机器视觉镜头介绍

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机器视觉镜头介绍

机器视觉镜头介绍

镜头的基本功能就是实现光束变换(调制),在机器视觉系统中,镜头的主要作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上。镜头的质量直接影响到机器视觉系统的整体性能,合理地选择和安装镜头,是机器视觉系统设计的重要环节。

一、镜头的基本构成

常见的以成像为目的的镜头,可以分为透镜组合光阑两部分。

1.透镜

单个透镜是进行光束变换的基本单元。

常见的有凸透镜和凹透镜两种,凸透镜对光线具有会聚作用,也称为会聚透镜或正透镜;凹透镜对光线具有发散作用,也称为发散透镜或负透镜。镜头设计中常常将这两类镜头结合使用,校正各种像差和失真,以达到满意的成像效果。

2.光阑

光阑的作用就是约束进入镜头的光束部分。使有益的光束进入镜头成像,而有害的光束不能进入镜头。根据光阑设置的目的不同,光阑又进一步细分为以下几种:

孔径光阑:它决定了进入镜头的成像光束的多寡(口径)。从而决定了镜头成像面的亮度,是镜头的关键部件之一。通常讲的“调节光圈”,就是调节孔径光阑的口径,从而改变成像面的亮度。

视场光阑:它限制、约束着镜头的成像范围。镜头的成像范围可能受一系列物理的边框、边界约束,因此实际镜头大多存在多个视场光阑。例如,每个单透镜的边框都能限制斜入射的光束,因此它们都可以算作视场光阑;CCD、CMOS或者其它感光器件的物理边界也限制了有效成像的范围,因此这些边界也是视场光阑。

消杂光光阑:为限制杂散光到达像面而设置的光阑。镜头成像的过程中,除了正常的成像光束能到达像面外,仍有一部分非成像光束也到达像面,它们被统称为杂散光。杂散光对成像来说是非常有害的,相对于成像光束它们就是干扰、噪声,它们的存在降低了成像面的对比度,降低了系统的传函。为了减少杂散光的影响,可以在设计过程中设置光阑来吸收阻挡杂散光到达像面,为此目的而引入的光阑都称为消杂光光阑。

一般地可以这样理解,透镜和光阑都是镜头的重要光学功能单元,透镜侧重于光束的变换(例如实现一定的组合焦距、减少像差等),光阑侧重于光束的取舍约束。

二、镜头主要参数

1.焦距

焦距(f”):概念上讲,无限远目标的轴上共轭点是镜头的(像方)焦点,而此焦点到(像方)主面的距离称为焦距。焦距描述了镜头的基本成像规律:在不同物距上,目标的成像位置和成像大小由焦距决定。

2.光圈和相对孔径

光圈和相对孔径是两个相关概念,相对孔径(通常用D/f’表示)是镜头入瞳直径与焦距的比值;而光圈(通常用F表示)是相对孔径的倒数。

3.视场和视场角

视场和视场角是相似概念,它们都是用来衡量镜头成像范围的。在远距离成像中,例如望远镜、航拍镜头等场合,镜头的成像范围常用视场角来衡量,用成像最大范围构成的张角表示(2ω)。在近距离成像中,常用实际物面的幅面表示(V+H)成像范围,也称为镜头的视场。这两个概念的使用没有绝对的接线,视使用方便而定。

4.工作距离

目标之间的距离称为镜头的工作距离。需要注意的是,一个实际镜头并不是对任何物距下的目标都能做到清晰成像(即使调焦也做不到)所以它允许的工作距离是一个有限范围。

5.像面尺寸

一个镜头能清晰成像的范围是有限的,像面尺寸指它能支持的最大清晰成像范围(通常用其直径表示)。超过这个范围成像模糊,对比度降低。所以在给镜头选配CCD时,可以遵循“大的兼容小的”原则进行。就是镜头的像面尺寸大于(或等于)CCD尺寸。

6.像质(MTF、畸变)

像质和畸变就是指镜头成像质量,用于评价一个镜头的成像优劣。传函(调制传递函数的简称,用MTF表示)用于评价像质的两个重要参数。MTF:在成像过程中的对比度衰减因子。实际镜头成像,得到的像与实物相对,成像出现“模糊化”,对比度下降,通常用MTF来衡量成像优劣。畸变:理想成像中,无相应该是完全相似的,就是成像没有带来局部变形,如下图1。但是实际成像中,往往有所变形,如图2、图3。畸变的产生源于镜头的光学结构、成像特性使然。畸变可以看做是像面上不同局部的放大率不一致引起的,是一种放大率像差。

