智能传感器
1 回答
7 回答
394 浏览
科技也疯狂（有图）
机械自动化类 品管人生 2016-11-21 13:29 发表了文章
是滴，今天的主角又双叒叕是谷歌。。
大家还记不记得之前介绍过的谷歌隔空操作技术——Project Soli
简单介绍——
这是谷歌去年在Google I/O 2015现场推出的手势操作感应技术，能利用微芯片雷达精准识别出细微的手指活动，并以此来操控各种设备。
小巧的身材可以装进各种智能设备里。。
比如——搓搓手指，就能查看地图
捏捏空气，就能调节音量
关键是，这并不是概念产品！
在今年的I/O 2016上，谷歌第一次让我们看到这个技术的实际应用。。
隔空操作LG智能手表
而如今，这款带给人们全新体验的黑科技迎来了新的革新。。
不仅能隔空操作，还能隔空识别物体！
这款装置名叫——RadarCat
这是由苏格兰圣安德鲁斯大学的研究人员，使用Project Soli开发的一款可以识别物体的设备。
简单的说——它可以自动识别你拿的物体是什么！
举个栗子——自动识别，一块木头
识别装在杯子里的液体是水
还是可乐
CD、书什么的都没问题
手机型号，是正面反面都能分辨出来
甚至连物体的成分都能显示出来
更神奇的是，
靠近人体时甚至还能识别出到底是位于哪一个部位！
然后打开关联好的设置——放在手背，显示时间
放在肚子，打开美食APP
放在大腿，打开谷歌地图
这也太逆天了吧！
至于原理——
和普通雷达一样，通过发射电磁波，计算电磁波遇到物体并反射回来的时间，来测量物体和形状和与物体之间的距离。RadarCat融入了先进算法，不仅能够检测到外部对象、还可根据内部结构对物体进行识别。
仔细想想——
这项技术未来或许可以被用于垃圾回收设施，以更好地帮助分类垃圾，甚至可以用来帮助盲人感知更多物体。。
嗯，未来无限可能。
来源：战略前沿技术
智造家提供 查看全部
大家还记不记得之前介绍过的谷歌隔空操作技术——Project Soli
简单介绍——
这是谷歌去年在Google I/O 2015现场推出的手势操作感应技术，能利用微芯片雷达精准识别出细微的手指活动，并以此来操控各种设备。
小巧的身材可以装进各种智能设备里。。
比如——搓搓手指，就能查看地图
捏捏空气，就能调节音量
关键是，这并不是概念产品！
在今年的I/O 2016上，谷歌第一次让我们看到这个技术的实际应用。。
隔空操作LG智能手表
而如今，这款带给人们全新体验的黑科技迎来了新的革新。。
不仅能隔空操作，还能隔空识别物体！
这款装置名叫——RadarCat
这是由苏格兰圣安德鲁斯大学的研究人员，使用Project Soli开发的一款可以识别物体的设备。
简单的说——它可以自动识别你拿的物体是什么！
举个栗子——自动识别，一块木头
识别装在杯子里的液体是水
还是可乐
CD、书什么的都没问题
手机型号，是正面反面都能分辨出来
甚至连物体的成分都能显示出来
更神奇的是，
靠近人体时甚至还能识别出到底是位于哪一个部位！
然后打开关联好的设置——放在手背，显示时间
放在肚子，打开美食APP
放在大腿，打开谷歌地图
这也太逆天了吧！
至于原理——
和普通雷达一样，通过发射电磁波，计算电磁波遇到物体并反射回来的时间，来测量物体和形状和与物体之间的距离。RadarCat融入了先进算法，不仅能够检测到外部对象、还可根据内部结构对物体进行识别。
仔细想想——
这项技术未来或许可以被用于垃圾回收设施，以更好地帮助分类垃圾，甚至可以用来帮助盲人感知更多物体。。
嗯，未来无限可能。
来源：战略前沿技术
智造家提供 查看全部
是滴，今天的主角又双叒叕是谷歌。。
大家还记不记得之前介绍过的谷歌隔空操作技术——Project Soli
简单介绍——
这是谷歌去年在Google I/O 2015现场推出的手势操作感应技术，能利用微芯片雷达精准识别出细微的手指活动，并以此来操控各种设备。
小巧的身材可以装进各种智能设备里。。
比如——搓搓手指，就能查看地图
捏捏空气，就能调节音量
关键是，这并不是概念产品！
在今年的I/O 2016上，谷歌第一次让我们看到这个技术的实际应用。。
隔空操作LG智能手表
而如今，这款带给人们全新体验的黑科技迎来了新的革新。。
不仅能隔空操作，还能隔空识别物体！
这款装置名叫——RadarCat
这是由苏格兰圣安德鲁斯大学的研究人员，使用Project Soli开发的一款可以识别物体的设备。
简单的说——它可以自动识别你拿的物体是什么！
举个栗子——自动识别，一块木头
识别装在杯子里的液体是水
还是可乐
CD、书什么的都没问题
手机型号，是正面反面都能分辨出来
甚至连物体的成分都能显示出来
更神奇的是，
靠近人体时甚至还能识别出到底是位于哪一个部位！
然后打开关联好的设置——放在手背，显示时间
放在肚子，打开美食APP
放在大腿，打开谷歌地图
这也太逆天了吧！
至于原理——
和普通雷达一样，通过发射电磁波，计算电磁波遇到物体并反射回来的时间，来测量物体和形状和与物体之间的距离。RadarCat融入了先进算法，不仅能够检测到外部对象、还可根据内部结构对物体进行识别。
仔细想想——
这项技术未来或许可以被用于垃圾回收设施，以更好地帮助分类垃圾，甚至可以用来帮助盲人感知更多物体。。
嗯，未来无限可能。
来源：战略前沿技术
智造家提供
大家还记不记得之前介绍过的谷歌隔空操作技术——Project Soli
简单介绍——
这是谷歌去年在Google I/O 2015现场推出的手势操作感应技术，能利用微芯片雷达精准识别出细微的手指活动，并以此来操控各种设备。
小巧的身材可以装进各种智能设备里。。
比如——搓搓手指，就能查看地图
捏捏空气，就能调节音量
关键是，这并不是概念产品！
在今年的I/O 2016上，谷歌第一次让我们看到这个技术的实际应用。。
隔空操作LG智能手表
而如今，这款带给人们全新体验的黑科技迎来了新的革新。。
不仅能隔空操作，还能隔空识别物体！
这款装置名叫——RadarCat
这是由苏格兰圣安德鲁斯大学的研究人员，使用Project Soli开发的一款可以识别物体的设备。
简单的说——它可以自动识别你拿的物体是什么！
举个栗子——自动识别，一块木头
识别装在杯子里的液体是水
还是可乐
CD、书什么的都没问题
手机型号，是正面反面都能分辨出来
甚至连物体的成分都能显示出来
更神奇的是，
靠近人体时甚至还能识别出到底是位于哪一个部位！
然后打开关联好的设置——放在手背，显示时间
放在肚子，打开美食APP
放在大腿，打开谷歌地图
这也太逆天了吧！
至于原理——
和普通雷达一样，通过发射电磁波，计算电磁波遇到物体并反射回来的时间，来测量物体和形状和与物体之间的距离。RadarCat融入了先进算法，不仅能够检测到外部对象、还可根据内部结构对物体进行识别。
仔细想想——
这项技术未来或许可以被用于垃圾回收设施，以更好地帮助分类垃圾，甚至可以用来帮助盲人感知更多物体。。
嗯，未来无限可能。
来源：战略前沿技术
智造家提供
526 浏览
干货 | 机器视觉系统解析及优缺点汇总
IT软件类 杨家亮 2016-10-11 10:16 发表了文章
机器视觉系比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。
由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。
一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。
机器视觉的优点包括以下几点：
[login]
■精度高
作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。
■连续性
视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。
■成本效率高
随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。
■灵活性
视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。
许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。
机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。
机器视觉系统的构成
机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。
尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程：
■图像采集
光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。
■图像处理
处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。
■特性提取
处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。
■判决和控制
处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。例如：这些数据包括印刷电路板上的洞是否在要求规格以内或者一个自动机器如何必须移动去拾取某一部件。
机器视觉系统解析
典型的视觉系统一般包括：光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像采集卡）、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
■图像采集
图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的数据，它直接影响到系统的稳定性及可靠性。一般利用光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像捕获卡）获取被测物体的图像。
■光源
光源和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。
但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，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。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。
由光源构成的照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和相机之间，它的优点是能获得高对比度的图像；前向照明是光源和相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，要求相机的扫描速度与光源的频闪速度同步。
■光学系统
对于机器视觉系统来说,图像是唯一的信息来源，而图像的质量是由光学系统的恰当选择来决定。通常，由于图像质量差引起的误差不能用软件纠正。机器视觉技术把光学部件和成像电子结合在一起，并通过计算机控制系统来分辨、测量、分类和探测正在通过自动处理系统的部件。机器视觉系统通常能快到100%的探测所处理的产品而不会降低生产线的速度。由于越来越多的制造商正需要“6-sigma“（小于百万分之三的有效单位）结果，以便能够在当今质量意识很强的市场中更有竞争力，这种能力显得非常重要。另外，这些系统能够与满意过程控制（SPC）非常理想的配合。
光学系统的主要参数与图像传感器的光敏面的格式有关，一般包括：光圈、视场、焦距、F数等。
■相机
相机是实际上是一个光电转换装置，即将图像传感器所接收到的光学图像，转化为计算机所能处理的电信号。光电转换器件是构成相机的核心器件。目前，典型的光电转换器件为真空摄像管、CCD、CMOS图像传感器等。
真空电视摄像管由密封在玻璃管罩内的摄像靶、电子枪两部分组成。摄像靶将输入光学图像的光照度分布转换为靶面相应象素电荷的二维空间分布，主要完成光电转换和电荷存贮任务；电子枪则完成图像信号的扫描拾取过程。电视摄像管型成像系统具有高清晰度、高灵敏度、宽光谱和高帧速成像等特点。但由于电视摄像管属于真空管器件，其重量、体积及功耗均较大。
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。下图为CCD相机的原理框图。
CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS（ComplementaryMetalOxideSemiconductor）图像传感器的开发最早出现在20世纪70年代初。90年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI)制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部象素的编程随机访问的优点。目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、宽动态范围和输出图像几乎无拖影等特点而得到广泛应用。
图像的处理和分析
在机器视觉系统中，相机的主要功能光敏元所接收到的光信号转换为电压的幅值信号输出。若要得到被计算机处理与识别的数字信号，还需对视频信息进行量化处理。图像采集卡是进行视频信息量化处理的重要工具。
■图像采集／处理卡
