线阵视觉系统选型资料
机器视觉之如何选择自己需要的机器视觉系统-硬件篇
如何选择自己需要的机器视觉系统-硬件篇当下，工业自动化、智能化脚步越来越快，加上市场和政策的推动，自动化在生产制造中的应用将进入飞速发展的时期。
机器视觉系统作为自动化和智能化生产必不可少的部分，工业制造企业也会越来越多的接触到机器视觉系统。
而在此之前，很多的运营人、工业人、技术人、采购人对于机器视觉都是陌生的。
如何以最快的速度熟悉机器视觉系统便成为大家近期需要考虑的问题。
那么来到你面前的第一个问题是：公司要用，自己不了解，如何选择一套公司需要的机器视觉系统呢？这里从技术上,以最通俗易懂的方式，理一下选择一套自己需要的机器视觉系统的过程。
很显然，我们要先搞明白什么是机器视觉系统？组成是什么？因为，我们要知道买些什么。
通俗的说：机器视觉系统就是让机器设备具有像人一样的视觉，并能像人一样进行检测、识别、判断、定位、计数等功能的一套软硬件设备。
机器视觉系统的经典组成包括：被测物体、光源、相机、镜头、图像处理软件系统（SCI/KEYENCE/康耐视/欧姆龙等）、图像处理硬件（PC）、执行机构（机器人/机械手等）需要注意的，或者说需要购买的其实可以分为2部分：1 图像采集的硬件（光源、相机、镜头）2 图像处理的软件（就是所谓的视觉系统）首先来确定硬件，也就是视觉系统的光源、相机、镜头在硬件选择上，我们一般会按相机、镜头、光源这样的流程来选择。
往往技术部门首先遇到的是一个工件检测的CASE，我们就以具体的CASE为实例情景：如上图，假设我们要通过机器视觉系统测量上面工件螺纹部分的精准宽度W，精度要求D=0.01。
先用钢尺粗略量下W的范围来确定选择相机的芯片分辨率通过测量，该工件初步测量的宽度W=6毫米左右，那么我们要做的视场大小定为FOV=10毫米比较合适。
注：视场，就是相机拍摄到的范围，一般以物理尺寸表示。
视场、精度、分辨率的计算公式是：分辨率F=FOV/D根据客户的精度要求D=0.01，那么图像的分辨率应该是F=FOV/D=1000(毫米)，如果以1个像素对应1毫米，那么我们需要至少分辨率为1000的相机。
机器视觉硬件选型
机器视觉硬件选型一、光源选型光源主要有两种作用。
第一：使被观察的特征与背景之间产生最大的对比度，从而让特征突出、易于区分；第二：是保持足够的亮度，排除外界光的干扰，保证取图的稳定性。
选择光源时考虑以下两方：光源的颜色：物体呈现某种颜色，是因为其反射了对应的光谱。
拍摄物体时若想将某种颜色变成白色，就使用与该颜色相同或相似的光源（波长相同或接近）；若想拍成黑色，就使用与目标颜色波长差较大的光源。
假如背景为蓝色，检测器械为白色，需要把背景拍成黑色，所以选择红色光源。
红色LED不但寿命长、性能稳定、价格低廉，而且更重要的是其波长更接近传感器的灵敏度峰值。
光源的形状：机器视觉常用的光源有环形光源、条形光源、背光源、同轴光源等，考虑到机构安装的方便性和光照需要均匀照射。
二、相机选型工业相机按成像色彩划分可分为黑白相机和彩色相机；按扫描方式可分为线阵相机和面阵相机；按芯片类型可分为CCD相机和CMOS 相机等。
相机选型首先应该根据项目需求，确定如下几个问题：确定检测产品的精度要求；确定相机要看的视野大小；确定被检测物体的速度；确定是动态检测还是静态检测。
其次是确定相机硬件类型，选择相机数据传输接口：1394、Gige(千兆网）、USB，camera link。
再根据与镜头的搭配，选择合适的相机芯片尺寸（镜头的最大兼容芯片尺寸大于等于相机的芯片尺寸）和与镜头的接口类型（C或CS）。
视觉系统硬件的误差不可避免，一般都保证在1~2个像素之间的误差，所以通过计算公式：精度=视野（长或宽）÷相机像素（长或宽）。
例如假设视野为100×60，精度要求0.1，考虑到硬件误差，一般选型时把精度做到0.05，那么相机长边的像素=100÷0.05=2000，短边像素60÷0.05=1200，因此只需要理论分辨率大于或等于2000×1200像素的相机，就可以满足需求。
三、镜头的选型是否需要用远心镜头？在精密尺寸测量时，一般考虑远心镜头。
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。
