机器视觉是什么(机器视觉定位是什么？和机器视觉检测有什么不同？)

机器视觉定位是什么？和机器视觉检测有什么不同？

机器视觉是一种用机器替代人眼来进行检测的过程，它的出现大大提高了生产自动化程度，增加了质量检测的高效准确性，同时也开辟了不少新的研究领域。今天就跟大家聊聊机器视觉的三大功能

机器视觉主要三大功能分别是：检测、识别、定位

1）检测

检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。比如电子行业的半导体晶圆检测、制造业的表面划痕检测、汽车行业的面板印刷质量检测、印刷行业的色差检测、医疗行业的*瓶封装缺陷检测、食品行业的外观封装检测等。

2）识别

利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。可以达到数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、*品等应用较多。比如工业生产过程中的物料配送、分拣、条码扫描和物流行业中的快件分拣等。

3）定位

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。比如在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定。

所以机器视觉定位和机器视觉检测都属于机器视觉，只是功能不同而已。

java的mvc到底是指的什么？

MVC(Model/View/Controller)模式是国外用得比较多的一种设计模式，好象最早是在Smaltalk中出现。MVC包括三类对象。Model是应用对象，View是它在屏幕上的表示，Controller定义用户界面对用户输入的响应方式。模型-视图-控制器（MVC）是80年代Smalltalk-80出现的一种软件设计模式，现在已经被广泛的使用。1、模型（Model）模型是应用程序的主体部分。模型表示业务数据，或者业务逻辑.2、视图（View）视图是应用程序中用户界面相关的部分，是用户看到并与之交互的界面。3、控制器（controller)控制器工作就是根据用户的输入，控制用户界面数据显示和更新model对象状态。

视觉测量和机器视觉有什么区别

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，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。视觉测量、视觉检测、视觉识别、视觉判断等都是常见的应用类型，所以视觉测量属于机器视觉中的一个分支，通过模拟人眼进行智能测量，将所测数据传导和储存，是实现自动化工艺流程的关键。

什么是计算机视觉？什么是机器视觉？

每天，我们睁开眼都会看见这个多彩的世界，五彩斑斓的花朵、湛蓝的天空、还有亲人熟悉的笑容，对于每一个健康人一出生便享有上天赐予的美好特权，我们可以通过眼镜感知这个世界。然而，小伙伴们知道视觉对于机器人是多么难能可贵吗？我们平时所说的计算机视觉和机器视觉又有什么区别呢？今天小编就为大家讲一讲什么是计算机视觉、什么又是机器视觉。

首先在很多文献中，计算机视觉与机器视觉是不加区分的，但其实这两个术语既有区别又有联系的。计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。机器视觉则偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定图像，以控制相应的行为。

计算机视觉是指用摄像机和电脑及其他相关设备，对生物视觉的一种模拟。它的主要任务是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。

计算机视觉的最终目标是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。但能真正实现计算机能够通过摄像机感知这个世界却是非常之难，因为虽然摄像机拍摄的图像我们平时所见一样，但对于计算机来说，任何图像都只是如上图右半边所示的像素值排列，是一堆死板的数字。如何让计算机从这些死板的数字里面读取到有意义的视觉线索，是计算机视觉应该解决的问题。

然而，计算机视觉发展多年，却依然存在着一系列难以解决的难题。目前人们掌握的具体计算机视觉任务的方法，也仅仅适用于狭隘的人脸识别、指纹识别等简单任务，无法广泛的应用于不同场合。不过，也有学者认为，随着机器学习方法的日渐普及以及大数据科技的应用，计算机视觉实现质的突破也是指日可待的。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，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，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，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。

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)。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。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于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；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。上图便是机器视觉的一个典型应用。

毋庸置疑，计算机视觉与机器视觉在技术和应用领域上都有相当大的重叠，这表明这两个学科的基础理论大致是相同的，但细究其机理，确实也有一些不同之处：

计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅多幅图像上的三维场景。计算机视觉的研究很大程度上是针对图像的内容。如下图所示，如何让计算机判断出图片中都是猫，才是计算机视觉研究的内容。

机器视觉主要是指工业领域的视觉研究，例如自主机器人的视觉，用于检测和测量的视觉。这表明在这一领域通过软件硬件，图像感知与控制理论往往与图像处理得到紧密结合来实现高效的机器人控制或各种实时操作。举个不恰当的例子，还是上图中的猫，机器视觉是观察上图中成百上千个某一特定形态的猫，发现哪只猫缺只耳朵，然后把它剔除出去。

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机器视觉要学数字信号处理吗？

不需要学数字信号处理，机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多

什么是机器视觉什么才是机器视觉

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉是用机器模拟人的视觉功能，即通过机器视觉产品(图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统进行各种运算处理来提取信息...

