A. 机器视觉新手应该如何学习
机器视觉(MV machine vision)与计算机视觉(CV computer vision)虽然核心的算法都是图像识别算法,大体一样,但是从实际项目的角度是不一样的。
CV项目一般面临的图像采集环境很复杂,光线的强弱、镜头距离物体的远近等都会导致采集到的图像质量可能不会很高;所以一般CV更多的是做目标物有无或基本轮廓匹配判断,一般不会涉及高精度测量和定位的问题。而MV项目一般用于工业领域,一般是用于高精度测量物体的轮廓尺寸或者精确定位物体的位姿,所以MV项目的相机、镜头、光源都是针对项目专门选定的,有时为了防止环境光干扰专门构建一个局部暗室也很正常。另外,受限于条件CV通常的识别率不会太高,比如人脸识别达到98%(网上有吹自己算法人脸识别率达到99.7%以上的,这种只能呵呵,基于标准图库识别率当然高,实际应用中结合实际复杂的环境因素是不可能的),但是MV识别率无限接近100%很正常。简单说,MV是工业上用的追求确定性的、特殊定制的一套软硬件系统。
机器视觉项目是一个机电一体化的工程,不能只注重视觉算法。机器视觉项目基本流程包括:
a、从最初的根据项目需求对相机、镜头、光源的理论计算选型开始;
b、之后针对被识别物体搭建简易的初步试验,确认选的硬件可以采集到满意的图像(这一步采集到的图像质量的好坏人眼就可以基本判断,可以不用借助算法);
c、然后开始采购相应硬件搭建本项目的开发平台,并开始结合实际工况和被测物开始编写识别算法,并且编写好与整体项目其他环节的通信接口;
d、最后机器视觉识别效果最终用的如何还需要进行现场调试和改进。这一步非常关键,上一步在实验室理想环境开发好的硬件与软件系统在这一步很可能会出各种问题。比如设备整体运行时的震动引起相机震动导致图像模糊、工厂的其他设备的光源投射到本项目中产生了异常的光线阴影等。
识别效果的好坏不仅仅取决于算法的好坏,视觉硬件选型和现场调试很重要。特别是在一些要求高识别精度的项目,视觉硬件取得的图像质量如果不够好,后期算法虽然可以修正,但是这样就相当于让计算机在“猜”尺寸边界,这是不靠谱的。
B. 如何学习机器视觉
从图像处理入手,先了解图像处理最基本的操作,如图片的读取、显示,仿射变换,平滑、锐化、腐蚀膨胀等。
理论实践结合。
C. 机器视觉自学需要学什么
找本机器视觉的书来系统的学习。
比如:《图像处理分析与机器视觉》、《机器视觉算法与应用》、《机器视觉与机电一体化实践》
D. 机器视觉怎么入门
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。它是计算机学科的一个重要分支,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一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下:1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心,向图像采集部分发送触发脉冲。2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时,分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。3、摄像机停止目前的扫描,重新开始新的一帧扫描,或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态,启动脉冲到来后启动一帧扫描。4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构,曝光时间可以事先设定。5、另一个启动脉冲打开灯光照明,灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。6、摄像机曝光后,正式开始一帧图像的扫描和输出。7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化,或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。9、处理器对图像进行处理、分析、识别,获得测量结果或逻辑控制值。10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。 从上述的工作流程可以看出,机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体,系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要,所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域,例如机器人、飞行物体导制等,对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。(良) 清楚了以上机器视觉的原理和过程之后,我建议: 1)人类和动物视觉系统的原理 2)摄像机技术与原理 3)图像识别和处理技术 4)计算机技术5)人工智能
E. 机器视觉学什么语言
目前可以开发机器视觉的相关计算机语言有C++,C#,JAVA,PYTHON等,甚至简单的PHP和JAVASCRIPT也可以开发相关的功能。
机器视觉需要用到图像处理库,有很多免费且开源的第三方图像库可以用,如十分着名的OpenCV,有C++,JAVA,PYTHON的版本,它包含了很多现成的函数,可以处理图像的形状,颜色,大小,图像文件保存,找相似图像,物体边缘(Cannyedge)算法。
机器视觉的另一个方向是神经网络深度学习算法。这里面有代表性的是谷歌的TensorFlow,具有很强大的机器视觉能力。
文字识别方面的代表有谷歌的Tesseract,这也是开源项目。
