机器视觉中三种主要光源的分析报告

机器视觉中三种主要光源的分析报告
机器视觉中三种主要光源的分析报告

机器视觉中三种主要光源的分析报告

重庆大学光电工程学院09级测控专业卫瑷宇

前言:此篇分析报告主要分为五部分,前三部分分别分析了机器视觉中所使用的到的三种主要光源,第四部分对这三种光源进行对比分析,第五部分提出了机器视觉中基于此类光源,可以对检测结果进行优化的方案。

一、LED同轴光源

基本特性:LED灯具有体积小、能耗小、热量低、亮度高、寿命长、环保及坚固耐用等多种优越性能,是目前最为理想的光源选择,LED同轴光源基于LED灯的基本性质,经加工设计后,发出的光线平行垂直照射,均匀,适用于反射度极高的金属表面以及玻璃等,能够清晰的反映出凹凸物体的表面图像。

照明原理:在同轴灯里面安装一块45度半透半反玻璃。将高亮度,高密度的LED阵列排列在线路板上,形成一个面光源,面光源发出的光线经过透镜之后,照射到半透半反玻璃上,光线先通过全反射垂直照到被测物体上,从被测物体上反射的光线垂直向上穿过半透半反玻璃,进入摄像头。这样就既消除了反光,又避免了图像中产生摄像头的倒影。物体所呈现出清晰的图像,并被相机捕获,用于进一步的分析和处理。

配备材料:

若干小型LED 光源,一个LED 线路板,一个半透半反射镜片,一个凸透镜,一个CCD 相机,相机和光源托架,各种连接电缆。

注意事项:

1. 因为处理的图像为边缘极细微破损的部位,分辨率要求较高,因此可选用线性CCD 相机。相机的具体性能要求还要再看对精度的要求。

2. 安装时,图2中A 透镜的位置必须经过多次调试才能确定,因为A 透镜的位置对光的路径影响很大,必须经过反复的调整直至达到图3黄色区域的效果时才能进行固定。

3. 同轴灯只能接收和物体垂直,也就是和镜头同轴光线,因此不能用来检测有弧度的物体。

适用场合:由于明亮均匀的照明光源能够覆盖整个视场,因此这套照明光源系统可以成为镜面加工过程中检测刮痕的理想光源。在工业中,可以用标准的同轴照明光源,检测轴承的边缘及其破损情况。

另外,同轴灯还有一种,就是点光源。因为点光源是和同轴镜头配合使用。事实上,只是把上面同轴灯45度半透半反的玻璃,移植到镜头里面去了,所以这时选的是同轴镜头。

二、LED 条形光源

基本特性:将高密度LED 阵列

放置在紧凑的,成直角且可倾

斜的矩形照明单元中。LED 条

形光源可提供斜射照明,亮度

高。它的灵活性较大,但调试

时也要相对费事一些。LED 条

形光源的低角度照射是检测金

属表面边缘和突出印刷、破损

的理想照明。

照明原理:将LED 以高密度排

列在单个条形平面电路板上。

根据其设计特点,条形光源的

安装角度可以进行调解,并且

可以以任意角度照射在被测物

体表面,光线的角度和方向可

以完全改变所获取的图像。

配备材料:若干小型LED 光源,

两个条形LED 线路板,一个CCD 相机,一个相机托架,两个光源托架,各种连接电缆

适用场合:条形光源可以用来检测印刷在包装箱上的文字,保鲜膜的破损以及传送带的损伤等。

附:条形方式成像实例

晶片上刻印字符检测

只有字符清晰的显示。

使用光源:LDL-74×27 反光曲面上的字符检测

在图像上半部分可以看到当用直射光源(如环形光)时,会产生炫目光。在下半部分由于采用使用LDL 系列,就产生了清晰的图像。

使用光源:LDL-42×15 读取二维条形码 反光电路板上二维条形码清晰的图像。

使用光源: LDL 定制光源

三、低角度方式照明

基本原理:低角度方式照明采用

LED 环形光源。与沐光方式用的环形

光源不同的是,它更大,安装的角度

更低,接近 180 度。低角度方式下,

光源以接近 180 度角照明物体, 容

易突出被检测物体的边缘和高度变

化。适合被测物体边缘检测和表面光

滑物体的划痕检测。

配备材料:若干小型LED 光

源,两个环形LED 线路板及

铝制外壳,一个CCD 相机,

一个相机托架,两个光源托

架,各种连接电缆

适用场合:检测平面和有纹理的表面。当需要清晰的显示出物体的边缘轮廓,并检查出金属表面边缘的破损情况时,也很适用。

附:低角度方式成像实例

电池底部刻印字符检测

15 mm的WD 突出刻印字符。使用光源:LDR-75LA-1 一次性相机镜头破损检测

用低角度光突出镜头表面划痕。

使用光源:LDR-132LA

CD-ROM 内环裂痕检测

低角度光源突出裂痕,同时防止图像

中出现LED反射镜像。

使用光源:

LDR-74LA

四、三种光源的对比分析

机器视觉中主要使用的三种光源:同轴光源,条形光源,零度角光源(低角度方式照明)都具有自身的优势和特性。三种照明方式皆适用于平面物体,且都能检测出物体表面的刮痕和破损。对于带弧度的物体,需要用到另外的LED光源。

通过对比分析,我们可以看到:

同轴光源设计巧妙,最大的特性是能够作为反射度极高的金属表面以及玻璃的照射光源,在镜面加工工业中,具有不可替代的作用。在配置过程中,尤其需要注意调节凸透镜和半透半反玻璃的位置。为了得到最佳的照明效果,应该进行反复的调试。

条形光源最大的特性是灵活性大,可以从多个角度采集图像,获得全方位的图像信息。对于需要获得全面的表面特征的物体,如检测被测物体是否有光泽,是否有表面纹路时,可以选择条形光源。

