视觉传感器

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视觉传感器

视觉传感器

人类凭借视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉这五种感觉器官从外界直接获取信息,再通过大脑分析和判断后作出相应反应。随着科技技术的发展和人类社会的进步,人类在认识和改造自然的活动中,单靠自身的感觉器官已远不能满足要求。因此,一系列代替、加强和补充人类感觉器官功能的方法和手段应运而生,出现了各种用途的传感器,也称之为电五官。传感器是人类在当今信息时代准确可靠地获取自然和生产领域相关信息的主要工具,它在工农业生产、航空航天、海洋探测与开发、资源和环境保护和利用以及生物医学工程等诸多领域有着广泛的应用,在提高基础科学研究水平,发展经济和推动社会进步方面有着重要的作用。在某种程度上说,机械延伸了人体的体力,计算机延伸了人类的智力,而传感器则延伸了人类的感知力。传感器的发展推动着生产和科技的进步,生产和科技的进步反过来也要求和支持着传感器的发展和进步。

人们通过感官从自然界获取各种信息,其中以人的视觉获取的信息量最多,约占信息总量的80%。人的视觉是以光为刺激源的一种感觉,人的眼睛是一个光接受系统,即外界信息由光的作用以影像的方式投射到人类的视网膜上,这一影像信息传输到大脑而引起反映和做出判断,这一过程就是一个视觉过程。

视觉传感器是指:具有从一整幅图像捕获光线的数发千计像素的能力,图像的清晰和细腻程度常用分辨率来衡量,以像素数量表示,邦纳工程公司提供的部分视觉传感器能够瞧捕获130万像素,

因此,无论距离目标数米或数厘米远,通过传感器都能看到细腻的目标图像,视觉传感器应用其本要素是掌握如何应用视觉传感器的两个关键点的照明和软件工具。

视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量,以像素数量表示。在捕获图像之后,视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较,以做出分析。例如,若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八颗螺栓的机器部件,则传感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件,或者螺栓未对准的部件。此外,无论该机器部件位于视场中的哪个位置,无论该部件是否在360 度范围内旋转,视觉传感器都能做出判断。

视觉传感器可以扩展人的视觉范围,使人们看到视觉范围以外的微观世界和宏观世界。由于客观世界中物体的形态和特征是相当复杂的,所以单独利用在光电技术基础上发展起来的视觉传感器来实现对三维物体的识别,目前在技术上还存在着很大的难度和诸多挑战。但视觉技术的发展,虽然时间短但速度很快,信息摄取方法已由一维信息处理发展到二维及三维复杂图像处理,敏感器件已有由简单的一维光电管线阵发展到二维光电耦合器件(CCD)面阵。利用CCD类器件制成的视觉传感器有较高的几何精度、更大的光谱范围、更高的灵敏度和扫描速率,其结构尺寸小、功耗低,并且工作可靠。

CCD是利用内光电效应,由单个光敏单元集成的一种光传感器,它集电荷存储、移位和输出为一体。单个光敏单元叫像素,

它以一定尺寸大小按某一规则进行排列,从而组成CCD线阵或面阵。CCD有两种基本类型:一种是光生电荷存储在半导体与绝缘体的界面上,并沿界面转移,称作表面沟道电荷耦合器件(SCCD);另一种是光生电荷存储在离半导体表面一定深度的体内,并在体内沿一定的方向转移,称作体沟道或埋沟道电荷耦合器件(BCCD)。下面以SCCD为例,讨论CCD的工作原理。

组成CCD的基本单位是MOS光敏单元,是一种金属-氧化物-半导体结构的电容器。在一个P型Si基片上热氧化生成约0.1微米厚的氧化层,再在SiO2层上沉积一层金属电极构成一个孤立的MOS电容器,电容器的间隔大约1~3微米。光照射到CCD 光敏单元上,栅极附近硅层产生电子穴(空穴)被栅极电压所决定的电势排斥,少数载流子被收集在势场中,形成光生电荷。

光敏单元存储光生电荷的能力,取决于栅极上所加正阶跃电压U。当栅极未施加U时P型Si的空穴分布均匀,施加U后,空穴被排斥,产生耗尽区。增加U值,耗尽区向半导体内延伸。当U大于阈值电压时,氧化层对P型Si体内的电势足够大,形成一个稳定的耗尽区。此时,光生电子被耗尽区所吸收。

多个MOS光敏单元依次相邻排列(间隔1~3微米),耗尽区可以交叠,即发生势阱“耦合”。势阱中的电子(光生电荷)将在互相耦合的势阱间流动。三个相邻栅极分别加以时钟脉冲,按照驱动脉冲时序,栅极下光生电荷延半导体表面按一定方向逐个单元转移。

电荷注入方式分为光注入和电注入。CCD器件的光注入方式有3种,分别是正面照射方式、背面照射方式和微孔直接照射方式。正面照射方式是光子在栅极通过透明的SiO2绝缘层进入耗尽区;背面照射方式是光从基底射入耗尽区;微孔直接照射方式是在光敏单元的中心电极下开小孔,入射光直射到硅片上。由于CCD正面布置很多电极(金属栅极),电极的反射和散射作用使得正面照射的光谱灵敏度比背面照射低,即使是透明的多晶硅电极,也会因为电极的吸收以及SiO2-Si界面上的多次反射而引起光波干涉,出现干涉条纹使光谱响应曲线出现起伏,所以背面照射方式比正面照射方式要好一些。

电注入就是CCD通过输入结构ID-IG对输入模拟信号(电压或电流)进行采样,然后将其转换为信号电荷注入响应势阱中。电注入二极管ID由N+扩散区和P基底构成,IG为CCD的输入栅极,其上加适当正偏压,保持开启并作为基准电压。输入模拟信号加到ID上,响应势阱保持高电平,通过PN结注入基底的电子流进入响应势阱中。

CCD结构包含感光二极管、并行信号寄存器、并行信号转存器、信号放大器、数摸转换器等项目。

并行信号寄存器:用于暂时储存感光后产生的电荷。

并行信号转存器:用于暂时储存并行积存器的模拟信号并将电荷转移放大。

信号放大器:用于放大微弱电信号。

数摸转换器:将放大的电信号转换成数字信号。

数码相机的CCD由微型镜头、分色滤色片、感光层等三层组成

1. 微型镜头

微型镜头为CCD的第一层,我们知道,数码相机成像的关键是在于其感光层,为了扩展CCD的采光率,必须扩展单一像素的受光面积。但是提高采光率的办法也容易使画质下降。这一层“微型镜头”就等于在感光层前面加上一副眼镜。因此感光面积不再因为传感器的开口面积而决定,而改由微型镜片的表面积来决定。

2. 分色滤色片

分色滤色片为CCD的第二层,目前有两种分色方式,一是RGB 原色分色法,另一个则是CMYK补色分色法这两种方法各有优缺点。首先,我们先了解一下两种分色法的概念,RGB即三原色分色法,几乎所有人类眼镜可以识别的颜色,都可以通过红、绿和蓝来组成,而RGB三个字母分别就是Red, Green和Blue,这说明RGB分色法是通过这三个通道的颜色调节而成。再说CMYK,这是由四个通道的颜色配合而成,他们分别是青(C)、洋红(M)、黄(Y)、黑(K)。在印刷业中,CMYK更为适用,但其调节出来的颜色不及RGB的多。

原色CCD的优势在于画质锐利,色彩真实,但缺点则是噪声问题。因此,大家可以注意,一般采用原色CCD的数码相机,在ISO 感光度上多半不会超过400。相对的,补色CCD多了一个Y黄色滤色器,在色彩的分辨上比较仔细,但却牺牲了部分影像的分辨率,而

在ISO值上,补色CCD可以容忍较高的感光度,一般都可设定在800以上

3. 感光层

感光层为CCD的第三层,这层主要是负责将穿过滤色层的光源转换成电子信号,并将信号传送到影像处理芯片,将影像还原。

CCD的加工工艺有两种,一种是TTL工艺,一种是CMOS工艺,现在市场上所说的CCD和CMOS其实都是CCD,只不过是加工工艺不同,前者是毫安级的耗电量,二后者是微安级的耗电量。TTL 工艺下的CCD成像质量要优于CMOS工艺下的CCD。CCD广泛用于工业,民用产品。

