工業(yè)機器人視覺分揀識別系統(tǒng)設(shè)計

摘要面對工業(yè)自動化技術(shù)的不斷發(fā)展，許多生產(chǎn)制造過程中逐漸不斷地應(yīng)用到工業(yè)機器人，通過智能工業(yè)機器人與智能相機系統(tǒng)相結(jié)合，構(gòu)建起工業(yè)機器人視覺系統(tǒng)，使用智能化機器替代人眼器官來完成觀測與判斷的生產(chǎn)步驟，以此能應(yīng)用于各種各類不適合人的高危生產(chǎn)環(huán)境以及應(yīng)用于那些使用人眼器官視覺都無法精確測量判斷的場境，避免人眼視覺檢測所帶來的偏差和失誤之余，能夠長時間穩(wěn)定工作，大大提高測量精度和速度；通過非接觸性測量，更減少因人工檢測操作所帶來的產(chǎn)品損壞等問題，保障觀察者安全，降低廢品率與勞動成本，提高生產(chǎn)效率與系統(tǒng)可靠性，產(chǎn)生更大的經(jīng)濟效益。本文通過研究工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)中的視覺識別系統(tǒng)，簡要分析工業(yè)生產(chǎn)過程中，使用合適的光源，攝像機，計算機等部件，采用高斯濾波，均值濾波等方法降低所攝圖像上提取的信息干擾，提高圖像清晰度。采用斑點定位、灰度匹配、輪廓匹配等定位方式，實現(xiàn)工件定位功能。根據(jù)工件圖像選擇適合的特征提取算法，優(yōu)化改進現(xiàn)工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)中的視覺識別系統(tǒng)，使其更好地應(yīng)用于半導(dǎo)體晶片切割的位置識別，各類工件的分揀，印刷或者鋸片的檢測，工件序列號等圖像的信息讀取，火化塞間隙尺寸的測量，表面的劃痕缺陷檢測，封裝檢查等等環(huán)節(jié)所需的視覺檢測場合。關(guān)鍵詞：機器視覺；分揀系統(tǒng)；圖像處理；識別DesignofvisualsortingandrecognitionsystemforindustrialrobotAbstractInthefaceofthecontinuousdevelopmentofindustrialautomationtechnology,manyproductionprocessesaregraduallyappliedtoindustrialrobots.Throughthecombinationofintelligentindustrialrobotsandintelligentcamerasystems,thevisionsystemofindustrialrobotsisconstructed,andintelligentmachinesareusedtoreplacehumaneyeorganstocompletetheproductionstepsofobservationandjudgment,sothatitcanbeappliedtoallkindsofhigh-riskstudentswhoarenotsuitableforhumanbeingsTheproductionenvironmentandthefieldenvironmentthatcannotbeaccuratelymeasuredandjudgedbyusingthehumaneyeorganvisioncanavoidthedeviationanderrorcausedbythehumaneyevisiondetection,andcanworkstablyforalongtime,greatlyimprovingthemeasurementaccuracyandspeed;throughnon-contactmeasurement,theproductdamagecausedbythemanualdetectionoperationcanbereduced,ensuringthesafetyoftheobserverandreducingthewasteproductsRateandlaborcost,improveproductionefficiencyandsystemreliability,andproducegreatereconomicbenefits.Inthispaper,thevisualrecognitionsysteminthesortingsystemofindustrialrobotisstudied.Intheprocessofindustrialproduction,theappropriatelightsource,camera,computerandothercomponentsareused.Gaussianfiltering,meanfilteringandothermethodsareusedtoreducetheinterferenceofinformationextractedfromtheimageandimprovetheimageclarity.Usingspotpositioning,graymatching,contourmatchingandotherpositioningmethodstoachievetheworkpiecepositioningfunction.Selectsuitablefeatureextractionalgorithmaccordingtotheworkpieceimage,optimizeandimprovethevisualrecognitionsysteminthecurrentindustrialrobotsortingsystem,sothatitcanbebetterappliedtothepositionrecognitionofsemiconductorchipcutting,thesortingofallkindsofworkpiece,thedetectionofprintingorsawblade,theinformationreadingofimagesuchasworkpieceserialnumber,themeasurementofgapsizeofcremationplug,thedetectionofscratchdefectonthesurface,sealingVisualinspectionoccasionsrequiredforinstallationinspectionandotherlinks.Keywords:MachineVision;SortingSystem;ImageProcessing;Distinguish目錄1前言 11.1本設(shè)計的目的、意義及應(yīng)達到的技術(shù)要求 11.2本設(shè)計在國內(nèi)外的發(fā)展概況及存在的問題 21.3本設(shè)計應(yīng)解決的主要問題 32本設(shè)計主要組成及使用的功能模塊 32.1工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)的分析 32.2智能相機基礎(chǔ)設(shè)置 42.3機器視覺圖像處理軟件模塊 62.3.1圖像濾波 62.3.2圖像幾何變換及定位 72.3.3圖像特征提取及測量 82.3.4圖像缺陷處理 92.3.5圖像字符讀取 102.3.6算法邏輯 112.4組態(tài)監(jiān)測頁面 113圖像處理測試及測試結(jié)果 124結(jié)論 13參考文獻 15致謝 16附錄 17PAGE161前言機器視覺是計算機軟硬件、光學(xué)、機械、電子等方面相融合的科學(xué)技術(shù)，其中，涉及到光學(xué)成像，圖像處理，傳感器，計算機，人工智能，模式識別等多個領(lǐng)域。隨著“中國制造2025”戰(zhàn)略的提出以及中國經(jīng)濟的持續(xù)不斷地飛躍發(fā)展，中國正逐漸成為了機器視覺技術(shù)發(fā)展最活躍技術(shù)應(yīng)用次數(shù)超高的地區(qū)之一，其應(yīng)用范圍涵蓋了工業(yè)、科研、軍事、醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、公安、交通、安全、天文、氣象、航天等國民經(jīng)濟的多個行業(yè)。生活中，手機照相支付等APP軟件中的人臉識別，二維碼，文字等識別功能，無人駕駛汽車，印刷品質(zhì)量自動化檢測，工業(yè)生產(chǎn)中的產(chǎn)品質(zhì)量等級分類，芯片貼片，半導(dǎo)體晶片切割的位置識別，各類工件的分揀，印刷或者鋸片的檢測，工件序列號等圖像的信息讀取，火化塞間隙尺寸的測量，表面的劃痕缺陷檢測，封裝檢查等等都應(yīng)用到機器視覺技術(shù)。而機器視覺系統(tǒng)，能夠在一些不適合人的高危生產(chǎn)環(huán)境以及應(yīng)用于那些使用人眼器官視覺都無法精確測量判斷的場境，用機器代替人眼器官來做測量和判斷。在工業(yè)場景中，一個典型的工業(yè)機器視覺系統(tǒng)包括：被測物，光源照明，觸發(fā)圖像采集的光敏傳感器，攝像機，計算機存儲，圖像處理軟件，監(jiān)視器，控制執(zhí)行機器，現(xiàn)場總線接口，遮光板等等。通過工業(yè)機器視覺系統(tǒng)，能夠優(yōu)化傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)制造中，人工檢測產(chǎn)品表面缺陷速度慢等導(dǎo)致生產(chǎn)效率低下的各種各類生產(chǎn)環(huán)節(jié)，甚至解決在檢測過程中容易出錯導(dǎo)致檢測結(jié)果不精確等人工檢測局限性導(dǎo)致的相關(guān)問題。本文針對原有的工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)存在的精度不高、工件有限定條件、生產(chǎn)環(huán)境影響、操作復(fù)雜等問題，以工業(yè)機器人視覺系統(tǒng)為基礎(chǔ)，設(shè)計工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)的視覺識別檢測應(yīng)用，并詳細說明了系統(tǒng)的原理和結(jié)構(gòu)組成，進而達到了理論與技術(shù)實踐有效統(tǒng)一的目的，解決原有工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)人工檢測的不精確，人力檢測的局限性，環(huán)境因素導(dǎo)致圖像識別的不穩(wěn)定性，不同工業(yè)應(yīng)用場景對應(yīng)設(shè)計識別算法的繁瑣性等問題，具有產(chǎn)品部件精確測量的優(yōu)勢；解決了系統(tǒng)軟件圖像識別相關(guān)信息時實時檢測與測量的相關(guān)問題，迎合實際具體生產(chǎn)的需要，具備一定的實用性；解決了傳統(tǒng)意義的視覺檢測系統(tǒng)中需要多次識別導(dǎo)致產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，繼而造成運行計算量大的問題，具有實時判別產(chǎn)品某項信息是否在允許誤差范圍內(nèi)等的優(yōu)點，且測量數(shù)據(jù)準確，滿足生產(chǎn)需要。