CCD視覺檢測系統就是用工業相機代替人眼睛去完成識別、測量、定位、判斷等功能。視覺檢測是指通過機器視覺產品將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號。圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。是用于生產、裝配或包裝的有價值的機制。它在檢測缺陷和防止缺陷產品的功能方面具有不可估量的價值。配置CCD自動檢測定位+6關節機器人的CCD視覺系統廣泛應用于電子連接器（沖壓）生產制造行業，連接器平整度和正位度檢測。在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法...

CCD機器視覺檢測在工業產品檢測上的優勢：1、CCD機器視覺檢測設備是一種非接觸測量方法，可以避免對被測對象的損傷。適用于高溫、高壓、流體、環境危害等難以接近被測物的場合，可代替人工操作，保證生產效率和安全生產。2、CCD機器視覺技術的尺寸測量具有良好的連續性和高精度，CCD提高了工業在線測量的實時性和準確性，也顯著提高了生產效率和質量控制。3、CCD機器視覺檢測設備，從效率上可以降低工業品企業檢測成本。將原本流水線多人檢測不同項目用一臺設備完成。原本5-6人的檢測線降低到1-2人，降低企業用工成本。工業品生產后質量檢驗是產品流通前的重要環節。機器視覺在工業品檢測方面有其獨特的技術...

雖然深度學習，人工智能和認知系統的概念并不新鮮，但也是近些年它們才真正應用于機器視覺系統。隨著機器視覺技術的不斷發展，系統在不需要計算機編程的情況下也可以具有分析和分類對象的能力。而人工智能（AI）和深度學習是推動機器視覺發展的重要技術手段。然而，描述這些概念背后的潛在科學更為簡單。例如，在傳統的機器視覺系統中，可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此，系統集成商通常使用現成的軟件，這些軟件提供了標準工具。例如，可以部署這些工具來確定數據矩陣代碼，或者使用圖形用戶界面來測量零件尺寸的工具集。因此，部件的測量可以分為好或壞，這取決于它們是否符合某些預定標準。與這...

雖然深度學習，人工智能和認知系統的概念并不新鮮，但也是近些年它們才真正應用于機器視覺系統。隨著機器視覺技術的不斷發展，系統在不需要計算機編程的情況下也可以具有分析和分類對象的能力。而人工智能（AI）和深度學習是推動機器視覺發展的重要技術手段。然而，描述這些概念背后的潛在科學更為簡單。例如，在傳統的機器視覺系統中，可能需要讀取零件上的條形碼、判斷其尺寸或檢查其是否有缺陷。為此，系統集成商通常使用現成的軟件，這些軟件提供了標準工具。例如，可以部署這些工具來確定數據矩陣代碼，或者使用圖形用戶界面來測量零件尺寸的工具集。因此，部件的測量可以分為好或壞，這取決于它們是否符合某些預定標準。與這...

缺陷檢測系統使用的彩色CCD都采用雙線CCD（BayerPattern彩色CCD）或三線（R、G、B）CCD，這類彩色CCD存在兩個固有的問題：1）使用濾光片以過濾出紅、綠、藍三個單色，造成光譜和光子損失；2）由于使用多線（雙線或三線）CCD，成像存在空間偏差。這些固有問題終會導致生成的圖像顏色失真和細節丟失，其中基于BayerPattern（Bayerfilter）的雙線CCD問題會更為嚴重。這類相機，原理上每個濾光點（Pixel點位）只能通過紅、綠、藍之中的一種顏色，因此對應的Pixel點位實際只采集到單一顏色（紅、綠、藍中的一種）的信息，被濾除的其他兩種顏色信息是通過插值法補回—...

先談一談字符模板那匹配法。字符模板匹配法看起來很蠢，但是在一些應用上可能卻很湊效。比如在對電表數字進行識別時，考慮到電表上的字體較少，而且字體很統一，清晰度也很高，所以識別難度不高。針對這種簡單的識別場景，我們首先考慮的識別策略當然是簡單的模板匹配法。模板匹配法只限于一些很簡單的場景，但對于稍微復雜的場景，那就不太實用了。那此時我們可以采取OCR的一般方法，即特征設計、特征提取、分類得出結果的計算機視覺通用的技巧。在這里簡單說一下這里常見的方法。第一步是特征設計和提取，我們現在識別的目標是字符，所以我們要為字符設計它獨有的的特征，來為后面的特征分類做好準備。再將這些特征送入分類器（SV...