视觉选型参数说明
放大倍率光学透镜性能参数，是指物体通过透镜在焦平面上的成像大小与物体实际大小的比值。
在相机镜头中，一般会标称“最大放大倍率”，指该镜头在：1.最大焦距（定焦头焦距恒定）;2.清晰成像的最近拍摄距离;两个条件下的放大倍率值。
这时的放大倍率值是这个镜头放大倍率的最大值。
例如：某70-200mm焦段的镜头标称放大倍率为1/6.5，是指该镜头在200mm焦段、能清晰成像的最短拍摄距离拍摄时，焦平面上的成像与被摄物体实际大小的比值为1/6.5。
大多数相机镜头的放大倍数是小于1的，也就是说大多镜头的成像其实是缩小的。
分辨率（resolution）分辨率（港台称之为解释度）就是屏幕图像的精密度，是指显示器所能显示的像素的多少。
由于屏幕上的点、线和面都是由像素组成的，显示器可显示的像素越多，画面就越精细，同样的屏幕区域内能显示的信息也越多，所以分辨率是个非常重要的性能指标之一。
可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘，而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。
景深（depth of field）景深示意图景深是指在摄影机镜头或其他成像器前沿着能够取得清晰图像的成像景深相机器轴线所测定的物体距离范围。
在聚焦完成后，在焦点前后的范围内都能形成图像二值化图像的二值化处理就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。
将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。
其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。
所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。
“像素”（Pixel） 是由 Picture(图像) 和 Element(元素)这两个单词的字母所组成的，是用来计算数码影像的一种单位，如同摄影的相片一样，数码影像也具有连续性的浓淡阶调，我们若把影像放大数倍，会发现这些连续色调其实是由许多色彩相近的小方点所组成，这些小方点就是构成影像的最小单位“像素”（Pixel）。
机器视觉系统详述
右图中，绿色背景 采用红色光源提高 对比度 （灰阶图像）
光源
代码 R G B V W IR UV
颜色 红 绿 蓝 紫 白 红外 紫外
波长（nm） 625(600~720) 517(510~530) 465(430~480) 400 色温：5500k
应用 背景为黑色的透明软板孔位定位、绿色线路 板检测、透光膜厚度测量等。 红色背景产品检测、银色背景产品检测等。
• 特殊要求，需要用到红外或紫外相机情况
镜头--如何选择镜头
•
定焦与变焦 变焦镜头
工作距离不变的情况下获得不同的放大倍率
镜头--如何选择镜头
•
远心镜头与标准工业镜头
远心镜头
• 精密测量系统
CCTV镜头
• 一般工业测量、缺陷检测，对物体成像的放大倍率没有严格要求
远心镜头
CCTV镜头
镜头--如何选择镜头
目录
1 2
机器视觉系统构成 成像系统核心器件选型方法
3 4
5
机器视觉系统设计步骤 应用案例
飞行捕捉和相机丢帧解决办法
机器视觉系统构成
机 器 （Machine)
1、机器视觉系统介绍
+
视 觉 （Vision)
机械
运动
控制
视(硬件)
觉(软件)
机器视觉是一个系统的概念，运 用现代先进的控制技术、计算机 技术及传感技术，表现为光机电 的结合。
镜头
镜头畸变
畸变是镜头放大倍率随着视场变化而变化的现象。
测量应用，畸变越小越好
畸变可以通过软件进行校正
镜头
镜头景深
对于理想的光学系统，像平面对应一个理想物平面。实际光学
系统，能清晰成像的最远物面到理想物平面的距离称为远景深 度，能清晰成像的最近物面到对准平面的距离称为近景深度， 远景深度和近景深度的和就是光学系统的景深。
《工业视觉系统编程与调试》课件—01选型工业视觉
组网小贴士
