機(jī)器視覺技術(shù)及應(yīng)用
來源：無錫創(chuàng)視2014年12月04日熱度：759
機(jī)器視覺*概述
機(jī)器視覺，簡單的講，可以理解為給機(jī)器加裝上視覺裝置，或者是加裝有視覺裝置的機(jī)器。給機(jī)器加裝視覺裝置的目的，是為了使機(jī)器具有類似于人類的視覺功能，從而提高機(jī)器的自動化和智能化程度。由于機(jī)器視覺涉及到多個學(xué)科和多種技術(shù)(包括數(shù)字圖像處理技術(shù)、機(jī)械工程技術(shù)、控制技術(shù)、電光源照明技術(shù)，光學(xué)成像技術(shù)、傳感器技術(shù)、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計算機(jī)軟硬件技術(shù)等)，所以給出一個精確的定義是很困難的，而且在這個問題上見仁見智，各人認(rèn)識也不盡相同
機(jī)器視覺*研究范疇
從應(yīng)用的層面看，機(jī)器視覺研究包括工件的自動檢測與識別、產(chǎn)品質(zhì)量的自動檢測、食品的自動分類、智能車的自主導(dǎo)航與輔助駕駛、簽字的自動驗證、目標(biāo)跟蹤與制導(dǎo)、交通流的監(jiān)測、關(guān)鍵地域的保安監(jiān)視等等。從處理過程看，機(jī)器視覺分為低層視覺和高層視覺兩階段。低層視覺包括邊緣檢測、特征提取、圖像分割等，高層視覺包括特征匹配、三維建模、形狀分析與識別、景物分析與理解等。從方法層面看，有被動視覺與主動視覺之分，又有基于特征的方法與基于模型的方法之分。從總體上來看，也稱作計算機(jī)視覺?？梢哉f，計算機(jī)視覺側(cè)重于學(xué)術(shù)研究方面，而機(jī)器視覺則側(cè)重于應(yīng)用方面。[2] 機(jī)器視覺作為一門工程學(xué)科，正如其它工程學(xué)科一樣，是建立在對基本過程的科學(xué)理解之上的。機(jī)器視覺系統(tǒng)的設(shè)計依賴于具體的問題，必須考慮一系列諸如噪聲、照明、遮掩、背景等復(fù)雜因素，折中地處理信噪比、分辨率、精度、計算量等關(guān)鍵問題。
機(jī)器視覺*系統(tǒng)組成
一個典型的機(jī)器視覺系統(tǒng)包括以下五大塊：
1. 照明
照明是影響機(jī)器視覺系統(tǒng)輸入的重要因素，它直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用效果。由于沒有通用的機(jī)器視覺照明設(shè)備，所以針對每個特定的應(yīng)用實例，要選擇相應(yīng)的照明裝置，以達(dá)到最佳效果。光源可分為可見光和不可見光。常用的幾種可見光源是 白幟燈 、 日光燈 、 水銀燈 和 鈉光燈 。可見光的缺點(diǎn)是光能不能保持穩(wěn)定。如何使光能在一定的程度上保持穩(wěn)定，是實用化過程中急需要解決的問題。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(hù)屏的方法來減少環(huán)境光的影響。照明系統(tǒng)按其照射方法可分為：背向照明、前向照明、結(jié)構(gòu)光和頻閃光照明等。其中，背向照明是被測物放在光源和攝像機(jī)之間，它的優(yōu)點(diǎn)是能獲得高對比度的圖像。前向照明是光源和攝像機(jī)位于被測物的同側(cè)，這種方式便于安裝。結(jié)構(gòu)光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，根據(jù)它們產(chǎn)生的畸變，解調(diào)出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，攝像機(jī)拍攝要求與光源同步。
2. 鏡頭
FOV(FieLDOfVision)=所需分辨率*亞象素*相機(jī)尺寸/PRTM(零件測量公差比) 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(diǎn)/節(jié)點(diǎn)⑦畸變
