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视觉检测技术CCDCMOS课件

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CCD基本原理与成像系统中的新技术 ppt课件

CCD基本原理与成像系统中的新技术 ppt课件
按一定的方式将一维线型CCD的光敏单元及移 位寄存器排列成二维阵列，即可以构成二维面 阵CCD。
根据转移方式不同，面阵CCD通常有帧转移、 全帧转移、行间转移等转移方式。
LUSTER LightVision
C技C术D基本原理与成像系统中的新
帧转移面阵CCD的特点是结构简单，光敏单元的尺寸较小，模传递函数MTF 较高，但光敏面积占总面积的比例小。转移速度较快。
CCD的突出特点是以电荷作为信号，而 其他大多数器件是以电流或者电压为信 号。
CCD的基本功能是信号电荷的产生、存 储、传输和检测
LUSTER LightVision
C统C中D的基新本技原术理与成像系
CCD单元部分，就是一个由金属-氧化物-半导 体组成的电容器，简称MOS结构。
CCD单元与线阵列结构的示意图 a) CCD单元 b) CCD线阵列
η=Q1/Q0 ε表示残留于原势阱中的电量与原电量之比，故
ε=1-η
LUSTER LightVision
C技C术D基本原理与成像系统中的新
暗电流是大多数成像器件所共有的特性，是判断一个摄像器件好 坏的重要标准。
产生暗电流的主要原因是： 1.耗尽的硅衬底中电子自价带至导带的本征跃迁 2.少数载流子在中性体内的扩散 3.Si-SiO2界面引起的暗电流
LUSTER LightVision
C技C术D基本原理与成像系统中的新
CCD的光谱响应是指CCD对于不同波长光线的响应能力。现在固 件摄象器件中的感光元件都是用半导体硅材料来作的，所以灵敏范围为 0.4～1.15μm左右，但光谱特性曲线不象单个硅光电二极管那么锐利， 峰值波长为0.65～0.9μm左右。
LUSTER LightVision
C技C术D基本原理与成像系统中的新

CCD成像原理与分类16页PPT

CCD成像原理与分类16页PPT

Full-Frame 全像CCD
Full-Frame 全像 CCD是一种架构更 简单的感光设计。有鉴于 IL 的缺点， FF改良可以利用整个感光区域（没 有暂存区的设计），有效增大感光范 围，同时也适用长时间曝光。其曝光 过程和 Interline 相同，不过感光和电 荷输出过程是分开。因此，使用 FF CCD的数位相机在传送电荷资讯时必 须完全关闭快门，以隔离镜头入射的 光线，防止干扰。这也意味着 FF 必 须使用机械快门（无法使用 IL 的电 子 CLOCK 快门），同时也限制了 FF CCD的连续拍摄能力。FullFrame CCD 大多被用在顶级的数位 机背上。
四.富士 SUPER CCD 蜂窝技术
• 从上述的文章中我们可以了解，CCD 的感光点排列是影 响 CCD 感光范围和动态能力的关键。早期的 CCD 都是 井然有序的“耕田”状。当CCD 技术到了日本富士手中， 工程师开始省思 CCD 一定要这样排列吗？为了兼具 IL 的 低成本设计，又要能兼顾 FF 的大感光面积，富士提出了 一个跌破专家眼镜的折衷方案Super CCD。 SUPER CCD 是目前市面上唯一使用蜂巢式结构的CCD，其藉助 八边形几何构造和间断排列，以IL 的方式为基本，争取最 大限度的CCD有效面积利用率。但，早先的技术让通道过 于拥挤，产生了不良的杂讯，时至今日 SUPER CCD 已 经发展进入第三代，几乎所有不良的缺点都已经改进。
Frame-Transfer 全传 CCD
Frame-Transfer 全传 CCD的架构则是介 于 IL 和 FF 之间的产品，它分成两个部分 上半部分是感光区，下半部则是暂时存储 区。整体来说 Frame-Transfer CCD 非常 的类似 Full-Frame CCD，它的特点在于 直接规划了一个大型暂存区。一旦FT CCD 运作，它可以迅速将电荷转移到下方 的暂存区中，本身则可以继续曝光拍照。 这个设计，让FT 同IL 一样可以使用电子 快门，但同时也可增加感光面积和速度。 FT CCD 主要是由 荷兰 Philips 公司开发， 后来技术移转给 SANYO 公司发展成 VPMIX 技术。三洋对 VPMIX 的改良相当 成功，使它的数位相机能兼具静态和动画 的拍摄能力（可达30 fps的拍摄速度，在 动画运用上非常出

