机器视觉技术：什么是线阵工业相机

　　线阵相机

　　线阵CCD工业相机主要应用于工业、医疗、科研与安全领域的图像处理。在机器视觉领域中，线阵工业相机是一类特殊的视觉传感器。与面阵工业相机相比，它的传感器只有一行感光元素，因此使高扫描频率和高分辨率成为可能。

　　线阵工业相机的典型应用领域是检测连续的材料，例如金属、塑料、纸和纤维等。被检测的物体通常匀速运动 ， 利用一台或多台工业相机对其逐行连续扫描 ， 以达到对其整个表面均匀检测。可以对其图像一行一行进行处理 ， 或者对由多行组成的面阵图像进行处理。另外线阵工业相机非常适合测量场合，这要归功于传感器的高分辨率 ， 它可以准确测量到微米。

　　

 

 

　　线阵工业相机，机顾名思义是呈“线”状的。虽然也是二维图像，但极长，几K的长度，而宽度却只有几个像素的而已。

　　一般上只在两种情况下使用这种相机：

　　一、被测视野为细长的带状，多用于滚筒上检测的问题。

　　二、需要极大的视野或极高的精度。

　　若需要极大的视野或极高的精度的情况下，需要用激发装置多次激发相机，进行多次拍照，再将所拍下的多幅“条”形图像，合并成一张巨大的图。因此，用线阵型工业相机，必须用可以支持线阵型工业相机的采集卡。

　　线阵型工业相机价格贵，而且在大的视野或高的精度检测情况下，其检测速度也慢－－一般工业相机的图像是 400K～1M，而合并后的图像有几个M这么大，速度自然就慢了。

　　面阵相机

　　工业相机像素是指这个工业相机总共有多少个感光晶片，通常用万个为单位表示，以矩阵排列，例如3百万像素、2百万像素、百万像素、40万像素。百万像素工业相机的像素矩阵为W*H=1000*1000。 工业相机分辨率，指一个像素表示实际物体的大小，um*um表示。数值越小，分辨率越高。

　　FOV是指工业相机实际拍摄的面积，以毫米×毫米表示。FOV是由像素多少和分辨率决定的。相同的相机，分辨率越大，它的FOV就越小。例如1K*1K的相机，分辨率为20um，则他的FOV=1K*20 ×1k*20=20mm ×20mm，如果用30um的分辨率，FOV=1K*30×1k*30=30mm×30mm。

　　在图像中，表现图像细节不是由像素多少决定的，而是由分辨率决定的。分辨率是由选择的镜头焦距决定的，同一种相机，选用不同焦距的镜头，分辨率就不同。如果采用20um分辨率，对于1mm*0.5mm的零件，它总共占用像素1/0.02 ×0.5/0.02＝50×25个像素，如果采用30um的分辨率，表示同一个元件，则有1/0.03×0.5/0.03=33×17个像素，显然20um的分辨率表现图像细节方面好过30um的分辨率。

　　既然像素的多少不决定图像的分辨率（清晰度），那么大像素工业相机有何好处呢？

　　答案只有一个：减少拍摄次数，提高测试速度。

　　1个是1百万像素，另1个是3百万像素，清晰度相同（分辨率均为20um），第1个相机的FOV是20mm×20mm＝400平方mm，第二个相机的FOV是1200平方mm，拍摄同一个PCB，假设第1个相机要拍摄30个图像，第2个相机则只需拍摄10个图像就可以了。

　　对于面阵CCD来说，应用面较广，如面积、形状、尺寸、位置，甚至温度等的测量。面阵CCD的优点是可以获取二维图像信息，测量图像直观。缺点是像元总数多，而每行的像元数一般较线阵少，帧幅率受到限制，而线阵CCD的优点是一维像元数可以做得很多，而总像元数角较面阵CCD工业相机少，而且像元尺寸比较灵活，帧幅数高，特别适用于一维动态目标的测量。

　　以线阵CCD在线测量线径为例，就在不少论文中有所介绍，但在涉及到图像处理时都是基于理想的条件下，而从实际工程应用的角度来讲，线阵CCD图像处理算法还是相当复杂的。

　　由于生产技术的制约，单个面阵CCD的面积很难达到一般工业测量对视场的需求。线阵CCD 的优点是分辨力高，价格低廉，如TCD1501C型线阵CCD，光敏像元数目为5 000，像元尺寸为7 μm×7 μm×7 μm（相邻像元中心距）该线阵CCD一维成像长度35 mm，可满足大多数测量视场的要求，但要用线阵CCD获取二维图像，必须配以扫描运动，而且为了能确定图像每一像素点在被测件上的对应位置，还必须配以光栅等器件以记录线阵CCD每一扫描行的坐标。

　　一般看来，这两方面的要求导致用线阵CCD获取图像有以下不足：图像获取时间长，测量效率低；由于扫描运动及相应的位置反馈环节的存在，增加了系统复杂性和成本；图像精度可能受扫描运动精度的影响而降低，最终影响测量精度。

　　面阵相机和镜头选型

　　已知：被检测物体大小为A*B，要求能够分辨小于C，工作距为D 解答：

　　1、计算短边对应的像素数 E = B/C，相机长边和短边的像素数都要大于E；

　　2、像元尺寸 = 物体短边尺寸B / 所选相机的短边像素数；

　　3、放大倍率 = 所选相机芯片短边尺寸 / 相机短边的视野范围；

　　4、可分辨的物体精度 = 像元尺寸 / 放大倍率 （判断是否小于C）；

　　5、物镜的焦距 = 工作距离 / （1+1 / 放大倍率） 单位：mm；

　　6、像面的分辨率要大于 1 / （2*0.1*放大倍率） 单位：lpmm ；

　　以上只针对镜头的主要参数进行计算选择，其他如畸变、景深环境等，可根据实际要求进行选择。 *针对速度和曝光时间的影响，物体是否有拖影

　　已知：确定每次检测的范围为80mm*60mm，200万像素 CCD 相机（1600*1200），相机或物体的运动速度为12m/min = 200mm/s 。 曝光时间计算：

　　1、曝光时间 《 长边视野范围 / （长边像素值 * 产品运动速度）2、曝光时间 《 80 mm / 250 mm/s；3. 曝光时间 《 0.00025s ；

　　总结：故曝光时间要小于 0.00025s ，图像才不会产生拖影。

　　线阵相机的选型

　　1、线阵相机的选择取决于传感器尺寸和线速度

　　2、确定传感器尺寸。 （瑕疵或目标物最少有3 或 4 个像素）

　　3、例如： FOV = 12”， 最小检测尺寸= 0.005”（FOV/检测尺寸） x （最少像素个数）

　　12/.005 x 3 = 7200 pixels （8K 相机 或 2个4K相机）

　　4、为了确定相机的线速率，需要图像像素尺寸和产品速度

　　5、例如： FOV = 12”， 速度 20”/秒， 8k 相机图像像素尺寸= FOV/ 传感器尺寸

　　12/8192 = 0.001465”，需要的最低线速度： 20/0.001465 = 13，654

　　6、可以使用Piranha2 8k 18khz 相机 （或 2 Spyder3 4k 18khz 相机）