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CCD视觉检测系统就是用工业相机代替人眼睛去完成识别、测量、定位、判断等功能。视觉检测是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，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。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品的功能方面具有不可估量的价值。配置CCD自动检测定位+6关节机器人的CCD视觉系统广泛应用于电子连接器（冲压）生产制造行业，连接器平整度和正位度检测。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...

CCD机器视觉检测在工业产品检测上的优势：1、CCD机器视觉检测设备是一种非接触测量方法，可以避免对被测对象的损伤。适用于高温、高压、流体、环境危害等难以接近被测物的场合，可代替人工操作，保证生产效率和安全生产。2、CCD机器视觉技术的尺寸测量具有良好的连续性和高精度，CCD提高了工业在线测量的实时性和准确性，也显著提高了生产效率和质量控制。3、CCD机器视觉检测设备，从效率上可以降低工业品企业检测成本。将原本流水线多人检测不同项目用一台设备完成。原本5-6人的检测线降低到1-2人，降低企业用工成本。工业品生产后质量检验是产品流通前的重要环节。机器视觉在工业品检测方面有其独特的技术...

虽然深度学习，人工智能和认知系统的概念并不新鲜，但也是近些年它们才真正应用于机器视觉系统。随着机器视觉技术的不断发展，系统在不需要计算机编程的情况下也可以具有分析和分类对象的能力。而人工智能（AI）和深度学习是推动机器视觉发展的重要技术手段。然而，描述这些概念背后的潜在科学更为简单。例如，在传统的机器视觉系统中，可能需要读取零件上的条形码、判断其尺寸或检查其是否有缺陷。为此，系统集成商通常使用现成的软件，这些软件提供了标准工具。例如，可以部署这些工具来确定数据矩阵代码，或者使用图形用户界面来测量零件尺寸的工具集。因此，部件的测量可以分为好或坏，这取决于它们是否符合某些预定标准。与这...

虽然深度学习，人工智能和认知系统的概念并不新鲜，但也是近些年它们才真正应用于机器视觉系统。随着机器视觉技术的不断发展，系统在不需要计算机编程的情况下也可以具有分析和分类对象的能力。而人工智能（AI）和深度学习是推动机器视觉发展的重要技术手段。然而，描述这些概念背后的潜在科学更为简单。例如，在传统的机器视觉系统中，可能需要读取零件上的条形码、判断其尺寸或检查其是否有缺陷。为此，系统集成商通常使用现成的软件，这些软件提供了标准工具。例如，可以部署这些工具来确定数据矩阵代码，或者使用图形用户界面来测量零件尺寸的工具集。因此，部件的测量可以分为好或坏，这取决于它们是否符合某些预定标准。与这...

缺陷检测系统使用的彩色CCD都采用双线CCD（BayerPattern彩色CCD）或三线（R、G、B）CCD，这类彩色CCD存在两个固有的问题：1）使用滤光片以过滤出红、绿、蓝三个单色，造成光谱和光子损失；2）由于使用多线（双线或三线）CCD，成像存在空间偏差。这些固有问题终会导致生成的图像颜色失真和细节丢失，其中基于BayerPattern（Bayerfilter）的双线CCD问题会更为严重。这类相机，原理上每个滤光点（Pixel点位）只能通过红、绿、蓝之中的一种颜色，因此对应的Pixel点位实际只采集到单一颜色（红、绿、蓝中的一种）的信息，被滤除的其他两种颜色信息是通过插值法补回—...

先谈一谈字符模板那匹配法。字符模板匹配法看起来很蠢，但是在一些应用上可能却很凑效。比如在对电表数字进行识别时，考虑到电表上的字体较少，而且字体很统一，清晰度也很高，所以识别难度不高。针对这种简单的识别场景，我们首先考虑的识别策略当然是简单的模板匹配法。模板匹配法只限于一些很简单的场景，但对于稍微复杂的场景，那就不太实用了。那此时我们可以采取OCR的一般方法，即特征设计、特征提取、分类得出结果的计算机视觉通用的技巧。在这里简单说一下这里常见的方法。第一步是特征设计和提取，我们现在识别的目标是字符，所以我们要为字符设计它独有的的特征，来为后面的特征分类做好准备。再将这些特征送入分类器（SV...