1.1本設(shè)計的目的、意義及應(yīng)達到的技術(shù)要求以基本實現(xiàn)工業(yè)機器人視覺分揀識別系統(tǒng)為主要目標，以典型的機器視覺系統(tǒng)組成為依據(jù)，以panel_view.exe為開發(fā)設(shè)計工具，設(shè)計一套具備操作使用簡單方便，降低人力成本，甚至克服人工所不能完成等優(yōu)勢的工業(yè)機器人視覺分揀識別系統(tǒng)。首先根據(jù)工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)的場景，所要分揀的工件中其所需特征的顏色等等，選擇合適分辨率，像素深度，曝光方式，顏色，傳感器類型等參數(shù)的智能相機。其次，通過麥克瑪視公司研發(fā)的智能相機軟件panel_view.exe，使用濾波，幾何變換，定位，特征提取，測量，缺陷處理，測量，讀取信息，通訊等功能模塊識別分揀出各項指標都符合誤差范圍之內(nèi)的目標工件。最后，通過相關(guān)組態(tài)軟件，編輯出合適的監(jiān)測頁面以便觀測工業(yè)機器人分揀過程中，智能相機所攝不同圖像提取的各個所需識別提取檢測的信息是否合適目標工件的要求。1.2本設(shè)計在國內(nèi)外的發(fā)展概況及存在的問題在2017年由中國國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，其中規(guī)劃指出2030年前中國的人工智能發(fā)展事業(yè)的總體戰(zhàn)略計劃，相關(guān)細則提及需要大力發(fā)展人工智能新型產(chǎn)業(yè)。根據(jù)相關(guān)政策指引表示：未來機器人將向著高柔性的協(xié)作型機器人以及智能機器人的方向發(fā)展前進。近年來，我國已經(jīng)連續(xù)數(shù)年成為全球第一大工業(yè)機器人的應(yīng)用市場，國內(nèi)機器人市場一直維持著高速地增長，而且，每年累計銷售量和增長率持續(xù)攀高，占據(jù)著全球市場的機器人銷售份額不可忽視的位置。在3c制造業(yè)，應(yīng)用行業(yè)里以汽車整車制造、汽車零部件以及配件制造為代表的汽車制造業(yè)等工業(yè)領(lǐng)域上，關(guān)于對應(yīng)的工業(yè)制造等機器人的需求量不斷持續(xù)增加，相關(guān)人工智能企業(yè)的產(chǎn)量不斷持續(xù)攀升。隨著國內(nèi)的電子商務(wù)，快遞等行業(yè)的高速發(fā)展，智能機器人的出現(xiàn)，除了很好地優(yōu)化了傳統(tǒng)人力勞動作業(yè)時所帶來的局限性，工作效率上也有了大幅提升。在工業(yè)機器人分揀識別系統(tǒng)中，無需人工進行干預(yù)，完成高工作量，具有較低的分揀破損率和錯誤率的優(yōu)勢深受市場歡迎。首先需要攝像機對工件進行相應(yīng)的圖像采集，然后對對應(yīng)的圖像進行分析計算識別處理，對工件進行識別定位，并根據(jù)建立的坐標轉(zhuǎn)化關(guān)系得到對應(yīng)工件的機器人坐標，通過發(fā)送設(shè)定的運動指令，從而控制機器人抓取不同特征的工件，將指定的目標工件放入指定安放的位置中。但是，現(xiàn)今擁有機器視覺的工業(yè)機器人的行業(yè)面臨著生產(chǎn)研發(fā)成本極高的困境，需要具備大量的物力人力才能完成相應(yīng)的具有機器視覺能力的工業(yè)機器人系統(tǒng)的設(shè)計、算法、仿真、測試、驗證等等一系列研究開發(fā)。并且由于相關(guān)的研發(fā)設(shè)備的價格都十分昂貴，故不具有強大的經(jīng)濟實力支撐，就更難產(chǎn)生突破。部分企業(yè)還需要同時面對自身項目周期過長，人力資源不足，付款條件嚴苛，資金風(fēng)險較大等人事因素，因此，目前在國內(nèi)，工業(yè)機器人的大部分市場依舊被各類外資知名品牌生產(chǎn)的工業(yè)機器人所占據(jù)著。但是，與此同時，國內(nèi)部分企業(yè)通過收購或者自主研發(fā)的方式掌握本體和零部件的研制技術(shù)，并結(jié)合中國本土系統(tǒng)的主要優(yōu)勢，積極在工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)鏈上游以及中游，想通過差異化的競爭路線來發(fā)展屬于中國本土的工業(yè)機器人視覺識別技術(shù)，使國產(chǎn)工業(yè)機器人能擁有一定的競爭力以及一定的技術(shù)優(yōu)勢，相信未來隨著工業(yè)機器人的核心技術(shù)研發(fā)的進一步突破，工業(yè)機器人視覺分揀系統(tǒng)不斷完善，最后中國將成為全球第一大，擁有機器視覺的工業(yè)機器人制造市場。1.3本設(shè)計應(yīng)解決的主要問題目前，現(xiàn)有的工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)的視覺檢測識別應(yīng)用主要存在圖像精度不高、工件有限定條件、生產(chǎn)環(huán)境影響、操作復(fù)雜等問題。如：a、從總體的典型機器視覺系統(tǒng)組成角度出發(fā)，根據(jù)智能相機的參數(shù)，原始圖像噪聲干擾程度，圖像處理軟件中對待處理圖像的預(yù)處理質(zhì)量等均會不同程度地影響圖像精度；b、不同類型樣式的目標工件中所需檢測各自不同的感興趣特征不一，使得工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)分揀可能局限單一，對工件有一定的限定條件；c、從外界干擾角度出發(fā)，流水線生產(chǎn)車間環(huán)境會影響相機拍攝的原始圖像效果。2本設(shè)計主要組成及使用的功能模塊以基本實現(xiàn)工業(yè)機器人視覺分揀識別系統(tǒng)為主要目標，以典型的機器視覺系統(tǒng)組成為依據(jù)，以panel_view.exe為開發(fā)設(shè)計工具，設(shè)計一套具備操作使用簡單方便，降低人力成本，甚至克服人工所不能完成等優(yōu)勢的工業(yè)機器人視覺分揀識別系統(tǒng)。首先根據(jù)工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)的場景，所要分揀的工件中其所需特征的顏色等等，選擇合適分辨率，像素深度，曝光方式，顏色，傳感器類型等參數(shù)的智能相機。其次，通過麥克瑪視公司研發(fā)的智能相機軟件panel_view.exe，使用濾波，幾何變換，定位，特征提取，測量，缺陷處理，測量，讀取信息，通訊等功能模塊識別分揀出各項指標都符合誤差范圍之內(nèi)的目標工件。最后，通過相關(guān)組態(tài)軟件，編輯出合適的監(jiān)測頁面以便觀測工業(yè)機器人分揀過程中，智能相機所攝不同圖像提取的各個所需識別提取檢測的信息是否合適目標工件的要求。2.1工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)的分析分揀，就是根據(jù)物品部件的品種種類參數(shù)特征等要點信息，按一定的先后順序進行擺放在不同的位置，分門別類。工業(yè)生產(chǎn)中的工件分揀也是如此，能夠把不同種類的目標工件進行區(qū)分并揀出，或者在大量同種工件中分揀出存在質(zhì)量缺陷的問題工件。隨著中國制造業(yè)的發(fā)展，由于傳統(tǒng)的流水線分揀作業(yè)中依靠人工分揀工人長時間、重復(fù)性進行分揀動作導(dǎo)致的工作效率低，準確性低等問題，已經(jīng)不能適用于現(xiàn)代化的高生產(chǎn)效率，智能自動化的大批量生產(chǎn)，故現(xiàn)時工業(yè)機器人視覺分揀系統(tǒng)越來越廣泛。工件分揀的方式主要有兩種，動態(tài)分揀和靜態(tài)分揀。此次研究分析的工業(yè)機器人視覺分揀識別系統(tǒng)為靜態(tài)分揀，即工業(yè)機器人分揀過程中與流水線上的傳輸帶是間歇性運動狀態(tài)。其系統(tǒng)硬件主要包括執(zhí)行模塊與視覺模塊，主要由天機TR8型號的六關(guān)節(jié)工業(yè)機器人，智能相機，光源，控制器，氣動裝置（氣泵），計算機等部件組成，在工業(yè)機械臂的末端使用小型吸盤作為執(zhí)行工具，通過示教器信號控制與氣動裝置實現(xiàn)對工件的釋放與抓取，從而基本控制機械臂運動，進而實現(xiàn)對應(yīng)目標工件的智能分揀。本文主要研究討論工業(yè)機器人視覺分揀識別系統(tǒng)視覺模塊的圖像處理部分，其余六關(guān)節(jié)工業(yè)機器人的編程運動路線操作，機器人控制器與計算機連接通信，目標工件識別定位等相關(guān)問題，暫且不作研究討論說明。設(shè)計實際操作平臺如圖2.1.1所示。圖2.1.1設(shè)計實際操作平臺2.2智能相機基礎(chǔ)設(shè)置智能相機是一種高度集成化的微小型機器視覺系統(tǒng)。一般由光源、CCD或CMOS相機、圖像采集卡、圖像處理軟件以及一臺PC機構(gòu)成[3]。其中，工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用到的智能相機需要具有高精度、低噪聲、高清晰度、色彩還原好等特點，在通過計算機后能夠使用圖像處理軟件控制曝光時間、亮度、增益等參數(shù)。智能相機的主要基本參數(shù)包括:分辨率、像素深度、曝光方式和快門速度、像元尺寸（PixelSize）、光譜響應(yīng)特性等[3]。考慮到由于現(xiàn)實生產(chǎn)環(huán)境中工件旋轉(zhuǎn)，光照條件不一致，工件外觀的正常變化等條件變化因素需要選擇合適的智能相機工件定位工具；其次，為了使智能相機與PC機，用于執(zhí)行分揀的工業(yè)機器人機械臂，以及其他自動化裝置建立通信連接，需要考慮到智能相機內(nèi)置的網(wǎng)絡(luò)通信裝置性能；再者，在執(zhí)行分揀過程中，需要智能相機大量搜索尋找讀取生產(chǎn)線上的工件的文字，長度，條碼等圖形數(shù)據(jù)信息，對于此過程中的相機尋找特性，如圖像確認能力，讀取速率，應(yīng)變工件與工件之間位置變化的可重復(fù)性與可靠性等，由此得需考慮智能相機的尋找特性和測量工具的可重復(fù)性；對于原始圖像需要進行預(yù)處理突出顯示測量的特征，不標示突出甚至消除不需要的特征，如通過相對應(yīng)的圖像處理軟件基礎(chǔ)設(shè)置智能相機參數(shù)等配置，調(diào)節(jié)所攝圖像中目標工件邊緣和背景間的對比度，減少圖像中不需要的無關(guān)的無意義的特征，減少或消除因光照射工件表面產(chǎn)生的干擾性的光線，對圖像中粗糙紋理的特征位置進行平滑處理，對此智能相機是否具備良好的優(yōu)化原始圖像數(shù)據(jù)的能力，足夠的圖像預(yù)處理功能，能否能提高后續(xù)處理的圖像精確度和耐用性，也是此次選擇智能相機的考慮因素之一；最后，對于智能相機的附件，如照明光源，PC機等部件與智能相機同時運行時產(chǎn)生的兼容問題，直接影響著工業(yè)機器人視覺分揀識別系統(tǒng)能否有效快速穩(wěn)定運作，對此也需要進行檢測與考慮。結(jié)合本次工業(yè)機器人視覺分揀識別系統(tǒng)要求，根據(jù)上述的智能相機選擇依據(jù)，此次設(shè)計中的智能相機使用的類型系列是MICRO6000/6100。