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選擇機器視覺相機和光源選擇基本原則與方法

機器視覺是一項綜合技術,包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術(圖像增強和分析算法、圖像卡、 I/O卡等)。一個典型的機器視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。
 

 
一個典型的機器視覺系統包括以下五大塊:
    按照不同標準可分為:標準分辨率數字相機和模擬相機等相機。要根據不同的實際應用場合選不同的相機和高分辨率相機:
按成像色彩劃分,可分為彩色相機和黑白相機;
按分辨率劃分,像素數在38萬以下的為普通型,像素數在38萬以上的高分辨率型;
按光敏面尺寸大小劃分,可分為1/4、1/3、1/2、1英寸相機;
按掃描方式劃分,可分為行掃描相機(線陣相機)和面掃描相機(面陣相機)兩種方式;(面掃描相機又可分為隔行掃描相機和逐行掃描相機);
按同步方式劃分,可分為普通相機(內同步)和具有外同步功能的相機等。

光源
照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素,它直接影響輸入數據的質量和應用效果。由于沒有通用的機器視覺照明設備,所以針對每個特定的應用實例,要選擇相應的照明裝置,以達到最佳效果。光源可分為可見光和不可見光。常用的幾種可見光源是白熾燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈。可見光的缺點是光能不能保持穩定。如何使光能在一定的程度上保持穩定,是實用化過程中急需要解決的問題。另一方面,環境光有可能影響圖像的質量,所以可采用加防護屏的方法來減少環境光的影響。照明系統按其照射方法可分為:背向照明、前向照明、結構光和頻閃光照明等。其中,背向照明是被測物放在光源和攝像機之間,它的優點是能獲得高對比度的圖像。前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側,這種方式便于安裝。結構光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上,根據它們產生的畸變,解調出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上,攝像機拍攝要求與光源同步。
 
鏡頭
FOV(Field of Vision)=所需分辨率*亞象素*相機尺寸/PRTM(零件測量公差比)
鏡頭選擇應注意:
①焦距②目標高度 ③影像高度 ④放大倍數 ⑤影像至目標的距離 ⑥中心點 /節點⑦畸變
視覺檢測中如何確定鏡頭的焦距
為特定的應用場合選擇合適的工業鏡頭時必須考慮以下因素:
· 視野 - 被成像區域的大小。
· 工作距離 (WD) - 攝像機鏡頭與被觀察物體或區域之間的距離。
· CCD - 攝像機成像傳感器裝置的尺寸。
· 這些因素必須采取一致的方式對待。如果在測量物體的寬度,則需要使用水平方向的 CCD 規格,等等。如果以英寸為單位進行測量,則以英尺進行計算,最后再轉換為毫米。
 
參考如下例子:有一臺 1/3” C 型安裝的 CCD 攝像機(水平方向為 4.8 毫米)。物體到鏡頭前部的距離為 12”(305 毫米)。視野或物體的尺寸為2.5”(64 毫米)。換算系數為 1” = 25.4 毫米(經過圓整)。
FL = 4.8 毫米 x 305 毫米 / 64 毫米
FL = 1464 毫米 / 64 毫米
FL = 按 23 毫米鏡頭的要求
FL = 0.19” x 12” / 2.5”
FL = 2.28” / 2.5”
FL = 0.912” x 25.4 毫米/inch
FL = 按 23 毫米鏡頭的要求
注:勿將工作距離與物體到像的距離混淆。工作距離是從工業鏡頭前部到被觀察物體之間的距離。而物體到像的距離是 CCD 傳感器到物體之間的距離。計算要求的工業鏡頭焦距時,必須使用工作距離
 
圖像采集卡
    圖像采集卡只是完整的機器視覺系統的一個部件,但是采集卡它扮演一個非常重要的角色。圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口:黑白、彩色、模擬、數字等等。
    比較典型的是PCI或AGP兼容的捕獲卡,可以將圖像迅速地傳送到計算機存儲器進行處理。有些采集卡有內置的多路開關。例如,可以連接8個不同的攝像機,然后告訴采集卡采用那一個相機抓拍到的信息。有些采集卡有內置的數字輸入以觸發采集卡進行捕捉,當采集卡抓拍圖像時數字輸出口就觸發閘門。

視覺處理器
視覺處理器集采集卡與處理器于一體。以往計算機速度較慢時,采用視覺處理器加快視覺處理任務。采集卡傳輸圖像到存儲器,進而計算分析。當前主流配置的PLC,且配置較高,視覺處理器已經幾乎退出市場。


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來源:百度百科

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