工业机器视觉系统的构成与开发过程(理论篇 |
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目录 1、工业机器视觉系统构成 2、工业机器视觉系统开发过程 在说到机器视觉系统时候,各位可能会对:机器视觉(machine vision)、图像处理(image processing)以及计算机视觉(computer vision)这三个概念感到困惑。 机器视觉、图像处理以及计算机视觉是既相互交叉又有区别的几个概念。 机器视觉则主要是指工业领域视觉的应用研究,例如自主机器人的视觉,用于检测和测量的视觉系统等。它通过在工业领域将图像感知、图像处理、控制理论与软件、硬件紧密结合,并研究解决图像处理和计算机视觉理论在实际应用过程中的问题,以实现高效的运动控制或各种实时操作。 图像处理是指用计算机对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等加工,以达到所需结果的技术和过程,它通常是机器视觉中必不可少的阶段(日常生活中图像处理常常指对图像的艺术化,与工业领域的图像处理的概念稍有差别)。 计算机视觉的研究很大程度上是针对图像内容的视觉理论研究。它的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景,例如三维场景的重建等。 1、工业机器视觉系统构成工业环境下,机器视觉系统通常包含:光源、光学传感器、图像采集设备、图像处理设备、机器视觉软件、辅助传感器、控制单元和执行机构等,这些软、硬件联动共同完成机器视觉系统承担的任务。典型工业视觉系统结构如下图所示: 例如,PCB分拣机器视觉系统,在充足光源的照射下,CCD摄像机将生产线上的PCB图像转换为电信号,并经由插在PC中的图像采集卡将其转换为数字图像。计算机中的机器视觉软件可以对采集到的图像进行分析、处理以检查PCB是否符合质量要求。如果发现PCB中缺少元件,则经过数字IO卡向PLC发出一个信号,通知它控制机械手拿出该PCB。此时PLC会综合辅助定位传感器,检查PCB的位置,控制机械手准确地抓取有质量缺陷的PCB,从而达到分拣的目的。 工业机器视觉系统项目的开发过程包括:需求分析以及系统设计后的软、硬件选型、软件开发、测试与验证、系统集成验收以及最终的试运行几个主要阶段,如下图所示: 机器视觉软件直接决定机器视觉系统的功能和性能,它是整个机器视觉系统中最为重要的部分。机器视觉软件通常由“图像操作与增强"、"图像分割与分析"以及“特征识别与机器决策"等主要部分组成。 图像操作与增强部分用于对采集到的图像进行初步分析、变换和预处理,以便后续快速分析并提取目标特征,如对图像进行几何变换、时域滤波、频域滤波操作等。图像分割与分析部分用于对预处理后的图像进行形态学处理或分割,以便提取机器视觉系统需要识别或检测目标的特征。特征识别与机器决策部分则基于各种目标的特征进行最终测量、计算或对目标进行分类。由于机器视觉软件的最终目的是通过对采集到的图像进行预处理、分析、特征提取后做出决策,因此,机器视觉系统往往还包括基于机器视觉软件运行结果,控制外部机械手臂或其他执行机构动作的指令模块,并以机器视觉软件为核心,构成一套完整的自动控制系统。 本文参考:图像处理、分析与机器视觉(基于LabVIEW),强烈推荐阅读~ |
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