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机器视觉系统的原理和构成

浪起激光2018-08-1797251

机器视觉系统的原理

通过光学系统,将需要拍摄的目标转换成为图像信号,再将图像信号传送至图像采集卡,并根据像素分布、亮度、颜色等信息,转换成为数字信号。

图像处理单元对这些数字信号进行有效地运算并获得拍摄目标的特征值,从而根据判别的结果来指挥设备进行相对应的动作。

一个完整的机器视觉系统一般由光学系统(光源、镜头、工业相机)、图像采集单元、图像处理单元、执行机构及人机界面等??樽槌?,所有功能模块相辅相成,缺一不可。

照明(光源)

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,光源系统的设计至关重要,直接关系到输入数据,即图像的质量和应用效果。

工程师需根据用户需求和产品特性,首先确定有效的照明条件,选择相应的照明装置,才能确保在此光照条件下生成的图像能突显出用户需要的目标信息特征。

光源一般分为可见光源和不可见光源,工业上常用的可见光源有LED、卤素灯、荧光灯等;不可见光源主要为近红外光、紫外光、X射线等。

LED光源是目前运用最多的机器视觉光源,它具有效率高、寿命长、防潮抗震、节能环保等特点,是工程师在设计照明系统时的最佳选择。

不可见光源主要用来应对一些特定的需求,如管道焊接工艺的检测,由于不可见光的可穿透性,才能到达检测点。

镜头

镜头是机器视觉系统中的重要组件,其作用是光学成像。

镜头的主要参数有焦距、景深(DOF,Depth of Field)、分辨率、工作距离、视场(FOV,Field of View)等。

景深,是指镜头能够获得最佳图像时,被摄物体离此最佳焦点前后的距离范围。

视场,表示摄像头所能观测到的最大范围,通常以角度表示,一般说来,视场越大,观测范围越大。

工作距离,是指镜头到被摄物体的距离,工作距离越长,成本越高。

在设计机器视觉系统时,要选择参数与用户需求相匹配的镜头。

工业相机

在机器视觉系统中工业相机必不可少,它就像人眼一样,用来捕获图像。相机按其感光器的不同,可分为:CCD相机;CMOS 相机。

CCD—Charge Coupled Device

CMOS —Complementary MetalOxide Semiconductor

CCD相机的成本较高,但成像品质、成像通透性、色彩的丰富性等较CMOS相机出色很多。CCD相机按其使用的CCD感光元件可分为线阵式和面阵式两大类。

线阵相机,是呈“线”状的,对图像的信息只能以行为单位进行处理,分辨率高,速度快,主要应用于工业、医疗、科研等领域中,相配套的机器视觉系统上。

面阵式相机则一次可以获得整幅图像的信息,价格相对便宜。

图像采集单元

图像采集单元中最重要的元件是图像采集卡,它是图像采集单元与图像处理单元的接口,用来将采集到的图像进行数字化,并输入、存储到计算机中。

图像处理单元包含大量图像处理算法。在取得图像后,用这些算法对数字图像进行处理,分析计算,并输出结果。

执行机构与人机界面

在完成图像采集和处理工作之后,需要将图像处理的结果输出,并做出与结果相匹配的动作,如剔废、报警等,并通过人机界面显示生产信息。


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