图像采集系统-视觉系统选型
视觉系统概论
1.1.1视觉系统原理描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。
2.1.1视觉系统组成部分视觉系统主要由以下部分组成1.照明光源2.镜头3.工业摄像机4.图像采集/处理卡5.图像处理系统6.其它外部设备2.1.1.1相机篇详细介绍：工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD（ChargeCoupled Device）或CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）芯片的相机。
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。
它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。
CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。
这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。
典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。
CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初，90 年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。
CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部像素的编程随机访问的优点。
目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围等特点在高分辨率和高速场合得到了广泛的应用。
机器人视觉感知实训报告
一、引言随着人工智能技术的飞速发展，机器人视觉感知技术已成为机器人领域的一个重要研究方向。
机器人视觉感知是指机器人通过视觉系统获取周围环境信息，并进行处理和理解，从而实现对环境的感知和交互。
本实训报告将详细阐述机器人视觉感知实训的过程、方法、结果和心得体会。
二、实训目的1. 了解机器人视觉感知的基本原理和关键技术。
2. 掌握机器人视觉系统搭建、图像采集、图像处理和识别等技能。
3. 培养团队协作和动手实践能力。
三、实训内容1. 机器人视觉系统搭建本实训采用了一款开源的机器人视觉系统——OpenCV。
首先，我们学习了OpenCV的基本使用方法和常用函数。
然后，根据实际需求，搭建了以下视觉系统：- 图像采集系统：选用了一款高清摄像头作为图像采集设备，通过USB接口与计算机连接。
- 图像预处理系统：对采集到的图像进行灰度化、滤波、边缘检测等预处理操作，提高图像质量。
- 图像识别系统：利用OpenCV的图像识别算法，实现对特定目标的识别和跟踪。
2. 图像采集我们使用摄像头采集了多种场景下的图像，包括室内、室外、白天、夜晚等。
采集到的图像用于后续的图像处理和识别。
3. 图像处理对采集到的图像进行以下处理：- 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，简化图像处理过程。
- 滤波：去除图像中的噪声，提高图像质量。
- 边缘检测：检测图像中的边缘信息，提取目标轮廓。
4. 图像识别利用OpenCV的图像识别算法，对处理后的图像进行识别。
主要识别内容包括：- 目标识别：识别图像中的特定目标，如人物、车辆、物体等。
- 目标跟踪：跟踪图像中的运动目标，实现对目标的持续跟踪。
四、实训结果与分析1. 目标识别通过实验，我们成功识别了图像中的特定目标。
例如，在室内场景中，我们识别出了人物、家具等物体；在室外场景中，我们识别出了车辆、行人等目标。
2. 目标跟踪利用OpenCV的目标跟踪算法，我们对图像中的运动目标进行了跟踪。
实验结果表明，该算法在跟踪过程中具有较高的准确性和稳定性。
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。
基于FPGA和USB3.0的高速视频图像采集处理系统设计
摘要随着机器视觉的广泛应用，以及工业4.0和“中国制造2025”的提出，在数字图像的采集、传输、处理等领域也提出了越来越高的要求。
传统的基于ISA接口、PCI接口、串行和并行等接口的图像采集卡已经不能满足人们对于高分辨率、实时性的图像采集的需求了。
一种基于FPGA和USB3.0高速接口，进行实时高速图像采集传输的研究越来越成为国内外在高速图像采集研究领域的一个新的热点。
针对高速传输和实时传输这两点要求，通过采用FPGA作为核心控制芯片与USB3.0高速接口协调工作的架构，实现高帧率、高分辨率、实时性的高速图像的采集和传输，并由上位机进行可视化操作和数据的保存。
整体系统采用先硬件后软件的设计方式进行设计，并对系统各模块进行了测试和仿真验证。
通过在FPGA 内部实现滤波和边缘检测等图像预处理操作，验证了FPGA独特的并行数据处理方式在信号及图像处理方面的巨大优势。
在系统硬件设计部分，采用OV5640传感器作为采集前端，选用Altera的Cyclone IV E系列FPGA作为系统控制芯片，由DDR2存储芯片进行数据缓存，采用Cypress公司的USB3.0集成型USB3.0芯片作为数据高速接口，完成了各模块的电路设计和采集卡PCB实物制作。
系统软件设计，主要分为FPGA逻辑程序部分、USB3.0固件程序部分和上位机应用软件部分。
通过在FPGA上搭建“软核”的方式，由Qsys系统完成OV5640的配置和初始化工作。
由GPIF II接口完成FPGA和FX3之间的数据通路。
通过编写状态机完成Slave FIFO的时序控制，在Eclipse中完成USB3.0固件程序的设计和开发。
上位机采用VS2013软件通过MFC方式设计，从而完成整体图像采集数据通路，并在上位机中显示和保存。
整体设计实现预期要求，各模块功能正常，USB3.0传输速度稳定在320MB/s，通过上位机保存至PC机硬盘的图像分辨率大小为1920*1080，与传感器寄存器设置一致，采集卡图像采集帧率为30fps，滤波及边缘检测预处理符合要求，采集系统具有实际应用价值和研究意义。
图像采集与图像采集系统概述
图像采集示意图
coms图像采集系统原理.
