机器视觉系统设计方法
基于机器视觉技术的人脸识别系统设计
基于机器视觉技术的人脸识别系统设计人脸识别技术是一种通过计算机和相应算法对人的脸部特征进行识别和验证的技术。
在现今的社会，这种技术应用场景很广泛，例如门禁系统、刷脸支付等。
在此，我们将探讨如何基于机器视觉技术设计一个高效、智能的人脸识别系统。
一、数据采集人脸识别技术集成了图像处理、机器学习和人工智能等多个领域。
因此，实现高效的人脸识别，首先需要建立一个高质量的人脸数据库。
在这个过程中，实时采集人脸数据十分重要。
采集人脸数据时，需要注意以下几点：1.光线要充足在采集人脸图像时，要注意使光线充足，避免光线强烈或者光线暗淡情况下的采集，确保采集到的图像清晰度和色彩还原度。
2.尽可能减少噪声在采集人脸数据的过程中，往往会遇到一些干扰，例如头发、帽子、眼镜、遮挡物等等。
因此要尽可能减少这些噪声的影响，以提高识别的准确度。
3.扩大样本为了提高系统鲁棒性及泛化能力，我们需要尽可能地扩大样本空间，包括不同的姿态、表情、场景等，以充分训练算法和提高识别准确度。
二、算法选型对于人脸识别系统，最核心的就是选用什么样的算法。
常见的算法有PCA(Principal Component Analysis)、LDA(Linear Discriminant Analysis)、Embedding-based等等。
下面简单介绍下几种算法：1.PCA(主成分分析)算法PCA通过将高维数据映射到低维空间，实现对数据降维的目的，以提高对数据的理解和处理能力。
在人脸识别领域，PCA就是通过将特征向量投影到最具分离性的维度上，使得人脸识别建模更加准确。
2.LDA(线性判别分析)算法LDA同样是在降维的基础上，提高数据分离度和识别准确率的算法。
与PCA 不同，LDA并不仅仅是将数据映射到低维空间，而是强调对类别的判别能力，使得不同类别的数据之间差异最大。
3.Embedding-based算法Embedding-based算法是近年来人脸识别领域比较新的算法。
工业机器人视觉设计报告
工业机器人视觉设计报告工业机器人在现代制造业中起着至关重要的作用，而机器人视觉设计则是其中一个重要的方面。
在工业机器人的应用中，视觉系统有着很大的潜力，它能够提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量以及增强生产的可靠性。
因此，本文将详细介绍工业机器人视觉设计报告的相关内容。
一、工业机器人视觉系统的作用工业机器人视觉系统又称机器视觉系统，它利用摄像头、光源、镜头、图像处理软件等设备对产品进行图像采集、处理与识别，以实现机器人的自动化操作。
视觉系统通过采集和处理来自生产线的视觉信息，生成数字信号，并向机器人发出指令。
这种视觉系统使机器人能够根据从摄像机获取的视觉信息进行操作和决策，从而能够自动化地完成各种生产任务。
工业机器人视觉系统可以帮助避免生产过程中的错误，减少废品产生，提高了制造业的生产效率。
二、工业机器人视觉系统的设计要素1、光源的选择在机器人视觉系统设计中，光源的选择是非常重要的，因为光源的选择会影响到图像的质量。
一般而言，工业机器人视觉系统需要稳定均匀的光源才能保证图像的清晰度和准确性。
2、相机镜头的选择相机镜头是机器人视觉系统中的另一个重要因素。
在选择相机镜头时，需要考虑与光源和待测物件的距离、成像质量、光圈范围、焦距等因素。
不同的应用需要不同类型的相机镜头。
例如，在机器人测量应用中，高分辨率的相机镜头是必要的。
3、图像处理软件的选择工业机器人视觉系统中的图像处理软件对于数据的采集、处理和分析非常重要。
目前，市场上有许多种类的图像处理软件可供选择，这些软件用于处理视频数据、组成音频和视频文件、可视化数据、图像增强和3D图像等方面，以达到工业机器人视觉系统的目标。
4、视觉系统的编程有了选好的设备和软件，下一步就是对系统进行编程。