从广义上来说，MVI是一种模拟和拓展人类眼、脑、手的功能的一种技术，在不同的应用领域其定义可能有着细微的差别，但都离开不了两个根本的方法与技术，即从图像中获取所需信息，然后反馈给自动化执行机构完成特定的任务。可以说基于任何图像传感方法（如可见光成像、红外成像、X光成像、超声成像等等）的自动化检测技术都可以认为是MVI或AVI。当采用光学成像方法时，MVI实际上就变为AOI。因此AOI可以认为是MVI的一种特例。根据成像方法的不同，AOI又可分为三维（3D）AOI和二维（2D）AOI，三维AOI主要用于物体外形几何参数的测量、零件分组、定位、识别、机器人引导等场合；二维AOI主要用于...

平面条纹光源使用平面条纹式照明，通过反射的光线相互干涉而形成明暗相间的干涉直条纹，当检测物体表面有凹凸不平时，由于光程变化使得部分直条纹产生形变，以此来检测元件表面的凹凸点及细小缺陷问题。平面条纹光源可很好的弥补同轴光源难以检测的凹凸点及细小缺陷不明显的短板，适用于反光物体、膜材、五金件、玻璃上的凹凸点及细小缺陷的检测。在实际应用中，平面条纹光源以其独特的发光原理，有着无可替代的成像优势。从上述案例中可以得知，只有根据产品的检测需求以及产品的自身特性来选择合适的光源，才能得到好的光学方案。随着光源的种类不断增多，在保证成像质量的同时也朝着节省空间与成本的方向发展，同时很多检测上的疑...

（3）深度学习与机器视觉软硬结合过去十年图形处理单元（GPU）足够强大的计算能力以及丰富的数据积累使得深度学习得以迅速发展，结合深度学习进行机器视觉检测也成为新的发展趋势。相比使用基于规则方法的传统图像处理软件，深度学习能够让机器视觉适应更多的变化从而提高复杂环境下的精确程度。同时，深度学习也能够大幅减少开发机器视觉程序和进行可行性测试所需要的时间。2017年4月康耐视收购了基于深度学习的工业图像分析软件公司ViDiSystems，去年年底已经将一款深度学习工业图像分析软件ViDiSuite已经投入商业运营，这给集成厂商也带来巨大的机遇。（4）融合更多波段的探测技术传统机器视觉的光源以...

除了缺陷检测本身固有的难点之外，在机器视觉检测系统中，光源的选择和使用也是能否精确检出缺陷的一个关键环节。光源、相机、镜头的选取与搭配，是技术人员面对的一大考验。在选择光源时，通常需要如下考虑：1）针对不同的检测要求，光源可使用常亮模式，也可进行多工位频闪拍照；2）根据外观缺陷的形状或材质特性，可选择明场或暗场照明，同时光源角度也可按需调整；3）根据视野与精度要求，除了选择不同的相机与镜头组合外，光源的工作距离也尤为重要。针对不同类型的外观缺陷检测光源方案不同的外观缺陷有着不同的特征，要想达到一个好的检测效果，需要对各种光源的原理及应用熟稔于心。选择合适的光源才能更高效地面对不同缺...

CCD机器视觉检系统应用流程：1.首先，将检测到的物体逼近或移动到工业相机视野的中心，如果是，则将触发脉冲信号发送到图像采设备;2.图像采集设备根据设计人员预设的程序和延时将启动脉冲发送到工业相机与照明设备，但是也有一些工业相机和照明设备在系统开机时直接开始启动；3.工业相机停止当前扫描，然后重新开始新的帧扫描;有时工业相机需要在开始脉冲到达之前处于等待状态，而帧扫描在开始脉冲到达之后才开始;4.如果使用的策略是曝光策略，则在工业相机开始新的帧扫描之前，应打开曝光控制系统，并由程序或硬件根据您的实际需要设置曝光时间、曝光速度、曝光强度;5.如果采用曝光策略，请使用另一个启动脉冲来打...

引导还可用于与其他机器视觉工具进行对位，这是机器视觉一个非常强大的功能。因为在生产过程中，元件可能是以未知的方向呈现到相机面前的。通过定位元件，并将其他机器视觉工具与该元件对位，机器视觉能够实现工具自动定位。这涉及到元件关键特征的定位，以确保卡尺、Blob、边线或其他视觉软件工具的精确定位，进而让它们能够与元件正确互动。这种方法让制造商能够在同一生产线上生产多种产品，从而减少了检验过程中用于保持元件位置的昂贵硬膜的需要。有时，引导还需要进行几何图案匹配。图案匹配工具在保证每次可靠定位元件的同时，还必须能够应对较大的对比度和光线变化，以及尺度变化、旋转和其他因素。这是因为，图案匹配所...

