|
让我们直接看看今天分享的文章目录吧~
一、机器视觉入门知识详解
二、“工业机器之眼”--- 机器视觉技术发展之路
三、从事机器视觉行业，该如何进行职业规划?
四、机器视觉福利：机器视觉技术资料集锦（全）
一、机器视觉入门知识详解
摘要：
随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。
机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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。
一
、机器视觉优势
机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。
人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
二
、案例
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。
01、啤酒厂采用的填充液位检测系统为例
当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒瓶和持续的流程统计数据。
02、机器人视觉引导玩偶定位应用
现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。
该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。
03、视觉检测在电子元件的应用
此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值，来判断此区域有无缺胶情况。
该应用采用了深圳**龙公司的DragonVision视觉系统方案，使用两个相机及光源配合机械设备，达到每次检测双面8个产品，每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时，立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。
04、机器视觉的应用领域
☞ 识别
标准一维码、二维码的解码
光学字符识别（OCR）和确认（OCV）
☞ 检测
色彩和瑕疵检测
零件或部件的有无检测
目标位置和方向检测•测量
尺寸和容量检测
预设标记的测量，如孔位到孔位的距离
☞ 机械手引导
输出空间坐标引导机械手精确定位
三
、机器视觉系统的组成
▼ 分类
▼ 组成
○ 图像获取：光源、镜头、相机、采集卡、机械平台
○ 图像处理与分析：工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。
○ 判决执行：电传单元、机械单元
01、光源
（1）光路原理
照相机并不能看见物体，而是看见从物体表面反射过来的光。
镜面反射：平滑表面以对顶角反射光线
漫射反射：粗糙表面会从各个方向漫射光线
发散反射：多数表面既有纹理，又有平滑表面，会对光线进行发散反射
（2）作用和要求
在机器视觉中的作用：
照亮目标，提高亮度；
形成有利于图像处理的效果；
克服环境光照影响，保证图像稳定性。
要求：
用作测量的工具或参照；
良好的光场设计要求；
对比度明显，目标与背景的边界清晰；
背景尽量淡化而且均匀，不干扰图像处理；
与颜色有关的还需要颜色真实，亮度适中，不过曝或欠曝。
（3）光场构造
明场：光线反射进入照相机
暗场：光线反射离开照相机
（4）构造光源
使用不同照明技术对被测目标会产生不同的影响，以滚珠轴承为例：
02、镜头
（1）主要参数
工业的镜头大都是多组镜片组合在一起的。计算时会忽略厚度对透镜的影响将其等效成没有厚度的播透镜模型，即理想凸透镜。
参数：焦距/视场/物距/像距/光圈/景深/分辨力/放大倍数/畸变/接口
分辨率：对色彩和纹理的分辨能力。
畸变：镜头中心区域和四周区域的放大倍数不相同。
畸变的校正一般用黑白分明的方格图像来进行，过程并不复杂。一般如果畸变小于2%，人眼观察不到；若畸变小于CCD的一个像素，摄像机也看不见。
（2）镜头---分类
（3）镜头---远心镜头
