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1、河北工业大学 院系： 河北工业大学机械工程学院 班级： 机研155班 姓名： 翟云飞 学号： 201531204037 题目：机器视觉技术及其应用目录1.机器视觉的发展现状2.机器视觉系统组成2.1机器视觉系统的工作原理3.机器视觉的应用 3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统 3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 3.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术 3.4新兴行业4.机器视觉发展趋势 5.中国机器视觉产业的发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 5.3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 5.4、
2、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 6.参考文献1. 中国机器视觉的发展趋势近年来，机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展，使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建；接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况；最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。2.机器视觉系统组成及其工作原理简言之，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，
3、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。从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、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，如图1所示。从中我们可以看出机器视觉是一项综合技术。其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。只有这些技术的相互协调应用才能构
4、成一个完整的机器视觉应用系统。机器视觉应用系统的关键技术主要体现在光源照明、光学镜头、摄像机(CCD)、图像采集卡、图像信号处理以及执行机构等。2.1机器视觉系统的工作原理视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果，采用CCD摄像机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，通过AD转变成数字信号：图像系统对这些信号进行各种运算来提取目标的特征(面积、长度、数量及位置等)；根据预设的容许度和其他条佟输出结果(足寸、角度、偏移量、个数、合格不合格及有无等)。上位机实时获得检测结果后，指挥运动系统或IO系统执行相应的控制动作。3. 机器
5、视觉的应用 机器视觉的最大优点是与被观测对象无接触，对观测与被观测者都不会产生任何损伤，十分安全可靠，理论上人眼观察不到的范围机器视觉也可以观察，例如红外线、微博、超声波等，而机器视觉则可以利用这方面的传感器形成红外线、微博、超声波等图像，且其比人眼具有更高的精度与速度，因此极大的拓宽了机器视觉技术的检独享与范围。正因为机器视觉所具有的诸多优点，其才越来越广泛的应用在国民经济的很多行业。下面举例说明机器视觉的应用。3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统以DSP(BlackFin533)为处理器核心，ARM(2440)为上位机控制器的嵌入式架构，主要由视觉系统、图像采集系统、上机控制系
6、统、缺陷报警以及图像处理单元组成，总体结构如图1所示。检测系统的工作原理：上位机通过人机交互，设置DA调整光源，照亮生产线上运动的检测产品；高速线阵CCD扫描检测产品生成的模拟图像信号，经视频AD芯片数字化后，由CPLD进行解码；DSP采用独立运行的捕获线程采集该图像信号，生成8bit的灰度图像，进行图像缓存，然后进行视觉检测：对于采集的FPC图像，通过局部的自动阈值完成图像分割，才用多车度形态学进行图像处理，然后肚饿图像进行配准校准，采用图像匹配进行缺陷检测和识别。若发现缺陷，则处理器通过报警单元进行报警和缺陷处理，并将缺陷图像输出到显示器。3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 研
7、究根据机械零件图像识别原理及柔性制造岛的要求，设计了基于机器视觉的在线零件识别系统其由工控机、高分辨率的面阵黑白工业相机、图像采集卡、光源、光学镜头、光源、IO卡等组成，它用于对柔性制造岛在线零件进行识别。系统结构如图。系统的工作原理：在自动识别零件前，摄取各种零件的图像生成图像库。在每个工作计划执行前，根据MIS系统下发的计划文件(excel表格格式)，更新当前工作计划临时零件库；识别系统工作时，当载有零件的自动牵引小车将托板送到上料工位，工人装夹工件，然后按动摄像启动按钮，光源系统启动为系统提供均匀的光线，由工业CCD相机开始摄像，工控机内的图像采集卡对工业CCD相机传送来的图像信号进行放
