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佛山犀灵工业机器人培训中心
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佛山犀灵机器人培训中心致力于在机器人技术及智能制造领域进行人才培训、教育与服务、校企合作共建专业,常年开设工业机器人培训、机器视觉培训、PLC自动化培训。
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佛山南海区机器视觉培训班

佛山南海区机器视觉培训班
2024-06-07
  • 课程详细

  • 机构定位
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在这个充满科技奇迹的时代里,机器视觉像一面魔法镜,赋予机器以“视觉”,让它们能够理解和解释这个世界。对于热爱探索新知的大学生和研究生们来说,学习机器视觉不仅是开启未来科技大门的钥匙,更是一次激动人心的冒险之旅。

系统可再分为

采集和分析分开的系统


主端电脑(Host Computer)
影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器
影像摄影机
定焦镜头镜头
显微镜头
照明设备
Halogen光源LED光源
高周波萤光灯源
闪光灯源
其他特殊光源
影像显示器
LCD
机构及控制系统
PLC、PC-Base控制器
精密桌台
伺服运动机台

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采集和分析一体的系统


智能相机(图像采集和分析一体)
其他配套外围设备:光源、显示、PLC控制系统等等。

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一个典型的机器视觉系统包括以下五大块

1
照明
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,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步。
2
镜头
FOV(Field of Vision)=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM(零件测量公差比)
镜头选择应注意:
①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变
视觉检测中如何确定镜头的焦距
为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素:·视野 - 被成像区域的大小。
工作距离 (WD) - 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。
 CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。
·这些因素必须采取一致的方式对待。如果在测量物体的宽度,则需要使用水平方向的 CCD 规格,等等。如果以英寸为单位进行测量,则以英尺进行计算,再转换为毫米。

3
高速相机
按照不同标准可分为:标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:
按成像色彩划分,可分为彩色相机和黑白相机;
按分辨率划分,像素数在38万以下的为普通型,像素数在38万以上的高分辨率型;
按光敏面尺寸大小划分,可分为1/4、1/3、1/2、1英寸相机;
按扫描方式划分,可分为行扫描相机(线阵相机)和面扫描相机(面阵相机)两种方式;(面扫描相机又可分为隔行扫描相机和逐行扫描相机);
按同步方式划分,可分为普通相机(内同步)和具有外同步功能的相机等。
4
图像采集卡
图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等等。
比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如,可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。
5
视觉处理器
视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时,采用视觉处理器加快视觉处理任务。采集卡传输图像到存储器,进而计算分析。当前主流配置的PLC,且配置较高,视觉处理器已经几乎退出市场。

下面是一些简单机器视觉系统能够完成的任务示例



1. 图像分类:识别和分类图像中的对象,例如区分照片中是猫还是狗。这是深度学习和机器视觉研究中基本的任务之一。
2. 物体检测:在图像中识别特定物体的位置和大小。例如,监控摄像头可以检测到特定区域内的人员。
3. 质量检测:在制造业中,机器视觉系统可以检测产品的缺陷,如划痕、裂纹或不正确的装配,以确保产品质量。
4. 条码和二维码识别:自动识别和解码产品包装上的条码或二维码,用于物流跟踪和零售管理。

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5. 颜色检测:识别图像中的颜色,用于质量控制、分类任务或在图像搜索中找到特定颜色的物体。
6. 简单的面部识别:识别和验证个人的身份,尽管这通常需要更高级的算法,但在一些控制环境下,简单的机器视觉技术也能够进行基本的面部识别。
7. 光学字符识别(OCR):将书面文本(打印或手写)转换为机器编码的文本,用于自动数据录入、文档归档或车牌识别等。

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机器视觉怎么学

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理解基础概念。首先,理解机器视觉的基础概念,如图像采集、图像处理基本手段(如blob分析、形态学等)。
学习图像处理软件。掌握图像处理软件如HALCON、OpenCV等,这些软件对于机器视觉系统至关重要。学习编程语言。选择一门编程语言,如C++、C#等,并深入学习。对于想要从事机器视觉领域的人来说,Python也是一门非常重要的语言。学习深度学习基础知识。了解深度学习的基础算法原理,如卷积神经网络等

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4082-1Z5101046194F 学习机器视觉硬件选项。了解并学习机器视觉系统中常用的硬件选项,如镜头、相机、光源等,以及它们的基本原理和选项。学习数据分析和机器学习基础知识。了解数据分析和机器学习的基础知识,如统计学、概率论、决策树、神经网络等。参与在线课程和论坛。参与在线课程和论坛,如OpenCV中文网站等,可以提供大量的学习资料和教程。
持续学习和实践。机器视觉是一个快速发展的领域,因此持续学习和实践是非常重要的

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