從廣義上來說，MVI是一種模擬和拓展人類眼、腦、手的功能的一種技術，在不同的應用領域其定義可能有著細微的差別，但都離開不了兩個根本的方法與技術，即從圖像中獲取所需信息，然后反饋給自動化執行機構完成特定的任務。可以說基于任何圖像傳感方法（如可見光成像、紅外成像、X光成像、超聲成像等等）的自動化檢測技術都可以認為是MVI或AVI。當采用光學成像方法時，MVI實際上就變為AOI。因此AOI可以認為是MVI的一種特例。根據成像方法的不同，AOI又可分為三維（3D）AOI和二維（2D）AOI，三維AOI主要用于物體外形幾何參數的測量、零件分組、定位、識別、機器人引導等場合；二維AOI主要用于...

平面條紋光源使用平面條紋式照明，通過反射的光線相互干涉而形成明暗相間的干涉直條紋，當檢測物體表面有凹凸不平時，由于光程變化使得部分直條紋產生形變，以此來檢測元件表面的凹凸點及細小缺陷問題。平面條紋光源可很好的彌補同軸光源難以檢測的凹凸點及細小缺陷不明顯的短板，適用于反光物體、膜材、五金件、玻璃上的凹凸點及細小缺陷的檢測。在實際應用中，平面條紋光源以其獨特的發光原理，有著無可替代的成像優勢。從上述案例中可以得知，只有根據產品的檢測需求以及產品的自身特性來選擇合適的光源，才能得到好的光學方案。隨著光源的種類不斷增多，在保證成像質量的同時也朝著節省空間與成本的方向發展，同時很多檢測上的疑...

（3）深度學習與機器視覺軟硬結合過去十年圖形處理單元（GPU）足夠強大的計算能力以及豐富的數據積累使得深度學習得以迅速發展，結合深度學習進行機器視覺檢測也成為新的發展趨勢。相比使用基于規則方法的傳統圖像處理軟件，深度學習能夠讓機器視覺適應更多的變化從而提高復雜環境下的精確程度。同時，深度學習也能夠大幅減少開發機器視覺程序和進行可行性測試所需要的時間。2017年4月康耐視收購了基于深度學習的工業圖像分析軟件公司ViDiSystems，去年年底已經將一款深度學習工業圖像分析軟件ViDiSuite已經投入商業運營，這給集成廠商也帶來巨大的機遇。（4）融合更多波段的探測技術傳統機器視覺的光源以...

除了缺陷檢測本身固有的難點之外，在機器視覺檢測系統中，光源的選擇和使用也是能否精確檢出缺陷的一個關鍵環節。光源、相機、鏡頭的選取與搭配，是技術人員面對的一大考驗。在選擇光源時，通常需要如下考慮：1）針對不同的檢測要求，光源可使用常亮模式，也可進行多工位頻閃拍照；2）根據外觀缺陷的形狀或材質特性，可選擇明場或暗場照明，同時光源角度也可按需調整；3）根據視野與精度要求，除了選擇不同的相機與鏡頭組合外，光源的工作距離也尤為重要。針對不同類型的外觀缺陷檢測光源方案不同的外觀缺陷有著不同的特征，要想達到一個好的檢測效果，需要對各種光源的原理及應用熟稔于心。選擇合適的光源才能更高效地面對不同缺...