零角度光源最大的特性是物体的边缘轮廓显示得非常清晰,重点运用于检查金属边缘的破损情况。但同时也要注意这种低角度方式照明对光源的散热要求较高,而且会产生极度阴影,选择时可根据实际需要来看。

五、检测结果的优化方案

1.颜色。我们要检测的物体,大部分是不透明、不发光的物体。这些物体都具有反射或吸收不同波长的色光的能力,被吸收掉的色光我们是看不见的。只有反射回来的色光才直接作用于我们的眼睛, 所以我们看到的不透明体的颜色是反射光的颜色, 这就是 “反射色” 。图9所示彩色轮展示了色彩之间的对应情况。用一种颜色照射它相对的颜色,基本是黑色;照射

其它颜色,物体亮度依次增加;照射同样的颜色,

可以得到最大的亮度。 所以,适当的选择光源

颜色,可以增强图像的对比度。

实例:图10展示了 BGA 焊点分别在红色光和蓝

色光下的成像实例;在红色光下,芯片中央的条

纹依然清晰可见(图中),这为引脚检测引入了一

些干扰;在蓝色光下,芯片中央的条纹基本看不

见了,仅留下BGA 焊点的影像,便于后续检测。

2.滤光镜 。消除不必要的数据和噪声可以加快有用信息的处理速度。 滤光镜是一个简单的限制进入相机光线的技术。常见的滤光镜有偏光镜、波通镜和阻隔镜。它们的作用类似滤波器,滤掉符合一定条件的信号。

实例:图11 展示了偏光镜消除眩光的一个成像实例。在相机镜头前添加偏光镜,旋转偏光镜到眩光最小的地方;如果眩光还影响检测,则可以再加一个偏光镜直到图像清晰为止。

注:部分资料和图片来自网络。

【完整版】2020-2025年中国机器视觉行业市场发展战略研究报告

(二零一二年十二月) 2020-2025年中国机器视觉行业市场发展战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业市场发展战略研究概述 (7) 第一节研究报告简介 (7) 第二节研究原则与方法 (7) 一、研究原则 (7) 二、研究方法 (8) 第三节企业市场发展战略的作用、特征及与企业的关系 (10) 一、企业市场发展战略的作用 (10) 二、市场发展战略的特征 (11) 三、市场发展战略与企业战略的关系 (12) 第四节研究企业市场发展战略的重要性及意义 (13) 一、重要性 (13) 二、研究意义 (13) 第二章市场调研:2018-2019年中国机器视觉行业市场深度调研 (14) 第一节机器视觉概述 (14) 一、机器视觉的定义 (14) 二、机器视觉行业的权威定义 (15) 三、机器视觉行业及其应用领域简介 (16) (1)机器视觉是人工智能最重要的分支之一 (16) (2)工业是机器视觉技术最大的应用领域之一 (18) (3)工业领域之外的其他应用领域 (19) (4)机器视觉技术在工业领域中的具体应用 (20) 第二节我国机器视觉行业监管体制与发展特征 (23) 一、所处行业及确定所属行业的依据 (23) 二、行业主管部门及监管体制 (24) 三、行业主要法律法规政策 (24) 四、产业链上游及中游情况,代表性企业 (27) 五、行业的周期性、区域性和季节性 (29) (1)行业周期性 (29) (2)行业区域性 (29) (3)行业季节性 (30) 六、进入本行业的主要障碍 (30) (1)技术壁垒 (30) (2)人才壁垒 (30) (3)品牌壁垒 (30) (4)规模壁垒 (31) (5)服务壁垒 (31) (6)客户资源壁垒 (31) 第三节2018-2019年中国机器视觉行业发展情况分析 (31) 一、机器视觉技术及行业保持高速发展 (32) 二、机器视觉行业在中国处于快速发展阶段 (32) 第四节2018-2019年我国机器视觉行业竞争格局分析 (33)

机器视觉中光源选型的基本要素

机器视觉中光源选型的基本要素 在机器视觉中,获得一张高质量的可处理图像至关重要。机器视觉系统之所以成功,首先要保证图像质量好,特征明显。反之,如果图像质量不好,特征不明显,会使机器视觉系统变得不可靠或鲁棒性不高,甚至导致项目失败。因此,光源选择技能是必须的,下面为大家介绍光源选型的基本要素:1. 光源颜色良好的光源颜色选择可以使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度,即,特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别,从而易于特征的区分。为了最大程度区分被观察物和背景,通常选择互补色光源,例如,当被观察物为绿色时,选择红色光源背景能提高对比度。当被观察物中混杂一些我们不希望看到的杂质时,通常选择与杂志颜色相同的背景光源颜色,这样可以在视觉效果上滤除杂质干扰。检测微小尘粒时,紫外光是一个良好选择。例如在晶片尘粒检测时,通常用到紫外光。2. 照明方式良好的照明方式应该保证需要检测的特征突出于其他背景。照明方式有很多中,例如前向照明、背向照明、同轴光照明等,根据不同的应用背景,不同的照明方式直接与项目成败相关。当需要突出物体轮廓时,通常采用背向照明,即被观察物位于光源和高速相机之间。多种方式的前向照明此外,在一些特殊应用场合,灵活使用定制的照明方式也很重要。例如,为了节省光源和高速相机的摆放空间同时又达到光源从一定角度照射的效果,可使用反射镜,科天健自主研发的焊缝跟踪系统将高速相机和激光线发射器固定在一个小盒子内,通过一个反射镜改变激光线方向,使激光线和高速相机光轴方向呈大角度,以便针对焊缝进行激光三角测量。焊缝跟踪照明系统3. 其他要素光源的亮度、鲁棒性也是光源选型中不可忽略的要素。亮度:当选择两种光源的时候,最佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时,可能有三种不好的情况会出现。第一,高速相机的信噪比不够;由于光源的亮度不够,图像的对比度必然不够,在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次,光源的亮度不够,必然要加大光圈,从而减小了景深。另外,当光源的亮度不够的时候,自然光等随机光对系统的影响会最大。鲁棒性:是指光源是否对部件的位置敏感度最小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时,结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源,增大了对高亮区域的镜面反射

