工业机器人2D视觉有什么特点和优势_机器视觉在工业中的应用
4.高稳定性：2D视觉系统可以通过图像处理和分析算法来实时检测和纠正机器人的运动偏差，提高机器人的定位和运动精度。机器视觉在工业中的应用如下：1.零件检测与排序：机器视觉可以实时检测和识别产品零件的缺陷、损伤和尺寸...
什么是机器视觉技术
机器视觉是用机器模拟人的视觉功能，即通过机器视觉产品(图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统进行各种运算处理来提取信息并加以理解，最终用于实际识别、检测、测量和控制的技术...
机器视觉和图像识别的区别？
1 计算机视觉更关注于图像中的高层语义，可以认为是图像理解。图像处理关注于图像中的低层信息，不涉及理解。我认为这是最主要的。
2 另外，计算机视觉中还包括三维重建等不包含在图像处理中的内容。
3 如今计算机视觉跟机器学习，模式识别，深度学习等紧密相关，图像处理可以是计算机视觉的一个小的部分。
什么是计算机视觉？什么是机器视觉？
每天，我们睁开眼都会看见这个多彩的世界，五彩斑斓的花朵、湛蓝的天空、还有亲人熟悉的笑容，对于每一个健康人一出生便享有上天赐予的美好特权，我们可以通过眼镜感知这个世界。然而，小伙伴们知道视觉对于机器人是多么难能可贵吗？我们平时所说的计算机视觉和机器视觉又有什么区别呢？今天小编就为大家讲一讲什么是计算机视觉、什么又是机器视觉。
首先在很多文献中，计算机视觉与机器视觉是不加区分的，但其实这两个术语既有区别又有联系的。计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。机器视觉则偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定图像，以控制相应的行为。
计算机视觉是指用摄像机和电脑及其他相关设备，对生物视觉的一种模拟。它的主要任务是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
计算机视觉的最终目标是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。但能真正实现计算机能够通过摄像机感知这个世界却是非常之难，因为虽然摄像机拍摄的图像我们平时所见一样，但对于计算机来说，任何图像都只是如上图右半边所示的像素值排列，是一堆死板的数字。如何让计算机从这些死板的数字里面读取到有意义的视觉线索，是计算机视觉应该解决的问题。
然而，计算机视觉发展多年，却依然存在着一系列难以解决的难题。目前人们掌握的具体计算机视觉任务的方法，也仅仅适用于狭隘的人脸识别、指纹识别等简单任务，无法广泛的应用于不同场合。不过，也有学者认为，随着机器学习方法的日渐普及以及大数据科技的应用，计算机视觉实现质的突破也是指日可待的。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。上图便是机器视觉的一个典型应用。
毋庸置疑，计算机视觉与机器视觉在技术和应用领域上都有相当大的重叠，这表明这两个学科的基础理论大致是相同的，但细究其机理，确实也有一些不同之处：
计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅多幅图像上的三维场景。计算机视觉的研究很大程度上是针对图像的内容。如下图所示，如何让计算机判断出图片中都是猫，才是计算机视觉研究的内容。
机器视觉主要是指工业领域的视觉研究，例如自主机器人的视觉，用于检测和测量的视觉。这表明在这一领域通过软件硬件，图像感知与控制理论往往与图像处理得到紧密结合来实现高效的机器人控制或各种实时操作。举个不恰当的例子，还是上图中的猫，机器视觉是观察上图中成百上千个某一特定形态的猫，发现哪只猫缺只耳朵，然后把它剔除出去。
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机器视觉是什么？这篇大全终于讲清楚了
机器视觉 就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
视觉系统组成部分：
1.照明光源
2.镜头
3.工业摄像机
4.图像采集/处理卡
5.图像处理系统
6.其它外部设备
相机篇
工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD（Charge CoupledDevice）或CMOS（ComplementaryMetalOxideSemiconductor）芯片的相机。
其中，CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。
CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。