3. 相機(jī)
按照不同標(biāo)準(zhǔn)可分為：標(biāo)準(zhǔn)分辨率 數(shù)字相機(jī) 和 模擬相機(jī) 等。要根據(jù)不同的實際應(yīng)用場合選不同的相機(jī)和高分辨率相機(jī):線掃描CCD和面陣CCD;單色相機(jī)和彩色相機(jī)。
4. 圖像采集卡
圖像采集卡只是完整的機(jī)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(jī)存儲器進(jìn)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(jī),然后告訴采集卡采用那一個相機(jī)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(jìn)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。
5.視覺處理器
視覺處理器集采集卡與處理器于一體。以往計算機(jī)速度較慢時，采用視覺處理器加快視覺處理任務(wù)?，F(xiàn)在由于采集卡可以快速傳輸圖像到存儲器，而且計算機(jī)也快多了，所以現(xiàn)在視覺處理器用的較少了。
機(jī)器視覺*工作原理
機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)采用照相機(jī)將被檢測的目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號，圖像處理系統(tǒng)對這些信號進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征，如面積、數(shù)量、位置、長度，再根據(jù)預(yù)設(shè)的允許度和其他條件輸出結(jié)果，包括尺寸、角度、個數(shù)、合格/不合格、有/無等，實現(xiàn)自動識別功能。機(jī)器視覺被稱為 自動化 的眼睛，在 國民經(jīng)濟(jì) 、 科學(xué)研究 及 國防建設(shè) 等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。
機(jī)器視覺*優(yōu)越性
1. 安全可靠：視覺的最大優(yōu)點(diǎn)是與被觀測的對象無接觸，因此對觀測與被觀測者都不會產(chǎn)生任何損傷，十分安全可靠，這是其他感覺方式無法比擬的。另外，人無法長時間地觀察對象，機(jī)器視覺則不知疲勞，始終如一地觀測，所以機(jī)器視覺可以廣泛地用于長時間惡劣的工作環(huán)境。
2. 視覺范圍廣：理論上，人眼觀察不到的范圍，機(jī)器視覺也可以觀察，例如紅外線、微波、超聲波等人類就觀察不到，而機(jī)器視覺則可以利用這方面的敏感器件形成 紅外線 、 微波 、 超聲波 等圖象。因此可以說是擴(kuò)展了人類的視覺范圍。
3. 對象選擇范圍廣：視覺方式所能檢測的對象十分廣泛，可以說是對對象不加選擇。在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機(jī)器視覺來替代人工視覺。
4. 生產(chǎn)效率高：機(jī)器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于同設(shè)計信息以及加工控制信息集成。尤其是在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且 精度 不高，用機(jī)器視覺檢測方法可以大大提高 生產(chǎn)效率 和生產(chǎn)的自動化程度，易于實現(xiàn) 信息集成 。
機(jī)器視覺*光源選型
在機(jī)器視覺系統(tǒng)中，獲得一張高質(zhì)量的可處理的圖像是至關(guān)重要。系統(tǒng)之所以成功，首先要保證圖像質(zhì)量好，特征明顯，。一個機(jī)器視覺項目之所以失敗，大部分情況是由于圖像質(zhì)量不好，特征不明顯引起的。要保證好的圖像，必須要選擇一個合適的光源。
