視覺測量原理與方法

『壹』 機器視覺檢測系統的原理是什麼

機器視覺檢測系統又稱工業視覺系統，其原理是：將感產品或區域進行成像，然後根據其圖像信息用專用的圖像處理軟體進行處理，根據處理結果軟體能自動判斷產品的位置、尺寸、外觀信息，並根據人為預先設定的標准進行合格與否的判斷，輸出其判斷信息給執行機構，嘉銘機器視覺檢測系統可以了解一下

『貳』 機器視覺檢測主要是什麼原理

機器視覺的缺陷檢測原理是基於對人眼檢測的模擬，用簡單的歸納思維來進行識別。正如生活中醫生對病人進行診斷，就是一個典型的歸納分類的行為。從最古老的望聞問切，到現在的B超，CT等現代化設備儀器，沒有哪一個醫生能夠單純靠肉眼就能直接判斷病情，只能觀察病人表現出的症狀和各種化驗檢測數據來推斷病情，這個時候，醫生所使用的就是一種歸納分類的思路，病人的單一症狀的分類與復合症狀的精確分類。
機器視覺缺陷檢測系統採用C攝像設備將被檢測的目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號，圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的分類特徵，如面積、數量、位置、長度，再根據預設的允許度和其他條件輸出結果，包括尺寸、角度、個數、合格 / 不合格、有 / 無等，實現自動識別功能。
由於有了圖像處理還有計算機等等自動化設備的幫忙，機器視覺其實是遠遠超過人類的極限的，所以它的優勢也十分明顯，包括高效率、高精度、高自動化，以及能夠很好適應比較差的環境。所以在一些不適合人工作業的危險的工作環境，或者是我們人類視覺很難滿足要求的場合，機器視覺是可以用來代替人工視覺的。在這種檢測、測量、識別和定位等功能上，機器視覺更是能夠更好地勝任。除了以上這些，它還能夠提高生產效率以及自動化的程度，實現信息集成，所以在工業領域應用很廣泛，是智能製造很重要的基礎。

『叄』 攝影測量的基礎原理來自測量的 方法

攝影測量作為新時代測繪地理信息行業的重要支柱學科，在現代化工業生產中擁有非同尋常的地位。而業4.0時代到來以後，計算機視覺測量再一次引起廣泛關注，同樣是工程領域，也是科學領域中的一個富有挑戰性重要研究領域。那麼什麼是攝影測量？什麼是視覺測量？兩者之間存在什麼差異呢？下面就和小編一起來看看！

一、攝影測量
攝影測量是指運用攝影機和膠片組合測量目標物的形狀、大小和空間位置的技術，它利用光學攝影機獲取的像片，經過處理以獲取被攝物體的形狀、大小、位置、特性及其相互關系。 關注的是幾何量的量測信息（物體的位置、大小和形狀等），主要任務是用於測繪各種比例尺的地形圖、建立數字地面模型，為各種地理信息系統和土地信息系統提供基礎數據。攝影測量學要解決的兩大問題是幾何定位和影像解譯。幾何定位就是確定被攝物體的大小、形狀和空間位置。幾何定位的基本原理源於測量學的前方交會方法，它是根據兩個已知的攝影站點和兩條已知的攝影方向線，交會出構成這兩條攝影光線的待定地面點的三維坐標。影像解譯就是確定影像對應地物的性質。

當被測物體的尺寸或攝影距離小於100米時的攝影測量稱之為近景攝影測量。隨著數字感測器技術的發展，尤其是CCD器件和CMOS器件的迅速發展，利用CCD(或CMOS)像機不需要膠片就可直接獲得被測物的數字影像，這種直接基於數字影像的近景攝影測量稱為數字近景攝影測量。

二、計算機視覺測量
計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。主要 關注的是對物體進行描述、識別和理解，它的主要任務就是通過對採集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。是一門關於如何運用照相機和計算機來獲取我們所需的，被拍攝對象的數據與信息的學問。形象地說，就是給計算機安裝上眼睛（照相機）和大腦（演算法），讓計算機能夠感知環境。

機器視覺系統是計算機學科的一個分支，是指通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，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徵，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

三、攝影測量和視覺測量的差異
1、 出發點不同導致基本參數物理意義的差異：攝影測量中的外部定向是確定影像在空間相對於物體的位置與方位（將物體先平移再旋轉），而計算機視覺則是物體相對於影像的位置與方位來描述問題（將攝像機先旋轉再平移）。

