入门机器视觉（二）

今天主要简单介绍几款用于机器视觉的软件。

一、开源的OpenCV

OpenCV是一个开源的基于BSD许可的库，它包括数百种计算机视觉算法OpenCV具有模块化结构，这就意味着开发包里面包含多个共享库或者静态库。下面是可使用的模块。图像处理（Image processing）、影像分析（video）、 3D校准（calib3d） 、平面特征（features2d）、对象侦查（objdetect）、highgui 、视频输入输出、GPU等一些其他的辅助模块。

二、VisionPro7.0系统

康耐视公司（Cognex ）推出的 VisionPro 系统组合了世界一流的机器视觉技术，具有快速而强大的应用系统开发能力。 VisionPro QuickStart 利用拖放工具，以加速应用原型的开发。这一成果在应用开发的整个周期内都可应用。通过使用基于 COM/ActiveX 的 VisionPro 机器视觉工具和 Visual Basic 、 Visual C++ 等图形化编程环境，开发应用系统。与 MVS-8100 系列图像采集卡相配合， VisionPro 使得制造商、系统集成商、工程师可以快速开发和配置出强大的机器视觉应用系统。

三、LabVIEW用于机器视觉

美国NI公司的应用软件LabVIEW机器视觉软件编程速度是最快的。LabVIEW是基于程序代码的一种图形化编程语言。其提供了大量的图像预处理、图像分割、图像理解函数库和开发工具，用户只要在流程图中用图标连接器将所需要的子VI（VirtualInstruments LabVIEW开发程序）连接起来就可以完成目标任务。任何1个VI都有3部分组成：可交互的用户界面、流程图和图标连接器。LabVIEW编程简单，而且对工件的正确识别率很高。

四、德国的MVTecHALCON

HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。它节约了产品成本，缩短了软件开发周期——HALCON灵活的架构便于机器视觉，医学图像和图像分析应用的快速开发。在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的Machine Vision软件。

随着MVTec公司与学术界的不断合作，在最新推出的HALCON 13中具有以下新功能：

1.技术革新

HALCON 13可以实现真正意义上的目标识别。基于样本的识别方法可以区分出数量巨大的目标对象。使用这种技术可以实现仅依靠颜色或纹理等特征即可识别经过训练的目标，从而无需再采用一维码或二维码等用于目标识别的特殊印记。

2.强大的三维视觉处理

HALCON 11提供的一个极为突出的新技术是三维表面比较，即将一个三维物体的表面形状测量结果与预期形状进行比较。HALCON提供的所有三维技术，如多目立体视觉或sheet of light，都可用于表面重构；同时也支持直接通过现成的三维硬件扫描仪进行三维重构。此外，针对表面检测中的特殊应用对光度立体视觉方法进行了改善。不仅如此，HALCON现在还支持许多三维目标处理的方法，如点云的计算和三角测量、形状和体积等特征计算、通过切面进行点云分割等。

3.高速机器视觉体验

自动算子并行处理 (AOP) 技术是HALCON的一个独特性能。HALCON 11中支持使用GPU处理进行机器视觉算法的算子超过75个，比其他任何软件开发包提供的数量都多。除此之外，基于聚焦变化的深度图像获取 (depth fromfocus)、快速傅立叶变换 (FFT) 和HALCON的局部变形匹配都有显著的加速。HALCON 11会带给用户更高速的机器视觉体验。

4.机器学习

最新版本Halcon13加入了机器学习的功能，进一步强大了Halcon的使用区域。

五、MATLAB相关的工具箱

Image Processing Toolbox （图像处理工具箱）

Computer Vision System Toolbox （计算机视觉工具箱）

Image Acquisition Toolbox （图像采集工具箱）

其他的一些工具箱：

名称：机器视觉工具箱。（Machine Vision Toolbox ）

开发者：Peter Corke. 发布日期: 1999

机构：澳大利亚 布里斯班 机器人和自动化研究组 负责人。

六、加拿大的Maxtor Image library

MIL软件包是一种硬件独立、有标准组件的32位图象库。它有一整套指令，针对图象的处理和特殊操作，包括：斑痕分析、图象校准、口径测定、二维数据读写、测量、图案识别及光学符 识别操作。它也支持基本图形设备。MIL能够处理二值，灰度或彩色图象。

此软件包为应用的快速发展设计，便于使用。它有完全透明的管理系统，沿袭虚拟数据对象操作，而非物理数据对象操作，允许独立于平台的应用。这意味着一个MIL应用程序能够在不同环境（Win98/Me/NT/2000）中运行于任何VESA-compatible VGA板或Matrox图象板上。MIL用用系统的观念识别硬件板，单一应用程序可控制一种以上硬件板。MIL能单独在主机上运行，但使用专用加速Matrox硬件效率更高。

