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机器视觉硬件选型基础 目录 1 机器视觉基础知识 1.1 机器视觉概述 1.2 相机（camera ） 1.3 镜头（lens） 1.4 图像采集卡（frame grabber ） 1.5 光源（illumination） 1.6 视觉开发软件(vision SDK) 1.7 智能相机（smart camera ） 2典型案例 3.1 定位引导（Locate Guide ） 3.2 几何尺寸测量（Gauging） 3.3 缺陷检测 （Flaw Inspection） 3.4 光学字符检测/识别（OCV/OCR ） 1 机器视觉基础知识 1.1机器视觉的概念 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。 由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信 息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛 地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。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。 半导体行业是最先利用机器视觉技术进行检测的行业，其他行业也随之而来。作为 生产机械的OEM 的设计工程师，最基本的问题就是：“我是要检测这个部件还是整个这 个产品”。检测可以得到高质量的产品，但是也会有这样的事实存在：检测成本或者产 品质量要求并不需要这样的检测。比如说牙签，假设在一个装有500个牙签的盒子里有 一两个不合格，大多数人都不会怎么担心。但是对于很多产品，假如前面的盒子里装的 不是牙签，而是针头，试想不合格品可能会带来什么样的后果，所以产品功能性的检测 都是不可缺少的，即使只是外观检测，要证明内在的品质也必须要做到无缺陷。因此， 为了达到这个目的，许多OEM将机器视觉应用到他们将要卖给用户的系统中。机器视 觉能够为整个系统增值，表现在三个方面：提高生产效率，提高制造过程的精确性，减 少成本。 那么，对于一个设计工程师来说，怎么样才能知道机器视觉是否适合他的系统呢？ 尽管最早的最基本的机器视觉系统在20世纪70年代引入，工业就将其视为主流应用。 这就导致设计工程师要考虑它是否合适他们的应用，同时要考虑利用机器视觉检测的成 本与其所能带来的利润。 高复杂度产品行业，比如说半导体行业和电子行业，由于它们的复杂性和小型化， 从传统上推动着机器视觉市场的发展。但是如今，所有产业，包括自动化、制药、造纸 等等都依靠机器视觉系统检测产品以提高产品质量。工业专家们预言：在未来的20 年 到50 年，机器视觉将成为横跨所有行业的通用性技术，几乎所有出产的产品都会由机 器视觉系统来检测。 使用机器视觉系统有以下五个主要原因： 精确性——由于人眼有物理条件的限制，在精确性上机器有明显的优点。即使人眼依靠 放大镜或显微镜来检测产品，机器仍然会更加精确，因为它的精度能够达到千分之一英 寸。 重复性——机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦。与此相 反，人眼每次检测产品时都会有细微的不同，即使产品时完全相同的。 速度 ——机器能够更快的检测产品。特别是当检测高速运动的物体时，比如说生产线 上，机器能够提高生产效率。 客观性——人眼检测还有一个致命的缺陷，就是情绪带来的主观性，检测结果会随工人 心情的好坏产生变化，而机器没有喜怒哀乐，检测的结果自然非常可观可靠。 成本 ——由于机器比人快，一台自动检测机器能够承担好几个人的任务。而且机器不 需要停顿、