機(jī)器視覺系統(tǒng)由眾多部件組成,，其中包括相機(jī)、圖像采集卡,、照明單元,、光學(xué)元件與鏡頭,、處理器、軟件及顯示設(shè)備等,。簡單的機(jī)器視覺系統(tǒng)可以識別2D或3D條形碼,，更復(fù)雜的系統(tǒng)可以確保檢測的元件滿足特定的容差要求、組裝正確,、沒有缺陷,。
很多機(jī)器視覺系統(tǒng)配備了采用不同類型圖像傳感器的相機(jī)（如表1所示）。為了確定相機(jī)可獲得的分辨率,，重要的是理解這些傳感器可以分辨的每毫米線對數(shù)(lp/mm) ,，而不是有效的像素點(diǎn)數(shù)。
例如,，在一個(gè)典型的2588×1958像素,、500萬像素成像器中，大小為1.4μm2的像素可提供357lp/mm的分辨率,；而一個(gè)640×480像素的VGA成像器,，其像素大小為5.7μm2，可實(shí)現(xiàn)88lp/mm的分辨率,。對于具有相同尺寸的成像器而言,，像素越小，每毫米中就可分辨更多的線對數(shù),。
如果一個(gè)特殊的圖像傳感器包含3μm2的像素,，那么根據(jù)尼奎斯特采樣定律，理論上圖像中可以被分辨的最小特性尺寸為6μm,。然而實(shí)際應(yīng)用中,，并不能達(dá)到這一最小尺寸值，因?yàn)槊總€(gè)鏡頭都會產(chǎn)生一定程度的像差,。
灰度圖像通常會按每像素8比特存儲,，從而提供256個(gè)不同的灰度漸變。圖像中的黑色特性對應(yīng)更低數(shù)值,；更亮的像素對應(yīng)更高數(shù)值,。這種方法很便捷,，因?yàn)閱我蛔止?jié)對應(yīng)著單一像素。
選擇相機(jī)
通常,，機(jī)器視覺系統(tǒng)中使用的相機(jī),，可以通過USB3.0、以太網(wǎng),、FireWire,、Camera Link及CoaXPress等接口將相機(jī)中捕捉到的圖像傳輸?shù)絇C系統(tǒng)中。
目前,，集成機(jī)器視覺照明,、圖像捕捉及處理等功能的智能相機(jī)，正在為閱讀條形碼或檢測部件是否存在等自動(dòng)化視覺任務(wù)提供經(jīng)濟(jì)型解決方案,。盡管智能相機(jī)的處理器性能或許足以滿足這些任務(wù)的需求,，但是更復(fù)雜或要求更高速度的任務(wù)則需要額外的處理能力。
除了性能外,，系統(tǒng)集成商還要決定采用何種支持軟件以及相機(jī)如何連接到外部設(shè)備,。盡管很多檢測部件是否存在的應(yīng)用中都采用了智能相機(jī)，但是一些其他應(yīng)用可能需要將相機(jī)連接到顯示設(shè)備,，用以顯示捕獲到的圖像和圖像分析的結(jié)果,。
很多智能相機(jī)的處理器運(yùn)行專用的操作系統(tǒng)；也有一些智能相機(jī)運(yùn)行Linux或Unix等商業(yè)操作系統(tǒng),。當(dāng)然,，這些相機(jī)可以運(yùn)行任何可在PC上運(yùn)行的軟件包。
照明元件
通過配備正確的機(jī)器視覺照明系統(tǒng),，能以高對比度重復(fù)捕捉圖像特征,。如果照明的配備不正確，機(jī)器視覺系統(tǒng)的成功性,、可靠性,、可重復(fù)性和易用性都處于較大的風(fēng)險(xiǎn)中。為了確保機(jī)器視覺系統(tǒng)配備正確的照明元件,，設(shè)計(jì)師需要咨詢照明制造商,，或借助圖像照明實(shí)驗(yàn)室檢測不同的照明選項(xiàng)。
LED照明正在開始替代目前常用于機(jī)器視覺系統(tǒng)中的熒光燈,、光纖鹵素?zé)艏半瘹忾W光燈光源,，因?yàn)長ED照明具有更高的一致性、更長的使用壽命和更好的穩(wěn)定性,。LED照明可以提供各種各樣的色彩并能選通發(fā)光,，這一特性在高速機(jī)器視覺應(yīng)用中非常有用。