CCD的基本特性参数:

1、响应度(光电转换因子):k=I/Φ

2、光谱特性:响应度与入射光频率或波长的关系。

3、暗电流:没有光信号入射时,少数热电载流子聚集在电极下形成转移电流。

4、分辨率:分辨图像的能力。(N*p)

做大被测物尺寸:

D=L/β=N*p/β

L—最大成像尺寸

N—光敏单元数

P—光敏单元中心距

β—光学系统放大倍率

5、均匀性:各光敏单元对光强度相应的一致性。

CCD是使用一种高感光度的半导体材料集成,它能够根据照射在其面上的光线产生相应的电荷信号,在通过模数转换器芯片转换成“0”或“1”的数字信号,这种数字信号经过压缩和程序排列后,可由闪速存储器或硬盘卡保存即收光信号转换成计算机能识别的电子图像信号,可对被侧物体进行准确的测量、分析。下面介绍几个CCD 的应用

1、传真机数码机:传真机所用的线性CCD影像经透镜成像于电容阵列表面后,依其亮度的强弱在每个电容单位上形成强弱不等的电荷。传真机或扫瞄仪用的线性CCD每次捕捉一细长条的光影,而数码相机或摄影机所用的平面式CCD则一次捕捉一整张影像,或从中撷取一块方形的区域。一旦完成曝光的动作,控制电路会使电容单元上的电荷传到相邻的下一个单元,到达边缘最后一个单元时,电荷讯号传入放大器,转变成电位。如此周着复始,直到整个影像都转成电位,取样并数位化之后存入内存。储存的影像可以传送到打印机、储存设备或显示器。

2、CCD色彩数码机:一般的彩色数码相机是将拜尔滤镜加装在CCD上。每四个像素形成一个单元,一个负责过滤红色、一个过滤蓝色,两个过滤绿色(因为人眼对绿色比较敏感)。结果每个像素都接收到感光讯号,但色彩分辨率不如感光分辨率。

“自动导星”技术:CCD导星装置

缓解干扰效应:CCD多次曝光,取其平均值

去除背景噪声:dark frame

3、CCD在天文学中的应用:CCD应用于轨道或者道路质量的检测、CCD应用在轨道或桥梁的振动曲线的测量。

4、CCD在交通中的应用:在铁轨对中性检测中,应用铁轨检测车,对铁轨铺设的多个验收参数进行检测,利用CCD器件,检测铁轨中心的偏移量。而在智能路面破损采集系统中,通过装置在测量车尾的CCD相机采集实时路面破损影像;并通过车顶的GPS接收器,对采集来的每一帧破损图像进行卫星定位。最后通过破损图像处理程序对采集的路面影像进行分析处理,将裂缝、龟裂、泛油等病害图像鉴别出来,并将破损图像对应的GPS位置信息,提供给高速公路的养护部门,方便他们对破损路面进行维护。

CMOS,全称Complementary Metal Oxide Semiconductor,即互补金属氧化物半导体,是一种大规模应用于集成电路芯片制造的原料。采用CMOS技术可以将成对的金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)集成在一块硅片上。该技术通常用于生产RAM 和交换应用系统,在计算机领域里通常指保存计算机基本启动信息(如日期、时间、启动设置等)的ROM芯片。

CMOS由PMOS管和NMOS管共同构成,它的特点是低功耗。由于CMOS中一对MOS组成的门电路在瞬间要么PMOS导通、要么NMOS 导通、要么都截至,比线性的三极管(BJT)效率要高得多,因此功耗很低。

自1958年美国德克萨斯仪器公司(TI)发明集成电路(IC)后,

随着硅平面技术的发展,二十世纪六十年代先后发明了双极型和MOS型两种重要的集成电路,它标志着由电子管和晶体管制造电子整机的时代发生了量和质的飞跃。

MOS是金属-氧化物-半导体结构的晶体管简称MOS晶体管,有P型MOS管和N型MOS管之分。由MOS管构成的集成电路称为MOS集成电路,而由PMOS管和NMOS管共同构成的互补型MOS集成电路即为CMOS-IC。

目前数字集成电路按导电类型可分为双极型集成电路(主要为TTL)和单极型集成电路(CMOS、NMOS、PMOS等)。CMOS 电路的单门静态功耗在毫微瓦数量级。

CMOS发展比TTL晚,但是以其较高的优越性在很多场合逐渐取代了TTL。优越性如下:

1.CMOS是场效应管构成,TTL为双极晶体管构成

2.CMOS的逻辑电平范围比较大(5~15V),TTL只能在5V 下工作

3.CMOS的高低电平之间相差比较大、抗干扰性强,TTL则相差小,抗干扰能力差

4.CMOS功耗很小,TTL功耗较大(1~5mA/门)

5.CMOS的工作频率较TTL略低,但是高速CMOS速度与TTL

差不多相当

集成电路的详细信息:

1.TTL电平:

输出高电平>2.4V,输出低电平<0.4V。在室温下,一般输出高电平是3.5V,输出低电平是0.2V。最小输入高电平和低电平:输入高电平>=2.0V,输入低电平<=0.8V,噪声容限是0.4V。

2.CMOS电平:

1逻辑电平电压接近于电源电压,0逻辑电平接近于0V。而且具有很宽的噪声容限。

3.电平转换电路:

因为TTL和CMOS的高低电平的值不一样(ttl5v<==>cmos 3.3v),所以互相连接时需要电平的转换:就是用两个电阻对电平分压,没有什么高深的东西。

4.驱动门电路

OC门,即集电极开路门电路,OD门,即漏极开路门电路,必须外接上拉电阻和电源才能将开关电平作为高低电平用。否则它一般只作为开关大电压和大电流负载,所以又叫做驱动门电路。

5.TTL和CMOS电路比较:

1)TTL电路是电流控制器件,而CMOS电路是电压控制器件。

2)TTL电路的速度快,传输延迟时间短(5-10ns),但是功耗大。

CMOS电路的速度慢,传输延迟时间长(25-50ns),但功耗低。

CMOS电路本身的功耗与输入信号的脉冲频率有关,频率越高,芯片集越热,这是正常现象。

3)CMOS电路的锁定效应:

CMOS电路由于输入太大的电流,内部的电流急剧增大,除非切断电源,电流一直在增大。这种效应就是锁定效应。当产生锁定效应时,CMOS的内部电流能达到40mA以上,很容易烧毁芯片。

防御措施:

1)在输入端和输出端加钳位电路,使输入和输出不超过不超过规定电压。

2)芯片的电源输入端加去耦电路,防止VDD端出现瞬间的高压。

3)在VDD和外电源之间加限流电阻,即使有大的电流也不让它进去。

4)当系统由几个电源分别供电时,开关要按下列顺序:开启时,先开启CMOS电路得电源,再开启输入信号和负载的电源;关闭时,先关闭输入信号和负载的电源,再关闭CMOS电路的电源。

6.CMOS电路的使用注意事项

1)CMOS电路时电压控制器件,它的输入总抗很大,对干扰信号的捕捉能力很强。所以,不用的管脚不要悬空,要接上拉电阻或者下拉电阻,给它一个恒定的电平。

2)输入端接低内组的信号源时,要在输入端和信号源之间要串联限流电阻,使输入的电流限制在1mA之内。

3)当接长信号传输线时,在CMOS电路端接匹配电阻。

4)当输入端接大电容时,应该在输入端和电容间接保护电阻。电阻值为R=V0/1mA.V0是外界电容上的电压。

5)CMOS的输入电流超过1mA,就有可能烧坏CMOS。

7.TTL门电路中输入端负载特性(输入端带电阻特殊情况的处理):

