鸟叔机器视觉论坛

篇一：“嗅觉”、“视觉”、“触觉”三维一体——2015鼎纳工业视觉系统暨工业机器视觉技术及应用论坛召开

“嗅觉”、“视觉”、“触觉”三维一体

——2015鼎纳工业视觉系统暨

工业机器视觉技术及应用论坛召开

自德国“工业4.0”未来发展计划的提出，第四次工业革命即智能工厂的打造越来越受到人们的关注。 苏州鼎纳自动化技术有限公司一直以来对“工业4.0”的内涵进行全面深入的了解，并通过敏锐的“嗅觉”，将“视觉”——全球机器视觉领导品牌“康耐视”和“触觉”—— 全球领先的工业机器人制造商“KUKA”三维一体相结合，进一步打造成全球器视觉行业整体解决方案的主要提供商。

为了让客户更深入领略工业4.0时代智能化工厂的魅力，7月7日在苏州金鸡湖畔洲际大酒店举办了“2015苏州鼎纳工业视觉系统暨工业机器视觉技术与应用论坛活动”。

作为康耐视在苏州地区正式授权白金代理商，本场论坛活动由苏州鼎纳自动

化技术有限公司主办，全球机器视觉领导品牌美国康耐视公司、机器人和自动化技术领域的先驱——库卡机器人（上海）有限公司协办。活动邀请到苏州、上海、浙江等地共计120多家企业客户参加，人气爆棚，气氛热烈。

活动在苏州鼎纳自动化总经理秦应化先生向全场客户的欢迎词声中拉开了序幕。

随后，由康耐视中国区资深产品经理和渠道经理就康耐视视觉系统产品、视觉控制器VC-5及新一代视觉开发软件Designer产品、康耐视3D视觉系统等进行了详细介绍和应用案例分享。

机器人和自动化技术领域的先驱——库卡机器人（上海）有限公司电子行业销售经理陈德喜先生也就KUKA机器人产品进行了详细介绍并针对行业应用技术进行研讨。

更值得一提的是，在论坛活动现场，通过鼎纳的机器视觉的识别和定位，将一款KUKA公司具有7轴的轻型机器人LBR iiwa，准确地将茶水倒入客户的茶杯中，给全场客户带来了前所未有的科技震感。鼎纳通过“嗅觉”、“视觉”、“触觉”将三者完美结合的精彩生动体验，标志着鼎纳将把机器视觉系统和机器人应用领域作为公司的重要发展方向。

篇二：机器视觉认识

机器视觉基本认识

一、机器视觉基本概念

1、机器视觉概念

机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。随着工业自动化技术的飞速发展和各领域消费者对产品品质要求的不断提高。零缺陷、高品质、高附加值的产品成为企业应对竞争的核心，为了赢得竞争，可靠的质量控制不可或缺。由于生产过程中速度加快，产品工艺高度集成，体积缩小且制造精度提高，人眼已无法满足许多企业外形质量控制的检测需要。机器视觉代替人类视觉自动检测产品外形特征，实现100%在线全检，已成为解决各行业制造商大批量、高速、高精度产品检测的主要趋势。简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

2、机器视觉系统

机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取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；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

可以将机器视觉系统概括为四部分：

1）、摄取：采用图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像处理系统；

2）、抽取：图像处理系统根据像素分布和亮度、颜色等信息，进行运算来抽取目标的特征，例如面积、长度、数量、位置等；

3）、输出：根据预设的判断来输出结果，如尺寸、角度、偏移量、个数、合格或不合格、有或无等；

4）、控制动作：指挥执行机构进行定位或分选等相应控制动作。

3、机器视觉系统的特点：

1）、在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉代替人工视觉；

2）、在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

二、机器视觉与计算机视觉的区别

计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能—对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉主要有两类方法：一类是仿生学的方法，参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作；另一类是工程的方法，从分析人类视觉过程的功能着手，并不去刻意模拟人类视觉系统内部结构，而仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的可行的手段实现系统功能。