机器视觉是什么？这篇大全终于讲清楚了

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（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，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。  

视觉系统组成部分：

1.照明光源

2.镜头

3.工业摄像机

4.图像采集/处理卡

5.图像处理系统

6.其它外部设备 

相机篇

工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD（Charge CoupledDevice）或CMOS（ComplementaryMetalOxideSemiconductor）芯片的相机。

其中，CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。

CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。

典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。

CMOS图像传感器的开发则最早出现在20世纪70年代初，90年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI)制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。

CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有*部像素的编程随机访问的优点。

目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围等特点在高分辨率和高速场合得到了广泛的应用。

分类：

任何东西一定有它自己的分类标准，工业相机也不例外。

按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机；

按照传感器的结构特性可以分为线阵相机、面阵相机；

按照扫描方式可以分为隔行扫描相机、逐行扫描相机；

按照分辨率大小可以分为普通分辨率相机、高分辨率相机；

按照输出信号方式可以分为模拟相机、数字相机；

按照输出色彩可以分为单色（黑白）相机、彩色相机；

按照输出信号速度可以分为普通速度相机、高速相机；

按照响应频率范围可以分为可见光（普通）相机、红外相机、紫外相机等。 

区别：

1、工业相机的性能稳定可靠易于安装，相机结构紧凑结实不易损坏，连续工作时间长，可在较差的环境下使用，一般的数码相机是做不到这些的。例如：让民用数码相机一天工作24小时或连续工作几天肯定会受不了的。

2、工业相机的快门时间非常短，可以抓拍高速运动的物体。例如，把名片贴在电风扇扇叶上，以最大速度旋转，设置合适的快门时间，用工业相机抓拍一张图像，仍能够清晰辨别名片上的字体。用普通的相机来抓拍，是不可能达到同样效果的。

3、工业相机的图像传感器是逐行扫描的，而普通的相机的图像传感器是隔行扫描的，逐行扫描的图像传感器生产工艺比较复杂，成品率低，出货量少，世界上只有少数公司能够提供这类产品，例如Dalsa、Sony，而且价格昂贵。

4、工业相机的帧率远远高于普通相机。工业相机每秒可以拍摄十幅到几百幅图片，而普通相机只能拍摄2-3幅图像，相差较大。

5、工业相机输出的是裸数据(rawdata)，其光谱范围也往往比较宽，比较适合进行高质量的图像处理算法，例如机器视觉(MachineVision)应用。而普通相机拍摄的图片，其光谱范围只适合人眼视觉，并且经过了mjpeg压缩，图像质量较差，不利于分析处理。

6、工业相机(IndustrialCamera)相对普通相机(DSC)来说价格较贵。

如何选择：

1、根据应用的不同分别选用CCD或CMOS相机CCD工业相机主要应用在运动物体的图像提取，如贴片机机器视觉，当然随着CMOS技术的发展，许多贴片机也在选用CMOS工业相机。用在视觉自动检查的方案或行业中一般用CCD工业相机比较多。CMOS工业相机由成本低，功耗低也应用越来越广泛。

2、分辨率的选择首先考虑待观察或待测量物体的精度，根据精度选择分辨率。相机像素精度=单方向视野范围大小/相机单方向分辨率。则相机单方向分辨率=单方向视野范围大小/理论精度。若单视野为5mm长，理论精度为0.02mm，则单方向分辨率=5/0.02=250。然而为增加系统稳定性，不会只用一个像素单位对应一个测量/观察精度值，一般可以选择倍数4或更高。这样该相机需求单方向分辨率为1000，选用130万像素已经足够。