1)悬空时相当于输入端接高电平。因为这时可以看作是输入端接一个无穷大的电阻。

2)在门电路输入端串联10K电阻后再输入低电平,输入端出呈现的是高电平而不是低电平。因为由TTL门电路的输入端负载特性可知,只有在输入端接的串联电阻小于910欧时,它输入来的低电平信号才能被门电路识别出来,串联电阻再大的话输入端就一直呈现高电平。这个一定要注意。CMOS门电路就不用考虑这些了。

8.TTL和CMOS电路的输出处理

TTL电路有集电极开路OC门,MOS管也有和集电极对应的漏极开路的OD门,它的输出就叫做开漏输出。OC门在截止时有漏电流输出,那就是漏电流,为什么有漏电流呢?那是因为当三机管截止的时候,它的基极电流约等于0,但是并不是真正的为0,经过三极管的集电极的电流也就不是真正的0,而是约0。而这个就是漏电流。开漏输出:OC门的输出就是开漏输出;OD门的输出也是开漏输出。它可以吸收很大的电流,但是不能向外输出的

电流。所以,为了能输入和输出电流,它使用的时候要跟电源和上拉电阻一齐用。OD门一般作为输出缓冲/驱动器、电平转换器以及满足吸收大负载电流的需要。

CMOS集成电路的制造过程:

1.p肼CMOS工艺

p肼CMOS工艺采用轻掺杂的N型衬底制备PMOS器件。为了做出N型器件,必须先在N型衬底上做出P肼,在p肼内制造NMOS器件。

典型的P肼硅栅CMOS工艺从衬底清洗到中间测试,总共50多道工序,需要5次离子注入,连同刻钝化窗口,共10次光刻。下面结合主要工艺流程来介绍P肼硅栅CMOS集成电路中元件的形成过程。

(1)光1——光刻肼区,刻出肼区注入孔。

(2)肼区注入及推进,形成肼区。

(3)去除SiO2,长薄氧,长Si3N4

(4)光2——反刻有源区(光刻场区),反刻出P管、N管的源、漏和栅区。

(5)光3——光刻N管场区,刻去N管区上的胶,露出N 管场区注入孔。N管场区注入,以提高场开启,减少闩锁效应及改善肼的接触。

(6)长场氧化层,出去Si3N4,再飘去薄的SiO2,然后长栅氧化层。

(7)光4——光刻P管区。p管区注入,调节PMOS管的开启电压,然后长多晶硅。

(8)光5——反刻多晶硅,形成多晶硅栅及多晶硅电阻。

(9)光6——光刻P+区,刻去P管及其他P+区上的胶。P+区注入,形成PMOS管的源、漏区及P+保护环。

(10)光7——光刻N+区,刻去N+区上的胶。N+区注入,形成NMOS管的源、漏区及N+保护环。

(11)长PSG

(12)光8——光刻引线孔。可在生长磷硅玻璃后先开一次孔,然后再磷硅玻璃回流及结注入推进后再开第二次孔。

(13)光9——反刻铝引线。

(14)光10——光刻压焊块。

CCD与CMOS传感器是当前被普遍采用的两种图像传感器,两者都是利用感光二极管(photodiode)进行光电转换,将图像转换为数字数据,而其主要差异是数字数据传送的方式不同。

CCD传感器中每一行中每一个象素的电荷数据都会依次传送到下一个象素中,由最底端部分输出,再经由传感器边缘的放大器进行放大输出;而在CMOS传感器中,每个象素都会邻接一个放大器及A/D 转换电路,用类似内存电路的方式将数据输出。

造成这种差异的原因在于:CCD的特殊工艺可保证数据在传送时不会失真,因此各个象素的数据可汇聚至边缘再进行放大处理;而

CMOS工艺的数据在传送距离较长时会产生噪声,因此,必须先放大,再整合各个象素的数据。

由于数据传送方式不同,因此CCD与CMOS传感器在效能与应用上也有诸多差异,这些差异包括:

1. 灵敏度差异:由于CMOS传感器的每个象素由四个晶体管与一个感光二极管构成(含放大器与A/D转换电路),使得每个象素的感光区域远小于象素本身的表面积,因此在象素尺寸相同的情况下,CMOS 传感器的灵敏度要低于CCD传感器。

2. 成本差异:由于CMOS传感器采用一般半导体电路最常用的CMOS工艺,可以轻易地将周边电路(如AGC、CDS、Timing generator、或DSP等)集成到传感器芯片中,因此可以节省外围芯片的成本;除此之外,由于CCD采用电荷传递的方式传送数据,只要其中有一个象素不能运行,就会导致一整排的数据不能传送,因此控制CCD传感器的成品率比CMOS传感器困难许多,即使有经验的厂商也很难在产品问世的半年内突破 50%的水平,因此,CCD传感器的成本会高于CMOS 传感器。

3. 分辨率差异:如上所述,CMOS传感器的每个象素都比CCD传感器复杂,其象素尺寸很难达到CCD传感器的水平,因此,当我们比较相同尺寸的CCD与CMOS传感器时,CCD传感器的分辨率通常会优于CMOS传感器的水平。例如,目前市面上CMOS传感器最高可达到210万象素的水平,其尺寸为1/2英寸,象素尺寸为

4.25μm,但Sony 在2002年12月推出了ICX452,其尺寸与 OV2610相差不多(1/1.8

英寸),但分辨率却能高达513万象素,象素尺寸也只有2.78mm的水平。

4. 噪声差异:由于CMOS传感器的每个感光二极管都需搭配一个放大器,而放大器属于模拟电路,很难让每个放大器所得到的结果保持一致,因此与只有一个放大器放在芯片边缘的CCD传感器相比,CMOS传感器的噪声就会增加很多,影响图像品质。

5. 功耗差异:CMOS传感器的图像采集方式为主动式,感光二极管所产生的电荷会直接由晶体管放大输出,但CCD传感器为被动式采集,需外加电压让每个象素中的电荷移动,而此外加电压通常需要达到12~18V;因此,CCD传感器除了在电源管理电路设计上的难度更高之外(需外加 power IC),高驱动电压更使其功耗远高于CMOS传感器的水平。举例来说,近期推出的OV7640(1/4英寸、VGA),在 30 fps 的速度下运行,功耗仅为40mW;而致力于低功耗CCD传感器的Sanyo 公司去年推出了1/7英寸、CIF等级的产品,其功耗却仍保持在90mW 以上,虽然该公司近期将推出35mW的新产品,但仍与CMOS传感器存在差距,且仍处于样品阶段。

综上所述,CCD传感器在灵敏度、分辨率、噪声控制等方面都优于CMOS传感器,而CMOS传感器则具有低成本、低功耗、以及高整合度的特点。不过,随着CCD与CMOS传感器技术的进步,两者的差异有逐渐缩小的态势,例如,CCD传感器一直在功耗上作改进,以应用于移动通信市场;CMOS传感器则在改善分辨率与灵敏度方面的不足,以应用于更高端的图像产品。

视觉传感器的应用领域:

视觉传感器的低成本和易用性已吸引机器设计师和工艺工程师将其集成入各类曾经依赖人工、多个光电传感器,或根本不检验的应用。视觉传感器的工业应用包括检验、计量、测量、定向、瑕疵检测和分捡。在汽车组装厂,检验由机器人涂抹到车门边框的胶珠是否连续,是否有正确的宽度。在瓶装厂,校验瓶盖是否正确密封、装灌液位是否正确,以及在封盖之前没有异物掉入瓶中。在包装生产线,确保在正确的位置粘贴正确的包装标签。在药品包装生产线,检验阿斯匹林药片的泡罩式包装中是否有破损或缺失的药片。在金属冲压公司,以每分钟逾150片的速度检验冲压部件,比人工检验快13倍以上。

视觉传感器为应用的切换提供了无与伦比的灵活性。例如,生产工序的切换(从单份装酸奶切换成冰淇淋桶)可能仅需数秒钟,并且可遥控完成。附加的检验条件可轻松地添加到此应用中。

人工检验和视觉传感器之比较

无论工厂自动化有何进步,许多检验仍用肉眼来完成。但是,在大多数应用中,视觉传感器的许多优势非手动检验流程所能及。视觉传感器能够以高得多的速度工作;以低得多的成本执行重复、多次、一致的检验。