2、 由於兩者不同的出發點導致基本公式的差異：攝影測量中最為基本的是共線方程，而視覺測量中最為基本的公式是用齊次坐標表示的投影方程。

3 、數學處理演算法的不同：攝影測量淵源於測繪學科，基於非線性迭代的最小二乘法平差求解貫穿於數字近景攝影測量的全過程，而計算機視覺強調矩陣分解，總是設法將非線性問題轉換為線性問題，盡可能避免求解非線性方程。

總結
盡管數字近景攝影測量與計算機視覺有各種各樣的差異，但在關注點方面，和理論基礎方面是一致的，並且隨著最近20年的發展，人工智慧，智慧城市，大數據等在各個領域的應用，讓一切都有了不同的轉變。學術會議和出版論文集等交流方式讓學科間的交流逐步增加，兩個學科的交叉也越來越多。比如，數字近景攝影測量中的許多基本概念與方法來自影像處理與計算機視覺（如數字圖像處理的某些演算法、編碼標志的自動識別）；反過來，攝影測量中的一些特色理論和方法又為視覺測量所採用（如整體光束法平差演算法、像機自標定原理和方法等），而兩者的結合也給學科及人類科技發展帶來了重大的幫助。所以，機器視覺系統和攝影測量兩種殊途同歸的學科的逐漸相互融合並優勢互

『肆』 視覺檢測的工作原理

視覺檢測涉及拍攝物體的圖像，對其進行檢測並轉化為數據供系統處理和分析，確保符合其製造商的質量標准。不符合質量標準的對象會被跟蹤和剔除。
掌握視覺檢測系統的工作原理對評估該系統對公司運作所做的貢獻十分重要。必須充分在設置視覺檢測系統時所涉及到的變數。正確設置這些變數，採用合適的容差，這對確保在動態的生產環境中有效而可靠地運行系統而言至關重要。如果一個變數調整或設計不正確，系統將連續出現錯誤剔除，證明使用不可靠。

『伍』 視覺檢驗的原理

一個典型的機器視覺系統包括以下三大塊：
照明
照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素，它直接影響輸入數據的質量和應用效果。由於沒有通用的機器視覺照明設備，所以針對每個特定的應用實例，要選擇相應的照明裝置，以達到最佳效果。光源可分為可見光和不可見光。常用的幾種可見光源是白熾燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈。可見光的缺點是光能不能保持穩定。如何使光能在一定的程度上保持穩定，是實用化過程中急需要解決的問題。另一方面，環境光有可能影響圖像的質量，所以可採用加防護屏的方法來減少環境光的影響。照明系統按其照射方法可分為：背向照明、前向照明、結構光和頻閃光照明等。其中，背向照明是被測物放在光源和攝像機之間，它的優點是能獲得高對比度的圖像。前向照明是光源和攝像機位於被測物的同側，這種方式便於安裝。結構光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，根據它們產生的畸變，解調出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同步。
鏡頭
FOV（Field of Vision）=所需解析度*亞象素*相機尺寸/PRTM（零件測量公差比）
鏡頭選擇應注意：
①焦距②目標高度 ③影像高度 ④放大倍數 ⑤影像至目標的距離 ⑥中心點 /節點⑦畸變
視覺檢測中如何確定鏡頭的焦距
為特定的應用場合選擇合適的工業鏡頭時必須考慮以下因素：
· 視野 - 被成像區域的大小。
· 工作距離 (WD) - 攝像機鏡頭與被觀察物體或區域之間的距離。
· CCD - 攝像機成像感測器裝置的尺寸。
· 這些因素必須採取一致的方式對待。如果在測量物體的寬度，則需要使用水平方向的 CCD 規格，等等。如果以英寸為單位進行測量，則以英尺進行計算，最後再轉換為毫米。

『陸』 雙目視覺原理進行表面形貌測量需要經歷哪些主要步驟每個步驟的主要任務是什麼

1. 什麼是視覺

視覺是一個古老的研究課題，同時又是人類觀察世界、認知世界的重要功能和手段。人類從外界獲得的信息約有75%來自視覺系統，用機器模擬人類的視覺功能是人們多年的夢想。視覺神經生理學，視覺心裡學，特別是計算機技術、數字圖像處理、計算機圖形學、人工智慧等學科的發展，為利用計算機實現模擬人類的視覺成為可能。在現代工業自動化生產過程中，計算機視覺正成為一種提高生產效率和檢驗產品質量的關鍵技術之一，如機器零件的自動檢測、智能機器人控制、生產線的自動監控等;在國防和航天等領域，計算機視覺也具有較重要的意義，如運動目標的自動跟蹤與識別、自主車導航及空間機器人的視覺控制等。