在测量系统中，物距常发生变化，从而使像高发生变化，所以测得的物体尺寸也发生变化，即产生了测量误差；即使物距是固定的，也会因为CCD敏感表面不易精确调整在像平面上，同样也会产生测量误差。采用远心物镜中的像方远心物镜可以消除物距变化带来的测量误差，而物方远心物镜则可以消除CCD位置不准带来的测量误差。
03、相机
种类：线&面、隔/逐、黑/彩、数/模、低/高、CCD/CMOS
指标：象元尺寸、分辨率、靶面大小、感应曲线、动态范围、灵敏度、速度噪声、填充因子、体积、质量、工作环境等。
工作模式：Free run、Trigger（多种）、长时间曝光等。
传输方式：GIGE，Cameralinker,模拟。
（1）相机--按照图像传感器区分
CCD相机：使用CCD感光芯片为图像传感器的相机,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。
CMOS相机：使用CMOS感光芯片为图像传感器的相机 ,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，还具有局部像素的编程随机访问的优点。
（2）相机--按照输出图像颜色区分
单色相机：输出图像为单色图像的相机。
彩色相机：输出图像为彩色图像的相机。
（3）相机--按输出信号区分
模拟信号相机：从传感器中传出的信号，被转换成模拟电压信号，即普通视频信号后再传到图像采集卡中。
数字信号相机：信号自传感器中的像素输出后，在相机内部直接数字化并输出。数字相机又包含1394相机、USB相机、Gige相机、CameraLink相机等。
（4）相机--按照传感器类型区分
面扫描相机：传感器上像素呈面状分布的相机，其所成图像为二维“面”图像。
线扫描相机：传感器上呈线状（一行或三行）分布的相机，其所成图像为一维“线”图像。
（5）相机--CMOS VS CCD
（6）相机--传感器的尺寸
图像传感器感光区域的面积大小。这个尺寸直接决定了整个系统的物理放大率。如：1/3“、1/2”等。绝大多数模拟相机的传感器的长宽比例是4：3 (H：V)，数字相机的长宽比例则包括多种：1：1，4：3，3：2 等。
（7）相机--像素
是成像于相机芯片的图像的最小组成单位。以200万像素的相机为例，满屏有1600*1200个像素,成像于1/1.8英寸大小的CCD芯片。
（8）相机--分辨率
由相机所采用的芯片分辨率决定，是芯片靶面排列的像元数量。通常面阵相机的分辨率用水平和垂直分辨率两个数字表示，如：1920（H）x 1080(V)，前面的数字表示每行的像元数量，即共有1920个像元，后面的数字表示像元的行数，即1080行。
（9）相机--帧率和行频
由相机的帧率/行频表示相机采集图像的频率，通常面阵相机用帧率表示，单位fps（Frame Per second），如30fps,表示相机在1秒钟内最多能采集30帧图像；线性相机通常用行频表示，单位KHz,如12KHz表示相机在1秒钟内最多能采集12000行图像数据。
（10）相机--快门速度（Shutter Speed）
CCD/CMOS相机多数采用电子快门，通过电信号脉冲的宽度来控制传感器的光积分（曝光）时间。对于一般性能的的相机快门速度可以达到1/10000-1/100000秒。
卷帘快门（Rolling Shutter）：多数CMOS图像传感器上使用的快门，其特征是逐行曝光，每一行的曝光时间不一致。
全局快门（Global Shutter）：CCD传感器和极少数CMOS传感器采用的快门，传感器上所有像素同时刻曝光。
（11）相机--智能相机
智能工业相机是一种高度集成化的微小型机器视觉系统。它将图像的采集、处理与通信功能集成于单一相机内，从而提供了具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。智能工业相机一般由图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件、网络通信装置等构成。由于应用了最新的 DSP、FPGA及大容量存储技术，其智能化程度不断提高，可满足多种机器视觉的应用需求。
二、“工业机器之眼”——机器视觉技术发展之路
