工业视觉光源仿真实验

本文目录一览：

• 1、机器视觉检测带你走进工业4.0，体验人工智能新视界
• 2、工业3D视觉，为智能制造打开新“视界”
• 3、机器视觉光源的选择
• 4、视觉工业检测系统能检测哪些缺陷？

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。

工业3D视觉，为智能制造打开新“视界”

1969年，第一片CCD图像传感器在美国贝尔实验室诞生，它为数字影像产业的发展打开了一扇新的大门。从此，人们的日常生活、生产都与影像、视觉相联系。

机器视觉的世界也在萌芽，从黑白到彩色，从低分辨率到高分辨率，从静态到动态。而现在，我们要让机器去了解真实的3D世界，让3D的影像出现在我们的面前，这就是所谓的“第四次视觉革命”。第四次视觉变革的核心是3D传感器产业的迅速发展。

机器视觉从之前的2D平面进化到3D立体“视界”，我们常见的刷脸支付、Face ID、VR、无人便利店、智能机器人等产品技术，背后关键的 科技 便是3D视觉技术。而第四次的视觉革命与工业互联网的结合，也让实体经济与技术价值最大化，开始逐步向真实的产业场景、生产效率与产业可行性进发。

用一个词来形容3D机器视觉与工业网络之间的联系，最恰当的形容就是：“未来的工业网络将会建立在3D机器视觉的基础上，以及人工智能的认知系统。机器视觉技术在工业界的运用，早已不是新鲜事，经过三十多年的发展，在产业中的作用也逐渐显现出来。

在工业视觉技术中，2 D是最早应用于自动制造领域的技术，但是2 D技术一般仅用于处理平面的问题，而对具有高信息量的对象，例如曲面、弧度等，二维视觉很难实现，从而推动了三维视觉的发展。与二维图像相比，3D图像对周围光线的影响不大，具有更高的准确度和可靠性，能够实现对高速运动物体的形状、色彩对比度、空间坐标等的实时监测。三维可视化技术能够很好地解决目前2 D技术不能解决的许多工业领域的问题，同时也是2 D技术的一个重要补充。近年来，随着消费电子、 汽车 、半导体等精密加工领域的需求越来越大，高精度3D视觉技术也逐渐成为了一个热门话题。

工业三维可视化的研究方向包括三大领域：尺寸和缺陷检测、智能制造和自主导航。近两年来，工业3D视觉技术的应用发生了巨大的转变，从单一的产品质量检验到了全产品的制造。

在生产线上，在此以前，工业3D可视化仅限于单个场景，例如最常用的质量检验。比如，在智能手机的制造过程中，主要包括主板、零部件组装、包装和出货三个方面。所以，工业3D视觉质量的质量检验也是在这三个环节中进行的。而如今，由于三维视觉技术的融合，使得从原材料到包装检验的各个环节，都能实现多个领域的应用。例如，在流水线上的下料、零件的焊接、喷涂、装配等，都可以在三维视觉中使用。

当然，2 D视觉技术在工业生产中的应用还没有被彻底抛弃。3D视觉技术将会是二维技术的一个重要补充，它将被应用到元件的测试中，比如对 SIM卡的插槽，电池模块，摄像头模块的尺寸，以及摄像头模块的安装，大部分厂家都会提供二维/三维的组合。

不论是单个场景的运用，或是多个工艺方案的组合，3D机器视觉在工业生产中都扮演着举足轻重的角色。但在高精密探测系统中，关键部件的研制，与国外相比技术的差距还是较大，短时间内难以超越。

事实上，3D视觉技术在世界范围内的发展，也是在2014年左右。在中国持续向国外转移和更新产业链的同时，国内的研究人员也在逐步增加3D视觉技术的投资。但在产业上，因为产业的多样性、技术壁垒、场景等因素，大多数企业都会选择在一个垂直的方向发展。3D可视化的硬件技术水平是有限的，随着 AI技术的发展，能够满足部分高精度的探测要求，在某种程度上弥补了硬件方面的缺陷。

1．技术与产品需要持续升级。工业3D 机器视觉成像技术不断发展，但在底层的视觉硬件设备中绕不开的卡脖子技术就是芯片和光学镜头，这部分仍然是国外厂商的主场。而集成的3D机器视觉目前依然没有具备抗环境光干扰能力强、测距精度高、分辨高和成本低等优点于一身的 3D 传感器。目前 3D 视觉的应用还是依据具体的使用场景和预算来选择相机，然后根据相机成像结果来进行算法定制开发。这种成本高、周期久的应用模式严重限制了 3D 视觉在实际场景中的使用。

2.市场与供应链的不成熟、不完善。对于一些需要采购3D视觉的产品的厂商来说，前期的产品量需求较少，在这种情况下，工业3D视觉厂商无法通过规模化的手段分摊产品成本，而市场中有很大的一部分潜在用户都是对价格以及供应链敏感的用户，处于早期发展阶段的工业3D视觉产品撬动市场较困难。

