机器视觉检测与人工检测的区别？

一、机器视觉检测与人工检测的区别？

机器视觉检测和人工检测的不同之处在于二者之间的检测方式和使用工具是不同的。机器视觉检测完全是依靠机器，用视觉来进行检测。人工检测就是完全依靠人力来进行检测。

二、机器视觉检测方案中有哪些重要硬件？

光源

机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。而图像的获取是机器视觉的核心，图像的获取系统则是由光源、镜头、相机三部分组成。

光源的选取与打光合理与否可直接影响至少30%的成像质量。所以光源是机器视觉系统中非常重要的一部分。

作用

通过适当的光源照明设计，使图像中的目标信息与背景信息得到最佳分离，可以大大降低图像处理算法分割、识别的难度，同时提高系统的定位、测量精度，使系统的可靠性和综合性能得到提高。

反之，如果光源设计不当，会导致在图像处理算法设计和成像系统设计中事倍功半。因此，光源及光学系统设计的成败是决定系统成败的首要因素。

• 照亮目标，提高目标亮度；
• 突出测量特征，简化图像处理算法；
• 克服环境光的干扰，保证图像的稳定性，提高图像信噪比；
• 提高视觉系统的定位、测量、识别精度，以及系统的运行速度；
• 降低系统设计的复杂度，形成最有利于图像处理的成像效果；

分类

1、环形光源

环形光源提供不同照射角度、不同颜色组合，更能突出物体的三维信息；高密度LED阵列，高亮度；多种紧凑设计，节省安装空间；解决对角照射阴影问题；可选配漫射板导光，光线均匀扩散。

应用领域：PCB基板检测，IC元件检测，显微镜照明，液晶校正，塑胶容器检测，集成电路印字检查

2、背光源

用高密度LED阵列面提供高强度背光照明，能突出物体的外形轮廓特征，尤其适合作为显微镜的载物台。红白两用背光源、红蓝多用背光源，能调配出不同颜色，满足不同被测物多色要求。

应用领域：机械零件尺寸的测量，电子元件、IC的外型检测，胶片污点检测，透明物体划痕检测等。

3、条形光源

条形光源是较大方形结构被测物的首选光源；颜色可根据需求搭配，自由组合；照射角度与安装随意可调。

应用领域：金属表面检查，图像扫描，表面裂缝检测，LCD面板检测等。

4、同轴光源

同轴光源可以消除物体表面不平整引起的阴影，从而减少干扰；部分采用分光镜设计，减少光损失，提高成像清晰度，均匀照射物体表面。

应用领域：系列光源最适宜用于反射度极高的物体，如金属、玻璃、胶片、晶片等表面的划伤检测，芯片和硅晶片的破损检测，Mark点定位，包装条码识别。

5、AOI专用光源

不同角度的三色光照明，照射凸显焊锡三维信息；外加漫射板导光，减少反光；不同角度组合；

应用领域：用于电路板焊锡检测。

6、球积分光源

具有积分效果的半球面内壁，均匀反射从底部360度发射出的光线，使整个图像的照度十分均匀。

应用领域：合于曲面，表面凹凸，弧形表面检测，或金属、玻璃表面反光较强的物体表面检测。

7、线形光源

超高亮度，采用柱面透镜聚光，适用于各种流水线连续检测场合。

应用领域：阵相机照明专用，AOI专用。

8、点光源

大功率LED，体积小，发光强度高；光纤卤素灯的替代品，尤其适合作为镜头的同轴光源等；高效散热装置，大大提高光源的使用寿命。

应用领域：适合远心镜头使用，用于芯片检测，Mark点定位，晶片及液晶玻璃底基校正。

9、组合条形光源

四边配置条形光，每边照明独立可控；可根据被测物要求调整所需照明角度，适用性广。

应用案例：CB基板检测，IC元件检测，焊锡检查，Mark点定位，显微镜照明，包装条码照明，球形物体照明等。

10、对位光源

对位速度快；视场大；精度高；体积小，便于检测集成；亮度高，可选配辅助环形光源。

应用领域：VA系列光源是全自动电路板印刷机对位的专用光源。

LED光源特点

目前机器视觉光源主要采用LED（发光二极管），由于其形状自由度高，使用寿命长、响应速度快、单色性好、颜色多样、综合性价比高等特点在行业内广泛应用。

• 形状自由度

一个LED光源是由许多单个LED组合而成的，因而跟其他光源相比，可做成更多的形状，更容易针对用户的情况，设计光源的形状和尺寸。

• 使用寿命长

为了使图像处理单元得到精确的，重复性好的测量结果，照明系统必须保证相当长的时间内能够提供稳定的图像输入。

LED光源在连续工作10,000到30,000小时后，亮度衰减，但远比其他型式的光源效果好。此外，用控制系统使其间断工作，可抑制发光管发热，寿命也将延长一倍。

• 响应速度快

LED发光管响应时间很短，响应时间的真正意义是能按要求保证多个光源之间或一个光源不同区域之间的工作切换，采用专用控制器给LED光源供电时，达到最大照度的时间小于10s

