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        机器视觉系统的基本构造

        浏览次数: 日期:2015年9月14日 16:55

          机器视觉系统是一个比较新并且发展速度非常快的技术研究领域,现阶段己经成为现代制造业工业的重要研究领域之一。近几年来在机器视觉系统技术基础上延伸的各项研究及应用不断的发展,针对不同精度要求与特征,形成了各种各俱物色的基于机器视觉技术的应用系统。下面我们就来详细了解一下机器视觉系统机器视觉系统的基本构造。

          一般情况下,我们可以把机器视觉系统的基本构造分成五个部分:

          机器视觉系统的基本构造一:照明

          照明是影响机器视觉系统输入的主要因素之一,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个不同的应用实例,要正确选择相应的照明装置,以达到最佳效果。照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。

          机器视觉系统的基本构造二:图像采集卡

          图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等等。

          比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如,可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。

          机器视觉系统的基本构造三:视觉处理器

          视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时,采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集卡可以快速传输图像到存储器,而且计算机也快多了,所以现在视觉处理器用的较少了。

          机器视觉系统的基本构造四:镜头

          FOV(Field Of Vision)=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM(零件测量公差比) 镜头选择应注意:

          ① 焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 / 节点 ⑦畸变

          机器视觉系统的基本构造五:相机

          按照不同标准可分为:标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD;单色相机和彩色相机。

          随着制造业的不断发展,先进制机器视觉系统技术的研究和应用越来越广泛。先进的机器视觉系统技术以及自动化制造系统和先进生产模式的推广应用都要求先进的检测手段与之相适应。深圳市中富美机电设备有限公司的机器视觉检测设备、CCD视觉检测、工业镜头、表面缺陷检测等产品销售涵盖全国范围,致力于为广大客户提供高科技机器视觉解决方案,保持在机器视觉、表面缺陷检测行业的领先水平。详情致电:0755-28065557。

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