其次看工业相机的输出，若是体式观察或机器软件分析识别，分辨率高是有帮助的；若是VGA输出或USB输出，在显示器上观察，则还依赖于显示器的分辨率，工业相机的分辨率再高，显示器分辨率不够，也是没有意义的；利用存储卡或拍照功能，工业相机的分辨率高也是有帮助的。

3、与镜头的匹配传感器芯片尺寸需要小于或等于镜头尺寸，C或CS安装座也要匹配（或者增加转接口）。

4、相机帧数选择当被测物体有运动要求时，要选择帧数高的工业相机。但一般来说分辨率越高，帧数越低。

镜头篇

镜头的基本功能就是实现光束变换（调制），在机器视觉系统中，镜头的主要作用是将成像目标在图像传感器的光敏面上。镜头的质量直影响到机器视觉系统的整体性能，合理地选择和安装镜头，是机器视觉系统设计的重要环节。 

基础知识： 

镜头匹配 

大家如何选择合适镜头，镜头选配时需要选择与摄像机接口和CCD的尺寸相匹配的镜头。镜头C和CS的接口方式占主流。小型的安防用的CS接口摄像机得到普及、FA行业则大部分是C接口的摄像机与镜头的组合。对应的CCD尺寸、市场上一般根据用途使用2/3寸到1/3寸的产品。  

互换性

C接口镜头可以与C接口摄像机、CS接口摄像机互用； 

CS接口镜头不可以应用在C接口摄像机，只可以应用在CS接口摄像机。 

KERARE 

摄像机如果使用配备小CCD尺寸的镜头，那么周边没有摄取到图像的部分呈现出黑色，我们称其为KERARE。 

镜头的作用：

将折射率不同的各种硝材通过研磨，加工成高精度的曲面、把这些镜头进行组合，就是设计镜头。从伽利略时代开始使用的普遍技术是其基本原理。为得到更清晰的图像，一直在研究开发试制新的硝材和非球面镜片。

光源篇

LED光源、卤素灯（光纤光源）、高频荧光灯。目前LED光源最常用，主要有如下几个特点：

·可制成各种形状、尺寸及各种照射角度；

·可根据需要制成各种颜色，并可以随时调节亮度；

·通过散热装置，散热效果更好，光亮度更稳定；

·使用寿命长；

·反应快捷，可在10微秒或更短的时间内达到最大亮度；

·电源带有外触发，可以通过计算机控制，起动速度快，可以用作频闪灯；

·运行成本低、寿命长的LED，会在综合成本和性能方面体现出更大的优势；

·可根据客户的需要，进行特殊设计。

LED光源按形状通常可分为以下几类：

1、环形光源环形光源提供不同照射角度、不同颜色组合，更能突出物体的三维信息；高密度LED阵列，高亮度；多种紧凑设计，节省安装空间；解决对角照射阴影问题；可选配漫射板导光，光线均匀扩散。应用领域:PCB基板检测，IC元件检测，显微镜照明，液晶校正，塑胶容器检测，集成电路印字检查。

2、背光源用高密度LED阵列面提供高强度背光照明，能突出物体。的外形轮廓特征，尤其适合作为显微镜的载物台。红白两用背光源、红蓝多用背光源，能调配出不同颜色，满足不同被测物多色要求。应用领域:机械零件尺寸的测量，电子元件、IC的外型检测，胶片污点检测，透明物体划痕检测等。

3、条形光源条形光源是较大方形结构被测物的首选光源；颜色可根据需求搭配，自由组合；照射角度与安装随意可调。应用领域:金属表面检查，图像扫描，表面裂缝检测，LCD面板检测等。

4、同轴光源同轴光源可以消除物体表面不平整引起的阴影，从而减少干扰；部分采用分光镜设计，减少光损失，提高成像清晰度，均匀照射物体表面。应用领域:系列光源最适宜用于反射度极高的物体，如金属、玻璃、胶片、晶片等表面的划伤检测，芯片和硅晶片的破损检测，Mark点定位，包装条码识别。

5、AOI专用光源不同角度的三色光照明，照射凸显焊锡三维信息；外加漫射板导光，减少反光；不同角度组合；应用领域:用于电路板焊锡检测。

6、球积分光源具有积分效果的半球面内壁，均匀反射从底部360度发射出的光线，使整个图像的照度十分均匀。应用领域:合于曲面，表面凹凸，弧形表面检测，或金属、玻璃表面反光较强的物体表面检测。