计算机视觉和机器视觉两个术语既有区别又有联系。计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。图像可以由多个或者多个传感器获取，也可以是单个传感器在不同时刻获取的图像序列。分析师对目标物体

的识别，确定目标物体的位置和姿态，对三维景物进行符号描述和解释。在计算机视觉研究中， 经常使用几何模型、复杂的知识表达，采用基于模型的匹配和搜索技术，搜索的策略常使用自底向上、自顶向下、分层和启发式控制策略。

机器视觉则偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。具体的说，计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论及算法基础，机器视觉为计算机视觉的实现提供传感器模型、系统构造和实现手段。因此可以认为，一个机器视觉系统就是一个能自动获取一幅或多幅目标物体图像，对所获取图像的各种特征量进行处理、分析和测量，并对测量就诶过做出定性分析和定量解释，从而得到有关目标物体的某种认识并作出相应决策的系统。功能包括：物体定位、特征检测、缺陷判断、目标识别、计数和运动跟踪。

通过上面的定义，其实机器视觉和计算机视觉并没有很清晰的界限，而是紧密的联系在一起，它们有着相同的理论，只是在应用中根据具体实际应用目标的不同而不同。计算机视觉与机器视觉都是要从图像或图像序列中获取对世界的描述，因此，对基本层的图像获取、图像处理，中层的图像分割、图像分析和高层的图像理解这些理论知识的掌握对两者来说都是“万变不离其宗”。

三、机器视觉的应用

视觉技术的最大优点是与被观测对象无接触，因此,对观测与被观测者都不会产生任何损伤，十分安全可靠，这是其它感觉方式无法比拟的。理论上，人眼观察不到的范围机器视觉也可以观察，例如红外线、微波、超声波等，而机器视觉则可以利用这方面的传感器件形成红外线、微波、超声波等图像。另外，人无法长时间地观察对象，机器视觉则无时间限制，而且具有很高的分辨精度和速度。所以,机器视觉应用领域十分广泛，可分为工业、科学研究、军事和民用4 大领域。

1、工业领域

工业领域是机器视觉应用中比重最大的领域，按照功能又可以分成4类：产品质量检测、产品分类、产品包装、机器人定位。其应用行业包括印刷包装、汽车工业、半导体材料/元器件/连接器生产、药品/食品生产、烟草行业、纺织行业等。

2、民用领域

机器视觉技术可用在智能交通、安全防范、文字识别、身份验证、医疗设备等方面。在医学领域，机器视觉用于辅助医生进行医学影像的分析，主要利用数字图像处理技术、信息融合技术对x射线透视图、核磁共振图像、CT图像进行适当叠加,然后进行综合分析，以及对其它医学影像数据进行统计和分析。

3、科学研究领域

在科学研究领域可以利用机器视觉进行材料分析、生物分析、化学分析和生命科学，如血液细胞自动分类计数、染色体分析、癌症细胞识别等。

4、军事领域

视觉技术可用在航天、航空、兵器(敌我目标识别、跟踪) 及测绘。在卫星遥感系统中，机器视觉技术被用于分析各种遥感图像，进行环境监测，根据地行、地貌的图像和图形特征，对地面目标进行自动识别、理解和分类等。

四、机器视觉的发展趋势

机器视觉在欧美和日本发展较早。随着全球制造中心向中国转移，中国机器视觉市场正在继北美、欧洲和日本之后，成为国际机器视觉厂商的重要目标市场。作为一项关键性的自动化技术，机器视觉的发展对于正处于制造业从劳动密集化向自动化转型的中国而言非常重要。

据相关数据显示，我国机器视觉技术的使用率是世界最高的一个国家，而国内的机器视觉技术也在迅速的上升。虽然机器视觉技术是在20世纪90年代初才进入的我国，但是迄今为止，机器视觉技术已经应用到了我国的各个行业之中。