① 现场干净 ② 设备整洁 ③ 分工有序 ④ 安静施工 ⑤ 规范施工 ⑥ 安全施工 ⑦ 精诚团结 ⑧ 不玩耍不吵闹
小组成果展示
● 教材和工作页
● 选型手册
工作任务布置 首先完成资询获取
查阅资料，现场施工的流 程是什么呢？
在制定工作计划之前，要哪些 准备工作？
如何进行工序和工期安排？
如何进行选型工业视觉的任务 实施？
完成以上咨询查询任务填写表格 引导问题1 引导问题2 引导问题3 引导问题4
完成资讯获取 展示阶段性成果
中国机器视觉公司前10强 关键词
1、旷视科技：让机器看懂世界 2、云从科技：源自计算机视觉之父的人脸识别技术 3、格林深瞳：让计算机看懂世界 4、陌上花科技(衣+)：人工智能计算机视觉引擎 5、依图科技：与您一起构建计算机视觉的未来 6、码隆科技：最时尚的人工智能 7、诺亦腾科技：致力于动作捕捉的人工智能 8、速感科技：让机器人认识世界，用机器人改变世界 9、Sense Time商汤科技：教会计算机看懂这个世界 10、图普科技：专注于图像识别
知识准备问答： 问题5：
工业视觉光源的 使用的场合和类
型？
今天工作任务
制定工作计划和现场施明确任务 获取资讯 勘查现场 制作计划 施工 展示评价
明确工作任务，并填写工作任务单 获取资讯
施工现场进行勘查
计划制定
根据任务要求进行施工 小组展示成果并进行互相评价
一、 准备 资料名称： ● 参考书籍
工业视觉系统的认知
安全 第一
选型 光源与相机
怎么样制定工作计划呢？
工作情境描述：在自动化生产线中，要 求加装视觉进行产品不良品的检测，负 责改造工程部万工为了更好的与供应商 进行在技术上的交流，主动学习了工业 视觉系统的认知，并在工业现场选择工
C.机器视觉选型经验201609
视觉系统选型步骤：第一步：首先选择合适的相机：1、相机的帧率和曝光模式：如果要拍摄运动的物体，选择全局曝光模式的相机，根据运动速度选择相机帧率，相机的帧率就是相机的刷新频率，即一秒钟拍摄多少次。
2、根据检测精度、需要拍摄的视野范围选择合适的相机分辨率：计算公式：检测精度=要拍摄的视野范围长度/相机的长度分辨率，或者要拍摄的视野范围宽度/相机的宽度分辨率。
3、根据要拍摄物体的复杂度，选择合适芯片的相机：如果检测非常精密、微笑、模糊、不易拍摄清楚的东西，例如检测焊点缺陷，选择CCD芯片的相机要比CMOS芯片的相机更加稳定、清晰、成像质量好。
不过如果不是迫不得已，工业相机一般选择黑白的、不用彩色的第二步：选择合适的镜头根据要拍摄的视野大小、物距、精度要求，选择合适焦距、解析度（即解像力、分辨率）的镜头。
尽量要保证拍摄的视野范围小一些，否则浪费视野范围、也即是浪费相机感光芯片上的像素和镜头的解析度。
同样的相机，缩小拍摄的视野范围，成像质量就更清晰，因为像素点被浓缩了，看公式就知道了：检测精度=要拍摄的视野范围长度/相机的长度分辨率。
同样相机芯片尺寸，选择的镜头焦距越大，视角越小；反之亦然。
同样的相机和镜头，降低物距，拍摄的视野范围越小，因为视角没有变。
对于检测大景深、有层次的东西，选择远心镜头，畸变会非常小。
选择镜头时，镜头还有一个参数，就是最大支持多大的相机感光芯片，选型时，这个值一定要大于或者等于相机的感光芯片大小。
还有镜头和相机的物理接口，现在用的多的是C口，也有CS口、F口的，这些不常用。
如果物理接口不一样，还得加个转接头CCD 靶面，就是照相机的感光芯片。
从上面这个原理图上就可以知道，物距、视野范围（视角）和相机芯片大小、镜头焦距的关系第三步：选择合适的光源：一般是相机、镜头选好了，才开始搭建环境选择做实验来验证合适的光源。
如果要拍摄的视野范围很大，条型光、环形光肯定不行，要选择面光、圆顶光、同轴光要用彩色相机拍摄东西，一般用白光。
线阵相机相关技术
1.2 线阵相机和镜头选型
1.2.1 相机的选型
已知：幅宽 1600mm、检测精度 1
慘 、 ݔ运动速度 22000
、物距
1300 ；
解答：
1. 相机像素数 = 幅宽/检测精度 = 1600 / 1 /pixel = 1600 慘 ݔ，
2. 最少 2000 个像素，选定为 2k 相机； 3. 扫描行频 = 运动速度/实际检测精度 = 22000 /0.
