下载文档原格式
机器视觉（相机、镜头、光源）全面概括分类：机器视觉2013-08-19 10:52 1133人阅读评论(0) 收藏举报机器视觉工业相机光源镜头1.1.1视觉系统原理描述机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）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。
2.1.1视觉系统组成部分视觉系统主要由以下部分组成1.照明光源2.镜头3.工业摄像机4.图像采集/处理卡5.图像处理系统6.其它外部设备2.1.1.1相机篇详细介绍：工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD（ChargeCoupled Device）或CMOS（Complementary Metal OxideSemiconductor）芯片的相机。
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。
它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。
CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。
这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。
典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。
CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初，90 年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。
CMOS图像传感器将光敏元阵列、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。
机器视觉系统组成总结机器视觉系统通常由以下几个主要组成部分构成:
1. 图像采集设备
- 数字相机或工业相机
- 照明系统
- 镜头和滤光片
2. 图像传输接口
- 数据传输线路
- 图像采集卡或帧存储器
3. 图像处理硬件
- 中央处理器()
- 图形处理器()
- 数字信号处理器()
- 现场可编程门阵列()
4. 图像处理软件
- 图像预处理模块
- 图像分割模块
- 特征提取模块
- 模式识别模块
- 决策模块
5. 输出设备
- 显示器
- 控制系统
- 机器人执行器
6. 通信接口
- 工业以太网
- 现场总线
- 无线通信
机器视觉系统的各个组成部分协同工作,完成从图像采集到处理、分析、识别和执行控制的全过程。
每个部分都对系统的整体性能和可靠性起着重要作用。
根据具体应用场景和需求,可以对各个组成部分进行优化和定制化设计。
1.1.1视觉系统原理描述机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）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。
2.1.1视觉系统组成部分视觉系统主要由以下部分组成1.照明光源2.镜头3.工业摄像机4.图像采集/处理卡5.图像处理系统6.其它外部设备2.1.1.1相机篇详细介绍：工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD（ChargeCoupled Device）或CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）芯片的相机。
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。
它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。
CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。
这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。
典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。
CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初，90 年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。
CMOS图像传感器将光敏元阵列、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。
目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围等特点在高分辨率和高速场合得到了广泛的应用。
机器视觉系统的５个主要组成结构介绍
从机器视觉系统字面意思就可看出主要分为三部分：机器、视觉和系统。
机器负责机械的运动和控制；视觉通过照明光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡等来实现；系统主要是指软件，也可理解为整套的机器视觉设备。
下面我们重点说下机器视觉系统中的五大模块：
1.机器视觉光源（即照明光源）
照明光源作为机器视觉系统输入的重要部件，它的好坏直接影响输入数据的质量和应用效果。
由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的视觉光源，以达到最佳效果。
常见的光源有：LED环形光源、低角度光源、背光源、条形光源、同轴光源、冷光源、点光源、线型光源和平行光源等。
2.工业镜头
镜头在机器视觉系统中主要负责光束调制，并完成信号传递。
镜头类型包括：标准、远心、广角、近摄和远摄等，选择依据一般是根据相机接口、拍摄物距、拍摄范围、CCD尺寸、畸变允许范围、放大率、焦距和光圈等。
3.工业相机
工业相机在机器视觉系统中最本质功能就是将光信号转变为电信号，与普通相机相比，它具有更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。
按照不同标准可有多种分类：按输出信号方式，可分为模拟工业相机和数字工业相机；按芯片类型不同，可分CCD工业相机和CMOS工业相机，这种分类方式最为常见。
4.图像采集卡
