影像测量仪是近年来发展最为迅速的几何量光学检测仪器， 它是一种基于光学投影原理， 结合现代光电技术和计算机处理技术， 完成对试件边缘轮廓瞄准并实现长度和高度尺寸测量的三维光学坐标测量仪。该一键式测量仪器可以高的效率地检测各种形状复杂工件的轮廓和表面形状尺寸、角度及位置， 特别是精密零部件的微观检测与质量控制， 适用于产品研制开发、品质批量检测等领域。
 1.影像测量仪的结构组成及光学原理特点
 影像测量仪一般由机械、光学、图像采集、计算机处理和测量软件等六部分组成，。影像测量仪的光学原理与普通投影仪很类似， 区别在于影像前者被测件的轮廓影像被ccd 传感器接收并由计算机进行图像采集和处理， 后者则直接把影像投射到投影观测屏， 轮廓对准有操作者的人眼完成，因而导致两者测量精度和自动化程度相差很大，另外还有高度测量的功能。
 影像测量仪一般具有较大的测量范围， 通常配备有( 0. 7 @ ~ 4. 5 @ )的变焦物镜， 照明光源除了常见的底光和顶光外， 还有环形照明光， 适合于底光和顶光都不能有效照明时应用。
 2 .影像测量仪的误差来源
 影像测量仪的测量可以是单轴、二维平面的测量，也可以是三维空间坐标的测量， 测量时先对焦，取点，最后计算处理。读数来自于标尺即光栅系统，轮廓测量仪价格， 对焦对准依靠光学系统， 还有一个直接影响测量效果和精度的照明光源， 因为， 基于影像方法测量的仪器， 如果被测件不能被有效正确的照明， 则测量的结果显然要偏离其真实尺寸。除前述因素外， 环境条件也是制约测量精度不可忽视的因素。基于上述分析， 可以归纳出以下几个方面的误差来源:
 1)光栅计数尺的误差;
 2)工作台移动时存在的直线度、角摆带来的误差;
 3)工作台两测量轴垂直度带来的误差;
 4)显微镜光轴与工作台面不垂直带来的误差;
 5)测量室温度偏离校准要求的参考温度带来的误差;
 6)光源照明条件的变化带来的对焦和对准误差。
 在这几种因素中， 前四项误差， 是硬件误差， 在仪器制造过程中已经形成并固定下来，广州轮廓测量仪， 一般无法改变; 温度影响带来的误差， 必须通过控制测量室的温度和等温过程来减小其影响。最后一项则常被忽视， 而在实际测量中， 当光源照明条件改变时， 直接影响被测工件的照明效果和影像质量， 主要是因为影像测量仪的图像是通过ccd 接收， 尽管ccd具有自动调节增益的功能， 但当亮度过大时即失去调节功能， 导致被测工件影像在缩小， 当亮度过低时， 工件影像反而变大。这种影响， 对于测量具有重复图形结构之间的间距时， 只要整个测量过程中照明条件保持不变， 其影响可以忽略， 因为每个重复图形结构都同时在变大或变小， 间距的测量计算直接消除了影像变形的影响， 如测量玻璃尺、网格板刻线间距;除了这种特殊情形外，表面轮廓测量仪， 如测量圆的直径、工件的长度和宽度， 都将带来明显的误差。
 在以影像测量工件样品结构的几何尺寸时， 光照明条件的改变将会直接影像被测尺寸， 如线宽、圆直径及其他几何形位公差， 因次要确保取到的边界点是产品需要检测的边界 ， 在高精度测量中， 这是导致测量不确定度增大的关键因素，工件轮廓测量仪， 应引起足够重视。
机器视觉系统，是光学影像测量仪一种非接触式的光学传感系统。它同时集成软硬件，能够自动地从所采集到的图像中获取信息或者产生控制动作。上世纪八十年代，机器视觉系统开始迅猛发展。用来读取和验证字母，符号和数字的光学字符识别（ocr）系统被首先应用到了工业自动化生产领域。如今具有越来越高的图像质量和图像采集能力的机器视觉系统与采用先进传感器的智能相机正在被广泛关注。
2002年全球机器视觉系统的市场规模达到11.3亿美元。预计到2009年可达到26.2亿美元，复合增长率可达12.8%。自2003年年中以后，随着欧洲经济逐渐复苏，欧洲机器视觉系统市场开始呈现较快的增长速度。预计到2011年，欧洲机器视觉系统市场将达到约9.5亿美元，复合增长率达到9.6%。北美一直以来都是机器视觉比较大的市场，不过近年来随着制造业向亚洲转移，欧美市场的份额稳中有降。而日本作为亚洲比较大的机器视觉市场，有渐渐超过欧洲的趋势。亚洲其他国家和地区也呈现出稳中有升的趋势，中国和印度现在虽然仍是市场需求很小的国家，但从未来长期来看，其市场规模将会有大的增长。
