机器视觉系统————工业摄像机
机器人视觉系统介绍

机器人视觉(Robot Vision)简介机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。
按现在的理解,人类视觉系统的感受部分是视网膜,它是一个三维采样系统。
三维物体的可见部分投影到网膜上,人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征(方向和速度)等的理解。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等,它们都把三维的影像作为输入源,即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。
如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话,则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换,也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面,包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统,说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品,决定产品是否符合质量要求,并根据结果,产生相应的信号输入上位机。
图像获取设备包括光源、摄像机等;图像处理设备包括相应的软件和硬件系统;输出设备是与制造过程相连的有关系统,包括过程控制器和报警装置等。
数据传输到计算机,进行分析和产品控制,若发现不合格品,则报警器告警,并将其排除出生产线。
机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源,也可以和CIMS其它系统集成。
图像的获取图像的获取实际上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一系列数据,它主要由三部分组成:*照明*图像聚焦形成*图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素,因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。
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。
机器视觉

机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域,目前己成为现代制造业工业的重要研究领域之一。
近年来在机器视觉技术基础上的各项研究及应用不断的发展,针对不同应用情况的特点,形成了不同的基于机器视觉技术的应用系统。
在工业零件制造中,经常需要对半成品或成品或再制造产品进行几何尺寸的检测,一般要求具有较高的检测精度和较快的检测速度。
传统的接触式的人工检测的方法不但繁琐,劳动强度大,而且检测速度较慢,不能消除人为的测量误差。
在检测过程中还可能对物体的表面造成一定的损伤,这些都使得传统检测方法达不到理想的要求。
非接触式的基于机器视觉技术的在线检测方法,以其检测速度快,精度高,测量项目多等特点在工业制造中具有广阔的应用前景。
本文基于工业中圆形再制制造产品的检测要求,对机器视觉的在线工件检测系统进行了深入的分析和研究。
1.1机器视觉1.1.1 机器视觉的概念机器视觉,简单的讲,可以理解为给机器加装上视觉装置,或者是加装有视觉装置的机器。
给机器加装视觉装置的目的,是为了使机器具有类似于人类的视觉功能,从而提高机器的自动化和智能化程度。
由于机器视觉涉及到多个学科和多种技术(包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术,光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术等),所以给出一个精确的定义是很困难的,而且在这个问题上见仁见智,各人认识也不尽相同。
美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA)自动化视觉分会关于机器视觉的定义是:"Machine vision is the use of devices for optical non-contact sensing to automatically receive and interpret an image of a real scene in order to obtain information and/or control machines or processes.”译成中文:“机器视觉是使用光学器件进行非接触感知,自动获取和解释一个真实场景的图像,以获取信息或控制机器或过程。
机器视觉培训教程课件

总结词
多模态信息融合技术是机器视觉领域的一个重要发展方向。该技术能够将不同类型的信息进行融合,从而提供更加丰富、准确的视觉感知信息。
