选择机器视觉系统需要考虑的十个因素

1. 定位器：目标或特征的准确定位是一个检测体系或由视觉引导的运动体系的重要功用。传统的物体定位选用的是灰度值有关来辨认物体。尽管这种技术得到了广泛的运用，可是，它在图象质量变差的状况下，就缺少稳定性。图象质量变差可能是因为杂乱、亮度不一样和隐瞒等要素的影响。相反，几许目标定位法是一种最新的办法，它运用目标的概括来辨认目标及其特征。Adept的HexSight 软件和AdeptVision sAVI 体系两者都是用十分领先的概括检测技术来进行辨认目标。一个牢靠的定位器可不需求夹具来定位零件，因而节省了本钱。

2. 光学设备与照明：众所周知CONTROL ENGINEERING China版权一切，恰当的光学设备和照明对视觉运用的成功至关重要。有时，尽管挑选了最适宜的光学设备和照明，可是，若是被监测的目标或特征略微改变一下，就需求相应改动灯光和照明亮度。例如，晶片的抛光外表的不一样，在OCR运用中激光蚀刻的象征的质量的不一样。一个稳定性好的定位东西如Adept的几许目标定位器能轻松地处置因为光集合和亮度不一样的改动使得图象质量变差这样的状况。运用恰当的软件能让你消除必要的调光操作，不论其图象质量怎么改动。

3. 完好的东西集对绑在一同的多个东西：机器视觉软件首要以两种典型的方式出售——一种是完好的视觉东西集，另一种是用于特定使命的东西的运用，如BGA检测。最终用户的运用将决定是运用一套完好的视觉东西集仍是运用很多的特定的东西。

视觉东西是通常的运用或算法，它能对图象或图象某个有些完结预订的使命。例如，一个斑驳检测东西可以找出一组暗的或亮的象素，并丈量出这个斑驳的各种尺度。挑选一款视觉体系的要点在于具有一套完好的视觉东西集。尽管你在作项目之初不需求一切的东西，可是,几年之后你的需求就会改动，对新的运用就可能需求别的的东西。Adept的HexSight软件是一款全部的机器视觉库，它依据当今盛行的软件渠道，如：Visual Basic，Visual C++与ActiveX控件。可选的HexSight的符号东西与OCR、数字矩阵和条形码解码东西一同供给。AdeptVision sAVI体系与一个用于视觉和运动运用编程的简略图形接口一同供给。

4. 编程和操作便利简练：直观的图形界面是简略运用和设置的要害。当今机器视觉商品之间的首要差异在于他们的图形接口。接口大概从“设置”和“操作”这两方面来评价。对一个工程师来讲，它大概十分杂乱，而关于一个操作者来说应十分简略。例如，一个视觉体系的校准大概简略得只点击几回鼠标，而不是象在火箭科学中的操练。

5. 亚象素精度视觉体系的分辩率是体系能分辩的最小特征：例如，1’’的视觉规模(FOV)运用一个640 x 480象素的计算机图象将得到1/640的分辩率或0.00156’’。实际上，机器视觉算法具有亚象素的才能。也就是说，这些算法可以丈量或得出比一个象素更小的单位。Adept的几许目标定位东西能准确到一个象素的1/40。而一切其他视觉体系东西只能准确到一个象素的1/10到1/20。视觉东西的亚象素精度取决于图象的质量和算法的强壮。

6. 将来的晋级：机器视觉体系可运用在各种场合，他们的运用规模可从时兴的摄像机到监督体系。当挑选一个体系时应思考体系将来的晋级。几种供货商供给的通用视觉软件能为最终用户装备适宜的照明、光学体系和视觉东西。专用软件包如BGA检测、OCR等也可当作预先装备好的软件出售。依据通用意图的视觉软件体系十分好晋级。最终用户大概依据附加的摄像机、照明的改变、视觉东西的改变等来思考将来对体系的需求。

例如，若一个需求多摄像头的体系，就要对一个依据图画捕捉卡的体系与一个依据时兴摄像机的体系的报价和灵活性进行比照。Adept 的HexSight 软件可以兼容多种第三方出产的图画捕捉卡和摄像头，并包含前方摄像头。

