干货!机器视觉系统的五个典型架构

作者:admin    发布时间:2019-05-26    浏览量:

在一条生产线上,无论是生产的流程还是成品的质检,检测都是生产制造商保证良品产品的必备步骤。而目前仍有相当数量的工厂在这个步骤上面均采用的人工检测。可预见的是,人工检测存在着较多的弊端。比如人工检测准确性低,准确性更是良莠不齐而且速度慢,拉低整个生产效率。对于详细两者的优劣,本站在《CCD视觉检测对于人工检测的4个优势》一文中已有解说,感兴趣可以阅读一下。接下来继续介绍机器视觉系统中的五个典型架构,而每一个架构又都有哪些应用与功能,请看下文。

机器视觉系统

机器视觉系统的五大典型架构

1、机器视觉系统的五个典型架构之:照明系统

机器视觉系统的五个典型架构之:照明系统

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定,如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实践过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。

照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。

2、机器视觉系统的五个典型架构之:工业镜头

机器视觉系统的五个典型架构之:工业镜头

镜头相当于人类眼球的存在,它在机器视觉系统中主要负责光束调制,并完成信号传递。据了解,目前为止市面上大多数的镜头都能够满足机器视觉应用的需求,但是更专业的机器视觉系统可能需要定制的镜头和涂层。幸运的是,许多具有内部生产能力的镜头制造商,已经准备好定制镜头来满足这些应用需求。当然,这些定制镜头会比较昂贵,因此它们通常仅用于那些对成本不敏感的特定成像系统中(例如军事应用),或是大批量消费产品的生产线中。

3、机器视觉系统的五个典型架构之:工业相机

机器视觉系统的五个典型架构之:工业相机

工业相机在机器视觉系统中最本质的功能就是将光信号转变为电信号。与普通相机相比,它具有更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。按照不同标准可有多种分类:按输出信号方式,可分为模拟工业相机和数字工业相机;按芯片类型不同,可分CCD工业相机和CMOS工业相机。

4、机器视觉系统的五个典型架构之:图像采集卡

机器视觉系统的五个典型架构之:图像采集卡

虽然图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是它扮演一个非常重要的角色,直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等。比较典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA采集卡和GigE千兆网采集卡。这些采集卡中有的内置多路开关,可以连接多个摄像机,同时抓拍多路信息。

5、机器视觉系统的五个典型架构之:图像处理系统

机器视觉系统的五个典型架构之:图像处理系统

机器视觉软件是机器视觉系统中自动化处理的关键部件,根据具体应用需求,对软件包进行二次开发,可自动完成对图像采集、显示、存储和处理。通过前期传送给专用的图像处理软件,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;机器视觉软件再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。

机器视觉系统除了协助人工做检测之外,对物体的定位、测量、分拣的应用也非常广泛。定位方面,机器视觉系统能够快速准确地找到被测的零件并确认其位置,协同机械手臂进行安装。在测量方面,机器视觉系统的非接触测量技术同样也能够精确的测量出物品的长度,角度与弧度,常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚等。而在分拣方面,机器视觉系统是建立在识别、检测之后一个环节,通过机器视觉系统将图像进行处理,实现物体分拣。

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