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視覺檢測系統主要有哪些結構組成?視覺檢測系統的結構介紹

來源:www.sdhzaotai.com 作者:日弘智能 發表時間:2022-06-21 16:44:11 關鍵詞:行業新聞

  自動化集成系統配套服務商-日弘智能今天為大家講講視覺檢測系統主要有哪些結構組成?視覺檢測系統的結構介紹。

  視覺檢測的工作原理,是要多個系統協同作用、共同工作,最后得出測量結論。

  那么,一個典型的視覺檢測系統主要有哪些結構組成呢?

  按先今的分類,一個典型的機器視覺系統主要包括五大塊,分別是照明、鏡頭、相機、圖像采集和視覺處理器。

  下面,我們就來認識一下這五個結構的用途、特點與工作情況。

  一、照明

  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。

  照明系統可以將被測物特征最大化,并減少相應的背景中對比物的影響,使高速相機可以清晰地“看見”被測物。

  高對比的圖像可以降低系統難度并提高系統的穩定性;反之,低對比的圖像會增加系統的處理時間并使加大系統的復雜度。

  機器視覺應用的成功很大一部分取決于照明設置,一個合適的照明系統可以使整個視覺檢測系統更具有效率和準確性。

  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。

  機器視覺照明要點有使用強光檢測缺失的材料、使用合適的波長進行精確定位、使用非散射照明檢測玻璃裂縫、使用擴散光檢查透明包裝、使用顏色來創建對比度等。

  二、鏡頭

  相機鏡頭由多個透鏡、可變(亮度)光圈和對焦環組成。使用時由操作者觀察相機顯示屏來調整可變光圈和焦點,以確保圖像的明亮程度及清晰度。

  在選擇鏡頭時需要考慮多個方面的因素如焦距、目標高度、影像高度、放大倍數、影像至目標的距離等。

  在實際應用中“選擇與視場相符的透鏡”及“以大景深聚焦圖像”是選擇鏡頭時非常重要的兩個方面。

  三、相機

  機器視覺相機的目的是將通過鏡頭投影到傳感器的圖像傳送到能夠儲存、分析和(或者)顯示的機器設備上。

  按照不同標準可分為不通類型的相機。

  按照芯片類型可以分為CCD相機、CMOS相機;按照傳感器的結構特性可以分為線陣相機、面陣相機;按照掃描方式可以分為隔行掃描相機、逐行掃描相機;按照分辨率大小可以分為普通分辨率相機、高分辨率相機;按照輸出信號方式可以分為模擬相機、數字相機;按照輸出色彩可以分為單色(黑白)相機、彩色相機;按照輸出信號速度可以分為普通速度相機、高速相機;按照響應頻率范圍可以分為可見光(普通)相機、紅外相機、紫外相機等。

  CCD和CMOS是現在普遍采用的兩種圖像工藝技術,它們之間的主要差異在于傳送方式的不同。

  主要的性能區別有噪聲差異、耗電量差異、分辨率差異、靈敏度差異、成本差異等多種不同。

  選擇相機首先要明確自己的需求,第一、要先確定檢測產品的精度要求。第二、要確定相機要看的視野大小。第三、要確定檢測物體的速度。第四、要確定是動態檢測還是靜態檢測。

  明確需求后要確定硬件類型,主要有相面像素大小的確定、相機傳輸方式的確定和相機的觸發方式的選擇。

  四、圖像采集

  圖像采集卡對于工業和科研應用,其目標是從初始的視頻信號獲取一幅精確的數字圖像。

  機器視覺檢測設備上的圖像采集卡主要是由視頻輸入、A/D轉換、時序及采集控制、圖像處理、總線接口及控制、輸出及控制等幾大模塊構成。

  圖像采集卡只是完整的機器視覺系統的一個部件,但是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。

  機器視覺檢測系統中工業相機種類的不同,在選擇圖像采集卡時也應有所不同。

  在選擇時更要關注卡的穩定性、價格、功能等和產品成本息息相關的因素。

  五、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。

  由于采集卡可以快速傳輸圖像到存儲器,而且計算機也快多了,所以視覺處理器用的較少了。

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