机器视觉

可以用到很多方面啊,电子行业,医药行业,汽车行业,包装行业,物流行业等等,隶属自动化行业,

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机器视觉用什么语言开发目前可以开发机器视觉的相关计算机语言有C，C#，JAVA，PYTHON等，甚至简单的PHP和JAVASCRIPT也可以开发相关的功能。机器视觉需要用到图像处理库，有很多免费且开源的第三方图像库可以用，如十分著名的OpenCV，有C，JAVA，PYTHON的版本，它包含了很多现成的函数，可以处理图像的形状，颜色，大小，图像文件保存，找相似图像，物体边缘（Cannyedge）算法。机器视觉的另一个方向是神经网络深度学习算法。这里面有代表性的是谷歌的TensorFlow，具有很强大的机器视觉能力。文字识别方面的代表有谷歌的Tesseract，这也是开源项目。机器视觉用什么硬件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光源照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、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.工业镜头FOV（）=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3.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：线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。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。目前，千兆网口工业相机逐步成为主流，图像采集卡一般采用视觉专用的千兆网卡。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。现在由于采集卡可以快速传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以现在视觉处理器用的较少了。

在机器视觉系统的应用上，只要适合实际检测的需求，就不存在过时的情况。欢迎登陆机器视觉产品资料查询平台，了解更多光源产品信息。

目前可以开发机器视觉的相关计算机语言有C++，C#，JAVA，PYTHON等，甚至简单的PHP和JAVASCRIPT也可以开发相关的功能。　　机器视觉需要用到图像处理库，有很多免费且开源的第三方图像库可以用，如十分著名的OpenCV，有C++，JAVA，PYTHON的版本，它包含了很多现成的函数，可以处理图像的形状，颜色，大小，图像文件保存，找相似图像，物体边缘（Cannyedge）算法。　　机器视觉的另一个方向是神经网络深度学习算法。这里面有代表性的是谷歌的TensorFlow，具有很强大的机器视觉能力。　　文字识别方面的代表有谷歌的Tesseract，这也是开源项目。　机器视觉用什么硬件　　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光源照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、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.工业镜头　　FOV（FieldOfVision）=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　　3.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：线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。　　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。　　目前，千兆网口工业相机逐步成为主流，图像采集卡一般采用视觉专用的千兆网卡。　　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。现在由于采集卡可以快速传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以现在视觉处理器用的较少了。

不要局限于中文信息。用google搜索"Coaxial light"，就有相当多的介绍。下面这个有图解:http://www.forensicphoto.ca/ring_prism.html产品列表: http://www.led-i.com/CoaxialLight.htm

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CMO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。

3D视觉技术是通过3D摄像头能够采集视野内空间每个点位的三维座标信息，通过算法复原智能获取三维立体成像，本文我们介绍的是3D机器视觉中使用的四种技术。我们可以进一步将这些技术分为两个领域：基于时域的和基于空间域的。

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资讯。目前结构光在三维测量、三维重建的应用还是很多的，在没有新的照明系统及技术代替还是不会过时的。

康奈仕visionpro8.4机器视觉软件可以用来完成简单的产品统计项目，具体使用方法如下：1、首先，需要获得图像，选择图像源，双击它，然后单击“选择文件”以指定图像路径。2、然后单击以下图标打开工具箱，并双击以选择该工具。3、单击并选择“输出”，将其拖动到“输入”，然后双击“cog工具”，单击并选择右侧的“当前”，最后获取图像。4、单击按操作显示的操作结果，包括找到的产品数、产品的操作分数等。5、点击上述文件中保存项目后生成的最终用户界面，完成机器视觉统计项目的产品数量。

