机器视觉系统之镜头篇
机器视觉(相机、镜头、光源 )全面概括
机器视觉(相机、镜头、光源)全面概括分类:机器视觉2013-08-19 10:52 1133人阅读评论(0) 收藏举报机器视觉工业相机光源镜头1.1.1视觉系统原理描述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(即图像摄取装置,分CMOS 和CCD 两种)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行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。
2.1.1视觉系统组成部分视觉系统主要由以下部分组成1.照明光源2.镜头3.工业摄像机4.图像采集/处理卡5.图像处理系统6.其它外部设备2.1.1.1相机篇详细介绍:工业相机又俗称摄像机,相比于传统的民用相机(摄像机)而言,它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等,目前市面上工业相机大多是基于CCD(ChargeCoupled Device)或CMOS(Complementary Metal OxideSemiconductor)芯片的相机。
CCD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。
CCD的突出特点是以电荷作为信号,而不同于其它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CCD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。
CCD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。
CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初,90 年代初期,随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展,CMOS图像传感器得到迅速发展。
CMOS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。
机器视觉系统组成总结
机器视觉系统组成总结机器视觉系统通常由以下几个主要组成部分构成:
1. 图像采集设备
- 数字相机或工业相机
- 照明系统
- 镜头和滤光片
2. 图像传输接口
- 数据传输线路
- 图像采集卡或帧存储器
3. 图像处理硬件
- 中央处理器()
- 图形处理器()
- 数字信号处理器()
- 现场可编程门阵列()
4. 图像处理软件
- 图像预处理模块
- 图像分割模块
- 特征提取模块
- 模式识别模块
- 决策模块
5. 输出设备
- 显示器
- 控制系统
- 机器人执行器
6. 通信接口
- 工业以太网
- 现场总线
- 无线通信
机器视觉系统的各个组成部分协同工作,完成从图像采集到处理、分析、识别和执行控制的全过程。
每个部分都对系统的整体性能和可靠性起着重要作用。
根据具体应用场景和需求,可以对各个组成部分进行优化和定制化设计。
视觉系统概论
1.1.1视觉系统原理描述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(即图像摄取装置,分CMOS 和CCD 两种)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行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。
2.1.1视觉系统组成部分视觉系统主要由以下部分组成1.照明光源2.镜头3.工业摄像机4.图像采集/处理卡5.图像处理系统6.其它外部设备2.1.1.1相机篇详细介绍:工业相机又俗称摄像机,相比于传统的民用相机(摄像机)而言,它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等,目前市面上工业相机大多是基于CCD(ChargeCoupled Device)或CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)芯片的相机。
CCD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。
CCD的突出特点是以电荷作为信号,而不同于其它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CCD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。
CCD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。
CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初,90 年代初期,随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展,CMOS图像传感器得到迅速发展。
CMOS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,CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围等特点在高分辨率和高速场合得到了广泛的应用。
