图像的获取

图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：

＊ 照明

＊ 图像聚焦形成

＊ 图像确定和形成摄像机输出信号

1、照明

照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到较佳效果。

过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、钠光灯。在一些不适合人工作业的***工作环境，或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来代替人工视觉。但是，这些光源的一个较大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，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。

另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。

由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。但是不可见光不利于检测系统的操作，且价格较高，所以，目前在实际应用中，仍多用可见光作为光源。

机器视觉系统又称工业视觉系统，其原理是：将感产品或区域进行成像，然后根据其图像信息用专用的图像处理软件进行处理，根据处理结果软件能自动判断产品的位置、尺寸、外观信息，并根据人为预先设定的标准进行合格与否的判断，输出其判断信息给执行机构。

机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等，实现自动识别功能。硬质合金刀片/棒材快速检测方案：这两个方案均应用机器视觉技术，快速检测合金刀片的尺寸公差和形位公差、多种型号棒材的尺寸和外观，并进行自动分选和包装。

以及 检验处理器，用于显示编写步骤的指导，自动从对应于由用户输入或选择的对象的类别的标准检验流中选择一标准检验流，从算法存储器中读出至少一种图像处理算法，从对应于用户的选择的标准检验流存储器中读出至少一个检验参数，利用该检验标准检验流、图像处理算法和检验参数编写一个临时视觉检验程序，根据该临时视觉检验程序处理有缺陷单元和无缺陷单元的样本图像数据，执行视觉检验来利用所处理的数据检验关于每一样本图像数据的对象的外观是否有缺陷，在显示单元的监视器显示装置上显示样本图像数据的视觉检验结果，询问用户该临时视觉检验程序是否合适，当用户判定该临时视觉检验程序合适时，输出该临时视觉检验程序作为***终视觉检验程序。机器视觉技术在中国工业产品质量检测领域的应用已经越来越广泛，尤其是在产品的尺寸测量与外观缺陷检测上，这一技术已经挑起了大梁。