机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品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，得到被摄目标的形态信息，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。

机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。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，常用机器视觉来替代人工视觉；同时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。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。上图便是机器视觉的一个典型应用。

机器视觉行业如何设计机器视觉系统框架

视觉图象技术纵谈

近年来，随着多媒体技术的飞速发展，利用多媒体计算机处理视频影象已成为现实。本毕业设计就是利用视频/图象采集卡与CCD摄像机所构成的实时视频采集系统实现实时监控的设计。因此有必要先介绍一下有关视频的基本知识和视频/图象采集卡的情况。

有关视频的基本知识

根据三基色原理，在视频领域利用R（红）、G（绿）、B（蓝）三色不同比例的混合来表现丰富多采的现实世界。首先，通过摄像机的光敏器件像CCD（电荷耦合器件），将光信号转换成RGB三路电信号；其次，在电视机或监视器内部也使用RGB信号分别控制三支电子枪轰击荧光屏以产生影象。这样，由于摄像机中原始信号和电视机、监视器中的最终信号都是RGB信号，因此直接使用RGB信号作为视频信号的传输和记录方式会获得极高的信号质量。但这样做会极大地加宽视频带宽从而增加设备成本，且这也与现行黑白电视不兼容，因此，在实际应用中不这样做，而是按亮度方程Y=0.39R+0.5G+0.11B（PAL制）RGB信号转换成亮度信号Y和两个色差信号U（B-Y）、V（R-Y），形成YUV分量信号。此种信号利用人眼对亮度细节分辨率高而对色度细节分辨率低的特点，对U、V信号带宽压缩。U、V信号还可进一步合成一个色度信号C，进而形成Y/C记录方式。由于记录时对C信号采取降频处理，因此也称彩色降频方式。Y和C又可进一步形成复合视频（Composite），即彩色全电视信号，这种方式便于传输和电视信号的发射。将RGB信号转换成YUV信号、Y/C信号直至composite信号的过程称为编码，逆过程则为解码。由此可看出，由于转换步骤的多少，视频输出质量由YUV端口到Y/C端口到Composite端口依次降低。因此，在视频捕捉或输出时选择合适的输入、输出端口可提高视频质量。另外，还应提供同步信号以保证传送图象稳定再现。

视频影像是由一系列被称为帧的单个静止画面组成。一般帧率在24-30帧/秒时，视频运动非常平滑，而低于15帧/秒时就会有停顿感。在PAL制中，规定25帧/秒，每帧水平625扫描行（分奇数行、偶数行，即奇、偶两场，因采用隔行扫描方式）。在每一帧中，电子束由左上角隔行扫至右下角后再跳回至左上角有一个逆程期，约占整个扫描时间的8%，因此625行中有效行只有576行，即垂直分辨率576点。按现行4:3电视标准，则水平分辨率为768点，这就是常见的一种分辨率768*576。另外，还有一种遵循CCIR601标准的PAL制，其分辨率为720*576。对于NTSC制，规定30帧/秒，525行/帧，隔行扫描，分奇、偶两场，图像大小720*486。由于PAL制与NTSC制处理方式不同，因此互不兼容。确定视频每一帧时间位置及视频片段持续时间，使用的是专门的标准时间编码格式SMPTE时间码，表示为“H：M：S：F”，即“时：分：秒：帧”。

PAL制与NTSC制一般都是模拟信号，视频捕捉卡可完成对它的A/D转换。视频捕捉卡先对输入视频信号以4:2:2格式进行采样，然后进行量化，一般对YUV（也即对RGB）各8bit量化，因而产生24位真彩。由于一帧图象数字化后数据量很大，为节省存储空间，还要对其进行压缩处理。压缩处理可分为有损压缩和无损压缩，而前者是以牺牲图象细节为代价的。压缩可由软、硬件实现，后者可实现实时压缩，而前者往往要在分辨率、颜色深度、帧率等方面做出一些牺牲。选择压缩比时，压缩比越高，图象质量越差。经过上述过程，模拟视频即变成数字视频，而这一过程的逆过程即可实现数字视频的解压缩与回放。另外，利用某些视频捕捉卡的输入、输出设置，能简单地实现PAL制与NTSC制的转换。