7. 图象预处置：检测特征点和缺点是十分的重要，不论亮度和目标外表或资料不一样。图象预处置算法能把图象的特征点扩大，以使视觉东西能十分好的检测它们。相同，特征点也能被减小，以致视觉东西可疏忽它们。例如HexSight 的形状操作可用来去掉或填充目标中的小孔，在稀少的点处分隔目标或衔接相邻的目标。与此类似，滤波操作可用于输入图象的卷积。可得到如此广泛的预处置算法是杂乱的视觉运用成功的要害。

8. 视觉引导的运动：若是你的运用需求一个视觉体系来引导机器人，那么有必要晓得视觉体系与运动体系是怎么集成的。关于校准和操作，没集成的运动体系与视觉体系是开始的体系有，机械人或组织和视觉体系是分隔校准的。在操作中，一台独立的视觉体系依据在视觉坐标体系中的已知方位计算出零件方位的偏移量，然后发指令给机器人的手臂在离初始化编程的拾取方位的偏移量处拾取零件。

9. 体系集成：若是你对机器视觉技术不是很通晓，那么你关于你的项目就需求一个体系集成商。尖刀视智能告诉你抱负的视觉商品能被体系集成商广泛承受。Adept有一个称之为Adept引荐视觉集成商(PVI)的活动，可在Adept的商品上对体系集成商进行练习。这些体系集成商具有处置最扎手的机器视觉项意图运用工程资源。别的控制工程网版权一切，这些PVI十分合适处置Adept的机器人和运动商品。这关于需求运动和视觉的项目来说，是抱负的资源。

10. 工厂层衔接：当前，有各种与视觉体系通讯的办法，通用的接口象串口(RS-232)、RS-485、并口、Ethernet、Devicenet、数字I/O等。更新的接口如IEEE-1394和USB也得到了广泛的运用。当评价视觉体系时，要思考工厂层的可衔接性。

机器视觉基础知识详解

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。当出现产品不良时，立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。

机器视觉系统中常用工业相机的种类

机器视觉系统中常用工业相机的分类根据不同感光芯片划分我们知道感光芯片是摄像机的核心部件，目前摄像机常用的感光芯片有CCD和CMOS 两种：１．CCD摄像机，CCD称为电荷耦合器件，CCD实际上只是一个把从图像半导体中出来的电子有组织地储存起来的方法。称为互补金属氧化物半导体，CMOS实际上只是将晶体管２．CMOS摄像机，CMOS“” 放在硅块上的技术，没有更多的含义。表示互补金属氧化物半导体，但是不论CCD 表示电荷耦合器件而CMOS“” 尽管CCD“” 对于图像感应都没有用，真正感应的传感器称做图像半导体，CCD和CMOS 或者CMOS“” 传感器实际使用的都是同一种传感器图像半导体，图像半导体是一个P N结合半导体，能 “” 够转换光线的光子爆炸结合处成为成比例数量的电子。电子的数量被计算信号的电压，光线进入图像半导体得越多，电子产生的也越多，从传感器输出的电压也越高。 1 因为人眼能看到Lux照度（满月的夜晚）以下的目标，CCD传感器通常能看到的照度传感器感光度的到倍，所以目前一般CCD摄像机的图像质范围在Lux，是CMOS310 0.1~3 量要优于CMOS摄像机。CMOS可以将光敏元件、放大器、A/D转换器、存储器、数字信号处理器和计算机接口控制电路集成在一块硅片上，具有结构简单、处理功能多、速度快、耗电低、成本低等特点。CMOS摄像机存在成像质量差、像敏单元尺寸小、填充率低等问题，年后出现了有源像敏单元结构，不仅有光敏元件和像敏单元的寻址开关，而且还1989“” 有信号放大和处理等电路，提高了光电灵敏度、减小了噪声，扩大了动态范围，使得一些参数与CCD摄像机相近，而在功能、功耗、尺寸和价格方面要优于CCD，逐步得到广泛的应用。CMOS传感器可以做得非常大并有和CCD传感器同样的感光度，因此非常适用于特殊应用。CMOS传感器不需要复杂的处理过程，直接将图像半导体产生的电子转变成电压信号，因此就非常快，这个优点使得CMOS传感器对于高帧摄像机非常有用，高帧速度能达到到帧秒。 400100000/ 按输出图像信号格式划分模拟摄像机模拟摄像机所输出的信号形式为标准的模拟量视频信号，需要配专用的图像采集卡才能转化为计算机可以处理的数字信息。模拟摄像机一般用于电视摄像和监控领域，具有通用性好、成本低的特点，但一般分辨率较低、采集速度慢，而且在图像传输中容易受到噪声干扰，导致图像质量下降，所以只能用于对图像质量要求不高的机器视觉系统。常用的摄像机输出信号格式有：中国电视标准，行，场 PAL（黑白为CCIR），62550

