机器视觉光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的极重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生极大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。亮度：当选择两种光源的时候，极优的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，安徽BOX机器视觉设备，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深，安徽BOX机器视觉设备。另外，当光源的亮度不够的时候，安徽BOX机器视觉设备，自然光等随机光对系统的影响会极大。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。安徽BOX机器视觉设备

金属板如大型电力变压器线圈扁平线收音机朦胧皮等的表面质量都有比较高的要求，但原始的采用人工目视或用百分表加控针的检测方法不仅易受主观因素的影响，而且可能会绘被测表面带来新的划伤。金属板表面自动探伤系统利用机器视觉技术对金属表面缺陷进行自动检查，在生产过程中高速、准确地进行检测，同时由于采用非接角式测量，避免了产生新划伤的可能。其工作原理图如图8-6所示；

在此系统中，采用激光器作为光源，通过针的孔滤波器滤除激光束周围的杂散光，扩束镜和准直镜使激光束变为平行光并以45度的入射角均匀照明被检查的金属板表面。金属板放在检验台上。检验台可在X、Y、Z三个方向上移动，摄像机采用TCD142D型2048线陈CCD，镜头采用普通照相机镜头。CCD接口电路采用单片机系统。主机PC机主要完成图像预处理及缺陷的分类或划痕的深度运算等，并可将检测到的缺陷或划痕图像在显示器上显示。CCD接口电路和PC机之间通过RS-232口进行双向通讯，结合异步A/D转换方式，构成人机交互式的数据采集与处理。该系统主要利用线阵CCD的自扫描特性与被检查钢板X方向的移动相结合，取得金属板表面的三维图像信息。 云南高性能机器视觉机器视觉系统具有机器视觉系统视场范围大的优点。

随着计算机技术的发展；出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。

这种技术的出现，极大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更精确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。机器视觉技术的应用更多是为了提高生产效率，降低人力成本。因此，工业生产和管理中的某些人工环节正逐渐被机器人代替。当今工业生产制造，由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷，这种方法由于人工的限制和技术的落后，不仅检测产品的速度慢、效率低下，而且在检测的过程中容易出错，从而导致了检测结果的不合格。

机器视觉检测是工业生产中非常重要的一个环节，拥有极高精确度的机器视觉检测系统，可以自动处理大量的信息。在智能制造和自动化生产过程中，机器视觉系统极广地用于工况监测、成品检验和质量控制等领域。凌云公司深耕工业检测领域，提供可靠稳定的视觉成像方案。PCB自动光学检测（PCBAVI，AutomaticVisualInspection），重点检测：异色、刮伤、露铜、缺口、异物、文字缺印及模糊等缺陷。自动X射线检测(AutomatedX-rayInspection，AXI)设备利用X射线穿透PCB板，并在专门用的成像传感器上获取图像，实现了对PCB板的视透，解决了BGA、CSP等元件封装质量控制问题。根据需要AXI可设计成2D3D两种，由于焊点中含有可以大量吸收X射线的铅和锡的合金，与穿过玻璃纤维、铜、硅等其他材料的X射线相比，照射在焊点上的X射线被大量吸收，而形成黑色图像，然后通过图像分析计算法便可自动地检验焊点缺陷。机器视觉对比度对机器视觉来说非常重要。

工业自动化＋机器视觉：所谓机器视觉，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，传送给专门用的图像处理系统，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。在工业自动化控制中使用机器视觉系统主要原因：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。机器视觉系统是具有较大水平视场的多方向成像系统。江西工业机器视觉识别系统

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。安徽BOX机器视觉设备

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)。

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