面执行机构及人机界面 在完成所有的图象采集和图象处理工作之后，我们需要输出图象处理的结果，并进行动作（报警、剔除、位移等），并通过人机界面显示生产信息，并在型号、参数发生改变时对系统进行切换和修改工作。执行机构及人机界面机器视觉的主要应用机器视觉的应用分类机器视觉适用的生产环节分类机器视觉的主要应用领域机器视觉的主要应用机器视觉的应用分类 1、测量 2、检测 3、定位 4、识别机器视觉的应用分类 1、测量 （如长度测量） 机器视觉的应用分类 1、测量 （如角度测量）机器视觉的应用分类 1、测量 （如圆弧及半径测量）机器视觉的应用分类 2、检测（如有无检测 ）机器视觉的应用分类 2、检测 （如残次品检测）机器视觉的应用分类 2、检测 （如数字统计）机器视觉的应用分类检测 （瑕疵检测）机器视觉的应用分类 3、定位 机器视觉的应用分类 3、定位机器视觉的应用分类 4、识别 （如读码）机器视觉的应用分类 4、识别（如OCR/OCV ）机器视觉的应用分类 4、识别（颜色识别）机器视觉适用的生产环节分类 1、原料、加工 2、组装、测试、包装 3、使用、监控 机器视觉的主要应用领域机器视觉的主要应用领域 机器视觉的主要应用领域 2、半导体行业机器视觉的主要应用领域 3、汽车及汽车零部件制造业机器视觉的主要应用领域 机器视觉的主要应用领域 4、医疗及医疗器械行业机器视觉的主要应用领域 5、包装行业机器视觉的主要应用领域 6、其它行业机器视觉的主要应用领域 6、其他行业机器视觉的国内外发展现状机器视觉的主要技术趋势和市场趋势机器视觉发展历程中国市场的竞争者及其产业链分析本土供应商面临的机会和威胁用户获得的价值机器视觉的主要技术趋势和市场趋势机器视觉的技术趋势 高速化、高分辨率、彩色 低功耗、智能化、模块化、傻瓜化 先进数字网络 特殊应用机器视觉的市场趋势 价格下降、使用方便，向中低端应用扩展 性能提高、可靠性提高，解决复杂高端问题 行业应用增加 分工细化，利润在产业链中的重新分配 与相关技术结合更加紧密 机器视觉发展历程国外 1、20世纪50年代提出机器视觉概念 2、70年代真正开始发展 3、80年代进入发展正轨 4、90年代发展趋于成熟 5、90年代后高速发展机器视觉发展历程国内发展从时间上把握： 1、1990年以前，仅仅在大学和研究所中有一些研究图像处理和识别模式的实验室。 2、1990-1998年为初级阶段 。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。 3、1998-2002年定义为机器视觉感念引入期 。许多注明视觉设备供应商，例如，北京和利时电机技术有限公司曾经被5家外国公司选做主要代理商或解决方案提供商。 4、2002年至今，我们称之为机器视觉发展期，中国机器视觉呈快速增长趋势。机器视觉发展历程机器视觉在中国的几个阶段简单的说： 概念导入 培育从业者 树立样板、教育市场 视觉从业者快速膨胀 行业应用开始加速 机器视觉发展历程机器视觉在中国未来几年的展望 开始形成商业模式 本土供应商的成长 市场较快形成一定规模 中国特色应用 中国市场的竞争者及其产业链分析机器视觉的产业链： 基础原创技术提供者； 软、硬件部件或子系统开发者； 系统集成商或方案提供者； 代理商、零售商； OEM设备、整机开发者； 外围技术合作伙伴； 协会、媒体和政府机构； 最终用户； 培训、咨询、安装维护等服务提供者。 中国市场的竞争者及其产业链分析机器视觉的产业链和从业者格局 机器视觉产业链（直接利益者） 中国市场的竞争者及其产业链分析中国机器视觉产业链的缺失 中国市场的竞争者及其产业链分析 本土供应商面临的机会和威胁主要机会：市场快速发展 市场快速发展，且层次丰富 技术逐渐成熟到可接受水平 价格优势明显 服务优势主要威胁：我们来得及吗？ 品牌方面的劣势，建立客户信任需要时间成本 进口产品大量进入，生命周期缩短，利润下降 外企本地化加速，成本下降，响应加快 研发积累方面的差距，创新或领先困难 自身资源和能力制约 用户期望获得价值更有行业针对性的解决方案更加行业专业化的经验积累更好的性价比更广泛的产品配置方案更紧密的合作伙伴关系更有效地提高客户自身产品的竞争力v7b红软基地

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