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機器視覺詳解及入門必看

發布日期:2022-02-16瀏覽次數:0

機器視覺系統具有高效率、高度自動化的特點,可以實現很高的分辨率精度和速度。機器視覺系統與被檢測對象無接觸,安全可靠。人工檢測與機器視覺自動檢測的主要區別有:



【系統組成】



一個典型的機器視覺系統包括以下部分:



1.打光



打光是影響機器視覺系統輸入的重要因素,它直接影響輸入數據的質量和應用效果。由于沒有通用的機器視覺光源照明設備,所以針對每個特定的應用實例,要選擇相應的照明裝置,以達到最佳的效果。光源可分為可見光和不可見光,常見的幾種可見光源有白熾燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈??梢姽獾娜秉c是光能不穩定。所以如何使光能在一定的程度上保持穩定,是目前急需解決的問題;另一方面,環境光有可能影響圖像的質量,所以可采用加防護屏的方法來減少環境光的影響。



打光按照照射方法可分為:背向照明、前向照明、結構光和頻閃光照明等。其中,背向光照明是被測物放在光源和攝像機之間,它的優點是能獲得高對比度的圖像;前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側,這種方式便于安裝;結構光照明是將光柵或光源等投射到被測物上,根據它們產生的即便,調解出被測物體的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上,攝像機拍攝要求與光源同步。



2.鏡頭



工業鏡頭



FOV(Field Of vision)=所需分辨率亞像素相機尺寸/PRTM(零件測量公差)



選擇鏡頭需要注意:



①焦距②目標高度③影像高度④放大倍數⑤影像至目標的距離⑥中心點/節點⑦畸變



3.相機



按照不同標準可分為:標準分辨率數字相機和模擬相機等。要根據不同的實際應用場合選不同的相機和高分辨率相機:線掃描CCD和面陣CCD、單色相機和彩色相機。



4.圖像采集卡



圖像采集卡只是完整的機器視覺系統的一個部件,但是它扮演一個非常重要的角色;圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口:黑白、彩色、模擬、數字等。



比較典型的是PCI或AGP兼容的捕獲卡,可以將圖像迅速地傳送到計算機存儲器進行處理,有些采集卡有內置的多路開關。例如,可以連接8個不同的攝像機,然后告訴采集卡采用那一個相機抓拍到的信息。有些采集卡有內置的數字輸入以觸發采集卡進行捕捉,當采集卡抓拍圖像時數字輸出口就觸發閘門。



5.視覺處理器



視覺處理器集采集卡與處理器與一體。以往計算機速度較慢時,采用視覺處理器加快視覺處理任務,現在由于采集卡可以快速傳輸圖像到存儲器,而且計算機也快多了,所以現在視覺處理器用的較少了。



【工業鏡頭】



1.工業鏡頭的接口:



C型:C型接口鏡頭與攝像機接觸面至鏡頭焦平面(攝像機CCD光電感應處的位置)的距離為17.5mm



CS型:CS型接口距離為12.5mm,CS型鏡頭與CS型攝像機可以配合使用。C型鏡頭與CS型攝像機之間增加一個5mm的C/CS轉接環可以配合使用,CS型鏡頭與C型攝像機無法配合使用。



