一种机器视觉自动识别系统的制作方法

1.本发明涉及一种机器视觉识别领域，具体是一种机器视觉自动识别系统。


背景技术：

2.机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断，它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域，机器视觉系统广泛的用于产品检测领域。
3.公布号为cn112691920a的专利文献公开了一种多信息融合的机器视觉识别系统，通过设置标记单元使工件的识别流程可视化，有利于直观的对工件的识别、加工、统计流程进行监管。公告号为cn109670505a的专利文献公开了一种机器人视觉识别系统，本系统的视觉系统通过对图像特征、纹理特征、几何形状特征研究，能够快速有效地获取所抓取图像的有效特征，具有成本低、通用性强、使用方便的特点，具有良好的应用前景。
4.但是，现有的机器视觉自动识别效果并不好，识别速度慢，严重影响机器工作效率，不利于现实使用，因此，亟需一种机器视觉自动识别系统来解决上述问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种机器视觉自动识别系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
6.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
7.一种机器视觉自动识别系统，包括机器视觉系统，所述机器视觉系统包括控制模块、识别模块、图像模块、处理模块、存储模块以及记忆模块，机器视觉系统通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像模块，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布、亮度以及颜色信息，转变成数字化信号，通过处理模块对数字化信号进行各种处理运算来抽取目标特征，进而根据判别结果来控制现场机器的动作，实现机器视觉自动识别。
8.作为本发明进一步的方案：所述控制模块包括控制器，是整个机器视觉系统控制核心，从而控制整个机器视觉自动识别系统。
9.作为本发明进一步的方案：所述识别模块用于机器视觉系统的自动识别，并且识别模块包括识别单元、检测单元、搜索单元以及确认单元。
10.作为本发明进一步的方案：所述识别单元用于机器动作的自动识别，识别完成后通过检测单元对识别的动作进行检测并通过搜索单元对识别的动作进行搜索，从而通过确认单元进行动作确认，完成一系列机器动作识别。
11.作为本发明进一步的方案：所述图像模块用于机器视觉系统的图像处理，并且图像模块包括图像采集单元、图像处理单元以及图像输出单元。
12.作为本发明进一步的方案：所述图像采集单元通过采集机器摄取的图像信号，并通过图像处理单元对图像信号进行处理，处理转换成数字化信号，并通过图像输出单元进
行输出。
13.作为本发明进一步的方案：所述处理模块用于机器视觉系统的处理，并且处理模块包括数据输入单元、数据处理单元以及数据输出单元。
14.作为本发明进一步的方案：所述数据输入单元输入进数字化信号，并通过数据处理单元对数字化信号进行数据处理，最后通过数据输出单元进行输出，从而控制现场的机器动作。
15.作为本发明进一步的方案：所述存储模块设置有存储单元，用于存储不同图像用于机器视觉系统内机器所作的不同动作，便于机器所作动作的提取。
16.作为本发明再进一步的方案：所述记忆模块设置有记忆单元，用于机器视觉系统的记忆，通过记忆图像来完成所对应的机器动作，避免通过一系列复杂程序进行摄取、处理再输出，直接通过图像即可完成机器动作。
17.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
18.本发明通过控制模块、识别模块、图像模块、处理模块、存储模块以及记忆模块完成机器视觉的自动识别，通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像模块，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布、亮度以及颜色信息，转变成数字化信号，通过处理模块对数字化信号进行各种处理运算来抽取目标特征，进而根据判别结果来控制现场机器的动作，进而实现机器视觉自动识别，并且设置存储模块和记忆模块，通过记忆图像来完成所对应的机器动作，避免通过一系列复杂程序进行摄取、处理再输出，直接通过图像即可完成机器动作，使其机器视觉自动识别效果更好，并且识别速度快，大大增加了机器的工作效率，有利于现实使用。
附图说明
19.图1为机器视觉自动识别系统的系统框图。
20.图2为机器视觉自动识别系统中识别模块的系统框图。
21.图3为机器视觉自动识别系统中图像模块的系统框图。
22.图4为机器视觉自动识别系统中处理模块的系统框图。
23.图中：1-机器视觉系统、2-控制模块、3-识别模块、4-图像模块、5-处理模块、6-存储模块、7-记忆模块、8-识别单元、9-检测单元、10-搜索单元、11-确认单元、12-图像采集单元、13-图像处理单元、14-图像输出单元、15-数据输入单元、16-数据处理单元、17-数据输出单元。
具体实施方式
24.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
25.实施例一
26.请参阅图1，一种机器视觉自动识别系统，包括机器视觉系统1，所述机器视觉系统1包括控制模块2、识别模块3、图像模块4、处理模块5、存储模块6以及记忆模块7。
27.需要具体说明的是，机器视觉系统1通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像模块，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布、亮度以及颜色信息，转变成数字化信号，通过处理模块对数字化信号进行各种处理运算来抽取目标特征，进而根据判别结果来控制现场机器的动作，实现机器视觉自动识别。
28.并且，所述控制模块2包括控制器，是整个机器视觉系统1控制核心，从而控制整个机器视觉自动识别系统。
29.请参阅图2，所述识别模块3用于机器视觉系统1的自动识别，并且识别模块3包括识别单元8、检测单元9、搜索单元10以及确认单元11。
30.需要具体说明的是，所述识别单元8用于机器动作的自动识别，识别完成后通过检测单元9对识别的动作进行检测并通过搜索单元10对识别的动作进行搜索，从而通过确认单元11进行动作确认，完成一系列机器动作识别。