图1:原图无畸变图2:桶形畸变图1:枕形畸变

7.工作波长与透光率

镜头是成像的器件,它的工作对象就是电磁波。一个世纪的镜头在设计制造出来以后,都只能对一定波长范围内的电磁波进行成像工作,这个波长范围通常称为工作波长。例如常见镜头工作在科技那光波段(360nm-780nm),除此之外还有紫外或红外镜头等。镜头的透过率是与工作波长相关的一项指标,用于衡量镜头对光线的透过能力。为了使更多光线到达像面,镜头中使用的透镜一般都是镀膜的,因此镀膜工艺、材料总的厚度和材料对光的吸收特性共同决定了镜头总的透过率。

8.景深

在不做任何调节的情况下,在物方空间内,可接受的能清晰成像的空间范围。超出景深范围的目标,成像模糊,已不能接受。

9.接口

镜头需要与相机进行配合才能使用,它们两者之间的连接方式通常称为接口。

为提高各生产厂家镜头之间的通用性好规范性,业内形成了数种常用的固定接口,例如C口、CS口、F口等。

三、相关技术

1.调焦

对于镜头来讲,不同物距上的目标成像的像距是不同的。对于需要观察的目标,它的成像面不一定与相机感光面重合,为了得到清晰像,就需要调整成像面的位置使之与感光面重合,这个过程就是调焦。

整组移动

这种调焦方式,就是调节过程中整个镜头一起前后移动,带动像面随之移动,在像面与相机感光面重合时,成像最清晰。这种整体调焦方式,不改变镜头的光学结构,镜头焦距没有变化。

单组移动

还有一种调焦方式,就是调节镜头中的某一组透镜,使它想杜宇其他透镜前后移动,也能带动像面平移,最终使像面与感光面重合,达到成像清晰。这种调焦方式,改变了镜头的光学结构,镜头焦距有所变化(一般不大)。

2.变焦

所谓变焦,指的是镜头本身可以通过调节,使焦距有较大的变化范围(通常用焦距变化的倍数来衡量,例如4倍变焦指最大焦距是最小焦距的4倍)。这种镜头使用中,可以通过变焦,改变成像放大倍率(在“大场景“和”局部特写“之间随意转换),适应性强,使用范围很广。

变焦的实现方式:变焦过程中,通过光学系统中的两组(或更多)透镜相对移动,改变整个系统(镜头)的

组合焦距,且同时保证像面位置不动,使图像放大倍率改变而且成像始终清晰。

它与单组移动式调焦不同的,单组移动式调焦意在改变成像面的位置(虽然也会引起镜头焦距的微小改变);而变焦意在改变镜头的焦距(一般都是数倍的改变),它要求稳定像面不动。

3.自动光圈

调节镜头的光圈,实质上是改变了孔径光阑的孔径大小,从而改变了进光量,达到成像面亮度调节的目的。

这个过程,可以手动完成,也可以通过电机驱动来完成,后一种实现方式就是自动光圈调节。

4.远心(焦阑)镜头远心光路

一般地,可以分为物方远心光路和像方远心光路两种

孔径光阑位于镜头像方焦面上(“焦阑“因此得名),入瞳位于物方无限远处,这样的光路称为物方远心光路。这种光路的特点:物方入射主光线(红色表示)与光轴平行。

孔径光阑位于物方焦面上,出瞳位于像方无限远处,这样的光路称为像方远心光路。这种光路的特点是:像方出射主光线(红色表示)与光轴平行。

这两种光路本质上是相通的,是同一种光路(焦阑)的正向和反向应用。它们较多的出现在测量仪器中,结合实际的应用会表现出格子的特点,需要加以注意。物方远心光路的成像特点是:像的大小对物距不敏感,但是对像距很敏感;而像方远心光路的成像特点是,像的大小对物距很敏感,但是对像距不敏感。

采用这两种远心光路设计制作的镜头,分别称作物方或者像方远心镜头。

四、镜头的分类

镜头的种类繁多,已经发展成了一个庞大的体系,以适应各种场合条件下的应用。对镜头的划分也可以从不

同的角度来进行:

按照工作波长分为:X-ray、紫外、可见光、近红外、红外

按照变焦与否分为:定焦镜头、变焦镜头

按照工作距离分为:望远物镜(物距很大)、普通摄影镜头(物距适中)、显微镜头(物距很小)

其他类别:

线阵镜头:配合线阵相机使用的镜头。采用扫描式的工作方式,需要镜头与目标相对运动,每次曝光成像一条线,多次曝光组成一幅图像。线阵扫描成像的特点:CCD线阵方向的图像分辨率固定,而在目标的运动方向上,空间采样频率与运动的相对速度有关。

