机器视觉系统设计方法2019

机器视觉系统是利用计算机视觉技术，模仿人类视觉感知的一种高科技产品，其设计方法包括问题定义、视场计算、分辨率分析、运算负载评估和部件选择等多个方面，每一个环节都需要充分考虑不同的技术参数和实际应用需求。 问题定义是机器视觉系统设计的基石。它涉及检测任务、检测对象和性能要求三个核心方面。检测任务描述了需要完成的工作内容，现有操作方法和可能遇到的约束条件；检测对象说明了要识别的目标特性，包括对象的描述和尺寸差异；性能要求则着重于精度和检测速度两个方面。 视场的大小决定了机器视觉系统能够覆盖的面积，其计算公式为FOV=(Dp+Lv)(1+Pa)。视场的设定需要考虑被检测物体的最大尺寸、定位的变化范围以及相机定位误差等预留余量。 分辨率是机器视觉系统设计中的另一个关键因素，通常包括图像分辨率、空间分辨率、特征分辨率、测量分辨率和像素分辨率。这些分辨率衡量了系统对细节的辨识能力，决定了视觉系统所能达到的检测精度。 运算负载则关联到视觉系统处理图像所需的计算能力。在实际应用中，图像处理算法和软件效率对运算负载有重要影响，可以通过公式Rp=Ri(horiz)(vert).Ri/Ti来估算，进而决定采用基于PC的视觉处理系统还是更复杂的专用图像处理计算机。 机器视觉系统的主要部件包括光源、镜头、相机、图像采集卡和图像处理平台等。CCD相机作为图像传感器，在设计中有着非常重要的地位。CCD相机主要分为线扫描、高灵敏度线扫描和面扫描等类型。其中面扫描又分为隔行转移、全帧和帧转移三种。在选择CCD相机时，需要根据系统特殊要求、抗饱和性能、彩色或黑白选择以及图像与像素分辨率来决定。 光源对于增强图像质量至关重要，包括照亮被检测物体、降低反射和减少噪声等作用。镜头的选择则需要考虑到镜头的放大倍数、焦距、光圈和畸变等因素。图像采集卡负责将相机捕获的模拟图像转换为数字信号，并进行进一步的处理和传输。 整个机器视觉系统的设计方法强调的是系统规划的重要性，需要系统地分析和选择合适的组件，以满足特定的工业应用需求。不同工业应用对于视觉系统的性能要求各不相同，因此在设计时需要综合考量各个参数，以实现最佳的检测效果和效率。