线阵相机相关技术
1.1 相机和镜头的选型
1.1.1 面阵相机和镜头的选型
已知：被检测物体大小为 A*B,要求能够分辨小于 C，工作距为 D 解答： 1. 计算短边对应的像素数 E = B/C，相机长边和短边的像素数都要大于 E； 2. 像元尺寸 = 物体短边尺寸 B / 所选相机的短边像素数； 3. 放大倍率 = 所选相机芯片短边尺寸 / 相机短边的视野范围； 4. 可分辨的物体精度 = 像元尺寸 / 放大倍率 （判断是否小于 C）； 5. 物镜的焦距 = 工作距离 / (1+1 / 放大倍率) 单位： ； 6. 像面的分辨率要大于 1 / (2*0.1*放大倍率) 单位：lp ；
美国康耐视机器视觉系统选型样本
美国康耐视机器视觉系统选型样本产品概览康耐视曾组建了成千上万条生产线，拥有二十多年的相关应用经验，可单方面提供最全面的视觉产品系列以及业界领先的视觉工具。
其各种产品无论在应用和现场环境中都能提供可靠的性能。
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视觉软件视觉软件非常灵活，可将完整、强大的康耐视视觉工具库与您选择的摄像头、板卡和周边设备组合在一起，并可与计算机数据和控制软件轻松集成。
视觉传感器简单而廉价的传感器可替代光电传感器，以实现更可靠的检验、防错和零件检测。
ID读码器快速、可靠的一维和二维代码读取和验证功能，可用于直接零件标记或高对比度应用。
DataMan和行业特定产品:25年以上的视觉经验使我们能够应对最棘手的视觉应用问题，产品包括晶圆识别、表面贴装设备的引导、柱状产品检验及其他。
纹理和表面检测业界领先的缺陷检测和分类检测技术，可用在金属、纸张、非纺织品、塑料和玻璃的连续生产中。
5000视觉系统In-Sight5000系列视觉系统前所未有的视觉功能及其卓越的耐用性，可帮助全世界的生产商提高生产率、确保产品质量并降低生产成本。
而且多款In-Sight总有一款适合您的应用。
通用In-Sight视觉系统In-Sight5100In-Sight5400In-Sight5600In-Sight5401In-Sight5403In-Sight5603In-Sight5100CIn-Sight5400C遥控头视觉系统In-Sight5400RIn-Sight3400工业级ID读码器In-Sight5110In-Sight5410In-Sight5610In-Sight5411/5413/5613一般应用In-Sight5000系列中的最高性价比产品高性能的In-Sight5000型号，采用标准的不锈钢封装In-Sight5600是市场上最快的视觉系统高分辨率视觉系统高分辨率(1024某768)成像高分辨率(1600某1200)成像，采用标准的不锈钢封装速度最快的高分辨率(1600某1200)成像彩色视觉系统用于常规彩色应用在高速生产过程中区分颜色，采用标准的不锈钢封装In-Sight5400是体积最小的视觉系统非常适于机器人应用或安装空间有限的应用5400R规格单机版配置（无需计算机即可进行设置）3400规格提供条码和二维矩阵代码读取功能以及读取和验证文字字符串功能。
机器视觉硬件选型基础
机器视觉硬件选型基础机器视觉在工业制造、智能物流、智能家居等领域都有广泛应用。
为了实现高效、精准的机器视觉应用，需要选择合适的硬件平台。
本文将以选型的角度介绍机器视觉硬件的基础知识。
CPU vs GPUCPU和GPU都是常见的计算设备，它们都有着各自的优缺点。
CPU的优势在于适合处理单线程任务、具有很好的通用性，而GPU则具备处理大规模数据的能力。
对于机器视觉应用来说，需要处理海量数据，所以选择GPU作为计算设备是一个不错的选择。
近年来，由于人工智能的兴起，又衍生出了专门的AI芯片，例如Intel的Movidius系列、华为的京东方NPU、英伟达的Tensor Core等。
这些芯片都专门为深度学习任务优化了架构和计算能力，可以有效提升机器视觉的性能。
传感器机器视觉的核心任务是对图像和视频进行处理，所以需要高质量、高分辨率的传感器进行数据采集。
在选择传感器时需要考虑以下因素：•分辨率：分辨率越高，则数据越精细，但同时也意味着数据量更大，需要更高的处理能力。