视觉系统定义了机器人需要遵循的一系列预定规则，这些规则是通过编程实现的。
在编程中，需要考虑到光源、相机镜头等设备的类型和特性，同时需要优化算法、制定数据采集规则等。
机器视觉方案
机器视觉方案
一、引言
本方案旨在提供一套详尽的机器视觉系统设计，旨在提升自动化流程效率，确保检测精度，并遵循行业规范及法律法规。通过精确的需求分析与严谨的系统设计，本方案将为用户提供一个可靠、高效且易于维护的机器视觉解决方案。
二、项目背景与目标
随着智能制造的深入发展，机器视觉技术在质量控制、自动化装配、物流管理等领域的应用日益广泛。本项目旨在实现以下目标：
-控制与执行模块：根据分析结果，执行相应的控制指令；
-监控与管理模块：监控系统运行状态，提供用户操作界面。
2.硬件配置
-选用高性能工业相机，满足高速图像采集需求；
-配置高效处理器，确保图像处理的实时性；
-选择稳定的照明系统，保证图像质量；
-采用可靠的网络通信设备，确保数据传输的实时性与安全性。
3.软件设计
-系统集成：将各模块进行集成，确保系统稳定运行。
4.合规性保障
-遵循国家相关法律法规，确保技术应用合规；
-严格执行信息安全政策，保护用户隐私；
-采用成熟的技术方案，确保系统稳定可靠。
四、实施方案
1.项目启动：明确项目目标，组建项目团队，进行项目立项。
2.技术调研：深入了解机器视觉相关技术，选择合适的技术路线。
4.易于维护：系统应具备良好的模块化设计，便于日常维护与升级。
5.合规性：系统设计需符合工业生产安全标准及国家相关法律法规。
四、系统设计
1.总体架构
系统采用模块化设计，包括以下核心模块：
-图像采集模块：负责实时获取待检测对象的图像信息；
-图像处理与分析模块：对采集到的图像进行预处理、特征提取与模式识别；
-开发环境：选用成熟稳定的机器视觉开发平台；
-算法实现：采用先进的图像处理与识别算法，提高检测精度；
基于机器视觉的智能工业机器人系统设计与开发
基于机器视觉的智能工业机器人系统设计与开发智能工业机器人系统是当今工业领域的重要技术创新之一。
基于机器视觉的智能工业机器人系统在工业生产中具有广泛应用的潜力。
本文将结合机器视觉技术的基本概念和智能工业机器人系统的设计与开发，探讨如何利用机器视觉技术来实现智能工业机器人系统的优化。
在工业生产中，智能工业机器人系统的设计与开发是为了提高生产效率、降低成本，并确保产品质量的稳定性。
而机器视觉技术作为现代工业自动化的基础之一，具备了识别和检测物体、测量尺寸、判断形相等功能。
因此，将机器视觉应用于智能工业机器人系统是一个合理且高效的选择。
智能工业机器人系统的设计与开发基于机器视觉技术要考虑以下几个关键要素：首先，系统中的摄像头选择与摆放。
摄像头是机器视觉系统的核心组件，用于捕捉视觉信息。
摄像头的选择要根据实际需求，例如所需要检测或识别的物体大小、距离、光照条件等因素来确定。
摄像头的摆放位置也需要考虑到视野范围的覆盖，以便能够准确获取所需的视觉信息。
其次，图像处理算法的开发。
机器视觉系统需要通过对捕捉到的图像进行处理和分析来达到识别、检测和判断等功能。
常用的图像处理算法包括边缘检测、特征提取、图像分割、目标跟踪等。
在开发过程中，需要根据实际需求选择合适的算法，并进行优化和调试，以提高系统的性能。
此外，系统的数据存储与处理也是一个重要的环节。
智能工业机器人系统面临大量的数据处理和存储需求，例如图像数据的存储与管理、处理过程中产生的中间数据等。
设计时可以选用高效的数据库技术，以确保系统的数据可靠性和可扩展性。
另外，系统的通信和控制部分也需要充分考虑。
智能工业机器人系统通常与其他设备进行交互和通信，因此在设计和开发中需要确定合适的通信协议和接口。
同时，在系统的控制方面，需要考虑传感器和执行器的配合，以实现对机器人动作的精确控制。
最后，系统的测试和优化也是不可忽视的一环。
在完成系统搭建后，需要进行系统的功能测试和性能优化，以确保系统能够稳定运行并提供准确的结果。
