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一、机器视觉概况
（一）什么是机器视觉
机器视觉是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。主要用计算机软件来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并最终用于实际检测、测量和控制。
机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉系统主要由图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示三部分组成。
（二）机器视觉系统工作原理
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机器视觉系统采用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而抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度等，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，实现测量检测、引导定位、自动识别等功能。一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。
光源主要分为三种，高频荧光灯、卤素灯和LED光源，三者中LED光源相对高频荧光灯和卤素灯，具有更高的性价比。 （二）镜头
尽管照相机、分析软件和照明对于机器视觉系统都是十分重要的，可能最关键的元件还是工业相机镜头。当为控制系统选择镜头的时候，机器视觉系统集成商需考虑四个主要因素：可以检测的物体类别和特性、景深或焦距、加载和检测距离、运行环境。
（三）相机
机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和/或显示的机器设备上。按照芯片类型可以分为CCD相机和CMOS相机。 CCD和CMOS是现在普遍采用的两种图像工艺技术，它们之间的主要差异在于传送方式的不同，二者的性能方面也有很大区别：
1、噪声差异
由于CMOS的每个感光二极管都需要搭配一个放大器，而CCD只需要一个放大器放在芯片边缘，与CMOS相比，它的噪声相对减少很多，大大提高了图像品质。
2、耗电量差异
CCD的耗电量远远高出CMOS，根据计算CMOS的耗电量仅是 CCD的1/8~1/10。
3、分辨率差异
读取信号时，CMOS是点直接读取信号，CCD则是行间接读取信号，因此在像素尺寸相同的情况下，CMOS的灵敏度要低于CCD。
4、成本差异
由于CMOS与现有的集成电路生产工艺大致相同，可以一次全部整合周边设施到传感器芯片中，而CCD采用电荷传递的方式输出数据，只要其中有一个像素传送出现故障，就会导致一整排的数据无法正常传送。因此，CCD的制造成本就相对高于CMOS传感器。
（四）图像采集卡
在机器视觉检测系统中，图像采集卡是机器视觉系统中的一个重要部件，它是图像采集部分和图像处理部分的接口。一般具有以下的功能模块：
1、图像信号的接收与A/D转换模块
该模块负责图像信号的放大与数字化。有用于彩色或黑白图像的采集卡。
2、摄像机控制输入输出接口
主要负责协调摄像机进行同步或实现异步重?拍照、定时拍照等。
3、总线接口
负责通过PC机内部总线高速输出数字数据，一般是PCI接口，传输速率可高达130Mbps，完全能胜任高精度图像的实时传输。
（五）图像处理软件
用软件对图像进行处理的过程，是整个机器视觉技术的核心，只有在软件将采集到的图像数据化以后，机器才能进行识别和检测等功能。机器视觉图像处理软件的选择，决定着检测算法的准确性。
机器视觉企业之间的竞争，说到底就是算法准确性的竞争，因此每个企业都会投入很多的资源对核心软件进行开发。国内这方面比较出色的机器视觉软件，例如维视图像的MVIPS图像处理软件，应用比较广泛。
三、机器视觉产业链
机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等的提供商；下游市场是半导体和电子制造行业，除此之外，在汽车、印刷包装、烟草、农业、医药和交通等领域也有广泛应用。机器视觉是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化的有效途径和实现计算机集成制造的基础技术，是现代工业生产和智能制造的“机器眼睛”。
机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。
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基恩士相机监督式学习
该系统并没有使用诸如特征分析等标准的图像处理算法，来检测特定特征以及每个零件的颜色缺陷，而是使用了一种基于C/C 库的人工智能软件——Retina，其由UTPVision公司的一个部门Squeezebrains开发。与无监督式或半监督式学习算法不同，Retina使用专有算法分析图像，需要操作员使用一组图像培训系统。因此需要配置参数，参数就是用于培训的图像。在这种监督式学习系统中，算法使用输入变量（此处为图像）和输出变量（通过或失败）来学习从输入到输出的映射函数。
在该系统中，Retina软件用于处理来自各个机器视觉站点捕获的所有图像。这消除了任何图像预处理阶段，比如用于保持图像所有信息的图像阈值处理。
为了培训该系统，培训过程需要使用的零件数量，取决于被检查零件的可变性。对于简单的零件，培训过程大约只需要5个零件；对于更复杂的零件，则培训过程所需的零件数量可能更多。典型情况下，首先要捕获一个对象的大约100幅图像。然后对合格和不合格的零件成像，操作者将其输入系统，对系统进行培训。一旦培训完成，将其他零件呈现给系统，并且系统向操作者查询关于部件的状况，以加强监督式机器学习。
零件被分类后，它们将围绕旋转台旋转。为了根据缺陷对零件分类，一个与系统主机相连的PLC，触发Festo公司的吹气阀，从而将零件分别放置到不同的箱子中。通过以不同的方式配置系统，零件可以按照“合格”和“不合格”分类，或者也可以根据检测到的缺陷类型，将零件分别放置到不同的箱子中。在很多情况下，在分类之后，有缺陷的零件可以被再循环或重新生产。
计量经理Fran?oisLyannaz表示：“我们每个部件大约会检查30个点，并对整个生产过程或随机抽取的部件进行检查。采用轮廓投影仪、千分尺和卡尺组成的传统的系统检测一个部件平均耗时约20分钟。但使用IM测量系统完成这些检查仅需四至五分钟。”
本文提及的I M 系列图像尺寸测量系统是LISI MEDICAL公司为其计量实验室购置的第二台设备。这款新型尺寸分析系统结合了视觉系统的速度和灵活性以及双远心镜头的精度，这使得它能在最短时间内获得高精度及可靠的测量。您只需将测量对象放在座标台上，然后按下按钮。它能在数秒内测量99处，重复精度达0.5微米。其智能模式分析检索系统（iPASS）可确定测量对象的位置和方向，并与所记录的测量物形状进行对比。
100毫米的双远心镜头能在一张图片中捕捉整个测量对象，同时测量所有点。同时兼具远心性与大景深，犹如被测对象物与镜头距离恒定。这样，测量不会受到变形或距离的影响。此外，测量数据还能以报表形式保存和导出或存储至统计软件包中。它可以测量所有尺寸，从内部直径、圆的间距和角度到最复杂的尺寸。
Lyannaz先生解释说：“该系统的另一个主要优势是其可重复性，它能自动查找并测量目标对象，减少错误风险，排除因操作人员技术水平差异所带来的测量风险。这为我们测量部件提供了一个标准。”
测量的稳定性是IM系列的一个重要特性。用最小二乘法进行拟合确保了边缘检测的稳定性，即使是边缘点序列因噪声或其它因素发生错位。IM-6000系列能确保边缘检测稳定性的另一种方式是忽略异常边缘点，即使是在测量对象有毛边或碎屑，并导致最小二乘法拟合时发生错误的情况 下。由于拥有0.01的像素精度，基恩士公司的子像素处理系统检测到的边缘位置比常规的系统更准确。当通过肉眼人工检查边缘时，操作者之间存在的差异几乎是不可能避免的。此外，该系统在测量尺寸时无需移动XY轴载物台，从而消除了因振动引起的误差。
Lyannaz先生说到：“该系统操及其简易，在基恩士的技术支持下，我们很会就充分用起来了。”
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