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机器视觉硬件选型基础.doc
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机器视觉硬件选型根底
目录
1 机器视觉根底知识
机器视觉概述
相机〔〕
镜头〔〕
图像采集卡〔〕
光源〔〕
视觉开发软件
智能相机〔〕
2 典型案例
定位引导〔 !"〕
几何尺寸测量〔!〕
缺陷检测 〔#$%&〕
光学字符检测'识别〔()*'()+〕
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1 机器视觉根底知识
1.1 机器视觉的概念
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品
将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、
颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进展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。
由于机器视觉系统可以快速获取大量信息,而且易于自动处理,也易于同设计信
息以及加工控制信息集成,因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广
泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是提高生产的
柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要
求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视
觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生
产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的根底技
术。
半导体行业是最先利用机器视觉技术进展检测的行业,其他行业也随之而来。作
为生产机械的 (,- 的设计工程师,最根本的问题就是:“我是要检测这个部件还是整
个这个产品〞。检测可以得到高质量的产品,但是也会有这样的事实存在:检测本钱
或者产品质量要求并不需要这样的检测。比方说牙签,假设在一个装有 .. 个牙签的
盒子里有一两个不合格,大多数人都不会怎么担忧。但是对于很多产品,假设前面的
盒子里装的不是牙签,而是针头,试想不合格品可能会带来什么样的后果,所以产品
功能性的检测都是不可缺少的,即使只是外观检测,要证明在的品质也必须要做到无
缺陷。因此,为了到达这个目的,许多 (,- 将机器视觉应用到他们将要卖给用户的系
统中。机器视觉能够为整个系统增值,表现在三个方面:提高生产效率,提高制造过
程的准确性,减少本钱。
那么,对于一个设计工程师来说,怎么样才能知道机器视觉是否适合他的系统呢?
尽管最早的最根本的机器视觉系统在 . 世纪 . 年代引入,工业就将其视为主流应用。
这就导致设计工程师要考虑它是否适宜他们的应用,同时要考虑利用机器视觉检测的
本钱与其所能带来的利润。
高复杂度产品行业,比方说半导体行业和电子行业,由于它们的复杂性和小型化,
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从传统上推动着机器视觉市场的开展。但是如今,所有产业,包括自动化、制药、造
纸等等都依靠机器视觉系统检测产品以提高产品质量。工业专家们预言:在未来的 .
年到 . 年,机器视觉将成为横跨所有行业的通用性技术,几乎所有出产的产品都会由
机器视觉系统来检测。
使用机器视觉系统有以下五个主要原因:
准确性
——由于人眼有物理条件的限制,在准确性上机器有明显的优点。即使人眼依
靠放大镜或显微镜来检测产品,机器仍然会更加准确,因为它的精度能够到达千分之
一英寸。
重复性
——机器可以以一样的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦。与此相
反,人眼每次检测产品时都会有细微的不同,即使产品时完全一样的。
速度
——机器能够更快的检测产品。特别是当检测高速运动的物体时,比方说生产线
上,机器能够提高生产效率。
客观性
——人眼检测还有一个致命的缺陷,就是情绪带来的主观性,检测结果会随工
人心情的好坏产生变化,而机器没有喜怒哀乐,检测的结果自然非常可观可靠。
本钱
——由于机器比人快,一台自动检测机器能够承当好几个人的任务。而且机器不
需要停顿、不会生病、能够连续工作,所以能够极大的提高生产效率。
一旦工程师决定使用机器视觉系统,就需要建立这个系统。其中要素包括:照明
光源、工件放置〔夹具〕、相机、位置传感器、控制逻辑、以及图像采集卡,图像处
理软件、技术支持。由于大多数厂商在这个领域都没有经历,时机来了。所以,寻找
一个既了解核心技术又能为其提供系统所需产品的供给商就成为关键问题。
典型的基于/)的视觉系统通常由如图所示的几局部组成:[
参考文献:
How To
Plan Your PC-Based Machine Vision System]
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图 基于 /) 的视觉系统根本组成