图像采集卡虽然只是完整机器视觉系统的一个部件，但它同样非常重要，直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等。
比较典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA 采集卡和GigE千兆网采集卡。
这些采集卡中有的内置多路开关，可以连接多个摄像机，同时抓拍多路信息。
5.机器视觉软件。
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，这也让越来越多的人对它产生浓厚的兴趣。
机器视觉的定义：机器视觉就是使用光学非接触式感应设备自动接收并解释真实场景的图像以获得信息控制机器或流程。
机器视觉的优势究竟有哪些？
虽然人类视觉最擅长于对复杂、非结构化的场景进行定性解释，但机器视觉则凭借速度、精度和可重复性等优势，擅长于对结构化场景进行定量测量，举例来说，在生产线上，机器视觉系统每分钟能够对数百个甚至数千个元件进行检测。
配备适当分辨率的相机和光学元件后，机器视觉系统能够轻松检验小到人眼无法看到的物品细节特征。
另外，由于消除了检验系统与被检验元件之间的直接接触，机器视觉还能够防止元件损坏，也避免了机械部件磨损的维护时间和成本投入。
通过减少制造过程中的人工参与，机器视觉还带来了额外的安全性和操作优势。
此外，机器视觉还能够防止洁净室受到人为污染，也能让工人免受危险环境的威胁。
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
以上就是相关内容的介绍，供大家参考了解一下，如有这方面的兴趣或需要，可以咨询一下南京矽景自动化技术有限公司了解更多详情。
机器视觉镜头选型原则机器视觉镜头是机器视觉系统中一个至关重要的组成部分，其选型直接影响到整个系统的性能和可靠性。
在进行机器视觉镜头选型时，需要考虑以下几个原则：1. 分辨率：镜头的分辨率是指镜头可以捕捉到的最小细节，它对于机器视觉系统中物体识别和测量的准确性非常重要。
选择具有高分辨率的镜头可以更好地捕获细节，提高系统的准确性。
2. 焦距：焦距是指镜头的聚焦能力，它决定了镜头的视场大小和物体的放大倍数。
在选型时，需要根据实际应用需求来选择适当的焦距。
对于需要监测远距离物体的应用，可以选择长焦距镜头；而对于需要监测近距离物体的应用，可以选择短焦距镜头。
3. 光圈：光圈是指镜头的最大光线通量，它决定了镜头的透光能力和图像的亮度。
在选型时，需要考虑光线条件，并选择适当的光圈大小以确保图像质量。
一般来说，较大的光圈可以提供更好的透光能力和图像亮度，但可能会导致景深较浅；而较小的光圈则可以提供较深的景深，但可能会影响图像亮度。
4. 像高：像高是指在传感器上的图像高度，它决定了图像的视角和图像质量。
在选型时，需要根据实际应用需求来选择适当的像高。
较大的像高可以提供更大的视角，但可能会导致图像失真和畸变；而较小的像高可以提供更好的图像质量，但可能会限制视角。
5. 套件：在选型时，还可以考虑选择配套的镜头套件。
镜头套件是指由镜头、适配器和其他配件组成的整套系统，可以提供更好的光学性能和便捷的安装和调整。
根据实际需求，可以选择适配器，使镜头能够适配不同的相机和传感器；同时，还可以选择其他配件，如滤光镜和遮光罩，以提高图像质量和系统性能。
综上所述，机器视觉镜头选型需要综合考虑分辨率、焦距、光圈、像高和套件等因素。
在选择时，需要根据实际应用需求和场景特点来权衡各个因素，并选择最适合的镜头来提高机器视觉系统的性能和可靠性。
机器视觉镜头选型原则
机器视觉技术在各个领域的应用越来越广泛，镜头选型是机器视觉系统设计中至关重
要的一环。
以下是一些常见的机器视觉镜头选型原则：
1. 分辨率：分辨率是指镜头对图像细节的捕获能力。
根据应用需求，选取具有足够
高分辨率的镜头，以确保系统可以识别并处理所需的图像细节。
2. 焦距和视场角：焦距和视场角决定了镜头的视野范围。
根据具体应用场景，选择
适当的焦距和视场角，以确保系统可以覆盖所需的区域。
3. 光圈：光圈决定了镜头的光线透过能力，直接关系到图像的亮度和对比度。
根据
环境光照条件和应用需求，选择合适的光圈，以确保系统能够获得清晰明亮的图像。
4. 镜头类型：根据具体应用需求，选择合适的镜头类型，如定焦镜头、变焦镜头、
鱼眼镜头等。
不同类型的镜头适用于不同的场景和任务，需综合考虑。
5. 调焦方式：选择合适的镜头调焦方式，可以根据应用需求进行自动焦距调整或手
动调焦。
自动调焦镜头适用于需要经常变化焦距的场景，手动调焦镜头适用于需要固定焦
距的场景。
6. 镜头质量：选择高质量的镜头，以确保图像的准确性和可靠性。
镜头的光学性能、扭曲和色散等因素都会直接影响系统的视觉性能。
7. 镜头尺寸和适配：根据机器视觉系统的结构和要求，选取合适尺寸的镜头，并确
保其能够与其他设备和配件兼容。
8. 成本和性价比：考虑机器视觉系统的预算和性能需求，综合考虑镜头的价格和性
价比，选择最符合实际需求的镜头。
以上是一些常见的机器视觉镜头选型原则，根据具体应用需求和系统设计，可以结合
实际情况进行调整和优化。
机器视觉基础知识详解随着工业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：为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。
案例一：机器人+视觉自动上下料定位的应用：现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。
该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。
该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。
通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。
案例二：视觉检测在电子元件的应用：此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。
通过对每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值，来判断此区域有无缺胶情况。
该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案，使用两个相机及光源配合机械设备，达到每次检测双面8个产品，每分钟检测大约1500个。
