机器视觉特点及基本原理

 机器视觉技术作为计算机科学的一个重要分支，在近三十年中有迅猛的发展。由于机器视觉系统可以快速获取大量信息自动进行数据处理，易于同设计信息及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，机器视觉系统被广泛用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。  

 机器视觉系统的特点是可以提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合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;另外，在大批量工业生产过程中，用机器视觉系统检查产品质量显然要比人工方式速度快，精度高，而且可以大大提高生产效率和生产自动化程度。另外，机器视觉系统便于信息集成，是实现现代工业自动化的基础技术。  

   机器视觉基本原理：

   机器视觉检测系统通常采用CCD（Charge Coupled Device）照相机摄取检测图像，将其转化为数字信号，再采用先进的计算机硬件与软件技术对图像数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图像特征值，并在此基础上实现模式识别，坐标计算，灰度分布图等多种功能。

       机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理、输出显示。  

       图像获取设备包括光源、摄像机等，其中关键部件CCD是由分布于其上的各个像元的光敏二极管的线性阵列或矩形阵列构成，通过顺序输出每个二极管的电压脉冲，实现将图像光信号转换成电信号的目的。输出的电压脉冲序列可以直接以RS-170制式输入标准电视显示器，或者输入计算机的内存，进行数值化处理。CCD是现在最常用的机器视觉传感器。  

     图像处理设备包括相应的软件和硬件系统。  

     输出设备与过程相连，包括监视界面，过程控制器和报警装置等。摄像数据通过计算机对标准和故障图像的分析和比较，若发现不合格产品，则通过NG信号告警，并由PLC自动将其排除出生产线。机器视觉检测的结果可以作为计算机辅助质量CAQ （Computer Aided Quality）系统的信息来源，也可以和其它控制系统集成。