机器视觉软件总述

　　人类知道外界信息的80%以上来自于视觉，而机器视觉便是用机器代替人眼来做丈量和判别，机器视觉的最终目标便是让机器像人相同，经过视觉调查和了解国际，具有自主适应环境才能。

　　机器视觉（Machine Vision），指的是经过光学的设备和非触摸的传感器主动的接纳和处理实在物体的图画或多维数据，以取得所需信息然后操控机器的运动。作为一个新式的学科，一起也是一个交叉学科，其特点是可进步出产的柔性和主动化程度，浅显的说便是运用在工业范畴的视觉运用。

　　机器视觉处理软件：操控收集设备获取图画，选用传统视觉、深度学习等算法对图画数据进行处理，然后得出核算结果。

　　常见的机器视觉软件以C/C++为底层图画算子库、图方式编程环境（C++和C#均有）等方式呈现，可所以专用功用的（比方仅用于LCD检测、BGA检测、生果检测等），也可所以通用意图的（例定位、丈量、条码/字符辨认、瑕疵检测等）。

　　常见干流的机器视觉软件有以下几类：偏重研制算法的Matlab，偏重于运用算子算法的有Opencv、Halcon，偏重于运用算法东西的有美国康耐视的Visionpro、LabView，偏重相机开发的eVision，偏重一体机的CV-X等。

　　首要做苹果手机项目，具有数十人的软件开发及定制化运用团队，定制化开发运用才能比较强，在3C电子职业，特别是手机制作有必定影响力。

　　WARE在印刷品检测方面优势较大，前期用在钞票检测上，现在拓宽运用在印刷职业，在比较杂乱的反光、拉丝等方面算法能够和Halcon相媲美；Box首要用在3C职业，完成定位引导功用。

　　部分丈量和缺陷检测功用较好用，易上手，不需求任何编程根底，能十分简略便利地检测出来。可到达四分之一亚像素，此功用和halcon精度差不多。图画预处理：把不需求的颜色处理掉，能处理掉色差十分挨近的颜色，功用十分强壮。但印刷品字符辨认才能一般，有漏检。

　　RVB包含各种Blob剖析、形态学运算、形式辨认与定位和尺度丈量等功用出色的算法，供给不同形状重视区(Region ofInterest)操作，能够定制开发强壮的视频人机界面功用，现在也是首要自用为主。

　　海康在机器视觉方面能够说是个后起之秀，凭仗其在安防职业的独占方位和技能优势，大力布局机器视觉。现在其工业相机价格优势显着，但功用只能说敷衍了事（工业界拼多多），其自研软件首要用于定位引导方面，现在也是更多自用，很少向外推行。

　　halcon功用最强壮，visionPro简略易用，opencv开源最省钱，mil廉价。halcon、visionPro一套电脑运转正版大约两万左右，MIL的定位模块才三千上下。

　　每种软件各有自己的优势，有些是定位强，有些图画预处理强。某款软件无法完成的功用，换另一款软件则有或许完成。

　　Opencv：在辨认方面做的比较好，比方人脸辨认、视频辨认等，其他方面就不如商业软件了，由所以开源的，本身bug较多、功用较低、版别更新慢；

　　Halcon：在尺度丈量、定位、码类辨认、外表检测、深度学习方面，Halcon全体做的都比较好，运用、调试都很便利的，但运用者需求懂图画常识和较好的开发才能，现在在欧洲和亚洲市场占有率比较高；

　　Labview：在工控方面能够说名列前茅，但机器视觉方面做一些简略的还行；

　　VisonPro：在定位引导、深度学习方面比较强，码类辨认没有halcon强，或许是其想推自家的条码枪吧；上手快、对运用者要求低，不需求了解图画常识，一般的开发水平就能够，在北美和苹果体系下运用比较多。

　　Opencv是开源免费图画处理库。缺陷是更新慢，可靠性，功率，作用和功用不如商业化软件，并且没有技能支撑，开发慢，需求自己从头开始探索。

　　Opencv定位模板做的一般，简略的运用还将就。首要运用于核算机视觉范畴，在机器视觉方面其实不算太多，定位、丈量、外观、OCR/OCV这几项感觉都不是其特长。

　　由所以开源软件，因而其版别繁复，函数库杂乱，履行功率遭到运用约束，比较适用于科研和学习。

　　功用十分强壮，开放性强、有自己的研制渠道、还有试用的 license、供给超越 2500 个算子 。Halcon是一套规范的机器视觉算法函数包，运用灵敏，具有自己共同底层的数据办理，开发和履行功率都很高。运用 Halcon 开发软件，可节省产品成本，缩短开发周期，拓宽运用规模。用到图画处理的当地，其都能够运用。其包含了各类滤波、颜色以及几许、数学转化、型态学核算剖析、校对、分类辨识，形状搜索等等根本的几许以及印象核算功用；支撑 Windows，Linux 和 Mac 操作环境。支撑 C/C++，C#，Visual basic 和 Delphi 等多种语言； 为很多的图画收集设备供给接口，确保了硬件的独立性，为百余种工业相机和图画收集卡供给接口，包含USB、 GenlCam、GigE 和 IIDC 1394。

　　工业化封装、运用人性化，评价快捷、开发快速。硬件授权价格在1.5万-3万不等。功用上某些方面不如Halcon ，可是开发上手比Halcon 简略、深度学习优势显着。

　　若想用正版又要廉价的，能够用MIL，MIL的定位模块才三千左右。优点是MiL是免费的，性价比不如 visionPro，halcon 以及 Sherlock，并且没有几许定位 。当时首要用户仍是前期做激光设备的，用于定位的较多。

　　选用规范Active X控件VB或C++(PC渠道)的柔性开发环境，中心优势在定位，能精确地辨认和定位物体，不管其是否旋转或巨细份额发生变化。国际上第一个做到1/40亚像素精度，其特点是精度高、定位辨认速度快、对环境光线等搅扰不灵敏、检测可靠性高。

　　HexSight 定位东西是依据几许特征，选用最先进的概括检测技能来辨认目标和形式。这一技能在图画杂乱、亮度动摇、图画含糊和目标堆叠等方面作用显著。能处理自在形状的目标，且具有功用强壮的滤波算法。速度快,在一台2GHz的处理器上,一般零件寻觅和定位不超越10ms，且可到达1/40亚像素方位重复精度和0.01度旋转重复精度。此外HexSight有丰厚但易用的图画标定东西，并且它的定位器能够便利嵌入到OEM的产品中。

　　LabVIEW渠道入门简略、开发速度快，在可装备环境和全面的编程库中作出挑选，更好地满意需求并快速发动；关于主动化测验大大都需求的软硬件都有解决方案，软件图形化编程，上手快，开发周期短。可与一切的硬件组合合作运用，兼容性杰出，然后便利地运用现有的代码，办理和保护多个硬件体系。

　　LabVIEW渠道下的算法的功率不行；算法的准确性与稳定性依靠与更好的图画质量，与其它算法（如halcon）仍是有必定距离的。适合做功率要求不太高，图画质量相对较好，且交货周期较短的项目。视觉东西包的优势是价格比大大都东西包或许算法廉价了不少，并且整个东西包一个价格，而不是一个算法一个算法地卖，功用方面没有halcon好。