本設(shè)計所用智能相機實際主要參數(shù)指標如表2.2.1所示：表2.2.1所用智能相機實際主要參數(shù)指標型號MICRO-6003CE(-C)MICRO-6013CEMICRO-6013CM分辨率0.3MPixel640*4801.3MPixel1280*1024幀率120fps60fps30fps顏色黑白（彩色）黑白曝光模式全局快門電子卷席快門感光芯片1/3”CMOS1/1.8”CMOS1/2”CMOS為了避免智能相機的分辨率可能較低，導(dǎo)致拍攝得到的原始圖像因為各種的條件限制甚至乎外界的隨機干擾，造成不同程度的噪聲，影響后續(xù)對圖像的特征信息提取，故需要在圖像處理提取圖像特征信息的早期對圖像進行預(yù)處理。這里使用麥克瑪視的圖像處理軟件panel_view.exe在一定的圖像處理的硬件環(huán)境支持下，設(shè)置智能相機的合適參數(shù)，如曝光時間，放大灰度值倍數(shù)，工作模式等，從而完成圖像預(yù)處理的過程。通過設(shè)置相機工作模式參數(shù)，選擇切換拍照次數(shù)，根據(jù)觸發(fā)通訊方式不同選擇相機工作模式（如觸發(fā)一次，連續(xù)觸發(fā)，通信觸發(fā)，軟觸發(fā)等），使相機工作更加靈活。通過改變智能相機的抓圖控制功能參數(shù)，在較強信號條件下，調(diào)節(jié)進光量時間，從而有效控制曝光時間長短，增加信噪比，使圖像更加清晰；在信號弱如在暗處，由于曝光時間過長導(dǎo)致產(chǎn)生的噪音也隨之積累，故想在曝光時間合適一定的情況條件下，通過改變放大灰度值倍數(shù)，減小增益，減小噪點，使圖像更清晰。再者控制外觸發(fā)干擾時間，可排除微小的外觸發(fā)干擾信號，使圖像更清晰，以便后續(xù)達到智能相機圖像采集的目的。2.3機器視覺圖像處理軟件模塊通過上述的六關(guān)節(jié)工業(yè)機器人機械臂對目標工件抓取，分別使用3部智能相機分別給目標工件的正面，側(cè)面，俯面，進行拍照。經(jīng)過智能相機圖像預(yù)處理后，通過機器人，智能相機與電腦組態(tài)軟件間的協(xié)同控制與通信，傳遞檢測系統(tǒng)，并在計算機圖像處理軟件上得到拍攝圖像。由于圖像上的特征好壞會直接影響著圖像處理軟件進行圖像匹配時，是否能識別到目標工件。因此，設(shè)定目標工件的特征選取時，由于不相同類的目標工件特征值相差較大，需要選擇目標工件其同類之余，還要選擇不同目標部位的特征值非常相近的數(shù)值范圍，從而能夠通過待識別工件的目標特征是否落在參考工件目標特征的數(shù)值允許誤差范圍作為判別依據(jù)，處理圖像。通過通信連接在計算機圖像處理軟件得到的原始圖像，還可以在軟件上進行濾波，以此降低智能相機圖像提取的信息干擾，提高圖像清晰度，增強圖像，使工件信息提取識別更為精準。通過運用智能相機識別程序與算法對工件表面相關(guān)特征信息，進行圖像分割，特征提取，特征處理與識別。編寫功能算法，對智能相機所傳遞來的圖像進行幾何變換、定位、特征提取、測量、缺陷檢測、讀取等圖像處理，能夠基本在圖像處理軟件上描述圖像特征，如長度，角度，文字，面積等特征信息。2.3.1圖像濾波在圖像濾波操作過程中，可以使用圖像處理軟件具備的算數(shù)運算、色彩轉(zhuǎn)換、邊緣增強、邊緣濾波、高斯濾波、灰度形態(tài)學(xué)、亮度均勻化、均值濾波、中值濾波以及灰度拉升等智能算法模塊，消除出現(xiàn)在圖像當中一些無關(guān)緊要的信息，提高了有關(guān)信息的檢測度。如對所攝圖像灰度化后進行線性平滑濾波的高斯濾波處理，去消除圖像中的高斯噪聲塊，使圖像變得平滑。使用中值濾波對所攝圖像進行非線性的平滑調(diào)整，通過把圖像每一像素點的灰度值設(shè)置為該點某鄰域的窗口內(nèi)所有像素點灰度值的中值，以此濾除脈沖噪聲，同時保護目標圖像邊緣。還可以根據(jù)圖像卷積理論，合理地通過使用低通濾波來消除噪聲干擾，使用高通濾波來增強邊緣等高頻信號，針對待處理圖像的干擾信號以及必要信號進行處理，有效顯著地改善獲取圖像的像素質(zhì)量，讓原來模糊的圖像變得清晰明了；使用亮度均勻化能對指定區(qū)域范圍進行亮度均勻化處理。使用均值濾波（線性濾波），通過根據(jù)鄰域平均法的方法，使用均值來替代原需處理圖像中的各個像素值，進而使圖像平滑起來，算法簡單，速度更快。但是由于典型的隨機噪聲是由灰度級的急劇變化組成，因此常見的平滑處理的應(yīng)用就是降低噪聲，而均值濾波器的主要是去除了圖像中的不相關(guān)細節(jié)，如與濾波器模板尺寸相比較小的像素區(qū)域。由于均值濾波具有降低噪聲的同時，特別是針對景物的邊緣和細節(jié)部分，使圖像產(chǎn)生模糊現(xiàn)象的處理缺點，故均值濾波不做考慮使用。如圖2.3.1.1為在軟件上使用中值濾波的前后圖像及相應(yīng)功能算法模塊流程設(shè)置。圖2.3.1.1在軟件上使用中值濾波的前后圖像及相應(yīng)功能算法模塊流程設(shè)置2.3.2圖像幾何變換及定位在選擇了合適的濾波功能模塊后，需要對圖像進行切割處理。在進行圖像切割前，為了保證被測工件圖像中所需特征的范圍部分總是出于同樣的位置和方向，需要應(yīng)對這種情況下的圖像里被測物的位置與方向變化（被測物的位姿變化）進行處理，調(diào)整這種變化可以使用到幾何變換。一般情況下，針對流水線上被測物的位置和旋轉(zhuǎn)角度不能保持恒定，攝像機和被測物間的距離產(chǎn)生了變化等情況，可以使用到投影變換（ProjectiveTransformations），仿射變換（AffineTransformations），以圖像處理檢測軟件頁面以及方便檢測所需要的圖像特征部分作為條件標準，進行圖像變換，擺正圖像中所需要檢測的目標特征，以便后續(xù)對的圖像目標特征的切割處理。如，把處理圖像進行坐標變換（把圖像進行關(guān)于X軸、Y軸的鏡像變換，方便后續(xù)特征信息提?。?、位置估計（PoseEstimate）、縮放（實現(xiàn)縮小或者放大圖像分辨率的功能）、旋轉(zhuǎn)（實現(xiàn)輸入圖片依設(shè)定的角度旋轉(zhuǎn)功能）、極坐標變換（實現(xiàn)將輸入圖像指定區(qū)域的弧形區(qū)域圖像變換成水平方向圖像，即圓形極坐標轉(zhuǎn)換成直角坐標系，矯正所需處理圖像中圓形物體或被包含在圓環(huán)中的物體，使圓形物體中的被測工件圖像特征后續(xù)更容易讀?。┑葞缀巫儞Q處理，擺正目標特征。通過選擇適當?shù)膸缀巫儞Q可以以最大程度地消除由被測物的位姿變化所帶來的不良影響，有助于在后面的圖像處理和識別工作步驟中把處理重點關(guān)注在子圖像內(nèi)容本身，更準確地說是后續(xù)直接處理圖像中的對象，而不是仍然要對該對象的角度和位置等處理后再處理圖像中的對象。為了減少幾何變換處理后的圖像上需處理的大量特征信息，僅提取對圖像中感興趣并且需要的目標特征相對應(yīng)的那些區(qū)域，對圖像進行分割操作處理。在這個對被測工件圖像的特征信息進行定位分割的圖像處理環(huán)節(jié)時，需要從圖像中裁切出指定相關(guān)需要的特征區(qū)域圖像。首先在定位算法中，除了坐標定位以外，可以使用圖像處理軟件中的斑點定位（配合斑點分析工具得出的斑點區(qū)域坐標信息得到匹配位置信息，定位出圓圈的位置信息。）、圓定位（也稱外圓定位，在目標圖像的檢測區(qū)域內(nèi)擬合出圓，給出圓心的坐標信息。）、顏色匹配（需要有清晰的色彩值，并且模板當中不要有很多的干擾色，才能搜尋出圖像中顏色色塊在圖像中所在的區(qū)域。）、邊緣定位（通過給定指定坐標信息生成新的坐標信息用于實現(xiàn)定位功能。）、灰度匹配（根據(jù)目標的區(qū)域的灰度信息，學(xué)習(xí)模板后，給出目標的位移和角度信息。）、輪廓匹配等功能算法模塊，在待處理的圖像中選擇定位出需要的目標特征區(qū)域。選擇合適的定位功能算法，能夠加快圖像特征區(qū)域定位的速度，從而滿足圖像處理的快速性需求，為進一步準確提取圖像特征區(qū)域里的特征信息增加把握。2.3.3圖像特征提取及測量由于分割結(jié)果中經(jīng)常包含不想要的干擾，所以為了更有效的實現(xiàn)分類識別，提取工件邊緣區(qū)域或輪廓等圖像細節(jié)，辨認出圖像分割結(jié)果中的非原始描述的特征區(qū)域，可以使用圖像處理軟件中的特征提取功能模塊，如對待處理圖像中的斑點信息進行提取的斑點分析（使用對圖像中具有相似顏色、紋理等特征所組成的一塊連通區(qū)域進行二值化，分割得到前景和背景，然后進行連通區(qū)域檢測，從而得到斑點塊的功能算法）、斑點特征（對已分析出來的斑點根據(jù)設(shè)定的再次篩選斑點的斑點特征條件對現(xiàn)有的斑點進行篩選，得到符合設(shè)定的斑點特征條件的斑點數(shù)量。）、斑點變換（把指定的斑點區(qū)域變換到指定的形狀）、彩色斑點（在檢測區(qū)域內(nèi)搜尋與模板區(qū)域具有相同色彩分量的顏色分離區(qū)域數(shù)量。）；對圖像指定區(qū)域進行運算，檢測圖像灰度信息以及標定需要感興趣的特征的集合運算（對兩個輸入的區(qū)域依設(shè)定算法進行區(qū)域的交集，補集，并集的集合運算，并隨后選定運算后得到的區(qū)域。）、對比度（檢測指定的區(qū)域圖像內(nèi)像素矩陣中最大灰度值與最小灰度值的差即指定區(qū)域的灰度值。）、創(chuàng)建ROI（在圖像指定區(qū)域創(chuàng)建指定形狀、大小及顏色的ROI，即在待處理的圖像上，進行特征標記。）；通過這些圖像處理軟件上的功能模塊，根據(jù)應(yīng)用場景的不同，對那些模棱兩可，似是而非不易判別的特征去掉，提供具有很好可分性與獨立性的特征，使分類器容易判別。在待處理圖像對特征區(qū)域進行分割后，對圖像中的所需要的目標測量特征進行標定，隨后可以通過圖像處理軟件中的測量類型的功能模塊，依據(jù)幾何關(guān)系等方法，測量計算二維平面上的工件相關(guān)物理尺寸。這種基于機器視覺技術(shù)的尺寸測量方法，具有安裝簡易、精度高、成本低等優(yōu)點，其精確性、靈活性、實時性和非接觸性等特點能夠有效的解決傳統(tǒng)檢測方法存在的相關(guān)問題。其中，能夠距離，圓，對角度或線線坐標等特征信息進行提取檢測出來。如，角度測量（根據(jù)直線位置坐標求出給定的兩條直線之間的角度。）、圓擬合（將圖像上已知圓弧上坐標點擬合成圓）、圓測量（在設(shè)定的檢測范圍內(nèi)按任意方向進行掃描，檢測圓。）、直線擬合（用于將圖像上已知直線上坐標點擬合成直線。）、線線交點（通過線線交點工具，根據(jù)直線位置坐標，學(xué)習(xí)模板后，給出兩條直線之間的交點信息。）、線到線（通過線到線算法工具，根據(jù)直線位置坐標求出兩條直線之間的距離。）、點到線距離（通過使用點到線距離工具，根據(jù)點和直線位置坐標計算出點到直線之間的距離。）點到點距離（通過使用點到點距離算法工具，用于求取設(shè)定兩點之間的距離及中點信息。）、輪廓距離、橢圓測量等。運用圖像處理軟件上的測量功能算法可以快速有效檢測計算出工件圖像相關(guān)區(qū)域上的基本幾何特征信息，不但能夠?qū)Ξa(chǎn)品做出在線實時判定和分揀，同時還能夠獲取在線工件上的特征尺寸參數(shù)。如圖2.3.3.1為在軟件上直線擬合圖像處理的情況圖2.3.3.1在軟件上直線擬合圖像處理的情況2.3.4圖像缺陷處理缺陷檢測被廣泛使用于航空航天領(lǐng)域、工件表面質(zhì)量檢測、布匹瑕疵檢測等。傳統(tǒng)的算法對規(guī)則缺陷以及場景較為簡單的場合，可以較好地運用；但是對于那些特征不明顯的、場景比較混亂、形狀多樣等場合，則不能再適用。