什么是視覺檢測？

       機器視覺系統是指用機器代替人眼來進行各種測量和判斷。機器視覺是一個非常重要的工程領域和科學研究領域，它是一個光學、機械、計算機、模式識別、人工智能、圖像處理、信號處理和光電集成等領域的綜合學科，其中，母子圖像傳感器、CMOS和CCD相機、DSP、ARM嵌入式技術、圖像處理和模式識別技術的快速發展有力地推動了機器視覺的發展。

機器視覺是一個復雜的系統。由于系統監控的對象大多是運動對象，系統與運動對象的匹配和協調尤為重要，因此對系統各部分的運動時間和處理速度都帶來了嚴格的要求。在一些應用中，如機器人和飛行物體，對整個系統或部分系統的重量、體積和功耗有嚴格的要求。

一個完整的機器視覺系統包括:光源、光學鏡頭、CCD攝像機、圖像采集卡、圖像檢測軟件、監視器、通信單元等。

工業機器視覺系統的工作過程主要如下:

1. 傳感器檢測到所述被檢測物體靠近攝像機的拍攝中心移動，并將觸發脈沖發送到所述圖像采集卡;

2. 圖像采集卡按照預先設定的程序和延時向相機和照明系統發送啟動脈沖;

3.在啟動脈沖到達前攝像機處于等待狀態，啟動脈沖到達后開始幀掃描;

4. 在相機開始新幀掃描前打開曝光機構，曝光時間可提前設定;

5. 另一個啟動脈沖開啟照明，光照時間應與相機曝光時間相匹配;

6. 曝光后，正式啟動一幀圖像的掃描和輸出;

7. 圖像采集部分通過A/D接收模擬視頻信號并對其進行數字化，或通過攝像頭進行數字化后直接接收數字視頻數據;

8. 圖像采集卡將數字圖像存儲在計算機的存儲器中;

9. 由計算機對圖像進行處理、分析和識別，得到檢測結果;

10. 加工結果控制裝配線的運動，進行定位，糾正運動誤差等。

二、機器視覺相關技術

1. 圖像采集技術——機器視覺的基礎

圖像采集部分一般由光源、鏡頭、數碼相機和圖像采集卡組成。采集過程可以簡單地描述為:用數碼相機拍攝目標物體，在光源提供照明的條件下，將其轉換為圖像信號，最后通過圖像采集卡傳輸到圖像處理部分。在圖像采集部分的設計中，我們要考慮很多問題，主要是關于數碼相機、圖像采集卡和光源。

(1)光源照明

光照是影響機器視覺系統輸入的重要因素，它直接影響輸入數據的質量和應用效果。到目前為止，還沒有一種機器視覺照明設備可以用于各種應用，所以在實際應用中，有必要為應用選擇相應的照明設備來滿足特定的需求。

照明系統按其照射方式可分為背光照明、正向照明、結構光和頻率閃光照明。其中，背光是指將被測物體放置在光源與相機之間，以提高圖像的對比度。正向照明是指光源和攝像機在被測物體的同一側，安裝方便。結構光照明是將光柵或線光源投射到被測物體上，根據其產生的畸變來解調被測物體的三維信息。頻閃照明是用高頻光脈沖照射物體，配合相機拍攝要求和光源。

(2)光學相機

光學相機的任務是進行光學成像。在測量領域，一般都有專用的相機鏡頭用于測量，因為它對成像質量起著關鍵作用。使用相機時需要注意的一個問題是失真。這就需要使用相應的失真校正方法，許多自動失真自動校正系統已經開發出來。

(3) CCD攝像頭和圖像采集卡

CCD(Charge Coupled Device)相機和圖像采集卡可以對目標圖像進行采集和數字化。目前，CCD、CMOS等固體器件的應用技術，以及線性陣列模式敏感器件，都縮小了像素尺寸，增加了陣列像素的數量，大大提高了像素電荷傳輸率。在基于pc的機器視覺系統中，圖像采集卡是控制攝像機完成圖像采集和數字化，協調整個系統的重要設備。

圖像采集卡直接決定了相機的接口形式:黑白、彩色、模擬、數字等多種形式。

2. 圖像處理與分析——機器視覺的核心

機器視覺圖像處理與分析方法的核心是解決目標檢測與識別問題。當要識別的目標比較復雜時，需要從不同的方面通過幾個環節來實現。

如何將目標從背景中自動分離出來是識別和提取目標時首先要考慮的問題。對象提取的復雜性一般在于對象與非對象之間的特征差異不是很大。