coms .
图 像 采 集 系 统 原 理
图像采集基本知识 视频采集 •即将视频转换成PC机可使用的数字格式。 微视专业图象采集卡是将视频信号经过AD转换后，经过PCI总线实时传到内存 和显存。 •在采集过程中，由于采集卡传送数据采用PCI Master Burst方式，图象传送速 度高达33MB/S，可实现摄像机图像到计算机内存的可靠实时传送，并且几乎不 占用CPU时间，留给CPU更多的时间去做图像的运算与处理。 •图象速率及采集的计算公式 •帧图像大小（Image Size）：W×H（长×宽）---您必须首先了解：需要采集 多大的图象尺寸？ • 颜色深度∶d（比特数）---希望采集到的图象颜色（8Bit灰度图象还是 16/24/32Bit真彩色） 帧 速∶f---标准PAL制当然就是25帧，非标准就没准了！500-1000帧都有可能 数 据 量∶Q（MB）---图象信号的数据量
4、分辨率：采集卡能支持的最大点阵反映了其分辨率的性能。一般采集卡能支持 768*576点阵，而性能优异的采集卡其支持的最大点阵可达64K*64K。单最大点数和 单帧最大行数也可反映采集卡的分辨率性能。 5、采样频率：采样频率反映了采集卡处理图像的速度和能力。在进行高度图像采集 时，需要注意采集卡的采样频率是否满足要求。 6、传输速率：主流图像采集卡与主板间都采用PCI接口，其理论传输速du132MB/S 。 随着数字化信息的快速发展，图像采集卡在监控、远程教学、大屏拼接、医疗等众 多行业中都有着广泛的应用。
• 视频采集卡是我们进行视频处理必不可少的硬件设备，是视频数字化合数字 • 化视频编辑后期制作中必不可少的硬件设备。通过视频采集卡，可以把摄像 • 机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中，利用相关的视频编辑软件 • ， • 对数字化的视频信号进行后期编辑处理，比如剪切画面，添加滤镱，字幕和 • 音效，设置转场效果以及加入各种视频特效等等，最后将编辑完成的视频信 • 号转换成标准的VCD，DVD以及网上流媒体等格式，方便传播和保存
机器视觉系统工作原理
机器视觉系统工作原理
机器视觉是一种通过计算机科学和人工智能技术，使计算机能够识别、理解和解释图像和视频的过程。
机器视觉系统主要包括以下几个核心步骤：
1. 图像采集：机器视觉系统首先需要获取图像或视频数据。
这可以通过摄像头、相机或其他图像采集设备来实现。
2. 图像预处理：获取到的图像数据首先需要进行预处理，以提高后续处理的效果。
预处理步骤可能包括图像去噪、图像增强、图像变换等。
3. 特征提取：在预处理后，机器视觉系统需要从图像中提取关键特征。
这些特征可以是图像的边缘、纹理、颜色等。
特征提取可以通过各种计算机视觉算法实现。
4. 特征匹配：提取到的特征需要与模板或分类器进行匹配。
特征匹配的目的是将提取到的特征与已知的模式进行比较，以确定图像中的目标物体或场景。
5. 目标识别和分类：经过特征匹配后，机器视觉系统可以识别和分类图像中的目标物体或场景。
这可以通过训练好的分类器或深度学习模型来实现。
6. 目标跟踪：在某些应用中，机器视觉系统需要实时跟踪目标物体的运动。
目标跟踪可以通过目标的特征匹配或运动估计来完成。
7. 结果输出：机器视觉系统将处理结果输出给用户或其他系统。
输出结果可能包括识别的对象、位置信息、运动轨迹等。
以上是机器视觉系统的基本工作原理。
不同的应用领域可能会有不同的算法和技术来实现特定的功能，但总体上，机器视觉系统是通过图像采集、图像预处理、特征提取、特征匹配、目标识别和跟踪等步骤来实现图像和视频的分析和处理。
视觉自动对位系统讲义
视觉自动对位系统讲义工程部:郑茂强2010/01讲义要点一.视觉自动对位系统构成二.视觉自动对位系统选型三.视觉自动对位系统应用视觉自动对位通过CCD将图像采集到图像对位处理系统,再通过图像对位处理软件,算出偏移位置和角度,再传送给外部运动制器,进行位置纠正.对位前对位后视觉自动对位流程:运动平台已经能正常运行,CCD安装并正常成像根本平台类型(XYQ,UVW…),设置平台参数,做模板,对位精度等自学习(Calibration),算出平台与CCD之间的关系.