机器视觉检测系统结构

2020年10月12日

视觉检测的工作原理，是要多个系统协同作用、共同工作，最后得出测量结论。

那么，一个典型的视觉检测系统主要有哪些结构组成呢？

按先今的分类，一个典型的机器视觉系统主要包括五大块，分别是照明、镜头、相机、图像采集和视觉处理器。

下面，我们就来认识一下这五个结构的用途、特点与工作情况。

照明

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。

照明系统可以将被测物特征最大化，并减少相应的背景中对比物的影响，使高速相机可以清晰地“看见”被测物。

高对比的图像可以降低系统难度并提高系统的稳定性；反之，低对比的图像会增加系统的处理时间并使加大系统的复杂度。

机器视觉应用的成功很大一部分取决于照明设置，一个合适的照明系统可以使整个视觉检测系统更具有效率和准确性。

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，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。

光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。

可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。

另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。

照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。

其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。

前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。

结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。

频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。

机器视觉照明要点有使用强光检测缺失的材料、使用合适的波长进行精确定位、使用非散射照明检测玻璃裂缝、使用扩散光检查透明包装、使用颜色来创建对比度等。

镜头

相机镜头由多个透镜、可变（亮度）光圈和对焦环组成。使用时由操作者观察相机显示屏来调整可变光圈和焦点，以确保图像的明亮程度及清晰度。

在选择镜头时需要考虑多个方面的因素如焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影像至目标的距离等。

在实际应用中“选择与视场相符的透镜”及“以大景深聚焦图像”是选择镜头时非常重要的两个方面。

相机

机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和（或者）显示的机器设备上。

按照不同标准可分为不同类型的相机。

按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机；按照传感器的结构特性可以分为线阵相机、面阵相机；按照扫描方式可以分为隔行扫描相机、逐行扫描相机；按照分辨率大小可以分为普通分辨率相机、高分辨率相机；按照输出信号方式可以分为模拟相机、数字相机；按照输出色彩可以分为单色（黑白）相机、彩色相机；按照输出信号速度可以分为普通速度相机、高速相机；按照响应频率范围可以分为可见光（普通）相机、红外相机、紫外相机等。

CCD和CMOS是现在普遍采用的两种图像工艺技术，它们之间的主要差异在于传送方式的不同。

主要的性能区别有噪声差异、耗电量差异、分辨率差异、灵敏度差异、成本差异等多种不同。

选择相机首先要明确自己的需求，第一、要先确定检测产品的精度要求。第二、要确定相机要看的视野大小。第三、要确定检测物体的速度。第四、要确定是动态检测还是静态检测。

明确需求后要确定硬件类型，主要有相面像素大小的确定、相机传输方式的确定和相机的触发方式的选择。

图像采集

图像采集卡对于工业和科研应用，其目标是从初始的视频信号获取一幅精确的数字图像。

机器视觉检测设备上的图像采集卡主要是由视频输入、A/D转换、时序及采集控制、图像处理、总线接口及控制、输出及控制等几大模块构成。

图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。

图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。

机器视觉检测系统中工业相机种类的不同，在选择图像采集卡时也应有所不同。

在选择时更要关注卡的稳定性、价格、功能等和产品成本息息相关的因素。

视觉处理器

视觉处理器集采集卡与处理器于一体。

以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。

由于采集卡可以快速传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以视觉处理器用的较少了。

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文字、图片源自：新机器视觉

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