机器视觉光源的选择

机器视觉光源选择 一、机器视觉光源分类 OPT机器视觉光源共有25大系列 1、环形光源(OPT-RI系列) 特点:环形光源提供不同角度照射,能突出物体的三维信息,有效解决对角照射阴影问题。高密度LED阵列,高亮度;多种紧凑设计,节省安装空间;可选配漫射板导光,光线均匀扩散。 使用:PCB基板检测;IC元件检测;显微镜照明;液晶校正;塑胶容器检测;集成电路印字检测;通用外观检测。 2、条形光源(OPT-LI系列) 特点:条形光源是较大方形结构被测物的首选光源;颜色可根据需求搭配,自由组合;照射角度和安装随意可调。 使用:金属、玻璃等表面检查;表面裂缝检测;LCD面板检测;线阵相机照明;图像扫描。 3、高均匀条形光源(OPT-LIT系列) 特点:高密度贴片LED,高亮度,高散射漫射板,均匀性好;良好的散热设计确保产品稳定性和寿命;安装简单、角度随意可调;尺寸设计灵活;颜色多样可选,可定制多色混合、多类型排布非标产品。 使用:电子元件识别和检测;服装纺织;印刷品质量检测;家用电器外壳检测;圆柱体表面缺陷检测;食品包装检测;灯箱照明;替代荧光灯。 4、条形组合光源(OPT-LIM系列) 特点:四边配置条形光,每边照明独立可控;可根据被测物要求调整所需照明角度,适用性广。 使用:PCB基板检测,IC元件检测;显微镜照明,包装条码照明;二次元影像测量。 5、同轴光源(OPT-CO系列) 特点:高密度排列LED,亮度大幅提高;独特的散热结构,延长寿命,提高稳定性;高级镀膜分光镜,减少光损失;成像清晰,亮度均匀。 使用:此系列光源最适宜用于反射度极高的物体,如金属、玻璃、胶片、晶片等表面的划伤检测;芯片和硅晶片的破损检测,Mark点定位;包装条码识别。 6、底部背光源(OPT-FL系列) 特点:用高密度LED阵列面提供高强度背光照明,能突出物体的外形轮廓特征,尤其适合作为显微镜的载物台;红白两用背光源、红蓝多用背光源,能调配出不同的颜色,满足不同被测物多色要求。 使用:机械零件尺寸的测量;电子元件、IC的引脚、端子连接器检测;胶片污点检测;透明物体划痕检测等。

机器视觉系统——光源篇

机器视觉——光源篇收藏 一、为什么要使用光源 ?目的 将被测物体与背景尽量明显分别,获得高品质、高对比度的图像?地位 机器视觉三大技术(采像技术,处理技术,运动控制技术)之一?重要性 直接影响系统的成败,处理精度和速度 二、光源的种类 ?理想的光源应该是明亮,均匀,稳定的 ?视觉系统使用的光源主要有三种 高频荧光灯 光纤卤素灯 LED(发光二极管)照明 ?高频荧光灯 使用寿命约1500-3000小时 优点:扩散性好、适合大面积均匀照射 缺点:响应速度慢,亮度较暗 ?光纤卤素灯 使用寿命约1000小时 优点:亮度高 缺点:响应速度慢,几乎没有光亮度和色温的变化 ?LED灯

使用寿命约10000-30000小时 可以使用多个LED达到高亮度,同时可组合不同的形状 响应速度快,波长可以根据用途选择 三、LED光源的优势 ?可制成各种形状、尺寸及各种照射角度; ?可根据需要制成各种颜色,并可以随时调节亮度; ?通过散热装置,散热效果更好,光亮度更稳定; ?使用寿命长(约3万小时,间断使用寿命更长); ?反应快捷,可在10微秒或更短的时间内达到最大亮度; ?电源带有外触发,可以通过计算机控制,起动速度快,可以用作频闪灯;?运行成本低、寿命长的LED,会在综合成本和性能方面体现出更大的优势;?可根据客户的需要,进行特殊设计。 四、LED光源的颜色 ?主要颜色 红色 蓝色 绿色 白色 ?其他颜色 橙色 红外 紫外 五、照明技术的基础知识 1、照射光的种类

(1)直射光 主要来自于一个方向的光,可以在亮色和暗色阴影之间产生相对高的对比度图像。 (2)漫射光(扩散光) 各种角度的光源混合在一起的光。日常的生活用光几乎都是扩散光。 (3)偏振光 在垂直于传播方向的平面内,光矢量只沿某一个固定方向振动的光。通常是利用偏光板(片)来防止特定方向的反射。 (4)平行光 照射角度一致的光。太阳光就是平行光。发光角度越窄的LED直射光越接近平行光。 对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度,从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。 2、六种照明技术 通用照明,背光,同轴(共轴),连续漫反射,暗域及结构光。(1)一般目的的照明 通用照明一般采用环状或点状照明。环灯是一种常用的通用照明方式,其很容易安装在镜头上,可给漫反射表面提供足够的照明。 (2)背光照明: 背光照明是将光源放置在相对于摄像头的物体的背面。这种照明方式与别的照明方式有很大不同因为图像分析的不是发水光而是入射光。背光照明产生了很强的对比度。应用背光技术时候,物体表面特征可能会丢失。例如,可以应用背光技术测量硬币的直径,但是却无法判断硬币的正反面。 (3)同轴照明: 同轴照明是与摄像头的轴向有相同的方向的光照射到物体的表面。同轴照明使用一种特殊的半反射镜面反射光源到摄像头的透镜轴方向。半反射镜面只让从物体表面反射垂直于透镜的光源通过。同轴照明技术对于实现扁平物体且有镜面特征的表面的均匀照明很有用。此外此技术还可以实现使表面角度变化部分高亮,因为不垂直于摄像头镜头的表面反射的光不会进入镜头,从而造成表面较暗。连续漫反射照明:连续漫反射照明应用于物体表面的反射性或者表面有复杂的角度。连续漫反射照明应用半球形的均匀照明,以减小影子及镜面反射。这种照明方式对于完全组装的电路板照明非常有用。这种光源可以达到170立体角范围的均匀照明。 (4)暗域照明: 暗域照明是相对于物体表面提供低角度照明。使用相机拍摄镜子使其在其视野内,如果在视野内能看见光源就认为使亮域照明,相反的在视野中看不到光源就是暗域照明。因此光源是亮域照明还是暗域照明与光源的位置有关。典型的,暗域照明应用于对表面部分有突起的部分的照明或表面纹理变化的照明。 (5)结构光:结构光是一种投影在物体表面的有一定几何形状的光(如线形、圆形、正方形)。典型的结构光涉及激光或光纤。结构光可以用来测量相机到光源的距离。多轴照明:在许多应用中,为了使视野下不同的特征表现不同的对比度,需要多重照明技术。