全自动CCD光学检测分选机设备优势用CCD光学分选设备检测螺丝等小五金工件的好处：1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。4、利用了机器视觉解决方案，可以节省大量劳动力资源，为公司带来可观利益。5、自动化程度高，有利于提升企业的形象。边缘检测算法的基本步骤有哪些？重庆CCD机器视觉系统定制 这是三个定位点，图形旋转也不影响识别。现在常见的二维码是OR二维码（OR是一种码制...

这是三个定位点，图形旋转也不影响识别。现在常见的二维码是OR二维码（OR是一种码制），我们便以它为例。我们看一个二维码，较早看到的当然是几何图形。这些图形中，藏了不少重要的“部件”。首先，OR二维码的三个“角”上有三个方块，它叫位置探测图形。有了这三个点，不管是从哪个方向读取二维码，信息都可以被识别。即使将二维码图形旋转，也可以识别。也许你会问，为什么不是四个角上都有方块呢？事实上，是可以设更多的点，但几何知识告诉我们，3点就可以确定一个平面，节省出的一个角可以嵌入更多信息。另外，二维码上还有一些图形混杂在几何图形中，是肉眼看不出来的，比如定位图形和分隔符。定位图形就是图中连接三个位置...

当前，工业领域仍是机器视觉的主要市场，在半导体及电子制造、汽车制造、机械制造、食品与包装、制药等行业的自动化生产过程中，机器视觉被广泛应用于自动检验、过程控制和机器人引导等。随着“工业”的深入发展和工业自动化的普及，机器视觉在工业制造领域的市场规模将稳定增长。此外，在非工业领域，得益于自动驾驶、智能安防和智慧交通等领域的需求激增，机器视觉将获得爆发式增长。Yole预计全球机器视觉相机市场将从2017年的20亿美元增长到2023年的40亿美元，复合年增长率（CAGR）为12%。传统制造业的聚集地——北美一直是机器视觉比较大的市场，随着全球制造中心向中国转移，中国机器视觉市场正在继北美...

OCR分类。如果要给OCR进行分类，我觉得可以分为两类：手写体识别和印刷体识别。这两个可以认为是OCR领域两个大主题了，当然印刷体识别较手写体识别要简单得多，我们也能从直观上理解，印刷体大多都是规则的字体，因为这些字体都是计算机自己生成再通过打印技术印刷到纸上。在印刷体的识别上有其独特的干扰：在印刷过程中字体很可能变得断裂或者墨水粘连，使得OCR识别异常困难。当然这些都可以通过一些图像处理的技术帮他尽可能的还原，进而提高识别率。总的来说，单纯的印刷体识别在业界已经能做到很不错了，但说100%识别是肯定不可能的，但是说识别得不错那是没毛病。印刷体已经识别得不错了，那么手写体呢？手写体...

从广义上来说，MVI是一种模拟和拓展人类眼、脑、手的功能的一种技术，在不同的应用领域其定义可能有着细微的差别，但都离开不了两个根本的方法与技术，即从图像中获取所需信息，然后反馈给自动化执行机构完成特定的任务。可以说基于任何图像传感方法（如可见光成像、红外成像、X光成像、超声成像等等）的自动化检测技术都可以认为是MVI或AVI。当采用光学成像方法时，MVI实际上就变为AOI。因此AOI可以认为是MVI的一种特例。根据成像方法的不同，AOI又可分为三维（3D）AOI和二维（2D）AOI，三维AOI主要用于物体外形几何参数的测量、零件分组、定位、识别、机器人引导等场合；二维AOI主要用于...

黑色表示二进制的“1”，白色表示二进制的“0”“我们之所以对二维码进行扫描能读出那么多信息，就是因为这些信息被编入了二维码之中。”黄海平说，“制作二维码输入的信息可以分成三类，文本信息，比如名片信息；字符信息，比如网址、电话号码；还有图片信息，甚至还可以包括简短的视频。”数据信息是怎么被编入的呢？信息输入后，首先要选择一种信息编码的码制。现在常见的二维码都是以QR码作为编码的码制。QR码是矩阵式二维码，它是在一个矩形空间内，通过黑、白像素在矩阵中的不同分布，来进行编码的。我们知道电脑使用二进制（0和1）数来贮存和处理数据，而在二维码中，用黑白矩形表示二进制数据我们肉眼能看到的黑色表...