不断扩展的应用范围

视觉传感器的低成本和易用性已吸引机器设计师和工艺工程师将其集成入各类曾经依赖人工、多个光电传感器,或根本不检验的应

用。视觉传感器的工业应用包括检验、计量、测量、定向、瑕疵检测和分捡。

对于视觉传感器而言,这是一个激动人心的时刻。曾经需要大量专业知识的技术,现在变得经济、易用。采用该技术的未来产品开发将继续此趋势。现在的挑战是如何让各个行业意识到视觉传感器在所有制造领域的潜力,其中包括质量控制、测量和检验流程。

机器视觉提高质控效率

对于工厂自动化和过程自动化,机器视觉是实现真正意义的自动的基础和一种重要的质量控制的手段。以下是欧姆龙对国内机器视觉市场的一些看法。

机器视觉,顾名思义就是使用机器的自动化方法,实现类似人类视觉(眼睛+视觉神经中枢+视觉神经细胞)的功能。对于工厂自动化和过程自动化,机器视觉是实现真正意义的自动的基础和一种重要的质量控制的手段。

如果用最简单的一句话概括机器视觉系统的构成,就是由镜头,像机和控制器构成的机器视觉替代人工,根据物体在一定环境下得到的画面进行尺寸,缺陷,种类,匹配,文字等各种参数的测量和判别。帮助客户提高生产效率,减少人工这一自动化领域的不确定因素对产品品质的影响。

随着机械行业的不断的不断发展和科学技术的不断提高,视觉传感器将会得到越来越广泛的应用。

基于视觉传感器的智能小车标志识别系统.

天津理工大学2011本科优秀毕业设计说明书 基于视觉传感器的智能小车的标志识别系统 机械工程学院,机械工程及自动化,王松涛 指导老师:孙启湲,副教授,机械工程学院 摘要:视觉信号具有信号探测范围宽、获取信息丰富等优点。随着近几年图像处理技术以及计算机处理能力的飞速发展,视觉导航成为机器人导航的主要发展方向之一。机器人导航的任务之一就是根据路面特征来行走,本文在Visual C++集成开发环境中基于OpenCV 和DirectShow 视频采集技术编程实现了系统的功能。本文所设计的就是一个基于视觉传感器的智能小车的标志识别系统,根据图像分析后的二值图像序列信息,使小车能根据识别到的图像信息进行运动。 关键词:智能小车视觉导航图像处理特征识别 The Mark Recognition System Based on Vision for an Intelligence Vehicle Abstract: Visual signal with the signal detection range, access to information-rich and so on. As in recent years, image processing technology and the rapid development of computer processing power, visual robot navigation as the main development direction of navigation. Robot navigation tasks is to walk to the road characteristics, this article in Visual C + + integrated development environment based on OpenCV and DirectShow video capture technology, programming function of the system. This article is designed is a smart vision sensor based car sign recognition system, according to the image analysis of binary image sequences, so the car can be identified according to the image information campaign. ehicle Mark Recognition Image Processing Feature Recognition Key Words:Intelligence V 1 绪论 机器人[1]的导航技术是智能型机器人自主完成任务的核心技术。移动机器人导航是指移动机器人按照预先给出的任务命令,根据已知信息做出路径规划,并在行进过程中,不断感知周围的局部环境信息,自主地做出决策,调整自身位姿,引导自身安全行驶或跟踪已经路径到达目标位置。这其中包括三个主要内容:避障、定位和路径规划。本文所设计的就是一个基于视觉传感器的智能小车的标志识别系统,根据图像分析后的二值图像序列信息,小车能根据识别到的图像信息进行运动。 [2] 2 基于视觉传感器的智能小车系统

视觉传感器项目计划书

视觉传感器项目 计划书

摘要 智能制造装备将通过物联网、云计算等信息技术与制造技术的深 度融合,构建虚拟网络——实体物理系统,实现软硬件制造资源和能 力的全系统、全生命周期、全方位的感知、互联、决策、控制、执行 和服务,对制造企业的发展具有重要作用。首先,企业在此基础之上 对产品、设备、工艺、工业链、运营、财务、销售、消费者等相关数 据进行收集与分析,进而辅助企业管理决策,以用户为导向、以需求 为核心进行组织形式和经营策略变革。其次,把生产线、工厂、设备、工艺、供应商、产品和客户紧密地联系在一起,企业趋向于在短时间 内以开放、合作、共享的创新模式,整合内外部资源,促进用户深度 参与、产业链上下游企业高度协同,缩短产品研发周期,增强企业对 市场的快速反应能力。最后,推动新的商业模式,工厂里空闲的生产 线通过工业互联网交易,为其他需要的客户提供生产。 该视觉传感器项目计划总投资16681.43万元,其中:固定资产投 资13677.60万元,占项目总投资的81.99%;流动资金3003.83万元,占项目总投资的18.01%。

达产年营业收入26187.00万元,总成本费用20861.60万元,税金及附加290.19万元,利润总额5325.40万元,利税总额6350.13万元,税后净利润3994.05万元,达产年纳税总额2356.08万元;达产年投资利润率31.92%,投资利税率38.07%,投资回报率23.94%,全部投资回收期5.68年,提供就业职位409个。 重视环境保护的原则。使投资项目建设达到环境保护的要求,同时,严格执行国家有关企业安全卫生的各项法律、法规,并做到环境保护“三废”治理措施以及工程建设“三同时”的要求,使企业达到安全、整洁、文明生产的目的。

浅谈视觉传感器

浅谈视觉传感技术 王恋 (重庆理工大学,贵州省安顺市561009) 摘要:随着科学技术的发展,传感器的研究和应用变得越来越重要,它成为获取信息的重要技术手段,针对不同的应用传感器技术也分为:光电传感技术、光纤传感技术、视觉传感技术、生表面波传感技术、生物传感技术、化学传感技术、前沿传感技术这七大类传感技术,本文将着重介绍视觉传感技术。视觉传感技术因其硬件成本的显著降低,性能的极大提升以及具备了大规模推广的条件得到了绝大多数研究者和工业生产者的青睐,这为视觉传感技术的发展前景奠定了基础,但同时也存在测量精度问题,视觉传感器对环境的高要求也是视觉传感器需要解决的问题,只有提高了测量精度问题和适应环境变化的问题才能使得视觉传感器更具有竞争力和自身优势。 关键词:信息;传感技术;视觉传感技术;测量精度;适应环境 On visual sensing technology Wang Lian (Chongqing University of technology,Anshun City,Guizhou Province,561009,China) Abstract:With the development of science and technology,research and application of the sensor becomes more and more important,it has become an important technical means to obtain information,according to the application of different sensor technologies are also divided into:photoelectric sensor technology,optical fiber sensing technology,visual sensing technology, surface wave sensor technology,biological sensor technology,chemical sensing technology,the sensor technology frontier seven kinds of sensing technology,this paper will focus on the visual sensing technology.Because the visual sensing technology significantly reduce the hardware cost,greatly enhance the performance and have a large-scale promotion of the conditions have been most researchers and industrial producers favor,which laid the foundation for future vision sensing technology,but there are also problems of measurement accuracy,the problem of the high requirement of visual sensor is also a visual environment the sensor needs to be solved,only to improve the measurement accuracy and to adapt the change of environment problems in order to make the visual sensor has more advantages and competitiveness Key words:Information;sensing technology;vision sensing technology;measurement accuracy;adaptation to the environment 0引言 视觉源于生物界获取外部环境信息的一种方式,是自然界生物获取信息的最有效手段,是生物智能的核心组成之一。人类80%的信息都是依靠视觉获取的,基于这一启发研究人员开始为机械安装“眼睛”使得机器跟人类一样通过“看”获取外界信息,由此诞生了一门新兴学科——计算机视觉,人们通过对生物视觉系统的研究从而模仿制作机器视觉系统,尽管与人类视觉系统相差很大,但是这对传感器技术而言是突破性的进步。视觉传感器技术的实质就是图像处理技术,通过截取物体表面的信号绘制成图像从而呈现在研究人员的面前。视觉传感技术的出现解决了其他传感器因场地大小限制或检测设备庞大而无法操作的问题,由此广受工业制造界的欢迎。本文通过对比视觉传感技术的优缺点以及发展趋势来展示视觉传感技术的兴起和应用。 1视觉传感技术概述 视觉传感技术是传感技术七大类中的一个,视觉传感器是指[1]:通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理,来计算对象物的特征量(面积、重心、长度、位置等),并输出数据和判断结果的传感器。视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量,以像素数量表示。在捕获图像之后,视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较,以做出分析。它是基于生物视觉和计算机视觉所提出的。视觉传感器是50年代后期出现的,发展十分迅速,是机器人中最重要的传感器之一。机器人视

