4.產(chǎn)品多樣化由于硬件技術(shù)的發(fā)展和市場需求多樣化的要求，使得集成式機器視覺系統(tǒng)的多樣化不僅成為可能，而且十分必要。市場上的集成式機器視覺系統(tǒng)越來越多，如何選擇一款適合應(yīng)用需求的產(chǎn)品，是擺在很多應(yīng)用工程師面前的一個難題。這個問題本身很難總結(jié)出一個千篇一律的公式，我們在此只能提出一些需要加以注意的地方供參考：1.一定要對應(yīng)用本身有深入的了解在很大程度上是應(yīng)用本身決定了我們需要選擇什么樣的產(chǎn)品，對應(yīng)用本身了解和總結(jié)得越仔細，越有利于我們選擇合適的產(chǎn)品。如我們要求的檢測精度、速度，生產(chǎn)線要求的漏檢率和誤檢率，需要檢測產(chǎn)品本身的一致性，生產(chǎn)環(huán)境可能帶來的影響等。這些因素必須采取一致的方式對待。崇明區(qū)品質(zhì)機器視覺系統(tǒng)內(nèi)容

⒏ 瓶裝啤酒生產(chǎn)流水線檢測系統(tǒng)：可以檢測啤酒是否達到標(biāo)準(zhǔn)的容量、啤酒標(biāo)簽是否完整⒐ 大型工件平行度、垂直度測量儀：采用激光掃描與CCD探測系統(tǒng)的大型工件平行度、垂直度測量儀，它以穩(wěn)定的準(zhǔn)直激光束為測量基線，配以回轉(zhuǎn)軸系，旋轉(zhuǎn)五角標(biāo)棱鏡掃出互相平行或垂直的基準(zhǔn)平面，將其與被測大型工件的各面進行比較。在加工或安裝大型工件時，可用該認錯器測量面間的平行度及垂直度。⒑ 螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件：以頻閃光作為照明光源，利用面陣和線陣CCD作為螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件，實現(xiàn)熱軋螺紋鋼幾何參數(shù)在線測量的動態(tài)檢測系統(tǒng)。寶山區(qū)品質(zhì)機器視覺系統(tǒng)銷售公司要保證好的圖像，必須要選擇一個合適的光源。

鏡頭選擇應(yīng)注意：①焦距②目標(biāo)高度 ③影像高度 ④放大倍數(shù) ⑤影像至目標(biāo)的距離 ⑥中心點 /節(jié)點⑦畸變視覺檢測中如何確定鏡頭的焦距為特定的應(yīng)用場合選擇合適的工業(yè)鏡頭時必須考慮以下因素：· 視野 - 被成像區(qū)域的大小?！?工作距離 (WD) - 攝像機鏡頭與被觀察物體或區(qū)域之間的距離?！?CCD - 攝像機成像傳感器裝置的尺寸。機器視覺鏡頭· 這些因素必須采取一致的方式對待。如果在測量物體的寬度，則需要使用水平方向的 CCD 規(guī)格，等等。如果以英寸為單位進行測量，則以英尺進行計算，***再轉(zhuǎn)換為毫米。

按同步方式劃分，可分為普通相機（內(nèi)同步）和具有外同步功能的相機等。圖像采集卡采集卡(2張)圖像采集卡只是完整的機器視覺系統(tǒng)的一個部件，但是它扮演一個非常重要的角色。圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口：黑白、彩色、模擬、數(shù)字等等。比較典型的是PCI或AGP兼容的捕獲卡，可以將圖像迅速地傳送到計算機存儲器進行處理。有些采集卡有內(nèi)置的多路開關(guān)。例如，可以連接8個不同的攝像機,然后告訴采集卡采用那一個相機抓拍到的信息。有些采集卡有內(nèi)置的數(shù)字輸入以觸發(fā)采集卡進行捕捉，當(dāng)采集卡抓拍圖像時數(shù)字輸出口就觸發(fā)閘門。當(dāng)前主流配置的PLC，且配置較高，視覺處理器已經(jīng)幾乎退出市場。

Blob檢測根據(jù)上面得到的處理圖像，根據(jù)需求，在純色背景下檢測雜質(zhì)色斑，并且要計算出色斑的面積，以確定是否在檢測范圍之內(nèi)。因此圖像處理軟件要具有分離目標(biāo)，檢測目標(biāo)，并且計算出其面積的功能。Blob分析（Blob Analysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析，該連通域稱為Blob。經(jīng)二值化（Binary Thresholding）處理后的圖像中色斑可認為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標(biāo)，并可計算出目標(biāo)的數(shù)量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關(guān)斑點間的拓撲結(jié)構(gòu)。在處理過程中不是采用單個的像素逐一分析，而是對圖形的行進行操作。圖像的每一行都用游程長度編碼（RLE）來表示相鄰的目標(biāo)范圍。這種算法與基于象素的算法相比，**提高處理速度。另一方面，環(huán)境光有可能影響圖像的質(zhì)量，所以可采用加防護屏的方法來減少環(huán)境光的影響。浦東新區(qū)工業(yè)機器視覺系統(tǒng)系列

簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。崇明區(qū)品質(zhì)機器視覺系統(tǒng)內(nèi)容

70年代，機器視覺形成幾個重要研究分支：①目標(biāo)制導(dǎo)的圖像處理；②圖像處理和分析的并行算法；③從二維圖像提取三維信息；④序列圖像分析和運動參量求值；⑤視覺知識的表示；⑥視覺系統(tǒng)的知識庫等。機器視覺的阿喀琉斯之踵：據(jù)麻省理工《技術(shù)評論》報道，來自谷歌和OpenAI研究所的研究人員發(fā)現(xiàn)了機器視覺算法的一個弱點：機器視覺會被一些經(jīng)過修改的圖像干擾，而人類可以很容易地發(fā)現(xiàn)這些圖像的修改之處。 [7]機器視覺的應(yīng)用主要有檢測和機器人視覺兩個方面：崇明區(qū)品質(zhì)機器視覺系統(tǒng)內(nèi)容

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