伴随着新时代的来临，机器视觉技术将会有质的发展和突破。未来机器视觉技术产品的发展将主要表现在以下几个方面：

1、操作更加简易

由于机器视觉技术自身的复杂性，其操作过程自然就十分繁琐。而今，随着机器视觉背后的技术的日益增强，使得其操作变得更加简易，成为突破点之一。

2、可维护性提高

对于各项技术来说，可维护性都是十分重要的。在最初机器视觉的维护性十分的不便，而今，随着技术的不断更新，机器视觉的维护性要比之前优越许多。

3、检测性能更为精确、稳定

工业自动化生产行业是机器视觉在国内应用最多的行业之一，而生产行业对产品的检测精确与稳定性的要求非常高，而这一点恰恰是机器视觉的又一突破点。

4、成本降低

在机器视觉的应用中，在精确、稳定质量的基础上，客户关心的问题便是成本。随着机器视觉应用的逐步普及，相对来说其成本也有所下降。

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、智能需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业也在机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等，真正高端的应用还很少。因此，其他相关行业的应用空间还比较大。

五、总结

机器视觉技术经过数十年的发展，已成为一门新兴的综合技术，在社会诸多领域得到广泛应用。大大提高了装备的智能化、自动化水平，提高了装备的使用效率、可靠性等性能。随着新技术、新理论在机器视觉系统中的应用，机器视觉将在国民经济的各个领域发挥更大的作用。

篇三：第三届中国国际机器视觉发展论坛

第三届中国国际机器视觉发展论坛

3rd China International Machine Vision Forum

2008年3月20日——3月21日 20-21.March.2008

技术交流会 Technical Seminar

主题：机器视觉技术与工程应用

组织单位：中国机械工程学会(CMES) 海外组织单位： 美国自动化成像协会（AIA）

Organizer: 上海泰沣展览服务有限公司(STF) Overseas Organizer: 德国工商大会上海代表处（GIC）

（中国机械工程学会上海办事处） 日本工业成像协会（JIIA）

第一会场 Meeting Room Ⅰ

地点：上海展览中心中央大厅1号会议室 No.1 Meeting Room, Central Hall ,Shanghai Exhibition Center

第二分会场 Meeting Room Ⅱ (Inernational Pavilian)

地点：上海展览中心中央大厅2号会议室 No.2 Meeting Room, Central Hall ,Shanghai Exhibition Center

注：具体时间安排以现场发布为准。

篇四：机器视觉大牛

机器视觉方向的明星人物介绍

http://cvchina.net/forum.php?mod=viewthread&tid=5653&fromuid=2664

CV人物1：Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley，导师是Jitendra Malik。其最有影响力的研究成果：图像分割。其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized cuts and image segmentation”。这是图像分割领域内最经典的算法。主页：www.cis.upenn.edu/~jshi/ 和www.cs.cmu.edu/~jshi/

CV人物2：Kristen Grauman毕业于MIT，导师是Trevor Darrell。其最有影响力的研究成果：Pyramid Match Kernel，用于图像匹配。她和Darrell在2005年CVPR合作发表了”The Pyramid Match Kernel: Discriminative Classification with Sets of Image Features”。金字塔匹配核函数可快速搜索两个特征集合之间匹配的特征，可应用于图像匹配、物体识别，是该领域经典算法之一。2011年Marr奖得主。主页：www.cs.utexas.edu/~grauman/

CV人物3：Irfan Essa现任教于Georgin Tech佐治亚理工大学，毕业于MIT，其最有影响力的研究成果：人脸表情识别。Essa和Alex Penland 在1997年PAMI合作发表了”Coding, analysis,interpretation,and recognition of facial expression”, 结合了几何模型和面部肌肉无力模型，用来描述脸部结构。主页：www.ic.gatech.edu/people/irfan-essa