数字视频经解压缩后，可送入显示卡并在计算机的显示器上显示出来。为在计算机的显示器上精确显示数字视频，必须使视频显示模式与数字视频的类型相匹配。由于显象管存在着显示亮度信号的非线形，因此送入的图象信号必须预先补偿，这就是^ 校正，它只对中间色调产生影响。计算机显示器的^ 一般为1.8，而PAL制图象的^ 值大约也是1.8，影响不大；但NTSC制图象的^ 值为2.2，如果不经调整，显示图象就会发白。

视频/图象处理硬件的发展、分类与特点

视频/图象处理硬件的发展历史

图象与视频是两个既有联系又有区别的概念：静止的图片称为图象（Image），运动的图象称为视频（Video）。图象的输入要靠扫描仪、数字照相机或摄象机；而视频的输入只能是摄象机、录象机、影碟机以及电视接收机等可以输出连续图象信号的设备。

图象与视频处理系统包括：图象与视频的输入、输出设备，通用的计算机和附加的 专用处理硬件卡。不同的应用环境，所需要的硬件设备、软件环境也不同。

数字图象处理技术与图象处理系统是七十年代末期形成的一个独立学科，当时只能 处理静止图象，主要用于军事、科研医学等领域。图象处理系统是为了加快处理速度而 设计的专用系统，在中小型计算机控制下运行。这些系统的规模大，价格昂贵。

面向PC机的图象处理系统是八十年代中后期开始出现的。它价格便宜，易于扩充， 软件丰富，因此很快得到推广，带动了图象处理技术的普及。近年来多媒体技术又使视 频处理有了新的用武之地。由于现代的视频处理系统也具有图象处理功能，因此有时就 不再严格区分视频与图象处理硬件了。

概括起来，面向PC机的图象、视频处理系统的发展历史已经历了三个阶段：

第一代产品（1990年之前）：专用图象处理系统。

八十年代中期，PC机上开始有图象卡。但由于当时主机和总线主频低，磁盘速度、容量有限，因而限制了图象卡的发展。这一时期的图象卡功能单一，基本上只有图象采集和简单的处理功能。主要用于科学和实验研究。

这一代图象系统的突出特点是一定要有一个专用的图象显示器与图象卡相连，用于显示图象，而图形是通过显示卡输出到图形显示器的，因此不便实现图形/图象的同屏显示。

这一时期图象处理硬件价格昂贵，性能又不能满足多媒体系统的要求（主要是没有 压缩功能），因此不能为多媒体系统所用。

第二代产品（1991—1995年）：图形/图象显示合一的多媒体系统。

在理论上，从位图角度看，图形与图象是统一的，完全可以采用同一个显示器；而在多媒体中包含视频媒体也是多媒体系统设计的最初目标。

在技术上，推动这一进程的动力有两个：一方面由于各种增强型VGA显示控制器 和显示卡的性能提高，使得PC机有了较高显示分辨率，可以直接处理视频信息了；同 时，显示存储器容量增加，价格下降，使得高分辨率图形显示卡迅速普及。另一方面是各种可编程的视频控制芯片使视频信号与图形叠加变得非常容易。这些芯片有效地解决 了多制式彩色全电视信号的数字式锁相和解码技术，以及视频信号与图形信号的窗口控 制，从而使视频信号的输入/输出变得简单，设计和调试变得容易。利用这些芯片推出的视频卡，实现了VGA图形与视频信号的叠加。另外，这类卡上一般都有声音输入/输出功能，没必要再单独配置声卡了。

这一时期是多媒体视频硬件发展最迅速的阶段，图形与图象叠加问题的解决使图象 系统真正为多媒体系统所用。各种采集卡、字幕叠加卡、压缩/解压缩卡、电影卡、电视卡层出不穷，迅速普及；各类标准如Video for Windows、MPEG-1、VCD1.1和VCD2.0的出台，使得在PC机上看影音文件甚至电影成为现实；还有通过计算机收看电视节目的电视调谐卡（TV Tuner）、将VGA输出信号编码为电视信号的TV Coder等。