人類視覺過程可以看作是一個從感覺到知覺的復雜過程，從狹義上來說視覺的最終目的是要對場景作出對觀察者有意義的解釋和描述；從廣義上說，是根據周圍的環境和觀察者的意願，在解釋和描述的基礎上做出行為規劃或行為決策。計算機視覺研究的目的使計算機具有通過二維圖像信息來認知三維環境信息的能力，這種能力不僅使機器能感知三維環境中物體的幾何信息(如形狀、位置、姿態運動等)，而且能進一步對它們進行描述、存儲、識別與理解，計算機視覺己經發展起一套獨立的計算理論與演算法。

2. 什麼是計算機雙目立體視覺

雙目立體視覺(Binocular Stereo Vision)是機器視覺的一種重要形式，它是基於視差原理並利用成像設備從不同的位置獲取被測物體的兩幅圖像，通過計算圖像對應點間的位置偏差，來獲取物體三維幾何信息的方法。融合兩隻眼睛獲得的圖像並觀察它們之間的差別，使我們可以獲得明顯的深度感，建立特徵間的對應關系，將同一空間物理點在不同圖像中的映像點對應起來，這個差別，我們稱作視差(Disparity)圖像。

雙目立體視覺測量方法具有效率高、精度合適、系統結構簡單、成本低等優點，非常適合於製造現場的在線、非接觸產品檢測和質量控制。對運動物體（包括動物和人體形體）測量中，由於圖像獲取是在瞬間完成的，因此立體視覺方法是一種更有效的測量方法。雙目立體視覺系統是計算機視覺的關鍵技術之一，獲取空間三維場景的距離信息也是計算機視覺研究中最基礎的內容。

雙目立體視覺的開創性工作始於上世紀的60年代中期。美國MIT的Roberts通過從數字圖像中提取立方體、楔形體和稜柱體等簡單規則多面體的三維結構，並對物體的形狀和空間關系進行描述，把過去的簡單二維圖像分析推廣到了復雜的三維場景，標志著立體視覺技術的誕生。隨著研究的深入，研究的范圍從邊緣、角點等特徵的提取，線條、平面、曲面等幾何要素的分析，直到對圖像明暗、紋理、運動和成像幾何等進行分析，並建立起各種數據結構和推理規則。特別是上世紀80年代初，Marr首次將圖像處理、心理物理學、神經生理學和臨床精神病學的研究成果從信息處理的角度進行概括，創立了視覺計算理論框架。這一基本理論對立體視覺技術的發展產生了極大的推動作用，在這一領域已形成了從圖像的獲取到最終的三維場景可視表面重構的完整體系，使得立體視覺已成為計算機視覺中一個非常重要的分支。

3、總結

經過幾十年來的發展，立體視覺在機器人視覺、航空測繪、反求工程、軍事運用、醫學成像和工業檢測等領域中的運用越來越廣。

以視覺系統為基礎的三維非接觸式高速測量是一個重要的研究方向，雙目立體視覺方法是其中一種最常用的方法。為了能夠將這些技術應用在實際的無人機項目中，需要盡可能提高演算法的效率與精度。（俊鷹無人機）

『柒』 雙目視覺測距原理

單目測距原理：

先通過圖像匹配進行目標識別（各種車型、行人、物體等），再通過目標在圖像中的大小去估算目標距離。這就要求在估算距離之前首先對目標進行准確識別，是汽車還是行人，是貨車、SUV還是小轎車。准確識別是准確估算距離的第一步。要做到這一點，就需要建立並不斷維護一個龐大的樣本特徵資料庫，保證這個資料庫包含待識別目標的全部特徵數據。比如在一些特殊地區，為了專門檢測大型動物，必須先行建立大型動物的資料庫；而對於另外某些區域存在一些非常規車型，也要先將這些車型的特徵數據加入到資料庫中。如果缺乏待識別目標的特徵數據，就會導致系統無法對這些車型、物體、障礙物進行識別，從而也就無法准確估算這些目標的距離。