4.生产线的适配与周期长。千行百业的产线定制化需求使得设备具备非标性，通用性差，对于工厂来说不同的业务场景、生产环节，甚至不同工厂之间的需求都不尽相同，制造过程中的多品种、小批量影响企业的改造难度。设备交付之后还需要经过一段时间的调试，最终与产线适配才可以，存在一定的周期影响着企业的自动化改造积极性。

这种需求制约着三维视觉技术在实际应用中的应用。目前，3D视觉技术还处在起步阶段，还没有形成大规模的商用场景，而且还没有形成统一的生产模式，整个市场都是分散的，碎片化的，3D视觉技术还得在各个领域中 探索 ，找到自己的优势，完善自己的产品，提高自己的服务水平，为产业的升级做贡献。

机器视觉光源的选择

机器视觉光源的选择

机器视觉光源的选择，现代生活中日常照明离不开灯光，房屋装修更是对光源的要求比较高，光源大体分为冷光和暖光，不同光源视觉感都不同，下面一起来了解一下，机器视觉光源的选择。

机器视觉光源的选择1

机器视觉光源

机器视觉检测系统采用CCD照相机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。

机器视觉光源的选择

一、简单的预备知识

1、因材质和厚度不同、对光的透过特性（透明度）各异。

2、光根据其波长之长短、对物质的穿透能力（穿透率）各异。

3、光的波长越长、对物质的透过力越强，光的波长越短、在物质表面的扩散率越大。

4、透射照明、即是使光线透射对象物、并观察其透过光之照明手法。

二、光源

1、穏定均匀的光源极其重要。

2、目的：将被测物与背景尽量明顕区分。

3、摂取图像时、最重要之处是如何鲜明地获得：被测物与背景的浓淡差。

4、目前，在图像处理领域中最広范的技术手法是：二值化（白黒）处理。

以上就是我针对机器视觉光源的选择这一科技的发明阐述的资料了，随着科技的发达每天都有很多新鲜的东西问世，无论是那一方面的机器还是新鲜事物都是随着人们的需求而发展的。像褪壳机一类的就是褪花生跟瓜子发明的，都是省力又省时间的伟大发明呢。

机器视觉光源的选择2

一套完整的视觉检测系统主要包含图像采集部分和图像分析部分，而图像采集部分主要由工业相机、工业镜头以及机器视觉光源承担，今天我们主要介绍机器视觉光源的相关基础知识及选型技巧。

首先我们需要了解，机器视觉中的光源起到哪些作用：

1.照亮目标，提高亮度；

2.形成有利于图像处理的成像效果，降低系统的复杂性和对图像处理算法的要求；

3.克服环境光干扰，保证图像稳定性，提高系统的精度、效率。

恰当的光源照明设计可以使图像中的目标信息与背景信息得到最佳分离，这样不仅大大降低图像处理的算法难度，同时也提高系统的精度和可靠性。但非常遗憾，目前没有通用的机器视觉照明系统应对不同的检测要求，因此针对每个特定的案例，都需要设计合适的照明装置，以达到最佳效果。而不合适的照明，则会引起很多问题，机器视觉光源如此重要，却往往被很多人忽视。

目前机器视觉光源主要采用LED（发光二极管），由于其形状自由度高、使用寿命长、响应速度快、单色性好、颜色多样、综合性价比高等特点在行业内广泛应用：

一、形状自由度

一个LED光源是由许多单个LED组合而成的，因而跟其他光源相比，可做成更多的形状，更容易针对用户的情况，设计光源的形状和尺寸。

二、使用寿命长

为了使图像处理单元得到精确的、重复性好的测量结果，照明系统必须保证相当长的时间内能够提供稳定的图像输入。LED光源在连续工作10000到30000小时后，亮度衰减，但远比其他光源效果好。此外，用控制系统使其间断工作，可抑制发光管发热，寿命也将延长一倍。

三、响应速度快

LED发光管响应时间很短，响应时间的真正意义是能按要求保证多个光源或一个光源不同区域之间的工作切换，采用专用控制器给LED光源供电时，达到最大照度的时间小于10s。

四、颜色多样

除了光源的形状以外，得到稳定图像输入的另一方面就是选择光源的颜色。甚至相同形状的光源，由于颜色的不同得到的图像也会有很大的差别。实际上，如何利用光源颜色的技术特性得到最佳对比度的图像效果一直是光源开发的主要方向。

五、综合性运营成本低

选用低廉而性能没有保证的产品，初次投资的节省很快会被日常的维护、维修费用抵消。其他光源不仅耗电是LED光源的2~10倍，而且几乎每月就要更换，浪费了维修工程师许多宝贵的时间。而且投入使用的光源越多，在器件更换和人工方面的花费就越大，因此选用寿命长的LED光源从长远看是很经济的'。

机器视觉照明技术基础知识：

1）照射方式

选择不同的光源，控制和调节照射到物体上的入射光的方向是机器视觉系统设计的最基本的参数。它取决于光源的类型和相对于物体放置的位置，一般来说有两种最基本的方式：直射光和漫射光，所有其它的方式都是从这两种方法中延伸出来的。

