一套完整的机器视觉系统的工作流程有哪些？-电子工程世界

机器视觉系统组成如图所示：

机器视觉系统利用相机与镜头将被检测物品转换成图像信号，传输给视觉图像系统进行处理，图像处理系统根据捕捉到的信息转化为数字信号，最后由视觉软件进行处理实现完整的视觉检测功能。

具体流程如下：

1、图像采集

一种是用相机对产品直接进行连续拍照，将获取的图像传递给图像采集卡。比如柔性振动盘的供料模式，产品在供料器内通过相机连续的拍照抓取信息。另一种是相机通过外部触发的模式，需要借助工具（比如传感器），当工具收到信号之后，相机按照事先设定好的参数进行抓取图像信息。比如生产流水线模式，产品通过流水线到达某个特定位置，触动传感器后由相机进行抓拍信息。在图像采集过程中，有一样辅助工具—光源，它的工作状态可以常亮可以触发，为了配合相机曝光。

2、图像处理

图像采集卡把采集的图像转换为数字信息，存入计算机内存中，由图像处理系统进行处理。一般传统相机的输入信号是模拟信号，所以图像采集卡的作用就是把模拟信号转换为数字信号。但是随着时代的进步，现在很多相机是数字式的，如USB、GigE等接口的相机，其输出信号就不需要图像采集卡进行转换，可以直接存入计算机内存。

3、通信控制

通信控制包含输入/输出接口，在图像处理系统完成工作后，将结果输出至终端，同时通过电控（比如PLC）传递给设备进行相应操作。

4、终端分析

最终对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果，由系统界面显示信息内容，比如产品图片、检测结果、良率统计等。

关键字：机器视觉系统工作流程图像信号引用地址：一套完整的机器视觉系统的工作流程有哪些？

上一篇：你想知道660v变127v矿用变压器的原理真相吗？
下一篇：电机需要装C型的还是D型的空开

推荐阅读最新更新时间：2024-11-21 15:32

基于图像处理的智能交通信号系统设计

社会经济逐步发展，汽车制造行业兴起，使我国汽车保有量大幅增加，但城市道路因各种原因无法进行扩建，易导致交通拥堵。在早高峰时间可能出现大量车在等红灯，而另一方向路口却很少有车辆通行。这种固定信号周期控制造成的交通拥堵，大大限制了交叉路口的通行能力。若信号灯绿灯时间可以随着车况进行调整，那这种情况将得以改善。由于人工统计车流量易造成遗漏且过于耗费人力，地下线圈统计则安装成本高且维护困难。由此可见，一个能随着车流变化的智能交通信号系统尤为重要。在车流密集的道路上增长绿灯时间，在车流稀少的路口相应减少。利用视觉处理的方式避免安装传感器带来的高成本、高维护，减少对人力的投入。 1 系统总体方案设计针对上述背景，设计了基于图像处理

[嵌入式]

基于<font color='red'>图像</font>处理的智能交通<font color='red'>信号</font>系统设计

ARM发布Mali-C71图像信号处理器，推动下一代汽车图像处理

ARM今天正式发布Mali-C71图像信号处理器（ISP），应对汽车图像处理所面临的挑战，包括在极端条件下对图像进行快速的处理和分析，符合严苛的汽车安全标准的设计要求。Mali-C71也是ARM Mali Camera系列的第一款产品。随着技术的演进，汽车已经成为一个充满活力的创新平台，不仅正在改变驾驶者的体验，也使得真正的自动驾驶离我们越来越近。先进驾驶辅助系统（ADAS）是这一技术演进的一个不可或缺的关键。一些最新的ADAS应用，例如更先进的后视镜、驾驶员疲劳检测以及行人保护系统，都对车内图像处理提出了更高的要求。这些技术要求更多数量的车内摄像头；据Strategy Analytics的预计，在未来几年内，绝大部分市售高端

[汽车电子]

热门资源推荐
热门放大器推荐

小广播