0 相机与镜头——这局部属于成像器件,通常的视觉系统都是由一套或者多套这
样的成像系统组成,如果有多路相机,可能由图像卡切换来获取图像数据,也可能由
同步控制同时获取多相机通道的数据。根据应用的需要相机可能是输出标准的单色视
频〔+1.'))%+〕、复合信号〔2')〕、+!3 信号,也可能是非标准的逐行扫描信
号、线扫描信号、高分辨率信号等。
4 光源——作为辅助成像器件,对成像质量的好坏往往能起到至关重要的作用,
各种形状的 , 灯、高频荧光灯、光纤卤素灯等都容易得到。
5 传感器——通常以光纤开关、接近开关等的形式出现,用以判断被测对象的位
置和状态,告知图像传感器进展正确的采集。
6 图像采集卡——通常以插入卡的形式安装在 /) 中,图像采集卡的主要工作是
把相机输出的图像输送给电脑主机。它将来自相机的模拟或数字信号转换成一定格式
的图像数据流,同时它可以控制相机的一些参数,比方触发信号,曝光 '积分时间,快
门速度等。图像采集卡通常有不同的硬件构造以针对不同类型的相机,同时也有不同
的总线形式,比方 /)%、/)%、&/)%,/).,%7 等。
8/) 平台——电脑是一个 /) 式视觉系统的核心,在这里完成图像数据的处理和
绝大局部的控制逻辑,对于检测类型的应用,通常都需要较高频率的 )/9,这样可以
减少处理的时间。同时,为了减少工业现场电磁、振动、灰尘、温度等的干扰,必须
选择工业级的电脑。
: 视觉处理软件——机器视觉软件用来完成输入的图像数据的处理,然后通过一
定的运算得出结果,这个输出的结果可能是 /7'#7% 信号、坐标位置、字符串等。
常见的机器视觉软件以 )');;图像库,7< 控件,图形式编程环境等形式出现,
可以是专用功能的〔比方仅仅用于 ) 检测,3!7 检测,模版对准等〕,也可以是通
用目的的〔包括定位、测量、条码'字符识别、斑点检测等〕。
= 控制单元〔包含 %'(、运动控制、电平转化单元等〕——一旦视觉软件完成图像
分析〔除非仅用于监控〕,紧接着需要和外部单元进展通信以完成对生产过程的控制。
简单的控制可以直接利用局部图像采集卡自带的 %'(,相对复杂的逻辑'运动控制那么
必须依靠附加可编程逻辑控制单元'运动控制卡来实现必要的动作。
上述的 个局部是一个基于 /) 式的视觉系统的根本组成,在实际的应用中针对不
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同的场合可能会有不同的增加或裁减。在本章余下的小结那么将针对视觉领域的核心
部件进展详细的介绍。
1.2 相机〔Camera〕
这里所说的相机主要指工业相机'摄像机,相比与民用的相机'摄像机它有高的图像
稳定性、图像质量、传输能力和抗干扰能力等,因而价格也相比民用相机贵。以前的
相机多是基于是显像管的。如今,随着固体成像器件的开展,市面上大多是基于
)) 〔 )> )&" 〕 或 )-( 〔 &? - (@"
"〕芯片的相机。)) 是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集
光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体,是典型的固体成像器件。 )) 的
突出特点是以电荷作为信号,而不同于其器件是以电流或者电压为信号。这类成像器
件通过光电转换形成电荷包,而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。典
型的 )) 相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟'数字信号处
理电路组成。)) 作为一种功能器件,与真空管相比,具有无灼伤、无滞后、低电压
工作、低功耗等优点。)-( 图像传感器的开发最早出现在 . 世纪 .年代初。A.
年代初期,随着超大规模集成电路 * %制造工艺技术的开展,)-( 图像传感器得
到迅速开展。)-( 图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模
数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上,还具有局部像素的编程随
机访问的优点。目前,)-( 图像传感器以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽
动态围等特点在高分辨率和高速场合得到了广泛的应用。
相机按照芯片类型、传感器构造特性、扫描方式、分辨率大小、输出信号方式、
输出色彩、输出信号速度、响应频率围等有着不同的分类方法:按照芯片类型可以分
为 )) 相机、)-( 相机;按照传感器的构造特性可以分为线阵相机、面阵相机;按
照扫描方式可以分为隔行扫描相机、逐行扫描相机;按照分辨率大小可以分为普通分
辨率相机、高分辨率相机;按照输出信号方式可以分为模拟相机、数字相机;按照输
出色彩可以分为单色〔黑白〕相机、彩色相机;按照输出信号速度可以分为普通速度
相机、高速相机;按照响应频率围可以分为可见光〔普通〕相机、红外相机、紫外相
机。
在下面的章节中,将以目前应用较普遍的 )) 相机为主来介绍工业相机。用于数
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gjmm89
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