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机器视觉系统组成

发布时间:2024-11-18 16:02:15 作者:行业分享 阅读量:

机器视觉技术是利用光学装置或者非接触传感器获得被检测物体特征图像,并从这些获取的图像中收集被检测物体信息,进而实现检测和控制的技术。换言之,机器视觉技术就是应用机器视觉装备将被检测对象转变成为图像信号,再利用图像处理系统对采集到的图像信号进行处理,进而根据所采集到的数字信号对现场进行自动控制。

机器视觉系统是集光学、电子、机械及计算机软硬件等于一体的工业应用系统。在实际工业生产中,机器视觉系统主要由光源、光学镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器等组成。

机器视觉系统组成.png

1. 光源

光源在机器视觉系统中具有举足轻重的作用,光源与照明方案的选取应该能够尽可能呈现被测对象的特征,使得被测对象特征部分与不重要部分形成明显的高对比度。而取得的这些高对比图像可以降低系统运行难度并提高系统运行稳定性,反之,低对比图像会延长系统处理时间并增加系统处理的复杂度。

光源的种类有很多种,比如激光、卤素灯、荧光灯、发光二极管(lighting emitting diode,LED)等。 在机器视觉系统中一般选用响应速度快、光电转化率高及稳定性较强的LED光源。 LED光源按照外形进行分类:

环形光源——光线均匀,突出物体三维信息;

条形光源——产生线性光束,适于边缘检测和尺寸测量

点光源——从一个点发散的光线,突出小范围细节

球积分光源——360°发射光线,光线均匀

由于光源的种类繁多,在选择光源系统时,需要综合考虑光照效果、光照方向及光照强度等因素。 除此之外,还需要根据实际应用场景和被测目标来选择适合的光源类型和参数。

 

2. 光学镜头

光学镜头就如同人眼的晶状体,因此光学镜头的主要功能是通过光学镜头将被测对象成像在图像传感器上,以便后续将图像信号转换为数字信号。焦距、光阑系数、倍率、接口等参数是影响光学镜头的主要性能指标。机器视觉系统整体性能优劣受到光学镜头选择是否合理的影响。因此,正确合理地选装光学镜头是设计机器视觉系统的重要环节。

在光学镜头选择时,主要考虑镜头的焦距、光圈值、景深及分辨率。在选取光学镜头时,首先需要确定相机类型及传感器尺寸,而后确定拍摄距离,再根据式(1)及式(2)来计算焦距,最后确定镜头的选择。

f = WD· PMAG(1 + PMAG)                (1)

PMAG = Hi / Ho                         (2)

式(1)和式(2)中:f代表焦距;WD代表工作距离;PMAG代表镜头放大倍数;Hi代表相机传感器靶面尺寸;Ho代表视野高度。

 

3. 相机

在机器视觉系统中,主要依靠相机来获取被测对象信息。根据图像传输模式不同,目前主要使用的相机种类为:互补金属氧化物半导体 ( complementary metal oxide semiconductor,CMOS ) 相机和电荷耦合器件 ( chargecoupled device,CCD)相机。CMOS相机和CCD相机利用了两种不同的图像传感器技术,它们在结构、性能和工作原理上有明显差异。CCD相机是电荷耦合器件相机,而CMOS 相机则是互补金属氧化物半导体相机。CCD相机比CMOS相机在成像质量和色彩还原上通常有更好的表现,特别是在低光照条件下,但是其成本比较高且速度比较慢。CMOS相机则在成本、集成度和速度上有明显优势,适合大批量生产和快速读出,但可能在噪声控制上不如 CCD 相机。合适的相机,决定了图像分辨率和图像质量,进而决定着整个视觉系统的运行模式。

 

4. 图像采集卡

图像采集卡作为整个机器视觉系统重要设备之一,其主要作用是控制相机拍照,完成图像采集及相应数字化。具体来说,图像采集卡能够将相机中采集到的图像信息,转换成计算机能识别处理的数字信息,同时给予控制相机的信号参数。 图像采集卡通过接收相机拍摄的各种图像,以及外来的触发脉冲,进而启动相机曝光和扫描,因而其在机器视觉系统中发挥着重要作用。

 

5. 视觉处理器

视觉处理器的主要作用包括图像预处理、特征提取、模式识别等。图像预处理主要是为了提高图像质量,使得后续处理更加方便有效。特征提取是从图像中提取出有用信息,比如形状、纹理、颜色等。模式识别则是根据提取出来的特征,使用一定的算法进行分类或者识别。视觉处理器在机器视觉系统中起到了核心作用,它不仅提高了图像处理效率,还提升了整个系统的智能化水平。


机器视觉技术通过图像拍摄装置(如 CCD、CMOS相机)将被检测信号转变成图像信号,再将其拍摄的图像信号传递给图像处理系统进行处理。 为了提取出被测对象的特征信号(面积、数量、位置、长度等),图像处理系统根据所采集到的图像信息( 像素分布、亮度、颜色等信息),将模拟信号转变为数字信号,随后对采集到的数字化信号进行处理,最后系统根据预设的其他条件输出结果,输出结果包括但不限于尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/无等,从而实现机器视觉技术的自动识别功能。


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