■ 电子与电气制造（包含半导体）
■ 机械工程
■ 汽车
■ 食品，饮料，药品和化妆品
■ 其他（包含木材加工，纸浆和纸产品，化工，纺织品等等）
在电子制造领域的应用主要是引导机器人进行高精度pcb定位和smt元件放置，还有表面检测。在机械领域主要是部件识别和在线质量检测，通过反馈控制来提高产品的产量和成品率。在汽车领域主要是装配的在线检测和零部件的离线检测，还有表面检测。在食品饮料领域主要有包装检测和分类识别方面的应用。在纸产品领域主要是表面检测和均匀度检测，同时优化生产流程。在医学领域主要是包装检测和标签识别。其他领域主要是部件识别和表面检测方面应用。
从事机器视觉相关业务的公司包括有系统部件提供商，系统提供商，系统集成商和咨询服务机构等。大多都是开展地区性业务的中小公司。市场的主要公司有：康耐视（cognex），欧姆龙（omron）和西门子（siemens）等。多数为跨国公司，有些在各地设独资子公司，有些通过分销商和战略伙伴来取得市场。大公司通过分销商或者直接对用户销售，而中小公司通过oem商和系统集成商来获得客户，很少直接销售。市场排名前四位总共约占26%市场份额。近十来年，客户对于产品质量和质量控制的要求越来越高，已经不能接受任何缺陷。伴随着自动化生产线不断扩大产能的要求和质量控制的要求，人工检测不仅麻烦，也越来越变得不可行了。解决的方法就是采用自动检测。自从上世纪七十年代机器视觉系统产品出现以来，其已经逐步向处理复杂检测，引导机器人和自动测量几个方面发展，逐渐地消除了人为因素，降低了错误发生的概率。为了保持产品质量和产量两方面的竞争力，产品产业链上的公司都纷纷采用了机器视觉技术。更快的处理速度和更高的图像采集质量是未来发展趋势。
灵活的生产要求
　　在应用领域中，尤其是汽车产业，在生产方面需要更大的灵活性。客户对产品种类多样性的需求导致了生产上对灵活性的要求，比如降低转换生产不同产品所需的时间，多部件同时检测和要求系统具有紧凑性。反映到对机器视觉系统的要求就是可以同时检测多个部件，有效地不停顿地应付产品转换，转换时不需要对程序有大的变动。这个趋势使得机器视觉系统变得一方面对使用者更加方便和友好，另一方面可以高速同时处理多个任务且不影响产品的产量。
新的应用领域
　　随着机器视觉系统在工业领域被广泛接受，出现了越来越多的有关新应用领域的报道。像在木材加工，化工和包装等领域，机器视觉系统被越来越多地应用在质量检测，部件识别和自动引导等方面。这个趋势在未来中长期将会带动对机器视觉系统的需求。
市场驱动和制约因素
　　中国市场的建议
　　随着对产品质量提高和产量扩大的要求，作为世界工厂的中国也将会在从劳动密集型转向先进的自动化生产过程中，对机器视觉的应用提出需求。不过，中国的机器视觉市场现在还处在初始阶段，还需要经历一段成长的时间，与欧美市场相比还有较大的差距。
机器视觉系统市场是一个技术驱动的市场，北美和日本在技术方面具有优势，在这一点上中国和欧洲市场有着相似的地位。如何与跨国公司竞争，参考欧洲中小企业的方法，就是通过oem商和系统集成商开展业务，进行地区性的经营策略，把握住地区性的客户或者合作伙伴。但是从中国现在的情况看，中国大陆的机器视觉公司主要仍是以销售所代理的国外产品来生存，系统集成商的实力现阶段还很不足。而有些具有研发能力的公司，其研发团队缺少自动化生产线方面的应用经验，在提供解决方案方面还不能真正满足客户的要求。一方面随着机器视觉的概念为越来越多的各个工业领域的工程师所了解，这个状况会得到好转，另一方面随着智能相机技术的不断发展，直接销售的方式也可能在未来部分地改变机器视觉产品的市场结构。
在机器视觉市场成功的关键因素在于了解和满足客户的需求。更好地了解客户需求，提供比较好的解决方案是制胜法宝。一方面开发出易于安装，操作和维护的产品，支持生产线随需应变的要求，同时提供可裁减的价格选择；另一方面开发新的应用领域，与客户建立长期的合作关系，都会有助于机器视觉产品提供商的发展壮大。
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