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视觉工程师

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视觉工程师1 工具箱工具箱是视觉工具包的集合 包含 采集 定位 测量 识别 深度学习标定 对位 图像处理 颜色处理 缺陷检测 逻辑检查 逻辑工具和通信单

文章目录

1 视觉工程师

1.1 职业技能

视觉工程师扮演者将具体算法应用落地的角色，优秀的视觉工程师通常具备以下职业技能：

  • 1、了解工业相机、镜头、光源和工控机等硬件知识
  • 2 、熟悉图像处理、机器视觉领域常用算法原理
  • 3、具备一定的代码阅读与开发能力，能编写脚本，开发上位机

1.2 认证体系工程师层次划分

1.21 初级工程师

能够设计简单的视觉方案，运用视觉软件完成方案塔建、测试与维护。
了解相机、镜头、光源、工控机等硬件安装，掌握一种或多种视觉软件的使用与简单调试

1.22 中级工程师

初级基础上，能够调用SDK算子进行软件的二次开发，封装算子模块
熟悉图片处理、机器视觉算法原理，熟悉机器视觉处理流程，精通C#或C++语言，多线程、多进程、内存共享、网络编程技术

1.23 高级工程师

中级基础上，具备丰富的项目经验，问题解决能力和自主学习能力
能够自主设计与搭建视觉应用系统，具备丰富的机器视觉项目开发经验和问题解决经验逻辑思维清晰

1.3 常见的视觉应用软件

代码型：
OpenCV:开源，开发灵活，编程复杂，较高的应用门槛，且性能一般
算子型：
HALCON:基础的封装，开发灵活，性能优秀，开发便捷度一般
平台型:
VISIONPRO:开发便捷，周期短，性能优秀，灵活性一般
VISION MASTER：开发灵活，低应用门槛，工具丰富，性能优秀，相对年轻：

2 VM

2.1 VM是什么

VM是通用型视觉算法开发平台

  • 图片化交互
  • 流程式编辑
  • 可视化配置

2.2 VM的定位

通用平台
1.为视觉应用提供算法工具
2.为视觉开发提供基础平台
3.专注于底层模块的性能提升

2.3 VM的开发模式

  • 快速模式
  • 开发模式
  • 设计模式

2.4 VM版本演进

VM版本演进

2.5 VM界面介绍

VM界面介绍

  • 1、工具箱
    工具箱是视觉工具包的集合，包含：采集、定位、测量、识别、深度学习标定、对位、图像处理、颜色处理、缺陷检测、逻辑检查、逻辑工具和通信单。视觉工具包是完成视觉方案的基石。用户按照项目需求，选择对应的视觉工具包，进行方案的塔建和测试。
    视图工具包可以通过拖拽的方式将模块拉入流程编辑区
  • 2、流程编辑区
    流程编辑区
    VM4.0多了模块状态指示灯，点亮模块当前的状态，模块下方是顺序型的是报绿灯，分支的报红灯。
  • 3、工具栏
    工具栏包含对相机、光源控制器硬件的操作
    工具栏
  • 4、图像处理
    图像处理
    鼠标移动到图像处理界面的某一点，右下角会返回当前捕获像素信息，包括X,Y,G,R,B某些工具需要这些像素信息作为参数
  • 5、结果显示
    结果显示包括当前结果、历史结果和帮助三个部分，下面通过图片介绍
    当前结果
    历史结果
    帮助
  • 6、状态栏
    状态栏
    流程编辑区设计好就可以作为一套视觉解决方案去使用

3 VM模块介绍

模块选择
模块选择是根据实际的需求去选择，如果是一个空白环境的搭建，选择通用方案，定位测量通过定位、测量工具进行设计，缺陷检测借助工具查找工件缺陷，用于识别，通过识别工具进行方案设计

