机器视觉图像采集装置设计开题报告

全文总字数：2337字

1. 研究目的与意义

人们从外界环境获取的信息中，80%来自于视觉。视觉使人类得以感知和理解周围的世界，是人类最重要的感觉。机器视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能。从图像或图像序列中提取信息，对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。机器视觉系统可以快速获取大量信息，迅速感知外部客观世界，同时易于理解，易于同设计信息以及加工控制信息集成。而且机器视觉不会有人眼的疲劳，有着比人眼更高的精度和速度，借助红外线，紫外线，X射线，超声波等高新探测技术，机器视觉在探测不可视物体和高危险场景时，更具有其突出的优点。目前工业朝着智能化、信息化发展，机器视觉在越来越多行业中应用，目前往往视觉厂商仅仅提供视觉传感器，而未能将视觉传感器与工业设备很好的结合起来，造成试验研究困难，本课题将视觉传感器与工业设备相结合，能够在实验室内开展与工业生产类似的条件，取得成果可以直接为工业生产所用，积极探索智能化、信息化、自动化与机械化相结合。在机器视觉的研究中，物体识别是一个主要的研究目标，同时也是一个至关重要的核心问题。因为极速纳吉的理解图像的基础就是辨认出图像中的物体。如果能够识别出图像中的物体，那么就可以部分还原2D图像的3D信息，同时，图像处理，图像分割等基础研究的目的之一也是为了正确解析出图像中有意义的物体。之所以说它是一个至关重要的核心问题，是因为他是图像解析，物体跟踪的基础，也是众多实际应用的基础，没有稳定的良好的识别算法，就不可能产生大规模的应用。研究一般物体识别，无论对于理论还是实践都有重大意义。计算机视觉的核心在于识别，而一般物体识别又是识别中最为复杂的核心问题，在实践中，一般物体识别的研究则能给人类生活的方方面面，尤其交通国防教育带来极为重要的影响，甚至改变人类生活的模式，对整个社会有着深远意义。

2. 国内外研究现状分析

国外研究状况早在1965年，麻省理工学院的Roberts在他的论文中论述了以计算机理论为基础实现从拍摄物体的二维图像得到物体三维形状信息具备可能性，从此开辟了以解析物体三维场景为目的的机器视觉理论与实践研究。自20世纪70年代中开始，Marr领衔的研究学者们创立了系统化的计算机视觉理论，该理论奠定了机器视觉理论部分的研究基础，可称得上是里程碑式的进展，理论的核心内容即是以二维图像为基础恢复出物体三维几何形状，自20世纪80年代以来，机器视觉的研究一直属于现代高科技研究中的一块非常活跃的研究领域，并且逐渐从实验室研究转向实际的应用。到90年代，计算机视觉在工业环境中得到广泛应用，同时，基于多视几何的视觉理论也得到迅速发展。目前，在欧美、日本等发达国家机器视觉技术发展的相对较快，相应的应用也较为成熟，其应用则上要集中在电下行业和半导体行业。在国外，机器视觉技术已经可以清楚分为三个部分底层开发部分、次开发部分、最终使用部分。第一部分是指开发通用机器视觉系统，如DVT,西门子，欧姆龙，evision,COGNEX等公司，这些公司投入了大量的人力物力研究并开发了机器视觉的硬件产品和软件产品。第二部分是专门使用通用机器视觉系统，最终需求方搞二次开发，开发各种专用的系统，一般的通用机器视觉系统公司也会有解决方案提供给客户。第三部分的用户是真正将机器视觉系统应用到哥哥领域中的人，他们使用已经开发成型的机器是解决系统，并且负责对系统进行测评评估。国内研究状况在中国，机器视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加上机器视觉产品技术还不够普及，导致在很多行业的应用基本处于空白状态，即便是有，也只是低端方面的应用。　　目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、只能话需求开始广泛出现。国内有关大专院校、研究所和企业近年来在图像和机器视觉技术领域进行了大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。　　但由于供应、核心技术、价格等诸多因素，国内的市场一直处于缓慢的发展状态。即使像芬兰TVI相机、德国NET相机等全球第一的机器视觉厂商，进入中国多年，业绩和市场占有率也不断逐年递增，但也只是在国内少数的企业中应用，总体销售额还是和美国、欧洲，甚至日本都无法相比。　　这一原因，无不和中国的特殊情况有关。首先，外国的机器视觉厂商还没有完全对国内的情形所了解，只是清楚市场是巨大的，却忽视了国内的文化，特别是中国企业发展中的特殊需求与企业文化。然而，国内，特别是珠三角劳动力的低廉和器材初期投入的相比落差，造成了企业的疑虑。　　机器视觉无疑是个处于上升时期的朝阳产业。造就中国机器视觉市场发展的最大动力是中国经济的长期高速增长，世界工厂的成熟和产品结构的高度化。当市场达到一定的规模，供求关系就会像滚雪球一样产生倍数效应。应该说现在的从业者做得都很辛苦，按市场规律办事，相信绝大多数的企业和个人会得到相应的回报。既然中国将成为世界工厂，那么真正买单的应该会是全世界的消费者。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：数字图像及其性质，图像分析的数据结构，图像预处理，分割，形状表示和描述，物体识别，图像理解，3D视觉几何和辐射学，线性离散图像变换，运动分析3.7----3.28准备工作，复习传感器，机械设计基础，机电传动控制，可编程控制器等课程3.29---4.25自学参考文献，学习opencV和计算机视觉算法与应用课程4.26--- 编程，调试，修改。收集数据。着手论文的写作与后期修改。

4. 研究创新点

将机器视觉图像采集装置运用到机床工件加工过程中，使机床本身通过加工过程的图像采集准确预判可能出现的错误，极大程度上避免机床因不当操作而导致的危险事故发生