图像采集卡主要完成对模拟视频信号的数字化过程。视频信号首先经低通滤波器滤波，转换为在时间上连续的模拟信号；按照应用系统对图像分辨率的要求，得用采样/保持电路对边疆的视频信号在时间上进行间隔采样，把视频信号转换为离散的模拟信号；然后再由A/D转换器转变为数字信号输出。而图像采集／处理卡在具有模数转换功能的同时，还具有对视频图像分析、处理功能，并同时可对相机进行有效的控制。
■图像处理处理软件
机器视觉系统中，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、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
机器视觉系统的应用
机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化有有效途径，堪称现代工业生产的“机器眼睛”。其最大优点为：
（１）实现非接触测量。对观测与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高了系统的可靠性；
（２）具有较宽的光谱响应范围。机器视觉则可以利用专用的光敏元件，可以观察到人类无法看到的世界，从而扩展了人类的视觉范围；
（３）长时间工作。人类难以长时间地对同一对象进行观察。机器视觉系统则可以长时间地执行观测、分析与识别任务,并可应用于恶劣的工作环境。
[/login]
文章来源于网络 智造家平台提供 查看全部
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。
由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。
一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。
机器视觉的优点包括以下几点：
[login]
■精度高
作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。
■连续性
视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。
■成本效率高
随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。
■灵活性
视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。
许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。
机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。
机器视觉系统的构成
机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。
尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程：
■图像采集
光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。
■图像处理
处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。
■特性提取
处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。
■判决和控制
处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。例如：这些数据包括印刷电路板上的洞是否在要求规格以内或者一个自动机器如何必须移动去拾取某一部件。
机器视觉系统解析
典型的视觉系统一般包括：光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像采集卡）、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
■图像采集
图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的数据，它直接影响到系统的稳定性及可靠性。一般利用光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像捕获卡）获取被测物体的图像。
■光源
光源和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。
但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，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。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。
由光源构成的照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和相机之间，它的优点是能获得高对比度的图像；前向照明是光源和相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，要求相机的扫描速度与光源的频闪速度同步。
■光学系统
对于机器视觉系统来说,图像是唯一的信息来源，而图像的质量是由光学系统的恰当选择来决定。通常，由于图像质量差引起的误差不能用软件纠正。机器视觉技术把光学部件和成像电子结合在一起，并通过计算机控制系统来分辨、测量、分类和探测正在通过自动处理系统的部件。机器视觉系统通常能快到100%的探测所处理的产品而不会降低生产线的速度。由于越来越多的制造商正需要“6-sigma“（小于百万分之三的有效单位）结果，以便能够在当今质量意识很强的市场中更有竞争力，这种能力显得非常重要。另外，这些系统能够与满意过程控制（SPC）非常理想的配合。
光学系统的主要参数与图像传感器的光敏面的格式有关，一般包括：光圈、视场、焦距、F数等。
■相机
相机是实际上是一个光电转换装置，即将图像传感器所接收到的光学图像，转化为计算机所能处理的电信号。光电转换器件是构成相机的核心器件。目前，典型的光电转换器件为真空摄像管、CCD、CMOS图像传感器等。
真空电视摄像管由密封在玻璃管罩内的摄像靶、电子枪两部分组成。摄像靶将输入光学图像的光照度分布转换为靶面相应象素电荷的二维空间分布，主要完成光电转换和电荷存贮任务；电子枪则完成图像信号的扫描拾取过程。电视摄像管型成像系统具有高清晰度、高灵敏度、宽光谱和高帧速成像等特点。但由于电视摄像管属于真空管器件，其重量、体积及功耗均较大。
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。下图为CCD相机的原理框图。
CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS（ComplementaryMetalOxideSemiconductor）图像传感器的开发最早出现在20世纪70年代初。90年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI)制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部象素的编程随机访问的优点。目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、宽动态范围和输出图像几乎无拖影等特点而得到广泛应用。
图像的处理和分析
在机器视觉系统中，相机的主要功能光敏元所接收到的光信号转换为电压的幅值信号输出。若要得到被计算机处理与识别的数字信号，还需对视频信息进行量化处理。图像采集卡是进行视频信息量化处理的重要工具。
■图像采集／处理卡
图像采集卡主要完成对模拟视频信号的数字化过程。视频信号首先经低通滤波器滤波，转换为在时间上连续的模拟信号；按照应用系统对图像分辨率的要求，得用采样/保持电路对边疆的视频信号在时间上进行间隔采样，把视频信号转换为离散的模拟信号；然后再由A/D转换器转变为数字信号输出。而图像采集／处理卡在具有模数转换功能的同时，还具有对视频图像分析、处理功能，并同时可对相机进行有效的控制。
■图像处理处理软件
机器视觉系统中，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、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
机器视觉系统的应用
机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化有有效途径，堪称现代工业生产的“机器眼睛”。其最大优点为：
（１）实现非接触测量。对观测与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高了系统的可靠性；
（２）具有较宽的光谱响应范围。机器视觉则可以利用专用的光敏元件，可以观察到人类无法看到的世界，从而扩展了人类的视觉范围；
（３）长时间工作。人类难以长时间地对同一对象进行观察。机器视觉系统则可以长时间地执行观测、分析与识别任务,并可应用于恶劣的工作环境。
[/login]
文章来源于网络 智造家平台提供 查看全部
机器视觉系比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。
由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。
一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。
机器视觉的优点包括以下几点：
[login]
■精度高
作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。
■连续性
视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。
■成本效率高
随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。
■灵活性
视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。
许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。
机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。
机器视觉系统的构成
机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。
尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程：
■图像采集
光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。
■图像处理
处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。
■特性提取
处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。
■判决和控制
处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。例如：这些数据包括印刷电路板上的洞是否在要求规格以内或者一个自动机器如何必须移动去拾取某一部件。
机器视觉系统解析
典型的视觉系统一般包括：光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像采集卡）、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
■图像采集
图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的数据，它直接影响到系统的稳定性及可靠性。一般利用光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像捕获卡）获取被测物体的图像。
■光源
光源和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。
但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，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。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。
由光源构成的照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和相机之间，它的优点是能获得高对比度的图像；前向照明是光源和相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，要求相机的扫描速度与光源的频闪速度同步。
■光学系统
对于机器视觉系统来说,图像是唯一的信息来源，而图像的质量是由光学系统的恰当选择来决定。通常，由于图像质量差引起的误差不能用软件纠正。机器视觉技术把光学部件和成像电子结合在一起，并通过计算机控制系统来分辨、测量、分类和探测正在通过自动处理系统的部件。机器视觉系统通常能快到100%的探测所处理的产品而不会降低生产线的速度。由于越来越多的制造商正需要“6-sigma“（小于百万分之三的有效单位）结果，以便能够在当今质量意识很强的市场中更有竞争力，这种能力显得非常重要。另外，这些系统能够与满意过程控制（SPC）非常理想的配合。