机器视觉行业市场调研报告

机器视觉 市场调研报告 营业部:李凯丽 2015年9月2日

机器视觉技术是一项新兴产业,自起步发展至今,机器视觉在中国经历了三个发展阶段,其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。而在世界范围内,机器视觉已经为人类解决了许多重大问题,由于机器视觉自身领域的特点,目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域,创造了人工无法比拟的经济和社会价值。本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面,调研了机器视觉行业的发展状态,为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。 关键词:机器视觉、市场规模、竞争、前景

第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)

中国机器视觉行业发展现状与前景分析

中国机器视觉行业发展现状与前景分析 机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统,它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像,并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析,以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机,所以机器视觉有时也称为计算机视觉。 机器视觉行业的上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等的提供商。行业下游应用较广,主要下游市场是半导体和电子制造行业。除此之外还有应用到汽车、印刷包装、烟草、农业、医药和交通等领域。 图表1:机器视觉行业链示意图 资料来源:前瞻产业研究院 前瞻产业研究院发布的《2014-2018年中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》数据显示,2010年是中国机器视觉市场爆发增长的一年。行业经过了4-5年的孕育和积累,经济增长回暖,行业实现48%的快速增长。2010年,机器视觉市场高速增长的主要原因在于:电子制造、市政交通、汽车、食品和包装机械等众多行业需求的大幅增长带来包括机器视觉在内的自动化产品的需求增长;政策性因素和内生式复苏带来的增长在市政交通、汽车和电子制造行业表现明显。 从行业应用来看,电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2010年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为3.7亿人民币,增长60.9%,市份额达到了43.6%。汽车和市政交通的市场规模增长更是高达66.7%和63.2%。电子制造、汽车制造和市政交通行业占据了2/3以上的机器视觉市场份额。

2011年以来,制造行业发展环境不佳,机器视觉也增速态势下滑,2012年行业市场规模约12.5亿元。 图表2:2007-2012年我国机器视觉行业市场规模及增长率(单位:亿元,%) 资料来源:前瞻产业研究院 目前在我国随着配套基础建设的完善,技术、资金的积累,各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现,国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试,逐步开始了工业现场的应用。 其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少,因此,以上相关行业的应用空间还比较大。当然、其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。 分别按照20%,25%以及30%的增长率,2013-2018年我国机器视觉行业市场规模增长情况如下,乐观估计可达到60.3亿元。 图表3:2013-2018年我国机器视觉行业市场规模预测(单位:亿元,%)

机器视觉行业市场调研报告

机器视觉市场调研报告

机器视觉技术是一项新兴产业,自起步发展至今,机器视觉在中国经历了三个发展阶段,其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。而在世界范围内,机器视觉已经为人类解决了许多重大问题,由于机器视觉自身领域的特点,目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域,创造了人工无法比拟的经济和社会价值。本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面,调研了机器视觉行业的发展状态,为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。 关键词:机器视觉、市场规模、竞争、前景

第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)

机器视觉这个行业的发展前景怎么样

机器视觉这个行业的发展前景怎么样机器视觉已经出现在了很多领域,那么这个行业的前景怎么样呢?下文是一篇关于机器视觉行业的相关分析,小编个人觉得写得不错,故在此想跟大家分享一下。 基于计算机视觉与深度学习的人脸检测、人脸识别正在从安防、商业、金融、家居等各个领域不断迅速地、广泛而深入地介入到人们的生活中,但是对于传统人脸识别解决方案仍存在准确率不高、漏抓误报较多、人脸抓拍不清晰、图像质量不理想等问题,还是无法满足一些商业需求。 机器视觉产业链 机器视觉在生活中的的应用及其广泛,在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域,都发挥着重要的作用。而宏观上看,发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业,在金融、安防以及交通领域较为集中。

这些细分领域的投资者,大多都具有自身技术优势,并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。 机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗,从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位,都是机器视觉技术可以发挥的舞台。而为了因应层出不穷的新应用需求,工业相机的设计也出现新的发展方向。 国内机器视觉发展历史 我国机器视觉行业的起步比较晚,集中度也不是很高,最开始主要是代理国外品牌。近几年,很多的经销商开始自主开发产品,但在行业分布、渠道分销以及成熟的自动化产品等方面还是和国外有一定差距。国内机器视觉的相对成熟的自动化产品质量以及技术含量偏低,市场也远远没有饱和。 机器视觉企业大体可以分为层开发厂商、二次开发厂商和产品代理商。国内机器视觉企业主要为国外机器视觉产品代理商和系统二次开发厂商。目前进入我国机器视觉市场的国外品牌有100多家,我国本土的企业负责销售代理的企业有200多家,专业的系统集成商超过50家。我国真正的专业机器视觉底层厂商凤毛麟角,本土机器视觉系统厂商和机器视觉系统元器件生产商不多。 许多跨国公司开始在中国建立自己的分支机构。一般他们会在北京、上海、广州、深圳等建立自己在中国的分支机构,来管理关键的客户以及向合作伙伴提供技术和商务支持。 视觉行业企业数量

