机器人视觉系统方案

光学系统的主要参数与图像传感器的光敏面的格式有关，一般包括：光圈、视场、焦距、F数等。
■相机
相机是实际上是一个光电转换装置，即将图像传感器所接收到的光学图像，转化为计算机所能处理的电信号。光电转换器件是构成相机的核心器件。目前，典型的光电转换器件为真空摄像管、CCD、CMOS图像传感器等。
真空电视摄像管由密封在玻璃管罩的摄像靶、电子枪两部分组成。摄像靶将输入光学图像的光照度分布转换为靶面相应象素电荷的二维空间分布，主要完成光电转换和电荷存贮任务；电子枪则完成图像信号的扫描拾取过程。电视摄像管型成像系统具有高清晰度、高灵敏度、宽光谱和高帧速成像等特点。但由于电视摄像管属于真空管器件，其重量、体积及功耗均较大。
处理器的控制程序根据收到的数据做出结论。例如：这些数据包括印刷电路板上的洞是否在要求规格以或者一个自动机器如何必须移动去拾取某一部件。
机器视觉系统解析
典型的视觉系统一般包括：光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像采集卡）、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
图像采集
图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和在特征转换成能被计算机处理的数据，它直接影响到系统的稳定性及可靠性。一般利用光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像捕获卡）获取被测物体的图像。
机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用
机器视觉系统的构成
机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。
■光源
光源和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。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，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。
■连续性
视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。
■成本效率高
随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。
尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程；
■图像采集
光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。wenku.baidu.com
■图像处理
处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。
■特性提取
处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。
■判决和控制
由光源构成的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相机之间，它的优点是能获得高对比度的图像；前向照明是光源和相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，要求相机的扫描速度与光源的频闪速度同步。
一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点：
■精度高
作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。
机器人视觉系统
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。
■灵活性
视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。
许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的围。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。
■光学系统
对于机器视觉系统来说,图像是唯一的信息来源，而图像的质量是由光学系统的恰当选择来决定。通常，由于图像质量差引起的误差不能用软件纠正。机器视觉技术把光学部件和成像电子结合在一起，并通过计算机控制系统来分辨、测量、分类和探测正在通过自动处理系统的部件。机器视觉系统通常能快到100%的探测所处理的产品而不会降低生产线的速度。由于越来越多的制造商正需要“6-sigma“（小于百万分之三的有效单位）结果，以便能够在当今质量意识很强的市场中更有竞争力，这种能力显得非常重要。另外，这些系统能够与满意过程控制（SPC）非常理想的配合。