机器视觉系统的5个主要组成结构介绍
机器视觉系统的5个主要组成结构介绍
从机器视觉系统字面意思就可看出主要分为三部分:机器、视觉和系统。
机器负责机械的运动和控制;视觉通过照明光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡等来实现;系统主要是指软件,也可理解为整套的机器视觉设备。
下面我们重点说下机器视觉系统中的五大模块:
1.机器视觉光源(即照明光源)
照明光源作为机器视觉系统输入的重要部件,它的好坏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,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的视觉光源,以达到最佳效果。
常见的光源有:LED环形光源、低角度光源、背光源、条形光源、同轴光源、冷光源、点光源、线型光源和平行光源等。
2.工业镜头
镜头在机器视觉系统中主要负责光束调制,并完成信号传递。
镜头类型包括:标准、远心、广角、近摄和远摄等,选择依据一般是根据相机接口、拍摄物距、拍摄范围、CCD尺寸、畸变允许范围、放大率、焦距和光圈等。
3.工业相机
工业相机在机器视觉系统中最本质功能就是将光信号转变为电信号,与普通相机相比,它具有更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。
按照不同标准可有多种分类:按输出信号方式,可分为模拟工业相机和数字工业相机;按芯片类型不同,可分CCD工业相机和CMOS工业相机,这种分类方式最为常见。
4.图像采集卡
图像采集卡虽然只是完整机器视觉系统的一个部件,但它同样非常重要,直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等。
比较典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA 采集卡和GigE千兆网采集卡。
这些采集卡中有的内置多路开关,可以连接多个摄像机,同时抓拍多路信息。
5.机器视觉软件。
《机器视觉基础》课件
安全监控
要点一
总结词
机器视觉在安全监控领域的应用,能够提高安全防范能力 和监控效率。
机器视觉的优势与挑战
优势
非接触式、高精度、高效率、高可靠 性、可实现自动化和智能化等。
挑战
数据量大、计算复杂度高、对光照和 角度敏感、对遮挡和噪声的鲁棒性差 等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像获取是机器视觉系统的第一步, 负责将目标物体转化为数字图像,以 便后续处理。
图像获取的关键在于获取高质量的图 像,以便后续处理能够准确地进行特 征提取和目标识别。
基于概率统计的算法
总结词
利用概率统计理论,对图像中的目标进行识别和分类的方法。
详细描述
基于概率统计的算法通过建立目标模型,利用概率分布和统计规律对图像中的目标进行识别和分类。 该算法具有较强的鲁棒性和适应性,能够处理一些复杂的视觉任务,如目标跟踪、场景识别等。
基于深度学习的算法
总结词
利用深度神经网络对图像进行层次化特征提取和分类的方法。
VS
详细描述
机器视觉技术被广泛应用于工业生产线上 ,对产品进行外观、尺寸、缺陷等方面的 检测。通过高精度的图像采集和处理,机 器视觉系统能够快速准确地识别出不合格 品,并自动剔除或进行分类,从而提高生 产效率和产品质量。
农业检测
总结词
机器视觉在农业领域的应用,有助于提高农 产品的产量和质量。
详细描述
03
02
角点检测
机器视觉系统之相机篇PPT课件
IEEE1394总线特征
Ø 1394总线的“心跳”周期是125 µs (8 kHz); Ø 包长:1394总线每125 µs 发送的同步数据包
尺寸。
IEEE1394总线特征
IEEE1394传输距离
➢ 1394a,单根4.5m(S400),加中继可达70m。高 质量的线缆可达17.5m(S400)(AVT),如果调整到 S100或S200,则传输距离可达25m,甚至更长;
CCD Sensor—全帧转移
➢ 优点:填充因子(fill factor)可以达到非常高, 甚至达到100%。这样 Sensor灵敏度非常大。
➢ 缺点:由于传输和读出 使用的时钟相同,因此 Sensor上面的部分曝光 时间比下面的长,这会 造成Smear现象。为了解 决这个问题,必须使用
机械快门或闪光灯。
Output (Amplifier)
电子快门和微透镜
➢Overflow Drain主 要用来消除CCD Sensor的Blooming现 象,它也被用来实现 电子快门
➢通过Micro Lenses 可以将传感器的填充 因子提高。
CMOS Se行扫描
20
USB总线传输方式
➢ 等时(isochronous)传输方式。提供了确定的带宽和间隔时 间,在传送数据发生错误时,USB并不处理这些错误,而是 继续传送新的数据;
➢ 中断(interrupt)传输方式。传输数据量小,以达到实时效 果;
➢ 控制(control)传输方式。双向传输,数据量也比较小; ➢ 批(bulk)传输方式。该方式用来传输要求正确无误的数据;
➢ 1394b,单根10m(S800);转网络传输,用Cat5线 可达到100m(S100),使用Cat6线,在S400情况下可 达60m;转光纤传输,可达500m(S400/S800);直接 光纤传输100m(S800)(AVT Pike和Stingray系列)