机器视觉选型计算概述

机器视觉硬件选型计算概述 V1.0

目录 1相机 (4) 1.1相机光谱类型 (4) 1.2相机像素值 (5) 1.3图像帧速率和快门速度 (6) 1.3.1断续送料的应用 (6) 1.3.2连续送料的应用 (7) 1.4图像数据传输 (7) 1.4.1模拟传输方式 (8) 1.4.2数字传输方式 (8) 1.5其他要点 (9) 1.5.1像素深度 (9) 1.5.2传感器尺寸 (9) 1.5.3像元尺寸 (10) 1.5.4CCD&CMOS (10) 2镜头 (10) 2.1靶面尺寸 (11) 2.1.1面阵相机镜头 (11) 2.1.2线阵相机镜头 (11) 2.2焦距 (11) 2.3镜头分辨率 (12) 2.4接口类型 (13) 2.5工作距离 (14) 2.6镜头其他参数 (14)

2.6.1景深 (14) 2.6.2工作波长 (14) 2.6.3畸变 (15) 3光源 (16) 3.1光源类型 (16) 3.2光源照射方向性 (17) 3.2.1反射类型 (17) 3.2.2照射角度 (17) 3.3光源光谱 (23) 3.3.1光源颜色 (23) 3.3.2光源波长特性 (24) 3.3.3几种光源光谱使用情况汇总对比 (25) 3.4光源亮度调整 (26) 4其他 (27) 4.1各种滤镜/选配件 (27) 4.1.1偏光镜 (27) 4.1.2锐波滤镜 (28) 4.1.3保护镜 (28)

机器视觉硬件选型计算概述V1.0本资料主要包括相机、镜头和光源的选型计算概述。 1相机相机选型主要参数包括：相机光谱类型、相机像素值、图像帧速率和快门速度、像素深度、传感器尺寸、像元尺寸。 1.1相机光谱类型相机光谱类型即相机色彩类型主要分为彩色相机和黑白相机。在处理图像时，彩色照相机使用的是色调（颜色）数据，而黑白照相机使用的是强度（亮度）数据。首先要强调目前市场上同等分辨率的彩色相机和黑白相机价格差异不大，但是同等条件下仍然优选黑白相机（特别是涉及尺寸测量），主要原因如下： 1、在图像边缘检测算法中一般实现先将彩色图片转换为黑白图片然后根据像素之间像素值差异实现边缘检测。在数据转换中会存在像素信息的丢失。 2、黑白相机本身像素的准确度要优于彩色相机。 3、黑白相机的处理速度要更快，而且软件上可省略彩色转黑白的时间，因此系统整体的响应时间更短。但是在色彩信息可以作为识别区分要素的时候，需要选用彩色相机。如下图1所示为金色螺钉识别案例，需要通过色彩区分金色和银色。

机器视觉入门知识详解

机器视觉入门知识详解随着工业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。啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明：当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒瓶和持续的流程统计数据。

机器人视觉引导玩偶定位应用：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。视觉检测在电子元件的应用：

机器视觉系统的5个主要组成结构介绍

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

机器视觉检测系统的最经典结构

机器视觉检测系统的最经典结构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。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。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。

