CCD机器视觉零基础培训

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机器视觉培训系列教程之基础入门培训

机器视觉培训系列教程之基础入门培训第一节：机器视觉的概念和应用机器视觉是一种用于模拟人眼视觉系统的技术，它可以让机器像人一样“看”和“理解”周围的环境。

机器视觉的应用非常广泛，包括工业自动化、智能制造、无人驾驶、智能医疗等领域。

它可以帮助我们实现自动化生产，提高生产效率和产品质量；可以帮助机器人在复杂环境中实现导航和操作；可以帮助交通管理部门进行智能监控和交通管制。

通过机器视觉技术，我们可以让机器更好地适应人类生活和工作的需求，实现智能化、便捷化和高效化。

第二节：机器视觉技术的原理机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理和图像识别三个方面。

图像采集是指通过摄像头等设备获取环境的图像信息；图像处理是指对采集到的图像进行处理和分析，包括去噪、滤波、边缘检测等操作；图像识别是指通过图像处理技术对图像中的目标进行识别和分类。

这三个方面相互配合，共同构成了机器视觉技术的基本原理和方法。

第三节：机器视觉的技术方法机器视觉的技术方法主要包括特征提取、对象识别、目标跟踪等。

特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征信息，如颜色、纹理、形状等；对象识别是指通过对特征点进行匹配和分类，识别出图像中的对象；目标跟踪是指通过对图像序列的处理和分析，实现对目标的实时监测和跟踪。

这些方法在机器视觉技术中起着非常重要的作用，对于实现各种应用场景具有至关重要的意义。

第四节：机器视觉的发展趋势机器视觉技术正以前所未有的速度和规模发展，未来的发展趋势主要包括深度学习、云端计算、多传感器融合等方面。

深度学习是指通过建立多层神经网络模型对图像进行识别和分类，实现更加精准和智能的图像处理；云端计算是指通过云平台实现图像数据的存储和计算，实现更加灵活和便捷的信息处理；多传感器融合是指通过多种传感器对环境进行多维度、多层次的感知，实现更加全面和深入的信息获取。

这些发展趋势将进一步推动机器视觉技术的发展，为各种应用场景提供更加全面、智能和便捷的解决方案。

机器视觉基础知识培训课件

机器视觉具有高效、准确、可靠、非接触性等优点，能够适应各种复杂环境，广泛应用于工业自动化、智能安防、医疗诊断等领域。
机器视觉的应用领域
01
02
03
04
工业自动化
检测产品质量、定位与装配、包装与码垛等。
智能安防
人脸识别、车牌识别、行为分析等。
医疗诊断
医学影像分析、病灶检测与识别等。
其他领域
自动驾驶案例
总结词
机器视觉是自动驾驶技术的关键组成部分，为车辆提供实时路况感知和目标识别能力。
详细描述
自动驾驶汽车通过安装多个高分辨率摄像头和传感器，获取周围环境的三维信息。机器视觉技术对这些信息进行处理和分析，识别出道路标志、车辆、行人以及其他障碍物，为自动驾驶系统提供决策依据。这使得车辆能够在复杂的道路环境中实现自主导航和驾
相机
相机的作用
捕捉目标物体的图像。
相机类型
面阵相机、线阵相机、立体相机等。
相机选择要点
根据应用场景选择合适的相机类型和分辨率。
图像采集卡
图像采集卡的作用
将相机捕捉的图像转换为数字信号，便于计算机处理。
图像采集卡性能参数
分辨率、传输速率、接口类型等。
图像采集卡选择要点
根据计算机性能和图像处理要求选择合适的图像采Байду номын сангаас卡。
驶，提高道路安全性和通行效率。
人脸识别案例
总结词
人脸识别技术利用机器视觉实现身份验证和安全监控，广泛应用于金融、安防等领域。
VS
详细描述
人脸识别系统通过高分辨率摄像头捕捉人的面部特征，利用机器视觉算法对图像进行分析和处理，提取出面部的各种特征点。这些特征点与数据库中的数据进行比对，以实现身份的快速验证。人脸识别技术广泛应用于金融交易、门禁系统、公共安全监控等领域，提高安全性和便利性。