基于机器视觉的自动化检测系统设计与实现
基于机器视觉的自动化检测系统设计与实现机器视觉技术的发展在工业制造等领域中起到了至关重要的作用。
基于机器视觉的自动化检测系统利用计算机视觉技术，通过对图像或视频的处理分析，实现对物体进行自动化检测和判断。
本文将介绍基于机器视觉的自动化检测系统的设计与实现。
一、引言随着工业生产的快速发展，传统的人工检测方式已经无法满足生产效率和质量要求。
基于机器视觉的自动化检测系统应运而生。
该系统可以准确、快速地对产品进行检测，大大提高了检测精度和效率。
二、系统设计1. 硬件设计基于机器视觉的自动化检测系统的核心设备是计算机和视觉检测设备。
计算机负责图像处理和算法运算，视觉检测设备负责图像采集和输入。
此外，根据具体需求，系统还可配备其他硬件设备，如运动控制系统、光照控制系统等。
2. 软件设计软件设计是基于机器视觉的自动化检测系统的关键部分。
在软件设计过程中，需要考虑图像处理算法的选择和优化，以及系统界面的设计等方面。
首先，根据实际需求选择合适的图像处理算法，如边缘检测、形状匹配、颜色识别等。
根据不同的应用场景，可能需要集成多种算法，以实现更精确的检测和判定。
其次，设计系统界面，使之简洁明了、易于操作。
用户可以通过界面设置检测参数，查看检测结果等。
三、系统实现1. 数据采集系统实现时，首先需要进行图像或视频的采集。
根据实际应用场景，可以选择合适的图像采集设备，如摄像头、工业相机等。
通过采集设备，将待检测的物体图像输入到计算机中。
2. 图像处理与特征提取采集到的图像需要进行预处理，并提取出适用于检测的特征。
预处理包括图像去噪、图像增强等操作，以提高后续处理的效果。
特征提取是基于机器视觉的自动化检测系统的核心步骤，通过选择合适的算法和参数，从图像中提取出目标物体的特征信息。
3. 检测与判断通过对特征提取的结果进行分析和处理，系统可以对目标物体进行自动化检测和判断。
根据具体需求，可以设置不同的检测标准和判定规则，以实现对不同缺陷或问题的检测和判断。
机器视觉技术的基本原理与设计方法
机器视觉技术的基本原理与设计方法机器视觉技术作为人工智能领域的一个分支，在最近几年发展迅速。
它是指利用计算机视觉算法和技术，对人类视觉的模拟和延伸，从而实现对物体、场景和动作的自动识别和分析。
机器视觉技术为我们带来了更加智能化、高效、准确的解决方案。
一、机器视觉技术的基本原理1、图像采集在机器视觉技术中，图像采集是第一步。
它通过电子传感器，如CCD摄像头、USB摄像头、网络摄像头等，来获取实时视频、静态图像等。
这些数据包含了需要进行分析和处理的原始信息。
2、图像处理图像处理是机器视觉中的核心环节，它主要是对采集到的图像进行处理和优化。
处理的具体任务包括图像分割、边缘检测、滤波、特征提取、匹配等。
通过处理后，可以提取出图像中的有用信息。
3、特征提取特征提取是机器视觉的一个关键环节。
它可以将图像中的信息提取出来，例如，物体的特征、颜色、形状、纹理等。
通过这些特征，可以实现对物体的自动识别。
4、识别与分类识别与分类是机器视觉中实现自动化的一个重要部分。
它将特征提取后的数据与预先设定的类别进行比较，从而实现对图像进行自动分类。
例如，将图像中的人脸与人脸数据库进行比对，从而实现自动识别。
二、机器视觉技术的设计方法机器视觉技术的设计方法一般可以分为以下几个步骤：1、需求分析首先需要了解用户的需求和实际应用场景，从而明确机器视觉应用的目的与要求。
在这一步中，需要确定识别对象的特征、光照情况、拍摄角度和距离等因素。
2、图像采集与处理根据需求分析的结果，选择合适的图像采集设备和图像处理算法。
在这一步中，可以采用一系列图像处理技术，如降噪、增强、去除干扰物等，来优化图像质量。
3、特征提取与分类根据应用要求，选择合适的特征提取和分类算法。
例如，对于人脸识别，可以采用PCA、特征金字塔等算法来提取特征，并使用SVM等分类算法对人脸进行分类。
