机器视觉基础应用知识详解

共 4144字,需浏览 9分钟

 ·

2021-08-05 23:35

点击上方小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶

重磅干货,第一时间送达

 随着工业4.0时代的到来,机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要,为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识,包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。


机器视觉是一门学科技术,广泛应用于生产制造检测等工业领域,用来保证产品质量,控制生产流程,感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

 

 

机器视觉优势机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点,可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有:



机器视觉的应用领域:

•识别

标准一维码、二维码的解码

光学字符识别(OCR)和确认(OCV)


•检测

色彩和瑕疵检测

零件或部件的有无检测

目标位置和方向检测•测量

尺寸和容量检测

预设标记的测量,如孔位到孔位的距离

 

•机械手引导

输出空间坐标引导机械手精确定位

 



机器视觉系统的分类

•智能相机

•基于嵌入式

•基于PC

 

机器视觉系统的组成

•图像获取:光源、镜头、相机、采集卡、机械平台

•图像处理与分析:工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。

•判决执行:电传单元、机械单元

 

光源---光路原理

照相机并不能看见物体,而是看见从物体表面反射过来的光。

镜面反射:平滑表面以对顶角反射光线

漫射反射:粗糙表面会从各个方向漫射光线

发散反射:多数表面既有纹理,又有平滑表面,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

照亮目标,提高亮度

形成有利于图像处理的效果

克服环境光照影响,保证图像稳定性

用作测量的工具或参照

良好的光场设计要求

对比度明显,目标与背景的边界清晰

背景尽量淡化而且均匀,不干扰图像处理

与颜色有关的还需要颜色真实,亮度适中,不过曝或欠曝;


 

 

•光源---光场构造

明场:光线反射进入照相机

暗场:光线反射离开照相机


光源---构造光源

使用不同照明技术对被测目标会产生不同的影响,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:象元尺寸、分辨率、靶面大小、感应曲线、动态范围、灵敏度、速度噪声、填充因子、体积、质量、工作环境等

工作模式:Free run、Trigger(多种)、长时间曝光等

传输方式:GIGE,Cameralinker,模拟


•相机--按照图像传感器区分

CCD相机:使用CCD感光芯片为图像传感器的相机,集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体,是典型的固体成像器件。 

CMOS相机:使用CMOS感光芯片为图像传感器的相机 ,将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上,还具有局部像素的编程随机访问的优点。

 

•相机--按照输出图像颜色区分

单色相机:输出图像为单色图像的相机。

彩色相机:输出图像为彩色图像的相机。

 

•相机--按输出信号区分

模拟信号相机:从传感器中传出的信号,被转换成模拟电压信号,即普通视频信号后再传到图像采集卡中。

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--按照传感器类型区分

面扫描相机:传感器上像素呈面状分布的相机,其所成图像为二维“面”图像。

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

 

•相机--CMOS VS CCD


CCD

CMOS

串行处理

并行处理

光线灵敏度高,图像对比度高

光线灵敏度低,图像对比度低,高动态范围

低噪声

存在固定模式噪音

集成度较低

高集成度,芯片上集成了很多功能

取图速度慢,帧率低

取图速度块,帧率高

功耗一般

功耗较低

成本较高

成本低

 

•相机--传感器的尺寸

       图像传感器感光区域的面积大小。这个尺寸直接决定了整个系统的物理放大率。如:1/3“、1/2”等。绝大多数模拟相机的传感器的长宽比例是4:3 (H:V),数字相机的长宽比例则包括多种:1:1,4:3,3:2 等。


 

 

•相机--像素

       是成像于相机芯片的图像的最小组成单位。以200万像素的相机为例,满屏有1600*1200个像素,成像于1/1.8英寸大小的CCD芯片。

 

•相机--分辨率

       由相机所采用的芯片分辨率决定,是芯片靶面排列的像元数量。通常面阵相机的分辨率用水平和垂直分辨率两个数字表示,如:1920(H)x 1080(V),前面的数字表示每行的像元数量,即共有1920个像元,后面的数字表示像元的行数,即1080行。

 

•相机--帧率和行频

       由相机的帧率/行频表示相机采集图像的频率,通常面阵相机用帧率表示,单位fps(Frame Per second),如30fps,表示相机在1秒钟内最多能采集30帧图像;线性相机通常用行频表示,单位KHz,如12KHz表示相机在1秒钟内最多能采集12000行图像数据。

 

•相机--快门速度(Shutter Speed)

       CCD/CMOS相机多数采用电子快门,通过电信号脉冲的宽度来控制传感器的光积分(曝光)时间。对于一般性能的的相机快门速度可以达到1/10000-1/100000秒。 

        卷帘快门(Rolling Shutter):多数CMOS图像传感器上使用的快门,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传感器采用的快门,传感器上所有像素同时刻曝光。

 

•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系统。它将图像的采集、处理与通信功能集成于单一相机内,从而提供了具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。智能工业相机一般由图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件、网络通信装置等构成。由于应用了最新的 DSP、FPGA及大容量存储技术,其智能化程度不断提高,可满足多种机器视觉的应用需求。

 

 

•镜头---主要参数

        工业的镜头大都是多组镜片组合在一起的。计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/分辨力/放大倍数/畸变/接口

 

分辨率:对色彩和纹理的分辨能力。

畸变:镜头中心区域和四周区域的放大倍数不相同。

  畸变的校正一般用黑白分明的方格图像来进行,过程并不复杂。一般如果畸变小于2%,人眼观察不到;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

      在测量系统中,物距常发生变化,从而使像高发生变化,所以测得的物体尺寸也发生变化,即产生了测量误差;即使物距是固定的,也会因为CCD敏感表面不易精确调整在像平面上,同样也会产生测量误差。采用远心物镜中的像方远心物镜可以消除物距变化带来的测量误差,而物方远心物镜则可以消除CCD位置不准带来的测量误差。


下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版,涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2:Python视觉实战项目52讲
小白学视觉公众号后台回复:Python视觉实战项目即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目,助力快速学校计算机视觉。

下载3:OpenCV实战项目20讲
小白学视觉公众号后台回复:OpenCV实战项目20讲即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目,实现OpenCV学习进阶。

交流群


欢迎加入公众号读者群一起和同行交流,目前有SLAM、三维视觉、传感器自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN算法竞赛等微信群(以后会逐渐细分),请扫描下面微信号加群,备注:”昵称+学校/公司+研究方向“,例如:”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注,否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告,否则会请出群,谢谢理解~


浏览 47
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报