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计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要的研究领域。
机器视觉检测系统（图2.1）采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。
图2.1机器视觉检测系统简图
2.2 机器视觉单元的硬件组成
机器视觉系统在很多领域中都有应用，据不同的使用对像，视觉系统的软硬件都会有所不同。立体视觉系统中硬件的配置对系统的重建精度有着直接的影响。合理的硬件配置不仅有助于提高系统的稳定性、抗干扰能力，节约成本，而且有利于提高运算速度和重建精度。本章根据系统的应用目的，选择了合适的器件，组成了一个配置简单合理、稳定性好的硬件环境。并且在硬件基础上，充分运用MATLAB 强大的图像处理和数值计算能力实现了生产自动化实验系统机器视觉的软件框架。
本课题的视觉系统的目的之一是验证机器视觉单元的原理，因此希望以较低的成本、简单的结构，实现机器视觉检测的基本功能，为建立一个完善的机器视觉单元设计作好准备。为实现机器视觉系统的基本功能，实验中搭建的机器视觉系统主要由CCD 摄像机和光学镜头、摄像机定位架、图像采集卡、计算机、检测软件五部分组成。系统构成如图2.2 所示。
图2.2 机器视觉单元系统
2.2.1 CCD摄像机的选择
CCD 摄像机成像过程与传统胶卷相机的成像过程相似，是通过光学镜头成像，主要区别是获取图像的载体、图像的存储器以及相应的控制系统不同。获取图像的载体负责将光信号转换成电信号，目前这样的光电载体有两种：分别是CCD(ChargeCoupling Device)电荷藕合器件和CMOS(Complimentary Metal-Oxide Semiconductor)互补金属氧化物半导体。CCD 摄像机成像的每幅数字图像是由一个M×N 点阵组成的，M 行N 列的图像中的每个元素称为像素(pixel)，每个像素点值的大小就形成了图像点的灰度或亮度，反映的是CCD 平面上M×N 个离散元件的电荷量。
选择适合的CCD 摄像机对于立体视觉系统是非常重要的，关系到系统成本和重建精度。首先需要考虑的是选择黑白的还是彩色的CCD 摄像机，然彩色的CCD摄像机可以得到黑白的图像，但是对于同样价格的两种摄像机，黑白摄像机的分辨率高、信噪比大、灵敏度高、所拍摄图像的对比度也大，更能表达原物体的亮度信息，图像的数据量小。对于大部分立体视觉应用而言黑白摄像机足以胜任。其次需要考虑选择多大的CCD 芯片，的摄像机选择了不同大小的CCD 芯片，价格性能区别很大，选择哪款是由被测物体的大小和分辨率的要求决定的摄像机的视场应该大于或者等于需要检测物体大小。
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