CCD機器視覺檢系統應用流程：1.首先，將檢測到的物體逼近或移動到工業相機視野的中心，如果是，則將觸發脈沖信號發送到圖像采設備;2.圖像采集設備根據設計人員預設的程序和延時將啟動脈沖發送到工業相機與照明設備，但是也有一些工業相機和照明設備在系統開機時直接開始啟動；3.工業相機停止當前掃描，然后重新開始新的幀掃描;有時工業相機需要在開始脈沖到達之前處于等待狀態，而幀掃描在開始脈沖到達之后才開始;4.如果使用的策略是曝光策略，則在工業相機開始新的幀掃描之前，應打開曝光控制系統，并由程序或硬件根據您的實際需要設置曝光時間、曝光速度、曝光強度;5.如果采用曝光策略，請使用另一個啟動脈沖來打...

引導還可用于與其他機器視覺工具進行對位，這是機器視覺一個非常強大的功能。因為在生產過程中，元件可能是以未知的方向呈現到相機面前的。通過定位元件，并將其他機器視覺工具與該元件對位，機器視覺能夠實現工具自動定位。這涉及到元件關鍵特征的定位，以確保卡尺、Blob、邊線或其他視覺軟件工具的精確定位，進而讓它們能夠與元件正確互動。這種方法讓制造商能夠在同一生產線上生產多種產品，從而減少了檢驗過程中用于保持元件位置的昂貴硬膜的需要。有時，引導還需要進行幾何圖案匹配。圖案匹配工具在保證每次可靠定位元件的同時，還必須能夠應對較大的對比度和光線變化，以及尺度變化、旋轉和其他因素。這是因為，圖案匹配所...

全自動CCD光學檢測分選機設備優勢用CCD光學分選設備檢測螺絲等小五金工件的好處：1、非接觸測量，對于觀測者與被觀測者都不會產生任何損傷，從而提高系統的可靠性。2、具有較寬的光譜響應范圍，例如使用人眼看不見的紅外測量，擴展了人眼的視覺范圍。3、長時間穩定工作，人類難以長時間對同一對象進行觀察，而機器視覺則可以長時間地作測量、分析和識別任務。4、利用了機器視覺解決方案，可以節省大量勞動力資源，為公司帶來可觀利益。5、自動化程度高，有利于提升企業的形象。邊緣檢測算法的基本步驟有哪些？重慶CCD機器視覺系統定制 這是三個定位點，圖形旋轉也不影響識別。現在常見的二維碼是OR二維碼（OR是一種碼制...

這是三個定位點，圖形旋轉也不影響識別。現在常見的二維碼是OR二維碼（OR是一種碼制），我們便以它為例。我們看一個二維碼，較早看到的當然是幾何圖形。這些圖形中，藏了不少重要的“部件”。首先，OR二維碼的三個“角”上有三個方塊，它叫位置探測圖形。有了這三個點，不管是從哪個方向讀取二維碼，信息都可以被識別。即使將二維碼圖形旋轉，也可以識別。也許你會問，為什么不是四個角上都有方塊呢？事實上，是可以設更多的點，但幾何知識告訴我們，3點就可以確定一個平面，節省出的一個角可以嵌入更多信息。另外，二維碼上還有一些圖形混雜在幾何圖形中，是肉眼看不出來的，比如定位圖形和分隔符。定位圖形就是圖中連接三個位置...

當前，工業領域仍是機器視覺的主要市場，在半導體及電子制造、汽車制造、機械制造、食品與包裝、制藥等行業的自動化生產過程中，機器視覺被廣泛應用于自動檢驗、過程控制和機器人引導等。隨著“工業”的深入發展和工業自動化的普及，機器視覺在工業制造領域的市場規模將穩定增長。此外，在非工業領域，得益于自動駕駛、智能安防和智慧交通等領域的需求激增，機器視覺將獲得爆發式增長。Yole預計全球機器視覺相機市場將從2017年的20億美元增長到2023年的40億美元，復合年增長率（CAGR）為12%。傳統制造業的聚集地——北美一直是機器視覺比較大的市場，隨著全球制造中心向中國轉移，中國機器視覺市場正在繼北美...