七、eVision机器视觉软件

eVision机器视觉软件包是由比利时euresys公司推出的一套机器视觉软件开发SDK，相比于其他的机器视觉开发包例如cognex visionlibrary, Matrox Imaging library，它似乎在SDK的功能分类上比这两个提供了更多的选择项，而这一点感觉Matrox Imaginglibrary做特别差，显得特别苍白。

evision机器视觉软件开发包所有代码都经过mmx指令的优化，处理速度非常快，感觉和Intel的IPP有的一拼（当然还是比IPP稍逊一筹，但是毕竟这是Intel自家开发的），但却提供了比IPP多得多的机器视觉功能，例如OCR，OCV，基于图像比对的图像质量检测，Barcode和MatrixCode识别。而且我在这两年开发机器视觉软件基本都是基于evision开发。

八、HexSight

Adept公司出品的HexSight是一款高性能的、综合性的视觉软件开发包，它提供了稳定、可靠及准确定位和检测零件的机器视觉底层函数。其功能强大的定位器工具能精确地识别和定位物体，不论其是否旋转或大小比例发生变化。HexSight即使在最恶劣的工作环境下都能提供可靠的检测结果，呈现出非凡的性能。

HexSight软件包含一个完整的底层机器视觉函数库,程序员可用它来建构完整的高性能2D机器视觉系统，节省整个系统开发的时间。HexSight可利用Visual Basic、Visual C++或Borland Dephi平台方便地进行二次开发。

HexSight 的定位技术

HexSight的定位工具是根据几何特征，采用最先进的轮廓检测技术来识别对象和模式。这一技术在图像凌乱、亮度波动、图像模糊和对象重叠等方面有显著效果。HexSight能处理自由形状的对象，并具有功能强大的去模糊算法。HexSight快速,在一台2GHz 的处理器上,一般零件寻找和定位不超过10ms，并可达到1/40亚像素位置重复精度和0.01度旋转重复精度。此外HexSight有丰富但易用的图像标定工具，而且它的定位器可以方便嵌入到OEM的产品中。

九、RVB机器视觉和图象处理算法软件

利维机器视觉应用软件开发包(Real ViewBench，简称RVB)是致力于自动化领域的专业机器视觉和图象处理算法软件包，是机器视觉行业极具竞争力和价格优势的专业算法软件包。

RVB包含各种Blob分析，形态学运算，模式识别和定位，尺寸测量等性能杰出的算法，提供不同形状关注区(Region ofInterest, 简称ROI)操作，可以开发强大的视频人机界面功能。RVB提供了稳定、可靠及准确定位和检测零件的机器视觉底层函数，其功能强大的定位器工具能精确地识别和定位物体，即使在最恶劣的工作环境下都能提供可靠的检测结果，呈现出非凡的性能。

RVB软件包含一个完整的底层机器视觉函数库,程序员可用它来建构完整的高性能2D机器视觉系统，节省整个系统开发的时间。可利用Visual Basic、Visual C++或Borland Dephi平台方便地进行RVB二次开发。

RVB与图象采集设备如CCD相机无关，目前支持多种厂家的相机，接口包括USB2.0/3.0， GigE，1394a/b，如有更多相机接口要求，可以为客户免费定制。

十、EuclidLabs

http://www.euclidlabs.cn/suiji/2017/1028/134.html

意大利EuclidLabs公司成立于2005年，坐落在意大利的Spresiano市，致力于开发机器人三维视觉系统（软硬一体）和离线编程系统。其中，三维视觉系统主要用于上下料的机器人随机抓取、折弯钣金定位、码垛拆垛、三维位置识别和检测等，具有智能化、精度高、调试方便等特点，在国际处于领先水平；离线编程系统则覆盖了上下料应用、折弯应用、码垛拆垛等场合，其智能化的路径规划技术能够使复杂的工程应用简单化，降低调试周期和成本，具有很好的应用前景。

十一、欧姆龙 迈思肯 Visionscape?

可用于多平台的完善的机器视觉软件，并可全面扩展到单软件包，可与GigE相机和智能相机配合使用。这意味着应用开发商只需学习一种固定的软件环境，并且可以为具体应用选择最合适的平台。

Visionscape?机器视觉软件提供了开发和部署机器视觉应用所需要的全部元素。软件提供了一个对应用进行开发、测试和安装的点击式环境，特性包括：

Auto ID 工具: 解读所有标准线性码、数据矩阵和其他符 、光学字符识别（OCR）和光学字符验证（OCV）等。

图像处理工具：图像计算、图像旋转和映射、二进制和灰阶形态学、轮廓增强以及其他滤像功能等。

图像分析工具：缺陷检验、直方图分析、斑点分析、模板和模式识别、目标定位和方位探测等。

经校准的尺寸测量：各种预先配置好的测量方式，比如交叉线、点到点距离、点到线垂直距离等。

Intellifind?工具：在含噪图像中进行强大的模式定位和模式识别的几何模式匹配工具；包括标度测量。

颜色支持：颜色成像、颜色可视化和其他颜色工具支持颜色检验和识别应用。也可进行基于颜色的尺寸检测应用。

特定应用和自定义工具：用户自定义表达式和数学、自定义脚本视觉处理工具等。

FrontRunner：使用FrontRunner工程用户界面，轻松快捷地创建复杂视觉应用，并视具体应用需求可在基于PC的系统上运行或下载到任何Visionscape智能摄像机。