从成像的角度讲,线阵镜头和其他类型的镜头并没有本质是差异。只是对镜头的使用方式不同而已。

显微镜头:为了看清目标的细节特征,显微镜头一般使用在高分辨率的场合。它们基本的特点是工作距离短,放大倍率高,视场小。

五、如何选择镜头

镜头是工业视觉系统的一个重要组成部分正确地选择镜头是视觉系统设计的很重要的一环。这里给大家提供镜头选择的一个基本思路。

1.工作波长、变焦与定焦视觉系统通常使用环境是在可见光范围内,这样的镜头是我们最常用的,也有一些系统比较特殊,使用环境是在紫外或者红外波段,需要选用专门的紫外或者红外镜头。大多数视觉系统的工作距离和放大倍数是不变的,因此镜头焦距也是固定的,但部分系统需要再工作距离变化后保持放大倍数稳定,或者在工作距离不变的情况下获得不同的放大倍数,这样我们需要选用变焦镜头。

2.远心镜头与标准工业镜头

对于精密测量的系统,需要选用远心镜头,它的特点是:物体在景深范围内移动,光学放大倍数不变,这就避免了测试过程中工作距离的轻微改变导致系统放大倍数的变化,保证了系统规定测量精度。对于一般的工业测量、缺陷检测或者定位等,对物体成像的放大倍率没有严格要求,只要选用畸变小的镜头,就可以满足要求。

3.靶面大小与分辨率

镜头成像面大小必须大于与之配套的CCD相机的靶面,这样CCD相机的芯片才能得到充分的利用。镜头的选择要考虑其分辨率要与相机的像元大小等匹配,这样设计的系统能充分利用CCD相机的分辨精度,还能使系统的经济性达到最佳。

4.视场角与焦距

通过系统要求的视场角可以找到对应焦距的镜头,而通过系统提供的分辨率和相机的像元等参数,可以利用基本的几何光学原理计算出合适的系统焦距。

机器视觉检测系统简述及系统构成

机器视觉检测系统简述及系统构成 1机器视觉检测的一般模式 机器视觉检测的目标千差万别,检测的方式也不尽相同。农产品如苹果、玉米等通常是检测其成熟度,大小,形态等,工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸,表面缺陷等。不同的应用场合,就需要采用不同的检测设备和检测方法。如有的检测对精度要求高,就需要选择高分辨率的影像采集装置;有的检测需要产品的彩色信息,就需要采用彩色的工业相机装置。正是由于不同检测环境的特殊性,目前世界上还没有一个适用于所有产品的通用机器视觉检测系统。虽然各个检测系统采用的检测设备和检测方法差异很大,但其检测的一般模式却是相同的。机器视觉检测的一般模式是首先通过光学成像和图像采集装置获得产品的数字化图像,再用计算机进行图像处理得到相关检测信息,形成对被测产品的判断决策,最后将该决策信息发送到分拣装置,完成被测产品的分拣。 机器视觉检测的一般模式如图1所示: 图1机器视觉检测的一般模式 1.1图像获取 图像获取是机器视觉检测的第一步,它影响到系统应用的稳定性和可靠性。图像的获取实际上就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图像数据。机器视觉检测系统一般利用光源,光学镜头,相机,图像采集卡等设备获取被测物体的数字化图像。 1.2视觉检测 视觉检测通过图像处理的方法从产品图像中提取需要的信息,做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。通常这部分功能由机器视觉软件来完成。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测,并最大限度地减少对硬件系统的依赖性,而算法设计不够成熟的机器视觉软件则存在检测速度慢,误判率高,对硬件依赖性强等特点。在机器视觉检测系统中视觉信息的处理主要依赖于图像处理方法,它包括图像增强,数据编码和传输,平滑,边缘锐化,分割,特征提取,目标识别与理解等内容。 1.3分拣 对于一个检测系统而言,最终是要实现次品(含不同种类的次品)与合格品的分离即分拣,这部分功能由分拣机构来完成。分拣是机器视觉检测的最后一个也是最为关键的一个环节"对于不同的应用场合,分拣机构可以是机电系统!液压系统!气动系统中的某一种。但无论是哪一种,除了其加工制造和装配精度要严格保证以外,其动态特性,特别是快速性和稳定性也十分重要,必须在设计时予以足够的重视。 2机器视觉检测系统的构成 一个典型的机器视觉检测系统主要包括光源、光学镜头、数字相机、图像采集卡、图像处理模块、分拣机构等部份。其构成如图2所示。 图2典型的机器视觉检测系统 3光源