一般情況下，關(guān)于圖像的缺陷檢測有兩種方法，一種是通過對標準目標工件圖像與待測工件圖像進行預(yù)處理，閾值分割，最后進行比較；而另一種是待測工件圖像在進行預(yù)處理，閾值分割后與其繼續(xù)進行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理后形成的工件圖像進行比較。為了滿足實際工業(yè)生產(chǎn)所需系統(tǒng)圖像檢測重復(fù)率高，檢測時間短等需求，同時針對不同的工件檢測目標特征的不同圖像類型，使用以下幾類缺陷檢測算法，如輪廓缺陷（根據(jù)輸入圖像在選擇檢測的目標區(qū)域后，通過設(shè)置輪廓灰度區(qū)間與容差值，檢測判斷輪廓邊緣平滑度是否超過設(shè)定值，并標示出缺陷位置進行標記。）、顏色檢測（檢測當前檢測區(qū)域內(nèi)的圖像色彩值與之前訓(xùn)練的標準圖像色彩差異值是否在設(shè)定容差范圍內(nèi)。）、比對（根據(jù)目標工件的形狀特點記錄其所需觀察檢測的目標特征，通過對待處理圖像進行亮度校正，對比圖像區(qū)域的邊緣寬度數(shù)值，檢測目標區(qū)域內(nèi)圖像的比對度值，比對區(qū)域面積，得到待處理圖像中的某目標特征值與目標工件圖像標準的同類型特征值的差異，并標示出來。）針對各類不同的工件生產(chǎn)需求，應(yīng)用到實際工業(yè)分揀系統(tǒng)生產(chǎn)圖像檢測中。如圖2.3.4.1為在軟件上輪廓缺陷圖像處理的情況。圖2.3.4.1在軟件上輪廓缺陷圖像處理的情況2.3.5圖像字符讀取經(jīng)過了采集、圖像預(yù)處理、定位、特征提取以及缺陷檢測之后，根據(jù)工件圖像上相關(guān)印刷的需要檢測字符的目標特征使用字符讀取類型功能模塊進行字符識別。通過讀取工件的文字字符特征信息，如序列號，能夠追溯該工件在生產(chǎn)制造流程環(huán)節(jié)中的情況，以便跟進控制把握該工件的生產(chǎn)問題。一般情況下，字符識別首先是通過圖像處理后得到的單個字符分割出來，根據(jù)當前從圖像區(qū)域識別出的字符與預(yù)先設(shè)定的標準字符做比對，從而把字符進行分類，也就是把分割得到的區(qū)域之中的圖像字符分配一個符號并標記。工業(yè)生產(chǎn)上目標字符所對應(yīng)的字體，大小，圖像中字符的行數(shù)，顏色極性，筆畫粗細字符方向，字符傾斜程度等都可以有所不同。因此，在圖像字符讀取上，可以使用圖像處理軟件的各種字符讀取器功能模塊，如顏色分類（使用算法工具識別顏色之前需預(yù)先完成顏色種類的訓(xùn)練，對現(xiàn)有的待測圖像顏色進行識別分類）、讀碼（根據(jù)待測圖像所需檢測解析編碼信息的目標圖像區(qū)域，在進行當前所需解析的編碼類型（如QR、DataMatrix、條形碼），編碼背景圖像極性，圖像編碼特征點的信息間間隙參數(shù)等設(shè)置后識別條碼和二維碼，所包含的編碼信息。）、字符識別（根據(jù)圖像字符中筆畫粗細，傾斜，方向顏色極性等信息設(shè)置識別目標區(qū)域的數(shù)字英文字母等字符。）實際系統(tǒng)圖像字符讀取時，根據(jù)數(shù)據(jù)維度的不同以及相關(guān)實際需求，選擇最合適的字符讀取功能模塊，有利于提高生產(chǎn)效率，消除人力識別出錯率。2.3.6算法邏輯由于在工業(yè)生產(chǎn)的流水線分揀過程中需要圖像處理軟件進行大量重復(fù)性，循環(huán)性甚至需要邏輯判斷標示等圖像識別行為，因此需要在運用圖像處理軟件時調(diào)用一些算法邏輯，如腳本（把編寫的自定義邏輯運算、數(shù)學(xué)運算程序?qū)胫付ㄝ斎肟?，?zhí)行自定義編寫的程序），分支（判斷待檢測的圖像工件特征是否符合標準工件相對應(yīng)的目標特征誤差范圍之內(nèi)），計數(shù)，延時，F(xiàn)or循環(huán)（可在有多個但數(shù)量是確定的待處理工件圖像數(shù)據(jù)中，需要重復(fù)進行相同的圖像處理時使用），List循環(huán)（與For循環(huán)功能模塊不同，可在有多個不確定數(shù)量的待處理工件圖像數(shù)據(jù)中，需要重復(fù)進行相同的圖像處理時使用），終止循環(huán)（跳出循環(huán)循環(huán)體）等算法邏輯性的功能模塊，使進行圖像特征識別提取的一系列功能模塊調(diào)用更加合理邏輯地表達，繼而，使在圖像處理軟件上進行的目標工件特征信息提取算法更加條理，增加工件分揀的可能性與合理性。因此，通過運用圖像處理軟件，針對某個圖像需要提取的工件特征信息數(shù)據(jù)，有針對性并且適用性地編輯調(diào)用功能算法，使工業(yè)機器人視覺分揀識別系統(tǒng)得到處理圖像中工件所含的各相關(guān)特征信息數(shù)據(jù)，如工件邊長，工件某范圍區(qū)域面積大小，工件標簽字符文字信息，工件某個面的中心點，工件某范圍區(qū)域與工件邊緣之間的長度等；并設(shè)置圖像處理軟件分析鑒別圖像中工件所含的各相關(guān)特征信息數(shù)據(jù)，與標準模板工件進行匹配，判斷相關(guān)特征是否符合在規(guī)定的誤差范圍之內(nèi)，是否合格，從而得出整塊目標工件的檢測結(jié)果。2.4組態(tài)監(jiān)測頁面 圖像處理軟件中的組態(tài)監(jiān)控頁面的設(shè)計要素包括顯示所需監(jiān)控的檢測次數(shù)，所需監(jiān)測特征的工件合格個數(shù)及不合格個數(shù)，相機工作狀態(tài)，控制圖像處理算法運行停止的屬性組態(tài)控件設(shè)置，數(shù)據(jù)清零的屬性組態(tài)控件設(shè)置，甚至可設(shè)定運行次數(shù)的屬性組態(tài)控件設(shè)置等等。軟件上的組態(tài)編輯頁面如圖2.4.1所示。圖2.4.1軟件上的組態(tài)編輯頁面在圖像處理監(jiān)控界面中，主要包括檢測結(jié)果，監(jiān)測總數(shù)以及相機工作運行狀態(tài)顯示。其中，主控界面的屬性控件主要包括參數(shù)設(shè)置，信息查看，數(shù)據(jù)清零，運行。大致組態(tài)頁面設(shè)置如圖2.4.2所示。圖2.4.2組態(tài)頁面設(shè)置3圖像處理測試及測試結(jié)果a.測量工件對角線的處理圖像（左側(cè)為實驗原始圖像，右側(cè)為檢測圖像）b.測量工件中局部范圍中線的處理圖像（左側(cè)為實驗原始圖像，右側(cè)為檢測圖像）c.識別工件字符信息的處理圖像（左側(cè)為實驗原始圖像，右側(cè)為檢測圖像）4結(jié)論現(xiàn)有的工業(yè)機器人視覺分揀識別系統(tǒng)由于受到人眼器官視覺無法精確測量判斷，或受到其他生產(chǎn)環(huán)境的緣故，使拍攝出來的圖像精度不高，出現(xiàn)噪音等圖像現(xiàn)象，如果圖像處理不恰當，甚至?xí)?dǎo)致監(jiān)測出錯，這在實際的工業(yè)機器人生產(chǎn)檢測等重要生產(chǎn)環(huán)節(jié)中會造成經(jīng)濟損失等巨大不良影響。因此，在工業(yè)生產(chǎn)中工業(yè)機器人視覺圖像處理能力的要求顯得至關(guān)重要。本設(shè)計工業(yè)機器人視覺分揀識別系統(tǒng)，除了分析工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)的組成等要素及組態(tài)監(jiān)測頁面編輯設(shè)置，還重點探討了關(guān)于工業(yè)機器人視覺分揀識別系統(tǒng)圖像處理部分針對不同情況的相關(guān)應(yīng)對方法，主要從濾波，幾何變換及定位，特征提取及測量，缺陷處理，字符讀取，邏輯進行剖析。最后以測量工件對角線，測量工件中局部范圍中線，識別工件字符信息這三個圖像處理目標進行圖像處理測試，并得出相應(yīng)結(jié)果。本設(shè)計需要使用實驗室對應(yīng)的器材進行測試，但由于涉及新型冠狀病毒肺炎疫情的影響，對實驗數(shù)據(jù)的采集造成了一定的影響，后續(xù)會補充完整。本設(shè)計的工業(yè)機器人視覺分揀識別系統(tǒng)使工業(yè)生產(chǎn)場景的圖像處理結(jié)果變得方便且高效，但對于更多的圖像處理目標的嘗試，需要進一步研究探討。參考文獻[1]閆珊,姚立波,張巖.基于智能相機的工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)設(shè)計[J].常州信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報,2019,18(05):20-23+82.[2]劉毅龍.一種基于機器視覺的工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)[J].農(nóng)家參謀,2019(04):255.[3]周文彬.淺談智能型工業(yè)相機的應(yīng)用[J].電子測試,2018(22):135-136.[4]王偉.面向機器人作業(yè)的視覺系統(tǒng)軟件開發(fā)與應(yīng)用[D].東南大學(xué),2018.[5]陳懇.基于機器視覺的物料分揀工業(yè)機器人關(guān)鍵技術(shù)研究[D].深圳大學(xué),2017.[6]靳璞磊.基于智能相機和工業(yè)機器人的自動分揀技術(shù)研究[D].南京航空航天大學(xué),2016.[7]師亞娟,劉欣.物料自動分揀實驗平臺的研究與設(shè)計[J].工業(yè)儀表與自動化裝置,2014(03):40-43.[8]周婭,郎朗,蘇長杰.基于PLC和組態(tài)技術(shù)的材料分揀系統(tǒng)[J].南陽理工學(xué)院學(xué)報,2013,5(06):8-12.[9]馬燦.PCB缺陷智能視覺檢測系統(tǒng)研究與設(shè)計[D].湖南大學(xué),2012.[10]機器視覺算法與應(yīng)用(德)斯蒂格(Steger,C.),(德)尤里奇(Urich,M)(德)威德曼(Wiedemann,C.)著;楊少榮等譯.一北京:清華大學(xué)出版社,2008.11[11]FRAUNHOFERALLIANZVISION.GuidelineforIndustrialImageProcessing.FraunhoferGesellschaftzurForderungderangewandtenForschung,Erlangen,2003[12]D.CARO,AutomationNetworkSelectISA-TheInstrumentation,Systems,andAutomationSociety,ResearchTriangleParkNC,2003[13]JBERGE.FieldbusesforProcessCorEngineering,Operation,andMaintenanceISA-TheInstrumentation,Systems,,andAutomationSociety,ResearchTrianglePark,NC.2004[14]N.P.MAHALIKEDITOR.FieldbusTechnol-ogy:IndustrialNetworrkStandardsforRealTimeDistributedControl.Springer-Verlag,Berlin,2003[15]DIN5031TEIL7.StrahlungsphysikimoptischenBereichundLichttechnik,BenennungderWellenlongenbereiche,January1984