视觉测量第一章课件

视觉测量第一章课件
围。
图像采集卡
图像采集卡是连接视觉传感器和计算机的桥梁，负责将传感器捕获的图像数据传输 到计算机中。
图像采集卡具有高传输速率和低延迟等特点，能够保证图像数据的实时性和准确性。
图像采集卡还具有图像预处理功能，可以对图像进行噪声抑制、对比度增强等操作， 提高图像质量。
计算机
计算机是视觉测量系统的数据处理中 心，负责存储、处理和分析图像数据。
视觉测量的应用领域
工业检测
医学影像分析
在制造业中，视觉测量广泛应用于产品检 测、质量控制和生产自动化等方面，如零 件尺寸测量、表面缺陷检测等。
在医学领域，视觉测量技术可用于医学影 像的分析和诊断，如X光片、CT和MRI等影 像的测量和分析。
农业领域
交通领域
在农业领域，视觉测量技术可用于农作物 的生长监测、产量预测等方面，如植物高 度、叶片面积等参数的测量。
利用深度相机获取深度信息，进行匹配。
基于灰度的匹配
利用灰度信息进行匹配，如SSD、NCC等算 法。
多模态匹配
结合多种特征进行匹配，提高匹配准确度。
测量算法
几何测量
基于几何原理进行测量，如距离、角 度、面积等。
运动学测量
利用机器人的运动学信息进行测量。
深度学习测量
利用深度学习算法进行测量，如语义 分割、目标检测等。
计算机还需要安装专业的视觉测量软 件，以便对图像数据进行处理、分析 和识别。
计算机需要具备强大的计算能力和存 储能力，能够快速处理大量的图像数 据。
软件系统
软件系统是实现视觉测量的关键， 包括图像处理、特征提取、目标
识别等功能。
软件系统需要具备友好的用户界 面和灵活的操作方式，方便用户
进行测量和调试。

专题11 视觉传感器PPT课件

专题11 视觉传感器PPT课件
专题11 视觉传感器
1
整体概况
+ 概况1
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概况2
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概况3
+ 您的内容打在这里，或者通过复制您的文本后。
2
7.1 光参量传感器
7.1.5 视觉传感器--CCD图像传感器件
1）概述
人从自然界获取的信息中以视觉获取的量最多，约占信息总量 的80%。视觉传感器扩展人的视觉范围，使人看到视觉范围外 的微观和宏观世界。视觉技术快速发展，使信息摄取方法由一 维发展到二维及三维，敏感器件由一维线阵发展到二维面阵。
2020/8/1
10
7.1 光参量传感器
7.1.5 视觉传感器--CCD图像传感器件
2020/8/1
4
7.1 光参量传感器
7.1.5 视觉传感器--CCD图像传感器件
2) CCD的工作原理
(a) 光生电荷存储
光敏元存储光生电荷的能力取决于栅极所加正阶跃电压UG。 未加UG时P型Si的空穴分布均匀；加UG后，排斥空穴后产生耗 尽区。增大UG，耗尽区向半导体内延伸。UG>Uth(阈值电压)时，
加时钟脉冲1、2及3，三相时钟（驱动）脉冲时序波形如
图b所示。电荷移位过程如图c所示，按驱动脉冲时序，栅极下 光生电荷沿半导体表面按一定方向逐个单元转移。
பைடு நூலகம்
2020/8/1
5
7.1 光参量传感器
7.1.5 视觉传感器--CCD图像传感器件
2) CCD的工作原理
图a CCD结构原理图
图b 三相驱动脉冲时序波形
面积；tc为光照时间(光积分时间)，由电荷移位脉冲周期决定. 光敏元结构确定后，面积A一定，Qin取决于光子流速率n。由