在系统集成中，被测件的支撑方式、精密传输与定位装置也必须精心设计，这牵涉到精密机械设计技术，这对平板显示、硅片、半导体和MEMS等精密制造与组装产业中的自动光学检测系统非常重要。在这些领域，制造过程通常在超净间进行，要求自动光学检测系统具有很高的自洁能力，对系统构件的材料选型、气动及自动化装置选型、运动导轨的设计与器件选型都有严格要求，不能给生产环境尤其是被测工件本身带来二次污染。尤其是用于表面缺陷检测的AOI系统不能在检测过程中，给被测件表面带来缺陷（如粉尘、划伤、静电等）。因此，对于大型零件（如高世代的液晶玻璃基板、硅片等）的在线检测，常常需要采取气浮支撑、定位与传输机构，运动...

除了缺陷检测本身固有的难点之外，在机器视觉检测系统中，光源的选择和使用也是能否精确检出缺陷的一个关键环节。光源、相机、镜头的选取与搭配，是技术人员面对的一大考验。在选择光源时，通常需要如下考虑：1）针对不同的检测要求，光源可使用常亮模式，也可进行多工位频闪拍照；2）根据外观缺陷的形状或材质特性，可选择明场或暗场照明，同时光源角度也可按需调整；3）根据视野与精度要求，除了选择不同的相机与镜头组合外，光源的工作距离也尤为重要。针对不同类型的外观缺陷检测光源方案不同的外观缺陷有着不同的特征，要想达到一个好的检测效果，需要对各种光源的原理及应用熟稔于心。选择合适的光源才能更高效地面对不同缺...

深度学习在视觉应用的三个重要部分，即目标分类、目标检测、语义分割这三个内容。图像分类这一类问题常用与区分不同的物品，图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是视觉方向的其中一个重要点。实际上，如果要机器实现自动分类，那么我们需要知道如何强有力地描绘出需要分辨物体的特征。深度学习下的神经网络在图像分类任务上效果很好的原因是，它们有着能够自动学习多重抽象层的能力，神经网络可以识别极端变化的模式，在扭曲的图像和经过简单的几何变换的图像上也有着很好的鲁棒性。现实世界的很多图片通常包含不只一个物体，此时如果使用图像分类模型为图像分配一个单一标签其实是非常粗糙的，并...

在产品制造过程中，由于各种原因，零部件不可避免的会产生多种缺陷，如印制电路板上出现孔错位、划伤、断路、短路、污染等缺陷，液晶面板的基板玻璃和滤光片表面含有小孔、划痕、颗粒、mura等缺陷，带钢表面产生裂纹、辊印、孔洞、麻点等缺陷，这些缺陷不仅影响产品的性能，严重时甚至会危害到生命安全，对用户造成巨大经济损失。传统缺陷检测方法为人工目视检测法，目前在手机、平板显示、太阳能、锂电池等诸多行业，仍然有大量的产业工人从事这项工作。这种人工视觉检测方法需要在强光照明条件下进行，不仅对检测人员的眼睛伤害很大，且存在主观性强、人眼空间和时间分辨率有限、检测不确定性大、易产生歧义、效率低下等缺点，已很...

深度学习在视觉应用的三个重要部分，即目标分类、目标检测、语义分割这三个内容。图像分类这一类问题常用与区分不同的物品，图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是视觉方向的其中一个重要点。实际上，如果要机器实现自动分类，那么我们需要知道如何强有力地描绘出需要分辨物体的特征。深度学习下的神经网络在图像分类任务上效果很好的原因是，它们有着能够自动学习多重抽象层的能力，神经网络可以识别极端变化的模式，在扭曲的图像和经过简单的几何变换的图像上也有着很好的鲁棒性。现实世界的很多图片通常包含不只一个物体，此时如果使用图像分类模型为图像分配一个单一标签其实是非常粗糙的，并...

AOI系统组成。目前在产业界用得较多的AOI系统是由相机、镜头、光源、计算机等通用器件集成的简单光学成像与处理系统。在光源照明下利用相机直接成像，然后由计算机处理实现检测。这种简单系统的优点是成本低、集成容易、技术门槛相对不高，在制造过程中能够代替人工检测，满足多数场合的要求。但对于大幅面或复杂结构物体的视觉检测，由于受到视场和分辨率（或精度）的相互制约，或生产节拍对检测速度有特殊的要求，单相机组成的AOI系统有时难以胜任，因此可能需要有多个基本单元集成在一起，协同工作，共同完成高难度检测任务。即采取一种多传感器成像、高速分布式处理的AOI系统集成架构。表面缺陷AOI检测系统的通用架构...