工业机器视觉系统课件
应用领域拓展
随着机器视觉技术的不断成熟,其应用领域也将不断拓展 ,如医疗、农业、环保等领域都可能成为机器视觉技术的 应用方向。
人机协作
未来机器视觉系统将更加注重人机协作,通过智能化技术 提高人机交互的效率和安全性,实现更加和谐的人机关系 。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
用。
技术成熟与标准化
随着技术的不断成熟和标准化, 机器视觉系统的成本将进一步降 低,同时提高系统的可靠性和兼
容性。
普及教育
加大对机器视觉技术的普及教育 力度,提高企业和技术人员对机 器视觉的认识和应用能力,进一 步推动机器视觉系统的普及和应
用。
05
工业机器视觉系统的挑 战与解决方案
技术挑战与解决方案
技术挑战
机器视觉系统中的图像处理算法需要高 精度和高效率,以满足工业生产线的快
速检测需求。
技术挑战
不同工业场景下,需要处理各种复杂 和多变的图像,如表面缺陷、尺寸测
量等。
解决方案
采用先进的图像处理算法和计算机视 觉技术,如深度学习、人工智能等, 提高检测精度和速度。
解决方案
针对不同应用场景,定制化开发机器 视觉系统,优化算法和参数,提高系 统的适应性和鲁棒性。
06
结论
工业机器视觉系统的价值与意义
保障产品质量
机器视觉系统可以对产品进行细致的检测 ,及时发现并处理不合格品,从而保证产
品质量。
A 提升生产效率
机器视觉系统能够快速、准确地检 测产品,减少人工检测的误差和时
间,从而提高生产效率。
B
C
D
促进工业自动化发展
机器视觉系统的应用是工业自动化发展的 重要方向之一,能够推动工业自动化技术 的进步。
机器视觉系统详述
右图中,绿色背景 采用红色光源提高 对比度 (灰阶图像)
光源
代码 R G B V W IR UV
颜色 红 绿 蓝 紫 白 红外 紫外
波长(nm) 625(600~720) 517(510~530) 465(430~480) 400 色温:5500k
应用 背景为黑色的透明软板孔位定位、绿色线路 板检测、透光膜厚度测量等。 红色背景产品检测、银色背景产品检测等。
• 特殊要求,需要用到红外或紫外相机情况
镜头--如何选择镜头
•
定焦与变焦 变焦镜头
工作距离不变的情况下获得不同的放大倍率
镜头--如何选择镜头
•
远心镜头与标准工业镜头
远心镜头
• 精密测量系统
CCTV镜头
• 一般工业测量、缺陷检测,对物体成像的放大倍率没有严格要求
远心镜头
CCTV镜头
镜头--如何选择镜头
目录
1 2
机器视觉系统构成 成像系统核心器件选型方法
3 4
5
机器视觉系统设计步骤 应用案例
飞行捕捉和相机丢帧解决办法
机器视觉系统构成
机 器 (Machine)
1、机器视觉系统介绍
+
视 觉 (Vision)
机械
运动
控制
视(硬件)
觉(软件)
机器视觉是一个系统的概念,运 用现代先进的控制技术、计算机 技术及传感技术,表现为光机电 的结合。
镜头
镜头畸变
畸变是镜头放大倍率随着视场变化而变化的现象。
测量应用,畸变越小越好
畸变可以通过软件进行校正
镜头
镜头景深
对于理想的光学系统,像平面对应一个理想物平面。实际光学
系统,能清晰成像的最远物面到理想物平面的距离称为远景深 度,能清晰成像的最近物面到对准平面的距离称为近景深度, 远景深度和近景深度的和就是光学系统的景深。
机器视觉基础知识培训ppt课件
相机分辨率(X方向)=最佳视野范围(X方向)÷ 理论象素值( X方向)
相机分辨率(Y方向)=最佳视野范围(Y方向)÷ 理论象素值( Y方向)
系统速度要求与相机成象速度
系统单次运行速度 = 系统成象速度 + 系统检测速度 帧速或线数 快门速度
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工控机选型的六要、素软硬件知识--工控机篇
待测物高度 信息
待测物长度 信息
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常用照明技术六、软硬件知识--光源篇
#7:彩色的考虑
光
色
的
彩
三
三
原 色
原 色
光的三原色:红、绿、蓝;色彩三原色:青、紫、黄。 世界上所有颜色都是由三原色按不同比例组合而成 三原色的色光叠加为白光。如:日光 三原色的色彩叠加为黑色。
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常用照明技术六、软硬件知识--光源篇
24
光源分类 六、软硬件知识--光源篇
萤光灯
卤素灯+光纤导管
LED光源
其他(激光、紫外 光等)
25
常用照明技术六、软硬件知识--光源篇
#1:背光——测量系统的最佳选择
26
常用照明技术六、软硬件知识--光源篇
#2:亮场--光源篇
15
Ø 定位:内四部、定机位器视觉系统应用分类
16
Ø 定位:坐四标、输机出器定视位觉系统应用分类
17
Ø 识别:读四码、机器视觉系统应用分类
18
Ø 识别: 四、机器视觉系统应用分类 OCR/OCV
19
Ø 识别:颜四色、识机别器视觉系统应用分类
20
二、机器视觉软硬件知 识
21
五、机器视觉系统软硬件
#7:彩色的考虑
机器视觉系统
工业4.0时代的到来,机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要,这也让越来越多的人对它产生浓厚的兴趣。
机器视觉的定义:机器视觉就是使用光学非接触式感应设备自动接收并解释真实场景的图像以获得信息控制机器或流程。
机器视觉的优势究竟有哪些?