CCD图像传感器 ppt课件

CCD图像传感器 ppt课件
通过按一定的时序在电极上施加高低电平，可以 实现光电荷在相邻势阱间的转移。
ppt课件
20
(a)初始状态； (b)电荷由①电极向电极②转移； (c)电荷在①②电极下均匀分 布；(d)电荷继续由①电极向②电极转移；(e)电荷完全转移到②电极； (f)三相 转移脉冲
ppt课件
21
图中CCD的四个电极彼此靠的很近。假定一开始在 偏压为10V的(1)电极下面的深势阱中，其他电极 加有大于阈值的较低的电压(例如2V)，如图(a)所 示。一定时刻后，(2)电极由2V变为10V，其余电 极保持不变，如图(b)。因为(1)和(2)电极靠的很 近(间隔只有几微米)，它们各自的对应势阱将合 并在一起，原来在(1)下的电荷变为(1)和(2)两个 电极共有，图(C)示。此后，改变(1)电极上10V电 压为2 V，(2)电极上10V不变，如图(d)示，电荷 将转移到(2)电极下的势阱中。由此实现了深势阱 及电荷包向右转移了一个位置。
输出 4电荷检测
CCD传感器
24
CCD结构类型
按照像素排列方式的不同，可以将CCD分为线阵 和面阵两大类。
ppt课件
25
目前，实用的线型CCD图像传感器为双行结构，如 图（b）所示。单、双数光敏元件中的信号电荷分别转 移到上、下方的移位寄存器中，然后，在控制脉冲的作 用下，自左向右移动，在输出端交替合并输出，这样就 形成了原来光敏信号电荷的顺序。
ppt课件
15
信号电荷的存储（示意图）
UG < Uth 时
+UG
UG > Uth 时
+UG
入射光
e-
e-
e-
e-
e-
+Uth
e- 势阱

CCD机器视觉学习ppt

CCD机器视觉学习ppt

策树算法的 分类和回归
决策树算法的 优缺点
决策树算法的 应用领域和案 例
随机森林算法
随机森林算法通过随 机选择特征和样本来 构建决策树，从而减 少过拟合风险
随机森林是一种集成 学习方法，通过组合 多个决策树来提高预 测性能
随机森林算法可以处 理分类和回归问题， 具有较高的准确率和
分类器设计
特征提取：从图像中提取出有用的特征 分类器选择：根据任务需求选择合适的分类器，如SVM、决策树等 训练分类器：使用训练数据训练分类器，使其能够正确分类图像 测试分类器：使用测试数据测试分类器的性能，评估其准确性和泛化能力
模型优化
模型选择：根据任务需求选择 合适的模型
超参数调整：调整模型的超参 数以优化性能
应用案例：汽车零部件 检测、电子元器件检测、 食品包装检测等
技术特点：高精度、高 效率、高可靠性
自动驾驶应用
自动驾驶汽车：通过机 器视觉识别道路、交通 标志、行人等，实现自 动驾驶
自动驾驶无人机：通过 机器视觉识别障碍物、 地形等，实现自主飞行
自动驾驶机器人：通过 机器视觉识别环境、目 标等，实现自主导航
模型融合：将多个模型融合以 提高性能
模型压缩：通过模型压缩技术 降低模型大小和计算复杂度
机器视觉学习的算法 和模型
深度学习在机器视觉中的应用
卷积神经网络 （CNN）：用于 图像分类、目标检
测等任务
循环神经网络 （RNN）：用于 视频分析、动作识
别等任务
生成对抗网络 （GAN）：用于 图像生成、图像修
安全监控应用
监控摄像头：实时 监控，及时发现异 常情况
智能识别：识别人 脸、车辆、物体等， 提高监控效率
智能报警：实时报 警，及时处理异常 情况

《视觉检测》课件

《视觉检测》课件

4
特征匹配
将提取到的特征与预先定义的模型进行匹配和比对。
5
最终判定
根据匹配结果，进行最终的判定和决策。
四、视觉检测的实际应用案例
工业生产自动化中的视 觉检测
视觉检测技术在工业生产线上， 帮助检测产品质量、进行自动 化控制和提高生产效率。
智能安防领域的视觉检测
视觉检测技术应用于安全监控 系统，用于实时监测和识别异 常行为，保障公共安全。
医学影像分析中的视觉 检测
视觉检测技术在医学影像分析 中，用于帮助诊断和治疗，如 肿瘤检测和病灶定位。
五、视觉检测的发展趋势
智能化发展
视觉检测技术将越来越智能化，能够自主学习和适应不同环境和场景。
大数据驱动发展
视觉检测技术将利用大数据分析，提高准确率和效率。
优化算法探索
不断探索和优化视觉检测的算法，提高检测结果的准确性和可靠性。
六、总结和展望
1 视觉检测的价值
视觉检测技术具有广泛 的应用价值，为各个领 域带来了许多便利和改 进。
2 视觉检测的前景展望 3 视觉检测的挑战和
解决方案
随着技术的不断进步，
视觉检测将以更高的精
面对复杂的场景和各种
度和效率得到应用。
干扰因素，需要不断研
究和创新，解决实际问
题。
《视觉检测》PPT课件
视觉检测 PPT课件大纲
一、什么是视觉检测？
视觉检测是一种利用光学传感器、摄像机和图像处理算法的技术，用于从图 像中提取特征和进行判定的过程。 视觉检测在生产自动化、智能安防和医学影像分析等领域有广泛的应用。
二、视觉检测技术介绍
光学传感器
利用光学原理捕捉物体的图像信息，如光电二极管、激光传感器等。

