我可以设计一种工业视觉系统，用于自动检查具有以下主要要求的物品：
图像一件好的零件必须是黑色背景，并且该零件必须是灰色。
缺陷必须在灰色区域内显示为白色区域。
这些要求大大简化了软件的一部分系统：为了将物品分类为有缺陷，该算法仅计算白色像素。
但是要获得这种简单的算法，我必须非常擅长设计照明/光学/机械部件
在过去，我可能读过这样的句子：“在机械上做得尽可能多，在软件上做得尽可能少”。在我看来，这是在1990年代（或1980年代）的一本关于实用机器视觉的书中，但我找不到正确的引用/参考文献。
#1 楼
我发现了一些“谚语”，例如：切勿使用软件来补偿较差的照明系统。
这样做不划算，并且会导致系统设计不佳。
添加防光罩以使阳光远离下面的物体更便宜
检查而不是修改软件。另一个
常被遗忘的普遍真理。
没有什么能超越光速。光学上可以完成的任何处理都会在以后节省大量的计算机处理。
在布鲁斯·B·巴切洛（Bruce G. Batchelor）和保罗·F（Paul F）撰写的《工业智能视觉系统》一书中惠兰以及BG Batchelor和P.F. Whelan（1994），“机器视觉系统：谚语，原理，偏见和优先级”，SPIE的议事录-国际光学工程学会，第1卷。 2347-机器视觉应用程序，体系结构和系统集成III，美国波士顿，第374页，
383页。 （请参见http://elm.eeng.dcu.ie/~whelanp/proverbs/proverbs.pdf）。
谚语也在2012年出版的《机器视觉手册》中，编辑：布鲁斯G.Batchelor ISBN：978-1-84996-168-4。
评论
$ \ begingroup $
很棒。谢谢！我想我以前读过一些谚语书-也许几年前甚至在演讲中都引用过它？-但是我自己没有抄本。
$ \ endgroup $
–重新思考
13年1月1日在2:29
#2 楼
如何找到合适的照明？对于必须为Machine Vision应用程序选择正确的照明设置的工程师，这将是最重要的问题。可能他记得一些聪明的
机器视觉谚语，例如“比写更好的光
（软件）”，“避免垃圾进入（不良照明）导致垃圾散出
（不良结果）”
Jahr，I.，2007年。《机器视觉中的照明》，作者：亚历山大·霍恩伯格（Alexander Hornberg）。机器视觉手册。约翰·威利父子（John Wiley＆Sons），第150页。
#3 楼
我不确定是否能找到您的报价，但我可以提到过去30年中的一些书，这些书至少在某种程度上倾向于实践建议，而不是单纯地依靠理论/数学/科学性。 （我读过的一本比较“理论化”的教科书，只是从较早的教科书上简单地反驳了几页数学，并附有完全相同的明显错字。） 。我的第1卷和第2卷的版权为1982。第1卷涵盖了数学和图像形成的更多基础知识，第2卷探讨了分割，匹配等方面的实用性。计算机也是从1982年开始的Ballard和Brown的Vision，直到今天，对于那些必须使视觉系统正常工作的人来说，它仍然是一个有用的参考。这本书在呈现真实图像和彩色板方面都比较友好。有伪码算法和一些有用的公式（例如RGB到HSI颜色空间）。他们在算法应用方面提出了许多有用的实用观点，并且可能写了与您提到的报价类似的内容。
Nello Zuech的《应用机器视觉》于1988年出版。我的最新版本是名为“理解和应用机器视觉”。与我提到的其他书籍不同，Zuech的书籍更是为必须指定，安装，维护并可能修改视觉系统的工程师提供的实用指南。 Zuech的书在亚马逊上的定价为200美元，但是如果您进行搜索，您可能会发现其他来源。他有很多清单，决策矩阵等，因此该书非常适合作为一般参考。那本书或Zuech写的其他东西可能就是您的出处。
冈萨雷斯和伍兹（1992年第1版）的《数字图像处理》是一本常用的教科书，虽然在系统集成或照明方面（我还记得很多），但它的语气还是比较健谈的。另请访问其网站http://www.imageprocessingplace.com/。机器视觉：ER Davies撰写的《机器视觉：理论，算法，实用性》（1990年第1版，2006年第3版）是比较好的一种。教科书，检查解决申请所需的实际工作。通常，算法是比较简单的算法，但是Davies深入研究并不仅检查了可以在何处应用算法，而且还研究了这样做的实际结果。就是说，现在可能还不是您的消息来源。
在所有这些书中，Zuech的书最着眼于对完整系统的实际评估。即使他不是您的出处，最好还是复制一份他的作品。
评论
$ \ begingroup $
+1非常感谢！顺带一提：Davies的《机器视觉：理论，算法，实用性》第一版于1990年出版（伦敦：Academic Press，c1990）ISBN 0122060903。
$ \ endgroup $
–亚历山德罗·贾科普森（Alessandro Jacopson）
13年1月1日在7:39
#4 楼
设计检查系统时应始终遵循两个重要规则：
设计光学子系统时，请尽量将对图像处理器的要求降低到平凡的水平。级别，通过提供尽可能最佳的图像来进行分析。
设计图像处理器时，假定不可能
在图像处理器中获得相同质量的图像。就像在实验室生产的一样。永远不要依赖“脆弱”算法。
改善照明几乎总是比图像处理便宜。
壮观。
Batchelor，B.G.，1985年。《照明与观察技术》，B.G。达契洛（Batchelor）华盛顿特区霍奇森出版社（Hill）自动化外观检查。英国北荷兰的IFS（出版）有限公司。第104页。
评论
如果是80或90年代的话，虽然可能不再正确，但@endolith是的，它可能不再是真实的……但是我不是在寻找绝对真实的，而是在寻找有影响力的（也许只是在那个时候）参考。
相反，如果要制造许多单元，则需要降低光学器件的价格，并在软件中进行英勇的努力以弥补这一缺陷:)
@MartinThompson正是！但是我记得的参考是相反的：“机器视觉系统应该是1％的软件和99％的光机械”。
一般问题与任何计算机系统相同：GIGO（垃圾进，垃圾出）。您可以做的越多，可以改善初始图像质量，就越可以摆脱后期处理。 “勇敢的努力”只有在首先有足够的信息的情况下才可行；这确实取决于应用程序。我不相信自80年代/ 90年代以来，这种变化根本没有改变。仅仅由于摩尔定律（在给定的时间内要进行更多处理），您可能会做的事情有所改善，但是从一个好的图像开始，您还是更好！