解读机器视觉系统解析及优缺点

解读机器视觉系统解析及优缺点在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用机器视觉系统的构成机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程；

机器视觉基础知识详解

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,包括机器视觉技术就是如何工作的、它为什么就是实现流程自动化与质量改进的正确选择等。小编为您准备了这篇机器视觉入门学习资料。机器视觉就是一门学科技术,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。机器视觉系统就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,根据像素分布与亮度、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作用就是把玩偶振动到振动盘2中,振动盘2作用就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就是否处于正面,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。当出现产品不良时,立刻报警停机,保证了产品的合格率与设备的正常运行,提高生产效率。案例三:啤酒厂采用的填充液位检测系统案例:

工业相机的选型规则

工业相机的选型规则工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成AFT-808小型高清工业相机为有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机不仅是直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。在机器视觉系统应用中，工业相机、工业镜头、图像采集卡、机器视觉光源、机器视觉系统平台软件，在选择过程中存在很多问题，那么今天就工业相机、工业CCD摄像头的选择，给大家介绍一些经验。 1、选择工业相机的信号类型工业相机从大的方面来分有模拟信号和数字信号两种类型。模拟相机必须有图像采集卡，标准的模拟相机分辨率很低，一般为768*576，另外帧率也是固定的，25帧每秒。另外还有一些非标准的信号，多为进口产品，那么成本就是比较高了，性价比很低。所以这个要根据实际需求来选择。另外模拟相机采集到的是模拟信号，经数字采集卡转换为数字信号进行传输存储。模拟信号可能会由于工厂内其他设备（比如电动机或高压电缆）的电磁干扰而造成失真。随着噪声水平的提高，模拟相机的动态范围（原始信号与噪声之比）会降低。动态范围决定了有多少信息能够被从相机传输给计算机。工业数字相机采集到的是数字信号，数字信号不受电噪声影响，因此，数字相机的动态范围更高，能够向计算机传输更精确的信号。 2、工业相机的分辨率需要多大。根据系统的需求来选择相机分辨率的大小，下面以一个应用案例来分析。

应用案例：假设检测一个物体的表面划痕，要求拍摄的物体大小为 10*8mm,要求的检测精度是0.01mm。首先假设我们要拍摄的视野范围在12*10mm,那么相机的最低分辨率应该选择在：(12/0.01)* (10/0.01)=1200*1000,约为120万像素的相机，也就是说一个像素对应一个检测的缺陷的话，那么最低分辨率必须不少于120万像素，但市面上常见的是130万像素的相机，因此一般而言是选用130万像素的相机。但实际问题是，如果一个像素对应一个缺陷的话，那么这样的系统一定会极不稳定，因为随便的一个干扰像素点都可能被误认为缺陷，所以我们为了提高系统的精准度和稳定性，最好取缺陷的面积在3到4个像素以上，这样我们选择的相机也就在130万乘3以上，即最低不能少于300万像素，通常采用300万像素的相机为最佳(我见过最多的人抱着亚像素不放说要做到零点几的亚像素，那么就不用这么高分辨率的相机了。比如他们说如果做到0.1个像素，就是一个缺陷对应0.1个像素，缺陷的大小是由像素点个数来计算的，试问0.1个像素的面积怎么来表示？这些人以亚像素来忽悠人，往往说明了他们的没有常识性)。换言之，我们仅仅是用来做测量用，那么采用亚像素算法，130万像素的相机也能基本上满足需求，但有时因为边缘清晰度的影响，在提取边缘的时候，随便偏移一个像素，那么精度就受到了极大的影响。故我们选择300万的相机的话，还可以允许提取的边缘偏离3个像素左右，这就很好的保证了测量的精度。 3、选择工业相机的芯片。工业相机从芯片上分，有CCD和CMOS两种。如果要求拍摄的物体是运动的，要处理的对象也是实时运动的物体，那么当然选择CCD芯片的相机为最适宜。但有的厂商生产的CMOS相机如果采用帧曝光(全局曝光)的方式的话，也可以，虽然是CMOS芯片，但在拍摄运动物体时绝不比CCD的差，又假如物体运动的