除了照明類型，另一個(gè)決定圖像成像的重要因素是光照到待測物體上的角度,。兩種最常用的為物體提供照明的方式是：暗場照明和亮場照明
暗場照明從較低的角度照明物體,；亮場照明則從較高的角度照明物體。
Darkfield——暗場
Brightfield——亮場
Field of view——視場
暗場照明從較低角度照明物體,，在一個(gè)非常平滑的如鏡面般的物體表面上,，反射的光將超出相機(jī)的視野范圍。物體的表面將呈現(xiàn)為黑色,，而通過相機(jī)捕捉到的物體表面發(fā)光的部分，就對應(yīng)著表面的缺陷或劃痕,。
亮場照明與暗場照明相反,，亮場照明是在成像物體的上方打光，因此物體反射的光將處于相機(jī)的視場范圍內(nèi),。亮場照明配置中,，物體表面上任何不連續(xù)處反射的光均無法被相機(jī)接收而顯示黑色。因此,，該技術(shù)被用于為漫發(fā)射的非反射性物體提供照明,。
色彩效應(yīng)
如果某個(gè)應(yīng)用要求使用彩色相機(jī)，則需要白光照明待檢測的元件,。如果需要區(qū)分待檢測元件的顏色,，則白光需要在整個(gè)波長范圍內(nèi)產(chǎn)生平等光譜（equal spectrum），以便分析圖片中的顏色,。
通過黑白單色相機(jī)也可以識別圖像中的顏色,，這種方法需要選擇合適的燈光照明圖像（如下圖所示）。下圖中上面一行圖片是人眼觀察到的圖像效果,，而下面一行的圖像則顯示了單色相機(jī)呈現(xiàn)出的圖像效果,。
為機(jī)器視覺系統(tǒng)應(yīng)用找到顏色正確的照明光源，能對捕捉到的圖像產(chǎn)生重要影響,。
As seen by the human eye：人眼看到的顏色
As seen by a B&W vision system：黑白視覺系統(tǒng)呈現(xiàn)出的顏色
Red：紅
White：白
Green：綠
為了照亮圖像,，使用了三種不同顏色的光：600nm紅光（左側(cè)）、白光（中間）和520nm綠光（右側(cè)）,。為了使該圖像呈現(xiàn)出最佳的對比度,，最好的方式是使用綠色光，因?yàn)榫G色是紅色的互補(bǔ)色,。這種對比可以被單色相機(jī)輕松地識別出來,。如果為了濾掉紅色，則最好采用紅色光照亮物體,。如果圖片本身是五光十色的,，并且不需要識別其中的任何一種顏色，那么白光照明則是更合適的選擇。
當(dāng)應(yīng)用算法處理圖像時(shí),，請考慮開發(fā)人員和終端用戶的技能及具體的視覺系統(tǒng)任務(wù)要求,。
許多PC和智能相機(jī)供應(yīng)商提供了功能大體相似的圖像處理軟件包。很多商業(yè)軟件包提供了圖形化集成開發(fā)環(huán)境（IDE）,，使系統(tǒng)集成商可以從程序庫中拖取設(shè)計(jì)好的功能,，根據(jù)自身需求實(shí)現(xiàn)定制化視覺算法。
多數(shù)商業(yè)軟件包要求為每個(gè)部署的視覺系統(tǒng)支付版權(quán)費(fèi),，但是通過使用開源成像代碼如OpenCV或直接用C++,、C、C#或.NET編寫應(yīng)用程序,，可以省去這一成本,。
但是，由于OpenCV是一個(gè)開源環(huán)境,，沒有制造商為其提供擔(dān)?；蛑С帧Ｏ啾戎?，商業(yè)軟件用戶的圖像處理工具包將會得到開發(fā)商的支持,。
在選擇軟件前，系統(tǒng)集成商需要仔細(xì)評估自身的能力,。盡管選擇一個(gè)單一的基于PC的商業(yè)機(jī)器視覺軟件包,，需要支付800~2500美元的版權(quán)費(fèi)用，但是開發(fā)人員使用C語言從頭開始編程,，也會很容易耗費(fèi)掉大量時(shí)間和工程資源,。
此外，系統(tǒng)集成商還要認(rèn)識到,，通常一個(gè)開發(fā)環(huán)境并不能適用于所有的機(jī)器視覺系統(tǒng),。技術(shù)和經(jīng)濟(jì)壓力意味著要根據(jù)不同的應(yīng)用需求，采用不同的方法進(jìn)行軟件開發(fā),。
