解读机器视觉系统解析及优缺点

在现代工业自动化生产中，牵涉到到各种各样的检验、生产监控及零件辨识应用于，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动组装的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。一般来说人眼无法倒数、平稳地已完成这些具有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也无以有用武之地。　　由此人们开始考虑到利用光电光学系统收集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块展开数字化处置，根据图像的像素产于、亮度和颜色等信息，来展开尺寸、形状、颜色等的判断。

这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象化能力结合，由此产生了机器视觉的概念。　　一个顺利的机器视觉系统是一个经过精细工程处置来符合一系列明确要求的系统。当这些拒绝几乎确认后，这个系统就设计并创建来符合这些准确的拒绝。

　　机器视觉的优点还包括以下几点：　　■精度高　　作为一个准确的测量仪器，设计杰出的视觉系统需要对一千个或更加多部件的一个展开空间测量。因为此种测量不必须认识，所以对薄弱部件没有磨损和危险性。　　■连续性　　视觉系统可以使人们免遭疲惫之厌。因为没人工操作者，也就没了人为导致的操作者变化。

多个系统可以原作分开运营。　　■成本效率高　　随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也显得更加低。一个价值10000美元的视觉系统可以精彩代替三个人工观测者，而每个观测者每年必须20000美元的工资。另外，视觉系统的操作者和保持费用非常低。

　　■灵活性　　视觉系统需要展开各种有所不同的测量。当应用于变化以后，只需软件做到适当变化或者升级以适应环境新的市场需求才可。　　许多应用于失望过程控制（SPC）的公司正在考虑到应用于机器视觉系统来传送持续的、协商的和准确的测量SPC命令。

在SPC中，生产参数是被持续监控的。整个过程的掌控就是要确保这些参数在一定的范围内。

这使制造者在生产过程丧失掌控或经常出现怕部件时需要调节过程参数。　　机器视觉系统比光学或机器传感器有更佳的可适应性。它们使自动机器具备了多样性、灵活性和可重组性。当必须转变生产过程时，对机器视觉来说工具替换意味着是软件的转换而不是替换便宜的硬件。

当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用　　机器视觉系统的包含　　机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用于。

机器视觉系统可以观测部件，在此光学器件容许处理器更加准确的仔细观察目标并对哪些部件可以通过哪些必须荒废作出有效地的要求；机器视觉也可以用来建构一个部件，即运用简单光学器件和软件结合必要指导生产过程。　　尽管机器视觉应用于各异，但都还包括以下几个过程；　　■图像收集　　光学系统收集图像，图像转换成仿真格式并起源于计算机存储器。　　■图像处理　　处理器运用有所不同的算法来提升对结论有最重要影响的图像要素。　　■特性萃取　　处理器辨识并分析图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的方位或者连接器上插槽的个数。

然后这些数据传输到控制程序。　　■裁决和掌控　　处理器的控制程序根据接到的数据作出结论。例如：这些数据还包括印刷电路板上的洞否在拒绝规格以内或者一个自动机器如何必需移动去掉落某一部件。　　机器视觉系统解析　　典型的视觉系统一般还包括：光源、光学系统，照相机、图像处理单元（或图像采集卡）、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。

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