《CCD基础知识》PPT课件

然后，光敏区开始进行第二帧的光积分，而暂存区则利用这个时间，将电荷包一次一行地转移给CCD移位寄存器，变为串行信号输出。当CCD移位寄存器将其中的电荷包输出完了以后，暂存区里的电荷包再向下移动一行给CCD移位寄存器。当暂存区中的电荷包全部转移完毕后，再进行第二帧转移。
整理ppt
32
CCD的应用
三相CCD的时钟波形刚好互相错开T/3周期，因此时钟电压波形每变化T/3周期，电荷
包就要转移过一个极板，每变化一个周期整理，p即pt 转移过三个极板。
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输出装置：在靠近最右电极的一侧扩散一个N区作为收集区，它与衬底
之间形成一个PN结。电源E通过R加在该结的两端，使它处于反偏状态。
该收集区收集最后一个电极cn下的电子，在电阻R上就有电流流过，并转换成电压的变化，输出一个脉冲。注意输出是串行的。
整理ppt
29
CCD以电荷作为信号，所以电荷信号的转移效率就成为其最重要的性能之一。把一次转移之后，到达下一个势阱中的电荷与原来势阱中的电荷之比称为电荷转移效率（CTE）
好的CCD具有极高的电荷转移效率，一般可达0.999995[3]，所以电荷在多次转移过程中的损失可以忽略不计。
整理ppt
30
从而电荷包就要沿着表面从电势能高的地方向电势能低的地方流动。
整理ppt
21
对于多电极，如图在二氧化硅表面排
列多个金属电极a1、b1、c1；﹍an、 bn、cn等，每三个电极如a1、b1、c1 组成一个传输单元，在三个电极上分
别加上三相脉冲电压Ua、Ub、Uc，它们的波形如图。
金属电极上所加正电压越大．金属电极下的电场越强，多数载流子空穴被排斥的耗尽层越厚，对少数载流子电子则势阱越深

CCD机器视觉学习ppt

策树算法的分类和回归
决策树算法的优缺点
决策树算法的应用领域和案例
随机森林算法
随机森林算法通过随机选择特征和样本来构建决策树，从而减少过拟合风险
随机森林是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来提高预测性能
随机森林算法可以处理分类和回归问题，具有较高的准确率和
分类器设计
特征提取：从图像中提取出有用的特征分类器选择：根据任务需求选择合适的分类器，如SVM、决策树等训练分类器：使用训练数据训练分类器，使其能够正确分类图像测试分类器：使用测试数据测试分类器的性能，评估其准确性和泛化能力
模型优化
模型选择：根据任务需求选择合适的模型
超参数调整：调整模型的超参数以优化性能
应用案例：汽车零部件检测、电子元器件检测、食品包装检测等
技术特点：高精度、高效率、高可靠性
自动驾驶应用
自动驾驶汽车：通过机器视觉识别道路、交通标志、行人等，实现自动驾驶
自动驾驶无人机：通过机器视觉识别障碍物、地形等，实现自主飞行
自动驾驶机器人：通过机器视觉识别环境、目标等，实现自主导航
模型融合：将多个模型融合以提高性能
模型压缩：通过模型压缩技术降低模型大小和计算复杂度
机器视觉学习的算法和模型
深度学习在机器视觉中的应用
卷积神经网络（CNN）：用于图像分类、目标检
测等任务
循环神经网络（RNN）：用于视频分析、动作识
别等任务
生成对抗网络（GAN）：用于图像生成、图像修
安全监控应用
监控摄像头：实时监控，及时发现异常情况
智能识别：识别人脸、车辆、物体等，提高监控效率
智能报警：实时报警，及时处理异常情况