F型:通用型接口,一般適用于焦距大于25mm的鏡頭。



【基本參數】



視場:即FOV,也叫視野范圍,指觀測物體的可視范圍,也就是充滿相機采集芯片的物體部分。



工作距離:即WD,指從鏡頭前部到受檢測物體的距離,即清晰成像的表面距離。



分辨率:圖像系統可以測到的受檢驗物體上的最小可分辨率特征尺寸,在多數情況下,視野越小,分辨率越好。



景深:即DOF,物體離最佳焦點較近或比較較遠時,鏡頭保持所需分辨率的能力。



焦距(f):是光學系統中衡量光的聚集或發散的度量方式,指從透鏡的光心到光聚焦之焦點的距離,也是照相機中,從鏡片中心到底片或CCD等成像平面的距離。



焦距大小的影響情況:焦距越小,景深越大;焦距越小,畸變越大;焦距越小,漸暈現象越嚴重,使像差邊緣的照度降低。



失真:又稱為畸變,指被攝物平面內的主軸直線,經光學系統成像后變為曲線,則此光學系統的成像誤差稱為畸變,畸變像差只影響影像的幾何形狀,而不影響影像的清晰度。



光圈與F值:光圈是一個用來控制鏡頭通光量的裝置,它通常是在鏡頭內,表達光圈大小我們是用F值,如f2,f4。



【工業相機的選擇要點】



1.視野范圍、光學放大倍數及期望的工作距離:在選擇鏡頭時,我們會選擇比被測物體視野稍大一點的鏡頭,有利于運動控制。



2.景深要求:對于對景深有要求的項目,盡可能使用小光圈;在選擇放大倍率的鏡頭時,在項目許可下盡可能選用低倍率鏡頭;如果項目要求比較苛刻時,傾向選擇高景深的尖端鏡頭。



3.芯片大小和相機接口:例如2/3鏡頭支持最大的工業相機耙面為2/3,它是不能支持1英寸以上的工業相機。



4.注意與光源的配合,選配合適的鏡頭。



5.可安裝空間:在方案可選擇情況下,讓客戶更改設備尺寸是不現實的。



【機器視覺的工作原理】



機器視覺檢測系統是采用CCD照相機將被檢測的目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號,圖像處理系統對這些信號進行各種運算來收取目標的特征,如面積、數量、位置、長度,再根據預設的允許度和其他條件輸出結果,包括尺寸、角度、個數、合格/不合格、有/無等,實現自動識別功能。



【機器視覺特點】



⒈攝像機的拍照速度自動與被測物的速度相匹配,拍攝到理想的圖像;



⒉零件的尺寸范圍為2.4mm到12mm,厚度可以不同;



⒊系統根據操作者選擇不同尺寸的工件,調用相應視覺程序進行尺寸檢測,并輸出結果;



⒋針對不同尺寸的零件,排序裝置和輸送裝置可以精確調整料道的寬度,使零件在固定路徑上運動并進行視覺檢測;



⒌機器視覺系統分辨率達到2448×2048,動態檢測精度可以達到0.02mm;



⒍廢品漏檢率為0;



⒎本系統可通過顯示圖像監視檢測過程,也可通過界面顯示的檢測數據動態查看檢測結果;



⒏具有對錯誤工件及時準確發出剔除控制信號、剔除廢品的功能;



⒐系統能夠自檢其主要設備的狀態是否正常,配有狀態指示燈;同時能夠設置系統維護人員、使用人員不同的操作權限;



⒑實時顯示檢測畫面,中文界面,可以瀏覽幾次不合格品的圖像,具有能夠存儲和實時察看錯誤工件圖像的功能;



⒒能生成錯誤結果信息文件,包含對應的錯誤圖像,并能打印輸出。



【機器視覺的應用領域】



1.識別



2.標準一維碼、二維碼的解碼



3.光學字符識別(OCR)和確認(OCV)



4.檢測



5.色彩和瑕疵檢測



6.零件或部件的有無檢測



7.目標位置和方向檢測和測量



8.尺寸和容量檢測



9.預設標記的測量,如孔位到孔位的距離



10.機械手引導



11.輸出空間坐標引導機械手精確定位



視覺是人類觀察和認知世界的重要手段。隨著信息技術的發展,人類逐漸把這種技能賦予計算機、機器人或者其他智能機器,這就是我們今天所要提到的機器視覺技術。



目前機器視覺技術已經實現了產品化、實用化,鏡頭、高速相機、光源、圖像軟件、圖像采集卡、視覺處理器等相關產品功能日益完善。機器視覺技術在信息化時代正扮演著越來越重要的角色。