虽然人类视觉最擅长于对复杂、非结构化的场景进行定性解释,但机器视觉则凭借速度、精度和可重复性等优势,擅长于对结构化场景进行定量测量,举例来说,在生产线上,机器视觉系统每分钟能够对数百个甚至数千个元件进行检测。
配备适当分辨率的相机和光学元件后,机器视觉系统能够轻松检验小到人眼无法看到的物品细节特征。
另外,由于消除了检验系统与被检验元件之间的直接接触,机器视觉还能够防止元件损坏,也避免了机械部件磨损的维护时间和成本投入。
通过减少制造过程中的人工参与,机器视觉还带来了额外的安全性和操作优势。
此外,机器视觉还能够防止洁净室受到人为污染,也能让工人免受危险环境的威胁。
机器视觉系统的分类
•智能相机
•基于嵌入式
•基于PC
机器视觉系统的组成
•图像获取:光源、镜头、相机、采集卡、机械平台
•图像处理与分析:工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。
•判决执行:电传单元、机械单元
以上就是相关内容的介绍,供大家参考了解一下,如有这方面的兴趣或需要,可以咨询一下南京矽景自动化技术有限公司了解更多详情。
机器视觉镜头选型原则
机器视觉镜头选型原则机器视觉镜头是机器视觉系统中一个至关重要的组成部分,其选型直接影响到整个系统的性能和可靠性。
在进行机器视觉镜头选型时,需要考虑以下几个原则:1. 分辨率:镜头的分辨率是指镜头可以捕捉到的最小细节,它对于机器视觉系统中物体识别和测量的准确性非常重要。
选择具有高分辨率的镜头可以更好地捕获细节,提高系统的准确性。
2. 焦距:焦距是指镜头的聚焦能力,它决定了镜头的视场大小和物体的放大倍数。
在选型时,需要根据实际应用需求来选择适当的焦距。
对于需要监测远距离物体的应用,可以选择长焦距镜头;而对于需要监测近距离物体的应用,可以选择短焦距镜头。
3. 光圈:光圈是指镜头的最大光线通量,它决定了镜头的透光能力和图像的亮度。
在选型时,需要考虑光线条件,并选择适当的光圈大小以确保图像质量。
一般来说,较大的光圈可以提供更好的透光能力和图像亮度,但可能会导致景深较浅;而较小的光圈则可以提供较深的景深,但可能会影响图像亮度。
4. 像高:像高是指在传感器上的图像高度,它决定了图像的视角和图像质量。
在选型时,需要根据实际应用需求来选择适当的像高。
较大的像高可以提供更大的视角,但可能会导致图像失真和畸变;而较小的像高可以提供更好的图像质量,但可能会限制视角。
5. 套件:在选型时,还可以考虑选择配套的镜头套件。
镜头套件是指由镜头、适配器和其他配件组成的整套系统,可以提供更好的光学性能和便捷的安装和调整。
根据实际需求,可以选择适配器,使镜头能够适配不同的相机和传感器;同时,还可以选择其他配件,如滤光镜和遮光罩,以提高图像质量和系统性能。
综上所述,机器视觉镜头选型需要综合考虑分辨率、焦距、光圈、像高和套件等因素。
在选择时,需要根据实际应用需求和场景特点来权衡各个因素,并选择最适合的镜头来提高机器视觉系统的性能和可靠性。
机器视觉镜头选型原则
机器视觉镜头选型原则
机器视觉技术在各个领域的应用越来越广泛,镜头选型是机器视觉系统设计中至关重
要的一环。
以下是一些常见的机器视觉镜头选型原则:
1. 分辨率:分辨率是指镜头对图像细节的捕获能力。
根据应用需求,选取具有足够
高分辨率的镜头,以确保系统可以识别并处理所需的图像细节。
2. 焦距和视场角:焦距和视场角决定了镜头的视野范围。
根据具体应用场景,选择
适当的焦距和视场角,以确保系统可以覆盖所需的区域。
3. 光圈:光圈决定了镜头的光线透过能力,直接关系到图像的亮度和对比度。
根据
环境光照条件和应用需求,选择合适的光圈,以确保系统能够获得清晰明亮的图像。
4. 镜头类型:根据具体应用需求,选择合适的镜头类型,如定焦镜头、变焦镜头、
鱼眼镜头等。
不同类型的镜头适用于不同的场景和任务,需综合考虑。
5. 调焦方式:选择合适的镜头调焦方式,可以根据应用需求进行自动焦距调整或手
动调焦。
自动调焦镜头适用于需要经常变化焦距的场景,手动调焦镜头适用于需要固定焦
距的场景。
6. 镜头质量:选择高质量的镜头,以确保图像的准确性和可靠性。
镜头的光学性能、扭曲和色散等因素都会直接影响系统的视觉性能。
7. 镜头尺寸和适配:根据机器视觉系统的结构和要求,选取合适尺寸的镜头,并确
保其能够与其他设备和配件兼容。
8. 成本和性价比:考虑机器视觉系统的预算和性能需求,综合考虑镜头的价格和性
价比,选择最符合实际需求的镜头。
以上是一些常见的机器视觉镜头选型原则,根据具体应用需求和系统设计,可以结合
实际情况进行调整和优化。
机器视觉基础知识详解