《CCD工作原理》课件

《CCD工作原理》课件

CCD的应用领域
CCD广泛应用于数码相机、 摄像机、天文学、医学影 像等领域
CCD的组成
1
CCD的基本构造
CCD由像元阵列、电荷转移区域和读出电路组成
2
CCD的控制逻辑
CCD通过控制电压和时序信号实现电荷传输
3
CCD的工作模式
CCD可以工作在连续取像模式和快门模式
CCD的工作原理
1 光电效应
2 光电二极管
光电效应使得光子被吸收后产生电子
光电二极管用于将光信号转换为电荷信号
3 电荷耦合器件
电荷耦合器件用于控制、传输和读出电荷信号
CCD的工作流程
1
像素转换
光子被吸收并转换为电子，产生电荷
2
电荷传输
电荷通过电场被传输至读出电路
3
读出信号
读出电路将电荷转换为电信号
CCD的优缺点
优点
高灵图像质量和响应速
CCD有望在更多领域得
度
到应用，如虚拟现实和
人工智能
缺点
能耗较高、动态范围相对较小
应用案例
拍照过程
CCD用于数码相机中的图像捕 捉和处理
相机使用的CCD
相机中使用高质量CCD芯片， 提供清晰和细腻的图像
其他应用场景
CCD还被应用于天文学、医学 影像等领域
总结
1 CCD的意义
CCD在图像捕捉和处理 方面发挥着重要作用
2 CCD的进展
CCD技术不断发展，提
《CCD工作原理》PPT课 件
欢迎大家来到《CCD工作原理》PPT课件。在本课程中，我们将探讨什么是 CCD，它的组成，工作原理以及应用领域。让我们开始吧！
什么是CCD
CCD的全称

视觉检测技术精品PPT课件

视觉检测技术精品PPT课件
② 气体放电光源：原理：气体分子激发→放电 （电弧灯） 器件：碳弧灯、钠弧灯、氙弧灯、水银弧灯 特点：功率大，光色接近日光，紫外线丰富
应用：强光、色温要求接近日光
③发光二极管： 原理：半导体，电致发光 器件：LED，可见光、红外光 特点： 体积小、功耗低、寿命长、响应快、易于数字控制、 比普通光源单色性好、亮度高
实例：美国Sojourner系列和Rocky系列火星探测移动机器人
美国勇气号和机遇号火星探测移动机器人
“勇气”号火星车 发回的彩色照片
“机遇”号火星车拍摄 火星土壤的显微照片
3、生物医学图像分析
（1）医学临床诊断 ： X射线、B超、CT、核磁共振（MRI）
CT图像
医学影像融合分析
自动检测：染色体切片、癌细胞切片、超声波图象
航空摄影图像 --- （多目成象 --- 大地测量、测绘）
5、监控、安防、交通管理：
交通 --- 车辆识别、牌照识别、车型判断、车辆监视、交通流量检测 安全 --- 指纹判别与匹配、面孔与眼底识别、安全检查（飞机、海关） 监视 --- 超市、商店防盗、银行监控，停车场、电梯闭路电视
6、军事与国防：
超低空雷达、超视距雷达、导弹制导、导弹导航、地形匹配、 单兵作战系统、战场遥测、夜视仪、声纳成象
点光源 --- 发光二极管
线光源
面光源 --- 专用
b. 按安装方式： 背向照明： 被测物在光源和摄像机之间 --- 对比度好
前向照明： 光源放在物体的后面 —— 便于安装
结构光照明： 光源有特定的方向，光束有精确的形状。 --- 光栅或线光源 畸变 三维形状
频闪光照明： 高频率的光脉冲 --- 高速运动物体
2、光学系统
组成：成像物镜 + 光电器件 ① 照相摄影系统：