•帧率：帧率越高，则对实时性的要求越高，同时也会增加数据量，需要更高的处理能力。
•噪声：传感器的噪声会直接影响数据的质量和精度。
•动态范围：动态范围越大，则能够捕捉到更多的细节和色彩，使图像更加真实。
在从传感器读取数据时，还需要考虑传输协议和速率的选择。
常用的协议有MIPI、USB、Ethernet等。
硬件平台硬件平台是机器视觉系统的核心组成部分，负责控制和运行算法，并输出处理结果。
硬件平台的选择应该根据应用场景和需求来进行。
在选择硬件平台时，需要考虑以下因素：•处理能力：系统需要处理的数据量和复杂程度不同，所以需要采用不同的处理器和芯片组。
•存储容量：需要根据应用的具体需求来选择适当的存储容量和类型，例如固态硬盘(SSD)、硬盘等。
•网络性能：对于需要进行网络通信的系统，需要考虑网络接口的类型和速率。
•稳定性和可靠性：对于工业、医疗等领域，系统的稳定性和可靠性是非常重要的考虑因素。
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配件选型
电源线 6pin 12v 数据线:注意相机和采集卡两端是什么接口,标准还是mini 转接圈 2k(M42): M42-F 4K(M58): M58-F 8K(M72口): M72延长圈+M72-V
案例分析
已知: 1,视野:400mm 2,精度:0.1mm 3,速度:150m/分 工作距离要求:700mm以下
焦距
让视觉系统在合适的工作距离，拍到适当的视野。
WD？视野大小/放大倍率
镜头选型计算公式
镜头选型
施耐德镜头选型
8k以上分辨率一般要用施耐德V口镜头 选型方法见xls表格 常用的2款施耐德镜头: 60mm和80mm
采集卡选型
Camera Link (Standard / mini) 10米
像素当量=视野/分辨率
行频=检测速度/像素当量
线阵相机选型
案例分析 已知 : 扫描幅面:800mm: 精度:0.4mm 速度:200m/分钟 ①分辨率:800/(0.5*0.4)=4000 即4k分辨率 ②速度=3333mm/s
像素当量=视野/分辨率=800mm/4096=0.195mm
行频=检测速度/像素当量=3333/0.195=17092 即17k行频
数据接口
操作温度
Camera Link (Full, Medium, Base)
最大可到50℃
镜头选型-镜头分类
标准C口: 靶面 11mm-22mm(2k以下) F口:28mm-50mm(4k以下)
V口镜头:靶面 28mm -108mm (8K以上)
镜头选型基本原则
靶面
镜头的靶面要大于或等于sensor的对角线。 Sensor大小？
案例分析
相机分辨率 :8k 行频52k 相机:P4-CM-08K07 镜头:施耐德 4.0/60 60mm镜头 接圈:10mm延长圈+M72-V WD=454mm
可选用P4-CM-04K05D
P4-CM-04K05D性能参数
Part No. 芯片类型 分辨率 像元尺寸 响应度 最大行频 数据带宽 输出位数 增益范围 P4-CM-04k05D-00-R CMOS bilinear line scan 4096*2pixels 10 x 10 µm 4.4 DN/(nj/cm2) @ 1x gain in 8 bit 50 (100)kHz 410 MPixels/s 8 bit 1x to 10x
Base: 单口，支持最多3通道， 1.8Gbps
Medium: 双口，支持最多6通道，3.6Gbps Full: 双口，支持最多8通道， 4.8Gbps
采集卡分类(接口个数) 单口:base 双口:base,medium,full 一拖二:OR-X4C0-XPD00 双base 标准接口,mini口
线阵视觉系统选型
任云云 2018年10月
内容
线阵相机的选型 镜头的选型 采集卡及配件选型 案例学习
线阵相机选型
线阵相机分类 1, 黑白 : 单线,双线,多线 2, 彩色: 双线,三线
3,按数据接口分类
①Camera Link: base,medium,full ②网口
线阵相机选型
如何选型?-分辨率+行频(相机1s扫描多少行) 1.必须已知条件 视野:要检测的幅面 精度:最小缺陷尺寸 检测速度(mm/s) 2,分辨率计算公式 分辨率=视野/(0.5*精度) 3,行频计算公式