光学系统的主要参数与图像传感器的光敏面的格式有关，一般包括：光圈、视场、焦距、F数等。
■相机
相机是实际上是一个光电转换装置，即将图像传感器所接收到的光学图像，转化为计算机所能处理的电信号。光电转换器件是构成相机的核心器件。目前，典型的光电转换器件为真空摄像管、CCD、CMOS图像传感器等。
真空电视摄像管由密封在玻璃管罩内的摄像靶、电子枪两部分组成。摄像靶将输入光学图像的光照度分布转换为靶面相应象素电荷的二维空间分布，主要完成光电转换和电荷存贮任务；电子枪则完成图像信号的扫描拾取过程。电视摄像管型成像系统具有高清晰度、高灵敏度、宽光谱和高帧速成像等特点。但由于电视摄像管属于真空管器件，其重量、体积及功耗均较大。
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。下图为CCD相机的原理框图。
CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS（ComplementaryMetalOxideSemiconductor）图像传感器的开发最早出现在20世纪70年代初。90年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI)制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部象素的编程随机访问的优点。目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、宽动态范围和输出图像几乎无拖影等特点而得到广泛应用。
图像的处理和分析
在机器视觉系统中，相机的主要功能光敏元所接收到的光信号转换为电压的幅值信号输出。若要得到被计算机处理与识别的数字信号，还需对视频信息进行量化处理。图像采集卡是进行视频信息量化处理的重要工具。
■图像采集／处理卡
图像采集卡主要完成对模拟视频信号的数字化过程。视频信号首先经低通滤波器滤波，转换为在时间上连续的模拟信号；按照应用系统对图像分辨率的要求，得用采样/保持电路对边疆的视频信号在时间上进行间隔采样，把视频信号转换为离散的模拟信号；然后再由A/D转换器转变为数字信号输出。而图像采集／处理卡在具有模数转换功能的同时，还具有对视频图像分析、处理功能，并同时可对相机进行有效的控制。
■图像处理处理软件
机器视觉系统中，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、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
机器视觉系统的应用
机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化有有效途径，堪称现代工业生产的“机器眼睛”。其最大优点为：
（１）实现非接触测量。对观测与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高了系统的可靠性；
（２）具有较宽的光谱响应范围。机器视觉则可以利用专用的光敏元件，可以观察到人类无法看到的世界，从而扩展了人类的视觉范围；
（３）长时间工作。人类难以长时间地对同一对象进行观察。机器视觉系统则可以长时间地执行观测、分析与识别任务,并可应用于恶劣的工作环境。
[/login]
文章来源于网络 智造家平台提供
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。
由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。
一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。
机器视觉的优点包括以下几点：
[login]
■精度高
作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。
■连续性
视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。
■成本效率高
随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。
■灵活性
视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。
许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。
机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。
机器视觉系统的构成
机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。
尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程：
■图像采集
光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。
■图像处理
处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。
■特性提取
处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。
■判决和控制
处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。例如：这些数据包括印刷电路板上的洞是否在要求规格以内或者一个自动机器如何必须移动去拾取某一部件。
机器视觉系统解析
典型的视觉系统一般包括：光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像采集卡）、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
■图像采集
图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的数据，它直接影响到系统的稳定性及可靠性。一般利用光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像捕获卡）获取被测物体的图像。
■光源
光源和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。
但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，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。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。
由光源构成的照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和相机之间，它的优点是能获得高对比度的图像；前向照明是光源和相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，要求相机的扫描速度与光源的频闪速度同步。
■光学系统
对于机器视觉系统来说,图像是唯一的信息来源，而图像的质量是由光学系统的恰当选择来决定。通常，由于图像质量差引起的误差不能用软件纠正。机器视觉技术把光学部件和成像电子结合在一起，并通过计算机控制系统来分辨、测量、分类和探测正在通过自动处理系统的部件。机器视觉系统通常能快到100%的探测所处理的产品而不会降低生产线的速度。由于越来越多的制造商正需要“6-sigma“（小于百万分之三的有效单位）结果，以便能够在当今质量意识很强的市场中更有竞争力，这种能力显得非常重要。另外，这些系统能够与满意过程控制（SPC）非常理想的配合。
光学系统的主要参数与图像传感器的光敏面的格式有关，一般包括：光圈、视场、焦距、F数等。
■相机
相机是实际上是一个光电转换装置，即将图像传感器所接收到的光学图像，转化为计算机所能处理的电信号。光电转换器件是构成相机的核心器件。目前，典型的光电转换器件为真空摄像管、CCD、CMOS图像传感器等。
真空电视摄像管由密封在玻璃管罩内的摄像靶、电子枪两部分组成。摄像靶将输入光学图像的光照度分布转换为靶面相应象素电荷的二维空间分布，主要完成光电转换和电荷存贮任务；电子枪则完成图像信号的扫描拾取过程。电视摄像管型成像系统具有高清晰度、高灵敏度、宽光谱和高帧速成像等特点。但由于电视摄像管属于真空管器件，其重量、体积及功耗均较大。
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。下图为CCD相机的原理框图。
CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS（ComplementaryMetalOxideSemiconductor）图像传感器的开发最早出现在20世纪70年代初。90年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI)制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部象素的编程随机访问的优点。目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、宽动态范围和输出图像几乎无拖影等特点而得到广泛应用。
图像的处理和分析
在机器视觉系统中，相机的主要功能光敏元所接收到的光信号转换为电压的幅值信号输出。若要得到被计算机处理与识别的数字信号，还需对视频信息进行量化处理。图像采集卡是进行视频信息量化处理的重要工具。
■图像采集／处理卡
图像采集卡主要完成对模拟视频信号的数字化过程。视频信号首先经低通滤波器滤波，转换为在时间上连续的模拟信号；按照应用系统对图像分辨率的要求，得用采样/保持电路对边疆的视频信号在时间上进行间隔采样，把视频信号转换为离散的模拟信号；然后再由A/D转换器转变为数字信号输出。而图像采集／处理卡在具有模数转换功能的同时，还具有对视频图像分析、处理功能，并同时可对相机进行有效的控制。
■图像处理处理软件
机器视觉系统中，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、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
机器视觉系统的应用
机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化有有效途径，堪称现代工业生产的“机器眼睛”。其最大优点为：
（１）实现非接触测量。对观测与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高了系统的可靠性；
（２）具有较宽的光谱响应范围。机器视觉则可以利用专用的光敏元件，可以观察到人类无法看到的世界，从而扩展了人类的视觉范围；
（３）长时间工作。人类难以长时间地对同一对象进行观察。机器视觉系统则可以长时间地执行观测、分析与识别任务,并可应用于恶劣的工作环境。
[/login]
文章来源于网络 智造家平台提供
463 浏览
压力传感器选型时常用的用语解释
电气控制类 天黑请闭眼 2016-09-22 10:25 发表了文章
压力是工业生产中的重要参数之一，为了保证生产正常运行，必须对压力进行监测和控制。下面是压力传感器选型时常用的用语：
标准压：以大气压为标准表示的压力大小，大于大气压的叫正压；小于大气压的叫负压。
绝对压：以绝对真空为标准表示的压力大小。
相对压：对比较对象（标准压）而言的压力大小。
大气压：指大气压力。标准大气压（1atm）相当于高度为760mm水银柱的压力。
真空：指低于大气压的压力状态。1Torr=1/760气压（atm）。
检测压力范围：指传感器的适应压力范围。
可承受压力：当恢复到检测压力时，其性能不下降的可承受压力。
往返精度（ON/OFF输出）：当一定温度（23°C）下，当增加、减少压力时、用检测压力的全标度值去除输出进行反转的压力值而得到的动作点的压力变动值。
精度：在一定温度（23°C）下，当加零压力和额定压力时，用全标度值去除偏离输出电流规定值（4mA、20mA）的值而得到的值。单位用%FS表示。
线性：模拟输出对检测压力呈线性变化，但与理想直线相比有偏差。用对全标度值来说百分数来表示这种偏差的值叫线性。
磁滞（线性）：用零电压和额定电压在输出电流（或电压）值间画出理想直线，把电流（或电压）值与理想电流（或电压）值之差作为误差求出来，再求出压力上升时和下降时的误差值。用全标度的电流（或电压）值去除上述差的绝对值的最大值所得的值即为磁滞。单位用%FS表示。
磁滞（ON/OFF输出）：用压力的全标度值去除输出ON点压力与OFF点压力之差所得的值既是磁滞。
非腐蚀性气体：指空气中含有的物质（氮、二氧化碳等）与惰性气体（氩、氖等）
来源：网络 查看全部
标准压：以大气压为标准表示的压力大小，大于大气压的叫正压；小于大气压的叫负压。
绝对压：以绝对真空为标准表示的压力大小。
相对压：对比较对象（标准压）而言的压力大小。
大气压：指大气压力。标准大气压（1atm）相当于高度为760mm水银柱的压力。
真空：指低于大气压的压力状态。1Torr=1/760气压（atm）。
检测压力范围：指传感器的适应压力范围。
可承受压力：当恢复到检测压力时，其性能不下降的可承受压力。