OCR分類。如果要給OCR進行分類，我覺得可以分為兩類：手寫體識別和印刷體識別。這兩個可以認為是OCR領域兩個大主題了，當然印刷體識別較手寫體識別要簡單得多，我們也能從直觀上理解，印刷體大多都是規則的字體，因為這些字體都是計算機自己生成再通過打印技術印刷到紙上。在印刷體的識別上有其獨特的干擾：在印刷過程中字體很可能變得斷裂或者墨水粘連，使得OCR識別異常困難。當然這些都可以通過一些圖像處理的技術幫他盡可能的還原，進而提高識別率。總的來說，單純的印刷體識別在業界已經能做到很不錯了，但說100%識別是肯定不可能的，但是說識別得不錯那是沒毛病。印刷體已經識別得不錯了，那么手寫體呢？手寫體...

從廣義上來說，MVI是一種模擬和拓展人類眼、腦、手的功能的一種技術，在不同的應用領域其定義可能有著細微的差別，但都離開不了兩個根本的方法與技術，即從圖像中獲取所需信息，然后反饋給自動化執行機構完成特定的任務。可以說基于任何圖像傳感方法（如可見光成像、紅外成像、X光成像、超聲成像等等）的自動化檢測技術都可以認為是MVI或AVI。當采用光學成像方法時，MVI實際上就變為AOI。因此AOI可以認為是MVI的一種特例。根據成像方法的不同，AOI又可分為三維（3D）AOI和二維（2D）AOI，三維AOI主要用于物體外形幾何參數的測量、零件分組、定位、識別、機器人引導等場合；二維AOI主要用于...

黑色表示二進制的“1”，白色表示二進制的“0”“我們之所以對二維碼進行掃描能讀出那么多信息，就是因為這些信息被編入了二維碼之中。”黃海平說，“制作二維碼輸入的信息可以分成三類，文本信息，比如名片信息；字符信息，比如網址、電話號碼；還有圖片信息，甚至還可以包括簡短的視頻。”數據信息是怎么被編入的呢？信息輸入后，首先要選擇一種信息編碼的碼制。現在常見的二維碼都是以QR碼作為編碼的碼制。QR碼是矩陣式二維碼，它是在一個矩形空間內，通過黑、白像素在矩陣中的不同分布，來進行編碼的。我們知道電腦使用二進制（0和1）數來貯存和處理數據，而在二維碼中，用黑白矩形表示二進制數據我們肉眼能看到的黑色表...

在系統集成中，被測件的支撐方式、精密傳輸與定位裝置也必須精心設計，這牽涉到精密機械設計技術，這對平板顯示、硅片、半導體和MEMS等精密制造與組裝產業中的自動光學檢測系統非常重要。在這些領域，制造過程通常在超凈間進行，要求自動光學檢測系統具有很高的自潔能力，對系統構件的材料選型、氣動及自動化裝置選型、運動導軌的設計與器件選型都有嚴格要求，不能給生產環境尤其是被測工件本身帶來二次污染。尤其是用于表面缺陷檢測的AOI系統不能在檢測過程中，給被測件表面帶來缺陷（如粉塵、劃傷、靜電等）。因此，對于大型零件（如高世代的液晶玻璃基板、硅片等）的在線檢測，常常需要采取氣浮支撐、定位與傳輸機構，運動...

除了缺陷檢測本身固有的難點之外，在機器視覺檢測系統中，光源的選擇和使用也是能否精確檢出缺陷的一個關鍵環節。光源、相機、鏡頭的選取與搭配，是技術人員面對的一大考驗。在選擇光源時，通常需要如下考慮：1）針對不同的檢測要求，光源可使用常亮模式，也可進行多工位頻閃拍照；2）根據外觀缺陷的形狀或材質特性，可選擇明場或暗場照明，同時光源角度也可按需調整；3）根據視野與精度要求，除了選擇不同的相機與鏡頭組合外，光源的工作距離也尤為重要。針對不同類型的外觀缺陷檢測光源方案不同的外觀缺陷有著不同的特征，要想達到一個好的檢測效果，需要對各種光源的原理及應用熟稔于心。選擇合適的光源才能更高效地面對不同缺...