机器视觉基础知识详解

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 I 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。光源机器视觉优势：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: C C D 相机高題 T 作时闻工仙『可肖限不易信息■棗成人;」和倉理或本不斬上升不适合齡和措辭境 V 工件可靠性

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: 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 Drag on Visi on 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。当出现产品不良时, 立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。 2把反面玩偶振成正面。 SB 3^ I i- I" 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

机器视觉系统设计五大难点【详解】

机器视觉系统设计五大难点【详解】机器视觉系统设计五大难点内容来源网络，由“深圳机械展（11万m2, 1100 多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、数控系统、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部

分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括

用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。图像的获取

解析机器视觉系统设计的五大难点

解析机器视觉系统设计的五大难点文章出处：David 发布时间：2014/08/20 | 498 次阅读每天新产品时刻新体验一站式电子数码采购中心专业PCB打样工厂，24小时加急出货工业视觉应用一般分成四大类：定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求最高。机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： * 照明 * 图像聚焦形成 * 图像确定和形成摄像机输出信号

工业相机在机器视觉系统中的地位和作用

工业相机在机器视觉系统中的地位和作用一、什么是工业相机工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。二、工业相机在机器视觉系统中的地位和作用功能：光信号转变成有序的电信号三、工业相机的主要参数： 1. 分辨率(Resolution): 分辨率指的是每次采集图像的像素点数(Pixels)，通常用长*宽表示。我们常说多少万像素相机就是由分辨率计算得来的。比如分辨率1280pixel*1024pixel，1280*1024=1310720，就是130万像素的相机。分辨率在一定意义上决定了机器视觉系统能够达到的精度。 2. 像素深度(Pixel Depth):即每像素数据的位数，一般常用的是8Bit，对于数字相机机一般还会有10Bit、12Bit、14Bit等。 3. 最大帧率(Frame Rate)/行频(Line Rate):相机采集传输图像的速率，对于面阵相机一般为每秒采集的帧数(Frames/Sec.)，对于线阵相机为每秒采集的行数(Lines/Sec.)。 4. 曝光方式(Exposure)和快门速度(Shutter): 对于线阵相机都是逐行曝光的方式，可以选择固定行频和外触发同步的采集方式，曝光时间可以与行周期一致，也可以设定一个固定的时间;面阵相机有帧曝光、场曝光和滚动行曝光等几种常见方式，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，高速相机还可以更快。 5. 像元尺寸(Pixel Size):像元大小和像元数(分辨率)共同决定了相机靶面的大小。数字相机像元尺寸为3μm~10μm，一般像元尺寸越小，制造难度越大，图像质量也越不容易提高

机器视觉系统应用案例

机器视觉系统 1.引言随着医疗水平和医疗器械的不断提高和更新，一次性注射针以其方便、卫生的特点深受用户的喜爱，其需求量也迅速增大，而针头外观的好坏直接影响到一次性注射针的质量。所以为了减少不合格品的数量，需要增加检测工序。手工外观检验和产品标记昂贵和不可靠。同时又意味着不近人情的单调工作。这里，自动化机器视觉系统提供了解决这些问题的方案。 2. 一次性注射针的缺陷一次性注射针可以分为针座和针头两个部分。针座的缺陷对产品的质量影响可以不计。而针头就存在着两种缺陷情况：首先针头在制作过程中针尖部位可能会产生毛刺；其次针头在自动装配过程中可能会产生倒插现象（针尖部位被插入针座）。影响针头的几个缺陷为：针尖毛刺、倒插。其中倒插不仅会对产品的质量产生直接的影响，而且严重的会危害到人的生命。如图1：正插倒插图1 3. 利用机器视觉实现一次性注射针的外观缺陷的自动化检测随着市场一次性注射针需求的不断增大，以及客户对产品质量的要求，越来越多的医疗器械生产厂商采用自动化注射针检测系统，对一次性注射针的外观缺陷进行综合检测。这种方法代替了传统的人工方法以提高生产效率和产品质量，解决了人工方法效率低、速度慢，以及受检测人员主观性制约等不确定因素