朋友，如果你已经得到了你想要的答案，希望不要关闭问题或说没有你想要的答案，有些问题是没有正确答案或者很难回答的，希望珍惜大家的帮助！谢谢 （^_^) 你的问题不好回答，我拿生产布匹来举个例子，希望对你有用。在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成,在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序,给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时,却仍然不能保证100 %的检验合格率(即“零缺陷”) 。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。 流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。在流水线上，所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认（以下简称“布匹检测”）。现在采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布匹检测中，用人工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。 三、项目方案 机器视觉是在没有人工干预的情况下使用计算机来处理和分析图像信息并作出结论。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度,与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉强调的是精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性。 在机器视觉应用中，包括以下几个过程： 图像采集 通过光学系统，由相机采集图像，图像转换成数字格式式并传入计算机存储器。 图像处理 处理器运用不同的算法来处理对决策有重要影响的图像要素，如对图像进行颜色辨识,面积、长度测量，图像增强，边缘锐化，降噪等处理。 特性提取 处理器识别并量化图像的关键特性，例如布匹的颜色和杂质的形状等等。然后这些数据传送到控制程序。 判决和控制 处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。例如：这些数据包括杂质的直径是否在要求规格之内或者布匹的颜色是否合格。 视觉系统一般包括：光源、光学系统、相机、图像处理单元、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。布匹检测的机器视觉系统的组成如下图所示。视觉系统的输出是经过运算处理之后的检测结果——各种杂质的数量。计算机系统实时获得检测结果后,指挥运动系统或输入输出系统执行相应的控制动作（如分选）。图像处理软件 机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 特征提取辨识 一般布匹检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些： 1． 图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。 2． 杂质的形状难以事先确定。 3． 由于布匹快速运动对光线产生反射，图像中可能会存在大量的噪声。 4． 在流水线上，对布匹进行检测，有实时性的要求。 由于上述原因，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。 我们使用德国Stemmer公司的机器视觉软件开发包-CVB中的color、blob工具，它适合于开发颜色模式识别和斑点的检测。 Color检测 一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红(R)绿(G)篮(B)三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。 Blob检测 根据上面得到的处理图像，根据需求，在纯色背景下检测杂质色斑，并且要计算出色斑的面积,以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标，检测目标，并且计算出其面积的功能。 Blob分析(Blob Analysis)是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。经二值化(Binary Thresholding)处理后的图像中色斑可认为是blob。Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析，而是对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码(RLE)来表示相邻的目标范围。这种算法与基于象素的算法相比，大大提高处理速度。 结果处理和控制 应用程序把返回的结果存入数据库或用户指定的位置，并根据结果控制机械部分做相应的运动。 根据识别的结果，存入数据库进行信息管理。以后可以随时对信息进行检索查询，管理者可以获知某段时间内流水线的忙闲，为下一步的工作作出安排；可以获知近期内布匹的质量情况等等。 四、用户界面及操作 项目要求利用机器视觉技术，智能的识别出流水线上布匹的所有杂质以及它们的数量、大小。根据项目要求，我们设计如下： （1）图像显示区：实时的显示由相机采集的彩色图像，系统根据当前的图像内容实时的识别布匹信息。 （2）信息显示区：把图像的内容——各种杂质的数量实时的显示到表格里。系统当前状态（如：实时检测，停止检测，触发信号状态）实时的显示在状态显示栏中，以便于操作人员了解系统状态。 （3）信息管理区：管理人员可随时查看流水线的统计信息。操作人员可以灵活的配置系统的配置信息（如：数据库的配置，控制模块通讯配置，识别参数的校正）。权限管理控制系统使用者的操作权限，例如：只有高级操作人员才能对系统信息进行配置；只有拥有相应权限的人员才能查看统计信息。 五、布匹颜色学习工具 我们开发了布匹颜色学习工具，此工具界面友好，操作简单，如下图所示。布匹颜色学习工具 一种颜色应该提供多个模板图像进行训练，这样可以提高识别的能力。学习完毕后要保存成CLF文件，以后模式识别就按照保存特征进行识别。六．总结 视觉系统涉及到光学和图像处理算法，本身就是高度专业化的产品，尤其在整个识别控制系统中，还要与运动控制系统配合完成后续操作。在本项目的视觉系统中提取识别对象颜色特征值，然后采用模式识别的方法，识别出不合格区域然后使用斑点分析判断是否为杂质。同时提到了整个系统中各个部件的选择和用户界面的设计。 总之，应用机器视觉系统能够大幅降低检验成本，提高产品质量，加快生产速度和效率。对于现代化企业来说，意识到技术发展的趋势并首先付诸实施者无疑将走在竞争的前列。以上内容也是我到处找的，我能帮你的就这些了。

在汽车、 电子、 食品与饮料、 生命科学、 医疗器械、 包装、 制药、文挡处理、物流行业应用很广。可以用来机器人引导、验证元件组装的是否正确、测量、表面缺陷、颜色识别、OCR/OCV、代码读取等等。