往返精度（ON/OFF输出）：当一定温度（23°C）下，当增加、减少压力时、用检测压力的全标度值去除输出进行反转的压力值而得到的动作点的压力变动值。
精度：在一定温度（23°C）下，当加零压力和额定压力时，用全标度值去除偏离输出电流规定值（4mA、20mA）的值而得到的值。单位用%FS表示。
线性：模拟输出对检测压力呈线性变化，但与理想直线相比有偏差。用对全标度值来说百分数来表示这种偏差的值叫线性。
磁滞（线性）：用零电压和额定电压在输出电流（或电压）值间画出理想直线，把电流（或电压）值与理想电流（或电压）值之差作为误差求出来，再求出压力上升时和下降时的误差值。用全标度的电流（或电压）值去除上述差的绝对值的最大值所得的值即为磁滞。单位用%FS表示。
磁滞（ON/OFF输出）：用压力的全标度值去除输出ON点压力与OFF点压力之差所得的值既是磁滞。
非腐蚀性气体：指空气中含有的物质（氮、二氧化碳等）与惰性气体（氩、氖等）
来源：网络 查看全部
压力是工业生产中的重要参数之一，为了保证生产正常运行，必须对压力进行监测和控制。下面是压力传感器选型时常用的用语：
标准压：以大气压为标准表示的压力大小，大于大气压的叫正压；小于大气压的叫负压。
绝对压：以绝对真空为标准表示的压力大小。
相对压：对比较对象（标准压）而言的压力大小。
大气压：指大气压力。标准大气压（1atm）相当于高度为760mm水银柱的压力。
真空：指低于大气压的压力状态。1Torr=1/760气压（atm）。
检测压力范围：指传感器的适应压力范围。
可承受压力：当恢复到检测压力时，其性能不下降的可承受压力。
往返精度（ON/OFF输出）：当一定温度（23°C）下，当增加、减少压力时、用检测压力的全标度值去除输出进行反转的压力值而得到的动作点的压力变动值。
精度：在一定温度（23°C）下，当加零压力和额定压力时，用全标度值去除偏离输出电流规定值（4mA、20mA）的值而得到的值。单位用%FS表示。
线性：模拟输出对检测压力呈线性变化，但与理想直线相比有偏差。用对全标度值来说百分数来表示这种偏差的值叫线性。
磁滞（线性）：用零电压和额定电压在输出电流（或电压）值间画出理想直线，把电流（或电压）值与理想电流（或电压）值之差作为误差求出来，再求出压力上升时和下降时的误差值。用全标度的电流（或电压）值去除上述差的绝对值的最大值所得的值即为磁滞。单位用%FS表示。
磁滞（ON/OFF输出）：用压力的全标度值去除输出ON点压力与OFF点压力之差所得的值既是磁滞。
非腐蚀性气体：指空气中含有的物质（氮、二氧化碳等）与惰性气体（氩、氖等）
来源：网络
标准压：以大气压为标准表示的压力大小，大于大气压的叫正压；小于大气压的叫负压。
绝对压：以绝对真空为标准表示的压力大小。
相对压：对比较对象（标准压）而言的压力大小。
大气压：指大气压力。标准大气压（1atm）相当于高度为760mm水银柱的压力。
真空：指低于大气压的压力状态。1Torr=1/760气压（atm）。
检测压力范围：指传感器的适应压力范围。
可承受压力：当恢复到检测压力时，其性能不下降的可承受压力。
往返精度（ON/OFF输出）：当一定温度（23°C）下，当增加、减少压力时、用检测压力的全标度值去除输出进行反转的压力值而得到的动作点的压力变动值。
精度：在一定温度（23°C）下，当加零压力和额定压力时，用全标度值去除偏离输出电流规定值（4mA、20mA）的值而得到的值。单位用%FS表示。
线性：模拟输出对检测压力呈线性变化，但与理想直线相比有偏差。用对全标度值来说百分数来表示这种偏差的值叫线性。
磁滞（线性）：用零电压和额定电压在输出电流（或电压）值间画出理想直线，把电流（或电压）值与理想电流（或电压）值之差作为误差求出来，再求出压力上升时和下降时的误差值。用全标度的电流（或电压）值去除上述差的绝对值的最大值所得的值即为磁滞。单位用%FS表示。
磁滞（ON/OFF输出）：用压力的全标度值去除输出ON点压力与OFF点压力之差所得的值既是磁滞。
非腐蚀性气体：指空气中含有的物质（氮、二氧化碳等）与惰性气体（氩、氖等）
来源：网络
471 浏览
智能传感器助力中国制造走向“中国智造”
机械自动化类 不见不散 2016-08-01 18:58 发表了文章
摘要：新型工业传感器在2020年的近期目标是，将智能型光电传感器、智能型接近传感器、中低档视觉传感器、MEMS传感器及芯片、光纤传感器的市场占有率提高到20%。作为高端新型产业的主要对象，传感器行业既面对着压力，同时也获得了飞速发展机会，这对于行业突破是大有裨益的。
中国制造是世界上认知度最高的标签之一，因为快速发展的中国和他庞大的工业制造体系，Made in China这个标签可以在广泛的商品上找到，从服装到电子产品。虽然我国制造业体量比较大，但我国制造业存在能耗比较高，产业附加值比较低等诸多问题，我国制造业“大而不强”。若想长远发展，中国制造必须借助信息化，走精细化发展之路。借助信息化提升运营能力，可以提高中国制造品质，提升中国制造产业竞争力。国内很多企业已经实现了技术突破和品牌建设，如果叠加制造业的智能化升级，提高产品质量和定制化程度，就可以向微笑曲线更高端方向发起挑战，实现弯道超车，获取更高利润率。
从《<中国制造2025>重点领域技术路线图》中，可以看出些许端倪。智能制造核心信息设备位居十大重点领域，其中新型工业传感器在2020年的近期目标是，将智能型光电传感器、智能型接近传感器、中低档视觉传感器、MEMS传感器及芯片、光纤传感器的市场占有率提高到20%。作为高端新型产业的主要对象，传感器行业既面对着压力，同时也获得了飞速发展机会，这对于行业突破是大有裨益的。
智能制造所需要的传感器跟传统的传感器相比，第一，需要有更灵活的接口，传感器不仅要能够在控制器层通信，而且能实现更高数据层的通信。第二，传感器需要有智能的功能。智能传感器提供的数据越紧凑、越实用，整个系统利用数据源的效率也将越高，分析结果也越准确。
智能工厂的运行，说白了就是数据的采集、分析和处理，传感器在其中每个环节都起到至关重要的作用。国内企业生产的传感器，用起来并不比国际巨头的产品逊色多少。不过，某些特殊部件，如需要耐高温高压的传感器，国内产品的可靠性、稳定性还有是些差距的。但这不完全是技术水平的问题，传感器生产企业应该在管理、品控上再多下功夫。
工业机器人也好，生产线、反应容器、数控机床也好，智能制造的标准化设备和非标准化设备的基础都是由很多传感器共同集成的。工业控制要确保零误差，传感器不仅要能实时通信，还要足够精准，像民用领域的‘丢包’是绝对不能容忍的。传感器应用在不同的工业领域，对其能耐受的温度、湿度、酸碱度也有不同的个性化要求，功耗和尺寸也会受到严格限制，比方说零下60℃极端环境就是个极大的挑战。
工业传感器不仅性能指标要求苛刻，种类也非常繁杂。据杨超介绍，从功能上来说，工业传感器分为光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏等不同类别。以工业机器人为例，其中涉及的几种重要传感器包括：三维视觉传感器、力扭矩传感器、碰撞检测传感器、安全传感器、焊接缝追踪传感器、触觉传感器等。
对于当下的智能制造而言，传感器已经不仅仅是采集数据的眼睛和耳朵，更是高端制造、流程控制、联网操作的大脑和心脏。力觉传感器是用来检测机器人自身力与外部环境力之间相互作用力的传感器，诸如此类在工业机器人上需要用到的新型传感器还很多，目前虽然没有大规模应用，但是已经成为产业发展的必然趋势。在尚未成熟的细分市场，我国企业机会更多，不妨提前布局。
来源：网络 查看全部
中国制造是世界上认知度最高的标签之一，因为快速发展的中国和他庞大的工业制造体系，Made in China这个标签可以在广泛的商品上找到，从服装到电子产品。虽然我国制造业体量比较大，但我国制造业存在能耗比较高，产业附加值比较低等诸多问题，我国制造业“大而不强”。若想长远发展，中国制造必须借助信息化，走精细化发展之路。借助信息化提升运营能力，可以提高中国制造品质，提升中国制造产业竞争力。国内很多企业已经实现了技术突破和品牌建设，如果叠加制造业的智能化升级，提高产品质量和定制化程度，就可以向微笑曲线更高端方向发起挑战，实现弯道超车，获取更高利润率。
从《<中国制造2025>重点领域技术路线图》中，可以看出些许端倪。智能制造核心信息设备位居十大重点领域，其中新型工业传感器在2020年的近期目标是，将智能型光电传感器、智能型接近传感器、中低档视觉传感器、MEMS传感器及芯片、光纤传感器的市场占有率提高到20%。作为高端新型产业的主要对象，传感器行业既面对着压力，同时也获得了飞速发展机会，这对于行业突破是大有裨益的。
智能制造所需要的传感器跟传统的传感器相比，第一，需要有更灵活的接口，传感器不仅要能够在控制器层通信，而且能实现更高数据层的通信。第二，传感器需要有智能的功能。智能传感器提供的数据越紧凑、越实用，整个系统利用数据源的效率也将越高，分析结果也越准确。
智能工厂的运行，说白了就是数据的采集、分析和处理，传感器在其中每个环节都起到至关重要的作用。国内企业生产的传感器，用起来并不比国际巨头的产品逊色多少。不过，某些特殊部件，如需要耐高温高压的传感器，国内产品的可靠性、稳定性还有是些差距的。但这不完全是技术水平的问题，传感器生产企业应该在管理、品控上再多下功夫。
工业机器人也好，生产线、反应容器、数控机床也好，智能制造的标准化设备和非标准化设备的基础都是由很多传感器共同集成的。工业控制要确保零误差，传感器不仅要能实时通信，还要足够精准，像民用领域的‘丢包’是绝对不能容忍的。传感器应用在不同的工业领域，对其能耐受的温度、湿度、酸碱度也有不同的个性化要求，功耗和尺寸也会受到严格限制，比方说零下60℃极端环境就是个极大的挑战。
工业传感器不仅性能指标要求苛刻，种类也非常繁杂。据杨超介绍，从功能上来说，工业传感器分为光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏等不同类别。以工业机器人为例，其中涉及的几种重要传感器包括：三维视觉传感器、力扭矩传感器、碰撞检测传感器、安全传感器、焊接缝追踪传感器、触觉传感器等。
对于当下的智能制造而言，传感器已经不仅仅是采集数据的眼睛和耳朵，更是高端制造、流程控制、联网操作的大脑和心脏。力觉传感器是用来检测机器人自身力与外部环境力之间相互作用力的传感器，诸如此类在工业机器人上需要用到的新型传感器还很多，目前虽然没有大规模应用，但是已经成为产业发展的必然趋势。在尚未成熟的细分市场，我国企业机会更多，不妨提前布局。
来源：网络 查看全部
摘要：新型工业传感器在2020年的近期目标是，将智能型光电传感器、智能型接近传感器、中低档视觉传感器、MEMS传感器及芯片、光纤传感器的市场占有率提高到20%。作为高端新型产业的主要对象，传感器行业既面对着压力，同时也获得了飞速发展机会，这对于行业突破是大有裨益的。
中国制造是世界上认知度最高的标签之一，因为快速发展的中国和他庞大的工业制造体系，Made in China这个标签可以在广泛的商品上找到，从服装到电子产品。虽然我国制造业体量比较大，但我国制造业存在能耗比较高，产业附加值比较低等诸多问题，我国制造业“大而不强”。若想长远发展，中国制造必须借助信息化，走精细化发展之路。借助信息化提升运营能力，可以提高中国制造品质，提升中国制造产业竞争力。国内很多企业已经实现了技术突破和品牌建设，如果叠加制造业的智能化升级，提高产品质量和定制化程度，就可以向微笑曲线更高端方向发起挑战，实现弯道超车，获取更高利润率。
从《<中国制造2025>重点领域技术路线图》中，可以看出些许端倪。智能制造核心信息设备位居十大重点领域，其中新型工业传感器在2020年的近期目标是，将智能型光电传感器、智能型接近传感器、中低档视觉传感器、MEMS传感器及芯片、光纤传感器的市场占有率提高到20%。作为高端新型产业的主要对象，传感器行业既面对着压力，同时也获得了飞速发展机会，这对于行业突破是大有裨益的。
智能制造所需要的传感器跟传统的传感器相比，第一，需要有更灵活的接口，传感器不仅要能够在控制器层通信，而且能实现更高数据层的通信。第二，传感器需要有智能的功能。智能传感器提供的数据越紧凑、越实用，整个系统利用数据源的效率也将越高，分析结果也越准确。
智能工厂的运行，说白了就是数据的采集、分析和处理，传感器在其中每个环节都起到至关重要的作用。国内企业生产的传感器，用起来并不比国际巨头的产品逊色多少。不过，某些特殊部件，如需要耐高温高压的传感器，国内产品的可靠性、稳定性还有是些差距的。但这不完全是技术水平的问题，传感器生产企业应该在管理、品控上再多下功夫。
工业机器人也好，生产线、反应容器、数控机床也好，智能制造的标准化设备和非标准化设备的基础都是由很多传感器共同集成的。工业控制要确保零误差，传感器不仅要能实时通信，还要足够精准，像民用领域的‘丢包’是绝对不能容忍的。传感器应用在不同的工业领域，对其能耐受的温度、湿度、酸碱度也有不同的个性化要求，功耗和尺寸也会受到严格限制，比方说零下60℃极端环境就是个极大的挑战。
工业传感器不仅性能指标要求苛刻，种类也非常繁杂。据杨超介绍，从功能上来说，工业传感器分为光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏等不同类别。以工业机器人为例，其中涉及的几种重要传感器包括：三维视觉传感器、力扭矩传感器、碰撞检测传感器、安全传感器、焊接缝追踪传感器、触觉传感器等。
对于当下的智能制造而言，传感器已经不仅仅是采集数据的眼睛和耳朵，更是高端制造、流程控制、联网操作的大脑和心脏。力觉传感器是用来检测机器人自身力与外部环境力之间相互作用力的传感器，诸如此类在工业机器人上需要用到的新型传感器还很多，目前虽然没有大规模应用，但是已经成为产业发展的必然趋势。在尚未成熟的细分市场，我国企业机会更多，不妨提前布局。