謝辭為時一個學(xué)期的畢業(yè)設(shè)計即將結(jié)束了，這也意味者我在北京理工大學(xué)珠海學(xué)院的大學(xué)生涯也即將結(jié)束。在畢業(yè)設(shè)計這段時間里，我得到了很大的自身提高，其中包含了對機器視覺知識的理解、還有對有關(guān)這方面書籍的認識等等，這些都得益于老師和同學(xué)的大力幫助。三年的時間過的很快，在本論文完成之際，也預(yù)示著我的本科求學(xué)生涯即將結(jié)束。這四年是我人生中寶貴而難忘的一段時間，再次寫下這段致謝詞，向這三年來指導(dǎo)、支持、幫助和關(guān)心我的所有人表達真誠衷心的感謝。首先，感謝我的指導(dǎo)老師楊老師，感謝您這些日子來對我的諄諄教誨，無私培養(yǎng)以及無微不至的關(guān)懷。楊老師不僅學(xué)術(shù)專業(yè)而且善于以其親身的經(jīng)歷經(jīng)驗聯(lián)系實際，在教會了我很多學(xué)術(shù)知識的同時也結(jié)合實際操作進行培養(yǎng)教導(dǎo)。一年前，楊老師引領(lǐng)我和其他幾位同學(xué)走進機器視覺實驗室，使我們了解接觸機器視覺相關(guān)領(lǐng)域，給予我的學(xué)習(xí)與研究優(yōu)越學(xué)習(xí)環(huán)境與資源，讓我開始嘗試參與相關(guān)科研項目，在撰寫一些學(xué)術(shù)文章的方法以及思路上，楊老師提供了很多悉心指導(dǎo)。楊老師嚴謹?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、樸實謙和的作風(fēng)和忘我的工作精神時刻指引著我奮進。本論文從選題查資料到開題報告中期報告到實驗驗證到最后撰寫論文的整個過程，楊老師都提出了許多寶貴意見，在這里我要對指導(dǎo)老師楊聚慶教授表示最真誠的感謝！感謝許強強老師、孫魯老師、趙慧元老師、李克勤老師、胡克老師、張小鳳老師、王飛老師、陳瑋老師、周海立等授課老師，感謝你們傳授專業(yè)知識，為我解惑答疑。感謝黃慶真師兄在科研工作上對我的幫助。感謝周酋基、廖智、歐陽效賢在學(xué)習(xí)科研方面的互相學(xué)習(xí)以及探討。感謝胡浩琨等師弟的陪伴。正是在北京理工大學(xué)珠海學(xué)院的良好環(huán)境中，使我的求學(xué)生涯增添風(fēng)采，也鞭策著我不斷進步！最后感謝家人對我的鼓舞與支持，我前進的每一步都包含著你們的鼓勵和期待。正是你們的支持和理解才能使我走進知識的殿堂，在學(xué)校專心完成我的學(xué)業(yè)。感謝你們默默的付出。附錄附錄1功能算法提取本設(shè)計需要使用實驗室對應(yīng)的器材進行測試，但由于涉及新型冠狀病毒肺炎疫情的影響，對實驗數(shù)據(jù)的采集造成了一定的影響，后續(xù)會補充完整。