机器视觉基础知识详解随着工业4.0时代的到来,机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要,为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识,包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。
小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。
机器视觉是一门学科技术,广泛应用于生产制造检测等工业领域,用来保证产品质量,控制生产流程,感知环境等。
机器视觉系统是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行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。
机器视觉优势:机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点,可以实现很高的分辨率精度与速度。
机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。
人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有:为了更好地理解机器视觉,下面,我们来介绍在具体应用中的几种案例。
案例一:机器人+视觉自动上下料定位的应用:现场有两个振动盘,振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中,振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。
该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统,该系统通过判断玩偶正反面,把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人,机器人收到坐标后运动抓取产品,当振动盘中有很多玩偶处于反面时,VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量,当反面玩偶数量过多时,VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。
该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面,计算出玩偶中心点坐标,发送给机器人。
通过VD200视觉定位系统实现自动上料,大大减少人工成本,大幅提高生产效率。
案例二:视觉检测在电子元件的应用:此产品为电子产品的按钮部件,产品来料为料带模式,料带上面为双排产品。
通过对每个元器件定位后,使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值,来判断此区域有无缺胶情况。
该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案,使用两个相机及光源配合机械设备,达到每次检测双面8个产品,每分钟检测大约1500个。
机器视觉系统详解 ppt课件
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3
第二节:照明方式的分类
在机器视觉系统中一般使用透射光和反射光。
反射光
透射光
光源
相机
光源
相机
产品
产品
光源
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4
第三节:光源的分类及比较
萤光灯 卤素灯+光纤导管 LED光源 其他(激光、紫外光等)
其中LED光源凭借其诸多的优点在现代pp机t课器件 视觉系统中得到越来越多的应用。 5
第五节:远心镜头
在测量系统中,有一些因素影响测量的精度与重复性。 1. 物体位置变化引起的比例尺变化 2. 畸变 3. 投影误差 4. 物体边缘测量误差大 采用远心镜头可以很大程度的降低
以上误差,甚至消除这些误差。 远心镜头的口径至少要与需要观察的物体
尺寸相等或更大。
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第六节:选择镜头的原则
1. 机器视觉镜头可支持的最大的CCD尺寸不能小于所搭配 的相机中CCD传感器芯片的尺寸 。 .如果镜头尺寸比 CCD靶面尺寸小,图片边缘会出现黑场,即只有中间一个 圆圈的视场是有效的.
