将工业机器视觉分解为5个步骤

机器视觉公司继续在亲自、印刷和在线上花费时间和资源，教育人们关于工业机器视觉的基础知识。

控制工程人员二四年十二月十五日

美国国家仪器公司(National Instruments)经常在贸易展览会上展示机器视觉，包括它自己的NIWeek 2004。

机器视觉公司继续在亲自、印刷和在线上花费时间和资源，教育人们关于工业机器视觉的基础知识。控制工程也写了不少关于这个话题的文章。以下解释是基于机器视觉产品经理Kyle Voosen和首席工程师Nicolas Vazquez的演讲。国家仪器．他们在2004年的NIWeek上研究了机器视觉的基础知识。值得注意的是，系统根据需要、应用和使用的设备而变化。例如，在某些情况下，不需要单独的照明或控制器;照明或逻辑可能包含在机器视觉硬件中，并且足以用于特定应用。有些产品组合、自动化或简化了这些步骤。

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工业机器视觉系统需要采集图像、检测图像、与逻辑集成、配置人机界面(HMI)和存档结果。该系统可以包括集成或单独的照明和光学、相机或传感器、帧采集器或视觉设备以及应用软件。

1.图像采集通常需要配置触发器，设置相机和照明，然后实际获取图像。
2.图像检测包括增强图像、定位和测量特征、检查存在(或不存在)和/或识别部件。

3.与控制逻辑集成意味着将结果传输到可编程逻辑控制器(PLC)[或PC，就这一点而言]，设置检查参数，关闭控制回路，切换数字输入和输出，读取编码器，发送和接收RS-232[或其他通信]。

4.人机界面的配置可以包括查看检查结果、自定义覆盖、选择检查以及调整检查和相关设定值。

5.结果的归档可以在本地存储、可移动硬盘驱动器或通过网络FTP(文件传输协议)进行。

NI的网站上有一个名为“机器视觉和科学图像处理”的技术教程，据说可以帮助开发机器视觉和图像处理应用程序。(注册后可免费观看。)