机器视觉系统硬件环境的搭建

2022年11月3日人工智能38阅读模式

机器视觉系统硬件环境的搭建

对于机器视觉项目来说,检测实现的前提就是图像输入,而图像输入离不开工业相机。相机是一种将光信号转化为数字信号或模拟信号的工具,是采集图像的重要设备,是机器视觉系统中的核心部件。

相机广泛应用于各个领域,尤其是用于生产监控、测量任务和质量控制等。工业数字相机通常比常规的标准数字相机更加坚固耐用。工业生产的环境决定了工业相机必须能够应对各种复杂多变的外部影响,如应用于高温、高湿、粉尘等恶劣环境。

机器视觉系统硬件环境的搭建

1.分辨率

分辨率代表镜头记录物体细节的能力,以每毫米能够分辨黑白对线的数量为计量单位,“线对/毫米(lp/mm)”,分辨率越高的成像越清晰。我们常说的显示分辨率是屏幕图像的精密度,指图形所能显示像素有多少。分辨率高带来的图像数据量就大,一般分辨率大的相机,帧率一般都不会太高,常见相机像素分辨率如下:

2.像素深度(Pixel Depth)

即每像素数据的位数,一般常用的是8Bit,一幅彩色图像的每个像素用R,G,B三个分量表示,若每个分量用8位,那么一个像素共用24位表示,就说像素的深度为24,每个像素可以是224种颜色中的一种。在这个意义上,往往把像素深度说成是图像深度。表示一个像素的位数越多,它能表达的颜色数目就越多,而它的像素深度就越深。

3. 最大帧率(Frame Rate)/行频(Line Rate)

相机采集传输图像的速率,对于面阵相机一般为每秒采集的帧数(Frames/Sec.),对于线阵相机为每秒采集的行数(Lines/Sec.)。

4. 曝光方式(Exposure)和快门速度(Shutter)

对于线阵相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;面阵相机有帧曝光、场曝光和滚动行曝光等几种常见方式,数字相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,高速相机还可以更快。

5. 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。

6.接口类型

有Camera Link接口,以太网接口,1394接口、USB接口等。

机器视觉系统硬件环境的搭建

机器视觉系统硬件环境的搭建

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机器视觉定位点胶机系统工作原理

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,得到被摄目标的形态信息,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。

机器视觉定位点胶机系统工作原理
机器视觉led点光源

用于机器视觉中的LED光源能够分为两大类:正面照明LED光源和反面照明LED光源,正面照明LED光源用于检测物体外表特征,反面照明LED光源用于检测物体概括或通明物体的纯净度。

机器视觉led点光源
机器视觉系统

随着人工智能技术不断的进步,给很多的制造行业带来了帮助,而机器视觉系统对于制造型企业来说更是至关重要的一部分,它可以帮助快速的完成产品质量的缺陷检测工作,通过不断的发展应用,这项人工智能技术可谓是前景广阔,不仅能够帮助企提升工作效率,还可提升生产线中的安全性。

机器视觉系统
机器视觉

机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等),机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

机器视觉
机器视觉技术

如今,我们的身边已然充斥着各种类型的机器人,在制造、运输、生活等各领域起着非常重要的作用,比如机器人代步车,扫地机器人等,而让这些机器人拥有一双“智慧”双眼的正是机器视觉技术,得益于机器人产业的规划发展,机器视觉技术的应用就有非常广阔的空间。

机器视觉技术
机器视觉定位

近年来随着科学技术的进步,作为21世纪三大尖端技术之一的人工智能得到飞速发展,而视觉技术作为人工智能领域的一个分支,也随之发展,各行各业也渐渐开始进行技术变革。一些传统的需要人工检测的行业,开始逐渐采用自动化的智能检测方式。

机器视觉定位

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