CCD摄像机培训资料

CCD摄像机培训资料电子快门电子快门（Electronic Shutter）是比照照相机的机械快门功能提出的一个术语，它相当于控制CCD图像传感器的感光时间。

由于CCD感光的实质是信号电荷的积累，则感光时间越长，信号电荷的积累时间就越长，输出信号电流的幅值也就越大。

通过调整光生信号电荷的积累时间（即调整时钟脉冲的宽度），即可实现控制CCD感光时间功能。

目前，市场上常见的CCD摄像机绝大多数都带电子快门功能，其电子快门时间一般为1／50s~1/10000s。

高档摄像机一般将电子快门时间分为若干档，可通过多档拨动开关手动调节，也可在自动方式下由摄像机根据检测到的光强度知道调节。

普通摄像机一般只在其机身侧面或后面板上设有一个自动电子快门ON/OFF开关，还有些产品干脆将自动电子快门做成内置式，使用者无法干预。

为了在低照度环境下也能拍摄到较为清晰的画面，有些摄像机还具有多场积累电子快门方式，它很类似于照相机的b门或者t门感光拍摄方式。

在这种方式下，CCD感光单元可以暂停若干场的电荷转移。

由于电荷的积累作用，输出信号的幅值度也相应得到提高，相当于提高了摄像机低照度灵敏度。

常见的场积累时间一般为2场4场或者6场。

需要注意的是：这种多场积累电子快门方式一般仅适合对于非运动场景的摄像监视。

CCD摄像机的高速电子快门功能可以防止拍摄高速运动物体时造成的“运动模糊”现象。

所谓的运动模糊现象即摄像机在拍摄快速运动的物体时会出现“拖影”，这是由于CCD的感光时间太长，而这断时间内物体已经产生了移位，也就是说事实上，在一个电荷转移周期内，运动物体CCD靶面不同位置都成了像。

为了防止运动模糊现象，就应该缩短入射光在CCD靶面上的作用时间，也就是说，在每一场内，只将某一时间产生的电荷作为图像信号输出，而将其余时间产生电荷信号排放掉不予使用，这样就缩短了存储电荷的时间，如同快门一样，也就是电子快门的实质。

在大多数应用场合，CCD的自动电子快门功能还能实现自动光圈的效果，即当通过镜头的光通量较强时，输出信号电流也会较大，此时电子快门自动调节到高速档，使信号电荷的积累时间变短，进而使输出信号电流的幅值也会减少；而当镜头的通光量较弱时，输出的信号电流的幅值也增加，大多数电子快门的速度可连续可调的，由此实现了当被摄像景物的光照度变化时，CCD 输出电流基本保持稳定。

机器视觉基础培训1.0

机器视觉基础培训机器视觉应用讲师：赵心杰培训内容及培训目标•培训内容–机器视觉基本硬件介绍–图像处理简介及常用软件介绍–视觉软件的使用–机器人端编程–典型应用案例实操•培训目标–掌握机器视觉各部件及选型知识–熟悉机器视觉软件的应用–能够设计典型的视觉系统目录机器视觉简介成像基本要素工业相机介绍工业镜头介绍工业光源介绍常用视觉配件图像处理简介常用软件介绍–美国制造工程师协会（SME）机器视觉分会& 美国机器人工业协会的自动化视觉分会（AIA）对机器视觉下的定义是：–“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器，自动地接收和处理真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。