随着人工智能技术兴起以及边缘设备算力的提升，机器视觉的应用场景不断扩展，并催生了巨大的市场。根据美国领先的调查机构Grand View Research的分析，预计到2025年全球机器视觉市场规模将达到182.4亿美元，复合年增长率为7.7％。
在智能制造的浪潮下，生产线对工业设备有了新的要求，对质量检验和生产的需求不断增加。而新一代机器视觉系统能够在短短几秒内处理大量的信息，如此快速的处理能力，为机器视觉在多个领域的应用铺平了道路。
目前，机器视觉在制造业质量控制领域是至关重要的技术，尤其在汽车制造行业有大量的应用案例，包括汽车零部件尺寸、外观、形状缺陷检测，以及视觉引导定位等。还有，在食品行业包装和装瓶操作中需要使用机器视觉系统。
此外，机器人行业的发展也是推动机器视觉的一个重要因素，越来越多的机器人在工业应用解决方案中采用视觉进行引导，以执行各种复杂的工作任务，包括汽车、制药、包装、食品和饮料等的解决方案。
01、机器视觉技术升级触发新机遇
近年来，出现了许多推动机器视觉行业发展的新技术，特别是在识别能力方面，识别已经成为机器视觉的核心竞争力。视觉识别功能可以检查物品的存在或不存在，以及判断是否有装配缺陷。视觉识别还可以是用于定位对象等，例如用于机器人定位抓取目标对象，或者可以对物体进行自动分类。
3D机器视觉系统的出现为识别带来了惊喜。在大多数情况下，3D视觉系统能够更详细地检测物体对象。无论是在检测应用中进行更高级识别，还是在计量应用中实现更好对象差异化，3D视觉系统都能带来更多先进的功能。
此外，在高光谱成像和彩色成像方面，高光谱技术将允许机器视觉检测超出可见光以外的光谱，以获得更强大的成像画质，而彩色成像允许在检查应用中进行高级颜色分析。
还有，深度学习的发展对于推动机器视觉识别有重要的作用，通过不断学习复杂物体检测和分类技术，机器视觉系统能从周围环境中收集更多的知识经验，最终达到自主和准确识别出对象。机器视觉识别是机器视觉应用中的核心过程，将机器视觉推向更光明的未来。
02、工业4.0下智能工厂的趋势
近年来，以工业4.0和工业物联网为主题产生的“智能工厂”概念已成为一个越来越流行的术语，通过工业物联网技术，实现智能工厂所有设备、产品和人的连接，最终能够提高生产率、减少浪费和停机时间，以及优化制造流程。
在生产线上，机器视觉系统主要负责图像采集、处理以及测量，根据不同的质量和安全参数捕获产品图像以进行分析，通常系统包括照明、镜头、图像传感器、视觉处理和通信设备等部分，是软件和硬件的组合，高性能的机器视觉系统有助于可靠地解决复杂的工业任务。
机器视觉在未来的智能工厂中发挥着关键作用，未来自动化生产线将能够自我调整，以最大限度地提高质量、产量和盈利能力。智能工厂很快会从概念走向现实，新的生产技术为制造业、物流和仓储环境提供改善整体流程的机会。
三、从事机器视觉行业，该如何进行职业规划？
毕业生从事该行业，如何进行职业规划
可以去一般的公司从基础开始做起。视觉处理这块硬件都是用arm或者dsp来做，软件就是matlab，如果你会的话会好很多。
1、视觉的市场需求目前尚未饱和，还有很大的空间。一方面是人力成本的提高，改善劳动强度的需求，目前机器视觉在国内更多是的工业自动化的应用，另一个用的还比较多一些的是医疗设备。视觉行业人才比较缺。
行业部分
1、目前机器视觉在国内更多的是工业自动化的应用，另一个用的较多的是医疗设备。
2、机器视觉是目前比较成熟的应用，主要集中应用在定位、尺寸测量、OCR/OCV、特征有无等领域，至于外观缺陷检测是一个有很大检测需求，但是还很难做到批量或者准备的检测应用（主要还是缺陷的特征的差异性如划痕、以及产品的多样性复杂性造成的）。
3、视觉的市场需求目前尚未饱和，还有很大的发展空间。一方面是人力成本的提高，改善劳动强度的需求，另一方面于产业增值有很大的关系，比如一般的工业自动化设备增加上视觉部分一般而言立马显得“高端大气上档次”了，正如当年的PLC等东东刚用起来的一样的效果。
4、视觉行业人才比较缺，当前很少很少有学校开设这个专业或者课程，所以目前从事这个行业的大多数人都属于“半路出家”，要么自学成才，所以人员水平也是参差不齐，只要用心学的话，机器视觉入行门槛。
5.机器视觉产品部件当前成本已经降了不少，这两年随着市场的发展，大量的应用降低了硬件成本，同时竞争逐渐激烈以及一些国产厂商的介入和成长，促使硬件成本的降低，推动了机器视觉普及。
