機器視覺用什么語言開發(fā)

　　目前可以開發(fā)機器視覺的相關(guān)計算機語言有C++，C#，JAVA，PYTHON等，甚至簡單的PHP和JAVASCRIPT也可以開發(fā)相關(guān)的功能。

　　機器視覺需要用到圖像處理庫，有很多免費且開源的第三方圖像庫可以用，如十分著名的OpenCV，有C++，JAVA，PYTHON的版本，它包含了很多現(xiàn)成的函數(shù)，可以處理圖像的形狀，顏色，大小，圖像文件保存，找相似圖像，物體邊緣（Cannyedge）算法。

　　機器視覺的另一個方向是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法。這里面有代表性的是谷歌的TensorFlow，具有很強大的機器視覺能力。

　　文字識別方面的代表有谷歌的Tesseract，這也是開源項目。

　　機器視覺用什么硬件

　　一個典型的機器視覺系統(tǒng)包括以下五大塊：

　　1.照明

　　照明是影響機器視覺系統(tǒng)輸入的重要因素，它直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用效果。由于沒有通用的機器視覺光源照明設(shè)備，所以針對每個特定的應(yīng)用實例，要選擇相應(yīng)的照明裝置，以達到最佳效果。光源可分為可見光和不可見光。常用的幾種可見光源是白幟燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈。可見光的缺點是光能不能保持穩(wěn)定。如何使光能在一定的程度上保持穩(wěn)定，是實用化過程中急需要解決的問題。另一方面，環(huán)境光有可能影響圖像的質(zhì)量，所以可采用加防護屏的方法來減少環(huán)境光的影響。照明系統(tǒng)按其照射方法可分為：背向照明、前向照明、結(jié)構(gòu)光和頻閃光照明等。其中，背向照明是被測物放在光源和攝像機之間，它的優(yōu)點是能獲得高對比度的圖像。前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側(cè)，這種方式便于安裝。結(jié)構(gòu)光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，根據(jù)它們產(chǎn)生的畸變，解調(diào)出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同步。

　　2.工業(yè)鏡頭

　　FOV（FieldOfVision）=所需分辨率*亞象素*相機尺寸/PRTM（零件測量公差比）鏡頭選擇應(yīng)注意：①焦距②目標高度③影像高度④放大倍數(shù)⑤影像至目標的距離⑥中心點/節(jié)點⑦畸變

　　3.相機

　　按照不同標準可分為：標準分辨率數(shù)字相機和模擬相機等。要根據(jù)不同的實際應(yīng)用場合選不同的相機和高分辨率相機：線掃描CCD和面陣CCD；單色相機和彩色相機。

　　4.圖像采集卡

　　圖像采集卡只是完整的機器視覺系統(tǒng)的一個部件，但是它扮演一個非常重要的角色。圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口：黑白、彩色、模擬、數(shù)字等等。

　　比較典型的是PCI或AGP兼容的捕獲卡，可以將圖像迅速地傳送到計算機存儲器進行處理。有些采集卡有內(nèi)置的多路開關(guān)。例如，可以連接8個不同的攝像機，然后告訴采集卡采用那一個相機抓拍到的信息。有些采集卡有內(nèi)置的數(shù)字輸入以觸發(fā)采集卡進行捕捉，當(dāng)采集卡抓拍圖像時數(shù)字輸出口就觸發(fā)閘門。

　　目前，千兆網(wǎng)口工業(yè)相機逐步成為主流，圖像采集卡一般采用視覺專用的千兆網(wǎng)卡。

　　5.視覺處理器

　　視覺處理器集采集卡與處理器于一體。以往計算機速度較慢時，采用視覺處理器加快視覺處理任務(wù)?，F(xiàn)在由于采集卡可以快速傳輸圖像到存儲器，而且計算機也快多了，所以現(xiàn)在視覺處理器用的較少了。

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