直射光：入射光基本上来自一个方向，射角小，它能投射出物体阴影；

漫射光：入射光来自多个方向，甚至于所有的方向，它不会投射出明显的阴影。

2）反射方式

物体反射光线有两种不同的反射特性：直反射和漫反射。

直反射：光线的反射角等于入射角。直反射有时用途很大，有时又可能产生极强的眩耀。在大多数情况应避免镜面反射。

漫反散：照射到物体上的光从各个方向漫散出去。在大多数实际情况下，漫散光在某个角度范围内形成，并取决于入射光的角度。

3）颜色

光谱中很大的一部分电磁波谱是人眼可见的，在这个波长范围内的电磁辐射被称作可见光，范围在400nm至760nm之间（有的人可以观测到380~780nm），即从紫色380nm到红色780nm。

色环就是把可见光光谱中的色彩进行排序，形成红色连接到另一端的紫色。机器视觉中应用的色环通常包括6种不同的颜色，分为两大类：暖色和冷色。暖色由红色调构成，冷色来自于蓝色调。通常用相反色温的光线照射，图像可以达到最高级别的对比度；相同色温的光线照射，可以有效滤除。因此灵活利用色温特性，对我们选择光源很有帮助。

4）明视场和暗视场

明视场是最常用的照明方案，采用正面直射光照射形成。而暗视场主要由低角度或背光照明形成。对于不同项目检测需求，选择不同类型的照明方式，一般来说暗视场会使背景呈现黑暗，而被检物体则呈现明亮。

5）光源分类

目前主要有以下几种分类方式：

a）颜色

常用光源颜色集中在可见光范围，主要有白光（复合光）、红色、蓝色、绿色，另外红外光也比较普及，而紫外光由于各种原因，应用较少。

b）外形

各厂家会根据不同光源外形特性进行分类，也是目前的主流分类，比如环形光源、环形低角度光源、条形光源、圆顶光源（碗光源/穹顶光源）、面光源等。

c）工作原理/特性

按不同的应用方式或者原理进行分类，主要有无影光源、同轴光源、点光源、线光源、背光源、组合光源以及结构光源等。

常见的光源类型及照明方式

1.一般目的的照明（直接照明）：光直接射向物体，得到清楚的影像。

当我们需要得到高对比度物体图像的时候，这种类型的光很有效。但是当我们用它照在光亮或反射的材料上时，会引起类似镜面的反光。通用照明一般采用环状或点状照明。环光是一种常用的通用照明方式，很容易安装在镜头，可给漫反射表面提供足够的照明。

2.暗场照明：暗场照明是相对于物体表面提供低角度照明。

使用工业相机拍摄镜子，如果视野内能看见光源就认为是亮场照明，相反的在视野中看不到光源就是暗场照明。因此光源是亮场照明还是暗场照明与光源的位置有关。通常，暗场照明应用于对表面突起部分的照明或表面纹理变化的照明。

3.背光照明：从物体背面射过来均匀视场的光，通过相机可以看到物面的侧面轮廓。

背光照明常用于测量物体的尺寸和方向。背光照明产生很强的对比度。应用背光技术时，物体表面特征可能会丢失。例如，可以应用背光技术测量硬币的直径，但是却无法判断硬币的正反面。

4.漫射照明：连续漫反射照明应用于物体表面的反射性或者表面有复杂的角度。

连续漫反射照明应用半球形的均匀照明，以减小影子及镜面反射。这种照明方式对于完全组装的电路板照明非常有用。这种光源可以达到170球面度立体角范围的均匀照明。

5.同轴照明：同轴光的形成——通过垂直墙壁出来的发散光，射到一个使光向下的分光镜上，相机从上面通过分光镜看物体。

这种类型的光源对检测高反射的物体特别有帮助，还适合在周围环境产生阴影的影响下，检测面积不明显的物体。

6.偏振片：只允许振动方向平行于其允许方向的光通过，垂直分量被截止。

针对具体的应用，从众多的方案中选择一个最好的照明系统是整个图像处理系统稳定工作的关键。

视觉工业检测系统能检测哪些缺陷？

我们都知道，视觉检测范围非常的广泛，因为它可以应用在各个行业当中，如在工业视觉检测当中，常见的工业视觉检测表面缺陷有划伤、划痕、辊印、凹坑、粗糙、波纹等外观缺陷，此外还有像一些非金属产品表面的夹杂、破损、污点，以及纸张表面的色差、压痕，玻璃等

一般来说表面缺陷是由于物品在制造过程中出现物理不均匀所导致的，因此，产品外观缺陷问题对于每一个制造型企业来说是需要着重去关注的事情。

综上所述，表面视觉检测技术不单单是针对以上几种缺陷类型检测，还有很多很多，如：零件装配完整性检测，装配尺寸精度检测，位置/角度测量，零件识别，PCB板检测，印刷品检测，瓶盖检测，玻璃、烟草、棉花检测，以及指纹、汽车牌照、人脸、条码等识别等等，应用场景可涉及钢板、玻璃、印刷、电子、纺织品、工业零件多种行业产品。