在初步確定哪種算法適用于執(zhí)行某個(gè)特定的視覺任務(wù)后,，需要的系統(tǒng)數(shù)量、每個(gè)系統(tǒng)的成本和軟件開發(fā)者的技能,，將決定選擇什么樣的編程環(huán)境,。例如，用C或C++等高級語言編寫圖像處理代碼等相對更復(fù)雜更長的任務(wù),，是工程師開發(fā)大量系統(tǒng)時(shí)的一個(gè)更佳選擇,。
系統(tǒng)集成商可以根據(jù)軟件開發(fā)者的編程技能，選擇并決定視覺系統(tǒng)軟件的復(fù)雜度,。
Drag and drop——拖放工具
Script programming and web interfacing——腳本編程及網(wǎng)頁接口
PC development tools such as MS Visual Studio——計(jì)算機(jī)開發(fā)工具,，如微軟的Visual Studio
C/C++ dode development——C/C++代碼開發(fā)
Ease of development——開發(fā)簡易性
算法類別
圖像處理算法可以分為不同的類別，用于滿足不同的應(yīng)用需求。
通過圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理,，可以提取出圖像的特性,。圖像閾值是圖像分割算法中最簡單的方法之一，該方法可用于從灰度圖像中生成二進(jìn)制圖像,，從而讓物體能夠從背景中分離出來,。
其他的運(yùn)算符，如圖像濾鏡可以令圖像銳化,、降低圖像噪音,；而直方圖均衡可以增強(qiáng)圖像的對比度。預(yù)處理同樣涉及圖像分割,，以定位圖像中具有相似屬性的物體或物體邊界,，如顏色、亮度或材質(zhì)等,。
更復(fù)雜的算法可以實(shí)現(xiàn)特征提取,、檢測物體邊緣或物體轉(zhuǎn)角,，實(shí)現(xiàn)對圖像中物體的測量,。連通性工具，如blob分析算法,，則可以測量圖片內(nèi)分散物體的有某種共同關(guān)系的特性參數(shù),。
關(guān)聯(lián)性與幾何搜索是另外兩個(gè)強(qiáng)大的搜索算法，其可用于找到物體的某種特性,，或在新的圖像中搜索同樣的特性,，可提供相應(yīng)的位置、某些情況下的尺寸和規(guī)模,、以及新圖像是如何實(shí)現(xiàn)傾斜或轉(zhuǎn)換的等信息,。
最后要提及的是可以實(shí)現(xiàn)分類及圖像破譯的算法。其中,，最簡單的是可以實(shí)現(xiàn)簡單模板匹配操作的算法,，而更復(fù)雜的分類算法可能用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及SVM等更復(fù)雜的技術(shù)。
算法的應(yīng)用
在眾多視覺系統(tǒng)中,，決定一個(gè)元件或元件的某個(gè)特性是否存在非常重要,。尺寸、形狀或顏色等屬性可以用于識別元件,。對比分析,、blob分析、模型匹配或幾何搜索工具可以在圖像上識別元件,。
為了將一個(gè)元件從其他元件中區(qū)分出來,，可以使用相對簡單的功能，如邊緣檢測算子。如果需要精確地檢測出元件的位置,，則需要執(zhí)行幾何搜索或blob分析,。
為了高速檢測元件或web上的缺陷，需要用到對比分析或模型圖像匹配算子,。如果需要將缺陷歸類并檢測,，blob分析或邊緣分析可以測量缺陷參數(shù)，并將其與已知的正常參數(shù)進(jìn)行比較,。
在一些圖像處理應(yīng)用中,，可以利用超過圖像標(biāo)準(zhǔn)像素分辨率的精度，測量圖像中的線,、點(diǎn)或邊緣的位置,，獲得子像素分辨率。這可以通過對比物體邊緣像素的灰度級別與物體每個(gè)邊上的像素灰度級別來實(shí)現(xiàn),。