第三代产品（1996年之后）：多种功能集成化的多媒体系统。

系统集成是现代技术的主要趋势，多媒体本身就是技术集成的产物。近年来，多媒 体视频硬件主要在两个领域发展。第一是与网络通信技术结合，由视频采集卡附加网络 通信卡构成的多媒体视频会议、S可视电话、视频邮件、多媒体通信终端等。到本世纪末和下世纪初，基于宽带多媒体通信网络的交互式电视（ITV）、点播电视（VOD）以及远程教育系统、远程医疗诊断系统、远程电子图书馆等新技术将付诸实施，通过交互电视的机顶盒（STB）实现网络浏览、电视购物、收看VOD节目等，最终走向电视、电脑与电信的三电合一的目的。第二方面是与影视制作技术结合，构成集压缩/解压缩、合成输出、特技效果为一体的影视制作非线形编辑系统。视频处理硬件最终将从高档系统的选件转变为标准系统的组件。

视频/图象处理硬件的分类与特点

采集功能是各种视频卡的基本功能，对它进行扩充，可构成各种档次的视频处理卡：从简单视频采集卡到专业图象采集卡以及非线形编辑系统。

视频采集卡

模拟图象经过采样、量化以后转换为数字图象并输入、存储到帧存储器的过程，叫做采集、数字化、获取、捕获、捕捉、抓取、抓帧等，因此视频采集卡也称捕获卡、获取卡、视频输入卡等。视频采集的模拟视频信号源可以是录象机、摄象机、摄录机、影碟机等，通过视频采集卡可将录象带、激光视盘等上的图象或现场的图象输入计算机。

视频采集卡的工作方式可以是单帧采集或连续采集；可将采集的图象序列放在内存或磁盘上；可对图象进行压缩或不压缩。

视频输出卡

对计算机的VGA显示卡输出的以RGB形式表示的视频数据进行编码，将其转换成可供录象机和电视机输入和显示的组合视频信号的接口卡叫视频输出卡或编码卡（TVCoder）。

视频输出卡有三种：

外置式VGA到TV视频信号转换器：其典型实例即为台湾圆智Grand系列产品；

内置式视频信号编码输出卡：这类卡已经很少见；

将编码输出与采集功能集成在一块板上，构成具有频输入/输出功能的多功能卡：这类卡是当前的主流，主要用于各种非线性编辑系统。

压缩/解压缩卡

解压卡：

解压卡主要指能看VCD的MPEG解压卡，俗称“电影卡”。这种卡大都有音/视频输出端，具有动态视频交互功能。

压缩卡：压缩卡主要是为制作影视节目和电子出版物用的。前者采用Motion-JPEG标准，压缩比为5:1到7:1；后者采用MPEG压缩，压缩比为150:1到200:1。此外还有针对彩色或黑白静止图象压缩的JPEG卡。