• 颜色多样

除了光源的形状以外，得到稳定图像输入的另一方面就是选择光源的颜色。甚至相同形状的光源，由于颜色的不同得到的图像也会有很大的差别。实际上，如何利用光源颜色的技术特性得到最佳对比度的图像效果一直是光源开发的主要方向。

• 综合性运营成本低

选用低廉而性能没有保证的产品，初次投资的节省很快会被日常的维护、维修费用抵消。其他光源不仅耗电是LED光源的2-10倍，而且几乎每月就要更换，浪费了维修工程师许多宝贵的时间。而且投入使用的光源越多，在器件更换和人工方面的花费就越大，因此选用寿命长的LED光源从长远看是很经济的。

如何选择

• 环境要求分析

1. 从客户那里了解对系统结构及运行的要求，确定工业相机、光源、被测物的空间结构关系。

确定的参数有：视场(FOV),工作距离(WD)；

2. 空间结构有: 直射，侧射，背部照射；

直射结构的光源—部分环形光源，同轴光源，圆顶光源；

侧射结构的光源—部分环形光源，条形光源，线光源，点光源；

背部照射—方形背光源，条形背光源。

• 物体表面纹理及颜色分析

1. 物体表面是曲面还是平面？物体表面是否光滑？反光是否很强？

曲面检测宜用圆顶光源，光滑平面宜用同轴光源，粗糙平面宜用明视场光源。

2. 物体的透光性怎样？

透光性好的物体可以用IR光源。

3. 分清背景(我们不需要检测的)是什么颜色，前景(我们要检测的)是什么颜色？

好的光源就是有一个好的对比度－－-背景与前景很清楚。

4. 前景颜色多变化

宜用彩色光源及白色光源；

• 选择总结

1. 需要前景与背景更大的对比度?–考虑用黑白相机与彩色光源

2. 环境光的问题?–尝试用单色光源，配一个滤镜

3. 闪光曲面?–尝试用散射圆顶光

4. 闪光，平的，但粗糙的表面?–尝试用同轴散射光

5. 看表面的形状?–考虑用暗视场(低角度)

6. 检测塑料的时候–尝试用紫外或红外光

7. 需要通过反射的表面看特征?–尝试用低角度线光源(暗视场)

8. 组合光源有时也能解决问题

9. 频闪能够产生比常亮照明20倍强的光

如何打光

• 一般目的的照明

通用照明一般采用环状或点状照明。环灯是一种常用的通用照明方式，其很容易安装在镜头上，可给漫反射表面提供足够的照明。

• 背光照明

背光照明是将光源放置在相对于摄像头的物体的背面。这种照明方式与别的照明方式有很大不同因为图像分析的不是发水光而是入射光。

背光照明产生了很强的对比度，应用背光技术时候，物体表面特征可能会丢失。例如，可以应用背光技术测量硬币的直径，但是却无法判断硬币的正反面。

• 同轴照明

同轴照明是与摄像头的轴向有相同的方向的光照射到物体的表面。同轴照明使用一种特殊的半反射镜面反射光源到摄像头的透镜轴方向。半反射镜面只让从物体表面反射垂直于透镜的光源通过。同轴照明技术对于实现扁平物体且有镜面特征的表面的均匀照明很有用。

此外此技术还可以实现使表面角度变化部分高亮，因为不垂直于摄像头镜头的表面反射的光不会进入镜头，从而造成表面较暗。连续漫反射照明：连续漫反射照明应用于物体表面的反射性或者表面有复杂的角度。

连续漫反射照明应用半球形的均匀照明，以减小影子及镜面反射。这种照明方式对于完全组装的电路板照明非常有用。这种光源可以达到170立体角范围的均匀照明。

• 暗域照明

暗域照明是相对于物体表面提供低角度照明。使用相机拍摄镜子使其在其视野内，如果在视野内能看见光源就认为使亮域照明，相反的在视野中看不到光源就是暗域照明。因此光源是亮域照明还是暗域照明与光源的位置有关。