31.请参阅图3，所述图像模块4用于机器视觉系统1的图像处理，并且图像模块4包括图像采集单元12、图像处理单元13以及图像输出单元14。
32.需要具体说明的是，所述图像采集单元12通过采集机器摄取的图像信号，并通过图像处理单元13对图像信号进行处理，处理转换成数字化信号，并通过图像输出单元14进行输出。
33.请参阅图4，所述处理模块5用于机器视觉系统1的处理，并且处理模块5包括数据输入单元15、数据处理单元16以及数据输出单元17。
34.需要具体说明的是，所述数据输入单元15输入进数字化信号，并通过数据处理单元16对数字化信号进行数据处理，最后通过数据输出单元17进行输出，从而控制现场的机器动作。
35.实施例二
36.请参阅图1，一种机器视觉自动识别系统，包括机器视觉系统1，所述机器视觉系统1包括控制模块2、识别模块3、图像模块4、处理模块5、存储模块6以及记忆模块7。
37.需要具体说明的是，机器视觉系统1通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像模块，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布、亮度以及颜色信息，转变成数字化信号，通过处理模块对数字化信号进行各种处理运算来抽取目标特征，进而根据判别结果来控制现场机器的动作，实现机器视觉自动识别。
38.并且，所述控制模块2包括控制器，是整个机器视觉系统1控制核心，从而控制整个机器视觉自动识别系统。
39.请参阅图2，所述识别模块3用于机器视觉系统1的自动识别，并且识别模块3包括识别单元8、检测单元9、搜索单元10以及确认单元11。
40.需要具体说明的是，所述识别单元8用于机器动作的自动识别，识别完成后通过检测单元9对识别的动作进行检测并通过搜索单元10对识别的动作进行搜索，从而通过确认单元11进行动作确认，完成一系列机器动作识别。
41.请参阅图3，所述图像模块4用于机器视觉系统1的图像处理，并且图像模块4包括图像采集单元12、图像处理单元13以及图像输出单元14。
42.需要具体说明的是，所述图像采集单元12通过采集机器摄取的图像信号，并通过图像处理单元13对图像信号进行处理，处理转换成数字化信号，并通过图像输出单元14进
行输出。
43.请参阅图4，所述处理模块5用于机器视觉系统1的处理，并且处理模块5包括数据输入单元15、数据处理单元16以及数据输出单元17。
44.需要具体说明的是，所述数据输入单元15输入进数字化信号，并通过数据处理单元16对数字化信号进行数据处理，最后通过数据输出单元17进行输出，从而控制现场的机器动作。
45.并且请参阅图1，所述存储模块6设置有存储单元，用于存储不同图像用于机器视觉系统1内机器所作的不同动作，便于机器所作动作的提取。
46.实施例二与实施例一的区别在于，所述存储模块6设置有存储单元，用于存储不同图像用于机器视觉系统1内机器所作的不同动作，便于机器所作动作的提取，大大提高机器的工作效率。
47.实施例三
48.请参阅图1，一种机器视觉自动识别系统，包括机器视觉系统1，所述机器视觉系统1包括控制模块2、识别模块3、图像模块4、处理模块5、存储模块6以及记忆模块7。
49.需要具体说明的是，机器视觉系统1通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像模块，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布、亮度以及颜色信息，转变成数字化信号，通过处理模块对数字化信号进行各种处理运算来抽取目标特征，进而根据判别结果来控制现场机器的动作，实现机器视觉自动识别。
50.并且，所述控制模块2包括控制器，是整个机器视觉系统1控制核心，从而控制整个机器视觉自动识别系统。
51.请参阅图2，所述识别模块3用于机器视觉系统1的自动识别，并且识别模块3包括识别单元8、检测单元9、搜索单元10以及确认单元11。
52.需要具体说明的是，所述识别单元8用于机器动作的自动识别，识别完成后通过检测单元9对识别的动作进行检测并通过搜索单元10对识别的动作进行搜索，从而通过确认单元11进行动作确认，完成一系列机器动作识别。
53.请参阅图3，所述图像模块4用于机器视觉系统1的图像处理，并且图像模块4包括图像采集单元12、图像处理单元13以及图像输出单元14。
54.需要具体说明的是，所述图像采集单元12通过采集机器摄取的图像信号，并通过图像处理单元13对图像信号进行处理，处理转换成数字化信号，并通过图像输出单元14进行输出。
55.请参阅图4，所述处理模块5用于机器视觉系统1的处理，并且处理模块5包括数据输入单元15、数据处理单元16以及数据输出单元17。
56.需要具体说明的是，所述数据输入单元15输入进数字化信号，并通过数据处理单元16对数字化信号进行数据处理，最后通过数据输出单元17进行输出，从而控制现场的机器动作。
57.并且参阅图1，所述存储模块6设置有存储单元，用于存储不同图像用于机器视觉系统1内机器所作的不同动作，便于机器所作动作的提取，所述记忆模块7设置有记忆单元，用于机器视觉系统1的记忆，通过记忆图像来完成所对应的机器动作，避免通过一系列复杂程序进行摄取、处理再输出，直接通过图像即可完成机器动作。
58.需要具体说明的是，本发明通过控制模块2、识别模块3、图像模块4、处理模块5、存储模块6以及记忆模7块完成机器视觉的自动识别，通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像模块4，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布、亮度以及颜色信息，转变成数字化信号，通过处理模块5对数字化信号进行各种处理运算来抽取目标特征，进而根据判别结果来控制现场机器的动作，进而实现机器视觉自动识别，并且设置存储模块6和记忆模块7，通过记忆图像来完成所对应的机器动作，避免通过一系列复杂程序进行摄取、处理再输出，直接通过图像即可完成机器动作，使其机器视觉自动识别效果更好，并且识别速度快，大大增加了机器的工作效率，有利于现实使用。
59.对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
60.此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。