HYPERLINK如何選擇組裝電腦配件

如何選擇組裝的電腦配件．

第一，選擇好CPU平臺，就是INTER還是AMD，看你是要配什么樣的電腦，高端還是低端的，兩個平臺都高低的產(chǎn)品。第二，選擇主板了，主板的品牌比較多，質(zhì)量，價格也不一，當你第一步卻定了，那么主板也就相應(yīng)的卻定下來了，以INTER為例，只可以選擇775接口的主板（早期有478接口的，不推薦），主板的選擇主要有兩種，一是集成顯卡，二是不集成顯卡。集成顯卡的話，就可以省下顯卡的錢，但是對游戲玩家不推薦。那么當然是選擇不集成顯卡的主板了，而且最好選擇一線品牌，如華碩，技嘉等。主板里，還有個蕊片組的選擇。關(guān)于蕊片組，各個品牌的主板命名有些不一樣，主流是INTER965，945，915，VIA的KT890，還有NFORCE4，NFORCE5。等。比較難說清楚。最好是選擇INTER的蕊片組，雖然價格會稍高一些。推薦945，技術(shù)比較成熟。第三，顯卡的選擇。顯卡主要還是有兩類品牌，GEFORCE和ATI，兩個品牌有高，中，低的顯卡。顯卡選擇要看你個人喜歡了，預(yù)算充足的話，最好是買中，高端的顯卡。