深度學習在視覺應用的三個重要部分，即目標分類、目標檢測、語義分割這三個內容。圖像分類這一類問題常用與區分不同的物品，圖像分類，顧名思義，是一個輸入圖像，輸出對該圖像內容分類的描述的問題。它是視覺方向的其中一個重要點。實際上，如果要機器實現自動分類，那么我們需要知道如何強有力地描繪出需要分辨物體的特征。深度學習下的神經網絡在圖像分類任務上效果很好的原因是，它們有著能夠自動學習多重抽象層的能力，神經網絡可以識別極端變化的模式，在扭曲的圖像和經過簡單的幾何變換的圖像上也有著很好的魯棒性。現實世界的很多圖片通常包含不只一個物體，此時如果使用圖像分類模型為圖像分配一個單一標簽其實是非常粗糙的，并...

在產品制造過程中，由于各種原因，零部件不可避免的會產生多種缺陷，如印制電路板上出現孔錯位、劃傷、斷路、短路、污染等缺陷，液晶面板的基板玻璃和濾光片表面含有小孔、劃痕、顆粒、mura等缺陷，帶鋼表面產生裂紋、輥印、孔洞、麻點等缺陷，這些缺陷不僅影響產品的性能，嚴重時甚至會危害到生命安全，對用戶造成巨大經濟損失。傳統缺陷檢測方法為人工目視檢測法，目前在手機、平板顯示、太陽能、鋰電池等諸多行業，仍然有大量的產業工人從事這項工作。這種人工視覺檢測方法需要在強光照明條件下進行，不僅對檢測人員的眼睛傷害很大，且存在主觀性強、人眼空間和時間分辨率有限、檢測不確定性大、易產生歧義、效率低下等缺點，已很...

深度學習在視覺應用的三個重要部分，即目標分類、目標檢測、語義分割這三個內容。圖像分類這一類問題常用與區分不同的物品，圖像分類，顧名思義，是一個輸入圖像，輸出對該圖像內容分類的描述的問題。它是視覺方向的其中一個重要點。實際上，如果要機器實現自動分類，那么我們需要知道如何強有力地描繪出需要分辨物體的特征。深度學習下的神經網絡在圖像分類任務上效果很好的原因是，它們有著能夠自動學習多重抽象層的能力，神經網絡可以識別極端變化的模式，在扭曲的圖像和經過簡單的幾何變換的圖像上也有著很好的魯棒性。現實世界的很多圖片通常包含不只一個物體，此時如果使用圖像分類模型為圖像分配一個單一標簽其實是非常粗糙的，并...

AOI系統組成。目前在產業界用得較多的AOI系統是由相機、鏡頭、光源、計算機等通用器件集成的簡單光學成像與處理系統。在光源照明下利用相機直接成像，然后由計算機處理實現檢測。這種簡單系統的優點是成本低、集成容易、技術門檻相對不高，在制造過程中能夠代替人工檢測，滿足多數場合的要求。但對于大幅面或復雜結構物體的視覺檢測，由于受到視場和分辨率（或精度）的相互制約，或生產節拍對檢測速度有特殊的要求，單相機組成的AOI系統有時難以勝任，因此可能需要有多個基本單元集成在一起，協同工作，共同完成高難度檢測任務。即采取一種多傳感器成像、高速分布式處理的AOI系統集成架構。表面缺陷AOI檢測系統的通用架構...

測量。在測量應用中，機器視覺系統通過計算被測物上兩個或以上的點或者幾何位置之間的距離來進行測量，然后確定這些測量結果是否符合規格。如果不符合，視覺系統將向機器控制器發送一個未通過信號，進而觸發生產線上的不合格產品剔除裝置，將該物品從生產線上剔除。在實踐中，當元件移動經過相機視場時，固定式相機將會采集該元件的圖像，然后，機器視覺系統將使用軟件來計算圖像中不同點之間的距離，如圖5所示。機器視覺比較大的特點就是可以實現非接觸式測量，避免了許多傳統的接觸式測量帶來的二次損傷。（4）識別在元件識別應用中，機器視覺系統通過讀取條碼（一維）、DataMatrix碼（二維）、直接部件標識（DPM）...