《机器视觉及其应用》习题

第一章机器视觉系统构成与关键技术 1、机器视觉系统一般由哪几部分组成?机器视觉系统应用的核心目标是什么?主要的分 成几部分实现? 用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断的装置。组成:光源、场景、摄像机、图像卡、计算机。用机器来延伸或代替人眼对事物做测量、定位和判断。三部分:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2、图像是什么?有那些方法可以得到图像? 图像是人对视觉感知的物质再现。光学设备获取或人为创作。 3、采样和量化是什么含义? 数字化坐标值称为取样,数字化幅度值称为量化。采样指空间上或时域上连续的图像(模拟图像)变换成离散采样点(像素)集合的操作;量化指把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换。采样和量化实现了图像的数字化。 4、图像的灰度变换是什么含义?请阐述图像反色算法原理? 灰度变换指根据某种目标条件按照一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值,从而改善画质,使图像的显示效果更加清晰的方法。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反。 第二章数字图像处理技术基础 1、对人类而言,颜色是什么?一幅彩色图像使用RGB色彩空间是如何定义的?24位真彩 色,有多少种颜色? 对人类而言,在人类的可见光范围内,人眼对不同波长或频率的光的主观感知称为颜色。 一幅图像的每个像素点由24位编码的RGB 值表示:使用三个8位无符号整数(0 到255)表示红色、绿色和蓝色的强度。256*256*256=16,777,216种颜色。 2、红、绿、蓝三种颜色为互补色,光照在物体上,物体只反射与本身颜色相同的色光而吸 收互补色的光。一束白光照到绿色物体上,人类看到绿色是因为? 该物体吸收了其他颜色的可见光,而主要反射绿光,所以看到绿色。 3、成像系统的动态范围是什么含义? 动态范围最早是信号系统的概念,一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。而在实际用途中,多用对数和比值来表示一个信号系统的动态范围,比如在音频工程中,一个放大器的动态范围可以表示为: D = lg(Power_max / Power_min)×20; 对于一个底片扫描仪,动态范围是扫描仪能记录原稿的灰度调范围。即原稿最暗点的密度(Dmax)和最亮处密度值(Dmin)的差值。 我们已经知道对于一个胶片的密度公式为D = lg(Io/I)。那么假设有一张胶片,扫描仪向其投射了1000单位的光,最后在共有96%的光通过胶片的明亮(银盐较薄)部分,而在胶片的较厚的部分只通过了大约4%的光。那么前者的密度为: Dmin=lg(1000/960)= 0.02; 后者的密度为: Dmax=lg(1000/40)= 1.40 那么我们说动态范围为:D=Dmax-Dmin=1.40-0.02=1.38。

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

机器视觉在自动化生产中的应用

机器视觉在自动化生产中的应用 如今,自动化技术在我国发展迅猛,人们对于机器视觉的认识更加深刻,对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度,让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能,让大批量、持续生产变成了现实,大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能,也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展,我们不难发现其应用范围越加的广泛,根据这些领域,我们大致可以概括出机器视觉的五大典型应用,这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 一、图像识别应用 图像识别,是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了,二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中,通过条码对产品进行跟踪管理。通过机器视觉系统,可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取,大大提高了现代化生产的效率。 二、图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一,几乎所有产品都需要检测,而人工检测存在着较多的弊端,人工检测准确性低,长时间工作的话,准确性更是无法保证,而且检测速度慢,容易影响整个生产过程的效率。因此,机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛,例如:硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中,壹圆硬币的侧边增强了防伪功能,鉴于生产过程的严格控制要求,在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统。另外,其还可应用于印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别,玻璃瓶的缺陷检测等。其中,机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测,也包括了药用玻璃瓶范畴,也就是说机器视觉也涉及到了医药领域,其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 三、视觉定位应用 视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域,设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片并进行绑定,这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。 四、物体测量应用 机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术,同样具有高精度和高速度的性能,但非接触无磨损,消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括,齿轮,接插件,汽车零部件,IC元件管脚,麻花钻,罗定螺纹检测等。 五、物体分拣应用 实际上,物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节,通过机器视觉系统将图像进行处理,实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。

机器视觉构成简介及应用

机器视觉构成简介及应用 人类认识外界信息的80%来自于视觉,而机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断,机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样,通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科,同时也是一个交叉学科,机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究,从而建立由图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统,其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用,并逐渐进入我们的日常生活。 一.机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能,再现于人类视觉有关的某些智能行为,从客观事物的图像中提取信息进行处理,并加以理解,最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术,其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等,这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统 机器视觉强调实用性,要能适应工业现场恶劣的环境,并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性,要求高速度和高精度,且具有非接触性、实时性、自动化和智能高等优点,有着广泛的应用前景。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过CCD或 CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号,然后通过 A/D 转换成数字信号传送给专用的图像处理系统,并根据像素分布、亮度和颜色等信息,将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置和长度等,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉一般都包括以下四个过程:

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:

机器视觉之工业镜头的概念及分类

工业镜头的概念及分类 工业镜头的概念及分类 工业镜头一般称为摄像镜头或摄影镜头,简称镜头,其功能就是光学成像。镜头是机器视觉系统中的重要组件,对成像质量有着关键性的作用,它对成像质量的几个最主要指标都有影响,包括:分辨率、对比度、景深及各种像差。镜头不仅种类繁多,而且质量差异也非常大,但一般用户在进行系统设计时往往对镜头的选择重视不够,导致不能得到理想的图像,甚至导致系统开发失败。本文的目的是通过对各种常见镜头的分类及主要参数介绍,总结各种因素之间的相互关系,使读者掌握机器视觉系统中镜头的选用技巧。 根据有效像场的大小划分 把摄影镜头安装在一很大的伸缩暗箱前端,并在该暗箱后端安装一块很大的磨砂玻璃。当将镜头光圈开至最大,并对准无限远景物调焦时,在磨砂玻璃上呈现出的影像均位于一圆形面积内,而圆形外则漆黑,无影像。此有影像的圆形面积称为该镜头的最大像场。在这个最大像场范围的中心部位,有一能使无限远处的景物结成清晰影像的区域,这个区域称为清晰像场。照相机或摄影机的靶面一般都位于清晰像场之内,这一限定范围称为有效像场。由于视觉系统中所用的摄像机的靶面尺寸有各种型号,所以在选择镜头时一定要注意镜头的有效像场应该大于或等于摄像机的靶面尺寸,否则成像的边角部分会模糊甚至没有影像。 根据焦距分类 根据焦距能否调节,可分为定焦距镜头和变焦距镜头两大类。依据焦距的长短,定焦距镜头又可分为鱼眼镜头、短焦镜头、标准镜头、长焦镜头四大类。需要注意的是焦距的长短划分并不是以焦距的绝对值为首要标准,而是以像角的大小为主要区分依据,所以当靶面的大小不等时,其标准镜头的焦距大小也不同。变焦镜头上都有变焦环,调节该环可以使镜头的焦距值在预定范围内灵活改变。变焦距镜头最长焦距值和最短焦距值的比值称为该镜头的变焦倍率。变焦镜头有可分为手动变焦和电动变焦两大类。 变焦镜头由于具有可连续改变焦距值的特点,在需要经常改变摄影视场的情况下非常方便使用,所以在摄影领域应用非常广泛。但由于变焦距镜头的透镜片数多、结构复杂,所以最大相对孔径不能做得太大,致使图像亮度较低、图像质量变差,同时在设计中也很难针对各种焦距、各种调焦距离做像差校正,所以其成像质量无法和同档次的定焦距镜头相比。 实际中常用的镜头的焦距是从4毫米到300毫米的范围内有很多的等级,如何选择合适焦距的镜头是在机器视觉系统设计时要考虑的一个主要问题。光学镜头的成像规律可以根据两个基本成像公式牛顿公式和高斯公式来推导,对于机器视觉系统的常见设计模型,我们一般是根据成像的放大率和物距这两个条件来选择合适焦距的镜头的,在此给出一组实用的计算公式: 放大率:m=h’/h=L’/L 物距:L = f(1+1/m) 像距:L’= f(1+m) 焦距:f = L/(1+1/m) 物高:h = h’/m = h’(L-f)/f 像高:h’ = mh = h(L’-f)/f 特殊用途的镜头

机器视觉的现状及其应用

河北工业大学 院系:河北工业大学机械工程学院 班级:机研155班 姓名:翟云飞 学号: 201531204037 题目:机器视觉技术及其应用

目录 1.机器视觉的发展现状 2.机器视觉系统组成 2.1机器视觉系统的工作原理 3.机器视觉的应用 3.1基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统检测系统 3.2基于机器视觉的柔性制造岛在线零件识别系统 3.3基于机器视觉的PCB光板缺陷检测技术 3.4新兴行业 4.机器视觉发展趋势 5.中国机器视觉产业的发展现状 5.1、随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势 5.2、统一开放的标准是机器视觉发展的原动力 5.3、基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 5.4、标准化、一体化解决方案也将是机器视觉的必经之路 6.参考文献

