机器视觉开发环境原理是什么?机器视觉开发环境原理

　　自动化集成系统配套服务商-日弘智能今天为大家讲讲机器视觉开发环境原理是什么?机器视觉开发环境原理。

　　机器视觉开发环境原理

　　1软件平台

　　机器视觉当前的比较流行的开发模式是“软件平台+工具包”。在实际视觉项目中，软件平台的目的就是为客户做出一个应用程序，让客户一目了然地看到其产品的各项数据，例如：产量、日期、报表、NG/OK量、故障信息、调试信息、设置参数、操作工具、整个视觉控制系统等。当前机器视觉领域主要用的开发平台有：

　　1).VC++——目前主流选择平台

　　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C++的开发。

　　2).C#——逐渐发展使用

　　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。适用人群有一定的限制性。4).VB、delphi、java及其他

　　在机器视觉领域内，基本绝迹江湖，鲜有人使用。

　　2工具包

　　软件平台生成的应用程序可以通过控制整个视觉系统来获取对象图像信息，对该图像信息进行信息提取处理就需要一定的功能函数和算子，那么就需要包含大量功能函数的工具包。当前机器视觉领域主要用的工具包有：

　　1).halcon：出自德国MVTech，当前首选使用对象。底层的封装功能算法很多，运算性能快，使用方便简单，若有一定软件功底和图像处理理论，使用其开发将会便捷。

　　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。

　　3).NI Vision：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Matrox Imaging Library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).CK Vision。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。

　　3机器视觉系统原理

　　系统原理：机器视觉系统的目得就是通过机器视觉产品(即光源、镜头、相机、采集卡)将被拍摄的目标转换为图像信号，传送给机器视觉软件(即图像处理系统)，来代替人眼的测量、检测和判断。其原理是由计算机、图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为，完成得到人的视觉系统所得到的信息。随着微型计算机技术、网络技术、大数据融入技术发展，相信未来机器视觉系统将会代替人类完成更多难以完成的工作。

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