视觉检测技术--CCD-CMOS

视觉检测技术--CCD-CMOS

感谢观看
12B分it等辨。率
1280 x 1024 pixel
最大帧帧率率（：全相分机辨采率集）传输图像的速率，对于面阵相机一5般00为帧每/秒秒采集的帧数（Frames/Sec.），对于
线阵图相像机传机感为器每秒采集的行数（Hz）。
逐行扫描CMOS传感器
曝光曝方光式时和间快门速度：对于工业线阵相机都是逐行曝光的>=方1式μs，可以选择固定行频和外触发同步的采
CCD与CMOS的性能比较
性能指标 暗电流（PA/M^2） 电子-电压转换率
动态范围 响应均匀性 读出速度（Mpixels/s）
功耗 工艺难度 信号输出方式 集成度 应用范围 性价比
CCD 10 略小 大 好 70 大 大 顺序逐个输出 低 高端、军用 低
CMOS 10-100
大 略小 略差 1000 小 小 X-Y寻址可随机采样 高 低端、民用 高
第三部分
应用场景
Application Scenarios
视觉检测技术的应用
工业产品外观检测
视觉检测技术的应用
OCR字符识别
视觉检测技术的应用
人脸识别
视觉检测技术的应用
自动驾驶
第四部分
最新成果与前景
Latest Achievements & Prospectives
工艺
双目相机
结构光
视觉检测技术
Visual Inspection Technology
Fresh business general template Applicable to enterprise introduction, summary report, sales marketing, chart data

视觉测量技术一_视觉系统构成 ppt课件

视觉测量技术一_视觉系统构成 ppt课件

入射光照-关于光轴的漫射光照
光分束器 Beam Splitter
光源Light source
漫散射器 Diffuser 物体 Object
入射光照-关于光轴的漫射光照
纹理表面光照
突出光洁表面与纹理表面反射光的不同
Emphasize Finish/Texture (reflection) Differences
轴承的外观检测
高速检测连续冲孔的 冲压零部件。
可使用2台线型相 机高精度检测长尺 的金属滚轴表面缺 陷
曲面外观检测
2、机器视觉应用
• 导航
Rocky 7 火星车
Rocky7视觉系统获取的立体图象对
(a) 深度图象
(b)障碍物探测示意图
Rocky7 视觉系统对场景的深度恢复
2、机器视觉应用
• 导航
每个摄影镜头都有 一个或者多个最佳光圈 ，在这些最佳光圈下， 画面的质量达到最好， 分辨率高、反差均衡等 。
3.1 摄像机 - 镜头 – 型号
3.1 摄像机 - 镜头 – 型号
3.1 摄像机 - 镜头 – 焦距
薄透镜原理
f: 透镜焦距长度 F: 透镜焦点 z’: 摄像机常数
1- 1=1 z' z f
线阵
3.1 摄像机- Sensor
CMOS（complementary metal-oxide semiconductor） 互补金属氧化物半导体
灵敏度 成本 分辨率 抗噪声 功耗 速度
3.1 摄像机- Sensor
CCD
CCD 高 高
Vs CMOS
CMOS 低 低
高
低
好
一般
高
低
低
高
3.1 摄像机-CCD 传感器-尺寸

《自动化视觉测试 激光+CCD相机 视觉高度测量原理介绍》PPT模板

《自动化视觉测试 激光+CCD相机 视觉高度测量原理介绍》PPT模板
H1或H2一端值偏大：
Special lecture notes
H1
H2
H1、H2两端值偏大：
H1
H2
H1、H2两端值偏小：
H1
H2
比亚迪实物3D图平面距离检测图示
Special lecture notes
W1
W2
W2
W2说明：Fra bibliotek两个平面间的上下左右距离，可以通过顶相机拍摄二维图像，采用测量 算法进行测量计算，并判定是否合格。
构造SWOT矩阵
在构造SWOT过程中，将那些对公司发展有直接的、重要的、大量的、迫切的、 久远的影响因素优先排列出来，而将那些间接的、次要的、少许的、不急的、 短暂的影响因素排列在后面。
案例：1997年香港邮政对特快专递业务单元做的SWOT分析
•特快专递服务推出较早
•特快专递”过去的形象不
S
•技术支持较强（如电子追 踪服务
•政府和行业对 技术的重视
•新技术的发明 和进展
•技术传播的速 度
•折旧和报废速 度
OT机会与威胁分析方法一：波特五力模型
行业内竞争者的均衡 程度、增长速度、固 定成本比例、本行业 产品或服务的差异化 程度、退出壁垒等， 决定了一个行业内的 竞争激烈程度
购买者转而购买替代品的转移 成本；公司可以采取什么措施 来降低成本或增加附加值来降 低消费者购买替代品的风险？
Special lecture notes
被测平面1 高度差平面2
H1
H1\H2两点间的距离， 就是两个平面的距离。
H2
比亚迪实物3D图平面高度差检测图示
线1
Special lecture notes
高度差平面2 线3