电视接收卡

电视卡有两种：将高频接收/调谐电路和视频采集卡的功能集成在一块板上，板上有外接天线插孔，插上天线就可收看电视；在视频采集卡视频输入端接一个“高频头”。

高档视频卡（非线性编辑卡）

这种卡集成了视频输入/输出、特技、压缩及编辑加工等多种功能，主要用于影视节目后期制作的非线性编辑系统。

机器视觉的应用领域

如何设计机器视觉系统框架 --- 创科黎友在决定一个机器视觉系统的需求及应用时，很多因素需要考虑。机器视觉（或称为自动可视检测系统）一般包含了大量部件，这些部件直接影响系统的性能。为了获得这些子系统的优越性能，并无缝将他们接合在你的生产线上，最好花一些时间来学习视觉系统的组成、应用、以及正确的规划的重要性。 机器视觉的应用在对精度和可靠性都很高的重复性检测任务中，机器视觉广泛应用在这些生产流程中。一些常见的任务：在食物包装中检测数据代码；自动检测部件用于正确的安装；为机器人的捡起（pick）和放置（place）动作提供向导；在制药中效验药品的颜色；读取部件的条形码、以及在产品上的标识；还有更多更多。基于PC的机器视觉系统的基本组成 由于机器视觉应用非常广泛，在不同的系统里使用不同的部件，但是，我们可以将这些部件分成如下几类（见图1）。图1 通常的机器视觉系统的主要组成（附件1） 1. 摄像头和光学部件 –这一类通常含有一个或多个摄像头和镜头（光学部件），用于拍摄被检测的物体。根据应用，摄像头可以基于如下标准，黑白RS-170/CCIR、复**色（Y/C），RGB彩色，非标准黑白（可变扫描），步进扫描（progressive-scan）或线扫描。 2. 灯光 –灯光用于照亮部件，以便从摄像头中拍摄到更好的图像，灯光系统可以在不同形状、尺寸和亮度。一般的灯光形式是高频荧光灯、LED、白炽灯和石英卤（quartz-halogen）光纤。 3. 部件传感器 –通常以光栅或传感器的形式出现。当这个传感器感知到部件靠近，它会给出一个触发信号。当部件处于正确位置时，这个传感器告诉机器视觉系统去采集图像。 4. 图像采集卡 –也称为视频抓取卡，这个部件通常是一张插在PC上的卡。这张采集卡的作用将摄像头与PC连接起来。它从摄像头中获得数据（模拟信号或数字信号），然后转换成PC能处理的信息。它同时可以提供控制摄像头参数（例如触发、曝光时间、快门速度等等）的信号。图像采集卡形式很多，支持不同类型的摄像头，不同的计算机总线。 5. PC平台 –计算机是机器视觉的关键组成部分。应用在检测方面，通常使用Pentium III或更高的CPU。一般来讲，计算机的速度越快，视觉系统处理每一张图片的时间就越短。由于在制造现场中，经常有振动、灰尘、热辐射等等，所以一般需要工业级的计算机。 6. 检测软件 –机器视觉软件用于创建和执行程序、处理采集回来的图像数据、以及作出“通过/失败（PASS/FAIL）”决定。机器视觉有多种形式（C语言库、 ActiveX控件、点击编程环境等等），可以是单一功能（例如设计只用来检测LCD或BGA、对齐任务等等），也可以是多功能（例如设计一个套件，包含计量、条形码阅读、机器人导航、现场验证等等）。 7. 数字I/O和网络连接 –一旦系统完成这个检测部分，这部分必须能与外界通信，例如需要控制生产流程、将“通过/失败（PASS/FAIL）”的信息送给数据库。通常，使用一张数字I/O板卡和（或）一张网卡来实现机器视觉系统与外界系统和数据库的通信。 配置一个基于PC的机器视觉系统认真的计划和注意细节能帮助你确保你的检测系统符合你的应用需求。如下是你必需考虑的几点： 确定你的目标 –这可能是最重要的一步 棗决定在这个检测任务中你需要实现什么，检测任务通常分为如下几类： 1. 测量或计量 2. 读取字符或编码（条形码）信息。 3. 检测物体的状态 4. 认知和识别特殊的特性棗模式识别 5. 将物体与模板进行对比或匹配 6. 为机器或机器人导航检测流程可以包含只有一个操作或包含多个与检测任务相关的任务。为了确认你的任务，首先你应该明确为了最大限度检测部件你需要做的测试，也就是你能考虑到会出现的缺陷。为了明确什么哪个才是最重要的，最好做一张评估表，列出“必须做”和“可以做”的测试。一旦主要的对测试标准满意，随后可以将更多的测试加进去来改善检测过程，一定要记住，添加测试的同时也会增加检测的时间。确定你需要的速度 –系统检测每一个部件需要多少时间？