Baumer 堡盟视觉传感器应用

——新一代视觉传感器可靠的自动化技术用视觉传感器

视觉传感器 应用于自动化技术 Fig. showing original size 就位与完整性检查 目标定位与位置检测 读取数字和字符读取条形码和矩阵码 应用 友好的用户界面 n 所有 视觉传感器均采用全新的直观用户界面n 结构简单,4步完成参数设置 功能强大 n 使用 实现全新的强大的360°目标定位功能n 灵活的12针连接器,带5个数字输入和5个数字输出 安全可靠 n 防护等级为IP 67,坚固金属外壳 n 通过用户等级 / 密码保护,确保安全操作

CS-系列 —— 便捷的检查和分选应用解决方案 新型视觉传感器 系列 —— 功能强大,用于完成复杂的检测任务 ID-100 读取一维和二维码 ID-110 读取文本、一维和二维码 CS-100 就位与完整性检查 XF-100 目标定位与位置检测 XF-200 质量检查与识别 Identi?kation ID 系列 —— 可靠完成识别任务的读码器

为您带来的好处 n 即使在不同的照明条件下也能可靠 运行 n 高处理允差,可轻松检测不同材质表面和不同颜色 n 许多任务即便在没有特殊照明的情况下也能轻松完成 强大的360°目标定位功能全新的 技术,确保可靠的目标识别 轮廓处理 —— 采用 图像处理器 即使在苛刻条件下也能够稳定可靠地进行目标识别 即使在结构背景、光照变化以及零件被部分覆盖等苛刻条件下,也能够实现较高的识别率。 为您带来的好处 n 零件无需机械引导 n 快速实施检查任务 n 目标定位功能允许同时检测多个产 品特征 14:0020:00 ?????㏎ ????? ???㏎? 8:00

DFRobot的二哈识图HuskylensAI视觉传感器

二哈识图AI视觉传感器,一款简便易用适用于AI教育教学和STEAM教 育、创客的智能摄像头 二哈识图AI视觉传感器是什么? 二哈识图AI视觉传感器,英文名HUSKYLENS,是国内著名开源硬件和创客教育企业DFRobot旗下新研发的一款简单易用价格实惠的智能传感器。其采用AI芯片内置机器学习技术,可识别多种目标物体如人脸识别、物体识别和追踪、颜色识别、巡线和二维码标签识别等,检测结果通过UART或I2C端口直接输出,与主流控制器无缝对接;体积小、性能强、算法本地处理,可快速搭建原型,被广泛应用于AI教育、STEAM教育和创客领域。

二哈识图(HUSKYLENS)AI视觉传感器的独特优势: 1. 简单易用:简单易用:二哈识图AI视觉传感器拥有智能设计,采用AI芯片,内置多种算法,您只需一键操作,便可让二哈识图智能识别更多新事物。 2. 智能学习:二哈识图AI视觉传感器内置强大机器学习技术,使其具有人脸识别、颜色识别、标签识别和物体识别和追踪等能力,比普通传感器更智能更强大。 3. 小巧快捷:二哈识图AI视觉传感器自带2.0寸IPS显示屏,体积小巧,调参无需电脑辅助,本地处理所有算法直接输出结果,快捷,识别率更高。 4. 性能高效:二哈识图AI视觉传感器采用新一代AI专用芯片Kendryte K210,其神经网络算法运行时速度要比STM32H743快了1000倍,性能更高效。 5.功能强大: 二哈识图板载UART/I2C接口,可以连接到Arduino、Raspberry Pi、LattePanda、micro:bit、STM32等主流控制器,实现硬件无缝对接,直接输出识别结果给控制器,无需折腾复杂的算法,就能制作非常有创意的项目。

视觉传感器在包装机械上的应用

视觉传感器在包装机械上的应用 作者:余舒彤指导老师:江庆 (安徽农业大学工学院 2007级机械设计制造及其自动化专业合肥 230036) 摘要:工业自动化生产技术的飞速发展,对现代生产的检测技术提出了新的要求,现在生产同时提出实时,在线,非接触检测以控制生产过程,提高生产效率及产品的合格率,这是许多传统的检测方法无法提供的。现代工业生产的制造精度也大大提高,需要相应的高精度的检测方法,传统的检测手段早已经无法满足现在化生产检测的要求,需要新型产品检测技术来适应现代生产的要求,视觉传感器的检测技术是近年来发展的一门新兴检测技术,采用自动化与智能化,通过计算机识别和控制,测量过程只需要很少的人工干预就可以完成,视觉传感器的检测技术具有非接触,测量速度快,自动化程度高,精度高等优点,很适合现在花先进制造业高度自动化的要求。而我们知道绝大多数的产品,包装都是必不可少的最后一道工序,对产品的质量起着至关重要的影响。包装不仅直接对产品的安全起了保护作用,而却在一定程度上对企业进行了宣传,更代表着公司的形象。所以包装是非常重要的一道工序。 关键词:视觉传感器包装检测 1 绪论 现代工业生产技术的不断发展,加快了现代化工业大生产的节拍,为了使视觉检测系统满足于现代大生产的告诉生产节拍,视觉检测系统在检测速度方面还有待进一步的提高,传统的视觉检测系统中,由图像传感器将图像数据传送到计算机,由计算机中的图像采集卡对图像进行采集,并利用高级语言编写的程序对图像进行处理,这种方法除了成本高,开发周期长以外,还不利于集成化设计,而随着微电子技术和集成电路制造技术的发展,这种视觉检测系统也发生了一定的变化,由主要依托计算机视觉检测系统转变为将图像的采集,处理与通信功能集成与单一相机内的视觉传感器,其具有多功能,模块化,搞可靠性,易于实现的特点。同时,由于应用了最新的DSP,FPGA以及大容量存储技术,其智能化程度不断提高,使其可以完成大多数的视觉检测任务。 2 视觉传感器的工作原理 视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素能力,它的主要部件就是照相机或者摄像机,通过镜头图像传感器(一般是CCD和CMOS类型)采

一种多视觉传感器控制系统的实现

一种多视觉传感器控制系统的实现 1 引言 结构光传感器是应用较早、发展较成熟的视觉传感器,因此本系统采用结构光传感器来采集2 视觉系统的概述 视觉检测系统中采集被测物体 视觉传感器中MCU 控制电路提供CCD 摄像机、激光投射器的电源并且控制着它们的开启与关闭,为避免激光投射器使用时间过长激光器发热引起线结构光光能分布不稳从而影响测量精度,当传感器开始测量时,先上电初始化,再打开激光器,测量完毕后即关闭以延长投射器寿命。 本系统中,上位机为PC 机,下位机为8051 单片机控制单元,上、下位机之间用CAN 总线进行通讯,由于PC 机中并不带CAN 总线接口,因此必需一个CAN 接口卡,这里选用广州周立功公司的USBCAN 智能接口卡来通信,因其具有体积小、外置且即插即用等特点。这样,PC 可通过USB 总线方便地连接至CAN 总线网络控制各个CAN 节点进行数据采集和处理。USBCAN 智 能CAN 接口卡可以与ZLGCANTest 通用CAN-bus 测试软件连接运行,执行CAN-bus 总线数据的接收、发送测试任务,较易于实现CAN-bus 产品开发和数据分析。USBCAN 智能CAN 接口卡采用周立功公司提供的通用的ZLGVCI 驱动库,支持WIN98、2000 和XP 操作系统并支持Linux 平台。用户通过接口卡提供的ZLGVCI 动态开发库可以方便快捷的开发出CAN 系统应用产品。为了 把模拟CCD 相机输出的被测物体的模拟视频3 CAN 总线简介 CAN 总线是德国BOSCH 公司从80 年代初为解决现代汽车中众多的控制与测试仪器之间的数据交换而开发的一种串行数据通信协议,它是一种多主