带来的误检及漏检，实现更好的100%产品在线检测。 3.1机器视觉系统概述机器视觉系统是指通过图像摄取装置（分CMOS相机和CCD相机两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 3.2 机器视觉系统的特点 1）. 机器视觉系统属于光电系统； 2）. 机器视觉系统中的传感器属于阵列传感器； 3）. 机器视觉系统中的数据量大； 4）.运行速度快，但与集成电路的制造与发展相关。 3.3机器视觉实现一次性注射针的外观缺陷的自动化检测方案本文采用了注射针检测系统用于一次性注射针的外观缺陷检测。该系统以西门子图像处理器为核心，并结合西门子自动化设备，形成了既有简单的数字信号接口又有复杂的工业网络接口的系统，让用户能选择适合自己工况的系统，既方便又节省投资。其基本检测处理流程如图2，简易系统框架如图3：图2 基本检测流程图图3简易系统框架

机器视觉系统设计五大难点详解

机器视觉系统设计五大难点内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、数控系统、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。机器视觉系统的输入装置能够是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到

三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面经过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也能够和CIMS其它系统集成。图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号

机器视觉系统的关键技术在哪

机器视觉系统的关键技术在哪机器视觉系统的关键技术在哪？专家解释，成功的机器视觉系统最主要的是解决图像采集和图像处理分析这两大问题，而图像的采集又牵扯到了光源、光学成像、数字图像获取和传输等几大技术问题。那对于机器视觉系统的关键技术该怎样认识呢？机器视觉技术通过计算机对摄取的图像进行处理，分析其中的信息，并做出相应的判断，进而发出对设备的控制指令。机器视觉系统的具体应用需求千差万别，视觉系统本身也可能有多种不同的形式，但都包括以下过程: ◇图像采集利用光源照射被观察的物体或环境，通过光学成像系统采集图像，通过相机和图像采集卡将光学图像转换为数字图像，这是机器视觉系统的前端和信息来源。 ◇图像处理和分析计算机通过图像处理软件对图像进行处理，分析获取其中的有用信息。如PCB板的图像中是否存在线路断路、纺织品的图像中是否存在疵点、文档图像中存在哪些文字等。这是整个机器视觉系统的核心。 ◇判断和控制图像处理获得的信息最终用于对对象（被测物体、环境）的判断，并形成对应的控制指令，发送给相应的机构。如摄取的零件图像中，计算零件的尺寸是否与标准一致，不一致则发出报警，做出标记或进行剔除。 ◇照明设计照明设计主要包括三个方面: 光源、目标和环境的光反射和传送特性、光源的结构。照明直接作用于系统的原始输入，对输入数据质量的好坏有直接的影响。光源决不仅仅是为了照亮物体，通过有效的光源设计可以令需要检测的特征突出，同时抑制不需要的干扰特征，给后端的图像处理带来极大的便利。而不恰当的照明方案会造成图像亮度不均匀，干扰增加，有效特征与背景难以区分，令图像处理变得极其困难，甚至成为不可能完成的任务。由于被测对象、环境和检测要求千差万别，因而不存在通用的机器视觉照明设备，需要针对每个具体的案例来设计照明的方案，要考虑物体和特征的光学特性、距离、背景，根据检测要求具体选择光的强度、颜色和光谱组成、均匀性、光源的形状、照射方式等。 ◇相机是一个光电转换器件，它将光学成像系统所形成的光学图像转变成视频/数字电信号。相机通常由核心的光电转换器件、外围电路、输出/控制接口组成。目前最常用的光

机器视觉系统组成

机器视觉-系统组成一个典型的机器视觉系统包括以下五大块：视觉系统光源 1. 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。 2. 镜头 FOV（FieldOfVision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意：①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变 3. 相机

按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 4. 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。 5.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。现在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，所以现在视觉处理器用的较少了。