8、大、滤波、采样等处理，并将图像信号写入到工控机的内存中，然后由图像识别软件对采集到的零件图像进行图像处理和识别。最后在显示器上显示识别结果，同时通过加卡，把识别出来的零件信息传送给托板库控制系统和MIS系统，MIS系统再根据识别结果安排加工中心并调用相应的数控加工程序传给相应的加工中心，完成相应零件的加工。3.3、基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术设计的PCB光板视觉检测系统基于PC架构，主要由照明系统、图像采集系统、运动控制系统以及图像处理系统组成。系统总体结构如图所示。系统原理如下；由照明系统、图像采集系统和运动控制系统获取图像，把采集到的PCB图像信号传送给PC机，在PC机上进行图像处
9、理与识别，完成缺陷检测任务，检测结果在监视器上显示，并送给报警单元及执行单元执行相应动作。 3.4新兴行业机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元
10、件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。 而在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌，如康耐视、迈思肯、欧姆龙等。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。例如：深圳市品印宝智能科技有限公司，是康耐视白钻代理商。也是迈思肯深圳核心代理商。
11、在短短六年的时间里，就发展成国内首屈一指的机器视觉企业。国内也开始意识到机器视觉的重要性，微视就是中国人自己的机器视觉的公司，研发自己的机器视觉产品。当然，技术上跟国外的品牌还存在一些不足。 随着经济水平的提高，3D机器视觉也开始进入人们的视野。3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。 在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生
12、产效率和产品质量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。4.机器视觉发展趋势 在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定性的。制造业的发展，带来了对机器视觉需求的提升；也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。需求决定产品，只有满足需求的产品才有生存的空间，这是不变的规律。机器视觉也是如此。5.中国机器视觉产业发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的
13、需求将呈上升趋势 机器视觉发展空间较大的部分在半导体和电子行业，而据我国相关数据显示，全球集成电路产业复苏迹象明显；与此同时，全球经济衰退使我国集成电路产业获取了市场优势、成本优势、人才回流等优势；国家加大对集成电路产业这一战略领域的规划力度，“信息化带动工业化”，走“新兴工业化道路”为集成电路产业带来了巨大的发展机遇，特别是高端产品和创新产品市场空间巨大，设计环节、国家战略领域、3C应用领域、传统产业类应用领域成为集成电路产业未来几年的重点投资领域。此外，中国已成为全球集成电路的一个重要需求市场。据相关数据显示，2002年我国集成电路市场需求规模为1135.5亿元人民币，占世界市场规模的9.
14、76%。2002年中国集成电路市场总销量为283.2亿块，总销售额为1135.5亿元，同比增长26.2%。中国已成为近年来世界半导体投资的热点。在全国许多地区，特别是长江三角洲地区，都有新的IC制造线和封装测试线投资兴建，IC设计公司的数量每年成倍增长。在产业政策的引导下，上海、北京、天津和深圳等地出现投资IC的好势头：天津Motorola投资15亿美元，月投2.5万片的8英寸芯片生产线和上海中芯国际投资14亿美元，月投8英寸芯片硅片4.2万片的项目已经投入运行。另外，中国半导体行业协会最新调研数据表明，2000年6月到2002年8月两年间，中国IC产业的投资总额约300亿元，相当于过去40年
15、的投资总和。全国IC设计单位数量两年之间翻两番，已激增到389家，收入过亿元的达78家；专业测试公司已有10家左右，我国的IC测试业初具雏形。就以上数据显示，中国的半导体和电子市场已初具规模，而如此强大的半导体产业将需要高质量的技术做后盾。同时他对于产品的高质量、高集成度的要求将越来越高。恰巧，机器视觉将能帮助他们解决以上的问题，因此该行业将是机器视觉最好的用武之地。同时，对于机器视觉的需求将蒸蒸日上。 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 目前国内有近数家机器视觉产品厂商，与国外机器视觉产品相比，国内产品最大的差距并不单纯是在技术上，而且还包括品牌和知识产权上。另一现状是目前国内的机器视觉产品主要以代理国外品牌为主，以此来逐渐朝着自主研发产品的路线靠近，起步较晚。未来，机器视觉产品的好坏不能够通过单一因素来衡量，应该逐渐按照国际化的统一标准判定，随着中国自动化的逐渐开放，将带领与其相关的产品技术也逐渐开放。因此，依靠封闭的技术难以促进整个行业的发展，只有形成统一而开放的标准才能让更多的厂商在相同的平台上开发产品，这也是促进中国机器视