與計算機視覺相比,機器視覺偏重于計算機視覺技術工程化,能夠自動獲取和分析特定的圖像,對準確度和處理速度要求都比較高,一般而言,計算機視覺多用來識別“人”,而機器視覺則多用來識別“物”。



具體來講,計算機視覺應用的場景相對復雜,要識別的物體類型也多,形狀不規則、規律性不強,有時甚至很難用客觀量作為是被的依據,比如識別年齡、性別,對于光線、距離、角度等條件要求較低;而對準確度和處理速度要求都比較高,一般機器視覺的分辨率遠高于計算機視覺,而且往往要求實時,處理速度非常關鍵。



那么一個典型的機器視覺系統應該包括哪些硬件呢?



一個典型的機器視覺系統包括以下五大塊:



照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素,它直接影響輸入數據的質量和應用效果。由于沒有通用的機器視覺光源照明設備,所以針對每個特定的應用實例,要選擇相應的照明裝置,已達到最佳效果。光源可分為可見光可不可見光。



FOV=所需分辨率亞像素相機尺寸/PRTM(零件測量公差比)



選擇鏡頭時應注意:



按照不同的標準可分為:標準分辨率數字相機和模擬相機



要根據不同的實際應用場合選擇不同的相機和高分辨率相機:線掃描CCD和面陣CDD、單色相機和彩色相機



圖像采集卡是完整的機器視覺系統的一個部件,但是它扮演的角色非常重要,圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口:黑白、彩色、模擬、數字等。



視覺處理器集采集卡與處理器與一體。以往計算機速度較慢時,采用視覺處理器加快視覺處理任務?,F在由于采集卡可以快速傳輸圖像到存儲器,而且計算機也快很多,所以現在視覺處理器用的少了。



什么是機器視覺系統?



機器視覺系統是指通過機器視覺產品(即圖像獲取裝置,分為CMOS和CCD兩種)將被獲取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,根據像素分布亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。



機器視覺的工作原理:



機器視覺檢測系統采用CCD照相機將被檢測的目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號,圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,如面積、數量、位置、長度,再根據預設的允許度和其他條件輸出結果,包括尺寸、角度、個數、合格/不合格、有/無等,實現自動識別功能。



機器視覺與計算機視覺的區別?



計算機視覺,主要是對質的分析,比如分類識別,這是一個杯子那是一條狗?;蛘咦錾矸荽_認,比如人臉識別,車牌識別?;蛘咦鲂袨榉治?,比如人員入侵,徘徊,遺留物,人群聚集等。



機器視覺,主要側重對量的分析,比如通過視覺去測量一個零件的直徑,一般來說,對準確度要求很高。我記得以前接觸過一個需求: 視覺測量鐵路道岔缺口。哥剛畢業的時候在鐵路上班,做過控制系統,還開過內燃機車,很清楚道岔缺口的重要性,這玩意兒你說要是測不準,呵呵:)



當然,也不能完全按質或量一刀切,有些計算機視覺應用也需要分析量,比如商場的人數統計。有些機器視覺也需要分析質,比如零件自動分揀。但,計算機視覺一般來說對量的要求不會很高,商場人數統計誤差個百分之幾死不了人的,但機器視覺真的會,比如那個道岔缺口測量。



機器視覺是圖像技術、模式識別技術以及計算機技術發展的產物,是實現智能化、自動化、信息化的先進技術領域。機器視覺的發展帶動了人工智能的進步。



機器視覺系統從物理結構上來講,一般包括以下幾個部分:光源、攝像機和鏡頭、圖像采集卡、機器視覺軟件等運動控制部分。在機器視覺系統中,合適的光源為視覺系統提供良好的外界條件,使得系統得到的圖像信號有很高的信噪比。



今天我們主要探討一下光源。



判斷機器視覺的照明的好壞,首先必須了解什么是光源需要做到的,光源的作用并不僅僅局限于使檢測部件能夠被攝像頭“看見”,有時候,一個完整的機器視覺系統無法支持工作,很大一部分原因是光源造成的。