”–机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

视频相机人眼代替没有视觉系统•生产效率低，人工检测的速度跟不上生产需求。

•很多检测内容使用人工无法实现及量化。

•配合机械手需要大量的人工或者机械工装•检测容易出现错漏，随工人的心情而定。

•用人成本逐年上升，工人招聘和管理越来越难。

有视觉系统•可实现高速稳定的检测，完成人工实现不了的生产效率。

•可以实现非接触式的检测，且可以精确的量化检测结果。

•实现视觉自动引导，节省人工和机械工装•做好的检测程序可以稳定的执行，不会出错。

•器件价格逐年降低，投入成本逐渐减少。

引入视觉系统机器视觉优点：•精度高：高分辨率相机，非接触测量•连续性：7*24工作制•稳定性：严格执行测量标准•性价比高：硬件成本降低，人工成本升高•生产效率高：检测速度快，高速相机可达1000帧•灵活性：不同的检测产品建立不同的检测文件•典型行业应用应用领域典型应用汽车制造行业气缸盖监测，汽车车身检测，金属铸件检测，装配线上检测，尺寸测量。

电子、半导体行业PCB板钻孔定位及测量，BGA锡珠检测，手机平板装配，零部件外观检测，航天电池片检测。

烟草行业油封质量检测，在线包装质量检测，烟支外观检测，铝箔纸检测，杂物剔除。

机器视觉的基础知识培训

机器视觉对机械结构的要求 7
1、机器视觉的相关概念
1.1.机器视觉的定义：
机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。
机器（Machine）
视觉（Vision）
机械
运动
控制
视(硬件)
觉(软件)
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断
功能目标
主要解决需要人眼进行工件的定位、测赋予智能机器人视觉、实现对于外界位
量、检测等重复性劳动
置信息、图像信息的识别与判断
硬件需求
要求较高、需要对工业相机的帧频、分除特殊情况，大部分对于相机或摄像头
辨率等指标依据需求筛选
的要求并不高
算法需求往往侧重于精确度的提高
更加复杂，侧重于采用数学逻辑或深度学习进行物体的标定与识别
3、机器视觉系统基本构成
典型系统由以下组成： • 待测目标 • 光源 • 镜头 • 相机 • 图像采集卡 • 图像处理软件 • 输入输出板卡 • 工业电脑
“嵌入”
4、机器视觉系统应用分类
作为一种给机器人带来视觉功能的关键技术，机器视觉应用广泛。从工业视觉到计算机视觉，从人机交互到自动驾驶，从虚拟现实到物体自动识别，机器视觉都能担当着重要角色。
4.4.识别： ➢ 识别：读码
4、机器视觉系统应用分类
4.4.识别： ➢ 识别：读码
4、机器视觉系统应用分类
4.4.识别： ➢ 识别：颜色
5、机器视觉系统软、硬件
5.1.相机：
• 相机分类按芯片技术：CCD相机和CMOS相机按靶面类型：面阵相机和线阵相机按输出模式：模拟相机和数字相机按颜色：彩色相机和黑白相机按是否带处理器：智能相机和非智能相机

机器视觉基础知识培训课件

FOV：100MM
500 象素
象素值 = 0.2 MM
实用精品PPT课件
43
七、机器视觉系统搭建
获得完美图象的6大要素
#1：高系统精度
• 视野（FOV） - 让视觉系统“关心”的部分尽可能“充满”视野。通俗来说，FOV越小越“好”。 - 相机分辨率相同视野越小系统精度越高 - 视野相同相机分辨率越高系统精度越高
实用精品PPT课件
51
七、机器视觉系统搭建
项目评估的基本步骤1：
检测项目条款
检测项目条款 • 条款名称及详细说明
客户需求
系统精度要求
系统速度要求
系统工作空间要求
系统精度要求
• 详细记录每项条款的精度要求
系统速度要求
• 清楚了解整个系统的速度要求
• 对于设备制造商，还需要了解整个设备的工作流程
三维深度信息
实用精品PPT课件
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六、软硬件知识--光源篇常用照明技术
#6：影子的利用——最不直接的测量
待测物高度信息
待测物长度信息
实用精品PPT课件
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六、软硬件知识--光源篇常用照明技术
#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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七、机器视觉系统搭建
小结
• #1：获得完美图象的6大要素及控制因素高系统精度。控制因素：视野、相机分辨率。清晰成象。控制因素：镜头、光源避免畸变。控制因素：镜头保持待测物体在成象中大小一致。控制因素：视野、拍照角度、待测物位置反差最大化。控制因素：光源、镜头恰当的照明与曝光。控制因素：光源、镜头