详细描述
随着传感器技术的进步,多种类型的传感器数据被广泛应用于机器视觉领域。多模态信息融合技术能够将这些不同类型的数据进行有机整合,充分发挥各自的优势,提高视觉感知的准确性和稳定性。该技术的发展将有助于推动机器视觉技术在更多领域的应用。
详细描述
PART
05
机器视觉发展趋势与展望
REPORTING
随着机器视觉技术的不断进步,高精度、高效率的算法成为了研究热点。这些算法能够提高图像处理的速度和准确性,从而提升机器视觉系统的性能。
总结词
近年来,深度学习等先进算法的快速发展为机器视觉带来了革命性的变革。高精度算法能够更好地提取图像中的细节信息,而高效率算法则能加快图像处理的速度,减少计算资源消耗。这些算法的不断优化将进一步提升机器视觉技术的实际应用效果。
通过消除噪声、降低图像的模糊度,提高图像的清晰度。
直方图均衡化
通过拉伸图像的灰度直方图,增强图像的对比度,使得图像更加清晰。
锐化技术
通过增强图像的边缘和细节,提高图像的视觉效果。
提取尺度不变的特征点,用于图像匹配和识别。
SIFT算法
基于特征描述符的方法,用于快速、稳定地提取特征点。
SURF算法
结合了FAST特征检测器和BRIEF描述符,具有旋转不变性和尺度不变性。
农业科技
机器视觉具有高效、准确、可靠和可重复性等优点,能够实现快速、实时的图像处理和分析,提高生产效率和产品质量。
机器视觉技术仍面临着一些挑战,如复杂背景下的目标识别、动态场景下的跟踪与处理、高精度测量与定位等,需要不断的技术创新和突破。
机器视觉系统主要工作流程

机器视觉系统主要工作流程Machine vision systems are used in a wide range of applications,from quality control in manufacturing to facial recognition in security systems. These systems work by capturing and processing images to extract useful information. 机器视觉系统应用广泛,从制造业的质量控制到安全系统中的人脸识别。
这些系统通过捕获和处理图像来提取有用的信息。
The main workflow of a machine vision system involves several key steps. First, the system captures an image using a camera or other imaging device. Then, the image is processed to extract relevant features and patterns. This may involve techniques such as edge detection, image segmentation, and object recognition. 主要流程包括几个关键步骤。
首先,系统使用相机或其他成像设备捕获图像。
然后,图像被处理以提取相关特征和模式。
这可能涉及到边缘检测、图像分割和物体识别等技术。
Once the relevant information has been extracted from the image, it can be used for various purposes. For example, in a manufacturing setting, machine vision systems can be used to inspect products for defects or to guide robotic assembly processes. In a security system,machine vision can be used to identify individuals or monitor for unusual behavior. 一旦从图像中提取出相关信息,就可以用于各种目的。
机器视觉系统原理及基础知识PPT课件

实现图像的分类识别,比如识别图像中的人脸、汽车、猫狗等。
2
物体检测
能够有效地对场景中的各种物体进行识别和定位,帮助机器视觉系统完成目标检 测和跟踪。
3
目标分割
将图像分为不同的区域实现目标分割。
机器视觉在安防监控中的应用
人脸识别
通过人脸识别技术对人员进 行确认,实现物权归属、安 全管理等。
视频分析
结合机器学习算法实现对视 频的行为分析,进而实现物 体跟踪、异常行为监测等。
目标检测与跟踪
1
目标检测
利用计算机自动检测图像中的目标ห้องสมุดไป่ตู้体并标记,常用方法有HOG、SVM、CNN 等。
2
目标跟踪
在视频中追踪被标识的目标物体的运动轨迹,常用方法有KCF、MIL、TLD等。
3
网格法检测
网格法分割图像,进行目标检测。
视觉测量与三维重建
深度传感器
通过深度传感器提供的深度信息进行3D重建和识别。
激光扫描
利用激光扫描仪扫描物体表面进行3D重建和视觉测量。
视觉SLAM技术
