机器视觉检测软件「机器视觉检测软件下载」

各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享机器视觉检测软件，以及机器视觉检测软件下载的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

本文目录

1. 机器视觉是如何检测螺牙缺陷的？
2. 开发机器视觉软件要用到哪些开发工具？
3. 机器视觉检测系统的优缺点有哪些？
4. 机器视觉检测系统的优缺点有哪些？
5. 在机器视觉领域，哪个平台用得比较多？

机器视觉是如何检测螺牙缺陷的？

你好，我是机器视觉工程师，专业做机器视觉开发。

机器视觉如何检测螺牙缺陷，我可以把你当成是我的客户，那么我就给你做一个方案！

成像关键点分析

检测螺牙，由于我们见到的螺牙一般是环装的物体，如果你是在检测外环上的螺牙，那么你可以使用线阵相机来进行检测，但是如果是检测内侧的螺牙？螺牙在里面，你怎么成像？那么就需要解决第一个问题，使用合适的镜头能够看到螺牙内圈！在这里使用特殊的内窥镜头可以实现360°成像。

综上，如果是外圈，使用线阵相机来解决成像问题。

如果是内圈检测，使用内窥镜头来成像

成像方案可以见我的，如下图中所示。

好，我们的镜头选择后，下一步就是选择相机，选择相机要根据镜头接口选择，以及系统的检测精度来。

算法软件设计实现

检测螺纹缺陷，如上图中的打光实际样图，这种情况下，算法流程可以是如下：

通过外圈白色的或者中间的白色的圆做粗定位–>通过固定的ROI区域进行检测每个螺牙环的缺损–>对产品结果分析是否OK、NG，以上只是一个大概的流程。

以上是我做的方案，刚好，我有项目需要做检测内圈的缺陷，此方案可靠。

我是机器视觉工程师我的头条号每天都有大量机器视觉知识介绍，欢迎关注我，相互学习沟通。

开发机器视觉软件要用到哪些开发工具？

在我的理解：机器视觉当前的比较流行的开发模式是“软件平台+工具包”软件平台：

1.VC：最通用，功能最强大。用户多，和windows搭配，运行性能较好，可以自己写算法，也可以用工具包，而且基本上工具包都支持VC的开发。是大家主要选择的平台。

2.C#：比较容易上手，特别是完成界面等功能比用VC+MFC难度低了很多，已经逐渐成为流行的使用平台了，算法在调用标准的库或者使用C#+C++混合编程。可以看到目前很多相机厂商的SDK都已经开始使用C#做应用程序了。

3.LabVIEW：NI的工具图形化开发平台，开发软件快，特别是做工控行业或者自动化测试行业的很多工程师，由于使用labview进行测试测量的广泛性，所以都有labview的基础，再调用NI的Vision图像工具包开发，开发周期短，维护较为容易。

4.VB、delphi：用的人越来越少了。

5.其他：java等没有看到人用过。工具包：1.halcon：出自德国MVTech。底层的功能算法很多，运算性能快，用其开发需要一定软件功底和图像处理理论。2.VisionPro：美国康耐视的图像处理工具包。性能大多数算法性能都很好，性能上没有和halcon直接对比过，但是开发上手比halcon容易。3.NIVision：NI的特点是自动化测试大多数需要的软硬件都有解决方案，有点事软件图形化编程，上手快，开发周期快，缺点是并不是每个软件都非常厉害。视觉工具包的优势是售价比大多数工具包或者算法的天文数字便宜了不少，而且整个工具包一个价格，而不是一个算法一个算法地卖，性能方面在速度和精度没有前两种软件好。4.MIL：加拿大maxtrox的产品，是MatroxImagingLibrary的简写。早期推广和普及程度不错，当前似乎主要用户还是早期的做激光设备的一些用户在用，所以用于定位的较多。5.CKVision。创科公司的软件包，相对前面几个工具包来说价格优势比较明显，另外机器视觉需要的功能也基本都有，所以在国内自动化设备特别是批量设备同时需要保护版权的企业而言，用量很大，推广也不错。

6.迈斯肯：迈斯肯的视觉主要产品还是条码阅读一类，图像工具包没有用过，不了解，不评价。

7.OpenCV：感觉openCV更多的还是用在计算机视觉领域，在机器视觉领域其实不算太多，应为机器视觉领域当前主要的应用还是定位、测量、外观、OCR/OCV，感觉这几项都不是opencv的专长。

8.其他：其他还有一些厂家的图像工具包，要么市场影响力不大，要么本人没有用过，不评价。

机器视觉检测系统的优缺点有哪些？

在工业生产制造中，由于生产过程是一个多因素耦合的复杂过程，生产过程中的任何异常都会导致产品缺陷产生，及时识别异常产品的缺陷模式是提高生产质量和生产效率的有效途径，所以缺陷检测具有十分重要的研究意义。

早期的产品缺陷模式识别主要是通过机器学习方法进行的，如支持向量机、反向传播网络等。这些方法与用肉眼直接对产品缺陷进行识别相比，大大降低了工作量。但是这些早期方法存在以下不足：识别准确率低且需要大量的标签数据对模型进行训练。近年来随着深度学习的发展，大量基于卷积神经网络的算法在视觉任务中大放异彩。由于卷积神经网络具有非常强大的特征提取能力，卷积神经网络在缺陷检测任务中得到了广泛的应用。