單/雙目方案的優點與難點

從上面的介紹，單目系統的優勢在於成本較低，對計算資源的要求不高，系統結構相對簡單；缺點是：（1）需要不斷更新和維護一個龐大的樣本資料庫，才能保證系統達到較高的識別率；（2）無法對非標准障礙物進行判斷；（3）距離並非真正意義上的測量，准確度較低。

雙目檢測原理：

通過對兩幅圖像視差的計算，直接對前方景物（圖像所拍攝到的范圍）進行距離測量，而無需判斷前方出現的是什麼類型的障礙物。所以對於任何類型的障礙物，都能根據距離信息的變化，進行必要的預警或制動。雙目攝像頭的原理與人眼相似。人眼能夠感知物體的遠近，是由於兩隻眼睛對同一個物體呈現的圖像存在差異，也稱「視差」。物體距離越遠，視差越小；反之，視差越大。視差的大小對應著物體與眼睛之間距離的遠近，這也是3D電影能夠使人有立體層次感知的原因。

上圖中的人和椰子樹，人在前，椰子樹在後，最下方是雙目相機中的成像。其中，右側相機成像中人在樹的左側，左側相機成像中人在樹的右側，這是因為雙目的角度不一樣。再通過對比兩幅圖像就可以知道人眼觀察樹的時候視差小，而觀察人時視差大。因為樹的距離遠，人的距離近。這就是雙目三角測距的原理。雙目系統對目標物體距離感知是一種絕對的測量，而非估算。

理想雙目相機成像模型

根據三角形相似定律：

根據上述推導，要求得空間點P離相機的距離（深度）z，必須知道：
1、相機焦距f，左右相機基線b（可以通過先驗信息或者相機標定得到）。
2、視差 ：，即左相機像素點(xl, yl)和右相機中對應點(xr, yr)的關系，這是雙目視覺的核心問題。

重點來看一下視差（disparity），視差是同一個空間點在兩個相機成像中對應的x坐標的差值，它可以通過編碼成灰度圖來反映出距離的遠近，離鏡頭越近的灰度越亮；

極線約束

對於左圖中的一個像素點，如何確定該點在右圖中的位置？需要在整個圖像中地毯式搜索嗎？當然不用，此時需要用到極線約束。

如上圖所示。O1，O2是兩個相機，P是空間中的一個點，P和兩個相機中心點O1、O2形成了三維空間中的一個平面PO1O2，稱為極平面（Epipolar plane）。極平面和兩幅圖像相交於兩條直線，這兩條直線稱為極線(Epipolar line)。

P在相機O1中的成像點是P1，在相機O2中的成像點是P2，但是P的位置是未知的。我們的目標是：對於左圖的P1點，尋找它在右圖中的對應點P2，這樣就能確定P點的空間位置。

極線約束（Epipolar Constraint）是指當空間點在兩幅圖像上分別成像時，已知左圖投影點p1，那麼對應右圖投影點p2一定在相對於p1的極線上，這樣可以極大的縮小匹配范圍。即P2一定在對應極線上，所以只需要沿著極線搜索便可以找到P1的對應點P2。

『捌』 視覺測量的內容簡介

從計算機視覺概念和方法出發，將計算機視覺應用於空間幾何尺寸的精確測量和定位，從而產生一種新計算機視覺應用概念--視覺測量。本書是作者研究組15年來從事視覺測量研究工作的總結和提煉，系統地介紹了視覺測量的基礎原理、測量方法、關鍵技術與實用演算法，並給出了幾何變換與攝像機模型，視覺圖像特徵信息撮，典型演算法硬體IP核設計，攝像機標定，雙目立體禮堂測量，結構光三維視覺測量，多感測器三維視覺測量，流動式三維視覺測量，以及三個典型視覺測量系統

『玖』 想知道視覺檢測設備的工作原理是什麼

視覺檢測設備的工作原理是通過機器視覺技術，將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，圖像系統在對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判斷的結果來控制現場的設備來進行一系列的操作。從而判斷出產品的缺陷，瑕疵等。

『拾』 請問精密二次元自動視覺量測機的內部構造和運行原理是什麼

二次元測量原理：
影像測量儀利用影像測頭採集工件的影像，通過數字圖像處理技術提取各種復雜形狀工件表面的坐標點，再利用坐標變換和數據處理技術轉換成坐標測量空間中的各種幾何要素，從而計算得到被測工件的實際尺寸、形狀和相互位置關系。
內部構造：
底座、立柱、工作台、導軌、絲桿、馬達、光源、鏡頭、CCD等等
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