机器视觉基础知识合集1

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描述

目前机器视觉技术已经实现了产品化、实用化,镜头、高速相机、光源、图像软件、图像采集卡、视觉处理器等相关产品功能日益完善。机器视觉技术在信息化时代正扮演着越来越重要的角色。

到如今,中国已经成为世界机器视觉发展最为活跃地区,应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象等国民经济各个行业。虽然机器视觉的成长速度非常快,但是还是有很多人对机器视觉并不了解,今天我们来了解下机器视觉。

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什么是机器视觉系统?

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

视觉处理器

与计算机视觉相比,机器视觉偏重于计算机视觉技术工程化,能够自动获取和分析特定的图像,对准确度和处理速度要求都比较高,一般而言,计算机视觉多用来识别“人”,而机器视觉则多用来识别“物”。

具体来讲,计算机视觉应用的场景相对复杂,要识别的物体类型也多,形状不规则、规律性不强,有时甚至很难用客观量作为识别的依据,比如识别年龄、性别,对于光线、距离、角度等条件要求较低;而对准确度和处理速度要求都比较高,一般机器视觉的分辨率远高于计算机视觉,而且往往要求实时,处理速度非常关键。

视觉处理器

视觉处理器

02

机器视觉的优势

机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点,可以实现很高的分辨率精度和速度。机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有:

视觉处理器

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系统组成

一个典型的机器视觉系统包括以下部分:

(1)照明

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉光源照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳的效果。

光源可分为可见光和不可见光,常见的几种可见光源有白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不稳定。所以如何使光能在一定的程度上保持稳定,是目前急需解决的问题;另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。

照明系统按照照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向光照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像;前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装;结构光照明是将光栅或光源等投射到被测物上,根据它们产生的即便,调解出被测物体的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。

(2)镜头

工业镜头

FOV(Field Of vision)=所需分辨率亚像素相机尺寸/PRTM(零件测量公差)

选择镜头需要注意:

  1. 焦距
  2. 目标高度
  3. 影像高度
  4. 放大倍数
  5. 影像至目标的距离
  6. 中心点/节点
  7. 畸变

(3)相机

按照不同标准可分为:**标准分辨率数字相机 **和 **模拟相机 **等。

要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:**线扫描CCD **和 **面阵CCD ** 、 **单色相机 **和 **彩色相机 ** 。

(4)图像采集卡

图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是它扮演一个非常重要的角色;图像采集卡直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等。

比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理,有些采集卡有内置的多路开关。例如,可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。

(5)视觉处理器

视觉处理器集采集卡与处理器与一体。以往计算机速度较慢时,采用视觉处理器加快视觉处理任务,现在由于采集卡可以快速传输图像到存储器,而且计算机也快多了,所以现在视觉处理器用的较少了。

视觉处理器

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工业镜头

工业镜头的接口:

C型: C型接口镜头与摄像机接触面至镜头焦平面(摄像机CCD光电感应处的位置)的距离为17.5mm
CS型: CS型接口距离为12.5mm,CS型镜头与CS型摄像机可以配合使用。C型镜头与CS型摄像机之间增加一个5mm的C/CS转接环可以配合使用,CS型镜头与C型摄像机无法配合使用。
F型: 通用型接口,一般适用于焦距大于25mm的镜头。any
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