机器视觉基础技术培训

P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t机器视觉基础技术培训P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t1. 什么是机器视觉?简单地理解机器视觉是一门在工业生产过程中代替人类视觉自动对产品外形特征做100%全检的技术。

什么是外形特征？例如: 形状识别颜色识别高精度尺寸测量定位/位置测量；形状识别；颜色识别；高精度尺寸测量；定位位置测量表面缺陷检测；OCR/OCV字符识别；1D/2D Code 识别等等……. 随着工业自动化技术的飞速发展和各领域消费者对产品品质要求的不断提高。

零缺陷，高品质，高附加值的产品成为企业应对竞争的核心，为了赢得竞争，可靠的质量控制不可或缺。

由于生产过程中速度加快，产品工艺高度集成，体积缩小且制造精度提高，人眼已无法满足许多企业外形质量控制的检测需要。

机器视觉代替人类视觉自动检测产品外形特征，实现100%在线全检，已成为解决各行业制造商大批量高速高精度产品检测的主要趋势。

P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t2. 机器视觉的应用机器视觉在各个制造行业都有广泛应用。

电子行业P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t半导体行业240P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t汽车及汽车零部件制造业P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S tP f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t医药及医疗器械行业P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t包装行业P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t其他行业P f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t3. 机器视觉的原理和结构Monitor/PC I/O Machine Vision SystemCamera Trigger Light Source Motion Control SystemProduction Product ion LineP f Professional i l Inspection I ti Project, P j t Advanced Ad d Vision Vi i System S t• • •光学系统图象处理系统执行机构及人机界面三个部分缺一不可，选取合适的光学系统，采集适合处理的图象，是完成视觉检测的基本条件，开发稳定个部分缺不可选取合的光学系统采集合处的图象是完成视觉检测的基本条件开发稳定可靠的图象处理软件是视觉检测的核心任务，可靠的执行机构和人性化的人机界面是实现最终功能的临门一脚。

