康耐视研讨会总结

一、对Visionpro有了新的认识，并与MVT的Halcon、NI的Labview和开源的Opencv进行比较

之前也就是听说VIsionpro这个软件，也没有过多的接触，今天有机会参加康耐视的研讨会也算是长了见识，那就先简单介绍下visionpro这个软件。VisionPro是基于 COM/ActiveX 的 机器视觉工具，是美国康耐视公司（Cognex
）推出的。这个软件可以建立原型并且易于集成，主要得益于VisionPro 的两层软件结构：交互层利用拖放工具和ActiveX控件以加速应用系统的开发；程序层，将原型应用开发成用户解决方案。基于 COM/ActiveX 技术使 VisionPro 应用系统易于集成第三方实用程序（例如图形函数），而且为整个机器（例如 I/O 、机器人控制、工厂通信）提供了基于 COM 控件应用的易于集成性。 Cognex 的视觉工具库提供了用于测量、检测、制导和识别的视觉软件程序组。总之，它可以界面操作，可以用四个词概括机器视觉所做的工作：引导、测量、检测和识别。

再说说与其他软件的区别。目前比较流行的视觉软件有：Halcon、Visionpro、Labview、Opencv，当然还有实验室常用的MATLAB的视觉工具箱。就目前应用来看，Haclon和Visionpro库比较全的，也是应用比较多，价格比较贵的，Visionpro可以进行界面编程，这是Halcon所不具备的，但由于Halcon中文资料比较多，个人觉得在国内应用还是处于老大的地位吧；Labview凭借其Vision助手可完成相关的视觉算法操作，由于是界面化编程，效率比较高；而Opencv由于开源、资料也多，在成本限制的情况下还是不错的选择，同时公司要长期发展的话，也需要建立自己的库。如果是搞MFC开发，Opencv也是很好的媒介。当然MATLAB也是可以搞视觉的，不过只是进行算法的验证比较多，一般在院校实验室应用比较多。

二、知道了什么是DPM条码

DPM是Direct Park Marking英文缩写，是将条形码直接印在零部件上，在视觉领域里利用读码器进行读码解码操作。这一块国内做条形码识别的也特别多，课题室最近也在做这个项目。现场看他们美国那边工程师实验演示，以及相关技术的介绍，觉得读码技术还是数一数二的。主要体现在对条形码不清晰、印刷不全等缺陷情况下的识别效果。

三、机器视觉的主要应用

他们一直在大力宣传Visionpro这个软件，当然也少不了有一些相关的课程培训。据现场反映他们一直倡导用引导、检测、识别、测量这四个词概括视觉的应用。个人感觉还是比较不错的，这也是机器视觉在这四块上做的还不错。引导：主要体现在定位上，比如钻孔、焊接、机器插件等；检测：这个就很多了，主要是进行质量检测，比如缺陷、瑕疵等等；识别：这一块做的比较多吧，现在一直很火的人脸识别、车牌识别、字符识别等；测量：主要是是一些几何参数比如尺寸、大小、高度、形状、距离等等。虽然视觉应用已经取得了一些成就，但就目前来看，普及率还是挺低的。个人觉得有以下原因：

1、稳定性。工厂的环境以及工作的周边环境所带来的，比如光照对相机采集的影响，工作环境以及参数的变化带来的结果不同。这对于机器视觉所需要的实时性造成很大的影响。

2、通用性。目前很多算法处在实验室阶段，只是针对特定的图像库，而实际工作中要针对特定问题进行解决，之前的算法换个图库或许就不适用了。这也就是说计算机视觉作为算法和理论的研究远远未达到实际应用的程度。

3、成本。随着人工智能的发展，机器视觉系统越来越需要满足高精度、高速度的实际要求，这对于系统的研发和普及都造成很高的成本，这就提高了使用者的门槛，一些小的企业还是没普及使用。

四、3D工业相机

我们都知道我们一般所用的相机采集图像采集的都是2D图像，通过三维重建反映出3D信息。据说3D相机可直接采集3D图像，有点像扫描仪扫描出3维实体图像，至于这样的相机目前我还真没见到，他们也只是一带而过。我想应该是双目或者多目相机的加强版吧，拭目以待。

参考文献

1、http://blog.csdn.net/hemmingway/article/details/8836676