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机器视觉系统设计过程及关键技术

2016-06-08 15:40
吃瓜天狼
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   机器视觉系统是综合现代计算机、光学、电子技术的高科技系统。机器视觉技术通过计算机对系统摄取的图像进行处理,分析其中的信息,并做出相应的判断,进而发出对设备的控制指令。机器视觉系统的具体应用需求千差万别,视觉系统本身也可能有多种不同的形式,但都包括以下过程:

  图像采集 利用光源照射被观察的物体或环境,通过光学成像系统采集图像,通过相机和图像采集卡将光学图像转换为数字图像,这是机器视觉系统的前端和信息来源。

  图像处理和分析 计算机通过图像处理软件对图像进行处理,分析获取其中的有用信息。如PCB板的图像中是否存在线路断路、纺织品的图像中是否存在疵点、文档图像中存在哪些文字等。这是整个机器视觉系统的核心。

  判断和控制 图像处理获得的信息最终用于对对象(被测物体、环境)的判断,并形成对应的控制指令,发送给相应的机构。如摄取的零件图像中,计算零件的尺寸是否与标准一致,不一致则发出报警,做出标记或进行剔除。

  在整个过程中,被测对象的信息反映为图像信息,进而经过分析,从中得到特征描述信息,最后根据获得的特征进行判断和动作。最典型的机器视觉系统一般包括: 光源、光学成像系统、相机、图像采集卡、图像处理硬件平台、图像和视觉信息处理软件、通信模块。

  总体上,一个成功的机器视觉系统需要重点解决图像采集(包括光源、光学成像、数字图像获取与传输)、图像处理分析几个环节的关键技术。

  照明设计

  照明是机器视觉系统中极其重要而又容易为人忽视的环节。其设计是机器视觉系统设计的重要步骤,直接关系着系统的成败和性能。因为照明直接作用于系统的原始输入,对输入数据质量的好坏有直接的影响。光源决不仅仅是为了照亮物体,通过有效的光源设计可以令需要检测的特征突出,同时抑制不需要的干扰特征,给后端的图像处理带来极大的便利。而不恰当的照明方案会造成图像亮度不均匀,干扰增加,有效特征与背景难以区分,令图像处理变得极其困难,甚至成为不可能完成的任务。

  照明设计主要包括三个方面: 光源、目标和环境的光反射和传送特性、光源的结构。由于被测对象、环境和检测要求千差万别,因而不存在通用的机器视觉照明设备,需要针对每个具体的案例来设计照明的方案,要考虑物体和特征的光学特性、距离、背景,根据检测要求具体选择光的强度、颜色和光谱组成、均匀性、光源的形状、照射方式等。

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