机器视觉系统的性能优势及功能有哪些
1、 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、 能够长时间稳定工作，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、 具备定位功能，能够自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通讯协议输出。此功能多用于全自动装配和生产，譬如自动组装、自动焊接、自动包装、自动灌装、自动喷涂，多配合自动执行机构（机械手、焊枪、喷嘴等）。
5、 测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量。
6、 缺陷检测功能，这是机器视觉系统用的最多的一种功能，它可以检测产品表面的一些信息。譬如：包装正误，有没有包装正确、印刷有无错误、表面有无刮伤或颗粒、破损、有没有油污灰尘、塑料件有没有穿孔、有没有注塑不良等；基本上，产品的品质需要用人眼来判断的，都可以尝试用视觉技术来替代，获得更有的产品性能。苏州鼎纳自动化技术有限公司是一家专注于机器视觉检测技术，从事数字图像采集、产品研究、设计、开发、推广及机器视觉系统应用解决方案的高科技企业。鼎纳致力于为包装印刷、电子、纺织、汽车制造、半导体、医疗制药等各行业客户提供专业自动化装配线、视觉检测设备和解决方案。
机器视觉系统之图像处理技术解析
开发了用于显微视觉对准装配的自动聚焦系统.系统采用基于图像空 域分析的聚焦方式.首先通过对比，选择计算量的y向一阶差分算子作为系统的聚焦测度;然后通过合理选择聚焦窗口，CCD表面缺陷检测生产，优化了聚焦效果;最后提出一种不同于 通常爬山法的自动聚焦策略，实现该方法的核心是建立聚焦函数与离焦量之间的函数关系，本系统采用3次样条插值估算未测聚焦函数值的办法构建了这种函数关 系.应用结果表明该系统自动聚焦的准确性与实时性满足要求.
在机器视觉系统中，视觉信息的处理技术一般依赖于图像处理方法，通常它包括数据编码、图像增强、图像传输和数据平滑、边缘锐化、图像分割、图像的特征抽取、图像识别与理解等相关内容。通过这些图像处理后，输出图像的质量有了相当程度的改善，这不仅改善了图像的视觉效果，而且有利于计算机对图像进行分析，处理和识别。
机器视觉的系统图像增强，图像的增强是用来调整图像的对比度，饱和度等质量指标，突出图像中的重要细节，从而改善图像的质量和视觉效果，通常我们采用灰度直方图修改技术进行图像增强，从多方面多角度增强图像的实现效果和显示质量，反映图像质量的工具叫做灰度直方图，这是一种表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，其所表示的参数与对比度紧密相连，也是反应图片质量的重要指标。
一般情况下，在技术机表示的一幅二维素字矩阵，其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图像灰度值，这个灰度值是离散化的整数。一般取0，1，等等，这些离散的数据。
有人可能想知道为什么是一串离散的数字，CCD表面缺陷检测，实际上这是由于计算机中的一个字节所表示的数值范围通常在0~255之间，另外，我们的人眼肉眼也只能分辨32个左右的灰度级，所以，用一个字节表示灰度即可，也是非常适合用来表示图像质量。
但是，从直方图仅能统计某及灰度像素出现的概率上看，用直方图反映图像质量，显示不出该像素在图像中的二维坐标。正因如此，不一样的图像就有非常大的可能性，也就是具有相同的直方图，二通过灰度直方图形状，就能判断出该图像的清晰度和黑白对比度，这就是机器视觉系统中图片处理技术，以及反映图片质量的灰度直方图。
机器视觉系统超越传统化视觉
应对机器人工业与工业自动化疾速开展，联系相机与图像处置以替代或补强人力的机器视觉技能与有关使用继续升温，钢板CCD表面缺陷检测，并在工业检查与制作范畴获得了广泛的布置。但是，关于逾越传统使用以外的平常日子与其他范畴，机器视觉依然深藏着无限潜力与商机。
曩昔几年来，这个以常识为导向的工业经历机器视觉体系的组件与模块日益复杂化;另一方面，与机器视觉体系有关的商场使用也继续拓展到逾越工业制作以外的新使用范畴，特别是现在当硬件尺度减缩以及嵌入式体系继续展示动能之际，即将来临的纳米技能、领先传感器、机器对机器(M2M)通讯体系以及物联网(IoT)等新式技能开展，将进一步推动机器视觉使用拓展至花费性电子、可穿戴设备、轿车领先驾驶辅佐体系(ADAS)以及智能化监控等更靠近群众日子的范畴。
依据商场调查组织MarketsandMarkets在上一年发布的调查报告指出，线缆CCD表面缺陷检测，2012年机器视觉体系与组件的全球商场规模超过30亿美元，估计在2013-2018年间将以8.2%的年复合生长率(CAGR)生长，在2018年曾经到达50亿美元。全球机器视觉商场带来的新商机现已成为业界厂商关注的焦点。
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