典型的，暗域照明应用于对表面部分有突起的部分的照明或表面纹理变化的照明。

• 结构光

结构光是一种投影在物体表面的有一定几何形状的光（如线形、圆形、正方形）。典型的结构光涉及激光或光纤。结构光可以用来测量相机到光源的距离。

多轴照明：在许多应用中，为了使视野下不同的特征表现不同的对比度，需要多重照明技术。

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三、机器视觉检测设备是怎么工作的？

工作原理

机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。

采用机器视觉设备就是用机器替代人眼完成检测，具体实现的过程是用工业相机采集被检测器件的图像，而这个采集的过程可以说是机器视觉最为重要的一个环节了，因为要将被采集器件需要检测的特征全部都体现出来，所以如何采集图像需要不断地根据器件的特征调整光源以及相机的参数，确保能够采集到准确的图像需要不断地进行调整。

当然这个时候是模拟量，然后利用专业的图像处理软件将模拟信号转化为数字信号；再对其进行运算，抽取目标的待检测特征，比如说颜色、器件表面是否有划痕、规格大小是否合格、表面涂料是否均匀等等；输出结果，反馈到机械端对于器件进行分检，将不合格器件挑选出来。

一般来说，机器视觉设备工作原理就是把机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟-数字转换器和帧存储器等组成。机器人视觉通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。

工作流程

1、首先通过工件定位检测器检测物体是否在移动或靠近相机系统的视场中心。如果在该范围内，则将触发脉冲信号发送到图像采集部分。

2、图像获取部分根据设计人员预先设置的步骤和延迟，将启动脉冲发送到相机和照明系统。

3、照相机停止当前扫描并重新开始新的帧扫描，或者照相机在开始脉冲到达之前处于等待状态，并在开始脉冲到达之后开始帧扫描。

4、如果采用的策略是曝光策略，则应在相机开始新的帧扫描之前打开曝光机制，并可以根据使用要求预先设置曝光时间。

5、如果使用曝光策略，则需要使用另一个启动脉冲来打开照明，灯光的开启时间应与相机的曝光时间匹配。

6、照相机曝光后，正式开始扫描和输出一帧图像。

7、图像获取部分接收模拟视频信号并通过A/D将其数字化，或直接接收由摄像机数字化的数字视频数据。

8、图像获取部分将数字图像信息存储在缓冲器，处理器或计算机存储器中，以进行图像处理和显示。

9、处理器或计算机处理，分析和识别图像以获得测量结果或逻辑控制值。

10、根据计算机给出的处理结果，控制流水线的运动，执行定位并纠正运动中的误差。

视觉检测设备机器视觉检测系统的工作流程主要是以上几点，这是一个相对复杂的过程，对系统各种参数的设置都有严格的要求。

四、机器视觉检测系统学习

机器视觉检测系统学习

在现代技术发展的浪潮中，机器视觉检测系统的学习变得日益重要。随着人工智能技术的不断进步，机器视觉已经成为许多领域的关键应用，从工业生产到医学诊断再到智能交通，机器视觉的应用无处不在。而要掌握机器视觉检测系统的学习，需要深入了解其原理、方法和应用场景。

机器视觉的基本原理

机器视觉是模仿人类视觉系统功能的一种技术，通过计算机对影像进行处理和分析来实现对物体的识别、检测和测量。其基本原理是利用摄像头或传感器获取图像数据，然后通过算法对图像进行处理，提取特征，最终实现对目标的识别和分析。

机器视觉检测系统的学习方法

要学习机器视觉检测系统，首先需要掌握图像处理、模式识别、深度学习等相关知识。其次，需要熟悉常用的机器学习算法和工具，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。通过实践项目和案例分析，不断提升自己在机器视觉领域的技能和经验。

机器视觉检测系统的应用场景

机器视觉检测系统广泛应用于工业生产、智能交通、医疗影像等领域。在工业生产中，机器视觉可以用于产品质量检测和自动化生产线控制；在智能交通中，机器视觉可以用于车辆识别和交通监控；在医疗领域，机器视觉可以用于医学影像诊断和手术辅助等。

