机器视觉系统

### 机器视觉系统知识点 #### 一、概述 机器视觉是一种综合技术，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。其核心功能是让机器具备类似人类的视觉能力，通过视觉传感器获取图像并加以处理分析，实现自动化检测、识别、测量等多种任务。 #### 二、应用领域 机器视觉广泛应用于多个领域： - **识别**：包括条码识别、OCR文字识别等。 - **检测**：如色彩检测、瑕疵检测、BLOB（Blob Analysis）检测等。 - **测量**：例如尺寸测量、数量统计等。 - **引导与跟踪**：用于定位、物体或人的跟踪等。 #### 三、硬件系统 ##### 相机 - **模拟相机**：通过模拟信号输出，可直接连接到监视器，常见的接口有BNC、莲花头、S-Video等。需要配合采集卡使用。 - **数字相机**：采用CCD或CMOS作为感光元件，支持黑白和彩色模式。常见的接口包括USB、GigaE、IEEE1394等。数字相机分为智能相机和非智能相机（嵌入式或PC控制）。 - **选型考虑因素**： - 黑白与彩色的选择依据应用场景需求。 - 传输方式需考虑数据传输速率和所需连接设备数量。 - 像素与帧率的选择需要平衡精度和采集速率。 - **相机特性**： - **像素**：感光单元的排列方式决定了图像的分辨率。 - **帧率（fps）**：相机每秒采集传输图像的数量。 - **像素速率**：每秒输出像素个数。 - **快门速度/曝光时间**：控制传感器光积分时间，通常为1/1000~1/100000秒。 - **接口**：取决于镜头与相机接触面到CCD光电感应器的距离。 - **其他特性**：放大率Gain、扫描方式、触发、像素合并等。 ##### 镜头 - **类型**： - 远心镜头：适用于高精度测量。 - 定焦镜头：固定焦距，适合特定距离的拍摄。 - 连续变倍镜头：可在一定范围内调整焦距。 - **选型考虑因素**： - 视场（FOV）：镜头捕捉图像的宽度和高度。 - 工作距离（WD）：镜头到被摄物体之间的最小距离。 - 景深（DOF）：清晰聚焦范围的长度。 - 分辨率：镜头的细节捕捉能力。 - 焦距：影响视野范围和放大倍数。 - 光圈（F值）：控制光线进入量，F值越大，光圈越小，进光量越少。 - 畸变：桶形畸变和枕形畸变。 - 尺寸匹配：镜头尺寸应大于等于相机芯片尺寸。 - **其他特性**： - MTF（调制传递函数）：评估镜头分辨率的重要指标。 - 远心镜头：减少透视误差，提高测量精度。 ##### 光源 - **作用**：提供均匀、可控的照明环境，提高图像质量。 - **选型考虑因素**： - 色温：不同应用场合选择不同的色温。 - 打光方式：根据物体形状和特征选择合适的打光方法。 - 波长：不同颜色的光对应不同的波长，可根据应用场景选择合适的光源。 #### 四、软件系统 ##### 图像获取 - **硬件接口**：负责将图像从相机传输到计算机。 - **驱动程序**：使计算机能够与相机通信。 - **图像采集**：从相机捕获原始图像数据。 ##### 图像处理 - **预处理**：包括灰度转换、噪声去除等操作。 - **特征提取**：识别图像中的关键特征，如边缘、轮廓等。 - **决策与输出**：基于图像处理结果做出判断，并输出相应的指令。 #### 五、案例分析 - **标定**：通过已知尺寸的图案来校准相机参数的过程。 - **具体案例**：如尺寸测量、缺陷检测等实际应用案例。 机器视觉系统是由硬件系统（相机、镜头、光源等）和软件系统（图像获取、图像处理等）组成，广泛应用于工业自动化、安全监控等多个领域。选择合适的硬件组件和优化软件算法对于实现高效的机器视觉系统至关重要。