机器视觉培训教程第四讲

机器视觉培训教程第四讲一、引言二、图像处理基础1. 图像预处理图像预处理是图像处理的第一步，主要包括图像灰度化、二值化、去噪、增强等操作。

灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，以简化后续处理。

二值化是将灰度图像转换为仅包含黑白两种颜色的图像，便于后续的特征提取。

去噪和增强则是为了消除图像中的噪声和突出图像中的有用信息。

2. 边缘检测边缘检测是图像处理中的一项重要任务，其目的是找出图像中物体的轮廓。

常见的边缘检测算子有Sobel、Prewitt、Canny等。

这些算子通过计算图像中像素点的梯度来检测边缘。

3. 角点检测角点检测是找出图像中具有代表性的关键点。

常见的角点检测算法有Harris、Shi-Tomasi等。

这些算法通过计算像素点的自相关矩阵来检测角点。

4. 区域生长区域生长是一种基于种子点的图像分割方法。

它将具有相似特征的像素点归为一类，从而实现图像的分割。

区域生长的关键是选择合适的种子点和相似性准则。

三、特征提取与匹配1. 基本特征提取特征提取是从图像中提取具有代表性的信息，以便于后续的图像识别和分类。

常见的特征提取方法有：（1）颜色特征：颜色直方图、颜色矩等。

（2）纹理特征：灰度共生矩阵、小波变换等。

（3）形状特征：几何不变矩、傅里叶描述子等。

2. 特征匹配特征匹配是将提取到的特征进行匹配，以找出图像之间的对应关系。

常见的特征匹配方法有：（1）暴力匹配：计算两幅图像中所有特征点之间的距离，找出最小距离对应的匹配点。

（2）最近邻匹配：计算每个特征点与其最近邻特征点之间的距离，若距离小于设定的阈值，则认为匹配成功。

（3）RANSAC匹配：采用随机抽样一致算法，从匹配点中筛选出内点，从而实现特征匹配。

四、实战案例本讲将通过一个实际案例，介绍机器视觉技术在工业自动化中的应用。

案例背景为某汽车零部件生产企业，需要对生产线上的零部件进行质量检测。

具体步骤如下：1. 图像采集：使用工业相机采集生产线上的零部件图像。

CCD知识培训

CCD知识培训１、依成像色彩划分彩色摄像机：适用于景物细部辨别，如辨别衣着或景物的颜色。

黑白摄像机：适用于光线不充足地区及夜间无法安装照明设备的地区，在仅监视景物的位置或移动时，可选用黑白摄像机。

２、依分辨率灵敏度等划分影像像素在38万以下的为一般型，其中尤以25万像素（512*492）、分辨率为400线的产品最普遍。

影像像素在38万以上的高分辨率型。

３、按CCD靶面大小划分 CCD芯片已经开发出多种尺寸：目前采用的芯片大多数为1/3"和1/4"。

在购买摄像头时，特别是对摄像角度有比较严格要求的时候，CCD靶面的大小，CCD与镜头的配合情况将直接影响视场角的大小和图像的清晰度。

1英寸--靶面尺寸为宽12.7mm*高9.6mm，对角线16mm。

2/3英寸--靶面尺寸为宽8.8mm*高6.6mm，对角线11mm。

1/2英寸--靶面尺寸为宽6.4mm*高4.8mm，对角线8mm。

1/3英寸--靶面尺寸为宽4.8mm*高3.6mm，对角线6mm。

1/4英寸--靶面尺寸为宽3.2mm*高2.4mm，对角线4mm。

４、按扫描制式划分 PAL制。

NTSC制。

中国采用隔行扫描（PAL）制式（黑白为CCIR），标准为625行，50场，只有医疗或其它专业领域才用到一些非标准制式。

另外，日本为NTSC制式，525行，60场（黑白为EIA）。

５、依供电电源划分 110VAC（NTSC制式多属此类）， 220VAC， 24VAC。

12VDC或9VDC（微型摄像机多属此类）。

６、按同步方式划分内同步：用摄像机内同步信号发生电路产生的同步信号来完成操作。

外同步：使用一个外同步信号发生器，将同步信号送入摄像机的外同步输入端。

功率同步（线性锁定，line lock）：用摄像机AC电源完成垂直推动同步。

外VD同步：将摄像机信号电缆上的VD同步脉冲输入完成外VD同步。

多台摄像机外同步：对多台摄像机固定外同步，使每一台摄像机可以在同样的条件下作业，因各摄像机同步，这样即使其中一台摄像机转换到其他景物，同步摄像机的画面亦不会失真。

