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机器视觉软件介绍及使用方法

  在选择机器视觉系统时,面对不同公司的视觉软件包,该如何作出正确的选择?要考虑哪些因素?

这些一直是客户关心的问题,下面就此问题做以简单介绍:

一、机器视觉软件选型要点

1、定位器的准确性

目标或特征的准确定位是一个检测体系或由视觉引导的运动体系的重要功用。传统的物体定位选用的是灰度值有关来辨认物体。尽管这种技能得到了广泛的运用,可是,它在图象质量变差的状况,就缺少稳定性。图象质量变差可能是因为杂乱、亮度不一样和隐瞒等要素的影响。相反,几何目标定位法是一种最新的办法,它运用目标的概括来辨认目标及其特征。维视图像自主研发的图像处理软件多数采用几何目标定位法,且效率极高,可以有效的帮助用户解决定位问题。

2、工具库还是应用软件

机器视觉软件主要以两种典型的方式出售:一种是包含多种处理算法的工具库,另一种是专门实现某一类特殊工作的应用软件。这两种各有利弊,需要第一时间确认这一特性后再做选择。维视图像提供的图像处理软件包含这两种,既可以提供专业应用又满足客户变化多样的需求。

3、编程和操作方便

简练、直观的图形界面是简单运用和设置的要害。当今机器视觉商品之间的主要区别在于他们的图形接口。接口大概从“设置”和“操作”这两方面来评估。对一个工程师来讲,它大概十分复杂,而关于一个操作者来说应十分简单。

4、亚像素精度

视觉体系的分辩率是体系能分辩的最小特征。例如,1’’的视觉规模(FOV)运用一个640×480像素的计算机图象将得到1/640的分辩率或0.00156’’。实际上,机器视觉算法具有亚像素的才能。也就是说,这些算法可以丈量或得出比一个像素更小的单位。

5、易于升级

机器视觉体系可运用在各种场合,他们的运用规模可从时尚的摄像机到监督体系。当挑选一个体系时应思考体系将来的升级。依据通用目的的视觉软件体系十分好晋级。最终用户大概依据附加的摄像机、照明的改变、视觉东西的改变等来思考将来对体系的需要。

6、图象预处理算法

大部分的图像处理软件提供预处理算法,所以需要比较其提供的丰富程度,效率等。

7、体系集成

假如你对机器视觉技能不是很精通,那么针对你的项目就需要一个体系集成商,理想的视觉商品能被体系集成商广泛承受。

二、常用机器视觉软件介绍

1. OpenCV,开源免费的图像处理库

OpenCV是近年来推出的开源、免费的计算机视觉库,利用其所包含的函数可以很方便地实现数字图像和视频处理。同时利用面向对象的VC++ 6.0编程工具,用C++语言进行程序编写 OpenCV算法库为VC++编程处理数字图像提供了很大的方便,其必将成为图像视频处理领域的强有力的工具。

缺点:由于是开源软件,因此其版本繁多,函数库复杂,执行效率收到应用,比较适用于科研和学习,不适合工业应用。

数据读取功能:目前,绝大多数公司的软件包中,都带有条形码、二维码的读取功能。要注意的是,不同软件应付在不良情况的能力,如,光源不足、图像不清、源码残缺等情况。

图像缓冲功能:与板卡的“图像存储”功能相似,这一功能的主要目的,是为了缓解拍照与运算时间上不同步的矛盾。与板卡上硬件缓冲区所不同的是,这一功能纯由软件来实现。通常的概念是,在内存中开辟一固定空间,从板卡传来的图像信号,在电脑分析完之前都会按序存在这一空间里。每幅图像地址的指针,另存在一堆栈中。图像以先进先出的方式清除。

实际应用功能:很多公司,为了适应越来越激烈的市场竞争,在原有的底层软件基础上,又开发出可应用于某一特定领域的软件包,以方便这一行业中的视觉二次开发商。如,半导体行业中BGA检测工具;显示器生产业中的显示检测工具;机器手行业中的系统定位工具等等。

接口功能:软件包是否能够方便地与其他软件或控件接口,一起运行。

其他辅助功能:除以上所讲的各功能以外。各视觉软件公司,又各自开发出一些其他非图像处理的软件工具,以方便开发者使用。如,数据分析工具(SPC)、图像显示工具、画图工具等。



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