在特殊的例子中,，可以使用極坐標(biāo)抽取技術(shù)識別圓形物體的圖像，這種方法更易于實(shí)現(xiàn),。如圖5中間部分所示,，blob分析被用于顯示藍(lán)色物體的參數(shù)細(xì)節(jié)。使用此類算子,，可以更容易地檢測尺寸,、邊界框及物體的中心。
很多視覺系統(tǒng)工具箱中的圖像處理算法可以用于解決各種各樣的任務(wù),，如邊緣檢測（右上）,、光學(xué)特性識別（上圖中間）及幾何模式匹配（右下）。
在圖5右上圖中,，通過分析圖片中的灰度值,，邊緣檢測算法可以檢測物體邊緣、位置,、形態(tài)或者角度,。左下方的直方圖顯示了某個(gè)特殊圖像的灰度像素值，該值將被進(jìn)一步分析,，以強(qiáng)化圖像中獲得的某些特性,。
中間的圖像有兩組光學(xué)特性需要檢測，上面的特性被輕微減弱,。在這個(gè)示例中,，通過驗(yàn)證可以了解特性的衰減方式。此外,，光學(xué)特性識別（OCR）軟件可以用于讀取衰減特性,。
在上圖右下角,，搜索算法從圖像中鎖定一個(gè)目標(biāo)對象，并存儲為模板或幾何模型,，之后在其他圖像中尋找類似的目標(biāo)圖像,，這就是一個(gè)可以識別特定特性的精確工具。
策劃,、決定及執(zhí)行
在著手研發(fā)任何機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)前,，需要仔細(xì)評估是公司內(nèi)部開發(fā)還是將其外包。在策劃階段有時(shí)會發(fā)現(xiàn),，機(jī)器視覺系統(tǒng)可能并非必要的,，或者并不可行。
如果確定機(jī)器視覺系統(tǒng)可行,，則具體檢測過程的所有特性都需仔細(xì)記錄,。需要對元件待檢測的物理及幾何屬性，包括顏色,、表面拋光及反射屬性等進(jìn)行歸類,。開始，必須要定義特征用以區(qū)別待檢測的元件是好是壞,。只有了解元件或裝配件的屬性,，系統(tǒng)集成商才能確定哪個(gè)圖像解決方案是最理想的。
整個(gè)生產(chǎn)過程都需要進(jìn)行分析,，使系統(tǒng)集成商了解元件是如何被生產(chǎn)的,、以及在檢測過程中發(fā)生了什么變化,。借助分析,，甚至還可以確定是否應(yīng)該在生產(chǎn)流程的初級階段就采用視覺檢測。
當(dāng)策劃階段完成后,，機(jī)器視覺組件,，包括相機(jī)、軟件,、照明元件,、光學(xué)元件及鏡頭等都要確定下來。這一階段將確定在生產(chǎn)環(huán)境中,，是否有足夠的分辨率或充分的照明及光學(xué)條件,，以確保產(chǎn)生所需要的結(jié)果。這些因素最好在編寫系統(tǒng)說明時(shí)完成,，而不要等到實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)時(shí)再考慮,。
在系統(tǒng)明確階段，應(yīng)該提供一份報(bào)告,，詳細(xì)列出使用的硬件及軟件,、系統(tǒng)必須要運(yùn)行的檢測功能,、需要滿足的容差及系統(tǒng)的吞吐量等。此外,，該階段還要考慮系統(tǒng)如何與生產(chǎn)廠房中可能存在的其他自動(dòng)化系統(tǒng)連接,，這些都要記錄下來。
在決定是自行研發(fā),、還是與外部系統(tǒng)供應(yīng)商合作開發(fā)時(shí),，還需要考慮幾個(gè)關(guān)鍵的業(yè)務(wù)問題。從項(xiàng)目一開始,，系統(tǒng)集成商就要確定公司內(nèi)部是否具備支持項(xiàng)目所需要的技術(shù)實(shí)力,。
如果公司內(nèi)部擁有這樣的技術(shù)實(shí)力，管理層還要確定具體負(fù)責(zé)該工作的個(gè)人是否有足夠的時(shí)間和資源支持這一項(xiàng)目,、是否會遇到意想不