十大机器视觉系统 一个典型的机器视觉系统应该包括哪些硬件设备

一个完整的机器视觉系统包括哪些硬件？

视觉是人类观察和认识世界的重要手段。随着信息技术的发展，人类逐渐将这种技能赋予计算机、机器人或者其他智能机器，也就是我们今天要提到的机器视觉技术。

目前，机器视觉技术已经产品化应用，镜头、高速摄像机、光源、图像软件、图像采集卡、视觉处理器等相关产品的功能日趋完善。机器视觉技术在信息时代发挥着越来越重要的作用。

与计算机视觉相比，机器视觉侧重于计算机视觉技术的工程化，可以自动获取和分析特定的图像，对精度和处理速度要求较高。一般来说，计算机视觉大多用于识别人民，而机器视觉主要用于识别事情。

具体来说，计算机视觉应用的场景相对复杂，要识别的物体类型多，形状不规则，规律性弱。有时候甚至很难用客观量作为被子的依据，比如识别年龄、性别，对光线、距离、角度等条件要求较低；但是要求精度和处理速度。一般机器视觉的分辨率要比计算机视觉高很多，而且往往要求实时性，所以处理速度非常关键。

那么一个典型的机器视觉系统应该包括哪些硬件呢？

典型的机器视觉系统包括以下五个模块：

01

说明

光照是影响机器视觉系统输入的重要因素，直接影响输入数据的质量和应用效果。因为没有通用的机器视觉光源照明设备，所以针对每个具体的应用实例，选择相应的照明设备，已经达到了最佳的效果。光源可分为可见光和不可见光。

02

镜头

工业透镜

FOV=要求的分辨率*子像素*相机尺寸/PRTM(零件测量公差比)

选择镜片时应注意：

焦距目标高度像高放大率图像到目标的距离中心点/节点的畸变

03

照相机

根据标准不同，可分为标准分辨率数码相机和模拟相机。根据不同的实际应用选择不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD和面阵CDD，单色相机和彩色相机。

04

图像采集卡

图像采集卡是整个机器视觉系统的一个组成部分，但它起着非常重要的作用。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。

05

视觉处理器

视觉处理器集成了采集卡和处理器。在过去，当计算机速度较慢时，使用视觉处理器来加速视觉处理任务。现在因为采集卡可以快速的把图像传到内存里，电脑快了很多，所以视觉处理器现在用的少了。

什么是机器视觉系统？

机器视觉系统是指机器视觉产品(即图像采集设备，分为CMOS和CCD)将采集到的目标转换成图像信号，传输到专门的图像处理系统，再根据像素分布亮度和颜色等信息转换成数字信号。图像系统对这些信号进行各种运算，提取目标的特征，然后根据判别结果控制现场设备的动作。

机器如何工作：

机器视觉检测系统利用CCD摄像机将检测到的目标转换成图像信号，传输到专用的图像处理系统。根据像素分布、亮度、颜色等信息，转换成数字信号。图像处理系统对这些信号进行各种运算，提取目标的面积、数量、位置、长度等特征，然后根据预设的允许程度和其他条件输出结果，包括大小、角度、数量、合格/不合格、有/无等。

机器视觉和计算机视觉有什么区别？

计算机视觉主要是定性分析，比如分类识别。这是一个杯子，那是一只狗。或者做识别，比如人脸识别和l

机器视觉主要侧重于量的分析，比如用视觉测量一个零件的直径。一般来说，要求精度高。记得之前接触到一个需求：铁路道岔间隙目测。刚毕业的时候在铁路工作，做过控制系统，开过内燃机车。我非常清楚投票率差距的重要性。如果这个东西不准确，呵呵：)

当然，它可以无论是质量还是数量，都不能完全一刀切。一些计算机视觉应用也需要分析数量，比如商场的人数。有些机器视觉也需要分析，比如零件的自动分拣。然而，一般来说，计算机视觉不会I don’我对数量要求不高。商场人数的百分之几的统计误差赢了不会杀死任何人，但是机器视觉真的会，比如道岔缺口的测量。