机器视觉工业相机选型指导

机器视觉工业相机选型指导工业相机又俗称摄像机，相对传统的民用相机（摄像机）而言，它具有更高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等优势，是机器视觉系统的关键组件之一，选择性能良好的工业相机，对于机器视觉视觉系统的稳定性有着重要影响。在选购合适的工业相机时，维视图像建议您从以下几方面着手选购：第一、先明确需求，要先确定检测产品的精度要求，要确定相机要看的视野大小，要确定检测物体的速度，同时确定是动态检测还是静态检测。第二、确定硬件类型，硬件的相关参数会影响其性能，因此在确定硬件类型前要先确定其相关参数，包括以下几点： 1、相面像素大小的确定目前市面上的软件精度一般是没有误差的，也就是通常所说的亚像素，但虽软件没有误差，但硬件的误差是不可避免的，所以现在市场上的机器视觉系统一般都保证在误差为一个像素，所以要通过如下计算公式：例如：假设视野为10mm，精度要求为0.02mm,那么相机的像素=10÷0.02=500像素，那就只需要30万（640*480）像素的相机就可以了 2．相机传输方式的确定，针对目前市面上的相机传输方式及其应用的优缺点如下所述：1）模拟相机（PCI采集卡），对速度要求不高可选择。其优点：稳定，性价比高；缺点：帧率低，一般只能达到25帧—30帧； 2）USB接口相机，系统只用到单个相机的可先择，要求高速的时候可先择。优点：不需要占PCI插槽，帧频高，性价比高；缺点：占系统CPU； 3）1394接口相机，系统用到多个相机的时候可先择，要求高速的时候可先择。优点：不占系统CPU，帧频高；缺点：占PCI插槽，价格昂贵。 3．相机的触发方式的选择

1）连续采集模式：对静态检测可选择，产品连续运动不能给触发信号的可选择； 2）软件触发模式：对动态检测可选择，产品连续运动能给触发信号的可选择； 3）硬件触发模式：对高速动态检测可选择，产品连续高速运动能给触发信号的可选择。工业相机的类别也是多样的，根据不同行业的应用，用户均可选购最适合自己的产品。而工业相机也凭借其强大的技术优势及绝佳的性能，在各大领域都可看到他的身影，助力行业稳步发展。本文摘自：维视数字图像技术资料部分内容原文地址：https://www.360docs.net/doc/cb8867219.html,/service/service.html，欢迎转载和订阅最新的远心镜头内部技术资料！

机器视觉系统之相机篇

—工业数字相机篇机器视觉系统主讲人：张勇中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技术分公司工业摄像机分类按输出图像信号格式划分n 模拟摄像机 ?PAL （黑白为CCIR ）?NTSC （黑白为EIA ） n 数字摄像机 ?IEEE1394?USB2.0?Camera Link ?GigE 工业摄像机分类按像素排列方式划分 n 面阵摄像机 ?黑白摄像机 ?Bayer 彩色相机 ? 3CCD 彩色相机（分光棱镜） n 线阵摄像机 ?黑白摄像机 ?3Line 彩色摄像机 ? 3CCD 彩色摄像机（分光棱镜）工业摄像机靶面尺寸和分辨率靶面尺寸 1’ 2/3’ 1/1.8’ 1/2’ 1/3’ 1/4’ 宽x 高(m m )12.8x 9.68.8x 6.67.18x 5.326.4x 4.84.8x 3.63.6x 2.7 V G A S V G A X G A S X G A U X G A 分辨率 659x 494 782x 582 1034x 779 1392x 10401628x 1236 工业摄像机芯片分类按芯片类型划分： ?C C D 摄像机?C MO S 摄像机 C C D S e n s o r —全帧转移 Output (Amplifier) Serial readout register ?优点：填充因子(f i l l f a c t o r )可以达到非常高，甚至达到100%。这样S e n s o r 灵敏度非常大。?缺点：由于传输和读出使用的时钟相同，因此S e n s o r 上面的部分曝光时间比下面的长，这会造成S m e a r 现象。为了解决这个问题，必须使用机械快门或闪光灯。