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2.镜头接口要跟相机接口匹配安装,也可通 过转换匹配安装 。
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3.镜头的工作距离要适当。
• C/CS能够匹配的最大的图像传感器的尺寸不超过1“。
• F-Mount,卡口,没有螺纹。
• 其他类型
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第三节:镜头各个参数间的关系 光圈大通光能力大,光圈小通光能力小; 光圈小则景深大,光圈大则景深小;
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第四节:镜头的分类
按照等效焦距分为
机器视觉系统详解PPT课件
根据不同的产品选择合适的光源,有时候 会需要几种光源进行组合照明。
第二章、镜头
第一节:镜头简介
光学镜头相当于人眼的晶状体,在机 器视觉系统中非常重要。
第二节:镜头的基本概念
视野 (FOV)
图像采集设备所能够覆盖的范围,它可以是在监视器上可以见到的 范围,也可以使设备所输出的数字图像所能覆盖的最大范围。
5.机器视觉镜头的畸变率要符合测量标准。直线在 经过透镜成像后会变成弯曲的现象,这就是畸变, 畸变主要有两种,分别为桶形畸变和枕形畸变。 畸变的存在是具有普遍性的,目前也没有能完全 消除的手段,所以能将畸变率控制在一个水平上 就算是合格了。
分辨率
测量系统能够重现的最小的细节的尺寸常 常用每毫米线对来表示,也就是根据这个 镜头能够分辨一毫米内多少对直线。选择 镜头的时候必须注意厂商给出的分辨率的 定义方式。
焦距
焦距是像方主面到像方焦点的距离。如 16mm, 25mm,35mm等。
成像面
可以在镜头的像面上清晰成像的物方平面。
光源是一个视觉应用开始工作的第一步,好的光源与照明 方案往往是整个系统成败的关键,起着非常重要的作用。
使用光源的目的:光源并不是简单的照亮物体而已。 1.光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量; 2.将待测区域与背景明显区分开,增加对比度,消隐不感 兴趣的部分; 3.增强待测目标边缘清晰度; 4.保持足够的整体亮度; 5.物体位置的变化不应该影响成像的质量。
第四节:光源选择的注意事项
影响因素: 1.相机光谱响应特性; 2.LED的颜色、反光角度、亮度、寿命等; 3.物品形状与LED形状; 4.打光方式; 5.辅助手段(偏光镜、滤光镜、漫反射板等)
机器视觉(Machine vision)介绍讲义
图像处理系统
嵌入式系统
将相机、图像采集模块、处理器、存储器 、通讯模块、I/O集成一体,稳定性更高,开发周 期
较短,难度相对较低,但由于其硬件结构限制, 通常只能带一至两个相机,程序开发不如PC Based系统灵活,运行速度和算法复杂度不如PC Based系统。
图像处理系统
如何选择?
两种系统各有利弊,在检测点数少,检测要求 可能发生变化,项目周期紧急的应用更适合选用 嵌入式系统,检测点数多,速度要求高,检测要 求相对稳定,项目周期宽松的应用更适合选用PC Based系统。
度级
空间分辨力
分辨率较差,不 目前有4K×4K的面阵摄像机和8K的
能观看微小的目 线阵摄像机,通过备置各种光学镜
标
头,可以观测小到微米大到天体的
目标
彩色识别能力 分辨能力强,易 受硬件条件的制约,分辨能力较差 受人的心理影响 ,可量化 ,不能量化。
机器视觉系统与人的视觉的对比
速度
0.1秒的视觉暂留使 快门时间可达到10微妙左右,高速
图像处理系统
硬件
目前市场主流的机器视觉图像处理系统有: 1、PC Based系统 2、嵌入式系统(智能相机)
图像处理系统
PC Based系统
采用PC作为处理平台,通过图像采集卡+ 模拟相机或直接通过数字相机采集图片,依托PC 处理平台,处理速度快,可运行复杂的图像处理 算法;可带多个相机;可根据用户要求自行开发 处理程序和用户界面。但由于其开发工具为高级 编程语言,开发周期长,难度大,维护成本高。
机器视觉的引入
人类视觉是最后几个被取代的器官之一
在很多情况下人类视觉越发不能满足要求( 机器视觉与人的视觉的对比) 1、高速、高精、超视、微距, 2、客观、无疲劳、环境限制等。
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光学系统的基本概念
焦距、物距和像距
