机器视觉测量

本文目录一览：

• 1、机器视觉检测在中国现在是怎么样的一个地位？
• 2、机器视觉测量系统中工业相机的分辨率怎么选择
• 3、机器视觉检测有哪些优点
• 4、机器视觉检测主要是什么原理？

机器视觉检测在中国现在是怎么样的一个地位？

机器视觉检验相对人工视觉检测具有较大优势

机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。

一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机(CCD或COMS相机)、图像采集卡、图像处理软件等。

机器视觉用机器代替人眼来做测量和判断，是将图像处理应用于工业自动化领域进行非接触检测、测量，提高加工精度、发现产品缺陷、进行自动分析决策的一项技术。

相对于人工视觉检验，机器视觉检测拥有效率高、高精度、检测效果稳定可靠、方便信息集成等优势。

消费电子及汽车制造为其主要应用市场

工业是目前机器视觉应用比重最大的领域，在工业机器人视觉下游应用中，又以消费电子制造和汽车制造为主，两者分别应用占比为46.6%和10.2%。

工业机器视觉在消费电子制造中应用包括晶圆切割、3C 表面检测、触摸屏制造、AOI 光学检测、PCB 印刷电路、电子封装等;在汽车制造中的应用包括车身装配检测、面板印刷和质量检测、字符检测、零件尺寸的精密测量、工业零部件表面缺陷检测等。

机器视觉企业以中小企业为主

根据中国机器视觉产业联盟(CMVU)调查统计，目前进入中国市场的国际机器视觉企业和中国本土的机器视觉企业(不包括代理商)都已经超过200家，产品代理商超过300家，专业的机器视觉系统集成商超过70家，覆盖全产业链各端。

我国机器视觉公司规模普遍较小，但也不乏行业领军海康威视和一些新贵，例如旷视科技、商汤科技、云从科技、依图科技，它们已经是机器视觉领域不折不扣的独角兽。

中国已成为全球第三大机器视觉应用市场

机器视觉发展早期，主要集中在欧美和日本;随着全球制造中心向中国转移，中国机器视觉市场成为继北美、欧洲和日本之后，国际机器视觉厂商的重要目标市场。根据CB Insight 数据，目前中国已是继美国、日本之后的第三大机器视觉领域应用市场，占全球市场份额的7%。

以上数据来源于前瞻产业研究院《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。

机器视觉测量系统中工业相机的分辨率怎么选择

首先考虑待观察或待测量物体的精度，根据精度选择工业相机分辨率。相机像素精度=单方向视野范围大小/相机单方向分辨率。则相机单方向分辨率=单方向视野范围大小/理论精度。

若单视野为5mm长而理论精度为0.02mm，则单方向分辨率=5/0.02=250。然而为增加系统稳定性不会只用一个像素单位对应一个测量/观察精度值，一般可以选择倍数4或更高。这样该相机需求单方向分辨率为1000，选用130万像素已经足够。

其次看工业相机的输出，若是体式观察或机器软件分析识别分辨率高是有帮助的；若是VGA输出或USB输出，在显示器上观察则还依赖于显示器的分辨率，工业相机的分辨率再高，显示器分辨率不够也是没有意义的；利用存储卡或拍照功能工业相机的分辨率高也是有帮助的。

分辨率（Resolution）：相机每次采集图像的像素点数（Pixels），像素点数越多，分辨率越高，图像越清晰，细节还原越好。

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机器视觉检测有哪些优点

机器视觉的优点包括以下几点：

精度高

作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉检测系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。

连续性

视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。

成本效率高。

随着计算机处理器价格的急剧下降，系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。

灵活性

视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。

机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。【官网通道，线上支持】

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机器视觉检测主要是什么原理？

机器视觉的缺陷检测原理是基于对人眼检测的模拟，用简单的归纳思维来进行识别。正如生活中医生对病人进行诊断，就是一个典型的归纳分类的行为。从最古老的望闻问切，到现在的B超，CT等现代化设备仪器，没有哪一个医生能够单纯靠肉眼就能直接判断病情，只能观察病人表现出的症状和各种化验检测数据来推断病情，这个时候，医生所使用的就是一种归纳分类的思路，病人的单一症状的分类与复合症状的精确分类。

机器视觉缺陷检测系统采用C摄像设备将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的分类特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。

由于有了图像处理还有计算机等等自动化设备的帮忙，机器视觉其实是远远超过人类的极限的，所以它的优势也十分明显，包括高效率、高精度、高自动化，以及能够很好适应比较差的环境。所以在一些不适合人工作业的危险的工作环境，或者是我们人类视觉很难满足要求的场合，机器视觉是可以用来代替人工视觉的。在这种检测、测量、识别和定位等功能上，机器视觉更是能够更好地胜任。除了以上这些，它还能够提高生产效率以及自动化的程度，实现信息集成，所以在工业领域应用很广泛，是智能制造很重要的基础。