来源：网络
中国制造是世界上认知度最高的标签之一，因为快速发展的中国和他庞大的工业制造体系，Made in China这个标签可以在广泛的商品上找到，从服装到电子产品。虽然我国制造业体量比较大，但我国制造业存在能耗比较高，产业附加值比较低等诸多问题，我国制造业“大而不强”。若想长远发展，中国制造必须借助信息化，走精细化发展之路。借助信息化提升运营能力，可以提高中国制造品质，提升中国制造产业竞争力。国内很多企业已经实现了技术突破和品牌建设，如果叠加制造业的智能化升级，提高产品质量和定制化程度，就可以向微笑曲线更高端方向发起挑战，实现弯道超车，获取更高利润率。
从《<中国制造2025>重点领域技术路线图》中，可以看出些许端倪。智能制造核心信息设备位居十大重点领域，其中新型工业传感器在2020年的近期目标是，将智能型光电传感器、智能型接近传感器、中低档视觉传感器、MEMS传感器及芯片、光纤传感器的市场占有率提高到20%。作为高端新型产业的主要对象，传感器行业既面对着压力，同时也获得了飞速发展机会，这对于行业突破是大有裨益的。
智能制造所需要的传感器跟传统的传感器相比，第一，需要有更灵活的接口，传感器不仅要能够在控制器层通信，而且能实现更高数据层的通信。第二，传感器需要有智能的功能。智能传感器提供的数据越紧凑、越实用，整个系统利用数据源的效率也将越高，分析结果也越准确。
智能工厂的运行，说白了就是数据的采集、分析和处理，传感器在其中每个环节都起到至关重要的作用。国内企业生产的传感器，用起来并不比国际巨头的产品逊色多少。不过，某些特殊部件，如需要耐高温高压的传感器，国内产品的可靠性、稳定性还有是些差距的。但这不完全是技术水平的问题，传感器生产企业应该在管理、品控上再多下功夫。
工业机器人也好，生产线、反应容器、数控机床也好，智能制造的标准化设备和非标准化设备的基础都是由很多传感器共同集成的。工业控制要确保零误差，传感器不仅要能实时通信，还要足够精准，像民用领域的‘丢包’是绝对不能容忍的。传感器应用在不同的工业领域，对其能耐受的温度、湿度、酸碱度也有不同的个性化要求，功耗和尺寸也会受到严格限制，比方说零下60℃极端环境就是个极大的挑战。
工业传感器不仅性能指标要求苛刻，种类也非常繁杂。据杨超介绍，从功能上来说，工业传感器分为光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏等不同类别。以工业机器人为例，其中涉及的几种重要传感器包括：三维视觉传感器、力扭矩传感器、碰撞检测传感器、安全传感器、焊接缝追踪传感器、触觉传感器等。
对于当下的智能制造而言，传感器已经不仅仅是采集数据的眼睛和耳朵，更是高端制造、流程控制、联网操作的大脑和心脏。力觉传感器是用来检测机器人自身力与外部环境力之间相互作用力的传感器，诸如此类在工业机器人上需要用到的新型传感器还很多，目前虽然没有大规模应用，但是已经成为产业发展的必然趋势。在尚未成熟的细分市场，我国企业机会更多，不妨提前布局。
来源：网络
2 回答
1 回答
1 回答
7 回答
394 浏览
科技也疯狂（有图）
机械自动化类 品管人生 2016-11-21 13:29 发表了文章
是滴，今天的主角又双叒叕是谷歌。。
大家还记不记得之前介绍过的谷歌隔空操作技术——Project Soli
简单介绍——
这是谷歌去年在Google I/O 2015现场推出的手势操作感应技术，能利用微芯片雷达精准识别出细微的手指活动，并以此来操控各种设备。
小巧的身材可以装进各种智能设备里。。
比如——搓搓手指，就能查看地图
捏捏空气，就能调节音量
关键是，这并不是概念产品！
在今年的I/O 2016上，谷歌第一次让我们看到这个技术的实际应用。。
隔空操作LG智能手表
而如今，这款带给人们全新体验的黑科技迎来了新的革新。。
不仅能隔空操作，还能隔空识别物体！
这款装置名叫——RadarCat
这是由苏格兰圣安德鲁斯大学的研究人员，使用Project Soli开发的一款可以识别物体的设备。
简单的说——它可以自动识别你拿的物体是什么！
举个栗子——自动识别，一块木头
识别装在杯子里的液体是水
还是可乐
CD、书什么的都没问题
手机型号，是正面反面都能分辨出来
甚至连物体的成分都能显示出来
更神奇的是，
靠近人体时甚至还能识别出到底是位于哪一个部位！
然后打开关联好的设置——放在手背，显示时间
放在肚子，打开美食APP
放在大腿，打开谷歌地图
这也太逆天了吧！
至于原理——
和普通雷达一样，通过发射电磁波，计算电磁波遇到物体并反射回来的时间，来测量物体和形状和与物体之间的距离。RadarCat融入了先进算法，不仅能够检测到外部对象、还可根据内部结构对物体进行识别。
仔细想想——
这项技术未来或许可以被用于垃圾回收设施，以更好地帮助分类垃圾，甚至可以用来帮助盲人感知更多物体。。
嗯，未来无限可能。
来源：战略前沿技术
智造家提供 查看全部
大家还记不记得之前介绍过的谷歌隔空操作技术——Project Soli
简单介绍——
这是谷歌去年在Google I/O 2015现场推出的手势操作感应技术，能利用微芯片雷达精准识别出细微的手指活动，并以此来操控各种设备。
小巧的身材可以装进各种智能设备里。。
比如——搓搓手指，就能查看地图
捏捏空气，就能调节音量
关键是，这并不是概念产品！
在今年的I/O 2016上，谷歌第一次让我们看到这个技术的实际应用。。
隔空操作LG智能手表
而如今，这款带给人们全新体验的黑科技迎来了新的革新。。
不仅能隔空操作，还能隔空识别物体！
这款装置名叫——RadarCat
这是由苏格兰圣安德鲁斯大学的研究人员，使用Project Soli开发的一款可以识别物体的设备。
简单的说——它可以自动识别你拿的物体是什么！
举个栗子——自动识别，一块木头
识别装在杯子里的液体是水
还是可乐
CD、书什么的都没问题
手机型号，是正面反面都能分辨出来
甚至连物体的成分都能显示出来
更神奇的是，
靠近人体时甚至还能识别出到底是位于哪一个部位！
然后打开关联好的设置——放在手背，显示时间
放在肚子，打开美食APP
放在大腿，打开谷歌地图
这也太逆天了吧！
至于原理——
和普通雷达一样，通过发射电磁波，计算电磁波遇到物体并反射回来的时间，来测量物体和形状和与物体之间的距离。RadarCat融入了先进算法，不仅能够检测到外部对象、还可根据内部结构对物体进行识别。
仔细想想——
这项技术未来或许可以被用于垃圾回收设施，以更好地帮助分类垃圾，甚至可以用来帮助盲人感知更多物体。。
嗯，未来无限可能。
来源：战略前沿技术
智造家提供 查看全部
是滴，今天的主角又双叒叕是谷歌。。
大家还记不记得之前介绍过的谷歌隔空操作技术——Project Soli
简单介绍——
这是谷歌去年在Google I/O 2015现场推出的手势操作感应技术，能利用微芯片雷达精准识别出细微的手指活动，并以此来操控各种设备。
小巧的身材可以装进各种智能设备里。。
比如——搓搓手指，就能查看地图
捏捏空气，就能调节音量
关键是，这并不是概念产品！
在今年的I/O 2016上，谷歌第一次让我们看到这个技术的实际应用。。
隔空操作LG智能手表
而如今，这款带给人们全新体验的黑科技迎来了新的革新。。
不仅能隔空操作，还能隔空识别物体！
这款装置名叫——RadarCat
这是由苏格兰圣安德鲁斯大学的研究人员，使用Project Soli开发的一款可以识别物体的设备。
简单的说——它可以自动识别你拿的物体是什么！
举个栗子——自动识别，一块木头
识别装在杯子里的液体是水
还是可乐
CD、书什么的都没问题
手机型号，是正面反面都能分辨出来
甚至连物体的成分都能显示出来
更神奇的是，
靠近人体时甚至还能识别出到底是位于哪一个部位！
然后打开关联好的设置——放在手背，显示时间
放在肚子，打开美食APP
放在大腿，打开谷歌地图
这也太逆天了吧！
至于原理——
和普通雷达一样，通过发射电磁波，计算电磁波遇到物体并反射回来的时间，来测量物体和形状和与物体之间的距离。RadarCat融入了先进算法，不仅能够检测到外部对象、还可根据内部结构对物体进行识别。
仔细想想——
这项技术未来或许可以被用于垃圾回收设施，以更好地帮助分类垃圾，甚至可以用来帮助盲人感知更多物体。。
嗯，未来无限可能。
来源：战略前沿技术
智造家提供
大家还记不记得之前介绍过的谷歌隔空操作技术——Project Soli
简单介绍——
这是谷歌去年在Google I/O 2015现场推出的手势操作感应技术，能利用微芯片雷达精准识别出细微的手指活动，并以此来操控各种设备。
小巧的身材可以装进各种智能设备里。。
比如——搓搓手指，就能查看地图
捏捏空气，就能调节音量
关键是，这并不是概念产品！
在今年的I/O 2016上，谷歌第一次让我们看到这个技术的实际应用。。
隔空操作LG智能手表
而如今，这款带给人们全新体验的黑科技迎来了新的革新。。
不仅能隔空操作，还能隔空识别物体！
这款装置名叫——RadarCat
这是由苏格兰圣安德鲁斯大学的研究人员，使用Project Soli开发的一款可以识别物体的设备。
简单的说——它可以自动识别你拿的物体是什么！
举个栗子——自动识别，一块木头
识别装在杯子里的液体是水
还是可乐
CD、书什么的都没问题
手机型号，是正面反面都能分辨出来
甚至连物体的成分都能显示出来
更神奇的是，
靠近人体时甚至还能识别出到底是位于哪一个部位！
然后打开关联好的设置——放在手背，显示时间
放在肚子，打开美食APP
放在大腿，打开谷歌地图
这也太逆天了吧！
至于原理——
和普通雷达一样，通过发射电磁波，计算电磁波遇到物体并反射回来的时间，来测量物体和形状和与物体之间的距离。RadarCat融入了先进算法，不仅能够检测到外部对象、还可根据内部结构对物体进行识别。
仔细想想——
这项技术未来或许可以被用于垃圾回收设施，以更好地帮助分类垃圾，甚至可以用来帮助盲人感知更多物体。。
嗯，未来无限可能。
来源：战略前沿技术
智造家提供
526 浏览
干货 | 机器视觉系统解析及优缺点汇总
IT软件类 杨家亮 2016-10-11 10:16 发表了文章
机器视觉系比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。
由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。
一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。
机器视觉的优点包括以下几点：
[login]
■精度高
作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。
■连续性
视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。
■成本效率高
随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。
■灵活性
视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。
许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。
机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。
机器视觉系统的构成
机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。
尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程：
■图像采集
光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。
■图像处理
处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。
■特性提取
处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。
■判决和控制
处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。例如：这些数据包括印刷电路板上的洞是否在要求规格以内或者一个自动机器如何必须移动去拾取某一部件。
机器视觉系统解析
典型的视觉系统一般包括：光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像采集卡）、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
■图像采集
图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的数据，它直接影响到系统的稳定性及可靠性。一般利用光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像捕获卡）获取被测物体的图像。
■光源
光源和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。
但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，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。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。