拍目标拍对像对位,自动算出偏移距离和角度(脉冲数)根据对位得出的偏移脉冲值控制平台运动相机与镜头FV -aligne r XPe/P 3-800UNT(显示器)(PLC)(FV-Aligner ENG)(对位主机)运动控制器(运动控制平台)滚动球/鼠标/键盘(触摸屏人机界面)光源,棱镜(FV-Aligner UNT 直接控制驱动器)对位主机:目前公司代理的对位系统有:松下:A210(手动对位)PV310(自动对位)(详细资料见:松下选型手册P26-P27)FAST:带轴卡-FV2300-ENG 不带轴卡-FV2300-UNT (旧型为FV1100)FV-AlignerII(对位软件)FV1100FV2300PV310A210松下对位系统:摄像机A摄像机B操作手柄PV310算出两台摄像机所拍摄的对位标记的补正量使用UVW方式／XYθ方式的平台,进行对位位置控制精度在1μm以上(需要高精度移动平台)松下对位软件:使用高精度平台,位置控制PLC进行全自动对位.适应在线生产或生产线自动化程度比较高的场合. [操作说明]松下对位软件:[松下对位介绍.ppt]FAST对位系统:FV-1100FV-2300FV-aligner系列是一款多功能，高精度的定位型图像处理装置。
进行定位时，在相机读取的图像信息的基础上，自动计算出定位所需的XYθ移动量，然后通过控制一个三轴平台（或者四轴平台）的移动，实现对工件进行XYθ校正，从而达到精确对位的目的。
02-2018年视觉设备选型指南
P1 SCI智能相机
P27 SCI-Q2
P33
SCI-Q3视觉控制器
新品
SCI通用配件
SciVision视觉开发包
外形迷你，低畸变，大景深满足大部分系统 应用需求。
DS系列迷你远心镜头
P64
低畸变，高分辨率远心设计，支持200万像素 2/3" 工业相机。
DT系列标清/MH系列高清远心镜头 P68
标准C接口，远工作距离的选择，最长工作距 离可达420mm。
P222
体积小，携带方便，模拟调节电压控制亮度，外 部触发同步频闪，DIN导轨安装。
OPT- APM0524B-2
P224
XIII
OPT产品选型指南
OPT代理相机
OPT相机
BASLER相机
POINT GREY相机
OPT相机
P227 BASLER相机
E2V相机
P228 POINT GREY相机
P231
OPT-RIP系列
P142
采用大功率LED设计，亮度可达普通光源三倍 以上，适用于远工作距离照明。
OPT-RIG系列
P144
同轴面状光源，具备无影光和同轴光效果。
OPT-FC系列
P146
OPT产品选型指南
OPT标准光源
平行集光光源
新品
平行光源
平行同轴光源
新品
多重透镜组合设计，平行度达到单边0.5°，消光 方式独特，消光效果良好，更有利于实际应用。
OPT-XX-IR系列
P153
近紫外385nm、365nm波段照明，形状和照射 方式可自由定制。
OPT-XX-UV系列
P157
采用大功率紫外LED，高亮度，低衰减。
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Calculate Max. M
M lens
flens MOD
flens
Extender Calculation
L M desire M lens flens
Extender Selection Select available extender
longer than L
Check MOD
专题1： 镜头与相机的选型
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1
问题：
引言
▪ 如何根据某个应用的要求选择相机和镜头？ ▪ 学习了数字图像采集系统的基本原理，在实
际的应用中如何下手？
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2
主要内容
▪ 选型步骤及举例 ▪ 第一步：明确需求 ▪ 第二步：选择相机 ▪ 第三步：计算焦距 ▪ 第四步：镜头工作距离和放大倍数修正
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3
1 选型步骤
第一步：明确需求
▪ 被测物体的大小 O （mm） ▪ 期望的工作距离 WD（mm） ▪ 期望的测量分辨率 PR（mm/pixel）
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4
举例 (I)：芯片点胶机
三轴运动平台 相机
点胶头Leabharlann 需求O = 12mm WD = 180mm PR = 10μm/pixel
No
MOD > WD?