典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS图像传感器的开发则最早出现在20世纪70年代初，90年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI)制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。
CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有*部像素的编程随机访问的优点。
目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围等特点在高分辨率和高速场合得到了广泛的应用。
分类：
任何东西一定有它自己的分类标准，工业相机也不例外。
按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机；
按照传感器的结构特性可以分为线阵相机、面阵相机；
按照扫描方式可以分为隔行扫描相机、逐行扫描相机；
按照分辨率大小可以分为普通分辨率相机、高分辨率相机；
按照输出信号方式可以分为模拟相机、数字相机；
按照输出色彩可以分为单色（黑白）相机、彩色相机；
按照输出信号速度可以分为普通速度相机、高速相机；
按照响应频率范围可以分为可见光（普通）相机、红外相机、紫外相机等。
区别：
1、工业相机的性能稳定可靠易于安装，相机结构紧凑结实不易损坏，连续工作时间长，可在较差的环境下使用，一般的数码相机是做不到这些的。例如：让民用数码相机一天工作24小时或连续工作几天肯定会受不了的。
2、工业相机的快门时间非常短，可以抓拍高速运动的物体。例如，把名片贴在电风扇扇叶上，以最大速度旋转，设置合适的快门时间，用工业相机抓拍一张图像，仍能够清晰辨别名片上的字体。用普通的相机来抓拍，是不可能达到同样效果的。
3、工业相机的图像传感器是逐行扫描的，而普通的相机的图像传感器是隔行扫描的，逐行扫描的图像传感器生产工艺比较复杂，成品率低，出货量少，世界上只有少数公司能够提供这类产品，例如Dalsa、Sony，而且价格昂贵。
4、工业相机的帧率远远高于普通相机。工业相机每秒可以拍摄十幅到几百幅图片，而普通相机只能拍摄2-3幅图像，相差较大。
5、工业相机输出的是裸数据(rawdata)，其光谱范围也往往比较宽，比较适合进行高质量的图像处理算法，例如机器视觉(MachineVision)应用。而普通相机拍摄的图片，其光谱范围只适合人眼视觉，并且经过了mjpeg压缩，图像质量较差，不利于分析处理。
6、工业相机(IndustrialCamera)相对普通相机(DSC)来说价格较贵。
如何选择：
1、根据应用的不同分别选用CCD或CMOS相机CCD工业相机主要应用在运动物体的图像提取，如贴片机机器视觉，当然随着CMOS技术的发展，许多贴片机也在选用CMOS工业相机。用在视觉自动检查的方案或行业中一般用CCD工业相机比较多。CMOS工业相机由成本低，功耗低也应用越来越广泛。
2、分辨率的选择首先考虑待观察或待测量物体的精度，根据精度选择分辨率。相机像素精度=单方向视野范围大小/相机单方向分辨率。则相机单方向分辨率=单方向视野范围大小/理论精度。若单视野为5mm长，理论精度为0.02mm，则单方向分辨率=5/0.02=250。然而为增加系统稳定性，不会只用一个像素单位对应一个测量/观察精度值，一般可以选择倍数4或更高。这样该相机需求单方向分辨率为1000，选用130万像素已经足够。
其次看工业相机的输出，若是体式观察或机器软件分析识别，分辨率高是有帮助的；若是VGA输出或USB输出，在显示器上观察，则还依赖于显示器的分辨率，工业相机的分辨率再高，显示器分辨率不够，也是没有意义的；利用存储卡或拍照功能，工业相机的分辨率高也是有帮助的。
3、与镜头的匹配传感器芯片尺寸需要小于或等于镜头尺寸，C或CS安装座也要匹配（或者增加转接口）。
4、相机帧数选择当被测物体有运动要求时，要选择帧数高的工业相机。但一般来说分辨率越高，帧数越低。
镜头篇
镜头的基本功能就是实现光束变换（调制），在机器视觉系统中，镜头的主要作用是将成像目标在图像传感器的光敏面上。镜头的质量直影响到机器视觉系统的整体性能，合理地选择和安装镜头，是机器视觉系统设计的重要环节。
基础知识：
镜头匹配
大家如何选择合适镜头，镜头选配时需要选择与摄像机接口和CCD的尺寸相匹配的镜头。镜头C和CS的接口方式占主流。小型的安防用的CS接口摄像机得到普及、FA行业则大部分是C接口的摄像机与镜头的组合。对应的CCD尺寸、市场上一般根据用途使用2/3寸到1/3寸的产品。
互换性
C接口镜头可以与C接口摄像机、CS接口摄像机互用；
CS接口镜头不可以应用在C接口摄像机，只可以应用在CS接口摄像机。
KERARE
摄像机如果使用配备小CCD尺寸的镜头，那么周边没有摄取到图像的部分呈现出黑色，我们称其为KERARE。
镜头的作用：
