机器视觉智能图像处理有哪些功能机器视觉技术中，除了机器视觉光源需要根据被测物来选择之外，图像处理也是很重要的，机器视觉的图像处理系统对现场的数字图像信号按照具体的应用要求进行运算和分析，根据获得的处理结果来控制现场设备的动作。瑞丽光学视觉今天给大家介绍一下机器视觉智能图像处理技术的一些常见功能。(1)图像采集图像采集就是从工作现场获取场景图像的过程，是机器视觉的一步，采集工具大多为CCD或CMOS照相机或摄像机。照相机采集的是单幅的图像，工业镜头接口，摄像机可以采集连续的现场图像。就一幅图像而言，它实际上是三维场景在二维图像平面上的投影，图像中某一点的彩色(亮度和色度)是场景中对应点彩色的反映。这就是我们可以用采集图像来替代真实场景的根本依据所在。如果相机是模拟信号输出，需要将模拟图像信号数字化后送给计算机(包括嵌入式系统)处理。现在大部分相机都可直接输出数字图像信号，可以免除模数转换这一步骤。不仅如此，现在相机的数字输出接口也是标准化的，如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、BlueTooth接口等，可以直接送入计算机进行处理，以免除在图像输出和计算机之间加接一块图像采集卡的麻烦。后续的图像处理工作往往是由计算机或嵌入式系统以软件的方式进行。(2)图像预处理对于采集到的数字化的现场图像，由于受到设备和环境因素的影响，往往会受到不同程度的干扰，工业镜头，如噪声、几何形变、彩色失调等，都会妨碍接下来的处理环节。为此，必须对采集图像进行预处理。常见的预处理包括噪声消除、几何校正、直方图均衡等处理。通常使用时域或频域滤波的方法来去除图像中的噪声;采用几何变换的办法来校正图像的几何失真;采用直方图均衡、同态滤波等方法来减轻图像的彩色偏离。总之，通过这一系列的图像预处理技术，对采集图像进行“加工”，为体机器视觉应用提供“更好”、“更有用”的图像。(3)图像分割图像分割就是按照应用要求，把图像分成各具特征的区域，从中提取出感兴趣目标。在图像中常见的特征有灰度、彩色、纹理、边缘、角点等。例如，对汽车装配流水线图像进行分割，分成背景区域和工件区域，提供给后续处理单元对工件安装部分的处理。图像分割多年来一直是图像处理中的难题，至今已有种类繁多的分割算法，但是效果往往并不理想。近来，人们利用基于***网络的深度学习方法进行图像分割，其性能胜过传统算法。车身焊接能使用机器视觉在线检测吗应用案例1.系统布置在轿车自动化下线工位车身两侧布置两台检测机器人。为了对车身内部的一些重要的特征点也可以进行测量，并兼顾车身前后关键功能点，经过机器人三维真模拟，并结合现场布局，确定检测工作站布局。2.测量点方案及模拟(1)测量点数的计算A车焊装自动化线的生产节拍为130s/台，滑橇输送时间20s，机器人单个特征点的检测时间约2.5s。按此计算，两机器人多的测量点数为：(130-20)/2.5=88个点。(2)测量点的选择、模拟与确认整个焊装生产线共有四个关键的总成状态：侧围总成、发动机舱总成、地板总成及车身总成。我们只采用了一套在线检测系统，即白车身的在线检测系统，因此，测量的点数越多，在线监控的视野也就越广阔。在计算机真之前，以固定式三坐标测量点为基础，并根据测量点的重要性，工业镜头选型，经过计算机三维真模拟及现场调试，共确定了77个测量点。3.检测的实现及可实现的功能(1)检测过程如图2所示，白车身在滑撬上运动到检测工作站停下并确***，线控制器给检测站控制器发“到位”信号→站控制器给机器人发“车型”及“启动”信号→机器人接到信号后开始工作，机器人在每个测量点向测量控制器发“测量请求”和“测点ID”信号，等待测量控制器发回的“测量完成信号”→测量系统接到信号后开始测量并记录数据，然后传递到测量分析软件进行处理，测量结束后向机器人发“测量完成”信号→机器人收到“测量完成信号”后开始向下一测量点运动，至此完成全部待测点的测量。光源是决定机器视觉系统图像质量的重要因素。选择合适的光源，可以使图像中的目标特征与背景信息得到佳分离，工业镜头厂商，从而大大降低图像处理的难度，提高系统的稳定性和可靠性。选择机器视觉光源的步骤：1.决定照射方式(镜面反射光、漫反射光、透射光等）观察检测部位的特点(损伤、形状、有无等)。观察表面(平面、曲面、是否有凹凸不平等)加以决定。A.镜面反射型：镜头接收的光线是来自摄对象的镜面反射光线B.漫反射型：避开来自摄对象的镜面反射光，而接收整体、均一的光线C.透射型：接收来自摄对象背景的光线。是一种检测轮廓的照明方式。工业镜头-瑞利光学-工业镜头接口由深圳瑞利光学有限公司提供。行路致远，砥砺前行。深圳瑞利光学有限公司（www.ray-/p）致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，更矢志成为电子、电工产品制造设备较具影响力的企业，与您一起飞跃，共同成功!)