Yes
Refine W.D.
WD final
(O I
I)
flens
Calculate Massembly
M assembly
M lens
Lextender flens
Calculate WD
WDassembly
M assembly 1 M assembly
flens
Finish
L
flens (M design M lens )
像的大小 flens (物体大小
flens MOD
) flens
50 ( 4.8 50 ) 50 (0.4 0.111) 14.4mm 12 500 50
根据计算结果选择接圈：Lextender=15mm
M assembly M lens Lextender / flens
芯片
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5
机器视觉系统的选型
第二步：选择相机
▪ 计算图像传感器的像素
N
物体尺寸 像素分辨率
＝O PR
▪ 根据像素个数选择相机 ▪ 传感器类型 ▪ 传感器尺寸 ▪ 数据接口
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6
举例 (II)：芯片点胶机
▪ 计算图像传感器的像素
N
物体尺寸 像素分辨率
＝ 12 0.01
情况1：镜头的最小工作距离MOD<WD
▪ 实际工作距离 ▪ 实际放大倍数
WD final
f
lens
(
O I
1)
M final
f lens
WD final
f lens
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11
情况2： 镜头的最小工作距离MOD>WD ▪ 增加接圈环
L flens (M design M lens )
Obtained flens, WDfinal, and L (if necessary)
Refine WD
WD final
M assembly M WD desire
assembly
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15
图像处理算法
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16
▪ 修正放大倍数和工作距离
M M L f assembly
extender lens
lens
WDassembly
M assembly 1 M assembly
flens
WD final
M assembly M WD desire
assembly
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12
举例 IV：芯片点胶机
▪ MOD(500mm)>WD(180mm)
1200
▪ 根据像素个数选择相机
▪ 像素个数：1296*964 ▪ 传感器尺寸: 1/3’’ (4.8*3.6mm) ▪ 传感器类型: CCD ▪ 数据接口: USB2.0 ▪ 尺寸：25*41*44mm
Point Grey CMLN-13S2C
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7
机器视觉系统的选型
第三步：计算镜头焦距 11 1 uv f
0.111 15 / 50 0.411
WDassembly flens (M assembly 1) / M assembly 50 (0.4111) / 0.411 171.65mm
WD final
M assembly M WD desire
assembly
0.411171.65 176.41mm 0.4
9
举例 III：芯片点胶机
▪ 镜头焦距计算
f
工作距离 物体大小
图像大小 图像大小
＝180 4.8 12 4.8
＝51mm
根据计算结果选择镜头： 型号：Computar M5018-MP 焦距：flens＝ 50mm 最小工作距离：500mm
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10
机器视觉系统的选型
第四步：镜头工作距离和放大倍数修正
Problem Definition: Define W.D., Object height,
image height
Lens Calculation:
M desire
I O
f WD I I O
Lens Selection Select available lens based
on M and f
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13
机器视觉系统的选型
成像系统参数汇总
镜头 接圈
相机
物体大小：12*10mm 芯片大小：4.6*3.6mm
镜头焦距：50mm 接圈长度：15mm
工作距离：176.41 像素分辨率：10μm/pixel
放大倍数：0.4
相机接口：USB2.0
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14
镜头和相机 的选型流程
f
WD I OI
工作距离 图像大小 物体大小 图像大小
根据计算结果选择镜头flens，最小工作距离MOD
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镜头焦距、放大倍数和工作距离
镜头焦距 f WD M 1 M
放大倍数 M f WD f
放大倍数
M
I O
像的大小 物体大小
工作距离 WD M 1 f M
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