这个不只是由PC的速度决定，还受生产流水线速度的影响。很多机器视觉包含了时钟/计时器，所以检测操作的每一步所需要的时间都可以准确测量，从这些数据，我们就可以修改我们的程序以满足时间上的要求。通常，一个基于PC的机器视觉系统每一秒可以检测20-25个部件，与检测部件的多少和处理程序以及计算机的速度有密切关系。聪明地选择你的硬件 –一套机器视觉系统的性能与它的部件密切相关。在选择的过程中，有很多捷径棗特别在光学成像上棗可能很大程度降低系统的效率。如下是在选择部件时你必须紧记的几个基本原则。 1. 摄像头摄像头的选择与应用的需求直接相关，通常考虑三点：a）黑白还是彩色；b）部件/目标的运动；c）图像分辨率。在检测应用中大部分使用黑白摄像头，因为黑白图像能提供90%可视数据，并且比彩色便宜。彩色摄像头主要用于一些需要分析彩色图像的场合里。根据部件在检测时是否移动，决定我们选择标准隔行扫描摄像头还是逐行扫描摄像头。另外，图像的分辨率必须足够高，以提供检测任务需要的足够的数据。最后，摄像头必须质量好和可以避免工业现场中的振动、灰尘和热的影响。 2. 光学部件和照明这个至关重要的因素往往被人所忽略。当你使用一个很差的光学部件或照明，就算你使用最好的机器视觉系统，它表现出的性能甚至比不上一个配上良好光学部件和适当照明的低能力系统。光学部件的目标是产生最好和最大可用面积的图像，并且提供最好的图像分辨率。照明的目标是照亮需要测量或检测的部分的关键特征。通常，照明系统的设计由如下因素决定：颜色、纹理、尺寸、外形、反射率等等。 3. 图像采集卡虽然图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。使用模拟输入的图像采集卡，目标是尽量不变地将摄像头采集的图像转换为数字数据。使用不正确的图像采集卡可能得到错误的数据。工业用的图像采集卡通常用于检测任务，多媒体采集卡由于它通过自动增益控制、边沿增强和颜色增强电路来更改图像数据，所以不用在这个领域里。使用数字输入的图像采集卡的目标是将摄像头输出的数字图像数据转换并输送到PC中作处理。考虑各种变化：人类的眼睛和大脑可以在不同的条件下识别目标，但是机器视觉系统就不是这样多才多艺了，它只能按程序编写的任务来工作。了解你的系统能看到什么和不能看到什么能帮助你避免失败（例如将好的部件认为是坏的）或其它检测错误。一般要考虑的包括部件颜色、周围光线、焦点、部件的位置和方向和背景颜色的大变化。正确选择软件：机器视觉软件是检测系统中的智能部分，也是最核心的部分。软件的选择决定了你编写调试检测程序的时间、检测操作的性能等等。图2 DTVF是一个多功能、图形化编程的机器视觉软件（附件2）机器视觉提供了图形化编程界面 (通常称为“Point &Click”) 通常比其他编程语言(例如Visual C++)容易，但是在你需要一些特殊的特征或功能时有一定的局限性。基于代码的软件包，尽管非常困难和需要编码经验，但在编写复杂的特殊应用检测算法具备更大的灵活性。一些机器视觉软件同时提供了图形化和基于代码的编程环境，提供两方面最好的特征，提供了很多灵活性，满足不同的应用需求。通信和记录数据：机器视觉系统的总的目标是通过区分好和坏的部件来实现质量检测。为了实现这一功能，这个系统需要与生产流水线通信，这样才可以在发现坏的部件是做某种动作。通常这些动作是通过数字I/O板，这些板与制造流水线中的PLC相连，这样坏的部件就可以跟好的部件分离。例外，机器视觉系统可以与网络连接，这样就可以将数据传送给数据库，用于记录数据以及让质量控制员分析为什么会出现废品。在这一步认真考虑将有助于将机器视觉系统无缝与生产流水线结合起来。需要考虑的问题是： 1. 使用了什么类型的PLC，它的接口如何？ 2. 需要什么类型的信号？ 3. 现在使用或必须使用什么类型的网络？ 4. 在网络上传送的文件格式是什么？通常使用RS-232端口与数据库通信，来实现对数据的纪录。为以后做准备：当你为机器视觉系统选择部件时，时刻记住未来的生产所需和有可能发生的变动。这些将直接影响你的机器视觉软硬件是否容易更改来满足以后新的任务。提前的准备将不仅仅节约你的时间，而且通过在将来重用现有的检测任务可以降低整个系统的价格。机器视觉系统的性能由最差的部分决定（就像一个木桶的容量由最短的一个木块决定），精度则由它能获取的信息决定。花时间和精力合理配置系统就可以建造一个零故障和有弹性的视觉检测系统。

