构建机器视觉系统：NetSight II与Sherlock软件的应用

"本文档详细介绍了如何搭建机器视觉系统，涵盖了系统的构成、开发软件以及一个具体的嵌入式图像采集处理系统——NetSight II。" 搭建机器视觉系统涉及到多个关键环节，首先要理解其基本构成。机器视觉系统通常由以下几个部分组成： 1. 信息探测与采集：这是系统的基础，通常通过摄像头进行图像捕捉。摄像头的选择需考虑分辨率、帧率、色彩等参数，以满足不同应用需求。 2. 图像处理：捕获的图像需要经过数字化处理，包括图像增强、去噪、边缘检测、形状分析等，这些处理通常由专门的图像处理软件完成。 3. 显示：处理后的图像可以实时显示，帮助操作员监控系统运行状态或进行人工验证。 4. 智能决策：基于处理结果，系统能够做出决策，如判断产品质量、识别目标等。这需要应用到模式识别、人工智能等技术。 NetSight II是嵌入式图像采集处理系统的实例，它具有以下特点： - 高性能处理器：提供快速的图像处理能力。 - 多个摄像机接口：支持与多个摄像机的连接，便于构建多角度检测系统。 - 灵活的通信设备接口：适应各种生产环境，实现与其他设备的顺畅通信。 - 用户友好的界面：简化安装和调试过程，降低使用难度。 NetSight II系统中的Sherlock软件是其核心，它提供了强大的自动化检测功能，支持快速构建检测模板，但不支持彩色相机输入。系统可同时处理多个视频图像，支持多种分辨率和类型的摄像机，具有高存储容量，确保高效的数据处理和存储。 数据采集部分能够同时采集单色或彩色图像，具备多种分辨率支持，而数字输入部分则用于接收外部信号，如触发信号，以控制图像采集的时机。 搭建机器视觉系统需综合考虑硬件选型、软件配置、图像处理算法以及实际应用需求。NetSight II作为实例展示了如何通过集成化系统简化这一过程，提高检测效率和产品质量。对于初学者和专业人士来说，这份资料都提供了宝贵的学习资源。