AppRunner：在AppRunner标准运行时间界面中，用户可获得全套系统状态，例如开始/停止应用、收集和审查出现故障的图像，以及提交其它诊断信息等功能。.

Open ActiveX：全套ActiveX组件，能创建自定义用户界面，并在运行过程中创建视觉应用。

自定义：从工厂车间的操作员到应用工程师和开发人员，Visionscape 软件的配置环境能满足不同用户的需要，尽可能提高生产率。

十二、SILICONSOFTWARE

德国SILICONSOFTWARE公司专注于设计生产带有图像处理功能的智能图像采集卡。支持Camera Link, GigE Vision， HSLink和CoaXPress (CXP) 等接口。区别于普通图像卡的板载预处理功能，SILICONSOFTWARE的MicroEnable系列采集卡能让用户自行决定板载FPGA中执行的图像处理算法。借助于Visual Applet可视化开发工具，用户无需具有FPGA编程经验即可将处理算法嵌入到MicroEnable图像卡中，从而有效地降低视觉系统对PC性能的

十三、Vidi

ViDi,成立于2012年瑞士，CPA集团成员，是世界上领先的软件公司。世界上首个提供基于深度学习的理论来解决图像分析方法的软件供应商，是工业视觉领域的一场革命。 ViDi套件是基于机器视觉的智能机器学习算法，并且已经通过现场测试、 优化和可靠的验证。目前成功的应用是在医药、 医疗技术、 汽车、 纺织、 印刷、 物流和制表行业。

十四、AdaptiveVision

Adaptive Vision Studio 是一个工程用的机器视觉软体工具库，它基于dataflow ，具有完整的设定，是一个强力、随时可使用的图像分析。 过滤器.

Adaptive Vision的优势：

1、视觉化操作：低层编程速度快，由于其不需要任何的编程基础，所有的程序都为专业电脑视觉的应用最佳化，所有的过程及结果都可以预先浏览分析，各项参数都可以实时调整，并且可以根据自己的工作方式来应用，所以机器视觉工程师能很快的适应，在工作中使用。

2、市上最强大的图像处理软件：Adaptive Vision Studio中具有超过1000个完善的过滤器，每个过滤器在Adaptive Vision Library中都有与之相对应的功能，所有的资料类型都能够自动记忆管理，多核心处理器的最佳化，使其处理速度可达到C++优化的十倍以上，与其他图像处理软件相比较，功能更强大，应用更容易。

3、提供了产业图像分析工作中必不可缺的高性能和灵活性。由于Adaptive Vision Studio符合 GigE Vision 产品标准，因此可以使用市面上的各种相机。其内容易于整合，其基于大型神经 络终端研发的深度学习软件可以不断的重新训练，重新储存新特征。

4、科技不断进步，Adaptive Vision Studio的解决方案不但能够替代以底层编程库为基础的解决方案，还有更为既简单又新颖的解决方案。

Adaptive Vision Library Lite (AVL Lite) 是以 Adaptive Vision Library Professional 为基础的C++图像处理库。 该软体库可以免费使用，包括商业应用项目，但其功能被限制为其他免费库如OpenCV或CImg也能提供的基本操作符。 产业专用的高级现成工具，升级到AVL Professional才能使用。

十四、AiDitron

AiDitron 是一款基于人工智能深度学习的针对机器视觉开发的软件

主要有四点功能 1.字符识别 2.定位 3.缺陷检测 4.图片分类

AiDitron人工智能软件/智能相机能够像人一样，无需编程，能够进行自学习的方式来训练，功能强大，其优势在于：

1.准确率高：在工业检测领域，通过大数据的学习和不断的重复，准确率无限接近100%。

2.解决疑难问题：在传统机器视觉软件调节一个参数另一个参数可能就会有变动，无法完全满足所有缺陷的检测要求。人工智能，只要不断加样本学习即可。

3.短时间可以做出结果：在时间要求很短的项目上，只要有足够多的图片，而且进行标识，原则上一天就可以做出理想的结果。

4.后期维护方便：传统算法现场出现问题，无法检测出想要的结果，软件编程技术人员要到生产现场进行软件调试，新软件直接把没有检测出来的图片在生产现场再学一遍就可以达到想要的结果。

PS：后续会更新几款软件的使用的感受及推荐。