机器视觉技术的系统类型

机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：

机器视觉的应用领域:

•识别

标准一维码、二维码的解码

光学字符识别（OCR）和确认（OCV）

•检测

色彩和瑕疵检测

零件或部件的有无检测

目标位置和方向检测•测量

尺寸和容量检测

预设标记的测量，如孔位到孔位的距离

•机械手引导

输出空间坐标引导机械手精确定位

机器视觉系统的分类

•智能相机

•基于嵌入式

•基于PC

机器视觉系统的组成

•图像获取：光源、镜头、相机、采集卡、机械平台

•图像处理与分析：工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。

•判决执行：电传单元、机械单元

视觉龙DragonVision手机背光模组检测

基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统

EQ140-II汽车仪表板总成是我国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报警灯和若干照明9灯是否损坏或漏装。一般采用人工目测方法检查，误差大，可靠性差，不能满足自动化生产的需要。基于机器视觉的智能集成测试系统，改变了这种现状，实现了对仪表板总成智能化、全自动、高精度、快速质量检测，克服了人工检测所造成的各种误差，大大提高了检测效率。　整个系统分为四个部分：为仪表板提供模拟信号源的集成化多路标准信号源、具有图像信息反馈定位的双坐标CNC系统、摄像机图像获取系统和主从机平行处理系统。 金属板如大型电力变压器线圈扁平线收音机蒙胧皮等的表面质量都有很高的要求，但原始的采用人工目视或用百分表加控针的检测方法不仅易受主观因素的影响，而且可能会绘被测表面带来新的划伤。金属板表面自动探伤系统利用机器视觉技术对金属表面缺陷进行自动检查，在生产过程中高速、准确地进行检测，同时由于采用非接角式测量，避免了产生新划伤的可能。其工作原理图如图8-6所示；在此系统中，采用激光器作为光源，通过针孔滤波器滤除激光束周围的杂散光，扩束镜和准直镜使激光束变为平行光并以45度的入射角均匀照明被检查的金属板表面。金属板放在检验台上。检验台可在X、Y、Z三个方向上移动，摄像机采用TCD142D型2048线陈CCD，镜头采用普通照相机镜头。CCD接口电路采用单片机系统。主机PC机主要完成图像预处理及缺陷的分类或划痕的深度运算等，并可将检测到的缺陷或划痕图像在显示器上显示。CCD接口电路和PC机之间通过RS-232口进行双向通讯，结合异步A/D转换方式，构成人机交互式的数据采集与处理。

该系统主要利用线阵CCD的自扫描特性与被检查钢板X方向的移动相结合，取得金属板表面的三维图像信息。 英国ROVER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度的100%在线检测，是机器视觉系统用于工业检测中的一个较为典型的例子，该系统由62个测量单元组成，每个测量单元包括一台激光器和一个CCD摄像机，用以检测车身外壳上288个测量点。汽车车身置于测量框架下，通过软件校准车身的精确位置。

测量单元的校准将会影响检测精度，因而受到特别重视。每个激光器/摄像机单元均在离线状态下经过校准。同时还有一个在离线状态下用三坐标测量机校准过的校准装置，可对摄像顶进行在线校准。

检测系统以每40秒检测一个车身的速度，检测三种类型的车身。系统将检测结果与人、从CAD模型中撮出来的合格尺寸相比较，测量精度为±0.1mm。　ROVER的质量检测人员用该系统来判别关键部分的尺寸一致性，如车身整体外型、门、玻璃窗口等。实践证明，该系统是成功的，并将用于ROVER公司其它系统列汽车的车身检测。 来自终端用户的声音——成本的计算要用发展的眼光看待 。

机器视觉技术未能得到广泛应用的原因主要是产品成本过高.还没有形成广泛应用的环境。但是从发展的角度来看.长期积累的人工检测成本也将会与机器视觉设备持平.在高速生产线上匹配机器视觉设备将会是一个比较明显的发展趋势。伴随医药企业逐渐提升档次及逐渐完善.企业对机器视觉技术的需求会越来越普遍。另外.从社会责任感的角度来看.医药行业有越来越多的企业将“患者生命安全的保证”和“企业肩负责任的履行”看作至高无上的使命.这也推动了机器视觉技术在行业内的应用。

