机器视觉的阿喀琉斯之踵：据麻省理工《技术评论》报道，来自谷歌和OpenAI研究所的研究人员发现了机器视觉算法的一个弱点：机器视觉会被一些经过修改的图像干扰，而人类可以很容易地发现这些图像的修改之处。特征提取辨识一般布匹检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准。 [7] 应用领域编辑机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：⒈ 检测：又可分
机器视觉光源
机器视觉的阿喀琉斯之踵：据麻省理工《技术评论》报道，来自谷歌和OpenAI研究所的研究人员发现了机器视觉算法的一个弱点：机器视觉会被一些经过修改的图像干扰，而人类可以很容易地发现这些图像的修改之处。特征提取辨识一般布匹检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准。 [7] 应用领域编辑机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：⒈ 检测：又可分为定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。
金属板放在检验台上。机器选型编辑在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。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。⒊ 汽车车身检测系统英国ROVER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度的在线检测，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位置。
其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。也就是说每一个像素都由红（R）绿（G）蓝（B）三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。镜头FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意：①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变视觉检测中如何确定镜头的焦距为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素：· 视野 - 被成像区域的大小。· 工作距离 (WD) - 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。· CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。
在今天的 SMT 生产线上，应用有各种不同的检测方法，包括电气测试、 X- 射线检测和光学检测。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。其中光学检测尽管并非普遍适用，却能满足大多数回流前和回流后的检测需求，仍是速度快、成本的解决方案。自动光学检测(AOI) 指的是通过在受控照明条件下使检测目标（如 PCB 的一部分）成像进行的目标检测。复杂的机器视觉算法确定该目标是否符合生产标准。 AOI 通常用于检测焊膏沉积、零部件到位 / 缺失、贴装定位、极性与类型 / 赋值校验 (OCR/OCV) 、焊剂以及焊点质量。其中焊点检测尤其重要。
（作者： 来源：）