第四，就是內(nèi)存了，內(nèi)存關(guān)系電腦的穩(wěn)定性。當然是要好一點的。買一線品牌的?，F(xiàn)在配電腦，主流是DDR667，DDR800DDR1333第五，顯示器的選擇，推薦液晶。如何選擇硬件組裝電腦這是一個老生常談的問題了，這也是一個讓高手們顯示自己硬件功底的問題，同時這還是一個讓很多新手為之焦頭爛額的問題。該怎么配？具體配什么？怎樣配才能盡量減小瓶頸？本文就將從內(nèi)到外，從理論到實踐，為朋友們抽絲剝繭一一道來。

一、CPU

作為一臺電腦最關(guān)鍵的組成部分，CPU確實起著舉足輕重的作用，但體現(xiàn)一臺電腦的綜合速度，并不是僅僅依靠CPU的，常常看到很多新手們在配電腦的時候，把CPU選的很好，但其他的東西諸如內(nèi)存、主板、硬盤等都選的不太理想，好像這臺電腦速度的快慢就體現(xiàn)在CPU速度的快慢上似的。甚至很多著名的品牌機廠商，都推出過類似“P4+256M內(nèi)存”的這種跛腳配置。其實對于一般的家用電腦而言，一個真正會配的高手，是不會把大量的錢花在CPU上的。家用電腦，畢竟不是做密集型科學(xué)計算用的，它講求的是多種媒體的配合工作，講求的是能一邊下載文件、一邊上網(wǎng)瀏覽網(wǎng)頁、一邊聽音樂、一邊還能打開其他的程序，在這種情況下，提升內(nèi)存的容量比提升CPU的主頻對速度的影響要明顯的多?，F(xiàn)今的中國家庭用戶，很多家長對于電腦一竅不通，他們只聽說“奔四”代表著速度快，并不知道整機速度的快慢除了CPU以外，還有很多其他的因素影響著它。但在買電腦的時候，最后做決定并掏錢的人，往往都是這些啥都不懂的家長們，于是就出現(xiàn)了上面的一幕：品牌機廠商為了能有更好的銷路、兼容機裝機店的銷售人員為了能拿到更多的獎金，開始違背良心來配置出這種高主頻處理器、低容量內(nèi)存的跛腳電腦。說嚴重點，這是屬于對消費者的不負責任，是一種商業(yè)欺詐行為！同樣5000元的配置，高手配出來的賽揚，比新手配出來的P4還要快很多，曾經(jīng)有一家全球著名的硬件網(wǎng)站在2003年的時候刊登過一篇關(guān)于配置家用電腦時各硬件占用總預(yù)算百分比的文章，文中很明確的提到了CPU的價錢最好不要超過總預(yù)算的10％－15％，我們雖然不能說他肯定完全正確，但至少人家是通過很多調(diào)查后得出的結(jié)論，有借鑒的理由。反觀現(xiàn)在的很多所謂的“低價奔四電腦”、“3999元買P4品牌機”之類的廣告，我想說的就是：你花了3999元，只買了一塊P4的處理器，其他的什么都沒有了！

二、內(nèi)存

對于配置一臺電腦來說，內(nèi)存是重頭戲，容量、速度、類型等等每一項指標都對最終的整機綜合速度起著至關(guān)重要的影響，尤其是內(nèi)存的帶寬和容量。對于內(nèi)存帶寬而言，很多人都認為400MHz、533MHz前端總線的賽揚四或P4，配單通道的DDR內(nèi)存就足夠了，雙通道DDR內(nèi)存是配合800MHz以上前端總線的P4處理器用的，其實這樣就大錯特錯了，哪怕是最老的賽揚四，都需要雙通道的DDR內(nèi)存才能達到它的帶寬！也就是說，你如果選擇賽揚四1.8G，必須配合865以上的主板和至少雙通道DDR200的內(nèi)存，才能滿足它的帶寬要求！稍微計算一下就可以得知：賽揚四1.8G的前端總線是400MHz，它的內(nèi)存帶寬理論值是400MHz×64bit÷8＝3.2G/s，但當它裝在845系列的主板上時，由于845主板的限制，即使你插上能符合它帶寬要求的DDR400內(nèi)存，也只能運行在DDR266上，這時的內(nèi)存所能提供的帶寬是266MHz×64bit÷8＝2.1G/s，比3.2G/s要小很多，即使你通過BIOS里的內(nèi)存調(diào)節(jié)選項往上調(diào)節(jié)一檔（也只能調(diào)節(jié)一檔而已），讓內(nèi)存運行在DDR333下，所能提供的帶寬也僅僅是333MHz×64bit÷8＝2.66G/s，離3.2G/s還是有一定的距離，而內(nèi)存帶寬的降低，能非常明顯的降低整機的綜合速度，運行任何程序都能明顯的感覺出來！所以如果想滿足賽揚1.8G處理器的內(nèi)存帶寬要求，你必須要為它配置865以上的主板和雙通道的內(nèi)存才行！P4亦是如此。很多人也許會問：那845系列的主板是配什么處理器的呢？我想回答你的就是：845系列的主板是屬于“不能用”的主板，因為處理器永遠比主板發(fā)展的快，當初Intel造出845系列的芯片組是為了能給當時的賽揚和P4提供一個過渡的平臺，不至于讓它們成為“沒有主板配合”的處理器而已，也是為了能在低端市場分一杯羹，而現(xiàn)今865甚至9xx系列的主板橫行的時候，845系列的主板確實是屬于“不能用”的主板了，滿足不了任何一款處理器的內(nèi)存帶寬，造成性能上的嚴重低下，試問這種主板你會選擇么？即使配臺2000多元的超低價電腦，也不要去選擇845系列的主板，至少需要865以上的和雙通道內(nèi)存才行，因為內(nèi)存帶寬是一個非常影響系統(tǒng)性能的參數(shù)，倘若一味的為了省錢而配置845系列的主板，那就得不償失了。

內(nèi)存的容量方面，應(yīng)每個人對電腦的使用方向不同，容量的要求也是不同的，現(xiàn)在配置的家用電腦，筆者建議：如果不打游戲，或者是打打掃雷、紙牌之類的游戲，平時注重于上網(wǎng)瀏覽或者是聊天、看電影之類的應(yīng)用的話，內(nèi)存容量不應(yīng)該低于1G；如果是偶爾打打單機游戲或者是網(wǎng)絡(luò)游戲，內(nèi)存容量應(yīng)該選擇在2G左右，如果是經(jīng)常打大型的游戲或是進行HDTV視頻編輯等應(yīng)用，那么4G的內(nèi)存是必不可少的。