CCDCMOS原理介绍讲义PPT学习教案

CCDCMOS原理介绍讲义PPT学习教案
CCDCMOS原理介绍讲义
会计学
1
CCD图像传感器简介 ＣＣＤ（Charge Coupled Device ，感
光耦合组件简称）
是摄像系统中可记录光线变化 的半导体，通常以百万像素 〈megapixel〉 为单位
第1页/共37页
CCD发展史
1969年，由美国的贝尔研究室所开发出来的。同年，日本的SONY公司 也开始研究CCD。
第18页/共37页
CCD类型
因应不同种类的工作需求，业界发展出四种不 同类型的 CCD ： Linear 线性、 Interline扫瞄、 全景 Full-Frame Frame-Transfer 全传
第19页/共37页
Linear 纯线性
线型CCD是以一维感光点构成，透过步进马达扫瞄 图像，由于照片是一行行组成，所以速度较使用 2维 CCD的数字相机来得慢。这型CCD 大多用于平台式 扫描仪之上。
第17页/共37页
CCD的ADC 转换电压至数字讯号示意图
AD C 转 换电 压至数 字讯号 示意图 ： 此 ADC 为 8位处 理器可 以将电 压讯号 分成 25 6（0～ 255） 个 位阶 判读 AD C 位 数的 多寡将 决定画 质的精 细程度 ，目前 SONY 量产 1 4位之 ADC， 多数的 数字相 机都可 达到 12 位以上
CCD工作方式
第15页/共37页
CCD电子产生过程
当光线照射CCD产生电子和电洞（如2.），并在上层的导电闸施 以正电+V后，电子会集中在SiO2和Si之间。施电压后储存电子会 进行排列，（如3.）
第16页/共37页
CCD的工作原理
CCD的结构就象一排排输送带上并排 放满了 小桶， 光线就 象雨滴 撒入各 个小桶 ，每个 小桶就 是一个 像素。 按下快 门拍照 的过程 ，就是 按一定 的顺序 测量一 下某一 短暂的 时间间 隔中， 小桶中 落进了 多少“ 光滴” ，并记 在文件 中。一 般的CC D每原 色的光 度用8位 来记录 ，即其 小桶上 的刻 度有8格 ，也有 的是10 位甚至 12位， 10位或 12位的 CCD在 记录色 彩时可 以更精 确，尤 其是在 光线比 较暗时 。早期 的CCD 是隔行 扫描的 ，同一 时刻， 每两行 小桶， 只有一 行被测 量，这 样可以 提高快 门速度 ，但图 像精度 大为降 低。 随着技术的进步，人们已能让CCD记 录在几 十分之 一秒， 甚至几 千分之 一秒的 时间里 ，落进 各个“ 小桶” 的“光 滴”的 量，所 以，新 的CCD 一般都 是逐行 扫描的 。
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电荷耦合器件CCD
CCD：Charge Coupled Device 类似：移位寄存器的移位功能
CCD成像原理
半导体的光电效应
电 子 能 量E
h
电子
பைடு நூலகம்
空穴
导带 禁带 价带
h Eg
CCD成像原理
CCD成像原理
CCD成像原理
CMOS像素单元基本结构
CMOS像素单元基本结构
无源像素传感器
光敏二极管型有源像素传感器
光栅型有源像素传感器
CCD和CMOS的比较
CCD和CMOS的比较
视觉检测技术的算法
点
直线
边缘
曲线
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台 计 算 机 视 觉 库 ， 可 以 运 行 在 Linux 、 Windows 、 Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高 效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提 供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现 了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
第三部分
应用场景
Application Scenarios
视觉检测技术的应用
工业产品外观检测
视觉检测技术的应用
OCR字符识别
视觉检测技术的应用
人脸识别
视觉检测技术的应用
自动驾驶
第四部分
最新成果与前景
Latest Achievements & Prospectives
工艺
双目相机
结构光
什么是视觉检测技术