4、应用集成根据应用场景的实际需求，将采集、处理、特征提取和分类等模块进行集成。
《基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现》
《基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现》一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，工件识别与定位技术在生产线上扮演着越来越重要的角色。
传统的工件识别与定位方法往往依赖于人工操作，不仅效率低下，而且容易出错。
因此，基于机器视觉的工件识别与定位系统应运而生。
本文将介绍一种基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现方法。
二、系统设计1. 硬件设计本系统主要由工业相机、光源、工控机等硬件组成。
其中，工业相机负责捕捉工件图像，光源提供合适的光照条件，工控机则负责图像处理和系统控制。
(1) 工业相机：选用高分辨率、高帧率的工业相机，以保证图像的清晰度和实时性。
(2) 光源：根据工件的特点和图像处理需求，选择合适的光源类型和布置方式，如环形光、同轴光等，以获得良好的图像质量。
(3) 工控机：选用性能稳定的工控机，搭载高性能的图像处理算法，实现工件的快速识别和定位。
2. 软件设计本系统的软件部分主要包括图像处理算法和控制系统。
(1) 图像处理算法：采用机器视觉算法对图像进行处理，包括图像预处理、特征提取、模式匹配等步骤。
其中，特征提取是关键环节，通过提取工件的形状、颜色、纹理等特征，实现工件的准确识别。
(2) 控制系统：控制系统负责协调各个硬件设备的工作，包括相机的触发、光源的开关、工件的抓取等。
同时，控制系统还需要与上位机进行通信，接收上位机的指令并反馈系统状态。
三、算法实现1. 图像预处理图像预处理是机器视觉系统的重要环节，主要包括图像滤波、二值化、边缘检测等步骤。
通过对图像进行预处理，可以消除噪声、提高信噪比，为后续的特征提取和模式匹配做好准备。
2. 特征提取特征提取是工件识别的关键环节。
本系统采用基于深度学习的特征提取方法，通过训练神经网络模型，自动学习工件的形状、颜色、纹理等特征。
在提取特征时，需要选择合适的特征描述符和特征匹配算法，以实现工件的准确识别。
3. 模式匹配模式匹配是工件定位的关键步骤。
《基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现》
《基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现》一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，工件识别与定位技术在生产线上扮演着越来越重要的角色。
传统的人工识别与定位方式不仅效率低下，而且易受人为因素的影响。
因此，基于机器视觉的工件识别与定位系统应运而生，其通过计算机视觉技术实现对工件的快速、准确识别与定位，从而提高生产效率和质量。
本文将介绍一种基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现。
二、系统设计1. 硬件设计本系统硬件部分主要包括工业相机、光源、工控机等。
其中，工业相机负责捕捉工件图像，光源提供合适的照明条件，以保证图像质量，工控机则负责图像处理和算法运行。
硬件设备需具备高稳定性、高精度和高速度的特点，以满足生产线上的实时性要求。
2. 软件设计软件部分主要包括图像预处理、工件识别和工件定位三个模块。
图像预处理模块负责对原始图像进行去噪、增强等处理，以提高图像质量。
工件识别模块通过训练好的机器学习模型对预处理后的图像进行识别，提取出工件的特征信息。
工件定位模块则根据识别结果，确定工件在图像中的位置信息。