由光源构成的照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和相机之间，它的优点是能获得高对比度的图像；前向照明是光源和相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，要求相机的扫描速度与光源的频闪速度同步。
■光学系统
对于机器视觉系统来说,图像是唯一的信息来源，而图像的质量是由光学系统的恰当选择来决定。通常，由于图像质量差引起的误差不能用软件纠正。机器视觉技术把光学部件和成像电子结合在一起，并通过计算机控制系统来分辨、测量、分类和探测正在通过自动处理系统的部件。机器视觉系统通常能快到100%的探测所处理的产品而不会降低生产线的速度。由于越来越多的制造商正需要“6-sigma“（小于百万分之三的有效单位）结果，以便能够在当今质量意识很强的市场中更有竞争力，这种能力显得非常重要。另外，这些系统能够与满意过程控制（SPC）非常理想的配合。
光学系统的主要参数与图像传感器的光敏面的格式有关，一般包括：光圈、视场、焦距、F数等。
■相机
相机是实际上是一个光电转换装置，即将图像传感器所接收到的光学图像，转化为计算机所能处理的电信号。光电转换器件是构成相机的核心器件。目前，典型的光电转换器件为真空摄像管、CCD、CMOS图像传感器等。
真空电视摄像管由密封在玻璃管罩内的摄像靶、电子枪两部分组成。摄像靶将输入光学图像的光照度分布转换为靶面相应象素电荷的二维空间分布，主要完成光电转换和电荷存贮任务；电子枪则完成图像信号的扫描拾取过程。电视摄像管型成像系统具有高清晰度、高灵敏度、宽光谱和高帧速成像等特点。但由于电视摄像管属于真空管器件，其重量、体积及功耗均较大。
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。下图为CCD相机的原理框图。
CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS（ComplementaryMetalOxideSemiconductor）图像传感器的开发最早出现在20世纪70年代初。90年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI)制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部象素的编程随机访问的优点。目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、宽动态范围和输出图像几乎无拖影等特点而得到广泛应用。
图像的处理和分析
在机器视觉系统中，相机的主要功能光敏元所接收到的光信号转换为电压的幅值信号输出。若要得到被计算机处理与识别的数字信号，还需对视频信息进行量化处理。图像采集卡是进行视频信息量化处理的重要工具。
■图像采集／处理卡
图像采集卡主要完成对模拟视频信号的数字化过程。视频信号首先经低通滤波器滤波，转换为在时间上连续的模拟信号；按照应用系统对图像分辨率的要求，得用采样/保持电路对边疆的视频信号在时间上进行间隔采样，把视频信号转换为离散的模拟信号；然后再由A/D转换器转变为数字信号输出。而图像采集／处理卡在具有模数转换功能的同时，还具有对视频图像分析、处理功能，并同时可对相机进行有效的控制。
■图像处理处理软件
机器视觉系统中，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、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
机器视觉系统的应用
机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化有有效途径，堪称现代工业生产的“机器眼睛”。其最大优点为：
（１）实现非接触测量。对观测与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高了系统的可靠性；
（２）具有较宽的光谱响应范围。机器视觉则可以利用专用的光敏元件，可以观察到人类无法看到的世界，从而扩展了人类的视觉范围；
（３）长时间工作。人类难以长时间地对同一对象进行观察。机器视觉系统则可以长时间地执行观测、分析与识别任务,并可应用于恶劣的工作环境。
[/login]
文章来源于网络 智造家平台提供 查看全部
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。
由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。
一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。
机器视觉的优点包括以下几点：
[login]
■精度高
作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。
■连续性
视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。
■成本效率高
随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。
■灵活性
视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。
许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。
机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。
机器视觉系统的构成
机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。
尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程：
■图像采集
光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。
■图像处理
处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。
■特性提取
处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。
■判决和控制
处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。例如：这些数据包括印刷电路板上的洞是否在要求规格以内或者一个自动机器如何必须移动去拾取某一部件。
机器视觉系统解析
典型的视觉系统一般包括：光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像采集卡）、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
■图像采集
图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的数据，它直接影响到系统的稳定性及可靠性。一般利用光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像捕获卡）获取被测物体的图像。
■光源
光源和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。
但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，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。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。
由光源构成的照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和相机之间，它的优点是能获得高对比度的图像；前向照明是光源和相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，要求相机的扫描速度与光源的频闪速度同步。
■光学系统
对于机器视觉系统来说,图像是唯一的信息来源，而图像的质量是由光学系统的恰当选择来决定。通常，由于图像质量差引起的误差不能用软件纠正。机器视觉技术把光学部件和成像电子结合在一起，并通过计算机控制系统来分辨、测量、分类和探测正在通过自动处理系统的部件。机器视觉系统通常能快到100%的探测所处理的产品而不会降低生产线的速度。由于越来越多的制造商正需要“6-sigma“（小于百万分之三的有效单位）结果，以便能够在当今质量意识很强的市场中更有竞争力，这种能力显得非常重要。另外，这些系统能够与满意过程控制（SPC）非常理想的配合。
光学系统的主要参数与图像传感器的光敏面的格式有关，一般包括：光圈、视场、焦距、F数等。
■相机
相机是实际上是一个光电转换装置，即将图像传感器所接收到的光学图像，转化为计算机所能处理的电信号。光电转换器件是构成相机的核心器件。目前，典型的光电转换器件为真空摄像管、CCD、CMOS图像传感器等。
真空电视摄像管由密封在玻璃管罩内的摄像靶、电子枪两部分组成。摄像靶将输入光学图像的光照度分布转换为靶面相应象素电荷的二维空间分布，主要完成光电转换和电荷存贮任务；电子枪则完成图像信号的扫描拾取过程。电视摄像管型成像系统具有高清晰度、高灵敏度、宽光谱和高帧速成像等特点。但由于电视摄像管属于真空管器件，其重量、体积及功耗均较大。
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。下图为CCD相机的原理框图。
CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS（ComplementaryMetalOxideSemiconductor）图像传感器的开发最早出现在20世纪70年代初。90年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI)制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部象素的编程随机访问的优点。目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、宽动态范围和输出图像几乎无拖影等特点而得到广泛应用。
图像的处理和分析
在机器视觉系统中，相机的主要功能光敏元所接收到的光信号转换为电压的幅值信号输出。若要得到被计算机处理与识别的数字信号，还需对视频信息进行量化处理。图像采集卡是进行视频信息量化处理的重要工具。
■图像采集／处理卡
图像采集卡主要完成对模拟视频信号的数字化过程。视频信号首先经低通滤波器滤波，转换为在时间上连续的模拟信号；按照应用系统对图像分辨率的要求，得用采样/保持电路对边疆的视频信号在时间上进行间隔采样，把视频信号转换为离散的模拟信号；然后再由A/D转换器转变为数字信号输出。而图像采集／处理卡在具有模数转换功能的同时，还具有对视频图像分析、处理功能，并同时可对相机进行有效的控制。
■图像处理处理软件
机器视觉系统中，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、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
机器视觉系统的应用
机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化有有效途径，堪称现代工业生产的“机器眼睛”。其最大优点为：
（１）实现非接触测量。对观测与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高了系统的可靠性；
（２）具有较宽的光谱响应范围。机器视觉则可以利用专用的光敏元件，可以观察到人类无法看到的世界，从而扩展了人类的视觉范围；
（３）长时间工作。人类难以长时间地对同一对象进行观察。机器视觉系统则可以长时间地执行观测、分析与识别任务,并可应用于恶劣的工作环境。
[/login]
文章来源于网络 智造家平台提供 查看全部
机器视觉系比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。
由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。
一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。
机器视觉的优点包括以下几点：
[login]
■精度高
作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。
■连续性
视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。
■成本效率高
随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。
■灵活性
视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。
许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。
机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。