CCD机器视觉培训：三种类型反射介绍

CCD机器视觉培训：三种类型反射介绍下⾯将介绍三种不同类型的反射：Lambertian反射（也叫散光反射）、镜⾯反射、Lambertian 反射和镜⾯反射组合 .1. Lambertiaii 反射Lambertian表⾯是指在⼀个固定的照明分布下从所有的视场⽅向上观测都具有相同亮度的表⾯，Lambertian表⾯不吸收任何⼊射光.Lambertian反射也叫散光反射，不管照明分布如何，Lambertian表⾯在所有的表⾯⽅向上接收并发散所有的⼊射照明，结果是每⼀个⽅向上都能看到相同数量的能量.许多⽆光泽表⾯⼤致属于Umbertian 型的，除了下⾯将提到的情况以外，许多表⾯在性质上都属于Lambertian型.Lambertian表⾯的BRDF是⼀个常数：辐射独⽴于发射⽅向，辐射可通过累加来⾃所有可能⽅向半球的⼊射光线上的BRDF效应得到这就是Lambertiaii余弦定律，即指由点光源照明的表⾯⽚的感觉亮度随着单元表⾯法线的⼊射⾓度变化⽽变化.随⼊射⾓变化是由于相对于照明⽅向表⾯⽚的透视缩⽐效应.换句话说，⼀块给定⾯积的表⾯⽚，当它的法线指向照明光线⽅向时，可以获取最多的光照.当表⾯法线偏离照明⽅向时，从照明⽅向看过去的表⾯⽚⾯积变⼩了，因此表⾯⽚的亮度也降低了 .如果你想亲⾃看⼀看这个效应的演⽰，请拿⼀个球状物体，⽐如⼀个⽩球，关掉房间⾥的所有灯，只打开⼀个灯泡，你将会看到球体上最亮的部分是表⾯法线指向照明⽅向的部分，并且这与你相对于球所处的位置⽆关，球体上的亮度从对应于光源最亮的⼀点出发，向四周所有⽅向以相同速率递减.假定照明不是⼀个点光源，⽽是在所有⽅向都是均匀的，其发光总强度为I0.那么亮度可由下式给出现在，Lambertian表⾯的被感觉的亮度在所有⽅向上都相同，这是因为不管表⾯⽚朝向何⽅，它都能接收到同样数量的照明.2.镜⾯反射3. Lambertian反射和镜⾯反射组合在计算机图形学中，通常⽤镜⾯反射和Lambertian反射⼀起来构成物体反射特性模型物体表⾯材料的不同⽽变化.光滑的物体，或者说闪亮的物体，其镜⾯反射的成分要⾼于⽆光泽的物体.。

机器视觉培训教程第二讲1

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第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
四、相机的基本概念：
异步触发（Reset&Restart）：通常情况下相机是不间断地拍照的－－无的放矢。当CCD相机处于异步触发方式时，相机并不是以固定时钟连续扫描和输出连续信号。而是在收到一个触发信号后，再开始扫描输出新的一帧信号。
CCD的基本工作原理是，当然光子撞击到硅原子上时，会产生自由电子。再将这些自由电子收集在一起形成信号。
感光单元 (CCD Pixcel)
工作原理
第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
六、相机基本成像原理：
CCD的电荷存储器，能够存储一定量的电子。将电子释放出来之后所形成的电流，便可以量化地代表感光面上某点的明暗信息。
显微镜头物体成像与物体物理大小相对比率。如1：1、1：2镜头。
远心镜头无畸变镜头
第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
三、镜头的成像原理及各参数间关系：
光圈
（相当于水龙头开关，开得越大，所
需时间越短）
光线（相当于水）
工作距离
（距离越远，所需时间越长）
光线强度
（相当于水压，水压越大，所需时间
四、相机的基本概念：
CCD传感器的灵敏度: 上面是一个典型的CCD图像传感器对于不同光谱的响应
曲线。
第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识
四、相机的基本概念：
• 信号格式模拟图象信号的格式包括：复合视频信号，Y/C分离信号，RGB分量信号。绝大多数周边设备都能够兼容这些信号格式。通常情况下对于彩色视频信号，Y/C分离传输的方式优于复合视频传输的方式，RGB分量传输的方式又优于Y/C分离传输方式。

CCD相机培训

图像扫描

两种扫描方式:
–
非交错式(逐行)扫描(Non-interlaced Scanning)

1,2,3…, 30帧/秒(Frame) 1,3,5…;2,4,6…,25/30帧/秒
–
交错式(隔行)扫描(Interlaced Scanning)

交错式扫描的相机标准:
–
–
RS170：30帧/秒，640x480 CCIR：25帧/秒，768x576
CCD相机镜头基本知识与使用
主要内容
1、CCD 相机 2、CCD 成像原理 3、图像扫描 4、相机的视频格式 5、相机、镜头的主要参数 6、镜头

