机器视觉入门知识 点击:603 | 回复:3



骁锐

    
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发表于:2017-11-10 17:16:02
楼主

随着工业4.0年代的到来,机器视觉在智能制作业范畴的作用越来越重要,为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识,包含机器视觉技能是怎么作业的、它为什么是完成流程自动化和质量改善的正确挑选等。小编为你预备了这篇机器视觉入门学习材料。

      机器视觉是一门学科技能,广泛运用于出产制作检测等工业范畴,用来确保产品质量,操控出产流程,感知环境等。机器视觉体系是将被吸取方针变换成图画信号,传送给专用的图画处理体系,依据像素散布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图画体系对这些信号进行各种运算来抽取方针的特征,进而依据判别的成果来操控现场的设备动作。

机器视觉优势机器视觉体系具有高功率、高度自动化的特色,能够完成很高的分辩率精度与速度。机器视觉体系与被检测方针无触摸,安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要差异有:

为了更好地理解机器视觉,下面,我们来介绍在详细运用中的几种事例。

啤酒厂选用的填充液位检测体系为例来进行说明:

   当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时,检测传感器将会触发视觉体系宣布频亮光,拍下啤酒瓶的相片。收集到啤酒瓶的图画并将图画保存到内存后,视觉软件将会处理或剖析该图画,并依据啤酒瓶的实践填充液位宣布经过-未经过呼应。如果视觉体系检测到一个啤酒瓶未填充到位,即未经过检测,视觉体系将会向转向器宣布信号,将该啤酒瓶从出产线上除掉。操作员能够在显示屏上查看被除掉的啤酒瓶和持续的流程统计数据。

机器人视觉引导玩偶定位运用

       现场有两个振荡盘,振荡盘1作用是把玩偶振荡到振荡盘2中,振荡盘2作用是把玩偶从不和振荡为正面。该运用选用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位体系,该体系经过判别玩偶正不和,把玩偶处于正面的坐标值经过串口发送给机器人,机器人收到坐标后运动抓取产品,当振荡盘中有许多玩偶处于不和时,VD200视觉定位体系需判别不和玩偶数量,当不和玩偶数量过多时,VD200视觉体系发送指令给振荡盘2把不和玩偶振成正面。

       该定位体系经过玩偶外表的小孔来判别玩偶是否处于正面,核算出玩偶中心点坐标,发送给机器人。经过VD200视觉定位体系完成自动上料,大大削减人工本钱,大幅进步出产功率。

视觉检测在电子元件的运用:

      此产品为电子产品的按钮部件,产品来料为料带形式,料带上面为双排产品。经过对每个元器材定位后,运用斑驳东西检测产品固定区域的灰度值,来判别此区域有无缺胶情况。

      该运用选用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉体系计划,运用两个相机及光源合作机械设备,到达每次检测双面8个产品,每分钟检测大约1500个。当呈现产品不良时,立刻报警停机,确保了产品的合格率和设备的正常运转,进步出产功率。

机器视觉的运用范畴:

•辨认

规范一维码、二维码的解码

光学字符辨认(OCR)和确认(OCV)


•检测

颜色和瑕疵检测

零件或部件的有无检测

方针方位和方向检测•丈量

尺度和容量检测

预设符号的丈量,如孔位到孔位的间隔


•机械手引导

输出空间坐标引导机械手准确定位


机器视觉体系的分类

•智能相机

•根据嵌入式

•根据PC

机器视觉体系的组成

•图画获取:光源、镜头、相机、收集卡、机械渠道

•图画处理与剖析:工控主机、图画处理剖析软件、图形交互界面。

•判定执行:电传单元、机械单元

光源---光路原理

照相机并不能看见物体,而是看见从物体外表反射过来的光。

镜面反射:滑润外表以对顶角反射光线

漫射反射:粗糙外表会从各个方向漫射光线

发散反射:大都外表既有纹路,又有滑润外表,会对光线进行发散反射

•光源---作用和要求

在机器视觉中的作用

照亮方针,进步亮度

构成有利于图画处理的作用

克服环境光照影响,确保图画稳定性

用作丈量的东西或参照

杰出的光场规划要求

对比度显着,方针与布景的鸿沟明晰

布景尽量淡化并且均匀,不搅扰图画处理

与颜色有关的还需要颜色实在,亮度适中,不过曝或欠曝;

•光源---光场结构

明场: 光线反射进入照相机

暗场:光线反射离开照相机

•光源---结构光源

运用不同照明技能对被测方针会发生不同的影响,以滚珠轴承为例:

•相机

种类:线&面、隔/逐、黑/彩、数/模、低/高、CCD/CMOS

指标:象元尺度、分辩率、靶面巨细、感应曲线、动态规模、灵敏度、速度噪声、填充因子、体积、质量、作业环境等

作业形式:Free run、Trigger(多种)、长期曝光等

传输方法:GIGE,Cameralinker,模仿

•相机--依照图画传感器区别

CCD相机:运用CCD感光芯片为图画传感器的相机,集光电变换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体,是典型的固体成像器材。  