三、主板

一臺電腦的穩(wěn)定性和兼容性，一大部分是看主板的，一款優(yōu)秀的主板不僅需要擁有上等的用料和優(yōu)良的做工，還需要擁有合理的走線設(shè)計，那些沒有技術(shù)實力的三、四線主板廠家生產(chǎn)的主板，多數(shù)是采用公版走線，而且用料非常差，穩(wěn)定性不堪一擊，這種類型的主板，筆者建議寧愿不買電腦也不要配這種主板，否則以后將會是個淘氣的祖宗。對于家庭用戶，主板方面一定不能省錢，預(yù)算夠的話最好能買個一線的主板品牌，如果預(yù)算實在不足，二線的主板是底線了，不要再往下選擇了，畢竟家用電腦是用來使用的，不是用來整天維修的。再談到主板的用料，筆者常?？吹胶芏嘈率衷谂渲弥靼宓臅r候，貌似老鳥似的說某某品牌的主板好，某某品牌的不好，試問你知道它好在哪里么？不好在哪里么？這個就要看主板的用料了，雖然用料好的主板并不能代表一定是高檔主板，但最少能代表它的電氣性能出色。舉一個很簡單的例子吧：有A、B兩款主板，A主板的處理器供電濾波電容采用的是日系電容，B主板的處理器供電濾波電容采用的是臺系電容，那么基本上可以肯定的是：如果在電源輸出電壓的波動范圍比較大的情況下，A主板就比較能耐得住，而B主板就很容易產(chǎn)生電容鼓包、漏夜等情況。不要小看這小小的電容，筆者從一個開維修店的朋友那里得知，來維修主板的人，有80％的都是這幾個小電容損壞，究其原因，就是電源選擇的不好，導(dǎo)致了輸出電壓的不穩(wěn)定，久而久之最終導(dǎo)致這幾個小電容爆漿，并且詳細敘述了主板的品牌：“一線廠家的×碩牌主板就很少出現(xiàn)這種情況，但同樣為一線廠家的×星牌主板，經(jīng)常遇到！原因就是前者的大部分主板使用的是日系電容，而后者的大部分主板為了省錢，選用的是臺系電容！”廠家的廣告不能信，宣傳也不能信，看到一個產(chǎn)品的廣告之后，你所能相信的唯一一點就是：地球上有這么個產(chǎn)品的存在！然后其他的就統(tǒng)統(tǒng)都不能信了！網(wǎng)上有好多所謂的“評測”文章，都是槍手寫的，基本上沒有任何參考余地，只能作為一篇小說來讀，一款主板的真正性能，只有你自己使用了之后才能知道。廠家為了銷量、商家為了利潤，他們能把最最垃圾的主板宣傳為最頂級的產(chǎn)品，筆者曾經(jīng)就看到過一款四線品牌的主板廠商，在對其主流主板的廣告上說“最優(yōu)秀的設(shè)計、最精湛的工藝、最穩(wěn)定的性能”……結(jié)果一看報價：550元/塊……其他的話我也不想多說了，只想問問這家廠商：你這么垃圾的主板都用了三個“最”字，那么華碩的同芯片組主板，售價是你三倍的，應(yīng)該用什么詞語來描述了？？中國有一句古話：一分錢一分貨，說的非常正確！不要認為價格高的主板就是暴利產(chǎn)品，從市場經(jīng)濟學(xué)上說，暴利產(chǎn)品是不會被市場所接受的，之所以他能存活到今天，而且售價依然是這么高，肯定有他的理由，他在做工用料方面肯定比其他品牌的要好很多，成本高所以售價高，在此，筆者奉勸大家一句：買主板千萬不要憑僥幸心理，認為自己能花很少的錢買到很好的東西，只有錯買的沒有錯賣的，商家永遠都比你精明！主板上面還是老老實實的多花點錢來買個一線產(chǎn)品吧，否則以后有你吃苦的時候！

四、硬盤

現(xiàn)在的電腦，硬盤的速度當之無愧的成為了“第一大瓶頸”，無論你是再高的高手，配電腦的時候也無法消除這個瓶頸的存在，我們只有盡量的減小…再減小……。對于家用電腦的硬盤來說，容量和速度是兩個非常重要的參數(shù)，容量上而言，筆者建議：如果你的電腦只是上網(wǎng)瀏覽瀏覽、偶爾打打小游戲的，那么160G的硬盤是個不錯的選擇；如果你常常下載軟件或電影，那么250G的硬盤是個不錯的選擇，如果你是個下載狂人，那么400G的硬盤比較適合你；如果你有DV或者是經(jīng)常編輯大型的視頻文件，那么400G×2比較適合你，如果你是個玩HDTV的人，那么恭喜你，400G×4也許你都不夠用。對于硬盤容量上的選擇，你不能考慮現(xiàn)在是否夠用，你應(yīng)該考慮未來的1年里是否夠用，大概的公式是：現(xiàn)在需要的容量×3。也就是說，如果你現(xiàn)在感覺80G的硬盤差不多夠用了，那么你就需要買個250G的硬盤。如果你現(xiàn)在感覺120G的硬盤夠用了，那么就去買個400G的硬盤吧。硬盤另外的一個參數(shù)就是速度，受到內(nèi)部傳輸率等諸多因素的限制，一塊硬盤的實際傳輸速度是不可能達到它的接口速度的，現(xiàn)在的并口硬盤基本上都是ATA133了，串口硬盤也都是150了，但民用級硬盤的實際傳輸速度最快的也還沒突破66M/s，所以跟內(nèi)存相比，硬盤的速度是電腦中最大的瓶頸，那么怎么來減小這個瓶頸呢？于是人們就發(fā)明了RAID，就是磁盤陣列（當然RAID不是僅僅為了這個而發(fā)明的），用兩塊一模一樣的硬盤來組成RAID0，速度理論上能提高1倍，雖然實際上是不可能達到1倍的，但至少能非常非常明顯的感覺到了硬盤速度的提升，筆者建議：如果你買的主板是帶有RAID功能的，并且你需要保存的數(shù)據(jù)不是很重要的話，那么強烈建議你在預(yù)算允許的情況下購買兩塊硬盤來組建RAID0，這將使你能親身體會到飛機與火車的速度差別！但最好是串口的，如果是并口的話，因為并口走的是PCI總線，由于PCI總線上的設(shè)備比較多，所以速度不可能達到比較高的地步，但如果是串口的話，那么硬盤的速度提升將更加明顯！

五、顯示器

顯示器方面，筆者想澄清一個觀念：曾經(jīng)聽過非常多的人說液晶顯示器保護眼睛，因為沒有輻射和閃爍……包括很多業(yè)內(nèi)人士都這么認為的，其實錯了，液晶顯示器比普通的CRT還要傷眼睛！因為傷眼睛不僅僅是輻射和閃爍，還有對比度、亮度等參數(shù)，雖然液晶顯示器的輻射和閃爍比CRT要小的多，但它那要命的對比度、那要命的色澤度、還有那大于每平方米300cd的亮度，這些都會對眼睛造成很大的傷害，并且你即使將液晶顯示器的亮度和對比度調(diào)節(jié)到最低，也還是非常的刺眼。德國的一家權(quán)威機構(gòu)做過一項調(diào)查：液晶顯示器用久了會使人的眼睛感覺到疲倦，甚至頭痛等癥狀，而使用相同時間的CRT顯示器，卻基本沒有這些情況出現(xiàn)?，F(xiàn)在的通過TCO03認證的CRT顯示器，其實外露的輻射已經(jīng)相當小了，基本上對人已經(jīng)沒有多大的傷害了，閃爍感也可以通過調(diào)節(jié)刷新率來降低，筆者實在是搞不懂為什么很多人非要去選擇液晶顯示器，還非要說液晶顯示器不傷眼睛？？一個最差的17寸液晶顯示器的價格，能買一臺不錯的、通過TCO03標準的19寸CRT了，顯示面積也差不多大，而且CRT又比液晶更保護眼睛，液晶顯示器唯一的一個優(yōu)點就是占用空間小而已，其他的統(tǒng)統(tǒng)是缺點，為什么不選擇CRT呢？？說到TCO03標準，現(xiàn)在很多的號稱是通過TCO03認證的顯示器，其實都是貼牌的，都沒有真正的通過，關(guān)于怎樣鑒別一臺TCO03的顯示器，網(wǎng)上已經(jīng)有很多文章可以搜索到，筆者在此不想過多敘述，只是提醒大家一點：一臺真正的通過TCO03認證的顯示器，外表的顏色除了白色以外，是不會有其他顏色的了，因為TCO03認證中有重要的一條就是外殼可回收性，而除了白色以外，其他的任何顏色都加了有機染料在里面，是不能作為回收利用的，這點請大家購買顯示器的時候一定要注意了！

六、電源

作為一臺電腦的動力之源，電源質(zhì)量的好壞直接關(guān)系到這臺電腦的壽命，在這點上筆者先要肯定一下品牌機廠商的做法了，在各大品牌機中，雖然其他配件可以用跛