三、算法实现1. 图像预处理图像预处理是工件识别与定位的前提。
本系统采用去噪、二值化、边缘检测等算法对原始图像进行处理，以提高图像质量和特征提取的准确性。
其中，去噪算法用于消除图像中的噪声干扰，二值化算法将图像转化为黑白二值图像，便于后续的特征提取和识别。
2. 工件识别工件识别是本系统的核心部分。
本系统采用深度学习算法训练机器学习模型，实现对工件的快速、准确识别。
具体而言，我们使用卷积神经网络（CNN）对大量工件图像进行训练，提取出工件的特征信息，并建立特征库。
在识别过程中，系统将预处理后的图像与特征库中的特征信息进行比对，找出最匹配的工件类型。
3. 工件定位工件定位是在识别的基础上，确定工件在图像中的具体位置。
本系统采用模板匹配算法实现工件定位。
具体而言，我们首先在特征库中选取与待定位工件相似的模板图像，然后在预处理后的图像中搜索与模板图像相匹配的区域，从而确定工件的位置信息。
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1 设计基础
1.1 问题定义 对检测问题的定义是机器视觉系统设计的前提和基础， 其涉及的方面较多， 主要部分方 面包括： （1）检测任务：任务描述；现有操作方法；约束条件 。 （2）检测对象：对象描述； 对象尺寸及其差异。（3）性能要求：精度；检测速度。其它还包括工况等。 1.2 视场 视场（Field of View）即成像于相机焦距平面的物平面总面积 。 视场在一个方向的计算公 式为
（8）
（5）~（8）式的参数定义参见图 8。 在机器视觉系统实际中，可以根据以下步骤计算参数： 步骤 1：若镜头物距范围为已知，取其中间值，并跳至步骤 2；否则，先选择焦距，其接近 图像传感器直径，并跳至步骤 4。 步骤 2：根据 FOV 和传感器尺寸计算图像的放大倍数。 步骤 3：根据放大倍数和物距计算焦距。 步骤 4：选择最接近焦距计算值的镜头。 步骤 5：根据放大倍数和焦距重新计算物距。 若设计的物距不在镜头的标定范围，可考虑配一镜头扩展装置（Lens Extender Kit） 。 （3）f/number 镜头的 f/number（f/stop）即焦距和入瞳孔径的比值 。 f/number 愈小，孔径愈大，更多的 光可聚集到 CCD 传感器；而 f/number 愈大，可提高场深（Depth of Field）,其使得镜头更容 易聚焦，对物距的变化更不敏感，但需更强的照度。f/number 和光传输的关系如表 4 所示。
图 7 用 PRIN 控制曝光时序
2.3 镜头 镜头（Lens）的功能是将所需要的图像完好地投影到 CCD 传感器。 （1）镜头格式 根据传感器物理尺寸可选择镜头格式（Lens Formats） ，其主要类型如表 3 所示。
表 3 镜头格式与图像传感器直径关系 Lens Format C-Mount F-Mount 1/3’’ 1/2’’ 2/3’’ 35mm Image Circle Diameter 14.4mm 37mm 6mm 8mm 11mm 42.4mm
（a）线扫
（b）高灵敏度线扫
（c）隔行转移
（d）全帧 表 3 传感器构架
（e）帧转移
（a） 三线性 图 4 彩色线扫相机成像原理示意图
（b）三片
表 2 各类 CCD 相机性能与特点 相机类型 线扫 性能和优点 可实现快速运动物体的无污染成像； （4）对高空间 分辨率成像应用是一种性价比较好的实现方式。 高灵敏度线扫 （2）可适用于高速应用场合； （3）对光源要求较 低，甚至可以使用 AC 电源。 隔行转移 价格便宜，适用于低端应用。 （1）填充因子一般为 100%； （2）价格便宜。 （1）填充因子一般为 100%； （2）不需要对光照进 行屏蔽。 缺点 均匀，并且要求照度强度大； （2） 对要求镜头要求较高。 要求严格； （2） 要求运动物体速度 恒定。 （1） 填充因子较小， 一般为 30%； （2）动态范围小。 面扫 全帧 在帧读出时， 要屏蔽光照， 一般可 采用遮光器或触发光源实现。 帧转移 价格较其它两类面扫相机昂贵。 （1） 填充因子一般为 100%； （2） 动态范围大； （3） （1）要求照度在整个视场尽可能