CV人物4：Matthew Turk毕业于MIT，最有影响力的研究成果：人脸识别。其和Alex Pentland在1991年发表了”Eigenfaces for Face Recognition”.该论文首次将PCA（Principal Component Analysis）引入到人脸识别中，是人脸识别最早期最经典的方法，且被人实现，开源在OpenCV了。主页：www.cs.ucsb.edu/~mturk/

CV人物5：David Lowe毕业于斯坦福大学，导师是Thomas Binfold，最有影响力的研究成果：SIFT。他是SIFT特征点检测的发明人。由于SIFT具有对于图像平移、旋转和尺度变化不变性的优点，使得SIFT成为近十年来最流行的图像特征点检测方法，被广泛用于图像匹配、物体识别、分类等领域。主页：/~ablake

CV人物11： Antonio Criminisi毕业于牛津大学，导师是Andrew Zisserman 和 Ian Reid。最有吸影响力的研究成果：Image Inpaiting.他在2004年发表”Region filling and object removal by exemplar-based image inpainting”，该方法用于去除图像中大的遮挡物或小的刮痕，结合了采样纹理生成和结构传递的图像修补技术，获得不错效果。主页：http://research.microsoft.com/en-us/people/antcrim/

CV人物12： Paul Viola毕业于MIT，研究领域：目标检测；最有影响力的研究成果：人脸检测；他和Michael Jones在2001年CVPR发表了”Rapid object detection using a boosted cascade of simple features”，真正意义上解决了人脸检测的问题，并开启了boosting算法的一个时代，很多学者受到boosting cascade算法的影响，扩展了该算法的应用领域，牛逼的影响力。主页：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/viola/

CV人物13： Henry Rowley毕业于CMU，导师：Takeo Kanade；研究领域：大规模图像识别和机器学习；最有影响力的研究成果：人脸检测；他使用人工神经网络用于人脸检测，该算法是Paul Viola的boosting cascade人脸检测算法出现前，最经典的人脸检测算法。主页：/或http://ict.debevec.org/~debevec/

CV人物26：David Kriegman毕业于斯坦福大学；导师：Thomas O.Binford；最有影响力的研究成果：人脸识别；他在1997年PAMI发表了”Eigenfaces vs. fisherfaces: recognition using class specific linear projection”，将Fisher线性判决用于人脸识别。主页：http://cseweb.ucsd.edu/~kriegman/

CV人物27：Michael J.Black毕业于纽约大学；最有影响力的研究成果：人的姿态估计和跟踪；他在2000年ECCV上发表了”Stochastic tracking of 3d human figures using 2d image motion”，从单个视频中估算和跟踪人体各个部分的三维姿态。2010年，他因此论文获得ECCV Koenderink奖。主页：http://cs.brown.edu/~black/

CV人物28：Carlo Tomasi毕业于CMU；导师Takeo Kanade;最有影响力的研究成果：1998年ICCV发表的双边滤波”Bilateral filtering for gray and color images”。2000年IJCV发表的”The earth mover’s distance as a metric for image retrieval”,该论文将EMD(earth mover’s distance)用于度量由不同图像形成的分布，如颜色、纹理，之间的相似程度，并依据此来实现图像检索，检索结果优于分布直方图。目标跟踪，著名的K-L-T tracking算法中的T就是Tomasi。主页：/en-us/um/people/szeliski/

CV人物32： Takeo Kanade（金出武雄），应该是和J.Malik齐名的CV界泰斗级人物。KLT跟踪里的K，就是他。上面介绍的人物中，也有4个人都是他的学生。是CMU的教授。他现在已经发表了几百篇文章，持有数十项专利。他曾经获得过一次Marr奖和两次 Longuet-Higgins 奖。他的代表作除了LK稀疏光流算法外，还有用于3D场景分析的TK 分解法。以及基于神经网络的人脸检测。他的个人主页：http://www.ri.cmu.edu/person.html?person_id=136