1.中国机器视觉的发展趋势 近年来,机器视觉已经发展成为光电子的一个应用分支,广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。机器视觉在中国的蓬勃发展,使从事机器视觉的公司和人员大量涌现。首先概述了机器视觉技术的基本原理并分析了机器视觉系统的构建;接着论述了机器视觉技术的当前主要应用领域与情况;最后分析了现阶段机器视觉技术存在的问题。 2.机器视觉系统组成及其工作原理 简言之,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)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。 从原理上机器视觉系统主要由三部分组成:图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。—个典型的机器视觉系统应该包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块,如图1所示。

机器视觉简介

机器视觉概述 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS 和CCD 两种)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。 【应用领域】 机器视觉广泛应用于各个方面,广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。 【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。系统可再分为、主端电脑(Host Computer)、影像获取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。 以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分,在本实验室中机器视觉的主要系统组成为:光源、工控机、工业相机、镜头;其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖(实验室的光源性能一般,光照条件良好)。 图1 典型的机器视觉系统

图2 本实验室的机器视觉的主要组成 尽量以本实验室现有的实验条件为主,其他需要的部分按实际要求也可以添加。 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等,实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块: 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。

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用 如今,自动化技术在我国发展迅猛,人们对于机器视觉的认识更加深刻,对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度,让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能,让大批量、持续生产变成了现实,大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能,也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展,我们不难发现其应用范围越加的广泛,根据这些领域,我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用,这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用。 图像识别,是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了,二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中,通过条码对产品进行跟踪管理,通过机器视觉系统,可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取,大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一,几乎所有产品都需要检测,而人工检测存在着较多的弊端,人工检测准确性低,长时间工作的话,准确性更是无法保证,而且检测速度慢,容易影响整个生产过程的效率。因此,机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛,例如:硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中,壹圆硬币的侧边增强了防伪功能,鉴于生产过程的严格控制要求,在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统;印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别等;玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测,也包括了药用玻璃瓶范畴,也就是说机器视觉也涉及到了医药领域,其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 视觉定位应用

机器视觉在医疗器械行业的运用

机器视觉在医疗器械行业的应用 摘要一次性注射针的外观缺陷是影响产品质量的主要因素。为了实现对注射针的外观缺陷检测自动化,本文研究了用西门子机器视觉[1]技术结合西门子自动化[2]设备在线检测注射针的外观缺陷并自动剔除不合格产品的方法。在实际生产过程的运用中,注射针检测系统得到了多家医疗器械厂商的好评。 关键词一次性注射针缺陷检测西门子机器视觉自动化 Abstract The defect on the appearance of the one-off injector pin is the main influencing factor to it’s quality. To realize defect inspection automatically for the defect on the appearance of the one-off injector pin, some defect inspecting methods for the one-off injector pin by SIMATIC machine vision combine with SIMATIC automatic equipment are studied in this article. In actual project, the equipment of Hang zhou Huafeng automatic company that inspects the appearance of the one-off injector pin obtained good effect from many medical instrument manufacturers. Key Words one-off injector pin, defect inspection, SIMATIC machine vision, automation 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

机器视觉基本介绍

机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用:利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 机器视觉系统的特点:是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别,并能保质保量的完成生产任务 视觉检测:指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS 和CCD 两种)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。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 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。 镜头 FOV(Field of Vision)=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

机器视觉应用有哪些 浅谈机器视觉软件的介绍与选择

机器视觉应用有哪些浅谈机器视觉软件的介绍与选择 本文主要是关于机器视觉的相关介绍,并着重对机器视觉的应用场景进行了详尽的阐述。 机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS 和CCD两种)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,得到被摄目标的形态信息,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。 机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O 卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。[2]机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头(定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头)、相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。 系统可再分为 一、采集和分析分开的系统。 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器 影像摄影机 定焦镜头镜头 显微镜头