表 4 f/number 和光传输的关系 f-Number f/1.4 f/2.0 f/2.8 f/4.0 f/5.6 f/8.0 f/11 f/16 f/22 Light Transmitted (relative to f/1.4) 100% 50% 25% 12.5% 6.3% 3.1% 1.6% 0.8% 0.4%
MFT 和像元尺寸的关系
1 R= (l 为像元尺寸 。 MTF 值超过 90%成像质量好，而低于 10%图像质量 就比较糟糕了。并且镜头 MTF 必须同像元尺寸对应。 2.4 滤光片 照明（Illumination）是成像系统中最容易被人们忽视的部分，以下因素设计中必须考虑 的，也是滤光器（Filters） （如果需要）设计的依据： （1）光源的频谱响应曲线； （2）物体表 面特性； （3）CCD 传感器的频谱响应。 滤光器的功能主要有： （1）光阻特性（cutoff filter） ，将可能影响成像质量的谱段能量进 行滤除； （2） 带通特性 （polarizers filter） ,只允许特定极性的光波通过； （3） 衰减特性 （darking filter） ，衰减光谱能量。 2.5 照明技术 在机器视觉系统设计中，照明（Lighting）设计可控制的参数有： （1）方向（Direction） ：主要有直射（Directed）和散射（Diffuse）两种方式，其主要取决 于光源类型和放置位置。
R p = Ri ( horiz ) .Ri ( vert ) / Ti
其中 Ti 为帧速。 在实际应用中， 图像处理算法类型和开发软件包的效率对运算速度都有极大影响， 但如 下准则对机器视觉系统设计具有一定指导意义： 运算负载小于或等于 10,000,000pixels/second 可采用基于 PC 的视觉处理系统；运算负载大于或等于 100,000,000pixels/second 通常需要更 复杂的专用图像处理计算机。
表 1 分辨率术语梳理 术语 1 图像分辨率 (Image Resolution) 2 空间分辨率 (Space Resolution) 3 特征分辨率 (Feature Resolution) 4 测量分辨率 (Measurement Resolution) 5 像素分辨率 (Pixel Resolution) bits mm mm mm/pixel 每个像素对应成像物 体的物理长度 系统可以稳定成像的 最小特征 可检测到的尺寸（位 置）最小变化 像素的位数 可用的相关像素数目；相关像 素的误差；拟合算法 取决于相机或图像采集卡中 的 ADC 位数 Shannon’s Sampling Theorem 图像分辨率；镜头的放大倍数 单位 pixels 描述 一帧图像的行列数 影响因素 相机的图像传感器
（4）MTF 镜头实际上只能解析一定空间频率的信息， 这种解析能力可用 MTF （Modulation Transfer Function）进行刻画，用百分数进行表示 。 在光学工业标准中，采用 lp/mm（line paires per millimeter）进行衡量，其关系如图 9 所示。
图 9 MFT 示意图
（1）采用 TDI（Time Delay and Integration）技术； （1）相机和机械传动系统的对准
图 5 分色棱镜示意图
2.2 旋转编码器 旋转编码器（Encoder）是机器视觉系统一个重要的组成部分，可对成像物体运动和相 机行频之间进行同步 。 旋 转编码器用光脉冲测量机械轴的角速度 。 机械轴主要有两种配置方式 （如图 6 所示） ：主动轮连接方式和从动轮连接方式 。 主动轮连接方式的优点在于可以通过改 变主动轮的直径调整图像运动方向的空间分辨率， 但可能滑动造成位移测量误差 。 从 动轮连接 方式可精确测量旋转速度，但调整图像运动方向的空间分辨率灵活性较差。
