halcon缺陷检测应用论文

机器视觉技术，可以引用美国康耐视公司归结的：检测，测量，识别和定位。除了用机器替代人眼以外，机器视觉还有一个很重要的，用软件替代人脑的意思；相当于通过相机（也是一种机器）替代人眼，发现问题，监视产品生产；然后运用软件替代人脑，做出判断：标识有没有错？工件长宽多少？属于合格还是不合格、属于几等品？需要打标的位置对了没？主要应用，按照技术来说，从上面可以看到，很多行业和领域都会用到；从行业来说，国内外已经用到机器视觉技术的包括：FA、激光加工、太阳能、电子半导体、印刷/印钞、钢铁、烟草、机器人、LCD、LED等等，国内用到机器视觉的公司包括富士康（Apple很多部件都需要机器视觉的严格检测）、宝钢、三星中国、大族激光、ABB上海等等。

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉检测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，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。日弘智能机器视觉可以用来做什么？机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将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。机器视觉检测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。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。机器视觉工业检测系统就其检测性质和应用范围而言，分为定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用视觉检测设备可以有效地实现。机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平。

1、根据应用的不同分别选用CCD或CMOS相机 CCD相机主要应用在运动物体的图像提取，如贴片机机器视觉，当然随着CMOS技术的发展，许多贴片机也在选用CMOS照相机。用在视觉自动检查的方案或行业中一般用CCD相机比较多。 CMOS相机由成本低，功耗低也应用越来越广泛。

概括起来就是几大类：1、定位引导，即给机器指令告诉他去什么地方拿东西；2、自动装配，即把东西放到指定地方；3、缺陷检测，这是属于视觉检测类，是由视觉检测系统完成，对产品各种缺陷比如大小不一样、位置不同、有和无、损伤等的检测；4、测量，这也是属于视觉检测，是对目标产品几何形状的测量；5、识别，对产品进行识别分析，比如一维码二维码，字符等

Visionpro的优势1、在美国有着更大的市场2、对于无编程基础的人员来说更加简单易用3、更低的系统软件开发lisence花费4、具有美国邮政的条码读取工具5、QuickBuild环境允许无编程基础的人更快的开发应用程序 Visionpro的劣势1、有限的3D机器视觉算法库2、更低的运行时lisence花费3、支持的图像位深度少4、没有GPU处理5、很少的图像处理算法工具（例如缺少FFT）6、QuickBuild环境下，想要开发出更高级的应用程序会增加不必要的复杂性，与其这样，您最好在.NET的环境中去开发您的程序，这样就避免QuickBuild环境带来的不便二、视觉处理性能 2D模式匹配对于8位灰度图像而言，Visionpro的PatMax和Halcon的几何模式匹配算法具有几乎一样的2D模式匹配性能。Halcon的模式匹配也可以用在16位的图像上。Visionpro模式匹配只能用于8位图像。 1D和2D形态学Halcon最高支持32位深度的处理；Visionpro支持基本的8位处理，仅有一小部分工具支持16位的图像。 BLOB分析Halcon的blob工具更多、更灵活、更强大；Visionpro的工具相当的基本，非常适用于典型的应用 Imageprocessing filtershalcon拥有不少于100个图像处理滤波器包括FFT，并且支持更高的图像位深度，大多数Halcon滤波器可以运行在32位深度的图像上。Visionpro只有一小部分图像处理滤波器，大部分只支持8位，一些支持16位。Visionpro缺少FFT算法，而该算法在缺陷检测的应用中可以把固定的纹理特征移除。 ImageClassifier ToolsHalcon支持相当多的识别以及检测应用的预定义的分类器工具，halcon支持多层感知神经网络分类器，支持向量机分类器，高斯混合模型分类器，N维盒子以及非正态分布数据集领域的聚类。K-最近邻分类器，自动特征选择。Cognex有一个"Inspection Designer"，或者CogDataAnalysis工具，可以允许您根据程序的结果创建一个用户分类器。没有预定义的分类器工具。有一个追加的视觉模块称作VisionPro Surface-其训练算法根据人类视觉提供的线索训练每个种类的缺陷 OCRand OCVOCV比OCR有一个更加易用的接口，使用之前需要训练。Halocn有一个预训练的工业字符库，因此使用时无需训练，库里面的字体的特征已经很完美了。 1Dand 2D Barcode tools1D和2D有同样的性能，Cognex在条码评分等级的数量上有优势并且有解码美国邮政条码的能力 图像采集和特征Visionpro通过他们的图像采集供应商提供对相机的支持。相机供应商或者cognex必须创建一个用户相机配置文件-例如CCF。Visionpro支持通用的Gige视觉系统的GeniCam，但是奇怪的是，不支持其他框架下的通用geniCam比如Cameralink，CoaXpress，或者USB3。Halcon支持所有的图像采集标准-gige ，usb3，genicam，gentl，directshow，twain等等。Halocn也具有从非高清相机创建高清图像的能力-一般情况下，一个典型的basler gige相机，运用halcon的算法可以获得超过100DB动态范围的高清图像。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉是用机器模拟人的视觉功能，即通过机器视觉产品(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进行各种运算处理来提取信息并加以理解，最终用于实际识别、检测、测量和控制的技术。机器视觉可用于缺陷检测、质量检测、尺寸测量、位置测量、机械手控制、定位、追踪等等，其应用领域非常广泛，工业、医学、交通、科技、体育、军事等领域均有机器视觉技术的参与。其中机器视觉检测是目前应用于产品外观缺陷检测、质量检测中最为先进的检测技术，可为生产制造行业更大程度把关产品质量，提高工作效率，降低生产成本，实现智能制造和自动化生产。