机器视觉系统应该包括哪些硬件呢?机器视觉与计算机视觉的区别

　　自动化集成系统配套服务商-日弘智能今天为大家讲讲机器视觉系统应该包括哪些硬件呢?机器视觉与计算机视觉的区别。

　　一个典型的机器视觉系统包括以下五大块：

　　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，已达到最佳效果。光源可分为可见光可不可见光。

　　FOV=所需分辨率亚像素相机尺寸/PRTM(零件测量公差比)

　　选择镜头时应注意：

　　按照不同的标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机

　　要根据不同的实际应用场合选择不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD和面阵CDD、单色相机和彩色相机

　　图像采集卡是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演的角色非常重要，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。

　　视觉处理器集采集卡与处理器与一体。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，而且计算机也快很多，所以现在视觉处理器用的少了。

　　什么是机器视觉系统?

　　机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像获取装置，分为CMOS和CCD两种)将被获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。

　　机器视觉的工作原理：

　　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。

　　机器视觉与计算机视觉的区别?

　　计算机视觉，主要是对质的分析，比如分类识别，这是一个杯子那是一条狗。或者做身份确认，比如人脸识别，车牌识别。或者做行为分析，比如人员入侵，徘徊，遗留物，人群聚集等。

　　机器视觉，主要侧重对量的分析，比如通过视觉去测量一个零件的直径，一般来说，对准确度要求很高。我记得以前接触过一个需求: 视觉测量铁路道岔缺口。

　　当然，也不能完全按质或量一刀切，有些计算机视觉应用也需要分析量，比如商场的人数统计。有些机器视觉也需要分析质，比如零件自动分拣。

　　机器视觉是图像技术、模式识别技术以及计算机技术发展的产物，是实现智能化、自动化、信息化的先进技术领域。机器视觉的发展带动了人工智能的进步。

　　机器视觉系统从物理结构上来讲，一般包括以下几个部分：光源、摄像机和镜头、图像采集卡、机器视觉软件等运动控制部分。在机器视觉系统中，合适的光源为视觉系统提供良好的外界条件，使得系统得到的图像信号有很高的信噪比。

　　今天我们主要探讨一下光源。

　　判断机器视觉的照明的好坏，首先必须了解什么是光源需要做到的，光源的作用并不仅仅局限于使检测部件能够被摄像头“看见”，有时候，一个完整的机器视觉系统无法支持工作，很大一部分原因是光源造成的。

　　照明系统是机器视觉系统中最关键的部分之一，机器视觉光源直接影响到图像的质量，进而影响到系统的性能。好的打光设计能够使我们得到一幅好的图像，从而改善整个系统的分辨率，简化软件的运算。

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