2016年机器视觉行业分析报告(完美版)

(此文档为word格式,可任意修改编辑!) 2016年3月

目录 一、机器视觉行业概况 5 1、机器视觉:用机器代替人眼来做测量和判断 5 2、机器视觉的原理及优势:机器视力不止“50” 6 3、机器视觉系统的组成9 (1)光源:LED光源综合性能最佳9 (2)镜头:系统中最关键的原件10 (3)相机:CCD 与CMOS 相机各有优势11 (4)图像采集卡:图像采集和处理的接口12 (5)图像处理软件:机器视觉的“大脑”13 4、机器视觉系统的产业链分析:产业链上中游主导机器视觉产业14 (1)上中游产业:软件开发和半导体器件是核心15 (2)下游产业分析:广泛的应用领域,稳定的市场需求16 二、机器视觉行业竞争格局:美日两系行业领跑,市场规模进一步扩大17 1、机器视觉行业三阶段发展史17 2、市场背景:工业40——工业机器人蓬勃发展18 3、美日两系公司比较:各有千秋的行业巨头19 (1)美国康耐视(Cognex Corp):视觉读码专家19 (2)日本基恩士(Keyence):机器视觉行业的世界领跑者20

(3)美日两系公司市场表现总结22 4、机器视觉行业的前景预测:中国市场是新爆发点22 三、中国机器视觉行业:设备需求大幅增温,国内市场潜力巨大 24 1、中国机器视觉行业成长概况:正在进入黄金增长期24 2、三大因素促进机器视觉行业发展和升级26 (1)技术层面:专利数量大增26 (2)产业政策:机器视觉迎政策“东风”27 (3)国际视角:加入国际产业链,建设智能化工厂成为必然要求29 3、国内机器视觉产业:逐渐从低端走向高端应用30 (1)国内企业概况:以代理商为主,自身业务技术有待提高30 (2)市场应用欠成熟,逐渐发展走向中国制造2025 31 4、中国机器视觉未来发展趋势32 (1)半导体行业的发展带动机器视觉行业市场32 (2)基于嵌入式的产品将取代板卡式产品33 (3)个性化的服务和方案代替标准化产品35 四、A股上市机器视觉企业剖析:精耕细作的中国机器视觉35 1、公司概况35 2、行业壁垒:企业做强做大的阻力36 (1)技术壁垒:技术密集型企业36 (2)人才壁垒:创新驱动实质上是人才驱动37

机器视觉之光源的显色性与色温

光源的显色性与色温 光源对物体的显色能力称为显色性,是通过与同色温的参考或基准光源(白炽灯或太阳光)下物体外观颜色的比较。光所发射的光谱内容决定光源的光色,但同样光色可由许多,少数甚至仅仅两个单色的光波纵使而成,对各个颜色的显色性亦大不相同。相同光色的光源会有相异的光谱组成,光谱组成较广的光源较有可能提供较佳的显色品质。 当光源光谱中很少或缺乏物体在基准光源下所反射的主波时,会使颜色产生明显的色差(color shift)。色差程度愈大,光源对该色的显色性愈差。演色指数系数(Kaufman)仍为目前定义光源显色性评价的普遍方法
显色分两种 忠实显色:能正确表现物质本来的颜色需使用显色指数(Ra)高的光源,其数值接近100,显色性最好。 效果显色:要鲜明地强调特定色彩,表现美的生活可以利用加色的方法来加强显色效果。采用低色温光源照射,能使红色更加鲜艳;采用中等色温光源照射,使蓝色具有清凉感;采用高色温光源照射,使物体有冷的感觉。 显色指数与显色性的关系 当光源光谱中很少或缺乏物体在基准光源下所反射的主波时,会使颜色产生明显的color shift.色差程度越大,光源对该色的显色性越差。演色指数系数(Kau fman)仍为目前定义光源显色性评价的普遍方法。 白炽灯的显色指数定义为100,视为理想的基准光源。此系统以8种彩度中等的标准色样来检验,比较在测试光源下与在同色温的基准下此8色的偏离(Deviation)程度,以测量该光源的显色指数,取平均偏差值Ra20-100,以100为最高,平均色差越大,Rr值越低。低于20的光源通常不适于一般用途。

指数(Ra)等级显色性一般应用90-100 1A 优良需要色彩精确对比的场所 80-89 1B 需要色彩正确判断的场所 60-79 2 普通需要中等显色性的场所 40-59 3 对显色性的要求较低,色差较小的场所 20-39 4 较差对显色性无具体要求的场所 色温(CT-color temperature) 光源所发出的光的颜色与黑体在某一温度下辐射的颜色相同时,黑体的温度就称为该光源的色温,用绝对温度K(kelvim)表示.黑体辐射理论是建立在热辐射基础上的,所以白炽灯一类的热辐射光源的光谱功率分布与黑体在可见区的光谱功率分布比较接近,都是连续光谱,用色温的概念完全可以描述这类光源的颜色特性。 关色温(CCT-correlated color temperature) 光源所发出的光的颜色与黑体在某一温度下辐射的颜色接近时,黑体的温度就称为该光源的相关色温,单位为K。由于气体放电光源一般为非连续光谱,与黑体辐射的连续光谱不能完全吻合,所以都采用相关色温来近似描述其颜色特性。色温(或相关色温)在3300K 以下的光源,颜色偏红,给人一种温暖的感觉。色温超过5300K时,颜色偏兰,给人一种清冷的感觉。通常气温较高的地区,人们多采用色温高于4000K的光源,而气温较低的地区则多用4000K以下的光源。 色指数(Ra-color rendering index) 太阳光和白炽灯均是辐射连续光谱,在可见光的波长(380nm-760nm)范围内,包含着红、橙、黄、绿、青、蓝、紫等各种色光。物体在太阳光和白炽灯的照射下,显示出它的真实颜色,但当物体在非连续光谱的气体放电灯的照射下,颜色就会有不同程度的失真。我们把光源对物体真实颜色的呈现程度称为光源的显色性。为了对光源的显色性进行定量的