来自供应商的声音——责任感、技术发展、政策要求，‘一个都不能少’。

国内的很多制药企业在药品生产中希望把成本压得越低越好，这样。一些相应的检测设备的运用就在一定程度上受到了限制。制药企业对降低生产成本的考虑是制约机器视觉技术在医药行业广泛应用的关键因素。

而另一方面.制药企业的行业特点也决定了对机器视觉技术的迫切需求。如果企业对自身的要求非常高。对产品的质量和社会责任有非常负责任的态度.那么他们也会毫不犹豫的应用机器视觉技术。因为他们知道在哪些地方应该做什么。花哪些钱。

从技术的角度讲.医药包装的检测技术有很多。机器视觉技术并不是唯一的。但是对于一些比较复杂或特定的检测项目。机器视觉技术的确可以给与最安全、最清晰的检测。制药企业在检测设备可以达到同样质量的前提下.可以选择他们认为更适合的设备。但是如果他们因为一些原因放弃质量。选择检测效果不是最好或者不能完全达到检测要求的设备.这就得不偿失了。

分析机器视觉技术与其他检测技术相比的优势

来自终端用户的声音——人工检测、光电检测已不能满足企业的检测需求

经记者采访多家医药生产企业获悉.人工检视在我国制药企业当中应用仍甚为广泛.如新保健药品中国湖州生产基地的生产经理林杰先生以胶囊剂型为例解释了人工检视的工作过程：通常为旋转的胶囊通过传送带带动.经过操作人员并通过人工的视觉检测。这种传统的方式毫无疑问无法规避一些客观的风险.比如人眼的疲劳、误差、高速生产过程中精力的不集中、无法对检测效果量化考评、速度的限制等.而这些不利因素无疑会成为今后医药企业发展的一个瓶颈。包装本身涉及到一个鉴别的问题.通过一些可靠的机器鉴别技术会实现比人工鉴别更加稳定的效果。在此种情况下。机器视觉技术的应运而生。并将嬴来更加广阔的市场。与此同时。在高技术集中的数粒环节中.光电检测设备对成像、数粒的过程也不如机器视觉技术更权威、精确。 ——更全面、可靠的机器视觉技术在未来将取代其他相关检测技术

除了机器视觉技术以外.人工检视、光电技术、称重技术等检测技术也被制药企业所应用。但与其他检测相比.机器视觉技术在检测精度和操作简单性方面都更胜一筹。如：光电技术在调试和设定方面都比较复杂.包装线上的一些细节上稍有变化就会带来检测结果的不准确.例如：位移的变化、震动的出现.因为医药包装线是条高速的包装线.比较复杂.所以这些情况经常会出现。制药企业发现问题后再调试检测设备的设定会比较麻烦。而且如果制药企业没有发现检测中出现的这些问题.那么就可能会有存在包装问题产品投放到市场当中销售.其造成的后果则不可想象。

另外，光电检测的检测项目是很单一的.只能检测一个项目.这就需要在包装线上安装多个光电检测设备。例如：在对瓶装药的包装检测中。瓶子的放置、液位、贴标就需要三个光电检测设备来完成。但是如果采用机器视觉设备就可以一个设备一次检测完成。而且机器视觉设备在应用时.只要在视线范围内的都可以检测.那么一些生产线上出现的移位、震动等问题就不会影响最后的检测效果。

特别值得一提的是.机器视觉设备也非常适合制药企业的包装线上经常改变包装产品的情况.例如：一个制药企业的泡罩包装线上很可能今天生产治疗胃病的相关药品.而第二天会改成生产治疗心脏病的相关药品.这两种药品在检测的内容上肯定会有不同.机器视觉设备可以在软件中保存十几种产品的检测项目.更换产品时只要调出相应的内容即可.而不需要重新调试检测的参数.浪费很多时间。

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