机器视觉是通过光学装置和非接触式的传感器，自动地接受和处理一个真实物体地图像，以获得所需信息用于控制机器人运动的装置。机器视觉技术主要采用适合被测物体的多角度光源及传感器获取检测对象地图像，通过计算机从图像中提取信息，进行分析、处理，**终用于实际检测和控制。总的来看，机器视觉是一门涉及机械、电子、光学、自动控制、人工智能、计算机科学、图像处理和模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉在国外人工智能应用技术中心占比超过40%。
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一般CCD在紫外区的量子效率较低。这是由于CCD表面多晶硅电极吸收了紫外光所致，目前已采用了三种增加光谱响应度的办法:一是将整个CCD器件减薄到约10um厚，并从背面照射器件以便使入射辐射不通过器件前面的叠置栅结构。二是用荧光材料对器件表面进行涂敷，使短波段的光子被涂层中荧光物质吸收后在可见光波段被重新发射。三是采用有效的相位技术，用离子扩散面代替多硅栅来维持所需势阱。 目前已有许多技术用以降低CCD的读出噪声和提高读出速度，如采用重新分级读出模式。重新分级是在传输所有电荷之前将包含在检测器中多路像素内的电荷进行整合的过程。检测器象素中重新分级的电荷以单一读出方式被检测因而只有*与一次读出相关的噪声。同时，也提高了读出速度。另外，还利用了双沟道设计使CCD两边同时读出信号，提高了读出速度。
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模仿人类的视觉系统,计算机视觉系统中信息的处理和分析大致可以分成两个阶段：图像处理阶段又称视觉处理中的低水平和中水平阶段；图像分析、理解阶段又称视觉处理中的高水平处理阶段。计算机视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、等特征。物体通过光源和相机之间，由这些数据编码输送到相机数据处理单元，从而在相机上将物料的大体轮廓成像，再将成像数据传输计算机进行运算。
技术性能及特点:
1.国内**的三相机立体成像技术,有效地解决了物料重叠造成的识别误差,能快速准确识别岀物料的具体数量。
2.采用进口高速线阵CCD传感器,分辨率高达2048,扫描速度可达每秒10000次;配备600万高清光学镜头,**小可以识别出0.3mm的颗粒。
3.辅道为两级控制,通过前后道速度差以及其它机械结构辅助,使得补数物料可以顺序通过,有效的提升数粒精度,适用于对精度要求较高的中小型颗粒物料。
4.采用触摸工控屏,界面友好,简单易懂,容易上手。
5.所有参数均保存在工控机中,理论上支持无限多种物料的识别及控制参数。
6.放料模式支持脚踏放料、触摸放料、自动放料等多种模式。
7.快速换料:—键快速清理功能,可以快速的清空设备的剩余物料,清料后只需将待数物料设为当前即可完成更换数粒的物料。
8.智能检测报警功能:异物检测报警,缺料检测报警,包装机异常报警。
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近年来，工业自动化和智能化的大趋势已经基本形成，并且随着CCD/CMOS传感技术、计算机技术、嵌入式技术、现场总线技术的发展，机器视觉作为一种信息获取便利、使用适应性强的技术也被越来越普遍地应用，已经逐步成为工业自动化生产过程中不可或缺的系统机器视觉主要是通过相关软硬件系统的协同工作来模拟人的视觉功能，但并不仅*是人眼的简单延伸，更重要的是具备人脑的一部分思考和分析功能：从被观察目标的图像中客观地提取信息（人眼功能），进行分析处理并加以理解（人脑功能），**终用于各类环境下的信息和决策输出。机器视觉按其应用功能主要可划分为定位、测量、检测和识别四个方面，四者之间并无明确的界限，彼此均有技术重叠性和独特性。将四方面技术合理有效结合，则可满足多种工况下的任务需求，其中在工业生产中有70%～80%的机器视觉单元应用在检测环节
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识别的几个具体应用方向：基于内容的图像提取：在巨大的图像**中寻找包含指定内容的所有图片。被指定的内容可以是多种形式，比如一个红色的大致是圆形的图案，或者一辆自行车。在这里对后一种内容的寻找显然要比前一种更复杂，因为前一种描述的是一个低级直观的视觉特征，而后者则涉及一个抽象概念（也可以说是高级的视觉特征），即‘自行车’，显然的一点就是自行车的外观并不是固定的。姿态评估：对某一物体相对于摄像机的位置或者方向的评估。例如：对机器臂姿态和位置的评估。光学字符识别对图像中的印刷或手写文字进行识别鉴别，通常的输出是将之转化成易于编辑的文档形式。
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