视觉传感器几大技术要点:技术分类、技术实现和应用、选择技巧

视觉传感器几大技术要点:技术分类、技术实现和应用、选择技巧视觉传感技术是传感技术七大类中的一个,视觉传感器是指:通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理,来计算对象物的特征量(面积、重心、长度、位置等),并输出数据和判断结果的传感器。 什么是视觉传感器? 视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源,主要由一个或者两个图形传感器组成,有时还要配以光投射器及其他辅助设备。视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。 图像传感器可以使用激光扫描器、线阵和面阵CCD摄像机或者TV摄像机,也可以是最新出现的数字摄像机等。 视觉传感技术分类1、3D视觉传感技术3D视觉传感器具有广泛的用途,比如多媒体手机、网络摄像、数码相机、机器人视觉导航、汽车安全系统、生物医学像素分析、人机界面、虚拟现实、监控、工业检测、无线远距离传感、显微镜技术、天文观察、海洋自主导航、科学仪器等等。这些不同的应用均是基于3D视觉图像传感器技术。特别是3D影像技术在工业控制、汽车自主导航中具有急迫的应用。 2、智能视觉传感技术智能视觉传感技术下的智能视觉传感器也称智能相机,是近年来机器视觉领域发展最快的一项新技术。智能相机是一个兼具图像采集、图像处理和信息传递功能的小型机器视觉系统,是一种嵌入式计算机视觉系统。它将图像传感器、数字处理器、通讯模块和其他外设集成到一个单一的相机内,由于这种一体化的设计,可降低系统的复杂度,并提高可靠性。同时系统尺寸大大缩小,拓宽了视觉技术的应用领域。 智能视觉传感器的易学、易用、易维护、安装方便,可在短期内构建起可靠而有效的视觉检测系统等优点使得这项技术得到飞速的发展。

视觉传感技术的应用及工作原理

视觉传感技术的应用及工作原理 视觉传感技术是传感技术七大类中的一个,视觉传感器是指通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理,来计算对象物的特征量(面积、重心、长度、位置等),并输出数据和判断结果的传感器。视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源,主要由一个或者两个图形传感器组成,有时还要配以光投射器及其他辅助设备。视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。 视觉传感的工作原理 视觉源于生物界获取外部环境信息的一种方式,是自然界生物获取信息的最有效手段,是生物智能的核心组成之一。人类80%的信息都是依靠视觉获取的,基于这一启发研究人员开始为机械安装“眼睛”使得机器跟人类一样通过“看”获取外界信息,由此诞生了一门新兴学科——计算机视觉,人们通过对生物视觉系统的研究从而模仿制作机器视觉系统,尽管与人类视觉系统相差很大,但是这对传感器技术而言是突破性的进步。视觉传感器技术的实质就是图像处理技术,通过截取物体表面的信号绘制成图像从而呈现在研究人员的面前。 视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量,以像素数量表示。在捕获图像之后,视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较,以做出分析。例如,若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八颗螺栓的机器部件,则传感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件,或者螺栓未对准的部件。此外,无论该机器部件位于视场中的哪个位置,无论该部件是否在360 度范围内旋转,视觉传感器都能做出判断视觉传感技术的出现解决了其他传感器因场地大小限制或检测设备庞大而无法操作的问题,由此广受工业制造界的欢迎。 视觉传感技术包括3D视觉传感技术,3D视觉传感器具有广泛的用途,比如多媒体手机、网络摄像、数码相机、机器人视觉导航、汽车安全系统、生物医学像素分析、人机界面、虚拟现实、监控、工业检测、无线远距离传感、显微镜技术、天文观察、海洋自主导航、

浅谈机器视觉传感器

浅谈机器视觉传感器 机器视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源,它的选择取决于准确性、输出、灵敏度、机器视觉系统的成本以及对应用要求的充分理解。对传感器主要性能的基本理解能够帮助开发人员迅速缩小他们的查找范围,找到合适的传感器。 大多数的机器视觉系统的用户认识到相机是系统的关键要素,经常把它当作视觉系统的“芯片”。相机本身是一个复杂的系统:包括镜头、信号处理器、通讯接口,以及最核心的部分——把光子转换成电子的器件:图像传感器。镜头和其它的部件共同配合来支持相机的功能,传感器最终决定相机的最高性能。 业内的许多讨论都集中在加工技术上,以及CMOS和CCD传感器孰优孰劣。这两种技术都有其优势和不足之处,所加工的传感器有着不同的性能。最终用户关心的不是传感器是“如何”被制造出来的,而是其在最终应用中的表现。 在指定的应用中,三个关键的要素决定了传感器的选择:动态范围、速度和响应度。动态范围决定系统能够抓取的图像的质量,也被称作对细节的体现能力。传感器的速度指的是每秒种传感器能够产生多少张图像和系统能够接收到的图像的输出量。响应度指的是传感器将光子转换为电子的效率,它决定系统需要抓取有用的图像的亮度水平。传感器的技术和设计共同决定上述特征,因此系统开发人员在选择传感器时必须有自己的衡量标准,详细的研究这些特征将有助于做出正确的判断。 正确理解动态范围 传感器的动态范围是最容易使人疑惑和误解的地方,这是因为机器视觉系统是数字的。图像的动态范围包括两部分:一是传感器能够工作的曝光范围(亮度的倍数);其次是传感器能够数字化像素信号的电平的数量,用位数表示。这两部分通常是紧密相关的。 曝光的动态范围表示传感器能够正常工作的亮度水平。当光子撞击图像传感器的活动像素区域时产生电子,传感器将其捕获并存储起来以备系统读取。撞击活动区域的光子数越多,产生的电子数就越多,在读取的间隔中,该过程持续的时间越长,被存储的电子就越多。决定传感器曝光动态范围的参数之一就是填充存储阱的曝光。制造传感器的半导体加工工艺和电路设计共同决定阱的容量或深度。 电子噪音是传感器能够工作的最低曝光水平,尽管没有任何光子撞击活动的像素区域,图像传感器也将以热量发射的形式产生电子。要产生可识别的信号,必须有足够的光子撞击活动的像素区域,以便在存储阱中有比暗电流噪音所产生的电子数更多的电子。传感器的最低曝光率是产生至少与噪音电子同样多的光电子数。只有在超过噪音等量的曝光水平时,传感器才能产生有用的信息。 传感器的曝光动态范围是由其物理和电路设计所决定的功能,而数字动态范围只是由电路设计所决定的功能。图像传感器的数字动态范围只是说明它能够提供给视觉系统的明显