从物方主点H至物方主焦点F的距离为物方焦距f 或称为前焦距。从像方主点H′至像方焦点F′的距 离为像方焦距f′或称为后焦距。物方焦距和像方 焦距统称为焦距。 透镜的物方主点到物平面的距离,称为物距。 透镜的像方主点到像平面的距离,称为像距。
薄透镜成像原理
等效焦距:实际焦距×43mm/镜头成像圆的直径
微距镜头
微距镜头(Macro Iens ) 按德国的工业标准,成像比例大于1:1的 称为微距摄影范畴。这里我们所说的比率 指像的大小与实物之间的比例关系,也就 是镜头的放大率。35mm标准镜头最大拍 摄比率为1:10。事实上放大率在1:1~1:4 左右的都属微距镜头,而放大率达到 10:1~200:1则属显微镜头。
远心镜头
物方远心镜头(入瞳位于无穷远):消除透视畸变
远心镜头
远心镜头
像方远心镜头(出瞳位于无穷远处):获得更好的 像面照度均匀性
镜头的接口类型
接口类型 C口 CS口 F口 M42 法兰后截距(mm) 17.526 12.5 46.5 47.526 卡口环直径(mm) 25.4 25.4 47 42
影响镜头景深的因素
景深和镜头的焦距、光圈、物距有关: 光圈越小,景深越大; 拍摄距离越大,景深越大; 焦距越短,景深越大。
镜头的焦距与视场角
镜头的畸变
被摄物平面内的主轴外直线,经光学系统 成像后变为曲线,则此光学系统的成像误 差称为畸变。 畸变像差只影响成像的几何形状,而不影 响成像的清晰度。
如何选择镜头
W=100mm w=8.8mm H=100mm h=6.6mm
L=260mm
f
另外一种近似计算方法(根据相似三角形公式): f/L = h/H => f = Lh/H=260x6.6/100 = 17.16mm VS f = L/(1+1/ β)=Lh/(H+h) = 260x6.6/(100 + 6.6) = 16.1mm
如何选择镜头
选型示例: 被测物体100×100mm,精度要求 0.1mm,相机距被测物体在200~ 400mm之间,要求选择合适的相机和 镜头。
如何选择镜头
分析如下: 被测物体是100x100mm的方形物体,而相机靶 面通常为4:3的矩形,因此,为了将物体全部 摄入靶面,应该以靶面的短边长度为参考来计 算视场; 系统精度要求为0.1mm,100/0.1=1000,因此 相机靶面短边的像素数要大于1000; 相机到物体的距离为200~400mm,考虑到镜 头本身的尺寸,可以假定物体到镜头的距离为 200~320mm,取中间值,则系统的物距为 260mm;
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镜头的分类
定焦距镜头 变焦距镜头 特殊镜头
微距镜头(Macro) 显微镜头(Micro) 远心镜头(Telecentric) 红外线镜头(Infrared) 紫外线镜头(Ultraviolet)
镜头的分类
定焦距镜头按等效焦距分为:
鱼眼镜头:6-16mm 超广角镜头:17-21mm 广角镜头:24-35mm 标准镜头:45-75mm 长焦镜头:150-300mm 超长焦镜头:300mm以上
如何选择镜头
选型方案:
根据估算的像素数目,可选定大恒CCD相机SV1410FM 靶面尺寸2/3英寸(8.8x6.6mm),分辨率1392x1040,像 元尺寸为6.45μm。镜头放大率为β=6.6/100=0.066,可 以达到的精度为:像素尺寸/放大率 =0.00645/0.066=0.098mm,满足精度要求; 根据公式,镜头的焦距为 f = L/(1+1/ β)=260/(1+1/0.066)=16.14-MP,其光圈数从F1.4 到F16。
薄透镜成像原理
物距L 像距L′ 影像性质
L=∞
L由∞向2f值缩 短
L′= f
L′由f值向2f值延长
缩小的倒立实像,物与像分别位于镜头前 后两则
同上
L=2f
L由2f值向f值 缩短 L= f L<f
L′=2f
L′由2f值向∞延长 L′=∞ L′>f
1:1 的倒立实像,物与像分别位于镜头前 后两侧
放大的倒立实像,物与像分别位于镜头前 后两侧 同上(注:理论上成立,实际上并不成立) 放大的倒立虚像,物与像位于镜头的同侧
主要内容
光学系统的基本概念及相关知识 镜头的基本参数及相关知识 如何选择镜头
光学系统的基本概念及相关知识
光学系统的基本概念
光心和主轴 光心是透镜的光学中心; 主光轴又叫主轴,是指透镜通过光心的两个折 射面曲率中心的连线及其延长线; 透镜除了主光轴外,还有副光轴,凡是其他通 过光心的任一直线都叫做透镜的副光轴; 一个透镜的主光轴只有一个,而副光轴却有无 数个
光学系统的基本概念
光心和主轴
