机器视觉基础 

        什么是机器视觉 互联网的高速发展，使得物流业走势迅猛，不仅是每年一度的京东购物节和淘宝节让物流人员高压负 重，喘不过气，就连现在的日常外卖派送，超市派送也使得快递人员人手不断速增，美团外卖布局无人物 流，京东机器人物流拣货已开始应用，机器人工作，为人们的生活带来了巨大的便利性。机器人逐渐成为 市场的宠儿。 

       如今，我们的身边已然充斥着各种类型的机器人，在制造、运输、生活等各领域起着非常重要的作用。 比如机器人代步车，扫地机器人等。而让这些机器人拥有一双“智慧”双眼的正是机器视觉技术，得益于 机器人产业的规划发展，机器视觉技术的应用就有非常广阔的空间。 

       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(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。

        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。  

       一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、 相 机（包括 CCD 相机和 COMS 相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输 入输出单元等。 

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      机器视觉检测系统采用 CCD 照相机将被检测的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，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标 的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、 合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 

      在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像 质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。 要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。 

     光源选型基本要素： 

     对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的 特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周 围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。 

     亮度：当选择两种光源的时候，最佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的 情况会出现。第一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪 声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮 度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会最大。

     鲁棒性：另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度最小。当光源放置在摄像头视野 的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反 射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。 

     好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显，除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能 够产生最大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了，剩下来的工作就容易多了。 具体的光源选取方法还在于试验的实践经验

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