边干边学_机器视觉_第一章 选择光源

目录 第1章搭建机器视觉处理平台 (1) 1.1 选择光源 (1) 1.1.1 常见的光源类型 (1) 1.1.2 照明效果的优化 (5) 1.1.3 光源评估服务 (7)

第1章搭建机器视觉处理平台 通常,典型的机器视觉系统由以下四个部分——光源、相机、图像采集卡和图像处理软件组成,如图1.1所示。 图1.1 典型的机器视觉系统 作为机器视觉系统开发工程师,我们必须根据实际需要选择好光源,相机,图像采集卡和图像处理软件。下面本文将依次介绍如何选择光源,相机,图像采集卡和图像处理软件,并介绍一种对初学者来说性价比非常高的学习方案。 1.1 选择光源 刚接触机器视觉系统时可能无法意识到光源选择恰当与否直接关系到系统的成败。例如,把10斤红豆(待观察的对象特征)、10斤绿豆(不需要关注的物体)和10斤沙子(噪声)混合在一起让你在三分钟内把10斤红豆筛选出来和把10斤红豆、1斤绿豆、1斤沙子混合在一起让你在三分钟内把10斤红豆筛选出来,谁更容易些?显然干扰少(绿豆),噪声低(沙子)的工作才能干的又快又好! 选择光源的目标就是:1、增强待处理的物体特征; 2、减弱不需要关注的物体和噪声的干扰; 3、不会引入额外的干扰。 以获取高品质、高对比度的图像。 按照明方式的不同,光源可以分为:直接照明光源、散射照明光源、背光照明光源、同轴照明光源和特殊照明光源。下面,本文将依次介绍各种不同的光源。 1.1.1常见的光源类型 1.直接照明光源 直接照明光源就是光源直接照射到被检测物体上,它的特点是照射局域集中、亮度高和安装方便,可以得到清楚的影像。常见的直接照明方式有沐光方式、低角度方式、条形方式和聚光方式。 沐光方式 沐光方式常用的是LED环形光源,如图2.1所示。高密度的LED阵列排列在伞状结构中,可以在照明区域产生集中的强光。 图2.1的右方部分是LED环形光源的安装部分,其中被检测的物体应该在图中的Work 区域。

机器视觉光源选型

机器视觉光源 在机器视觉系统中,获得一张高质量的可处理的图像是至关 重要。系统之所以成功,首先要保证图像质量好,特征明显。一个机器视觉项目之所以失败,大部分情况是由于图像质量。? 目的:将被测物体与背景尽量明显分别,获得高品质、高对比度的图?地位 :机器视觉三大技术(采像技术,处理技术,运动控制技术)之一 · 重要性:直接影响系统的成败,处理精度和速度 透明矿泉水瓶表面日期检测,通过打光使得原本不易区分的字符与背景区分开来,取得图像对比度。

色温波长照度灰度值 色温是按绝对黑体来定义的,绝对黑体的辐射和光源在可见区的辐射完全相同时,此时黑体的温度就称此光源的色温。低色温光源的特征是能量分布中,红辐射相对来说要多些,通常称为“暖光”;色温提高后,能量分布中,蓝辐射的比例增加,通常称为“冷光”。指波在一个振动周期 内传播的距离。也就 是沿着波的传播方向, 相邻两个振动位相相 差2π的点之间的距 离。波长λ等于波速V 和周期T的乘积,即λ =VT。同一频率的波 在不同介质中以不同 速度传播,所以波长 也不同。 光照强度是指单位面 积上所接受可见光的 能量,简称照度[1] , 单位勒克斯(Lux或 Lx)。为物理术语, 用于指示光照的强弱 和物体表面积被照明 程度的量。 指黑白图像中点的颜 色深度,范围一般从 0到255,白色为255, 黑色为0,故黑白图 片也称灰度图像,在 医学、图像识别领域 有很广泛的用途。 关键词基本概念

基本概念波长 VLight光源标准波长为: 红光:625nm 绿光:525nm 蓝光:425nm 紫外:375nm 红外:850nm/940nm

2020年机器视觉行业深度报告

2020年机器视觉行业深度报告 导语 全球机器视觉市场规模从2008 年的25 亿美元增长至2017 年70 亿美元,年复合增速为12.3%。我国机器视觉市场从2008 年进入快速发展阶段,至2017 年市场规模达65 亿元,2008-2017 年复合增速32.7%,显著高于全球水平。 1、机器视觉,开“眼”看世界 1.1、机器视觉是人工智能重要的前沿技术 机器视觉是人工智能行业的重要前沿分支。机器视觉通过模拟人类视觉系统,赋予机器“看”和“认知”的能力,是机器认识世界的基础。机器视觉利用成像系统代替视觉器官作为输入手段,利用视觉控制系统代替大脑皮层和大脑的剩余部分完成对视觉图像的处理和解释,让机器自动完成对外部世界的视觉信息的探测,做出相应判断并采取行动,实现更复杂的指挥决策和自主行动。作为人工智能最前沿的领域之一,视觉类技术是人工智能企业的布局重点,具有最大的技术分布。

