基于机器视觉的目标检测

本文目录一览：

• 1、机器视觉定位是什么？和机器视觉检测有什么不同？
• 2、机器视觉检测主要是什么原理？
• 3、机器视觉检测带你走进工业4.0，体验人工智能新视界
• 4、机器视觉检测都检测什么？原理是什么？

机器视觉定位是什么？和机器视觉检测有什么不同？

视觉定位类项目通常结合机器人学，轴组运动学控制，常常使用仿射变换，几何学，手眼标定等算法，在数学原理层面要熟悉常用的矩阵转换公式，几何平面学公式等。追求的是高精度定位效果，通常定位抓取精度在0.01mm。应用场景包括2D定位，3D无序定位抓取等。需要对自动化设备，机器人学等十分了解。机器视觉检测通常指的是目标检测和缺陷检测，在工业上，需要对CCD传感器得到的图像做图像处理找到某些缺陷，在算法层方面需要掌握Blob分析，预处理算法，边缘提取等，偏重于图像处理本身。在计算机视觉方向，视觉检测还有目标检测，通常用卷积神经网络实现对目标的检测和分类，比如说现在的人脸识别，自动驾驶等。综合以上，机器视觉定位更偏向于视觉算法和自动化结合，视觉检测更注重于图像算法本身。

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。

机器视觉检测带你走进工业4.0，体验人工智能新视界

工业4.0与智能制造密不可分，智能制造与机器视觉密不可分。机器视觉是近年来发展迅速的新技术，利用光学和机电一体化使机器具有视觉功能。机器视觉为工业自动化打开了一扇“新窗口”。在智能制造时代，机器视觉具有非常大的发展潜力。

机器视觉使机器能够了解世界

顾名思义，机器视觉是用机器代替人眼进行测量和判断。机器视觉的应用主要表现在四个方面：

1、导向和定位：装载和卸载使用机器视觉定位和引导机器人手臂准确抓握。

2、外观检查：检查生产线上的产品是否存在质量问题。这个环节也是取代劳动力最重要的部分。

3、高精度检测：部分产品精度高，达到0.01~0.02m甚至u，人眼无法检测到，必须用机器完成。

4、识别：数据可追溯性和收集，适用于 汽车 零件，食品，医药等其他应用。

以检测应用为例，简要介绍机器视觉的工作原理。使用工业相机收集被测设备的图像是机器视觉中最重要的部分。为了检测所有需要的功能，有必要不断调整光源和摄像机的参数，然后使用专业的图像处理软件将模拟信号转换为数字信号，然后计算出来，提取目标的检测特征，如颜色、器件表面是否有划痕、尺寸是否合格，表面涂层是否均匀等，然后输出结果，反馈到机械端对器件进行分检，将不合格器件挑选出来，即图像获取、信息处理和完成分拣三个过程。

在智能制造时代，机器视觉具有很大的发展潜力

全球机器视觉行业主要分布在北美，欧洲和日本，北美占62％，欧洲占15％，日本占10％。

中国的机器视觉相关产业起步较晚，但发展速度很快。自2009年以来，它已进入快速发展期，年增长率为15-20％。目前，中国已成为仅次于美国和日本的世界第三大机器视觉市场。 2015年，其市场规模达到22亿元，占全球的8.3％，增长率为22.2％，远高于全球平均水平。从2016年到2020年，中国机器视觉市场的增长率预计将保持在20％以上，这将达到10亿美元的市场空间。

中国的机器视觉系统仍主要用于半导体和电子制造领域。 2015年，它占总数的46.4％，特别是SMT贴片，AOI/AXI设备和连接器检测。下游机器视觉应用中 汽车 和医药也占很大比例，2015年分别达到10.9％和9.7％。

机器视觉系统的优点是提高所生产产品的质量和生产线的自动化。特别是在一些不适合手工作业或人眼难以满足要求的危险工作中，同时，在大规模的工业生产过程中，产品质量通过人工视觉检查，精度不高，机器视觉检测方法可以大大提高。提高生产效率和生产自动化。业界预计机器视觉的未来将进一步开放。

机器视觉技术的工业应用

目前，国内机器视觉技术广泛应用于电子和半导体制造， 汽车 制造，工业测试，药品检测和包装，食品包装，印刷和测试，铁路和公路测试，公共安全，金融，生物医学， 娱乐 ，军事，化学研究和其他领域。毫无疑问，工业领域是机器视觉应用的最大比例。重要原因是中国已成为全球制造，高需求零件加工的加工中心及其相应的先进生产线改造，使机械视觉产品在工业制造中得以实现。

基于机器视觉的工业机器人定位技术

机器人的智能程度影响整个行业的发展。传统机器人主要通过教学再现或预编程来执行各种操作，这极大地限制了机器人的应用。具有力感，机器视觉和各种传感器的机器人运动控制技术是灵活自动化制造技术的典范。通过机器人的视觉控制，不需要预先教导或离线编程工业机器人的运动轨迹，这可以节省很多钱，编程时间，提高生产效率和加工质量。

工业在线检测系统

机器视觉在工业在线检测的各种应用中非常活跃，例如：印刷电路板的目视检查，钢板表面的自动探伤，大型工件的平行度和垂直度测量，容器体积或杂质检测，自动识别和分类，机械零件几何尺寸测量等。

例如，ROVER（ 汽车 ）800系列车身轮廓尺寸精度的100％在线检测是工业检测中使用的机器视觉系统的典型示例。该系统由62个测量单元组成，每个测量单元由一个激光器和一个CCD摄像头组成，用于检测机身外壳上的288个测量点。检查系统每40秒检测一个车身的速度，并检测三种类型的车身。系统将测试结果与CAD模型中的尺寸进行比较，测量精度为±0.1 mm。

机器视觉检测都检测什么？原理是什么？

视觉检测是一种利用人眼视觉系统进行检测的技术，具体就是把被检测物体的图像投射到摄像头或人眼中，通过图像处理算法对图像进行分析，从而判断被检测物体是否符合要求。通俗点说，就像我们看东西一样，把被检测物体的图像放到机器里，机器帮我们看是否合格。

视觉检测设备包括光源、镜头、摄像头、图像处理系统等组成部分。光源就是提供光线，让被检测物体反射出图像，并且在照明条件下提高图像的质量。镜头主要是调节光线的方向和对被检测物体进行焦距调节，让图像更清晰。摄像头把被检测物体的图像转换成电信号，输出给图像处理系统进行分析处理。

图像处理系统是视觉检测的核心，通过对图像进行分析处理，得出检测结果。图像处理的过程包括图像采集、预处理、特征提取、分类识别等步骤。其中，特征提取是非常关键的一步，因为只有通过特征提取才能更准确地判断被检测物体是否符合要求。

视觉检测可以用于检测各种产品，例如：

电子产品：手机、平板电脑、电视、电脑等；

医药产品：药品、医疗器械等；

食品饮料：瓶装水、饮料、罐头食品等；

化妆品：口红、睫毛膏、粉底等；

汽车零部件：发动机零件、汽车轮胎、制动系统等；

纺织品：服装、鞋帽等；

塑料制品：塑料瓶、塑料袋、塑料容器等。

视觉检测可以对这些产品进行缺陷检测、尺寸检测、外观检测等，以确保产品质量符合标准和客户要求。