结合计算机视觉算法和运动传感器等技术,能够实现3D重建和定位的同时还可以实现动态 障碍物检测。
光线与颜色处理
图像颜色信息和亮度信息对于机器视觉系统中的图像分析有着重要的作用。在这一部分,我们将介绍光线与颜 色的相关知识以及在图像处理中的应用。
4 变换与缩放
对图像进行旋转、平移和缩放等变换操作
人工智能与机器学习在机器视觉中的应用
神经网络
利用人工智能技术建立一种类似 于生物神经网络的结构,实现人 工智能的"黑盒"处理。
卷积神经网络
特别适用于图像和语音识别中。
机器学习
halcon介绍

HALCON能实现变形模板匹配
HALCON基于形状的匹配允许形状变化
HALCON提供了鲁棒性最强的字符识别算法
HALCON提供了鲁棒性最强的模式匹配算法—— NCC
HALCON提供了鲁棒性最强的模板匹配算法
HALCON 特点之四——全面性
快速
全面
全面性
精确 鲁棒
HALCON提供了全面的工具箱
HALCON从2000年之后支持算子自动并行化
HALCON自动并行化支持全部常见的数据结构
多通道图像处理
图像阵列
区域阵列
轮廓阵列
复杂的算子能自动并行化处理
二维匹配
三维匹配
轮廓提取
点的提取
自动并行化加速依算子而定
threshold derivate_gauss
6 8 7
Speedup factor
USB 2.0 1394a 1394b GigE
4.5m 4.5m (17.5m) 4.5m (10m) 100m
优化,主机配置要求高
Ethernet 100Mbps 100m 易用,多相机使用场合,传输距离远,线 缆价格低,CPU占用高,无标准协议
计算机视觉系统组成——图像处理软件
机器视觉案例 标准计算机 智能摄像机 嵌入式系统
median(7x7)
5
median(15x15)
4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6
Threads
7 8
HALCON特点之二——精确性
快速
全面
精确性
精确 鲁棒
HALCON的标定算法能实现世界坐标系内的精确测量
测量误差
HALCON摄像机标定算法已发展10余年
全面的三维标定
高教社2023王志明工业机器视觉系统编程与应用教学课件-机器视觉
机器视觉系统三个部分缺一不可,选取合适的光学成像系统,采集适合处理的图像,是完成视觉检测的基本 条件;开发稳定可靠的图像处理系统是视觉检测的核心任务;可靠的执行机构和人性化的人机界面是实现最终功能 的保障。
从狭义的图像处理角度出发,机器视觉属于计算机视觉的一个分支。但机器视觉系统中一定包含硬件,相对而言更偏重行 业应用。计算机视觉系统中不一定包含硬件,更偏重算法的实现。
现在,机器视觉广泛代指在工厂和其他工业环境中使用的自动化成像“系统”,正如在装配线上工作的检验人员通过目视 检查零件来判断工艺质量一样,视觉工程师通过将视觉器件、控制器件与图像处理软件有机组合,构建一套完整的处理流程, 完成识别、定位、引导、测量、检测等综合功能。
机器视觉
1.3.4 为什么要使用机器视觉
第7页
(3)互联互通标准:机器视觉系统内部以及其与智能制造设备之间、与企业的管理系统之间,都有必要进行互联互通,使设 备和制造管理朝着更智能的方向发展。目前机器视觉行业内部,欧洲机器视觉协会(EMVA)开发了摄像机通用接口标准 GenICam,自动成像协会(AIA)制定了 GigE Vision,USB3 Vision 等相机通信协议,等等。机器视觉行业还与其他行业协会合 作,不断拓展互联互通的外延,旨在促成机器视觉系统与其他行业的互联互通。
谢谢观看!
1、机器视觉发展历程 1969 年,贝尔实验室的两位科学家威拉德·博伊尔和乔治·史密斯发明了电荷耦合器件(CCD)。CCD 是一种将光子转化为 电脉冲的器件,很快成为了高质予诺贝尔物理学 奖。 1975 年,柯达公司工程师史蒂文·萨森创造性地利用Super 8 摄像机的废弃零件、一个电压表、一个 100 100 像素的精 细 CCD,以及六块电路板,制造出了世界上第一台数码相机。这个约 3.6 kg重的相机花了 23 s 来拍摄一张百万像素级的黑白 图像。拍摄下来的图像被记录在盒式磁带上,并可以在黑白电视机上显示。 1982 年,Cognex 公司推出了读取、验证、确认零件和组件上印刷字母、数字和符号的视觉系统 DataMan,这是世界 上第一套工业光学字符识别系统。
基于机器视觉的工业自动化装配系统设计
基于机器视觉的工业自动化装配系统设计工业自动化装配系统是一种利用机器视觉技术的先进装配系统。
它通过使用计算机视觉技术实现自动识别、定位和判别各种工件,从而完成自动装配的过程。
本文将详细介绍基于机器视觉的工业自动化装配系统的设计。
首先,机器视觉是一种能够模仿人眼视觉系统,具有识别、分析和处理图像的能力的技术。
它通过摄像机捕捉图像,然后利用图像处理算法提取和分析图像特征,最后根据特征结果进行判定和决策。
在工业自动化装配系统中,机器视觉技术的应用可以实现自动化的装配过程。
首先,通过合适的光源和摄像机,可以获取高质量的工件图像。
然后,利用图像处理算法对图像进行处理,提取和分析关键特征,例如工件的形状、颜色和尺寸等。
