工业光源、CCD相机在机器视觉系统中的应用

作者:Tigervs    发布时间:2019-07-13    浏览量:

大家知道机器视觉是用于为自动检测,过程控制和机器人引导等应用提供基于成像的自动检测和分析的技术和方法,通常在工业生产中用来检测对象的瑕疵缺陷、颜色区分、测量与定位等。今天来谈下光源、CCD相机在机器视觉系统中的应用。

图像采集技术

图像采集技术

图像获取部分通常由光源,镜头,数码相机和图像捕获卡组成。获取过程可以简单地描述为在光源充分照明的情况下,数字相机捕获目标并将其发送到图像信号中,最后通过图像捕获卡将其发送到图像处理部分。在设计图像采集部件时,需要考虑许多问题,主要是关于数码相机,图像采集卡和光源。

LED光源照明

LED光源照明

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,直接影响输入数据的质量和应用效果。到目前为止,还没有可用于各种应用的机器视觉照明设备。因此,在实际应用中,有必要为应用选择相应的照明装置以满足特定需求。

照明系统可根据其照明方法分为:背光,前照,结构光和频闪照明。其中,背照明意味着待测物体放置在光源和相机之间,以提高图像的对比度。前向照明是光源和照相机位于待测物体的同一侧,具有易于安装的优点。结构光照射将光栅或线光源投射到待测物体上,并根据由此产生的失真解调待测物体的三维信息。频闪照明是将高频光脉冲照射到物体上,

CCD摄像头和图像采集卡

CCD摄像头

CCD(充电耦合器件)相机和图像采集卡一起工作以收集和数字化目标图像。目前,CCD和CMOS等固态器件,线阵型敏感器件的应用技术,像素尺寸逐渐减小,阵列像素数量增加,像素电荷转移率也大大提高。在基于PC的机器视觉系统中,图像采集卡是控制摄像机拍照以完成图像的采集和数字化并协调整个系统的重要设备。

图像采集卡直接决定了摄像头的界面:黑白,彩色,模拟,数字和其他形式。

图像处理与分析

图像处理与分析

机器视觉图像处理和分析方法的核心是解决目标的检测和识别问题。当要识别的目标更复杂时,需要通过几个链接和不同方面来实现。

在识别和提取目标时,首先要考虑的是如何自动将目标与背景分离。目标提取的复杂性通常是目标和非目标之间的差异不是很大。在确定目标提取方案之后,需要增强目标特征。

随着计算机技术,微电子技术和大规模集成电路的发展,图像信息处理越来越多地由硬件完成,如DSP芯片,专用图像信号处理卡等。软件部分主要用于完成不成熟和复杂的算法部分,或者需要不断改进。这方面改善了系统的实时性能,同时降低了系统的复杂性。

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