光源選型基本要素：
對比度：對比度對機(jī)器視覺來說非常重要。機(jī)器視覺應(yīng)用的照明的最重要的任務(wù)就是使需要被觀察的特征與需要被忽略的圖像特征之間產(chǎn)生最大的對比度，從而易于特征的區(qū)分。對比度定義為在特征與其周圍的區(qū)域之間有足夠的灰度量區(qū)別。好的照明應(yīng)該能夠保證需要檢測的特征突出于其他背景。
亮度：當(dāng)選擇兩種光源的時候，最佳的選擇是選擇更亮的那個。當(dāng)光源不夠亮?xí)r，可能有三種不好的情況會出現(xiàn)。第一，相機(jī)的信噪比不夠;由于光源的亮度不夠，圖像的對比度必然不夠，在圖像上出現(xiàn)噪聲的可能性也隨即增大。其次，光源的亮度不夠，必然要加大光圈，從而減小了景深。另外，當(dāng)光源的亮度不夠的時候，自然光等隨機(jī)光對系統(tǒng)的影響會最大。
魯棒性：另一個測試好光源的方法是看光源是否對部件的位置敏感度最小。當(dāng)光源放置在攝像頭視野的不同區(qū)域或不同角度時，結(jié)果圖像應(yīng)該不會隨之變化。方向性很強(qiáng)的光源，增大了對高亮區(qū)域的鏡面反射發(fā)生的可能性，這不利于后面的特征提取。
好的光源需要能夠使你需要尋找的特征非常明顯，除了是攝像頭能夠拍攝到部件外，好的光源應(yīng)該能夠產(chǎn)生最大的對比度、亮度足夠且對部件的位置變化不敏感。光源選擇好了，剩下來的工作就容易多了。具體的光源選取方法還在于試驗的實踐經(jīng)驗。
機(jī)器視覺*檢測方法
隨著制造業(yè)的不斷發(fā)展，先進(jìn)制造技術(shù)的研究和應(yīng)用越來越廣泛。先進(jìn)制造 技術(shù)以及自動化制造系統(tǒng)和先進(jìn)生產(chǎn)模式的推廣應(yīng)用都要求先進(jìn)的檢測手段與之相適應(yīng)。
將機(jī)器視覺應(yīng)用到制造業(yè)的檢測領(lǐng)域中，用機(jī)器視覺系統(tǒng)確定產(chǎn)品相對于一 組標(biāo)準(zhǔn)要求的偏差的過程通常稱為機(jī)器視覺檢測[1]。它特指機(jī)器視覺在工業(yè)檢測方面的應(yīng)用，是機(jī)器視覺應(yīng)用和研究領(lǐng)域中的一個重要分支。
機(jī)器視覺檢測與傳統(tǒng)的人工檢測相比效率更高，檢測結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。由 于機(jī)器視覺檢測不會受到操作者的疲勞度、責(zé)任心和經(jīng)驗等因素的影響，在一些 不適合人工作業(yè)的危險場合，人工視覺難以滿足要求的場合和帶有高度重復(fù)性、智能性并且靠人的眼睛無法連續(xù)穩(wěn)定地進(jìn)行產(chǎn)品檢測的場合，機(jī)器視覺可以發(fā)揮 它自身的優(yōu)勢來高效、高質(zhì)量的完成檢測任務(wù)。
機(jī)器視覺是適合現(xiàn)代制造技術(shù)發(fā)展的一種檢測方式。首先，機(jī)器視覺可以實現(xiàn)非接觸在線檢測，完成對生產(chǎn)線上的零件進(jìn)行100%的檢測，滿足自動化制造系統(tǒng)中的工序間檢測和過程檢測的要求;其次，機(jī)器視覺檢測是通過計算機(jī)或者數(shù)字信號處理器中的程序?qū)D像信息進(jìn)行處理而得到的測量結(jié)果，因此機(jī)器視覺檢測具有一定的智能和柔性，適于現(xiàn)代企業(yè)的柔性生產(chǎn)方式;再次，只要選用足夠高精度的鏡頭和圖像傳感器，機(jī)器視覺檢測技術(shù)可以達(dá)到較高的檢測精度;最后，機(jī)器視覺易于實現(xiàn)信息的集成和管理，為實現(xiàn)計算機(jī)集成制造技術(shù)提供必要的支持。