接下来,对提取的特征进行比对和验证,确定工件的位置和朝向。
最后,根据工件的位置和朝向,控制机械手臂完成自动装配的动作。
在设计基于机器视觉的工业自动化装配系统时,需要考虑以下几个方面:1. 图像采集和处理:选择合适的摄像机和光源,确保获取清晰、准确的工件图像。
同时,选择合适的图像处理算法,对图像进行预处理、特征提取和分析,从而得到可用于判别和决策的特征信息。
2. 特征识别和定位:利用机器学习算法或其他模式识别方法,对提取的特征进行识别和定位。
例如,可以使用机器学习算法训练分类器,对工件进行分类。
对于特定的工件,可以利用模板匹配方法进行检测和定位。
3. 精准控制和操作:根据工件的位置和朝向信息,控制机械手臂进行精准的装配动作。
可以利用反馈控制方法,通过不断调整装配过程中的位置和力度,确保装配的准确性和稳定性。
4. 系统集成和接口设计:考虑到工业生产环境的特殊性,需要设计适合工业自动化装配系统的硬件和软件接口。
与其他自动化设备和控制系统进行数据的交流和共享,实现整个工业生产过程的协同。
基于机器视觉的工业自动化装配系统具有以下优点:1. 提高生产效率:自动化的装配过程可以大大提高生产效率,减少人工操作的错误和时间消耗。
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉基础教程-halcon篇
工业机器视觉是利用计算机视觉技术,通过各种相机、传感器等设备,实现对工业制造过程中产品的检测、识别、测量等操作,以提高生产效率和质量。
其中,Halcon 是一款商业化的
视觉软件,是基于面向对象编程思想和C++语言构建而成的
算法和应用开发平台。
Halcon 的特点之一是具有强大的图像处理函数库,可用于高
级图像处理和机器视觉应用的开发。
例如,常常用到的图像预处理(如滤波、抠图、滑动窗口等)、角点检测、边缘检测、二值化、形态学操作、直线/圆检测等操作。
此外,还有一些
高级操作,如三维重建、模板匹配、字符识别、色彩分割、基于深度学习的图像识别等。
使用 Halcon 进行机器视觉应用的第一步是了解其标定系统以
及相应的摄像机标定应用。
Halcon 通过利用多个视觉原理,
并结合了强大的2D/3D机器视觉算法和成像技术,能够实现
高精度的相机标定,并能够使用标定好的摄像机进行高效、准确的三维参数计算和分析。
此外,还需要针对具体的应用场景,对图像进行设计、预处理和分析,以得到最终的应用程序。
除此之外,还需要考虑实际工业现场的环境因素,例如光照、噪声、运动等因素对识别、测量的影响。
在这种情况下,可以使用 halcon 系统灵活的参数调整和自动化算法设计等技术,
来实现对产品的全方位分析、检测及检验,提高生产效益和质量。
总之,作为一款行业顶尖的机器视觉软件,Halcon 在应用于各种机器视觉应用方面都有良好的表现,并能帮助工程师快速高效地进行图像处理、算法设计,以及现场调试和优化案例。
机器视觉系统在工业检测及质量检测中的应用-深圳市视清科技有限公司
机器视觉系统在工业检测及质量检测中的应用一、机器视觉工业检测系统类型机器视觉工业检测系统就其检测性质和应用范围而言,分为定量和定性检测两大类,每类又分为不同的子类。
机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃,如:印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。
此外,在许多其它方法难以检测的场合,利用机器视觉系统可以有效地实现。
机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作,这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平。
二、机器视觉在质量检测中的应用实例机器视觉系统在质量检测的各个方面得到了广泛的应用,例如:采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪,它以稳定的准直激光束为测量基线,配以回转轴系,旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面,将其与被测大型工件的各面进行比较。
在加工或安装大型工件时,可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。
以频闪光作为照明光源,利用面阵和线阵CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件,实现热轧螺纹钢几何参数在线测量的动态检测系统。
视觉技术实时监控轴承的负载和温度变化,消除过载和过热的危险。
将传统上通过测量滚珠表面保证加工质量和安全操作的被动式测量变为主动式监控。
用微波作为信号源,根据微波发生器发出不同波涛率的方波,测量金属表面的裂纹,微波的波的频率越高,可测的裂纹越狭小。