基于视觉传感器的智能小车标志识别系统

基于视觉传感器的智能小车的标志识别系统 摘要:视觉信号具有信号探测范围宽、获取信息丰富等优点。随着近几年图像处理技术以及计算机处理能力的飞速发展,视觉导航成为机器人导航的主要发展方向之一。机器人导航的任务之一就是根据路面特征来行走,本文在Visual C++集成开发环境中基于OpenCV 和DirectShow 视频采集技术编程实现了系统的功能。本文所设计的就是一个基于视觉传感器的智能小车的标志识别系统,根据图像分析后的二值图像序列信息,使小车能根据识别到的图像信息进行运动。 关键词:智能小车视觉导航图像处理特征识别 The Mark Recognition System Based on Vision for an Intelligence Vehicle Abstract:Visual signal with the signal detection range, access to information-rich and so on. As in recent years, image processing technology and the rapid development of computer processing power, visual robot navigation as the main development direction of navigation. Robot navigation tasks is to walk to the road characteristics, this article in Visual C + + integrated development environment based on OpenCV and DirectShow video capture technology, programming function of the system. This article is designed is a smart vision sensor based car sign recognition system, according to the image analysis of binary image sequences, so the car can be identified according to the image information campaign. Key Words:Intelligence Vehicle Mark Recognition Image Processing Feature Recognition 1 绪论 机器人[1]的导航技术是智能型机器人自主完成任务的核心技术。移动机器人[2]导航是指移动机器人按照预先给出的任务命令,根据已知信息做出路径规划,并在行进过程中,不断感知周围的局部环境信息,自主地做出决策,调整自身位姿,引导自身安全行驶或跟踪已经路径到达目标位置。这其中包括三个主要内容:避障、定位和路径规划。本文所设计的就是一个基于视觉传感器的智能小车的标志识别系统,根据图像分析后的二值图像序列信息,小车能根据识别到的图像信息进行运动。 2 基于视觉传感器的智能小车系统 本论文是基于视觉传感器[8]的智能小车识别系统,试验的平台选用的是上海中为机器人提供的小车,小车实现的功能是在地面行走时,能根据摄像头反馈回的地面特征,实现自主移动。实验中用到的模块有,CMOS 摄像头,无线图传模块,传感与通讯模块,运动控制模块,远程控制模块,USB 图像采集卡,运动过程如图2.1所示:

智能的视觉传感器技术及应用【深度解析】

智能的视觉传感器技术及应用 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. 视觉传感技术是传感技术七大类中的一个,视觉传感器是指:通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理,来计算对象物的特征量(面积、重心、长度、位置等),并输出数据和判断结果的传感器。 一、视觉传感器概述 视觉传感技术是传感技术七大类中的一个,视觉传感器是指:通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理,来计算对象物的特征量(面积、重心、长度、位置等),并输出数据和判断结果的传感器。 二、分类 1、3D视觉传感技术 3D视觉传感器具有广泛的用途,比如多媒体手机、网络摄像、数码相机、机器人视觉导航、汽车安全系统、生物医学像素分析、人机界面、虚拟现实、监控、工业

检测、无线远距离传感、显微镜技术、天文观察、海洋自主导航、科学仪器等等。这些不同的应用均是基于3D视觉图像传感器技术。特别是3D影像技术在工业控制、汽车自主导航中具有急迫的应用。 2、智能视觉传感技术 智能视觉传感技术下的智能视觉传感器也称智能相机,是近年来机器视觉领域发展最快的一项新技术。智能相机是一个兼具图像采集、图像处理和信息传递功能的小型机器视觉系统,是一种嵌入式计算机视觉系统。它将图像传感器、数字处理器、通讯模块和其他外设集成到一个单一的相机内,由于这种一体化的设计,可降低系统的复杂度,并提高可靠性。同时系统尺寸大大缩小,拓宽了视觉技术的应用领域。 智能视觉传感器的易学、易用、易维护、安装方便,可在短期内构建起可靠而有效的视觉检测系统等优点使得这项技术得到飞速的发展。 三、视觉传感技术的实现基础 视觉传感器的图像采集单元主要由CCD/CMOS像机、光学系统、照明系统和图像采集卡组成,将光学影像转换成数字图像,传递给图像处理单元。通常使用的图像传感器件主要有CCD图像传感器和CMOS图像传感器两种。下面将介绍两种传感器的实现原理及优缺点。 类别CCD CMOS 生产线专用通用 成本高低

视觉传感器

视觉传感器 视觉传感器是指通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理,来计算对象物的特征量(面积、重心、长度、位置等),并输出数据和判断结果的传感器。 目录 ?视觉传感器在包装机械中的应用 ?视觉传感器的工作原理 ?全功能视觉传感器应用解答 ?视觉传感器在包装机械中的应用 o在不久之前,设计质量控制系统的工程师还不得不在若干种检验选项中做出选择,没有一种完全令人满意。 这些选项包括昂贵的单用途视觉系统,多阵列低功能光电传感器, 以及易受疲劳和精力不集中影响的人眼检验。然而,如今最先进的 视觉传感器正将传统方法的最佳性能与史无前例的速度、精确度、 尺寸及成本优势相结合。 本文将比较各类传感选项的功能,并证明为什么视觉传感成为工业 传感器市场中增长最快的领域。 视觉传感的基本原理 光电传感器包含一个光传感元件,而视觉传感器具有从一整幅图像 捕获光线的数以千计的。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡 量,以像素数量表示。Banner 工程公司提供的部分视觉传感器能 够捕获130 万像素。因此,无论距离目标数米或数厘米远,传感 器都能“看到”十分细腻的目标图像。 在捕获图像之后,视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比 较,以做出分析。例如,若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八 颗螺栓的机器部件,则传感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件, 或者螺栓未对准的部件。此外,无论该机器部件位于视场中的哪个 位置,无论该部件是否在360 度范围内旋转,视觉传感器都能做 出判断。

视觉传感器的优势 在可用的检验备选方案中,即视觉系统、光电传感器、人工检验,以及视觉传感器,视觉传感器通常因其精确性、易用性、丰富功能及合理成本而成为最佳选择。 随着各行业竞争越来越激烈,利润率逐渐变小,制造商无法承受因瑕疵产品造成的高废品率。因此,为在产生高昂成本之前检测出问题,制造商正将检验工作融入整个制造过程。 ◆视觉系统与视觉传感器之比较 复杂的视觉系统是一项成熟的技术,可执行细致的自动检验。但是,复杂性和高成本妨碍了其在许多行业中的应用,其价格通常从5000 美元至50000 美元以上。这些复杂的视觉系统需要一个 或多个、定制软件以及一台计算机。它们往往需要聘请外部视觉顾问来设计、集成和安装系统。 此外,鉴于此类系统的专用性,无法将它们轻松地改作它用。这些复杂的系统通常要求持续的专业支持。 尽管对复杂视觉系统的需求仍然存在,但是更廉价、更容易使用的视觉传感器的推出,为一些工业应用提供了性价比更佳的解决方案。此外,由于视觉传感器更小、更易使用,制造商会更频繁地在检验和校验应用中采用视觉解决方案。视觉传感器在工厂自动化的品质提高及生产效率改进方面功不可没。 ◆光电传感器与视觉传感器之比较 与光电传感器相比,视觉传感器赋予机器设计者更大的灵活性。以往需要多个光电传感器的应用,现在可以用一个视觉传感器来检验多项特征。视觉传感器能够检验大得多的面积,并实现了更佳的目标位置和方向灵活性。这使视觉传感器在某些原先只有依靠光电传感器才能解决的应用中受到广泛欢迎。在传统上,这些应用还需要昂贵的配件,以及能够确保目标物体始终以同一位置和姿态出现的精确运动控制。 此外,由于一个基本视觉传感器的成本仅相当于数个具有较贵配件的光电传感器,因此价格已不再是问题。 视觉传感器为应用的切换提供了无与伦比的灵活性。例如,生产工序的切换(从单份装酸奶切换成冰淇淋桶)可能仅需数秒钟,并且可遥控完成。附加的检验条件可轻松地添加到此应用中。 ◆人工检验和视觉传感器之比较