机器视觉系统中镜头的选用技巧

热点论坛 Column 专栏 29 2006年2月刊 自动化博览 Selection Technique of Lens in Machine Vision System 1 概述 光学镜头一般称为摄像镜头或摄影镜头,简称镜头,其功能就是光学成像。镜头是机器视觉系统中的重要组件,对成像质量有着关键性的作用,它对成像质量的几个最主要指标都有影响,包括:分辨率、对比度、景深及各种像差。镜头不仅种类繁多,而且质量差异也非常大,但一般用户在进行系统设计时往往对镜头的选择重视不够,导致不能得到理想的图像,甚至导致系统开发失败。本文的目的是通过对各种常见镜头的分类及主要参数介绍,总结各种因素之间的相互关系,使读者掌握机器视觉系统中镜头的选用技巧。 2 机器视觉系统中常用镜头的分类 (1) 根据有效像场的大小划分 把摄影镜头安装在一很大的伸缩暗箱前端,并在该暗箱后端安装一块很大的磨砂玻璃,当将镜头光圈开至最大,并对准无限远景物调焦时,在磨砂玻璃上呈现出的影像均位于一圆形面积内,而圆形外则漆黑、无影像。此有影像的圆形面积称为该镜头的最大像场。在这个最大像场范围的中心部位,有一能使无限远处的景物结成清晰影像的区域,这个区域称为清晰像场。照相机或摄影机的靶面一般都位于清晰像场之内,这一限定范围称为有效像场。由于视觉系统中所用的摄像机的靶面尺寸有各种型号,所以在选择镜头时一定要注意镜头的有效像场应该大于或等于摄像机的靶面尺寸,否则成像的边角部分会模糊甚至没有影像。 根据有效像场的大小分类见表1。 表1 分类 (2) 根据焦距分类 根据焦距能否调节,可分为定焦距镜头和变焦距镜头两大类。依据焦距的长短,定焦距镜头又可分为鱼眼镜头、短焦镜头、标准镜头、长焦镜头、超长焦五大类。需要注意的是焦距的长短划分并不是以焦距的绝对值为首要标准,而是以像角的大小为主要区分依据,所以当靶面的大小不等时,其标准镜头的焦距大小也不同。变焦镜头上都有变焦环,调节该环可以使镜头的焦距值在预定范围内灵活改变。变焦距镜头最长焦距值和最短焦距值的比值称为该镜头的变焦倍率。变焦镜头有可分为手动变焦和电动变焦两大类。 变焦镜头由于具有可连续改变焦距值的特点,在需要经常改变摄影视场的情况下非常方便使用,所以在摄影领域应用非常广泛。但由于变焦距镜头的透镜片数多、结构复杂,所以最大相对孔径不能做得太大,致使图像亮度较低、图像质量变差,同时在设计中也很难针对各种焦距、各种调焦距离做像差校正,所以其成像质量无法和同档次的定焦距镜头相比。 实际中常用的镜头的焦距是从4毫米到1000毫米的范围内有很多的等级,如何选择合适焦距的镜头是在机器视觉系统设计时要考虑的一个主要问题。光学镜头的成像规律可以根据两个基本成像公式即牛顿公式和高斯公式来推导,对于机器视觉系统的常见设计模型,一般是根据成像的放大率和物距这两个条件来选择合适焦距的镜头的,在此给出一组实用的计算公式: ? 放大率:m=h’/h=L’/L ;? 物距:L = f(1+1/m); 有效像场尺寸 3.2mm ×2.4mm (对角线4mm ) 4.8mm ×3.6mm (对角线6mm )6.4mm ×4.8mm (对角线8mm )8.8mm ×6.6mm (对角线11mm )12.8mm ×9.6mm (对角线16mm )21.95mm ×16mm (对角线27.16mm )10.05mm ×7.42mm (对角线12.49mm )36mm ×24mm 40mm ×40mm 80mm ×60mm 82mm ×56mm 240mm ×180mm 电视摄像镜头电影摄影镜头照相镜头 镜头类型 1/4英寸摄像镜头 1/3英寸摄像镜头1/2英寸摄像镜头2/3英寸摄像镜头1英寸摄像镜头 35mm 电影摄影镜头 16mm 电影摄影镜头135型摄影镜头127型摄影镜头120型摄影镜头中型摄影镜头大型摄影镜头 机器视觉系统 中镜头的选用技巧 王亚鹏(1972-) 男,河北安平人,现就职于中国大恒(集团)有限公司北京图像视觉技术分公司任副总工程师、开发部经理,研究方向为机器视觉、模式识别。 (中国大恒(集团)有限公司北京图像视觉技术分公司,北京 100080) 王亚鹏 机器视觉