光学系统的基本概念
焦点和焦平面
光学系统的基本概念
主点和主平面
光学系统的基本概念
共轭关系 :在透镜成像过程中,物方的每 一个点在像方都有相对应的一个点,每一 条直线都有相对应的一条直线,每一个平 面都有相对应的一个平面,物与像之间的 这种相互关连的对应关系就是共轭关系。
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机器视觉系统 —镜头篇
主讲人:张勇
镜头-影响图像质量的关键因素
图像质量的参数 分辨率(Resolution) 对比度(Contrast) 景深(Depth of Field) 失真(Distortion),也叫畸变 投影误差
影响图像质量的因素 镜头 摄像机 显示设备 镜头 光源 摄像机 镜头 镜头 镜头
远心镜头
视差: 对于同样的物体,当靠近眼睛时, 会比远离眼睛时显得大一点。这个现象也 同样出现在传统的光学系统中,即镜头的 放大倍数是随着物距变化而变化的。 远心镜头则纠正了传统镜头的误差,它可 以在一定距离内,使所成的像的尺寸不会 因为距离的变化而改变。
远心镜头
远心指的是 一种光学的 设计模式: 系统的出瞳 和入瞳的位 置在无限远 处。
靶面
光学镜头的主要参数
视野 (Field of view):或者叫视场角,图像采 集设备所能够覆盖的范围,即和靶面上的图像所 对应的物平面的尺寸; 工作距离(Working Distance):一般指镜头前 端到被测物体的距离,小于最小工作距离系统一 般不能清晰成像;
景深(Depth Of Field)以镜头最佳聚焦时的WD 为中心,前后存在一个范围,在此范围内镜头都 可以清晰成像。
微距镜头
使用专门的微距镜头,价格较高但成像质 量可以得到保证; 带微距档的变焦镜头; 使用接圈,通过增加镜筒的长度来改变像 距达到放大的目的,根据凸透镜成像原理, 当像距增加到二倍焦距处,影像与实物等 大。由于接圈使用时放在镜头后面,一是 不够灵活,二是影响通光量。
显微镜头
显微镜头
体视显微镜 生物显微镜 金相显微镜
光学镜头的主要参数
调 制 传 递 函 数
光学镜头的主要参数
影响镜头分辨率的因素 影响分辨率的主要因素: 镜头结构、材质、加工精度等。 其它因素: 镜头光圈越大,分辨率越高; 光波长度,波长越短分辨率越高; 同档次的固定焦距镜头比变焦镜头分辨率高; 短焦镜头一般边缘分辨率比中心低,长焦镜头 一般中心比边缘分辨率低。
如何选择镜头
选择镜头的基本步骤可以参考以下几条:
根据目标尺寸和测量精度,可以确定传感器尺寸和像素 尺寸、放大倍率等; 根据系统整体尺寸和工作距离,结合放大倍率,可以大 概估算出镜头的焦距。焦距、传感器尺寸确定以后,视 场角也可以确定下来; 根据现场的照明条件确定光圈大小和工作波长; 最后考虑镜头畸变、景深、接口等其他要求。
物像关系和放大率公式
光学系统的常用计算公式
物距:L = f(1+1/β) 像距:L’= f(1+ β) 焦距:f = L/(1+1/ β) 物高:y = y’/ β = y’(L-f)/f 像高:y’= β y = y(L’-f)/f
镜头的基本参数及相关知识
光学镜头的基本原理
共轴光学系统
共轴光学系统:若光学系统的全部界面都 由球面和平面构成,且个球面的球心均位 于同一直线上,则该光学系统称为共轴光 学系统; 目前,绝大部分工业镜头都属于共轴光学 系统。
共轴光学系统的光学特性
点成像为点(共轭点); 线成像为线(共轭线); 平面成像为平面(共轭面); 凡垂直于光轴的物平面上各部位的影像放大率 都相等,即像与物的几何形状完全相似。
大多数便宜的镜头分辨率在50lp/mm,相当于水平 分辨率700个像素,用于对分辨率要求不高的视觉系 统,和相当于VGA级以下分辨率的相机相配。 百万像素级以上的镜头,镜头分辨率可达 100lp/mm及以上,和相当于水平分辨率达1280的相 机相配。
光学镜头的主要参数
调制传递函数 (MTF: Modulation Transfer Function) 实际的镜头分辨率比理想镜头的分辨率要低很多。 因此通常用MTF来表征镜头的实际分辨率。MTF定义 为一定空间频率时像面对比度与物面对比度之比, 这里空间频率用单位mm内的线对数来表示。 对于同一镜头,不同空间频率处的MTF值是不同的, 一般随着空间频率的增大,MTF越来越小,直至为零。 MTF为零时的空间频率为镜头的截至频率,也用于表 示镜头的实际分辨率
镜头的畸变
畸变定义为实际像高y ‘与理想像高 yo 之差y’ - yo ‘,而在实际应用中经常将其与 理想像高 yo ‘之比的百分数来表示畸变, 称为相对畸变,即