总的来说，机器视觉检测系统的学习是一个持续不断的过程，需要不断学习新知识、掌握新技术，随着技术的不断发展，机器视觉的应用领域也将不断扩展，带来更多的机遇和挑战。

五、求推荐一款好用的机器视觉检测软件？

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图形化界面，无需编程，通过参数配置，快速实现视觉项目

功能

深度学习-通过大量的图片训练，达成传统视觉应用与深度学习互相弥补彼此的不足。针对不同产业领域的视觉应用，并将其流程化、简单化。

图像：图像采集，图像读取，图像保存，标定板标定，光源设置，标定转换，畸变标定，畸变矫正，N点标定

增强：图像二值化，图像矫正，图像滤波，图像修正，形态学处理，仿射变换，直方图工具，圆环展开

定位：快速匹配，高精度匹配，位置修正，相机对位，点集对位，单点对位

检测：亮度测量，像素统计，字符缺陷检测，边缘模型缺陷检测，边缘模对型缺陷检测，边缘查找，间距检测、平行线查找，字符缺陷检测，颜色识别

识别：字符识别，一维码识别，二维码识别

测量：圆查找，线查找，顶点检测，圆拟合，圆圆测量，线圆测量，线线测量，直线拟合，点圆测量，点点测量，点线测量，卡尺工具

控制：条件分支，循环工具，停止循环，执行流程，并行流程，等待延迟，数据入队，数据出队，清空队列

通信：串口通信，以太网通信，Modbus通信，ProfiNet通信，EIP通信

系统：用户变量，计算变量，计算时间，设置变量，更新画面，数值显示，数据判断，系统时间，生成文本， 分解文本，比较文本

特点

1、提供一系列数据库编写的视觉工具、例如定位、校准、测量、读码等。真正实现了多相机并行运行。

2、简洁方便，全可视化操作。

3、开放接口，可创建多样的视觉工具。

应用领域

1、2D/3D读码

2、OCR字符识别

3、定位抓取

4、尺寸测量

5、颜色分析

6、缺陷检测

六、国内有哪些公司做机器视觉检测特别厉害的？

1.自动化检测编程代码写的好

2.镜头用好的镜头，能更好的检测

3.机身材质用厚的，不像有些公司买薄的，检测机制按去会软下去

4.售后服务要好。

地标福建福州

3月份陪朋友去买了四台回来，目前还没出问题，检测率很高。

没用过其他牌的，就没啥说的了。

福建坤华视讯科技有限公司

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七、机器视觉检测系统编程用的什么语言？

关于这个问题，机器视觉检测系统编程可以使用多种编程语言实现，包括但不限于Python、C++、Java、MATLAB等。不同的语言有各自的优缺点，选择哪一种语言取决于项目需求、开发团队经验和个人偏好等因素。

八、机器视觉检测对工件的速度有什么要求？

视觉检测的工作元件主要是光敏电阻或热敏电阻，对这小于光速的运行工件(一般速率为米每秒数量级)元器件的敏感度远超工件的运行速度所以无需设上限。

九、机器视觉定位是什么？和机器视觉检测有什么不同？

机器视觉是一种用机器替代人眼来进行检测的过程，它的出现大大提高了生产自动化程度，增加了质量检测的高效准确性，同时也开辟了不少新的研究领域。今天就跟大家聊聊机器视觉的三大功能

机器视觉主要三大功能分别是：检测、识别、定位

1）检测

检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。比如电子行业的半导体晶圆检测、制造业的表面划痕检测、汽车行业的面板印刷质量检测、印刷行业的色差检测、医疗行业的药瓶封装缺陷检测、食品行业的外观封装检测等。

2）识别

利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。可以达到数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、药品等应用较多。比如工业生产过程中的物料配送、分拣、条码扫描和物流行业中的快件分拣等。

3）定位

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。比如在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定。

所以机器视觉定位和机器视觉检测都属于机器视觉，只是功能不同而已。

十、深度学习机器视觉检测设备

深度学习机器视觉检测设备 是当前人工智能领域中备受关注的重要技术之一。随着技术的不断发展和完善，深度学习在机器视觉领域的应用越来越广泛，尤其在检测设备方面发挥着关键作用。

深度学习简介

深度学习是一种人工智能技术，通过模拟人类大脑神经网络的结构和功能来实现机器学习。它可以通过大量的数据训练模型，不断优化参数，使机器能够进行复杂的学习和决策。

机器视觉的发展

机器视觉是指让机器能够模仿人类视觉系统的能力，通过图像、视频等视觉信息来理解和分析环境。随着摄像头、传感器等设备的普及和发展，机器视觉技术在各个领域都有广泛的应用。

深度学习在机器视觉中的应用

深度学习在机器视觉中的应用主要体现在图像识别、目标检测、图像分割等方面。通过深度学习算法的训练，图像识别的准确率得到大幅提升，使得机器能够识别复杂的物体和场景。

深度学习机器视觉检测设备的优势

深度学习机器视觉检测设备相比传统的机器视觉设备具有更高的识别准确率和更强的泛化能力。它能够处理更复杂的场景和物体，具有更好的适应性和稳定性。

未来发展趋势

随着深度学习技术的不断创新和发展，深度学习机器视觉检测设备将会在更多领域得到应用，如智能交通、智能安防等。同时，随着硬件性能的提升和算法的优化，设备的性能和效率也将不断提升。

结语

深度学习机器视觉检测设备作为人工智能技术的重要应用，正在推动着各行各业的数字化转型和智能化升级。在未来的发展中，它将继续发挥着重要作用，为人类带来更多便利和可能性。