4 特征匹配

4.1 算法解释

  • 根据边缘强度、长度、趋势一致性等提取匹配特征，特征更合理、匹配精度更高
  • 高精度和快速两种工具

4.2 特征匹配的性能

  • 0.1像素精度，0.05度
  • 支持平移、旋转、缩放等多个自由度
  • 能适应遮挡、模糊、明暗等干扰

特征匹配

4.3 特征匹配的模块创建

4.4 高精度特征匹配建模参数

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4.41 建模参数-特征尺度

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4.42 建模参数-对比度阈值

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4.5 特征匹配的运行参数

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4.51 模板匹配的运行参数-极性

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4.52 模板匹配运行参数-角度范围与尺度范围

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角度和尺度范围内的示例，
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4.53 模板匹配运行参数-最大重叠率、延拓阈值

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最大重叠率的示例，
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延拓阈值的示例，如下图延拓阈值高于50的会被找到
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4.54 模板匹配运行参数-阈值类型

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阈值类型示例，当特征的边缘强弱发生变化时，使用自动阈值可以保证特征奶可以被查找到
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4.6 高精度特征匹配

高进度特征匹配提供了不同高斯金字塔层级的颗粒度参数，在底层级使用精细尺度，在高层级使用使用粗糙尺度，获取到的边缘特征会更多更精准，这是有别于快速特征匹配的地方

4.7 模板匹配的应用

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5 Blob分析

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5.1 Blob运行参数-阈值方式

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5.2 Blob运行参数-连通性、最小重叠率

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6 卡尺工具

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6.1 卡尺工具的延伸-几何查找工具

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6.2 间距检查

间距检查：工具用于检测两特征之间的间距，首先是查找满足条件的边缘，然后进行距离测量

6.21 间距检查运行参数-滤波尺寸、边缘阈值、边缘极性

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6.3 圆查找

圆查找：先检测出多个边缘点，然后拟合成圆形，可用于圆的定位与测量

本工具一次只能查找一个圆，如果要查找多个圆，建议配合循环功能使用

6.31 圆查找运行参数-扇环半径、卡尺数量、剔除点数

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6.32 圆查找运行参数-初定位、剔除距离、投影宽度

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6.4 几何查找工具的应用

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6.41 识别

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6.42 二维码识别

二维码的识别，用于识别目标图像中的二维码，将读取的二维码信息以字符的形式输出。一次可以高效的识别多个二维码，目前只支持QR码和DataMatrix码

6.43 二维码运行参数-边缘类型、码宽范围

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6.44 二维码运行参数-镜像模式、OR畸变、应用模式

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7 VM深度学习

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7.1 模型训练步骤

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7.2 图像分割

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7.21 图像分割运行参数-模型文件路径、方案存模型、最小分数

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7.22 图像分割-应用场景

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7.23 特殊的图像分割-目标检测

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7.231 目标检测运行参数-最大重叠率、边缘筛选使能

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7.3 字符定位与识别

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7.31 文本识别运行参数-字符过滤、最小置信度

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7.32 文本识别运行参数-最大重叠率

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8 图像相关工具

8.1 图像滤波

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8.11 图像滤波运行参数-图像滤波类型

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8.2 图像运算

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8.21 图像运算-图像输入源、运算类型

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8.3 仿射变换

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8.31 仿射变换运行参数

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8.4 颜色抽取

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8.41 颜色抽取运行参数-颜色空间、颜色区域选择

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8.5 颜色识别

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8.6 缺陷对比

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8.11 缺陷对比配置步骤

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9 逻辑相关工具

9.1 条件检测

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9.2 Group

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9.21 Group输入、输出设置

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9.22 Group循环设置

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9.23 Group在VM 4.0的功能

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10 VM工具栏分析

10.1 全局相机

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10.2 全局相机

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10.3 光源控制

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11 前端界面

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12 脚本

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13 综合案例

13.1 功能需求

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13.2 设计思路

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今天的文章 视觉工程师分享到此就结束了，感谢您的阅读。
编程小号
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