• 以机器视觉为基础 • 融合光电子学、计算机技术、激光技术、图像处理技术等现代科技 • 非接触、全视场测量、高精度、自动化程度高的特点 • 在线监测、动态监测、实时分析、实时控制的能力
硬件检测+软件算法
视觉检测系统的硬件组成
光源 镜头 相机 存储器 计算机
传感器的分类
CCD（Charge Coupled Device） 电荷耦合器件图像传感器
CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) 互补金属氧化物半导体
CCD像素单元基本结构
CCD成像原理
CCD图像传感器
光敏元件阵列
光电转换
光学图像 电信号图像
¦
¦
光强空间 电荷空间
分布
分布
电荷转移器件：CTD
CTD：Charge Transfer Device 电信号图像的读取与输出
12B分it等辨。率
1280 x 1024 pixel
最大帧帧率率（：全相分机辨采率集）传输图像的速率，对于面阵相机一5般00为帧每/秒秒采集的帧数（Frames/Sec.），对于
线阵图相像机传机感为器每秒采集的行数（Hz）。
逐行扫描CMOS传感器
曝光曝方光式时和间快门速度：对于工业线阵相机都是逐行曝光的>=方1式μs，可以选择固定行频和外触发同步的采
AI+视觉检测
产品特点 1、打破以往视觉检测的封闭环境，无需编程。按 照软件“傻瓜式”提示即可完成样板学习并执行 识别任务，上手简单。客户可根据需要教会AISentry来完成复杂的识别任务。 2、精准定位与精确分类，系统准确率可优于99%。 AI-Sentry可对指定位置做亚像元级实时定位，通 过深度学习智能识别，可同时区分多达1000种不 同部件。 3、AI-Sentry应用非常广泛。在3C制造领域，可 应用于手机壳、手机辅料、电路板、屏幕、电子 物料等元件的检测问题；在五金、食品、包装、 汽车等领域也可广泛应用。 4、AI-Sentry系统兼容性很强。可单独运行于 Win7/10及以上平台，只需额外配置NVIDIA独显 支持。搭配上普密斯专属机器视觉配件，产品可 集成为完整的机器视觉系统，解决更多客户需求。
视觉检测技术
Visual Inspection Technology
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目录
集方有式效，感曝光光区时域间可以与行周期一致，也可以设定17一.92个m固m定x 的14时.34间m；m面阵相机有帧曝光、场曝光和滚 动行曝光等几种常见方式，工业数字相机一般都提供外触发采图的功能。快门速度一般可到10微秒，
高速光相学机尺还寸可以更快。
22.95 mm
像元像尺元寸尺：寸像元大小和像元数（分辨率）共同决定了1相4 μ机m靶x面14的μm大小。目前工业数字相机像元尺寸一
CONTENT
01 基本原理与特性 02 技术指标 03 应用场景 04 最新成果与前景
第一部分
基本原理与特性
Principles & Methods
什么是视觉检测技术
用机器代替人眼来做测量和判 断。视觉检测是指通过机器视 觉产品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。
般为A3/Dμ转m换-10μm，一般像元尺寸越小，制造难度越大8，b图it /像1质0 b量it 也越不容易提高。
光谱动响态应范特围性：是指该像元传感器对不同光波的敏6感0 d特B 性(90，d一B o般pt响ica应l)范围是350nm－1000nm，一些
相机灵在敏靶度面前加了一个滤镜，滤除红外光线，如果系统2需5 V要/lu对x*红s 外感光时可去掉该滤镜
CCD与CMOS的性能比较
性能指标 暗电流（PA/M^2） 电子-电压转换率
动态范围 响应均匀性 读出速度（Mpixels/s）
功耗 工艺难度 信号输出方式 集成度 应用范围 性价比
CCD 10 略小 大 好 70 大 大 顺序逐个输出 低 高端、军用 低
CMOS 10-100
大 略小 略差 1000 小 小 X-Y寻址可随机采样 高 低端、民用 高
第二部分
技术指标
Technical Indicators
工业相机的六大主要参数
分辨率：相机每次采集图像的C像am素R点e数co，rd对CL于60工0业x2数字相机一般是直接与光电传感器的像元数对应的。
像素深度：即每像素数据的位数，一般常用的是8Bit，对于工业数字数字相机一般还会有10Bit、