照明系統是機器視覺系統中最關鍵的部分之一,機器視覺光源直接影響到圖像的質量,進而影響到系統的性能。好的打光設計能夠使我們得到一幅好的圖像,從而改善整個系統的分辨率,簡化軟件的運算。



影響光源的因素:



1.對比度:對比度對機器視覺來說非常重要,機器視覺應用照明的最重要的任務就是使需要被觀察的特征與需要被忽略的圖像特征之間產生最大的對比度,從而易于特征的區分。



2.亮度:當選擇兩種光源的時候,最佳的選擇肯定是更亮的那個。因為當光源亮度不夠時就會出現以下三種情況:一、相機的信噪比不夠;二、圖像的對比度不夠,在圖像上出現噪聲的可能性也隨之增大;三、光源的亮度不夠,必然需要加大光圈,從而減少景深,并且自然光也會隨機對系統加大影響。



3.魯棒性:測試好光源的方法是看光源是否對部件的位置敏感度最小。當光源放置在攝像頭視野的不同區域或不同角度時,結果圖像應該不會隨之變化。方向性很強的光源,增大了對高亮區域的鏡面反射發生的可能性,這不利于后面的特征提取。在很多情況下,好的光源需要在實際工作中與其在實驗室中有相同的效果。



4.光源可預測:當光源入射到物體表面的時候,光源的放映是可以預測的,光源可能被吸收或被放射,光可能被完全吸收(黑金屬材料,表面難以照亮)或者被部分吸收(造成了顏色的變化及亮度的不同)。不被吸收的光就會被反射,入射光的角度等于反射光的角度。



5.物體表面:如果所有物體表面是相同的,在解決實際應用的時候就沒有必要采用不同的光源技術了,但由于物體表面的不同,因此需要觀察視野中的物體表面,并分析光源入射的反映。



6.光源的位置:既然光源按照入射角反射,因此光源的位置對獲取高對比度的圖像很重要,光源的目標是要達到使感興趣的特征與其周圍的背景對光源的反射不同。預測光源如何在物體表面反射就可以決定出光源的位置。



7.選擇光源:光源應該按照照明形狀的需要來選擇,需要有足夠的均勻度,且穩定性能要好。



在機器視覺系統中,光源的作用主要體現在:



1.突出測量特征,簡化圖像處理算法



2.客服環境光的干擾,提高圖像信噪比



3.提高視覺系統的定位、測量、識別精度以及系統的運行速度



4.降低系統設計的復雜度



機器視覺的光源按形狀通??煞譃橐韵聨最悾?/p>



1.環形光源:環形光源提供不同照射角度、不同顏色組合,更能突出物體的三維信息;高密度LED陣列,高亮度;多種緊湊設計,節省安裝空間;解決對角照射陰影問題;可選配漫射板導光,光線均勻擴散。



2.背光源:用高密度LRD陣列面提供高強度背光照明,能突出物體的外形輪廓特征。



3.條形光源:條形光源是較大方形結構被測物的首先光源,顏色可根據需求搭配,自由組合,照射角度與安裝隨意可調。



4.AOI專業光源:不同角度的三色光照明,照射凸顯錫焊三維信息;外加漫射板導光,減少反光不同角度組合。



5.球積分光源:具有積分效果的半球面內部,均勻反射從底部360°發射出的光線,使整個圖像的照度十分的均勻。



6.線性光源:超高高度,采用柱面透鏡聚光,適用于各種流水線連續檢測場合。



7.同軸光:可以消除物體表面不平整引起的陰影,從而減少干擾,部分采用分光鏡設計,減少光損失,提高成像清晰度,均勻照射物體表面。



8.點光源:大功率LED,體積小,發光強度高;光前鹵素燈的替代品,尤其適合作為鏡頭的同軸光源等,高效散熱裝置,大大提高光源的使用壽命。



9.組合條形光:四邊配置條形光,每邊照明獨立可控制;可根據被測物體要求調整所需照明角度,適用性廣。



10.對位光源:速度快,視場大,精度高,體積小,便于檢測集成,亮度高,可適配輔助環形光。



科技的發展促進技術的進步,越來越多的人意識到技術的重要性,今天小編想跟大家探討關于計算機視覺的相關知識,歡迎提出意見(sky118511)。



計算機視覺是一門研究如何使用機器“看”的科學,更進一步說,就是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺,并進一步做圖形處理,使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送儀器檢測的圖像。



