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组成机器视觉的五大架构
发表时间:2019-05-09

现代自动化生产过程中,人们将机器视觉广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。为了能够更好的理解和发展机器视觉自动化,那么必然需要对机器视觉自动化的典型架构进行了解:未耒智能一直致力于机器视觉领域,提供图像处理分析、机器视觉应用等全方位解决方案,现在将机器视觉系统的5大典型结构总结如下:



机器视觉



一、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。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帜灯、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。



光源



二、镜头

镜头相当于人类眼球的存在,它在机器视觉系统中主要负责光束调制,并完成信号传递。据了解,目前为止市面上大多数的镜头都能够满足机器视觉应用的需求,但是更专业的机器视觉系统可能需要定制的镜头和涂层。幸运的是,许多具有内部生产能力的镜头制造商,已经准备好定制镜头来满足这些应用需求。当然,这些定制镜头会比较昂贵,因此它们通常仅用于那些对成本不敏感的特定成像系统中(例如军事应用),或是大批量消费产品的生产线中。



镜头



三、工业相机

工业相机在机器视觉系统中最本质的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。



工业相机



四、图像采集卡

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。 

比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如,可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。



图像采集卡



五、机器视觉软件

机器视觉软件是机器视觉系统中自动化处理的关键部件,根据具体应用需求,对软件包进行二次开发,可自动完成对图像采集、显示、存储和处理。通过前期传送给专用的图像处理软件,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;机器视觉软件再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。



机器视觉软件



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