機(jī)器視覺檢測是與先進(jìn)制造工藝與現(xiàn)代制造生產(chǎn)模式相適應(yīng)的智能化、自動化、柔性的檢測手段。在國外己經(jīng)將機(jī)器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質(zhì)量控制等領(lǐng)域。在中國，這種應(yīng)用也在逐漸被認(rèn)知，對于機(jī)器視覺的需求將越來越廣泛。
機(jī)器視覺*應(yīng)用領(lǐng)域
機(jī)器視覺的應(yīng)用主要有檢測和 機(jī)器人視覺 兩個方面：
1. 檢測：又可分為高精度定量檢測(例如顯微照片的細(xì)胞分類、機(jī)械零部件的尺寸和位置測量)和不用量器的定性或半定量檢測(例如產(chǎn)品的外觀檢查、裝配線上的零部件識別定位、缺陷性檢測與裝配完全性檢測)。
2. 機(jī)器人視覺：用于指引機(jī)器人在大范圍內(nèi)的操作和行動，如從料斗送出的雜亂工件堆中揀取工件并按一定的方位放在傳輸帶或其他設(shè)備上(即料斗揀取問題)。至于小范圍內(nèi)的操作和行動，還需要借助于觸覺傳感技術(shù)。
機(jī)器視覺技術(shù)正廣泛地應(yīng)用于各個方面，從醫(yī)學(xué)影像到遙感圖像，從工業(yè)檢測到文件處理，從毫微米技術(shù)到多媒體數(shù)據(jù)庫，不一而足?？梢哉f需要人類視覺的場合幾乎都需要機(jī)器視覺。
(1)在工業(yè)檢測中的應(yīng)用 許多領(lǐng)域像冶金、化工、建材、安全保衛(wèi)、工件檢測等工業(yè)生產(chǎn)過程中，這些工業(yè)對象復(fù)雜，過程涉及參數(shù)眾多，并有顯著的非線性、驟變性、離散性、分布性和不確定性。尤其是在周圍環(huán)境極其惡劣(例如高溫環(huán)境和不確定對象，其形狀參數(shù)難以用普通的測量手段進(jìn)行測量)的情況下，對這類系統(tǒng)要想建立確定的模型是十分困難的。因此，用常規(guī)控制技術(shù)難以實現(xiàn)對象的計算機(jī)實時控制。
對于這類復(fù)雜對象的自動控制，所遇到的最大困難是檢測問題，而大多數(shù)場合，可通過機(jī)器視覺來實現(xiàn)。
機(jī)器視覺系統(tǒng)可用于工業(yè)領(lǐng)域的很多方面，如零件檢驗與尺寸測量、零件的缺陷檢查、零件裝配、機(jī)器人的引導(dǎo)和零件的識別等。應(yīng)用圖像處理及機(jī)器視覺檢測技術(shù)最多的部門是電子工業(yè)，其次是汽車工業(yè)、木材工業(yè)、紡織工業(yè)、食品加工工業(yè)、包裝工業(yè)及航空工業(yè)等等，已取得的應(yīng)用成果有:a)產(chǎn)品形狀和表面缺陷檢查、b)產(chǎn)品非破壞性檢查、c)機(jī)器人、d)產(chǎn)品分類等。
(2)機(jī)器視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用
隨著圖像處理技術(shù)的專業(yè)化、計算機(jī)硬件成本的下降以及運(yùn)行速度的提高，在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)自動檢測和分級領(lǐng)域應(yīng)用機(jī)器視覺系統(tǒng)已變得越來越具有吸引力。農(nóng)產(chǎn)品在其生產(chǎn)過程中由于受到人為和自然等復(fù)雜因素的影響，產(chǎn)品品質(zhì)差異很大，如形狀、大小、色澤等都是變化的，很難做到整齊劃一，故在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測與分析時，要有足夠的應(yīng)變能力來適應(yīng)情況的變化。機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測上的應(yīng)用正是滿足了這些應(yīng)變的要求。農(nóng)產(chǎn)品的尺寸與面積、形狀和顏色是農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的重要特征，利用機(jī)器視覺進(jìn)行檢測不僅可以排除主觀因素干擾，而且還能對這些指標(biāo)進(jìn)行定量描述，具有人工檢測所無法比擬的優(yōu)越性。