将折射率不同的各种硝材通过研磨，加工成高精度的曲面、把这些镜头进行组合，就是设计镜头。从伽利略时代开始使用的普遍技术是其基本原理。为得到更清晰的图像，一直在研究开发试制新的硝材和非球面镜片。
光源篇
LED光源、卤素灯（光纤光源）、高频荧光灯。目前LED光源最常用，主要有如下几个特点：
·可制成各种形状、尺寸及各种照射角度；
·可根据需要制成各种颜色，并可以随时调节亮度；
·通过散热装置，散热效果更好，光亮度更稳定；
·使用寿命长；
·反应快捷，可在10微秒或更短的时间内达到最大亮度；
·电源带有外触发，可以通过计算机控制，起动速度快，可以用作频闪灯；
·运行成本低、寿命长的LED，会在综合成本和性能方面体现出更大的优势；
·可根据客户的需要，进行特殊设计。
LED光源按形状通常可分为以下几类：
1、环形光源环形光源提供不同照射角度、不同颜色组合，更能突出物体的三维信息；高密度LED阵列，高亮度；多种紧凑设计，节省安装空间；解决对角照射阴影问题；可选配漫射板导光，光线均匀扩散。应用领域:PCB基板检测，IC元件检测，显微镜照明，液晶校正，塑胶容器检测，集成电路印字检查。
2、背光源用高密度LED阵列面提供高强度背光照明，能突出物体。的外形轮廓特征，尤其适合作为显微镜的载物台。红白两用背光源、红蓝多用背光源，能调配出不同颜色，满足不同被测物多色要求。应用领域:机械零件尺寸的测量，电子元件、IC的外型检测，胶片污点检测，透明物体划痕检测等。
3、条形光源条形光源是较大方形结构被测物的首选光源；颜色可根据需求搭配，自由组合；照射角度与安装随意可调。应用领域:金属表面检查，图像扫描，表面裂缝检测，LCD面板检测等。
4、同轴光源同轴光源可以消除物体表面不平整引起的阴影，从而减少干扰；部分采用分光镜设计，减少光损失，提高成像清晰度，均匀照射物体表面。应用领域:系列光源最适宜用于反射度极高的物体，如金属、玻璃、胶片、晶片等表面的划伤检测，芯片和硅晶片的破损检测，Mark点定位，包装条码识别。
5、AOI专用光源不同角度的三色光照明，照射凸显焊锡三维信息；外加漫射板导光，减少反光；不同角度组合；应用领域:用于电路板焊锡检测。
6、球积分光源具有积分效果的半球面内壁，均匀反射从底部360度发射出的光线，使整个图像的照度十分均匀。应用领域:合于曲面，表面凹凸，弧形表面检测，或金属、玻璃表面反光较强的物体表面检测。
7、线形光源超高亮度，采用柱面透镜聚光，适用于各种流水线连续检测场合。应用领域:阵相机照明专用，AOI专用。
8、点光源大功率LED，体积小，发光强度高；光纤卤素灯的替代品，尤其适合作为镜头的同轴光源等；高效散热装置，大大提高光源的使用寿命。应用领域:适合远心镜头使用，用于芯片检测，Mark点定位，晶片及液晶玻璃底基校正。
9、组合条形光源四边配置条形光，每边照明独立可控；可根据被测物要求调整所需照明角度，适用性广。应用案例:CB基板检测，IC元件检测，焊锡检查，Mark点定位，显微镜照明，包装条码照明，球形物体照明等。
10、对位光源对位速度快；视场大；精度高；体积小，便于检测集成；亮度高，可选配辅助环形光源。应用领域:VA系列光源是全自动电路板印刷机对位的专用光源。
光源的选型
一、前提信息
1、检测内容
外观检查、OCR、尺寸测定、定位
2、对象物
①想看什么？（异物、伤痕、缺损、标识、形状等）
②表面状态（镜面、糙面、曲面、平面）
③立体？平面？
④材质、表面颜色
⑤视野范围？
⑥动态还是静态（相机快门速度）
3、限制条件
①工作距离（镜头下端到被测物表面距离）
②设置条件（照明的大小、照明下端到被测物表面的距离、反射型or透射型）
③周围环境（温度、外乱光）
④相机的种类，面阵or线阵
二、简单的预备知识：
1．因材质和厚度不同、对光的透过特性（透明度）各异。
2．光根拠其波长之长短、对物质的穿透能力（穿透率）各异。
3．光的波长越长、对物质的透过力越强，光的波长越短、在物质表面的拡散率越大。
4．透射照明、即是使光线透射对象物、并観察其透过光之照明手法。
三、光源：
1．穏定均匀的光源极其重要
2．目的：将被测物与背景尽量明顕区分
3．摂取图像时、最重要之处是如何鲜明地获得：被测物与背景的浓淡差
4．目前、在图像处理领域中最广范的技术手法是：二值化（白黒）处理为了能够突出特征点，将特征图像突出出来，在打光手法上，常用的包括有明视野与暗视野。
明视野：用直射光来観察对象物整体(散乱光呈黒色)
暗视野：用散乱光来観察对象物整体(直射光呈白色)具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。
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计算机视觉和图像处理之间有什么区别？
基于HALCON的机器视觉开发，C++或C#如何选择？
End
除了显微镜的发展以外你还知道哪些科学仪器的发展和生物科学的发展有关系
因为玻璃片受力大于它能承受的力，所以玻片标本压碎他应该在调节粗准焦螺旋时应用眼睛在侧面观察
机器视觉属于什么专业