机器视觉用什么硬件
一个典型的机器视觉系统包括以下五大块:
1.照明
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,以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。
2.工业镜头
FOV(FieldOfVision)=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM(零件测量公差比)镜头选择应注意:①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变
3.相机
按照不同标准可分为:标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD;单色相机和彩色相机。
4.图像采集卡
图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等等。
比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如,可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。
目前,千兆网口工业相机逐步成为主流,图像采集卡一般采用视觉专用的千兆网卡。
5.视觉处理器
视觉处理器集采集卡与处理器于一体。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,而且计算机也快多了,所以现在视觉处理器用的较少了。
F. 工业机器视觉学习需要多久
3个月-5年左右,学得快的3个月就能学好,学得慢的需要好几年。
1、本科及以上学历,有3-5年的机器视觉工作背景或智能相机开发经验以及项目经验
2、熟练掌握C/C++/Python语言,有较强的算法分析和实现能力
3、熟悉工业相机、镜头、光源及采集卡的选型4、有OpenCV算法库和常用的数字图像处理算法项目经验优佳
5、有OCR检测软件开发经验或产品检测软件开发经验优先。
G. 机器视觉方面工程师在公司里具体要做哪些事情需要掌握哪些知识
看做哪方面的视觉工程师,给别人做视觉系统集成的还是做视觉开发的是不同的。
1、要是做视觉系统集成的就是整天按照人家工艺的要求调试你要检测物体的画面,然后给客户的提一些光源的要求还有机械上的要求,还有项目后期要不间断的去现场。
2、要是做视觉开发的话就是天天听客户反馈然后无止境的思考算法,还有写软件。搞硬件的话就是研究光学成像问题。
图像处理工程师需要掌握的知识有:
最基本图形处理的开发与研究,熟悉图像处理的各种算法,特别是图像去燥、图像增强、复原、质量改善、检测、色彩科学、图像分割、图像识别处理、图像跟踪、图像的获取及视频处理。
具体应用包括人脸识别、医学影像处理、多点识别、文字检测与是识别。特别的,结合不同应用,还需要自然语言处理知识。
另外,要有优秀的数学功底(特别是线性代数、优化理论、统计知识)
(7)工业视觉学些什么扩展阅读
机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面:
⒈ 检测:又可分为高精度定量检测(例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量)和不用量器的定性或半定量检测(例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测)。
⒉机器人视觉:用于指引机器人在大范围内的操作和行动,如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上(即料斗拣取问题)。至于小范围内的操作和行动,还需要借助于触觉传感技术。
【机器视觉特点】
⒈摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配,拍摄到理想的图像;
⒉零件的尺寸范围为2.4mm到12mm,厚度可以不同;
⒊系统根据操作者选择不同尺寸的工件,调用相应视觉程序进行尺寸检测,并输出结果;
⒋针对不同尺寸的零件,排序装置和输送装置可以精确调整料道的宽度,使零件在固定路径上运动并进行视觉检测;
⒌机器视觉系统分辨率达到2448×2048,动态检测精度可以达到0.02mm;
⒍废品漏检率为0;
⒎本系统可通过显示图像监视检测过程,也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果;
⒏具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能;
⒐系统能够自检其主要设备的状态是否正常,配有状态指示灯;同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限;
⒑实时显示检测画面,中文界面,可以浏览几次不合格品的图像,具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能;
⒒能生成错误结果信息文件,包含对应的错误图像,并能打印输出。
H. 学习机器视觉需要掌握哪些知识
机器视觉首先数学基础得打好,包括微积分,线性代数,优化理论等等,其次常用得深度学习图像处理框架得会,包括目标提取,目标检测等知识
I. 大连工业大学视觉传达设计专业要学哪些课程,好学吗
主要课程:
素描、色彩、构成基础、摄影基础、图形创意、字体与编排设计、标志与符号设计、海报设计、书籍设计、广告设计、企业形象设计、广告策划、广告文案写作、品牌整合设计、展示设计、UI设计、媒体脚本设计、公共空间表现技法、装饰材料与施工、展示设计、室内陈设用品设计、建筑小品设计、园林景观设计等。