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探索机器视觉系统的基本要素

2016-05-19 10:41
苏子言岁月
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  机器视觉系统由众多部件组成,其中包括相机、图像采集卡、照明单元、光学元件与镜头、处理器、软件及显示设备等。简单的机器视觉系统可以识别2D或3D条形码,更复杂的系统可以确保检测的元件满足特定的容差要求、组装正确、没有缺陷。

  很多机器视觉系统配备了采用不同类型图像传感器的相机(如表1所示)。为了确定相机可获得的分辨率,重要的是理解这些传感器可以分辨的每毫米线对数(lp/mm) ,而不是有效的像素点数。

  例如,在一个典型的2588×1958像素、500万像素成像器中,大小为1.4μm2的像素可提供357lp/mm的分辨率;而一个640×480像素的VGA成像器,其像素大小为5.7μm2,可实现88lp/mm的分辨率。对于具有相同尺寸的成像器而言,像素越小,每毫米中就可分辨更多的线对数。

  如果一个特殊的图像传感器包含3μm2的像素,那么根据尼奎斯特采样定律,理论上图像中可以被分辨的最小特性尺寸为6μm。然而实际应用中,并不能达到这一最小尺寸值,因为每个镜头都会产生一定程度的像差。

  灰度图像通常会按每像素8比特存储,从而提供256个不同的灰度渐变。图像中的黑色特性对应更低数值;更亮的像素对应更高数值。这种方法很便捷,因为单一字节对应着单一像素。

  选择相机

  通常,机器视觉系统中使用的相机,可以通过USB3.0、以太网、FireWire、Camera Link及CoaXPress等接口将相机中捕捉到的图像传输到PC系统中。

  目前,集成机器视觉照明、图像捕捉及处理等功能的智能相机,正在为阅读条形码或检测部件是否存在等自动化视觉任务提供经济型解决方案。尽管智能相机的处理器性能或许足以满足这些任务的需求,但是更复杂或要求更高速度的任务则需要额外的处理能力。

  除了性能外,系统集成商还要决定采用何种支持软件以及相机如何连接到外部设备。尽管很多检测部件是否存在的应用中都采用了智能相机,但是一些其他应用可能需要将相机连接到显示设备,用以显示捕获到的图像和图像分析的结果。

  很多智能相机的处理器运行专用的操作系统;也有一些智能相机运行Linux或Unix等商业操作系统。当然,这些相机可以运行任何可在PC上运行的软件包。

  照明元件

  通过配备正确的机器视觉照明系统,能以高对比度重复捕捉图像特征。如果照明的配备不正确,机器视觉系统的成功性、可靠性、可重复性和易用性都处于较大的风险中。为了确保机器视觉系统配备正确的照明元件,设计师需要咨询照明制造商,或借助图像照明实验室检测不同的照明选项。

  LED照明正在开始替代目前常用于机器视觉系统中的荧光灯、光纤卤素灯及氙气闪光灯光源,因为LED照明具有更高的一致性、更长的使用寿命和更好的稳定性。LED照明可以提供各种各样的色彩并能选通发光,这一特性在高速机器视觉应用中非常有用。

  除了照明类型,另一个决定图像成像的重要因素是光照到待测物体上的角度。两种最常用的为物体提供照明的方式是:暗场照明和亮场照明

  暗场照明从较低的角度照明物体;亮场照明则从较高的角度照明物体。

  Darkfield——暗场

  Brightfield——亮场

  Field of view——视场

  暗场照明从较低角度照明物体,在一个非常平滑的如镜面般的物体表面上,反射的光将超出相机的视野范围。物体的表面将呈现为黑色,而通过相机捕捉到的物体表面发光的部分,就对应着表面的缺陷或划痕。

  亮场照明与暗场照明相反,亮场照明是在成像物体的上方打光,因此物体反射的光将处于相机的视场范围内。亮场照明配置中,物体表面上任何不连续处反射的光均无法被相机接收而显示黑色。因此,该技术被用于为漫发射的非反射性物体提供照明。

  色彩效应

  如果某个应用要求使用彩色相机,则需要白光照明待检测的元件。如果需要区分待检测元件的颜色,则白光需要在整个波长范围内产生平等光谱(equal spectrum),以便分析图片中的颜色。

  通过黑白单色相机也可以识别图像中的颜色,这种方法需要选择合适的灯光照明图像(如下图所示)。下图中上面一行图片是人眼观察到的图像效果,而下面一行的图像则显示了单色相机呈现出的图像效果。

  为机器视觉系统应用找到颜色正确的照明光源,能对捕捉到的图像产生重要影响。

  As seen by the human eye:人眼看到的颜色

  As seen by a B&W vision system:黑白视觉系统呈现出的颜色

  Red:红

  White:白

  Green:绿

  为了照亮图像,使用了三种不同颜色的光:600nm红光(左侧)、白光(中间)和520nm绿光(右侧)。为了使该图像呈现出最佳的对比度,最好的方式是使用绿色光,因为绿色是红色的互补色。这种对比可以被单色相机轻松地识别出来。如果为了滤掉红色,则最好采用红色光照亮物体。如果图片本身是五光十色的,并且不需要识别其中的任何一种颜色,那么白光照明则是更合适的选择。

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