机器视觉技术发展与应用

    机器视觉          是用机器代替人眼进行目标对象的识别、判断和测量，主要研究用计算机来模

 拟  人的视觉功能。机器视觉技术涉及目标对象的图像获取技术、对图像信息的处理技术以

 及对  目标对象的测量和识别技术。机器视觉系统主要由视觉感知单元、图像信息处理与识

 别单  元、结果显示单元以及视觉系统控制单元组成。视觉感知单元获取被测目标对象的图

 像信  息，并传送给图像信息处理单元，图像信息处理单元经过对图像的灰度分布、亮度以

 及颜  色等信息进行各种运算处理，从中提取出目标对象的相关特征，达到对目标对象的测

 量、  识别和NG判定，并将其判定结论提供给视觉系统控制单元。视觉系统控制单元根据判

 别结  果控制现场设备，实现对目标对象进行相应的控制操作。在工业生产过程中，相对于

 传统  测量检验方法，机器视觉技术的优点是快速、准确、可靠与智能化，对提高产品检验

 的一  致性、产品生产的安全性、降低工人劳动强度以及实现企业的高效安全生产和自动化

 管理  具有不可替代的作用。

 机器视觉技术是一项综合技术，包括视觉传感器技术、光源照明技术、光学成像技

 术、数字图像处理技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和自动化控制技术等。

 机器视觉技术的特点不仅在于模拟人眼功能，更重要的是它能完成人眼所不能胜任的某些

 工作。作为当今最新技术之一，机器视觉在电子学、光学和计算机等技术不断成熟和完善

 的基础上得到了迅速发展。

 在机器视觉系统中，     好的光源    与照明方案往往是整个系统成败的关键。光源与照明方

 案的配合应尽可能地突出物体特征参量，在增加图像对比度的同时，应保证足够的整体亮

 度，物体位置的变化不应该影响成像的质量。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明

 亮度、均匀度、发光的光谱特性等，同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。照明方案

 应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理、物体几何形状以及背景等要

 素。