机器视觉系统的构成
机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。
尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程：
■图像采集
光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。
■图像处理
处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。
■特性提取
处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。
■判决和控制
处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。例如：这些数据包括印刷电路板上的洞是否在要求规格以内或者一个自动机器如何必须移动去拾取某一部件。
机器视觉系统解析
典型的视觉系统一般包括：光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像采集卡）、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
■图像采集
图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的数据，它直接影响到系统的稳定性及可靠性。一般利用光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像捕获卡）获取被测物体的图像。
■光源
光源和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。
但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，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。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。
由光源构成的照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和相机之间，它的优点是能获得高对比度的图像；前向照明是光源和相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，要求相机的扫描速度与光源的频闪速度同步。
■光学系统
对于机器视觉系统来说,图像是唯一的信息来源，而图像的质量是由光学系统的恰当选择来决定。通常，由于图像质量差引起的误差不能用软件纠正。机器视觉技术把光学部件和成像电子结合在一起，并通过计算机控制系统来分辨、测量、分类和探测正在通过自动处理系统的部件。机器视觉系统通常能快到100%的探测所处理的产品而不会降低生产线的速度。由于越来越多的制造商正需要“6-sigma“（小于百万分之三的有效单位）结果，以便能够在当今质量意识很强的市场中更有竞争力，这种能力显得非常重要。另外，这些系统能够与满意过程控制（SPC）非常理想的配合。
光学系统的主要参数与图像传感器的光敏面的格式有关，一般包括：光圈、视场、焦距、F数等。
■相机
相机是实际上是一个光电转换装置，即将图像传感器所接收到的光学图像，转化为计算机所能处理的电信号。光电转换器件是构成相机的核心器件。目前，典型的光电转换器件为真空摄像管、CCD、CMOS图像传感器等。
真空电视摄像管由密封在玻璃管罩内的摄像靶、电子枪两部分组成。摄像靶将输入光学图像的光照度分布转换为靶面相应象素电荷的二维空间分布，主要完成光电转换和电荷存贮任务；电子枪则完成图像信号的扫描拾取过程。电视摄像管型成像系统具有高清晰度、高灵敏度、宽光谱和高帧速成像等特点。但由于电视摄像管属于真空管器件，其重量、体积及功耗均较大。
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。下图为CCD相机的原理框图。
CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS（ComplementaryMetalOxideSemiconductor）图像传感器的开发最早出现在20世纪70年代初。90年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI)制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部象素的编程随机访问的优点。目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、宽动态范围和输出图像几乎无拖影等特点而得到广泛应用。
图像的处理和分析
在机器视觉系统中，相机的主要功能光敏元所接收到的光信号转换为电压的幅值信号输出。若要得到被计算机处理与识别的数字信号，还需对视频信息进行量化处理。图像采集卡是进行视频信息量化处理的重要工具。
■图像采集／处理卡
图像采集卡主要完成对模拟视频信号的数字化过程。视频信号首先经低通滤波器滤波，转换为在时间上连续的模拟信号；按照应用系统对图像分辨率的要求，得用采样/保持电路对边疆的视频信号在时间上进行间隔采样，把视频信号转换为离散的模拟信号；然后再由A/D转换器转变为数字信号输出。而图像采集／处理卡在具有模数转换功能的同时，还具有对视频图像分析、处理功能，并同时可对相机进行有效的控制。
■图像处理处理软件
机器视觉系统中，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、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
机器视觉系统的应用
机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化有有效途径，堪称现代工业生产的“机器眼睛”。其最大优点为：
（１）实现非接触测量。对观测与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高了系统的可靠性；
（２）具有较宽的光谱响应范围。机器视觉则可以利用专用的光敏元件，可以观察到人类无法看到的世界，从而扩展了人类的视觉范围；
（３）长时间工作。人类难以长时间地对同一对象进行观察。机器视觉系统则可以长时间地执行观测、分析与识别任务,并可应用于恶劣的工作环境。
[/login]
文章来源于网络 智造家平台提供
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。
由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。
一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。
机器视觉的优点包括以下几点：
[login]
■精度高
作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。
■连续性
视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。
■成本效率高
随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。
■灵活性
视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。
许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。
机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。
机器视觉系统的构成
机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。
尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程：
■图像采集
光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。
■图像处理
处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。
■特性提取
处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。
■判决和控制
处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。例如：这些数据包括印刷电路板上的洞是否在要求规格以内或者一个自动机器如何必须移动去拾取某一部件。
机器视觉系统解析
典型的视觉系统一般包括：光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像采集卡）、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
■图像采集
图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的数据，它直接影响到系统的稳定性及可靠性。一般利用光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像捕获卡）获取被测物体的图像。
■光源
光源和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。
但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，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。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。
由光源构成的照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和相机之间，它的优点是能获得高对比度的图像；前向照明是光源和相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，要求相机的扫描速度与光源的频闪速度同步。
■光学系统
对于机器视觉系统来说,图像是唯一的信息来源，而图像的质量是由光学系统的恰当选择来决定。通常，由于图像质量差引起的误差不能用软件纠正。机器视觉技术把光学部件和成像电子结合在一起，并通过计算机控制系统来分辨、测量、分类和探测正在通过自动处理系统的部件。机器视觉系统通常能快到100%的探测所处理的产品而不会降低生产线的速度。由于越来越多的制造商正需要“6-sigma“（小于百万分之三的有效单位）结果，以便能够在当今质量意识很强的市场中更有竞争力，这种能力显得非常重要。另外，这些系统能够与满意过程控制（SPC）非常理想的配合。
光学系统的主要参数与图像传感器的光敏面的格式有关，一般包括：光圈、视场、焦距、F数等。
■相机
相机是实际上是一个光电转换装置，即将图像传感器所接收到的光学图像，转化为计算机所能处理的电信号。光电转换器件是构成相机的核心器件。目前，典型的光电转换器件为真空摄像管、CCD、CMOS图像传感器等。
真空电视摄像管由密封在玻璃管罩内的摄像靶、电子枪两部分组成。摄像靶将输入光学图像的光照度分布转换为靶面相应象素电荷的二维空间分布，主要完成光电转换和电荷存贮任务；电子枪则完成图像信号的扫描拾取过程。电视摄像管型成像系统具有高清晰度、高灵敏度、宽光谱和高帧速成像等特点。但由于电视摄像管属于真空管器件，其重量、体积及功耗均较大。
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。下图为CCD相机的原理框图。
CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS（ComplementaryMetalOxideSemiconductor）图像传感器的开发最早出现在20世纪70年代初。90年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI)制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部象素的编程随机访问的优点。目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、宽动态范围和输出图像几乎无拖影等特点而得到广泛应用。
图像的处理和分析
在机器视觉系统中，相机的主要功能光敏元所接收到的光信号转换为电压的幅值信号输出。若要得到被计算机处理与识别的数字信号，还需对视频信息进行量化处理。图像采集卡是进行视频信息量化处理的重要工具。
■图像采集／处理卡
图像采集卡主要完成对模拟视频信号的数字化过程。视频信号首先经低通滤波器滤波，转换为在时间上连续的模拟信号；按照应用系统对图像分辨率的要求，得用采样/保持电路对边疆的视频信号在时间上进行间隔采样，把视频信号转换为离散的模拟信号；然后再由A/D转换器转变为数字信号输出。而图像采集／处理卡在具有模数转换功能的同时，还具有对视频图像分析、处理功能，并同时可对相机进行有效的控制。
■图像处理处理软件