测量。在测量应用中，机器视觉系统通过计算被测物上两个或以上的点或者几何位置之间的距离来进行测量，然后确定这些测量结果是否符合规格。如果不符合，视觉系统将向机器控制器发送一个未通过信号，进而触发生产线上的不合格产品剔除装置，将该物品从生产线上剔除。在实践中，当元件移动经过相机视场时，固定式相机将会采集该元件的图像，然后，机器视觉系统将使用软件来计算图像中不同点之间的距离，如图5所示。机器视觉比较大的特点就是可以实现非接触式测量，避免了许多传统的接触式测量带来的二次损伤。（4）识别在元件识别应用中，机器视觉系统通过读取条码（一维）、DataMatrix码（二维）、直接部件标识（DPM）...

这些年深度学习的出现，让OCR技术焕发第二春。现在OCR基本都用卷积神经网络来做了，而且识别率也是惊人的好，人们也不再需要花大量时间去设计字符特征了。在OCR系统中，人工神经网络主要充当特征提取器和分类器的功能，输入是字符图像，输出是识别结果，一气呵成。当然用深度学习做OCR并不是在每个方面都很好，因为神经网络的训练需要大量的训练数据，那么如果我们没有办法得到大量训练数据时，这种方法很可能就不奏效了。其次，神经网络的训练需要花费大量的时间，并且需要用到的硬件资源一般都比较多，这几个都是需要考虑的问题。在一些简单环境下OCR的准确度已经比较高了（比如电子文档），但是在一些复杂环境下的字符...

CCD机器视觉具有哪些功能：1、定位功能：可以自动定位被检查产品外观上的位置特征，在检测过程中如果这些外观特征与数据库提供的图像坐标不一致，就可以判断出产品为缺陷或瑕疵产品。2、测量功能：可以自动测量产品的外观尺寸，通过CCD相机对检测产品进多角度拍摄，可测产品长宽高等基本数值，也可根据不同的产品测量需求通过增加CCD相机数量及角度调整可以讲测量精度提高道，同时测量各种形状物体尺寸。通过数据库运算得出相应尺寸与数据库中固有数据进行对比来判断产品尺寸是否合格。3、识别功能：可以自动识别产品的颜色、图形、字符等，通过数据库进行运算判断出检测产品上出现的字符、颜色、图形是否正确从而判断被...

AOI系统组成。目前在产业界用得较多的AOI系统是由相机、镜头、光源、计算机等通用器件集成的简单光学成像与处理系统。在光源照明下利用相机直接成像，然后由计算机处理实现检测。这种简单系统的优点是成本低、集成容易、技术门槛相对不高，在制造过程中能够代替人工检测，满足多数场合的要求。但对于大幅面或复杂结构物体的视觉检测，由于受到视场和分辨率（或精度）的相互制约，或生产节拍对检测速度有特殊的要求，单相机组成的AOI系统有时难以胜任，因此可能需要有多个基本单元集成在一起，协同工作，共同完成高难度检测任务。即采取一种多传感器成像、高速分布式处理的AOI系统集成架构。表面缺陷AOI检测系统的通用架构...

定位和引导定位是机器视觉的基本应用。在任何机器视觉应用中，无论是简单的装配检测，还是复杂的3D机器人箱子拾取应用，通常第一步都是采用图案匹配技术定位相机视场内的目标物品或特征。目标物品的定位往往决定机器视觉应用的成败。引导就是使用机器视觉来报告元件的位置和方向。需要引导的原因有许多：首先，机器视觉系统可以定位元件的位置和方向，将元件与规定的公差进行比较，以及确保元件处于正确的角度，以验证元件装配是否正确。其次，引导可用于在二维（2D）或三维（3D）空间内将元件的位置和方向报告给机器或机器控制器，让机器能够定位元件或机器，以便将元件对位。2.检测。检测是机器视觉在工业领域中主要的应用...

AOI系统组成。目前在产业界用得较多的AOI系统是由相机、镜头、光源、计算机等通用器件集成的简单光学成像与处理系统。在光源照明下利用相机直接成像，然后由计算机处理实现检测。这种简单系统的优点是成本低、集成容易、技术门槛相对不高，在制造过程中能够代替人工检测，满足多数场合的要求。但对于大幅面或复杂结构物体的视觉检测，由于受到视场和分辨率（或精度）的相互制约，或生产节拍对检测速度有特殊的要求，单相机组成的AOI系统有时难以胜任，因此可能需要有多个基本单元集成在一起，协同工作，共同完成高难度检测任务。即采取一种多传感器成像、高速分布式处理的AOI系统集成架构。表面缺陷AOI检测系统的通用架构...