(3) 在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，機(jī)器視覺用于輔助醫(yī)生進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像的分析，主要利用數(shù)字圖像處理技術(shù)、信息融合技術(shù)對X射線透視圖、核磁共振圖像、CT圖像進(jìn)行適當(dāng)疊加，然后進(jìn)行綜合分析;還有對其它醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計和分析，如利用數(shù)字圖像的邊緣提取與圖像分割技術(shù)，自動完成細(xì)胞個數(shù)的計數(shù)或統(tǒng)計，這樣不僅節(jié)省了人力，而且大大提高準(zhǔn)確率和效率。
(4)機(jī)器視覺在機(jī)器人導(dǎo)航及視覺伺服系統(tǒng)的應(yīng)用
賦予機(jī)器人視覺是機(jī)器人研究的重點(diǎn)之一，其目的是要通過圖像定位和圖像理解向機(jī)器人運(yùn)動控制系統(tǒng)反饋目標(biāo)或自身的狀態(tài)與位置信息。
(5)其它方面
在閉路電視監(jiān)控系統(tǒng)中，機(jī)器視覺技術(shù)被用于增強(qiáng)圖像質(zhì)量，捕捉突發(fā)事件，監(jiān)控復(fù)雜場景，鑒別身份，跟蹤可疑目標(biāo)等，它能大幅度地提高監(jiān)控效率，減少危險事件發(fā)生的概率。在交通管理系統(tǒng)中，機(jī)器視覺技術(shù)被用于車輛識別、調(diào)度，向交通管理與指揮系統(tǒng)提供相關(guān)信息。在衛(wèi)星遙感系統(tǒng)中，機(jī)器視覺技術(shù)被用于分析各種遙感圖像，進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測、地理測量，根據(jù)地形、地貌的圖像和圖形特征，對地面目標(biāo)進(jìn)行自動識別、理解和分類等。
機(jī)器視覺*應(yīng)用實例
1. 基于機(jī)器視覺的儀表板總成智能集成測試系統(tǒng) EQ140-II汽車儀表板總成是我國某汽車公司生產(chǎn)的儀表產(chǎn)品，儀表板上安裝有速度 里程表 、水溫表、汽油表、電流表、信號報警燈等，其生產(chǎn)批量大，出廠前需要進(jìn)行一次質(zhì)量終檢。檢測項目包括：檢測速度表等五個儀表指針的指示 誤差 ;檢測24個信號報警燈和若干照明9燈是否損壞或漏裝。一般采用人工目測方法檢查，誤差大，可靠性差，不能滿足自動化生產(chǎn)的需要?；跈C(jī)器視覺的智能集成測試系統(tǒng)，改變了這種現(xiàn)狀，實現(xiàn)了對儀表板總成智能化、全自動、高精度、快速質(zhì)量檢測，克服了人工檢測所造成的各種誤差，大大提高了檢測效率。
整個系統(tǒng)分為四個部分：為儀表板提供模擬信號源的集成化多路標(biāo)準(zhǔn)信號源、具有圖像信息反饋定位的雙坐標(biāo)CNC系統(tǒng)、攝像機(jī)圖像獲取系統(tǒng)和主從機(jī)平行處理系統(tǒng)。