三、同个实用机器视觉系统1、基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统EQ140-II汽车仪表板总成是我国某汽车公司生产的仪表产品,仪表板上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等,其生产批量大,出厂前需要进行一次质量终检。
检测项目包括:检测速度表等五个仪表指针的指示误差;检测24个信号报警灯和若干照明灯是否损坏或漏装。
一般采用人工目测方法检查,误差大,可靠性差,不能满足自动化生产的需要。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
工业摄像机 收藏 工业摄像机 工业摄像机是机器视觉系统中的一个关键组件,其最本质的功能就是将光信号转变成为有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节,相机的选型不仅是直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等,同时也与整个系统的运行模式直接相关。
传感器是相机的核心部件,目前相机常用的感光芯片有CCD和CMOS两类: 1、传感器的尺寸 图像传感器感光区域的面积大小。这个尺寸直接决定了整个系统的物理放大率。如:1/3“、1/2”等。绝大多数模拟相机的传感器的长宽比例是4:3 (H:V),数字相机的长宽比例则包括多种:1:1,16:9,3:2 etc。
2、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。目前常用CCD有3种结构,全帧转移、帧传输、行转移。 CMOS摄像机,CMOS称为“互补金属氧化物半导体”,CMOS实际上只是将晶体管放在硅块上的技术,没有更多的含义。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。
尽管CCD表示“电荷耦合器件”而CMOS表示“互补金属氧化物半导体”,但是不论CCD或者CMOS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。 因为人眼能看到1Lux照度(满月的夜晚)以下的目标,CCD传感器通常能看到的照度范围在0.1~3Lux,是CMOS传感器感光度的3到10倍,所以目前一般CCD摄像机的图像质量要优于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,1989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400到100000帧/秒。
CCD 与 CMOS 的比较 : 噪点:由于 CMOS 每个感光二极管都需搭配一个放大器,如果以百万像素计,那么就需要百万个以上的放大器,而放大器属于模拟电路,很难让每个放大器所得到的结果保持一致, 因此与只有一个放大器放在芯片边缘的 CCD 传感器相比, CMOS 传感器的 噪点就会增加很多 ,影响图像品质。 耗电量: CMOS 传感器的图像采集方式为主动式,感光二极管所产生的电荷会直接由旁边的电晶体做放大输出;而 CCD 传感器为被动式采集,必须外加电压让每个像素中的电荷移动至传输通道。而这外加电压通常需要 12~18V ,因此 CCD 还必须有更精密的电源线路设计和耐压强度,高驱动电压使 CCD 的耗电量远高于 CMOS 。 CMOS 的耗电量仅为 CCD 的 1/8 到 1/10 。 成本:由于 CMOS 传感器采用一般半导体电路最常用的 CMOS 工艺,可以轻易地将周边电路 ( 如 AGC 、 CDS 、 Timing generator 或 DSP 等 ) 集成到传感器芯片中,因此可以节省外围芯片的成本;而 CCD 采用电荷传递的方式传送数据,只要其中有一个像素不能运行,就会导致一整排的数据不能传送,因此控制 CCD 传感器的成品率比 CMOS 传感器困难许多,即使有经验的厂商也很难在产品问世的半年内突破 50% 的水平,因此, CCD 传感器的制造成本会高于 CMOS 传感器。
CCD 与 CMOS 传感器的前景: CCD 在影像品质等方面均优于 CMOS ,而 CMOS 则具有低成本、低功耗、以及高整合度的特点。不过,随着 CCD 与 CMOS 传感器技术的进步,两者的差异将逐渐减小,新一代的 CCD 传感器一直在功耗上作改进,而 CMOS 传感器则在改善分辨率与灵敏度方面的不足。
传感器的曝光方式: 行曝光和帧曝光,由曝光方式决定了相机是应用于静止还是运动物体的抓拍。
按输出图像信号格式又分为: 1、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: PAL(黑白为CCIR),中国电视标准,625行,50场 NTSC(黑白为EIA),日本电视标准,525行,60场 SECAM S-VIDEO
2、数字摄像机 数字摄像机是在内部集成了A/D转换电路,可以直接将模拟量的图像信号转化为数字信息,不仅有效避免了图像传输线路中的干扰问题,而且由于摆脱了标准视频信号格式的制约,对外的信号输出使用更加高速和灵活的数字信号传输协议,可以做成各种分辨率的形式,出现了目前数字摄像机百花齐放的形势。常见的数字摄像机图像输出标准有: IEEE1394 USB2.0 DCOM3 RS-644 LVDS Channel Link LVDS Camera Link LVDS 千兆网