机器视觉系统中，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、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
机器视觉系统的应用
机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化有有效途径，堪称现代工业生产的“机器眼睛”。其最大优点为：
（１）实现非接触测量。对观测与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高了系统的可靠性；
（２）具有较宽的光谱响应范围。机器视觉则可以利用专用的光敏元件，可以观察到人类无法看到的世界，从而扩展了人类的视觉范围；
（３）长时间工作。人类难以长时间地对同一对象进行观察。机器视觉系统则可以长时间地执行观测、分析与识别任务,并可应用于恶劣的工作环境。
[/login]
文章来源于网络 智造家平台提供
471 浏览
智能传感器助力中国制造走向“中国智造”
机械自动化类 不见不散 2016-08-01 18:58 发表了文章
摘要：新型工业传感器在2020年的近期目标是，将智能型光电传感器、智能型接近传感器、中低档视觉传感器、MEMS传感器及芯片、光纤传感器的市场占有率提高到20%。作为高端新型产业的主要对象，传感器行业既面对着压力，同时也获得了飞速发展机会，这对于行业突破是大有裨益的。
中国制造是世界上认知度最高的标签之一，因为快速发展的中国和他庞大的工业制造体系，Made in China这个标签可以在广泛的商品上找到，从服装到电子产品。虽然我国制造业体量比较大，但我国制造业存在能耗比较高，产业附加值比较低等诸多问题，我国制造业“大而不强”。若想长远发展，中国制造必须借助信息化，走精细化发展之路。借助信息化提升运营能力，可以提高中国制造品质，提升中国制造产业竞争力。国内很多企业已经实现了技术突破和品牌建设，如果叠加制造业的智能化升级，提高产品质量和定制化程度，就可以向微笑曲线更高端方向发起挑战，实现弯道超车，获取更高利润率。
从《<中国制造2025>重点领域技术路线图》中，可以看出些许端倪。智能制造核心信息设备位居十大重点领域，其中新型工业传感器在2020年的近期目标是，将智能型光电传感器、智能型接近传感器、中低档视觉传感器、MEMS传感器及芯片、光纤传感器的市场占有率提高到20%。作为高端新型产业的主要对象，传感器行业既面对着压力，同时也获得了飞速发展机会，这对于行业突破是大有裨益的。
智能制造所需要的传感器跟传统的传感器相比，第一，需要有更灵活的接口，传感器不仅要能够在控制器层通信，而且能实现更高数据层的通信。第二，传感器需要有智能的功能。智能传感器提供的数据越紧凑、越实用，整个系统利用数据源的效率也将越高，分析结果也越准确。
智能工厂的运行，说白了就是数据的采集、分析和处理，传感器在其中每个环节都起到至关重要的作用。国内企业生产的传感器，用起来并不比国际巨头的产品逊色多少。不过，某些特殊部件，如需要耐高温高压的传感器，国内产品的可靠性、稳定性还有是些差距的。但这不完全是技术水平的问题，传感器生产企业应该在管理、品控上再多下功夫。
工业机器人也好，生产线、反应容器、数控机床也好，智能制造的标准化设备和非标准化设备的基础都是由很多传感器共同集成的。工业控制要确保零误差，传感器不仅要能实时通信，还要足够精准，像民用领域的‘丢包’是绝对不能容忍的。传感器应用在不同的工业领域，对其能耐受的温度、湿度、酸碱度也有不同的个性化要求，功耗和尺寸也会受到严格限制，比方说零下60℃极端环境就是个极大的挑战。
工业传感器不仅性能指标要求苛刻，种类也非常繁杂。据杨超介绍，从功能上来说，工业传感器分为光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏等不同类别。以工业机器人为例，其中涉及的几种重要传感器包括：三维视觉传感器、力扭矩传感器、碰撞检测传感器、安全传感器、焊接缝追踪传感器、触觉传感器等。
对于当下的智能制造而言，传感器已经不仅仅是采集数据的眼睛和耳朵，更是高端制造、流程控制、联网操作的大脑和心脏。力觉传感器是用来检测机器人自身力与外部环境力之间相互作用力的传感器，诸如此类在工业机器人上需要用到的新型传感器还很多，目前虽然没有大规模应用，但是已经成为产业发展的必然趋势。在尚未成熟的细分市场，我国企业机会更多，不妨提前布局。
来源：网络 查看全部
中国制造是世界上认知度最高的标签之一，因为快速发展的中国和他庞大的工业制造体系，Made in China这个标签可以在广泛的商品上找到，从服装到电子产品。虽然我国制造业体量比较大，但我国制造业存在能耗比较高，产业附加值比较低等诸多问题，我国制造业“大而不强”。若想长远发展，中国制造必须借助信息化，走精细化发展之路。借助信息化提升运营能力，可以提高中国制造品质，提升中国制造产业竞争力。国内很多企业已经实现了技术突破和品牌建设，如果叠加制造业的智能化升级，提高产品质量和定制化程度，就可以向微笑曲线更高端方向发起挑战，实现弯道超车，获取更高利润率。
从《<中国制造2025>重点领域技术路线图》中，可以看出些许端倪。智能制造核心信息设备位居十大重点领域，其中新型工业传感器在2020年的近期目标是，将智能型光电传感器、智能型接近传感器、中低档视觉传感器、MEMS传感器及芯片、光纤传感器的市场占有率提高到20%。作为高端新型产业的主要对象，传感器行业既面对着压力，同时也获得了飞速发展机会，这对于行业突破是大有裨益的。
智能制造所需要的传感器跟传统的传感器相比，第一，需要有更灵活的接口，传感器不仅要能够在控制器层通信，而且能实现更高数据层的通信。第二，传感器需要有智能的功能。智能传感器提供的数据越紧凑、越实用，整个系统利用数据源的效率也将越高，分析结果也越准确。
智能工厂的运行，说白了就是数据的采集、分析和处理，传感器在其中每个环节都起到至关重要的作用。国内企业生产的传感器，用起来并不比国际巨头的产品逊色多少。不过，某些特殊部件，如需要耐高温高压的传感器，国内产品的可靠性、稳定性还有是些差距的。但这不完全是技术水平的问题，传感器生产企业应该在管理、品控上再多下功夫。
工业机器人也好，生产线、反应容器、数控机床也好，智能制造的标准化设备和非标准化设备的基础都是由很多传感器共同集成的。工业控制要确保零误差，传感器不仅要能实时通信，还要足够精准，像民用领域的‘丢包’是绝对不能容忍的。传感器应用在不同的工业领域，对其能耐受的温度、湿度、酸碱度也有不同的个性化要求，功耗和尺寸也会受到严格限制，比方说零下60℃极端环境就是个极大的挑战。
工业传感器不仅性能指标要求苛刻，种类也非常繁杂。据杨超介绍，从功能上来说，工业传感器分为光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏等不同类别。以工业机器人为例，其中涉及的几种重要传感器包括：三维视觉传感器、力扭矩传感器、碰撞检测传感器、安全传感器、焊接缝追踪传感器、触觉传感器等。
对于当下的智能制造而言，传感器已经不仅仅是采集数据的眼睛和耳朵，更是高端制造、流程控制、联网操作的大脑和心脏。力觉传感器是用来检测机器人自身力与外部环境力之间相互作用力的传感器，诸如此类在工业机器人上需要用到的新型传感器还很多，目前虽然没有大规模应用，但是已经成为产业发展的必然趋势。在尚未成熟的细分市场，我国企业机会更多，不妨提前布局。
来源：网络 查看全部
摘要：新型工业传感器在2020年的近期目标是，将智能型光电传感器、智能型接近传感器、中低档视觉传感器、MEMS传感器及芯片、光纤传感器的市场占有率提高到20%。作为高端新型产业的主要对象，传感器行业既面对着压力，同时也获得了飞速发展机会，这对于行业突破是大有裨益的。
中国制造是世界上认知度最高的标签之一，因为快速发展的中国和他庞大的工业制造体系，Made in China这个标签可以在广泛的商品上找到，从服装到电子产品。虽然我国制造业体量比较大，但我国制造业存在能耗比较高，产业附加值比较低等诸多问题，我国制造业“大而不强”。若想长远发展，中国制造必须借助信息化，走精细化发展之路。借助信息化提升运营能力，可以提高中国制造品质，提升中国制造产业竞争力。国内很多企业已经实现了技术突破和品牌建设，如果叠加制造业的智能化升级，提高产品质量和定制化程度，就可以向微笑曲线更高端方向发起挑战，实现弯道超车，获取更高利润率。
从《<中国制造2025>重点领域技术路线图》中，可以看出些许端倪。智能制造核心信息设备位居十大重点领域，其中新型工业传感器在2020年的近期目标是，将智能型光电传感器、智能型接近传感器、中低档视觉传感器、MEMS传感器及芯片、光纤传感器的市场占有率提高到20%。作为高端新型产业的主要对象，传感器行业既面对着压力，同时也获得了飞速发展机会，这对于行业突破是大有裨益的。
智能制造所需要的传感器跟传统的传感器相比，第一，需要有更灵活的接口，传感器不仅要能够在控制器层通信，而且能实现更高数据层的通信。第二，传感器需要有智能的功能。智能传感器提供的数据越紧凑、越实用，整个系统利用数据源的效率也将越高，分析结果也越准确。
智能工厂的运行，说白了就是数据的采集、分析和处理，传感器在其中每个环节都起到至关重要的作用。国内企业生产的传感器，用起来并不比国际巨头的产品逊色多少。不过，某些特殊部件，如需要耐高温高压的传感器，国内产品的可靠性、稳定性还有是些差距的。但这不完全是技术水平的问题，传感器生产企业应该在管理、品控上再多下功夫。
工业机器人也好，生产线、反应容器、数控机床也好，智能制造的标准化设备和非标准化设备的基础都是由很多传感器共同集成的。工业控制要确保零误差，传感器不仅要能实时通信，还要足够精准，像民用领域的‘丢包’是绝对不能容忍的。传感器应用在不同的工业领域，对其能耐受的温度、湿度、酸碱度也有不同的个性化要求，功耗和尺寸也会受到严格限制，比方说零下60℃极端环境就是个极大的挑战。
工业传感器不仅性能指标要求苛刻，种类也非常繁杂。据杨超介绍，从功能上来说，工业传感器分为光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏等不同类别。以工业机器人为例，其中涉及的几种重要传感器包括：三维视觉传感器、力扭矩传感器、碰撞检测传感器、安全传感器、焊接缝追踪传感器、触觉传感器等。
对于当下的智能制造而言，传感器已经不仅仅是采集数据的眼睛和耳朵，更是高端制造、流程控制、联网操作的大脑和心脏。力觉传感器是用来检测机器人自身力与外部环境力之间相互作用力的传感器，诸如此类在工业机器人上需要用到的新型传感器还很多，目前虽然没有大规模应用，但是已经成为产业发展的必然趋势。在尚未成熟的细分市场，我国企业机会更多，不妨提前布局。
来源：网络
中国制造是世界上认知度最高的标签之一，因为快速发展的中国和他庞大的工业制造体系，Made in China这个标签可以在广泛的商品上找到，从服装到电子产品。虽然我国制造业体量比较大，但我国制造业存在能耗比较高，产业附加值比较低等诸多问题，我国制造业“大而不强”。若想长远发展，中国制造必须借助信息化，走精细化发展之路。借助信息化提升运营能力，可以提高中国制造品质，提升中国制造产业竞争力。国内很多企业已经实现了技术突破和品牌建设，如果叠加制造业的智能化升级，提高产品质量和定制化程度，就可以向微笑曲线更高端方向发起挑战，实现弯道超车，获取更高利润率。
从《<中国制造2025>重点领域技术路线图》中，可以看出些许端倪。智能制造核心信息设备位居十大重点领域，其中新型工业传感器在2020年的近期目标是，将智能型光电传感器、智能型接近传感器、中低档视觉传感器、MEMS传感器及芯片、光纤传感器的市场占有率提高到20%。作为高端新型产业的主要对象，传感器行业既面对着压力，同时也获得了飞速发展机会，这对于行业突破是大有裨益的。
智能制造所需要的传感器跟传统的传感器相比，第一，需要有更灵活的接口，传感器不仅要能够在控制器层通信，而且能实现更高数据层的通信。第二，传感器需要有智能的功能。智能传感器提供的数据越紧凑、越实用，整个系统利用数据源的效率也将越高，分析结果也越准确。
智能工厂的运行，说白了就是数据的采集、分析和处理，传感器在其中每个环节都起到至关重要的作用。国内企业生产的传感器，用起来并不比国际巨头的产品逊色多少。不过，某些特殊部件，如需要耐高温高压的传感器，国内产品的可靠性、稳定性还有是些差距的。但这不完全是技术水平的问题，传感器生产企业应该在管理、品控上再多下功夫。
工业机器人也好，生产线、反应容器、数控机床也好，智能制造的标准化设备和非标准化设备的基础都是由很多传感器共同集成的。工业控制要确保零误差，传感器不仅要能实时通信，还要足够精准，像民用领域的‘丢包’是绝对不能容忍的。传感器应用在不同的工业领域，对其能耐受的温度、湿度、酸碱度也有不同的个性化要求，功耗和尺寸也会受到严格限制，比方说零下60℃极端环境就是个极大的挑战。
工业传感器不仅性能指标要求苛刻，种类也非常繁杂。据杨超介绍，从功能上来说，工业传感器分为光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏等不同类别。以工业机器人为例，其中涉及的几种重要传感器包括：三维视觉传感器、力扭矩传感器、碰撞检测传感器、安全传感器、焊接缝追踪传感器、触觉传感器等。
对于当下的智能制造而言，传感器已经不仅仅是采集数据的眼睛和耳朵，更是高端制造、流程控制、联网操作的大脑和心脏。力觉传感器是用来检测机器人自身力与外部环境力之间相互作用力的传感器，诸如此类在工业机器人上需要用到的新型传感器还很多，目前虽然没有大规模应用，但是已经成为产业发展的必然趋势。在尚未成熟的细分市场，我国企业机会更多，不妨提前布局。
来源：网络