2. 金屬板表面自動控傷系統(tǒng) 金屬板如大型電力 變壓器 線圈扁平線收音機(jī)朦朧皮等的表面質(zhì)量都有很高的要求，但原始的采用人工目視或用百分表加控針的檢測方法不僅易受主觀因素的影響，而且可能會繪被測表面帶來新的劃傷。金屬板表面自動探傷系統(tǒng)利用機(jī)器視覺技術(shù)對金屬表面缺陷進(jìn)行自動檢查，在生產(chǎn)過程中高速、準(zhǔn)確地進(jìn)行檢測，同時由于采用非接角式測量，避免了產(chǎn)生新劃傷的可能。其工作原理圖如圖8-6所示;在此系統(tǒng)中，采用激光器作為光源，通過針孔濾波器濾除激光束周圍的雜散光，擴(kuò)束鏡和準(zhǔn)直鏡使激光束變?yōu)槠叫泄獠⒁?5度的入射角均勻照明被檢查的金屬板表面。金屬板放在檢驗臺上。檢驗臺可在X、Y、Z三個方向上移動，攝像機(jī)采用TCD142D型2048線陳CCD，鏡頭采用普通照相機(jī)鏡頭。CCD接口電路采用單片機(jī)系統(tǒng)。主機(jī)PC機(jī)主要完成圖像預(yù)處理及缺陷的分類或劃痕的深度運(yùn)算等，并可將檢測到的缺陷或劃痕圖像在 顯示器 上顯示。CCD接口電路和PC機(jī)之間通過RS-232口進(jìn)行雙向通訊，結(jié)合異步 A/D轉(zhuǎn)換 方式，構(gòu)成人機(jī)交互式的數(shù)據(jù)采集與處理。
該系統(tǒng)主要利用線陣CCD的自掃描特性與被檢查鋼板X方向的移動相結(jié)合，取得金屬板表面的三維圖像信息。
3. 汽車車身檢測系統(tǒng) 英國 ROVER 汽車公司800系列汽車車身輪廓尺寸精度的100%在線檢測，是機(jī)器視覺系統(tǒng)用于工業(yè)檢測中的一個較為典型的例子，該系統(tǒng)由62個測量單元組成，每個測量單元包括一臺激光器和一個CCD攝像機(jī)，用以檢測車身外殼上288個測量點(diǎn)。汽車車身置于測量框架下，通過軟件校準(zhǔn)車身的精確位置。
測量單元的校準(zhǔn)將會影響檢測精度，因而受到特別重視。每個激光器/攝像機(jī)單元均在離線狀態(tài)下經(jīng)過校準(zhǔn)。同時還有一個在離線狀態(tài)下用三坐標(biāo)測量機(jī)校準(zhǔn)過的校準(zhǔn)裝置，可對攝像頂進(jìn)行在線校準(zhǔn)。
檢測系統(tǒng)以每40秒檢測一個車身的速度，檢測三種類型的車身。系統(tǒng)將檢測結(jié)果與人、從CAD模型中撮出來的合格尺寸相比較，測量精度為±0.1mm。 ROVER的質(zhì)量檢測人員用該系統(tǒng)來判別關(guān)鍵部分的尺寸一致性，如車身整體外型、門、玻璃窗口等。實踐證明，該系統(tǒng)是成功的，并將用于ROVER公司其它系統(tǒng)列汽車的車身檢測。
4. 紙幣印刷質(zhì)量檢測系統(tǒng)： 該系統(tǒng)利用圖像處理技術(shù)，通過對紙幣生產(chǎn)流水線上的紙幣20多項特征(號碼、盲文、顏色、圖案等)進(jìn)行比較分析，檢測紙幣的質(zhì)量，替代傳統(tǒng)的人眼辨別的方法。
5. 智能交通管理系統(tǒng)： 通過在交通要道放置 攝像頭 ，當(dāng)有違章車輛(如闖紅燈)時，攝像頭將車輛的牌照拍攝下來，傳輸給中央管理系統(tǒng)，系統(tǒng)利用圖像處理技術(shù)，對拍攝的圖片進(jìn)行分析，提取出車牌號，存儲在數(shù)據(jù)庫中，可以供管理人員進(jìn)行檢索。
6. 金相分析 ： 金相圖象分析系統(tǒng)能對金屬或其它材料的基體組織、雜質(zhì)含量、組織成分等進(jìn)行精確、客觀地分析，為產(chǎn)品質(zhì)量提供可靠的依據(jù)。
西門子機(jī)器視覺系統(tǒng)在醫(yī)療機(jī)械的應(yīng)用
7. 醫(yī)療圖像分析： 血液細(xì)胞自動分類計數(shù)、 染色體 分析、 癌癥細(xì)胞 識別等。
8. 瓶裝啤酒生產(chǎn)流水線檢測系統(tǒng)： 可以檢測啤酒是否達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)的容量、 啤酒 標(biāo)簽是否完整
9. 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(jìn)行比較。在加工或安裝大型工件時，可用該認(rèn)錯器測量面間的平行度及垂直度。