按像元排列方式划分: 1、面阵摄像机 面阵摄像机是我们常见的形式,其像元是按行列整齐排列的,每个像元对应图像上的一个像素点,我们一般所说的分辨率就是指像元的个数。需要指出的是我们计算机中的彩色图像一般是每个像素点由R、G、B三个值来表示,但我们一般的彩色摄像机却并不是这样的,下面分别进行介绍: 黑白摄像机,每个像素点对应一个像元,该像元对于各种波长的光具有较一致的敏感度,采集得到的只是每个像素点的灰度值。 采用BAYER转化的单片彩色摄像机,这种摄像机的每个像素点实际只对应R、G、B三种之一的像元,R、G、B三种像元按一定的规律排列,我们实际所得到的每个像素点的R、G、B三原色的数值是根据该像素点及其周围若干点的三色数值进行BAYER插分计算而来的,所以这种摄像机所得到的图像往往不能得到很好的彩色效果,尤其是对应边缘位置会有较明显的色彩失真和细节的丢失。目前我们常见的彩色摄像机一般是这种形式的,其价格和同档次的黑白摄像机相近。
BAYER彩色摄像机原理图 3CCD彩色摄像机,这种摄像机每个像素点对应有R、G、B三个感光元件,采用分光棱镜将入射光线分别折射到三个CCD靶面上,分别进行光电转换得到R、G、B三色的数值(见下图)。这种摄像机得到的图像质量好,没有细节丢失的问题,但由于摄像机结构复杂,所以一般较昂贵。另外由于这种摄像机采用了分光棱镜的方式,光线到达每个CCD靶面的光程是不一样的,所以需要镜头做针对性的设计才能达到比较好的图像效果,所以使用3CCD的摄像机还需要配备专用的镜头。
3CCD彩色摄像机原理图 2、线阵摄像机 线阵摄像机是一种比较特殊的形式,其像元是一维线状排列的,即只有一行像元,每次只能采集一行的图像数据,只有当摄像机与被摄物体在纵向相对运动时才能得到我们平常看到的二维图像。所以在机器视觉系统中一般用于被测物连续运动的场合,尤其适合于运动速度较快、分辨率要求较高的情况。 黑白摄像机,也是最常用的线阵摄像机,每个像素点对应一个像元,采集得到的是灰度图像。 3Line彩色摄像机,该摄像机的具有R、G、B三行像元,分别对红、绿、兰三种波长 的光敏感,所以每个像素点都会对应R、G、B三个通道的数值,形成彩色的图像数据。需要注意的是,由于R、G、B三行像元在同一时刻所采集的并非同一位置的信息(见图),在实际应用中需要进行运动校正才能得到所需的彩色图像。一般的摄像机都提供内部进行运动校正处理的功能,但对于对比度非常高的图像边缘还是容易出现色彩失真的现象。
3CCD彩色摄像机,与面阵的3CCD摄像机原理相同,采用分光棱镜将入射光线分别折射到三个CCD靶面上,分别进行光电转换得到R、G、B三色的数值。图像质量好,但需配备专用镜头。
工业摄像机主要参数: 1.分辨率(Resolution):相机每次采集图像的像素点数(Pixels),对于数字相机机一般是直接与光电传感器的像元数对应的,对于模拟相机机则是取决于视频制式,PAL制为768*576,NTSC制为640*480。 2. 像素深度(Pixel Depth):即每像素数据的位数,一般常用的是8Bit,对于数字相机机一般还会有10Bit、12Bit等。 3. 最大帧率(Frame Rate)/行频(Line Rate):相机机采集传输图像的速率,对于面阵相机机一般为每秒采集的帧数(Frames/Sec.),对于线阵相机机为每秒采集的行数(Hz)。 4. 曝光方式(Exposure)和快门速度(Shutter):对于线阵相机机都是逐行曝光的方式,可以选择固定行频和外触发同步的采集方式,曝光时间可以与行周期一致,也可以设定一个固定的时间;面阵相机机有帧曝光、场曝光和滚动行曝光等几种常见方式,数字相机机一般都提供外触发采图的功能。快门速度一般可到10微秒,高速相机机还可以更快。 5. 像元尺寸(Pixel Size):像元大小和像元数(分辨率)共同决定了相机机靶面的大小。目前数字相机机像元尺寸一般为3μm-10μm,一般像元尺寸越小,制造难度越大,图像质量也越不容易提高。 6. 光谱响应特性(Spectral Range):是指该像元传感器对不同光波的敏感特性,一般响应范围是350nm-1000nm,一些相机机在靶面前加了一个滤镜,滤除红外光线,如果系统需要对红外感光时可去掉该滤镜。
对数字相机而言还有如下参数: 7.增益:又叫作对比度,它主要是定义信号的放大倍数,增益越大细节越清晰,但噪声也越大,增益越小细节越模糊,噪声也越小。 8.白平衡:它一般使用在彩色图像中,在彩色图像中一般使用三基色表示,三基色信号分别通过各自的通道进行放大、滤波、数模转换。由于种种原因,三个通道不可能完全平衡,因此在还原图像时会发现彩色失真,因此必须进行调整,使三个通道达到平衡,处理的过程就是将已知的黑白信号作为信号源,以一个同道的数据作为基准,分别计算另两个通道的数据使其等于基准通道的数据,计算准则是三个通道的数据应相等,计算后得到三个通道的系数,在实际使用中,将三个系数分别与对应通道数据相乘,这样经白平衡获取的图像就会减小彩色失真。