大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作特别的重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。

　　一个完整的机器视觉系统包括：照明光源、光学镜头、 CCD 摄相机、图像采集卡、图像检测软件、监视器、通讯单元等。

　　今天儒儒就带大家探索下机器视觉的有关技术，大致上可以分为图像采集技术和图像处理与分析。

　　采集过程可简单描述为在光源提供照明的条件下，数字摄像机拍摄目标物体并将其转化为图像信号，最后通过图像采集卡传输给图像处理部分。

　　在设计图像采集部分时，要考虑到多方面的问题，主要是关于数字摄像机、图像采集卡和光源方面的问题。

　　照明是影响机器视觉系统输入的主要的因素，其直接影响输入数据的质量和应用效果。

　　到目前为止，还未有哪种机器视觉照明设备能通用各种应用，因此在实际应用中，需针对应用选择相应的照明设备以满足特定需求。

　　其中，背向照明是指将被测物放在光源和摄像机之间，以提高图像的对比度。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，其优点是便于安装。

　　结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，并根据其产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同。

　　光学摄像头的任务就是进行光学成像，一般在测量领域又专门的用于测量的摄像镜头，因为其对成像质量有着关键性的作用。

　　摄像头必须要格外注意的一个问题是畸变。这个就需要用相应的畸变校正方法，目前也开发出了很多自动畸变自动校正系统。

　　目前 CCD，CMOS等固体器件的应用技术，线阵图型敏感器件，像元尺寸不断减小，阵列像元数量持续不断的增加，像元电荷传输速率也得到大幅提高。

　　在基于PC机的机器视觉系统中，图像采集卡是控制摄像机拍照来完成图像的采集与数字化，并协调总系统的重要设备。

　　当所需要识别的目标很复杂时，就一定要通过几个环节，从不同的侧面综合来实现。

　　对目标进行识别提取的时候，首先是要考虑怎么自动地将目标物从背景中分离出来。

　　目标物提取的复杂性一般就在于目标物与非目标物的特征差异不是很大，在确定了目标提取方案后，就需要对目标特征进行增强。

　　随着计算机技术、微电子技术和大规模集成电路的发展，图像信息处理工作慢慢的变多地借助硬件完成，如 DSP 芯片、专用的图像信号处理卡等。

　　疫情当下，伴随我国人口老龄化问题越来越突出，人力成本慢慢的升高，国家也慢慢变得注重人机一体化智能系统的发展，为高端装备、人工智能、及自动化生产领域发布了各项政策规划，支持智能制造业的产品研制和市场扩展。

　　而高端装备制造、AI和自动化生产行业都是机器视觉技术的主要应用场景。

　　儒众智能积极做出响应国家号召，吸纳光学、机械、计算机、模式识别、图像处理等领域人才，组建完整的视觉技术团队，助力智能制造业发展。

　　成立以来凭借着在机器视觉和控制理论方面的专业人才，研发出多款外观/尺寸/功能检测设备、智能自动焊接、智能高精度装配设备，目前产品已经成功应用于多家国内外大中型企业，为客户提升产品质量，降低人力成本，提升生产效率等方面做出了大量贡献。返回搜狐，查看更加多