CCD的概念

CCD（Charge Couple Device）相机
•操作简便 •高分辨率 •耐用 •体积较小
•低功耗
•低成本
CCD成像原理

CCD由很多感光半导体元素（像素）构成方形矩阵；聚焦在像素上的入射光亮度转换成电荷；通过扫描变成视频信号；信号强度随时间变化；视频信号伴随垂直同步信号和水平同步信号
– –
垂直同步信号定义屏幕的起始点 (VSYNC) 水平同步信号定义扫描线的起始点(HSYNC)

构成三要素：信号强度+垂直同步水平同步
相机的视频格式

单色相机:
– –
RS170：30帧/秒； CCIR：25帧/秒

复合彩色相机(模拟信号=亮度+色彩)
–
–
NTSC： 30帧/秒； PAL： 25帧/秒
非交错、逐行扫描： 60帧/秒、120帧/秒适合高速运动物体捕捉单列CCD元件适合高速运动、很宽、很长、圆柱形物体的拍照

机器视觉基础培训第一期

测量
测量能达到多高的精确度?
• 精度取决于以下因素:
• 视场 (FOV) • 分辨率 (兆像素) • 图像质量 • 视觉工具精确性
130x 80 mm Part 160 x 120 mm FOV
FOVhorizontal = 160mm
AccuracyVision _ Tool
=1 10
pixel
• 快门速度 • 取像范围 • 自动曝光 • 曝光时间 • 增益 • 反向 • 图像过滤
照明技术
• 照明可以提高图像对比度 • 照明可以使被测物图像更清晰 • 照明可以使周围环境的灯光干扰降到最小
照照明明是是所所有有机机器器视视觉觉应应用用的的基基础础
照明技术
圆顶散射
同轴散射
暗视场
背光源
视觉工具是什么?
相机取像
视觉工具
评估图像
视场
您所看到的范围
通讯
传输判定于其他设备
Part: Good # Bolts: 8
图像获取
采集图像芯片
• 微芯片将光强度转化为数据信息 (像素) • CCD & CMOS 是最通用的采集图像芯片类型
视野范围
Parts
像素
• 像素是数字图像的最小单位 • 相机分辨率以像素为单位计算 • 640 x 480 or 0.3兆像素
• 1600 x 1200 or 2.0兆像素
像素
Row 2 Column 3
Row 8 Column 14
0
Grey Scale: 256 Grey levels
Row 16 Column 15
像素数据
• 每个像素都含有以下信息: • 图像中的位置
• (Row, Column) location

机器视觉培训系列教程之基础入门培训(PPT 58页)

系统工作空间镜头最短焦距是否适合系统工作空间注意镜头焦距与最短焦距间的关系
系统精度获取最佳视野镜头畸变对系统精度的影响镜头分辨率对系统精度的影响
纵深成象待测物纵深方向的成象是否在镜头景深范围之内
其他超大、超小物体检测
Байду номын сангаас
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头2：常见镜头
是将待测区域与背景明显区分开将运动目标“凝固”在图象上增强待测目标边缘清晰度消除阴影抵消噪光灯源是一个视觉应用开始工作的第一步适合的灯源可以提高系统检测精度、运行速度及工作效率
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
二、灯源分类：
萤光灯卤素灯+光纤导管 LED光源其他（激光、紫外光等）
• CCTV镜头
• 专业摄影镜头
• 远心镜头
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
四、如何选择镜头3：常见镜头对比
CCTV镜头专业摄影镜头
远心镜头
价格
低
中
高
分辨率
低
中
高
（20L/MM）
（40^80L/MM）
畸变
高
中
低
焦距选择范围使用灵活性
广泛
25MM/75MM/50 MM
高
广泛
25MM/75MM/50 MM
五、如何选择光源#2：亮场——最直接的照明
高角度照明
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
五、如何选择光源#3：暗场——适合光滑表面的照明
低角度照明
第三讲：机器视觉系统综合基础知识
五、如何选择光源#4：结构光法——最简便的三维测量
激光或线性光源
固定角度照射
三维深度信息