CMOS相机:运用CMOS感光芯片为图画传感器的相机 ,将光敏元阵列、图画信号扩大器、信号读取电路、模数变换电路、图画信号处理器及操控器集成在一块芯片上,还具有局部像素的编程随机拜访的长处。

•相机--依照输出图画颜色区别

单色相机:输出图画为单色图画的相机。

五颜六色相机:输出图画为五颜六色图画的相机。

•相机--按输出信号区别

模仿信号相机:从传感器中传出的信号,被变换成模仿电压信号,即普通视频信号后再传

到图画收集卡中。

数字信号相机:信号自传感器中的像素输出后,在相机内部直接数字化并输出。数字相机

又包含1394相机、USB相机、Gige相机、CameraLink相机等  

•相机--依照传感器类型区别

面扫描相机:传感器上像素呈面状散布的相机,其所成图画为二维“面”图画。

线扫描相机:传感器上呈线状(一行或三行)散布的相机,其所成图画为一维“线”图画。

•相机--CMOS VS CCD

CCD

CMOS

串行处理

并行处理

光线灵敏度高,图画对比度高

光线灵敏度低,图画对比度低,高动态规模

低噪声

存在固定形式噪音

集成度较低

高集成度,芯片上集成了许多功用

取图速度慢,帧率低

取图速度块,帧率高

功耗一般

功耗较低

本钱较高

本钱低

•相机--传感器的尺度

        图画传感器感光区域的面积巨细。这个尺度直接决议了整个体系的物理扩大率。如:1/3“、1/2”等。绝大大都模仿相机的传感器的长宽份额是4:3 (H:V),数字相机的长宽份额则包含多种:1:1,4:3,3:2 等。

•相机--像素

        是成像于相机芯片的图画的最小组成单位。以200万像素的相机为例,满屏有1600*1200个像素,成像于1/1.8英寸巨细的CCD芯片。

•相机--分辩率

      由相机所选用的芯片分辩率决议,是芯片靶面排列的像元数量。一般面阵相机的分辩率用水平缓笔直分辩率两个数字表明,如:1920(H)x 1080(V),前面的数字表明每行的像元数量,即共有1920个像元,后边的数字表明像元的行数,即1080行。

•相机--帧率和行频

      由相机的帧率/行频表明相机收集图画的频率,一般面阵相机用帧率表明,单位fps(Frame Per second),如30fps,表明相机在1秒钟内最多能收集30帧图画;线性相机一般用行频表明,单位KHz,如12KHz表明相机在1秒钟内最多能收集12000行图画数据。

•相机--快门速度(Shutter Speed)

      CCD/CMOS相机大都选用电子快门,经过电信号脉冲的宽度来操控传感器的光积分(曝光)时间。关于一般性能的的相机快门速度能够到达1/10000-1/100000秒。  

       卷帘快门(Rolling Shutter):大都CMOS图画传感器上运用的快门,其特征是逐行曝光,每一行的曝光时间不一致。

        全局快门(Global Shutter):CCD传感器和极少数CMOS传感器选用的快门,传感器上一切像素同时间曝光。

•相机--智能相机

        智能工业相机是一种高度集成化的微小型机器视觉体系。它将图画的收集、处理与通信功用集成于单一相机内,然后供给了具有多功用、模块化、高可靠性、易于完成的机器视觉解决计划。智能工业相机一般由图画收集单元、图画处理单元、图画处理软件、网络通信设备等构成。由于运用了最新的 DSP、FPGA及大容量存储技能,其智能化程度不断进步,可满意多种机器视觉的运用需求。


•镜头---主要参数

       工业的镜头大都是多组镜片组合在一起的。核算时会忽略厚度对透镜的影响将其等效成没有厚度的播透镜模型,即理想凸透镜。

参数:焦距/视场/物距/像距/光圈/景深/分辩力/扩大倍数/畸变/接口

分辩率:对颜色和纹路的分辩能力。

畸变:镜头中心区域和四周区域的扩大倍数不相同。

     畸变的校对一般用一清二楚的方格图画来进行,进程并不杂乱。一般如果畸变小于2%,人眼调查不到;若畸变小于CCD的一个像素,摄像机也看不见。

•镜头---分类

CCTV镜头

专业摄影镜头

远心镜头

•镜头---远心镜头

        在丈量体系中,物距常发生改变,然后使像高发生改变,所以测得的物体尺度也发生改变,即发生了丈量误差;即使物距是固定的,也会由于CCD灵敏外表不易准确调整在像平面上,同样也会发生丈量误差。选用远心物镜中的像方远心物镜能够消除物距改变带来的丈量误差,而物方远心物镜则能够消除CCD方位禁绝带来的丈量误差。



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guoket

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涨知识了,感谢分享!

控小生

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2楼


引用 guoket 的回复内容: 涨知识了,感谢分享!


啥都不懂的小白

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见识了,谢谢!!!!!


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