在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍然不能保证100 %的检验合格率（即“零缺陷”）。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。在流水线上，所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认（以下简称“布匹检测”）。采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布匹检测中，用人工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。特征提取辨识一般布匹检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些：1． 图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。2． 杂质的形状难以事先确定。3． 由于布匹快速运动对光线产生反射，图像中可能会存在大量的噪声。4． 在流水线上，对布匹进行检测，有实时性的要求。由于上述原因，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。Color检测一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红（R）绿（G）蓝（B）三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。Blob检测根据上面得到的处理图像，根据需求，在纯色背景下检测杂质色斑，并且要计算出色斑的面积，以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标，检测目标，并且计算出其面积的功能。Blob分析（Blob Analysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。经二值化（Binary Thresholding）处理后的图像中色斑可认为是blob。Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析，而是对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码(RLE）来表示相邻的目标范围。这种算法与基于象素的算法相比，大大提高处理速度。结果处理和控制应用程序把返回的结果存入数据库或用户指定的位置，并根据结果控制机械部分做相应的运动。根据识别的结果，存入数据库进行信息管理。以后可以随时对信息进行检索查询，管理者可以获知某段时间内流水线的忙闲，为下一步的工作作出安排；可以获知内布匹的质量情况等等。

推荐用文字识别插件,把图片当文字来处理,会简单很多直接计算屏幕内相同图片的功能,按键精灵是没有的,下面这个脚本可以做到,但效率较低,你可以测试一下------------------------------------y0=0Dimx(),y()//找到的图片横坐标和纵坐标分别存在x()数组和y()数组中VBSi=0//找到的图片数量存在变量i中VBSpd=1VBSDimpd1VBSDimx01VBSCallFindPic(0,y0,1024,768,"Attachment:.bmp",1,xz,yz)TracePrintxzTracePrintyzIfxz<0oryz<0MessageBox"没找到图形"EndScriptEndIf//9到13行可以不要Whilepd=1VBSCallFindPic(0,y0,1024,768,"Attachment:.bmp",1,xz,yz)Ifxz<=0andyz<=0VBSReDimPreservex(i)VBSReDimPreservey(i)VBSx(i)=xzVBSy(i)=yzVBSi=i1VBSy0=yz1VBSx01=xz1VBSpd1=1Whilepd1=1VBSCallFindPic(x01,yz,1024,yz12,"Attachment:.bmp",1,xz1,yz1)//12是图的高度Ifxz1<=0andyz1<=0VBSReDimPreservex(i)VBSReDimPreservey(i)VBSx(i)=xz1VBSy(i)=yz1VBSi=i1VBSx01=xz11ElseVBSpd1=0EndIfEndWhileElseVBSpd=0EndIfEndWhilemsgbox"一共"&i&"个相同图片"

5月31日，华为心声社区发布了军团的最新进展。2022年5月26日，华为公司在深圳坂田基地A区举行第三批军团/系统部组建成立大会。 第三批五个军团/系统部分别是：数字金融军团、站点能源军团、机器视觉军团、制造行业数字化系统部和公共事业系统部。 此前，华为已经集结了15个军团，他们分别是电力数字化军团、政务一网通军团、机场与轨道军团、互动媒体军团、运动 健康 军团、显示新核军团、园区军团、广域网络军团、数据中心底座军团、数字站点军团、煤矿军团、智慧公路军团、海关和港口军团、智能光伏军团和数据中心能源军团。 如今，军团的数量扩展都了20个，第三批开始，军团之外华为还有了新的组织名称——系统部。可见华为也在 探索 新的组织模式，来寻找新的市场。 而不论是军团还是系统部，都以销售收入为中心，在成立大会上，“多打粮食”成为一个关键词，华为正迫切地谋求增量进行开源。 4月28日，华为在官网发布了2022年一季度经营业绩，期内华为实现销售收入1310亿元人民币，净利润率4.3%。2022年，华为承压前行，不断增强产业韧性。 此前，华为轮值董事长胡厚昆在分析师大会上说道，过往华为面临的困难并没有减少，今年环境变化带来的问题也很多，包括全球疫情、大宗商品价格上涨、汇率波动等，华为依旧寻求有质量地生存。 华为创始人任正非在军团成立大会现场表示：“军团要重视商业模式的 探索 与建立，军团是一个精干的集团组织，市场和服务是全球化的，我们要构建共生共赢的伙伴体系，卷入众多合作伙伴的千军万马，服务好千行百业。为了未来的理想，为了明天，请每一个人都要牢记使命，一切为了胜利，一切为了前线，要把打胜仗作为一种信仰。” 更多内容请下载21 财经 APP