10. 螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件： 以頻閃光作為照明光源，利用面陳和線陳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)。
11. 軸承 實時監(jiān)控： 視覺技術(shù)實時監(jiān)控軸承的負(fù)載和溫度變化，消除過載和過熱的危險。將傳統(tǒng)上通過測量滾珠表面保證加工質(zhì)量和安全操作的被動式測量變?yōu)橹鲃邮奖O(jiān)控。
12. 金屬表面的裂紋測量： 用微波作為信號源，根據(jù)微波發(fā)生器發(fā)出不同波濤率的方波，測量金屬表面的裂紋，微波的波的頻率越高，可測的裂紋越狹小。
總之，類似的實用系統(tǒng)還有許多，這里就不一一敘述了。
機(jī)器視覺*歷史發(fā)展
機(jī)器視覺的研究是從20世紀(jì)60年代中期美國學(xué)者L.R.羅伯茲關(guān)于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當(dāng)時運(yùn)用的預(yù)處理、 邊緣檢測 、 輪廓線 構(gòu)成、對象建模、匹配等技術(shù)，后來一直在機(jī)器視覺中應(yīng)用。羅伯茲在圖像分析過程中，采用了自底向上的方法。用邊緣檢測技術(shù)來確定輪廓線，用區(qū)域分析技術(shù)將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域，這些技術(shù)統(tǒng)稱為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區(qū)域?qū)λ治龅膱D像進(jìn)行描述，以便同機(jī)內(nèi)存儲的模型進(jìn)行比較匹配。實踐表明，只用自底向上的分析太困難,必須同時采用自頂向下,即把目標(biāo)分為若干子目標(biāo)的分析方法，運(yùn)用啟發(fā)式知識對對象進(jìn)行預(yù)測。這同言語理解中采用的自底向上和自頂向下相結(jié)合的方法是一致的。在圖像理解研究中，A.古茲曼提出運(yùn)用啟發(fā)式知識，表明用符號過程來解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如 最小二乘法 匹配之類的數(shù)值計算程序。
70年代，機(jī)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(yùn)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(jī)器視覺*市場展望
由于機(jī)器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于同設(shè)計信息以及加工控制信息集成，因此，在現(xiàn)代自動化生產(chǎn)過程中，人們將機(jī)器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質(zhì)量控制等領(lǐng)域。
但是機(jī)器視覺技術(shù)比較復(fù)雜，最大的困難在于人的視覺機(jī)制尚不清楚。人可以用內(nèi)省法描述對某一問題的解題過程，從而用計算機(jī)加以 模擬 。但盡管每一個正常人都是“視覺專家”，卻不可能用 內(nèi)省法 來描述自己的視覺過程。因此建立機(jī)器視覺系統(tǒng)是十分困難的任務(wù)。 可以預(yù)計的是，隨著機(jī)器視覺技術(shù)自身的成熟和發(fā)展，它將在現(xiàn)代和未來制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應(yīng)用。
機(jī)器視覺系統(tǒng)是指通過機(jī)器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分 CMOS 和CCD 兩種)將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。