机器视觉系统不但可用于检测特征， 并且可用于检测尺寸和位置的变化 。 下面两组公式是 最常用到的 （1）特征检测
Rs = R f / F p Ri = FOV / Rs
（2）
其中： Rs 为空间分辨率； Rf 为特征分辨率； Fp 可识别特征包含的最少像素数目， 根据 Shannon’s Sampling Theorem 其最小为 2，实际应用中，在图像对比度强并且信噪比高的情况下，最小 为 3~4；Ri 为图像分辨率；FOV 为该方向的视场尺寸。 （2）尺寸（位置）变化检测
（2）参数计算
图 8 镜头几何关系示意图
图 8 为经典的薄镜头模型，该模型适用性较广，但不适用于高放大倍数镜头，广角镜头 （Wide Angle Lens）和摄远镜头（Telephoto Lens） 。 以下一些公式是在选择镜头参数常用到的
Mi =
Hi D ≈ i H 0 D0
（5）
由
1 1 1 = + ，可得 F D0 Di
Rm = T / α R s = Rm / M p Ri = FOV / Rs
（3）
其中：Rm 为测量分辨率；T 为尺寸（位置）变化容许范围；α为变化允许范围和测量分辨 率的比值，一般取 20 左右；MP 为系统可达到的检测精度（亚像素级） ，在实验室最好可达 到 0.001 个像素，在实际应用中一般可达到 0.1 个像素。 1.4 运算负载 估算运算负载（processing load）公式如下
（a）主动轮连接方式
（b）从动轮连接方式 图 6 机械轴配置方法
主动轮可按下式进行设计
c = Rs × n
（4）
其中：c 为主动轮周长，单位为 mm；Rs 为图像运动方向的空间分辨率，单位为 mm；n 为
旋转编码器的分辨率，单位为 pulses/rev.。 在实际应用中，机械传动装置的运动速度很难达到恒定，在光照固定的情况下，由于行 积分时间不同，图像会产生行条纹现象 。 为杜绝此现象，可使用 PRIN（Pixel Reset In）信号 。 旋转编码器的输出信号输入到图像采集卡产生一固定积分时间，其时序如图 7 所示。
2 设计方法
机器视觉系统主要部件包括：光源，镜头（有时包含滤光片） ，相机，图像采集卡，图 像处理平台等（如图 1 和图 2 所示） 。
图 1 机器视觉系统示意图
Frame Syn. Lens(Filters)
Frame Grabber PC
图 2 机器视觉系统基本构成部件
2.1 CCD 相机 CCD 相机作为机器视觉系统的图像传感器部件，主要包括三类：线扫（Line Scan） ，高 灵敏度线扫（High Sensitivity Line Scan）和面扫（Area Scan） 。 其中面扫又包括：隔行转移 （Interline Transfer） ，全帧（Full Frame）和帧转移（Frame Transfer）三种类型 。 各种类型 CCD 相机的传感器构架如图 3 所示，其性能比较见表 2。 在进行相机选择时，确定类型后首先需要考虑是系统的一些特殊要求，主要包括： （1） 抗饱和性能（Booming Resistance） ； （2）选用黑白相机（Monochrome Camera）或彩色相机 （Color Camera） 。其次我们根据问题要求选择合适的图像分辨率和像素分辨率。 需要说明的是， 在彩色线扫相机中有两种类型： 三线性 （Tri-linear） 和三片 （Three-chip） 两种， 其结构原理示意如图 4 所示 。 三 线性相机的图像传感器由紧密并排的三列线扫传感器构 成， 其三个颜色通道采集到的是运动物体不同位置的颜色信息， 需要进行匹配 。 而三片相机不 存在匹配问题，其采用的是三棱分光原理（如图 5 所示） ，该类相机较三线性相机价格更为 昂贵。