這些年深度學習的出現，讓OCR技術煥發第二春。現在OCR基本都用卷積神經網絡來做了，而且識別率也是驚人的好，人們也不再需要花大量時間去設計字符特征了。在OCR系統中，人工神經網絡主要充當特征提取器和分類器的功能，輸入是字符圖像，輸出是識別結果，一氣呵成。當然用深度學習做OCR并不是在每個方面都很好，因為神經網絡的訓練需要大量的訓練數據，那么如果我們沒有辦法得到大量訓練數據時，這種方法很可能就不奏效了。其次，神經網絡的訓練需要花費大量的時間，并且需要用到的硬件資源一般都比較多，這幾個都是需要考慮的問題。在一些簡單環境下OCR的準確度已經比較高了（比如電子文檔），但是在一些復雜環境下的字符...

CCD機器視覺具有哪些功能：1、定位功能：可以自動定位被檢查產品外觀上的位置特征，在檢測過程中如果這些外觀特征與數據庫提供的圖像坐標不一致，就可以判斷出產品為缺陷或瑕疵產品。2、測量功能：可以自動測量產品的外觀尺寸，通過CCD相機對檢測產品進多角度拍攝，可測產品長寬高等基本數值，也可根據不同的產品測量需求通過增加CCD相機數量及角度調整可以講測量精度提高道，同時測量各種形狀物體尺寸。通過數據庫運算得出相應尺寸與數據庫中固有數據進行對比來判斷產品尺寸是否合格。3、識別功能：可以自動識別產品的顏色、圖形、字符等，通過數據庫進行運算判斷出檢測產品上出現的字符、顏色、圖形是否正確從而判斷被...

AOI系統組成。目前在產業界用得較多的AOI系統是由相機、鏡頭、光源、計算機等通用器件集成的簡單光學成像與處理系統。在光源照明下利用相機直接成像，然后由計算機處理實現檢測。這種簡單系統的優點是成本低、集成容易、技術門檻相對不高，在制造過程中能夠代替人工檢測，滿足多數場合的要求。但對于大幅面或復雜結構物體的視覺檢測，由于受到視場和分辨率（或精度）的相互制約，或生產節拍對檢測速度有特殊的要求，單相機組成的AOI系統有時難以勝任，因此可能需要有多個基本單元集成在一起，協同工作，共同完成高難度檢測任務。即采取一種多傳感器成像、高速分布式處理的AOI系統集成架構。表面缺陷AOI檢測系統的通用架構...

定位和引導定位是機器視覺的基本應用。在任何機器視覺應用中，無論是簡單的裝配檢測，還是復雜的3D機器人箱子拾取應用，通常第一步都是采用圖案匹配技術定位相機視場內的目標物品或特征。目標物品的定位往往決定機器視覺應用的成敗。引導就是使用機器視覺來報告元件的位置和方向。需要引導的原因有許多：首先，機器視覺系統可以定位元件的位置和方向，將元件與規定的公差進行比較，以及確保元件處于正確的角度，以驗證元件裝配是否正確。其次，引導可用于在二維（2D）或三維（3D）空間內將元件的位置和方向報告給機器或機器控制器，讓機器能夠定位元件或機器，以便將元件對位。2.檢測。檢測是機器視覺在工業領域中主要的應用...

AOI系統組成。目前在產業界用得較多的AOI系統是由相機、鏡頭、光源、計算機等通用器件集成的簡單光學成像與處理系統。在光源照明下利用相機直接成像，然后由計算機處理實現檢測。這種簡單系統的優點是成本低、集成容易、技術門檻相對不高，在制造過程中能夠代替人工檢測，滿足多數場合的要求。但對于大幅面或復雜結構物體的視覺檢測，由于受到視場和分辨率（或精度）的相互制約，或生產節拍對檢測速度有特殊的要求，單相機組成的AOI系統有時難以勝任，因此可能需要有多個基本單元集成在一起，協同工作，共同完成高難度檢測任務。即采取一種多傳感器成像、高速分布式處理的AOI系統集成架構。表面缺陷AOI檢測系統的通用架構...