机器视觉在智能制造领域应用广泛,按功能主要可分为四大类:识别、测量、定位和检测。识别功能指甄别目标物体的物理特征,包括外形、颜色、字符、条码等,其准确度和识别速度是衡量的重要指标;测量功能指把获取的图像像素信息标定成常用的度量衡单位,然后在图像中精确地计算出目标物体的几何尺寸,主要应用于高精度及复杂形态测量;定位功能指获取目标物体的坐标和角度信息,自动判断物体位置,多用于全自动装备和生产;检测功能指对目标物体进行外观检测,判断产品装配是否完整和外观是否存在缺陷。

1.2、机器视觉基本架构 机器视觉(Machine Vision)是指通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理真实物体的图像,分析后获取所需信息或用于控制机器运动的装置。通俗地说,机器视觉就是用机器代替人眼。机器视觉模拟眼睛进行图像采集,经过图像识别和处理提取信息,最终通过执行装置完成操作。 五大模块构筑机器视觉系统:按照信号的流动顺序,机器视觉系统主要包括光学成像、图像传感器、图像处理、IO 和显示等五大模块。光学成像模块设计合理的光源和光路,通过镜头将物方空间信息投影到像方,从而获取目标物体的物理信息;图像传感器模块负责信息的光电信号转换,目前主流的图像传感器分为CCD 与CMOS 两类;图像处理模块基于以CPU 为中心的电路系统或信息处理芯片,搭配

图像处理与机器视觉行业分析

一行业分析数字图像处理是对图像进行分析、加工、和处理,使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外,基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。数字图像处理是信号处理的子类,另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上,比如降噪、量化等。然而,图像属于二维信号,和一维信号相比,它有自己特殊的一面,处理的方式和角度也有所不同。大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸,它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念,例如,连通性、旋转不变性,等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。图像处理中常用到快速傅立叶变换,因为它可以减小数据处理量和处理时间。 数字图像处理应用在以下方面: 摄影及印刷 (Photography and printing) 卫星图像处理 (Satellite imageprocessing) 医学图像处理 (Medical image processing) 面孔识别, 特征识别 (Face detection,feature detection, face

identification) 显微图像处理 (Microscope imageprocessing) 汽车障碍识别 (Car barrier detection) 行业前景 就我看来,个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号,从这个意义上来说,图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的,因为你不仅要掌握(一维)信号处理的基本知识,也要掌握图像处理(二维或者高维信号处理)的知识。其次,图像处理是计算机视觉和视频处理的基础,掌握好了图像处理的基本知识,就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别,大部分也都是图像模式识别。在实际应用场合,采集的信息很多都是图像信息,比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合,千万不能忘了医学图像这一块,如果有医学图像处理的背景,去一些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高,如果编程很厉害,当然就业也多了一个选择方向,并不一定要局限在图像方向。 就业方向 下面谈谈我所知道的一些公司信息,仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的,实际远远不止这么多。 搜索方向

2017年三维机器视觉检测行业分析报告

2017年三维机器视觉检测行业分析报告 2017年4月

目录 一、行业监管体制与相关政策法规 (4) 1、行业主管部门及行业标准 (4) 2、主要法律法规及政策 (4) (1)《中国制造2025》 (4) (2)《智能制造工程实施指南(2016-2020)》 (5) (3)《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》 (5) (4)《产业技术创新能力发展规划(2016-2020年)》 (6) (5)《智能制造发展规划(2016-2020年)》 (6) 二、行业发展状况 (7) 1、机器视觉的基本概念 (7) 2、机器视觉的发展 (8) (1)机器视觉在全球范围的发展 (8) (2)机器视觉在中国的发展 (9) 三、行业上下游的关系 (10) 四、行业市场规模 (11) 1、全球机器视觉市场规模 (11) 2、中国机器视觉市场规模 (12) 五、行业发展趋势 (12) 1、二维机器视觉向三维机器视觉的发展 (12) 2、微型化、便携化 (13) 3、自动化、智能化 (13) 六、影响行业发展的因素 (14) 1、有利因素 (14) (1)产业政策扶持 (14) (2)市场空间广阔 (14) (3)技术进步 (15)

2、不利因素 (15) (1)市场竞争日益激烈将导致利润水平降低 (15) 七、行业壁垒 (16) 1、技术壁垒 (16) 2、人才壁垒 (16) 八、行业风险特征 (16) 1、市场竞争风险 (16) 2、技术更新风险 (17) 九、行业竞争格局 (17) 1、德国GOM公司 (17) 2、CREAFORM公司 (18) 3、HEXAGON公司 (19) 4、苏州天准科技股份有限公司 (19) 5、深圳市劲拓自动化设备股份有限公司 (19) 6、北京三维天下科技股份有限公司 (20)

国际机器视觉产业发展现状与趋势

国际机器视觉产业发展现状与趋势 一、国际机器视觉产业市场规模 1.产业发展历程 机器视觉的概念起始于20世纪60年代,最先的应用来自"机器人"的研制。最早基于视觉的机器系统,先由视觉系统采集图像并进行处理,然后通过计算估计目标的位置来控制机器运动。1979年提出了视觉伺服(VisualServo)概念,即可以将视觉信息用于连续反馈,提高视觉定位或追踪的精度。 20世纪50年代:主要集中在二维图像的简单分析和识别上,如字符识别,工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等. 60年代:MIT(MassachusettsInstituteofTechnology)的Roberts通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构,并对物体形状及物体的空间关系进行描述.他的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维计算机视觉研究。 70年代:首次提出较为完整的视觉理论,已经出现了一些视觉应用系统.70年代中期,MIT人工智能(ArtificialIntelligence)实验室正式开设"机器视觉"课程。1973年MITAILab吸引了国际上许多知名学者参与视觉理论、算法、系统设计的研究,D.Marr教授就是其中的一位.他于1973年应邀在MITAILab领导一个以博士生为主体的研究小组,1977年提出了视觉计算理论(VisionComputationalTheory),该理论在80年代成为计算机视觉领域中的一个十分重要的理论框架。 80年代中期:计算机视觉获得蓬勃发展,新概念、新方法、新理论不断涌现。我国早期正式介绍计算机视觉的文献:计算机视觉:一个兴起的研究领域,计算机应用与软件,1984年第3期。 90年代中期:深入发展、广泛应用的时期。 2.应用现状分析 随着微处理器、半导体技术的进步,以及劳动力成本上升和高质量产品的需求,国外机器视觉于20世纪90年代进入高速发展期,广泛运用于工业控制领域。

