机器视觉设计开发的流程有哪些

1. 任务对象确定
机器视觉设计的开发流程的第一步是任务的界定，即需要完成的任务的期望和要求。通常情况下，设计任务应根据客户的需求，把控制效果和应用效果转换为形式化任务标准，以便精确定义机器视觉系统的性能要素。例如，借助精密机器视觉技术对产品加工精度的测量、计量、控制，其任务需求主要有：建立被测物体的三维模型，进行几何识别、产品质量检测以及自动调整加工参数等。借助机器视觉技术对产品包装和标签质量进行管理和检测，其任务需求主要有：识别准确性、定位精度、标签检测范围、字符、图像识别准确率等。



2. 技术方案初步设计
根据客户提出的具体任务目标，采用逆向设计的思想，进行机器视觉系统技术方案的初步设计工作。首先，针对需要完成的任务的期望和要求，确定机器视觉系统的性能指标和应用架构：如功能、通讯、控制等。其次，从多种硬件设备和软件软件方案中，综合考虑价格、功能、性能和可实施性，选择最合适的机器视觉硬件和软件来完成机器视觉任务。

3. 技术原型设计
根据机器视觉系统的原理设计，以及硬件、软件、算法等技术方案的选择，建立机器视觉系统的技术原型，即用于评估技术方案实施的可用性的技术模型。该原型需要确定有关硬件设备的详细规格、外围设备、软件功能模块及参数等，以及光学照明系统、智能摄像系统等。有了这些，专家和工程师就可以依据该原型开始根据特定需求开发更详细的视觉算法，并根据这些算法编写出可以运行的自动化系统程序。

4. 技术开发
机器视觉设计的开发主要集中在设计程序、算法开发和系统组装等工作上。设计程序主要是根据机器视觉系统技术原型，设计拓扑结构、模块结构、算法结构、界面设计逻辑等。拓扑结构实现机器视觉系统的功能需求，并实现不同模块之间的数据通信及控制等。设计算法结构是指设计针对性能指标要求的识别算法、定位算法等，或根据现有的图像处理算法微调参数，进一步提升算法的性能指标。最后，系统组装指的是将各模块设备按设计的拓扑结构实施，如安装摄像机和投影仪、连接模块的线缆配线等，以及程序的安装等工作。

5. 技术验证
技术验证一般用于检验机器视觉系统硬件、软件和设计算法的正确性及有效性。一般来说，硬件、软件