計算機視覺尋求基于工程學科相關理論與模型來建立計算機視覺系統,這類系統的組成部分包括:



程序控制(工業機器人和無人駕駛汽車)



事件監測(圖像監測)



信息組織(圖像數據可和圖像序列索引的建立)



物體與環境建模(工業檢查、醫學圖像分析和拓撲建模)



交感互動(人機互動的輸入設備)



【計算機視覺技術的圖像處理方法】



計算機視覺系統中,視覺信息的處理技術主要依賴于圖像處理方法,它包括圖像增強、數據編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內容。經過這些處理后,輸出圖像的質量得到相當程度的改善,既改善了圖像的視覺效果,又便于計算機對圖像進行分析、處理和識別。



【圖像增強】



圖像增強用于調整圖像的對比度,突出圖像中的重要細節,改善視覺質量。通常采用灰度直方圖修改技術進行圖像增強。通過灰度直方圖的形狀,能判斷該圖像的清晰度和黑白對比度。



【圖像平滑】



圖像平滑處理技術即圖像的去噪聲處理,主要是為了去除實際成像過程中因成像設備和環境所造成的圖像失真,提取有用的信息。



【圖像數據編碼和傳輸】



數字圖像的數據量是相當龐大的,比如一副512*512個像素的數字圖像的數據量為256K字節,假設每秒傳輸25幀圖像,則傳輸的信道速率為52.4M比特/秒。因此傳輸過程中,對圖像數據進行壓縮顯得非常重要。



【邊緣銳化】



圖像邊緣銳化處理主要是加強圖像中的輪廓邊緣和細節,形成完成的物體邊界,達到將物體從圖像中分離出來或將表示同一物體表面的區域檢測出來的目的。



【圖像分割】



圖像分割是將圖像分成若干部分,每一部分對應某一物體表面,在進行分割時,每一部分的灰度或紋理符合某一種均勻測度度量。



【圖像識別】



圖像識別過程實際上可以看作是一個標記過程,即利用識別算法來辨別景物中已分割好的各個物體。



【計算機視覺的應用】



計算機視覺被稱為自動化的眼睛,在國民經濟、科學研究及國防建設等領域都有著廣泛的應用。



1.工業上的應用。例如對煙葉品質進行圖像處理過程中,借助MATLAB圖像處理工具箱和神經網絡技術,對各類型的煙葉的數字圖形進行計算機視覺分析,包括邊緣檢測、輪廓提取、用圖像工具箱進行提取煙葉數字圖像特征,將待測煙葉樣本與標準煙葉樣本進行自適應學習訓練,最后迭到自動識別待測煙葉樣本品質的智能評定。



2.公安工作的應用。計算機人臉識別技術就是利用計算機對人臉圖像進行分析,從中提取有效的識別信息,用來“辨別”身份的一門技術。他設計到圖像處理、模式識別、計算機視覺和神經網絡等。



3.商業上的應用。安防方面的應用就是當值班人員面對十、百、千的攝影機,無法真正的在風險產生時預測或干預,多數靠事后回放;在非安防方面的應用,如商業上人流量的統計、防盜等。



4.醫學方面的應用。X-CT、放射性同位素掃描、B型超聲、核磁共振成像等。



5.軍事方面的應用。計算機視覺開辟了人工智能的一個全新領域,它模擬并幫助理解人類的視覺系統。在軍事領域的應用:在執行低空突防飛行和其他空襲任務過程中,采用被動式地形偵察與勘測技術能夠提高飛行隱秘性,解決易于被地方探測的需要。


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