机器视觉整体属于人工智能专业的一个分支。机器视觉也称计算机视觉，就是使计算机具有“看”的功能。计算机视觉就是以图像为输入，以模式识别技术为手段，对图像进行分析和理解的学科。机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉一般用什么语言开发？
目前可以开发机器视觉的哪宏旁相关计算机语言有C++,C#,JAVA,PYTHON等,甚至简单的PHP和JAVASCRIPT也可以开发相关的功能。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。绝携机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。目前机器视觉开发可以用的语言有C++，C#，JAVA,Python等，甚至简单的PHP,JAVASCRIPT也可以进行相关功能的开发李橡
机器视觉的优势夫县究竟有什么？
机器视觉和人类视觉获取图像的过程大致相同。机器视觉的内核是建立在基于大量人工智能基础上的逻辑判断，通过大量相同的图片中获取像素点，然后分析出数据，继而由简单逻辑判断认定所获取到的图像是什么。所以机器有时会出现一些错误，如机器可能把菠萝识别为斑马。这是因为经过庞大的数据处理后，它们图像呈现的特征结果可能相似度极高。所以机器视觉作为人工智能的一个分支，与人工智能一样，有待算法的进步。
机器视觉是什么？主要功能可以应用到哪里？
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根据美国自动成像协会（AIA）的定义，机器视觉是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。
机器视觉：智能制造的“眼睛”
广义的机器视觉按照应用领域，可分为工业视觉（用于检测、智能制造等领域）和计算机视觉（用于消费、服务等智能生活领域），本文所述的机器视觉特指应用在工业领域的工业视觉。
机器视觉是什么？
机器视觉的组成可分为硬件和软件两部分。
硬件负责成像，相当于人的“眼睛”，包括光源及光源控制器、镜头和工业相机；软件负责图像处理分析，相当于人的“视觉皮层”。具体而言，典型的机器视觉成套系统包括：
光源及光源控制器：共同为机器提供“看”的环境。合适的光源可突出目标特征，隐去无关的背景信息，进而大幅降低算法难度。
镜头：被摄物体信息采集和传递过程的起点，相当于“晶状体”。
工业相机：机器视觉中的图像采集单元，本质为将光信号转变为有序的电信号，相当于“视网膜”。工业相机对拍摄速度、图像稳定性、传输能力和抗干扰能力有较高要求。
视觉处理分析软件：通过编写合适的算法，进行图像的处理和分析，最终实现机器视觉功能目标，相当于“视觉皮层”。视觉处理分析软件通常基于PC使用，也可嵌入工业相机中，使其成为兼具图像采集、处理、通信功能的智能相机。
可辅助设备进行自动化生产和智能化检测
具体而言，机器视觉具有识别（Identify）、测量（Gauge）、定位（Guide）、检测（Inspect）四大功能，各项功能的应用场景和实现关键在于：
识别（Identify）：基于目标物的特征进行甄别，例如外形、颜色、字符、条码等，其中OCR/OCV(光学字符识别/光学字符验证)、条码识别和码垛搬运是重要的应用场景，在追踪管理和质量回溯环节可发挥重要作用。识别的关键在于高准确度和快速识别。
测量（Gauge）：把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位，然后在图像中精确地计算出目标物的几何尺寸，应用场景包括尺寸标注和误差测量等。机器视觉尤其擅长小尺寸、高精度以及复杂形态的测量。
定位（Guide）：获得目标物体二维或三维的位置信息，进而引导生产设备(机器手、机床等)或检测设备进行精确定位或移动。定位功能的关键在于高精度和快速定位。
检测（Inspect）：一般是指外观检测。检测的应用场景很多，如装配后的完整性检测(是否正确完成装配)、外观缺陷检测(是否有划痕、凹凸不平等)等。
主要功能及应用
机器视觉相比人眼视觉，具有图像采集和分析速度快、观测精度高、环境适应性强、客观性高、持续工作稳定性高等优势，因而可帮助终端使用者进行产品增质、成本降低以及生产数字化：
产品增质：
1）机器视觉可显著降低检测的漏检率和过杀率，提高生产的精度和良品率；
2）提高产品一致性；
3）在不规则、小尺寸、精细化部件的加工和检测，以及危险环境下具有更加明显的优势。
成本降低：
1）机器视觉采集和处理图像的时间在微秒级别，可显著提升效率；
2）单台系统可代替多人工作，并可7×24小时不间断工作；
3）柔性化程度高，若生产过程改变，仅需调整算法或增加部分硬件即可实现。
生产数字化：
机器视觉作为“图像”这一重要数据的采集和分析接口，是未来实现智能生产和工业互联的必备途径。
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