机器人视觉传感器的应用

机器人视觉传感器应用 庞浜 学号19920141152889 (厦门大学物理与机电工程学院,福建厦门 361005) 摘要:传感器是自动控制特别是机器人技术中一个很重要的部分。它类似人的五感(眼、耳、鼻、舌、身)对对象物,周围环境,系统内部状态进行快速、准确的感觉、检测、识别。本译文介绍了几种类似人视觉功能的传感器(红外线传感器,视觉—位置传感器,色识别传感器),及其原理、特点、应用及主要技术指标。在机器人发展日益成熟的今天,视觉传感器的重要作用日益显现。 关键词:视觉传感器,图像处理,机器人 Abstract:Sensor is a very important part of automatically controlled in particular robotics. It is similar to one of the five senses (eyes,ears,nose, tongue,body) to the object, the surroundings, the internal state of the system for fast, accurate feeling, detection, identification.The translation introduces several features similar to human vision sensors (infrared sensors, vision - position sensors,color recognition sensor),and its principles,characteristics,applications and main technical indicators.In today's increasingly sophisticated robot development, the important role of the visual sensor becomes increasingly obvious. 1引言 目前,在全世界的制造业中,工业机器人已经在生产中起到了越来越重要的作用。为了使机器人能够胜任更复杂的工作,机器人不但要有更好的控制系统,还需要更多地感知环境的变化。其中机器人视觉以其信息量 大、信息完整成为最重要的机器人感知功能。 机器人视觉伺服系统是机器视觉和机器人控制的有机结合,是一个非线性、强藕合的复杂系统,其内容涉及图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论等研究领域。随着摄像设备性能价格比和计算机信息处理速度的提高,以及有关理论的日益完善,视觉伺服已具备实际应用的技术条件,相关的技术问题也成为当前研究的热点。 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的一维、二维和三维图像,并通过视觉处理器进行分析和解释,进而转换为符号,让机器人能够辨识物体,并确定其位置及各种状态。机器人视觉视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统,只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分,而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟-数字转换器和帧存储器等组成。根据功能不同,机器人视觉可分为视觉检验和视觉引导两种,广泛应用于电子、汽车、机械等工业部门和医学、军事领域。计算机视觉应用多采用光电传感器、视觉传感器或者视觉系统来实现。光电传感器结构简单,价格

人工智能(一)逆天的传感器

人工智能(一)逆天的传感器 「原创」作者:于文飞【互联网创业圈】向那些疯狂的家伙们致敬,他们特立独行,他们桀骜不驯;他们惹事生非,他们格格不入,他们用与众不同的眼光看待事物;他们不喜欢墨守成规,他们也不愿安于现状,你可以赞美他们,引用他们,反对他们,质疑他们,颂扬或是诋毁他们,但唯独不能漠视他们,因为他们改变了事物,他们推动人类向前发展。——乔布斯人类存在的意义到底是什么?这是亘古以来很 多人所追寻的答案,或许宗教给了我们答案,或许我们永远不可能得到最终的答案。机器与生命之间的重叠在一年年增加,这种仿生学上的融合也体现在词语上。“机械”与“生命”这两个词的含义也在不断延展,直到有一天,所有结构复杂的东西都会被看作是机器,所有能够自我维持的机器都会被看作是生命。除了语义的变化,还有两种具体的趋势正在发生:(1)人造物表现的越来越像生命体;(2)生命变得越来越工程化。当下发展迅速的“机器深度学习”和“神经网络”技术令机器未来的发展有可能使我们满怀敬畏:当那些由人类制造出来的机器具备了学习、适应、自我治愈、自我复制、甚至是进化的能力。这是一种我们还很难想象的能力,未来并不遥远。来自牛津大学人类未来研究所的Katja Grace及其研究小组以《人工智能何时超越人类》为题,发布了一篇研

究报告,该报告涵盖:人工智能在未来将具备的技能、实际应用,将在哪些领域实现人类工作的自动化,以及人工智能带来的社会与伦理影响等问题。据研究小组介绍,该项研究在人工智能领域是一个具有更大样本,更具代表性的研究。该项研究调查了全球1634名机器学习与人工智能领域的相 关专家(这些专家均在机器学习领域的两大顶级会议:2015国际机器学习大会与2015神经信息处理系统大会上发布过 论文),并收到352份回复。对于人工智能将在哪些领域具 备哪些技能,甚至何时超越人类,研究小组得出了以下数据:翻译语言2024年;撰写高中论文2026年;驾驶卡车2027年;在零售业工作2031年;写一本畅销书2049年;成为一名外科医生2053年;专家们相信:在45年内,人工智 能在各领域中有50%的机会超越人类,在120年内,能够实现所有人类工作的自动化。有趣的是,不同地区的专家对人工智能将在何时超越人类,有着较为显著的差异。例如:亚洲地区的受访专家较北美地区专家更相信这一时间会更早 到来。预测的重要性在很多时候并不在于其是否准确,而是为我们提供了关于未来的想象力,以及为之付出行动的动力。不管这些预测是否准确,人工智能无疑已经掀起人类有史以来最大幅度的科技变革。医疗、金融、教育、制造、能源、零售……任何行业都必须拥抱这一变革。在未来的许多年以后,机器或许也会出现这种疑惑:机器存在的意义到底是什

视觉传感的基本原理及应用领域

视觉传感的基本原理及应用领域 视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源,主要由一个或者两个图 形传感器组成,有时还要配以光投射器及其他辅助设备。视觉传感器的主要功 能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。图像传感器可以使用激光 扫描器、线阵和面阵CCD摄像机或者TV摄像机,也可以是最新出现的数字摄像机等。 视觉传感器基本原理 视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和 细腻程度通常用分辨率来衡量,以像素数量表示。因此,无论距离目标数米或 数厘米远,传感器都能“看到”十分细腻的目标图像。 在捕获图像之后,鼎纳视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较,以做出分析。 例如,若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八颗螺栓的机器部件,则传 感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件,或者螺栓未对准的部件。 此外,无论该机器部件位于视场中的哪个位置,无论该部件是否在 360 度范围内旋转,视觉传感器都能做出判断。 视觉传感器应用领域 视觉传感器的低成本和易用性已吸引机器设计师和工艺工程师将其集成入各类曾经依赖人工、多个光电传感器,或根本不检验的应用。鼎纳自动化视觉 传感器的工业应用包括检验、计量、测量、定向、瑕疵检测和分捡。 应用范例: ①在汽车组装厂,检验由机器人涂抹到车门边框的胶珠是否连续,是否有正确的宽度。

②在瓶装厂,校验瓶盖是否正确密封、装灌液位是否正确,以及在封盖之前没有异物掉入瓶中在包装生产线,确保在正确的位置粘贴正确的包装标签在药品包装生产线,检验阿斯匹林药片的泡罩式包装中是否有破损或缺失的药片。 ③在金属冲压公司,以每分钟逾150片的速度检验冲压部件。

双目视觉传感器系统

双目视觉传感器系统 视觉检测广泛地应用于工件的完整性、表面平整度的测量:微电子器件(IC芯片、PC板、BGA)等的自动检测;软质、易脆零部件的检测;各种模具三维形状的检测;机器人的视觉导引等。最具有吸引力的是由视觉传感器阵列组成的大型物体(如白车身)空间三维尺寸多传感器视觉检测系统。 双目视觉传感器由两台性能相同的面阵CCD摄像机组成,基于立体视差的原理,可完成视场内的所有特征点的三维测量,尤其是其它类型的视觉传感器所不能完成的测量任务,如圆孔的中心、三棱顶点位置的测量等。因此,双目视觉传感器是多传感器视觉检测系统的主要传感器之一。要实现双目视觉传感器直接测量大型物体关键点的三维测量,就必须知道传感器的内部参数(摄像机的参数)、结构参数(两摄像机间的位置关系)及传感器坐标系与检测系统的整体坐标系的关系(即全局标定)。因此,在实际测量之前,先要对摄像机进行参数标定。一般方法是,传感器被提供给整个系统使用前,就离线完成传感器的内部参数及结构参数的标定,采用一标准二维精密靶标及一维精密导轨,通过移动导轨来确定坐标系的一个坐标,通过摄像机的像面坐标及三个世界坐标的对应关系求得这些参数。 这种方法的缺点是:标定过程中,需要精确调整靶标与导轨的垂直关系,而且需多次准确移动导轨;同时标定过程的环境与实际测量的情形有差异;传感器在安装的过程中,易引起部分参数的变化,需多次的拆卸;摄像机还需进行全局标定。由此可知标定的劳动强度大,精度难以保证。本文提出了一种现场双目传感器的标定方法,只需先确定摄像机的部分不易变化的参数,其它参数在摄像机安装到整个系统后进行标定。该方法大大地减少了上述因素的影响,能得到满意的标定精度。 双目视觉测量探头由2个CCD摄像机和1个半导体激光器组成,如下图所示。

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