机器视觉光源打光技术

CCS打光培训 概念: 1、直射光:直接照射物体的光。直射光的特点是被照物体后面会产生影子。晴天太阳光为 直射光。 2、扩散光:各种角度的光混合在一起的光。扩散光照射被照物体不会产生阴影,如无影灯 灯光就为扩散光,阴天的太阳光经过云层反射也是扩散光。 3、平行光:光的照射方向一致,光线平行的光。 4、偏振光:所有的光的振幅平面皆为同一平面的光,叫做偏振光。 5、直反射(镜面反射): 6、漫反射: 7、明视场:直接反射光进镜头。并不是说视野里物体亮就是明视场,物体亮度都是相对的, 光源亮度高也会使暗视场的物理比较明亮。 8、暗视场:散射光进镜头。 光的穿透性和反射性:波长长的光(红外光)穿透性好;波长短的光反射性好。穿透塑料薄膜检查物体首选红外;观测玻璃上灰尘划痕首选紫外。 扩散比率:反射能力。扩散比率高的光穿透性差。 人眼看不到红外光和紫外光,但是相机能够测到红外和紫外;相机对红外和紫外的感光也是有限的,要参照相机的感光特性曲线;紫外照射有些物体可以发出荧光。 常用照明方式:明视场、暗视场、背光照明。 一般相机都是装在被测物正上方,所以当使用同轴光的时候,是明视场;使用低角度光的是暗视场。 测试物体轮廓尺寸多选背光照明方式。 光源颜色的选择: 1、用光的穿透性或扩散特性。 2、被测物是彩色:什么颜色的物体反射什么颜色的光,相机观察就是亮色(白色);吸收 其他颜色的光,相机观察就是暗色(黑色)。波长接近,吸收的少;波长相差大,吸收的多。 3、即使相同颜色的物体,由于材质不同,对光的反射特性也不同。短波长光照射不同材质 物体,反光率差异大;长波长光照射,反光率差异相对小。 偏光板和偏光滤镜: 作用:1、消除反光干扰: 利用原理:镜面反射中入射光为偏振光,反射光也是偏振光;漫反射中入射光是偏振光,反射光非偏振光。 例子:取玻璃窗中玩具的图像,视野里会有玻璃反射的光源影像,造成干扰。光源上装偏光板,镜头上装偏光滤镜。偏振光经玻璃反射仍为偏振光,利用偏光滤镜过滤掉这些偏振光即可消除光源影像干扰;玩具上为漫反射,总有一部分漫反射光到镜头里,即可成像。 缺点:亮度会被削减。 2、辨别材质:同一束偏振光经过不同材质折射,振幅面角度改变大小不同。这样再经过偏光板的过滤得到的图像亮度就不同(体现在相机上就是颜色不同),即可区分不同材

视觉光源.

视觉光源 做机器视觉,一定会涉及到光源,它在机器视觉中有重要的作用,直接影响到图像的质量,进而影响到系统的性能。 所以我们说光源起到的作用:就是获得对比鲜明的图像。 图像的质量好坏,也就是看图像边缘是否锐利,具体来说: 1、将感兴趣部分和其他部分的灰度值差异加大 2、尽量消隐不感兴趣部分 3、提高信噪比,利于图像处理 4、减少因材质、照射角度对成像的影响 控制光源反射方图像的边缘锐利程度对比 常用的有LED光源、卤素灯(光纤光源)、高频荧光灯。 先简单介绍一下后面两种。 卤素灯也叫光纤光源,因为光线是通过光纤传输的,适合小范围的高亮度照明。它真正发光的是卤素灯炮,功率很大,可达100多瓦。高亮度卤素灯炮,通过光学反射和一个专门的透镜系统,进一步聚焦提高光源亮度。卤素灯还有一个名字叫冷光源,因为通过光纤传输之后,出光的这一头是不热的。适合对环境温度比较敏感的场合,比如二次元量测仪的照明。但它的缺点就是卤素灯炮寿命只有2000小时左右。

高频荧光灯,发光原理和日光灯类似,只是灯管是工业级产品,并且采用高频电源,也就是光源闪烁的频率远高于相机采集图象的频率,消除图像的闪烁。适合大面积照明,亮度高,且成本较低。但需要隔一定时间换灯管一定要进口的才过关,国内的高频做的不行,老有闪烁,国外最快可做到60KHz。 相对来说,目前LED光源最常用。主要有如下几个特点: 1、使用寿命长,10000-30000小时。 2、由于LED光源是采用多颗LED排列而成,可以设计成复杂的结构,实现不同的光源照射角度。

3、有多种颜色可选,包括红、绿、蓝、白,还有红外、紫外。针对不同检测物体的表面特征和材质,选用不同颜色,也就是不同波长的光源,达到理想效果。 下面我们具体讨论以下LED光源的分类。 LED光源可以分为2大类:一类是正面照明,一类是背面照明。 正面照明用于检测物体表面特征,背面照明用于检测物体轮廓或通明物体的纯净度。 正面光源按照光源结构分,有环形灯、条形灯、同轴灯和方形灯。当然环形灯用得最多,包括直射环形,漫反射环形,Dome灯等。 我们说直接照射环形、漫反射环形、Dome灯,这三种的区别如下。 比如直接照射环形,适合不反光物体的检测; 漫反射环形,适合反光物体检测。 直射环形(垂直照射)

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