CV人物33：Pedro Felzenszwalb（会读他的姓的请举手），是最近一些年势头非常猛的一位明星级人物。他于1999年毕业于康奈尔大学。2001年获得MIT硕士学位，2003年获得MIT博士学位（神速啊）。他的代表作有好几个，一个是 基于图的分割，graph-based segmentation，速度快，效果好，已经成为经典算法之一。另外就是他在行人检测方面的杰出贡献，他提出的LSVM以及part based model，让他获得了PASCAL目标识别大赛的数次冠军。个人主页：http://cs.brown.edu/~pff/

CV人物34：Thomas Brox， 现在是德国freiburg大学的教授。曾经在J.Malik手下做过两年Ph.D. 他最著名的工作是基于变分框架的光流算法。High accuracy optical flow estimation based on a theory for warping，这篇文章是2004年ECCV最佳论文，也成为了稠密光流计算的经典算法。后来，他又在PAMI上发表了一篇针对大运动的光流估计算法，将特征点匹配作为约束加入了能量函数中。他还在视频目标分割领域作出了杰出贡献。个人主页：http://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/brox/index.html

篇五：机器视觉的基本原理及应用

机器视觉的基本原理及应用

机器视觉是配备有传感视觉仪器（如自动对焦相机或传感器 ）的检测机器，主要研究计算机来模拟认得视觉功能从客观事物图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测，测量和控制。其中光学检测仪器占有比重非常高，可用于检测出各种产品的缺陷，或者用与判断并选择出物体，或者用来测量尺寸等，应用在自动化生产线上对物料进行校准与定位。是计算机视觉中最具有产业化的部分，主要大量应用于工厂自动化检测及机器人产业等。

机器视觉的基本原理

机器视觉系统是指用电脑来实现人的视觉功能，也就是用电脑来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察物件的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。

机器视觉的系统

机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。

系统可再细分为

主端电脑（Host Computer）

影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器

影像摄影机 （CCTV镜头、显微镜头）

照明设备 （高周波萤光灯源、LED光源、Halogen卤素灯光源、闪光灯源、其他特殊光源）

影像显示器 （LCD）

机构及控制系统 （PLC、精密桌台、PC-Base控制器、伺服运动机台）

机器视觉的特点

（1）机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术，机械工程技术，控制技术，电光源 照明技术，光学成像技术，传感器技术，模拟与 数字视频技术，计算机硬件技术，人机接口技术 等这些技术在机器视觉中式并列关系，相互协调 应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。

（2）机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业 生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通 用的工业接口，能够由普通工作来操作，有较高 的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。

（3）对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制

计算机软件的能力，更需要的是光， 机，电一体化的综合能力。

（4）机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精 度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技 术目前还难以应用于机器视觉，他们的发展速度 远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 视觉传感器的关键技术。

1、光照照明技术

2、光学镜头

3、CCD摄像机

4、图像采集卡

5、视觉传感器

机器视觉的应用成果

（1）工业上的应用，生产线上部件安装，自动焊接，切割加工；大规模集成电路生产线上自动连接引线，对准芯片和封装；石油，煤矿等钻探中数据流自动监测和滤波；在纺织。印染业进 行自动分色，配色。

（2）在各类检验，监视中的应用，如检查印刷底板的裂痕，短 路及不合格的连接部，检查标签文字标记，玻璃产品的裂痕和气泡等。

（3）在商业上的应用，自动巡视商店或其他重要场所门廊，自 动跟踪可疑的人并及时报警。

（4）在遥感方面，自动制图，卫星图像与地 形图对准，自动测

绘地图；国土资源管理，如森林，水面，土壤的管理等，还可以对环境， 火警自动检测

（5）医学方面 对染色体切片，癌细胞切片，X 射线图像，超声波图像的自动检查，进而自动 诊断等。

（6）军事方面 自动件事军事目标，自动发现，跟踪运动目标，自动巡航目标和确定距离。

（7）残疾人引路 如为盲人带路的“带路机器 狗”。

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