与传统的机器学习方法相比，基于卷积神经网络的深度学习方法在缺陷识别领域具有更高的识别准确率和工作效率。但是这种方法和机器学习方法具有同样的缺点，首先是模型训练需要大量的标签数据，而具有缺陷模式标签的图像是不容易获取的，因为获取带有产品缺陷模式标签的图像需要人工监督，即需要大量有经验的专业人员进行人工标注，这是非常昂贵且耗时的。此外在某些高度自动化的生产场景中，产品的良率特别高，收集缺陷样本非常耗时，而当前的用于缺陷检测的深度学习方法大多是基于大量缺陷样本建立模型，缺陷样本的缺乏导致模型难以上线。针对某些行业比如汽车行业的多型号小批量生产场景（每种型号产品只生产几天），在完成缺陷样本收集前某种型号产品已经不再生产了，这种场景下大量的缺陷样本收集是不可能的。此外，由于缺陷是由生产过程中的非受控因素产生的，缺陷的形态是多种多样的，各种形态的样本很难收集完整，这也限制了深度学习在工业检测领域的应用。

为了拓展深度学习在工业检测领域的应用范围及提升易用性，小样本检测算法的研究成为必然。

解决工业检测小样本问题有两种路径，第一种是工程路径，第二种是算法路径。其中工程路径常见有两种方法，第一种是基于真实产品手动制造缺陷，第二种是基于真实图像手动仿真缺陷。

想要学习更多，可以点击下方链接，看吴雨培学长的视频干货

干货分享｜如何解决工业缺陷检测小样本问题

机器视觉检测系统的优缺点有哪些？

在工业生产制造中，由于生产过程是一个多因素耦合的复杂过程，生产过程中的任何异常都会导致产品缺陷产生，及时识别异常产品的缺陷模式是提高生产质量和生产效率的有效途径，所以缺陷检测具有十分重要的研究意义。

早期的产品缺陷模式识别主要是通过机器学习方法进行的，如支持向量机、反向传播网络等。这些方法与用肉眼直接对产品缺陷进行识别相比，大大降低了工作量。但是这些早期方法存在以下不足：识别准确率低且需要大量的标签数据对模型进行训练。近年来随着深度学习的发展，大量基于卷积神经网络的算法在视觉任务中大放异彩。由于卷积神经网络具有非常强大的特征提取能力，卷积神经网络在缺陷检测任务中得到了广泛的应用。

与传统的机器学习方法相比，基于卷积神经网络的深度学习方法在缺陷识别领域具有更高的识别准确率和工作效率。但是这种方法和机器学习方法具有同样的缺点，首先是模型训练需要大量的标签数据，而具有缺陷模式标签的图像是不容易获取的，因为获取带有产品缺陷模式标签的图像需要人工监督，即需要大量有经验的专业人员进行人工标注，这是非常昂贵且耗时的。此外在某些高度自动化的生产场景中，产品的良率特别高，收集缺陷样本非常耗时，而当前的用于缺陷检测的深度学习方法大多是基于大量缺陷样本建立模型，缺陷样本的缺乏导致模型难以上线。针对某些行业比如汽车行业的多型号小批量生产场景（每种型号产品只生产几天），在完成缺陷样本收集前某种型号产品已经不再生产了，这种场景下大量的缺陷样本收集是不可能的。此外，由于缺陷是由生产过程中的非受控因素产生的，缺陷的形态是多种多样的，各种形态的样本很难收集完整，这也限制了深度学习在工业检测领域的应用。

为了拓展深度学习在工业检测领域的应用范围及提升易用性，小样本检测算法的研究成为必然。

解决工业检测小样本问题有两种路径，第一种是工程路径，第二种是算法路径。其中工程路径常见有两种方法，第一种是基于真实产品手动制造缺陷，第二种是基于真实图像手动仿真缺陷。

想要学习更多，可以点击下方链接，看吴雨培学长的视频干货

干货分享｜如何解决工业缺陷检测小样本问题

在机器视觉领域，哪个平台用得比较多？

请先看我的这个帖子回答了有哪些平台认准机器视觉软件开发工程师

https://www.wukong.com/question/6500347911388266765/

下面我来给你回答下用labview+nivision有没有前途？

labview使用的是图形化编辑语言G编写程序。labview软件是NI设计平台的核心，也是开发测量或控制系统的理想选择。LabVIEW开发环境集成了工程师和科学家快速构建各种应用所需的所有工具，旨在帮助工程师和科学家解决问题、提高生产力和不断创新

labview侧重点在于数据采集，因为数据采集是Labview的强项，功能很强大。

NIVision，做机器视觉，但是项目要需求不要太复杂，图像效果要好，相对来说要实现复杂的算法还是比较困难的，功能模块封装好了，不太好扩展，但很适合初学者入门。

总结下来LabView+NIVision适合做处理速度要求不高，项目周期短，项目需求比较简单的项目。

当然，如果真的想入机器视觉这条路，我可以给一定的建议，算法工具只是一门工具，要实现我的项目，我可以去选择使用哪一种算法，很多工程师，都会好几种，前提是你要明白一些基本原理，所有的平台原理都是通用的，图像处理的知识你要理解，只是没加公司封装的接口和软件风格不一样。

如果是初学可以这样的路径：

NIVision解决一些简单的项目

VisionPro界面式编程，基础不需要很好就可以做，可以做一些稍微复杂度高的

Halcon，如果你有了上面2个工具，基本也够了，等你有经验了，学习入门了，项目需要用到halcon，这个时候你再用halcon就会理解很多。

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