6、软件处理算法其实感觉没有太大的进步，主要进步是计算机硬件的发展。因为图像处理对计算能力是一考验，使更大的图像和更快地的处理要求实现可能。
职业规划从以下三点着手
1、每个人都是要到具体的岗位工作的，而每个人的特质都不同，这就产生了岗位与个人，职业与个人的匹配的问题。经过学习生活的积累和思考，相信每个人会对自身都有一定程度的了解，这包括自己的价值观、兴趣、爱好、特长、性格、学识、技能、智商、情商以及协调、组织管理、活动能力等，即弄清自己是谁，自己想做什么、自己能做什么。只有全面客观地进行自我剖析，才能正确认识自己、了解自己，从而准确定位，摆正自己的位置，相信自己的实力。除此之外，还可以通过师长分析、职业测评、职业规划咨询等尽早确定适合自己的职业取向。
2、对于第一次就业的人来说，可以通过理论上的职业选择来确定适合自己的行业。所谓理论上的职业选择，一是通过看社会上各种可以看到的岗位描述来判定自己是否适合这个岗位这个职业，二是通过上网看各种行业、职业的新闻、专题来确定你是否适合这个职业的生活及工作方式，三是通过这个行业、职业的典型人物、领军人物的经历、工作和生活，来判定你是否适合这个行业、职业，四是你通过身边可以接触的人、事、职业，来判定你是否适合做这样的事和这样的人。
3.工作地点的选择，这往往被人们所忽视。若你认定北京、上海等大城市发展后，就画地为牢、把自己圈在里面，这种做法是错误的。从职业规划的高度来看，在这方面是可以策略地选择的。目前，中央和地方各级政府都出台了各类政策来鼓励人们到基层、到西部就业，这并非仅是就业的政策导向，而是说明基层和西部地区渴求高素质的人才。对于大学生来讲就意味着到基层、到西部有广阔的发展空间，更容易脱颖而出，个人成长和发展速度也更快，有很多成功职业规划的案例可以证明这一点。有时候，两点之间未必直线最短。
四、机器视觉福利：机器视觉技术资料集锦（全）
一、图像处理软件学习【视频教程】
免费领取链接：https://pan.baidu.com/s/1NedQRXQS4I4MiB0CpEHmiQ
提取码：koee
这一部分资料主要包括：
1.PCL学习教程
包含书本的PDF及对应的代码，编译之后可以运行。
PCL(The Point Cloud Library) 是一个用于2D/3D图像和点云处理的大型的开源项目。PCL框架由许多先进算法构成，包括滤波、特征估计、表面重构、配准、模型拼合和分割等。这些算法有许多应用，例如，过滤噪声数据中的异常值，拼合多组3D点云，分割场景中的相关部分，提取关键点并计算几何外形的描述子用于识别物体，利用点云创建并可视化物体表面，等等。PCL目前已成功编译并配置在Linux， MacOS， Windows， 和Android/iOS等平台上。为了简化开发，PCL被分割成了一系列可单独编译的小型代码库。
官网地址: http://pointclouds.org
2.视觉处理核心教程
主要涉及的章节和目录如下：
（可点击查看大图）
3.OpenCV 3.0
OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说，它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库，并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。
二、计算机视觉、图像信号处理【课程视频合集】
（可点击查看大图）
三、计算机视觉【电子书】
（可点击查看大图）
四、机器视觉系统资料合集
（可点击查看大图）
注：机器视觉所涵盖的专业领域如下：
1、电气工程：用于机器视觉系统中硬件和软件的设计。
2、工程数学：图像处理技术的基础。
3、物理：照明系统设计的基础。
4、机械工程：机器视觉系统最广泛的应用。好的机器视觉系统能更好地为制造业提供更多有利于提高产品质量和生产效率的技术支持。
资料适合以下人群：
（1）了解或想了解机器视觉行业，视觉行业现状及未来发展趋势、机器视觉系统基本构造、应用，机器视觉系统与工业机器人应用搭建等；
（2）有一定理工科基础，了解自动化行业，以及希望后续从事机器视觉行业相关工作者。
|