机器视觉之工业镜头的基本参数

工业镜头的基本参数 工业镜头相当于人眼的晶状体,如果没有晶状体,人眼看不到任何物体;如果没有镜头,那么摄像头所输出的图像;就是白茫茫的一片,没有清晰的图像输出,这与我们家用摄像机和照相机的原理是一致的。 当人眼的肌肉无法将晶状体拉伸至正常位置时,也就是人们常说的近视眼,眼前的景物就变得模糊不清;摄像头与镜头的配合也有类似现象,当图像变得不清楚时,可以调整摄像头的后焦点,改变CCD芯片与工业镜头基准面的距离(相当于调整人眼晶状体的位置),可以将模糊的图像变得清晰。 由此可见,镜头在闭路监控系统中的作用是非常重要的。工程设计人员和施工人员都要经常与镜头打交道:设计人员要根据物距、成像大小计算镜头焦距,施工人员经常进行现场调试,其中一部分就是把镜头调整到最佳状态。 一.工业镜头的安装尺寸,接口 所有的摄象机镜头均是螺纹口的,CCD摄象机的镜头安装有两种工业标准,即C安装座和CS安装座。两者螺纹部分相同,但两者从镜头到感光表面的距离不同。 C安装座:从镜头安装基准面到焦点的距离是17.526mm。 CS安装座:特种C安装,此时应将摄象机前部的垫圈取下再安装镜头。其镜头安装基准面到焦点的距离是12.5mm。如果要将一个C安装座镜头安装到一个C S安装座摄象机上时,则需要加装一个5mm厚的接圈。 二.镜头的尺寸 以摄象机镜头尺寸分镜头可以分为1英寸、2/3英寸、1/2英寸、1/3英寸、1/4英寸、1/5英寸等规格,下面是一个简单的芯片尺寸规格表: 格式1英寸2/3英寸1/2英寸1/3英寸1/4英寸 高度9.6mm 6.6 mm 4.8 mm 3.6 mm 2.4 mm 宽度12.8 mm 8.8 mm 6.4 mm 4.8 mm 3.2 mm 摄像机镜头规格应视摄象机的CCD尺寸而定,两者应相对应。大概: ★摄像机的CCD靶面大小为1/2英寸时,镜头应选1/2英寸。 ★摄像机的CCD靶面大小为1/3英寸时,镜头应选1/3英寸。 ★摄像机的CCD靶面大小为1/4英寸时,镜头应选1/4英寸。 如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸大时,将使图像视野比镜头视野小,即不能很好地利用镜头的视野;如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸小时,将发生“隧道效应”,即图像有圆形的黑框,像在隧道里拍的一样。 监控相机一般都比较小,甚至小于1/3英寸;工业相机稍微大一些,一般1/2英寸到1英寸不等;传统的135相机底片比当前的一般感光芯片都大,36mm×24mm(1.4英寸×0.9英寸),画面对角线长度为43mm(1.7英寸),即是1.7英寸的,120中幅相机,其感光面尺寸有三种:45

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

机器视觉在工业自动化中的应用

工业4.0时代的到来,让机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要,人们对于机器视觉的认识也愈加深刻,机器视觉系统提高了生产的自动化程度,大大提高了生产效率和产品精度。 机器视觉系统可以通过机器视觉产品即图像摄取装置,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,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,然后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。 1、图像识别应用 利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了,二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中,通过条码对产品进行跟踪管理。通过机器视觉系统,可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取,大大提高了现代化生产的效率。 2、图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一,几乎所有产品都需要检测,而人工检测存在着较多的弊端,人工检测准确性低,长时间工作的话,准确性更是无法保证,而且检测速度慢,容易影响整个生产过程的效率。因此,机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛,比如应用于印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别,玻璃瓶的缺陷检测等。其中,机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测,也包括了药用玻璃瓶范畴,也就是说机器视觉也涉及到了医药领域,其主要检测包括尺寸检

测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 3、物体测量应用 机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术,同样具有高精度和高速度的性能,但非接触无磨损,消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括,齿轮,接插件,汽车零部件,IC元件管脚,麻花钻,罗定螺纹检测等。 4、视觉定位应用 视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域,设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片并进行绑定,这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。 5、物体分拣应用 物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节,通过机器视觉系统将图像进行处理,实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。 随着社会现代化的蓬勃发展,我国工业取得了长足的发展。经过机器视觉检测市场的长期积累,我国涌现出一批具有一定实力的机器视觉研发和生产企业,泰视特就是代表企业之一。 机器视觉可以代替人眼做测量和判断,在工业自动化中的应用自然是十分重要的,我司机器视觉在食品、饮料、制药、酒水、日化、电子、五金、汽配、包装、印刷等行业均有广泛的应用,在不久的将来,还将会有更多领域的突破和发展。

机器视觉简介

机器视觉 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)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。 发展折叠 如今,中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一,应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心,高要求的零部件加工及其相应的先进生产线,使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。 经历过长期的蛰伏,2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年,中国机器视觉市场规模达到8.3亿元,同比增长48.2%,其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%,工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅,皆为2007年以来的最高水平。 2011年,中国机器视觉市场步入后增长调整期。相较2010年的高速增长,虽然增长率有所下降,但仍保持很高的水平。2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元,同比增长30.1%,增速同比2010年下降18.1个百分点,其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速,光源也达到了28.6%的增长幅度,增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币,增长35.1%。市份额达到了46.3%。电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。 概述折叠编辑本段 机器视觉(Machine vision) 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;

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