7、线形光源超高亮度，采用柱面透镜聚光，适用于各种流水线连续检测场合。应用领域:阵相机照明专用，AOI专用。

8、点光源大功率LED，体积小，发光强度高；光纤卤素灯的替代品，尤其适合作为镜头的同轴光源等；高效散热装置，大大提高光源的使用寿命。应用领域:适合远心镜头使用，用于芯片检测，Mark点定位，晶片及液晶玻璃底基校正。

9、组合条形光源四边配置条形光，每边照明独立可控；可根据被测物要求调整所需照明角度，适用性广。应用案例:CB基板检测，IC元件检测，焊锡检查，Mark点定位，显微镜照明，包装条码照明，球形物体照明等。

10、对位光源对位速度快；视场大；精度高；体积小，便于检测集成；亮度高，可选配辅助环形光源。应用领域:VA系列光源是全自动电路板印刷机对位的专用光源。

光源的选型

一、前提信息

1、检测内容

外观检查、OCR、尺寸测定、定位

2、对象物

①想看什么？（异物、伤痕、缺损、标识、形状等）

②表面状态（镜面、糙面、曲面、平面）

③立体？平面？

④材质、表面颜色

⑤视野范围？

⑥动态还是静态（相机快门速度）

3、限制条件

①工作距离（镜头下端到被测物表面距离）

②设置条件（照明的大小、照明下端到被测物表面的距离、反射型or透射型）

③周围环境（温度、外乱光）

④相机的种类，面阵or线阵

二、简单的预备知识：

1．因材质和厚度不同、对光的透过特性（透明度）各异。

2．光根拠其波长之长短、对物质的穿透能力（穿透率）各异。

3．光的波长越长、对物质的透过力越强，光的波长越短、在物质表面的拡散率越大。

4．透射照明、即是使光线透射对象物、并観察其透过光之照明手法。

三、光源：

1．穏定均匀的光源极其重要

2．目的：将被测物与背景尽量明顕区分

3．摂取图像时、最重要之处是如何鲜明地获得：被测物与背景的浓淡差

4．目前、在图像处理领域中最广范的技术手法是：二值化（白黒）处理为了能够突出特征点，将特征图像突出出来，在打光手法上，常用的包括有明视野与暗视野。

明视野：用直射光来観察对象物整体(散乱光呈黒色)

暗视野：用散乱光来観察对象物整体(直射光呈白色)具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。

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 End 

机器视觉工程师是干什么的

需要学习编程。视觉工程师职责：1、负责机器视觉系统图像处理、分析及算法研发，视频图像特征提取等应用开发;2、研究并开发基于地图信息的单目、双目摄像头，vslam及其他相关传感器的自主定位算法。3、完成算法设计、实现、测试，完成应用调试。

人工智能化是什么概念

人工智能是指计算机在具备自然学习的能力的情况下为人们提供各种更加自然，人性化的服务。人工智能是对人类意识，思维过程的模拟，能像人那样思考。目前的人工智能具备以下四种能力：1、语音能力：语音识别和语音合成的能力。2、图像能力：图像能力是指计算机看一个图片，不止能看见还能看的懂。3、自然语言处理能力：使计算机通过知识图谱，能够有像人一样具备认知，规划，逻辑推理生成生动自然的文字或语音。4、用户画像：通过用户相关信息的解锁使计算机记住每一个用户，从而提供个性化的服务。人工智能主要用于医疗，军事，民生等行业，通过自主学习和大数据分析为人们提供更便利快捷的服务。

机器视觉基本原理？

机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，其基本原理包括图像获取、预处理、特征提取和分类识别。

首先，通过摄像头或传感器获取图像数据。然后，对图像进行预处理，如去噪、增强和几何校正，以提高图像质量。

接下来，通过特征提取算法，提取图像中的关键特征，如边缘、纹理和颜色等。

最后，利用分类器对提取的特征进行分类和识别，从而实现目标检测、物体识别和场景理解等应用。机器视觉的基本原理是通过模拟人类视觉系统的处理过程，实现对图像数据的理解和分析。