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機器視覺基礎(chǔ)知識合集2

jf_78858299 ? 來源:鼎酷IOT部落 ? 作者:鼎酷IOT部落 ? 2023-02-07 12:11 ? 次閱讀

05

基本參數(shù)

視場: 即FOV,也叫視野范圍,指觀測物體的可視范圍,也就是充滿相機采集芯片的物體部分。
工作距離: 即WD,指從鏡頭前部到受檢測物體的距離,即清晰成像的表面距離。
分辨率: 圖像系統(tǒng)可以測到的受檢驗物體上的最小可分辨率特征尺寸,在多數(shù)情況下,視野越小,分辨率越好。
景深: 即DOF,物體離最佳焦點較近或比較較遠時,鏡頭保持所需分辨率的能力。
焦距 (f): 是光學(xué)系統(tǒng)中衡量光的聚集或發(fā)散的度量方式,指從透鏡的光心到光聚焦之焦點的距離,也是照相機中,從鏡片中心到底片或CCD等成像平面的距離。焦距大小的影響情況:焦距越小,景深越大;焦距越小,畸變越大;焦距越小,漸暈現(xiàn)象越嚴(yán)重,使像差邊緣的照度降低。
失真: 又稱為畸變,指被攝物平面內(nèi)的主軸直線,經(jīng)光學(xué)系統(tǒng)成像后變?yōu)榍€,則此光學(xué)系統(tǒng)的成像誤差稱為畸變,畸變像差只影響影像的幾何形狀,而不影響影像的清晰度。
光圈與F值: 光圈是一個用來控制鏡頭通光量的裝置,它通常是在鏡頭內(nèi),表達光圈大小我們是用F值,如f2,f4。

06

工業(yè)相機的選擇要點

**(1)視野范圍、光學(xué)放大倍數(shù)及期望的工作距離:**在選擇鏡頭時,我們會選擇比被測物體視野稍大一點的鏡頭,有利于運動控制。

(2)景深要求: 對于對景深有要求的項目,盡可能使用小光圈;在選擇放大倍率的鏡頭時,在項目許可下盡可能選用低倍率鏡頭;如果項目要求比較苛刻時,傾向選擇高景深的尖端鏡頭。

(3)芯片大小和相機接口: 例如2/3鏡頭支持最大的工業(yè)相機耙面為2/3,它是不能支持1英寸以上的工業(yè)相機。

(4)注意與光源的配合,選配合適的鏡頭。

(5)可安裝空間: 在方案可選擇情況下,讓客戶更改設(shè)備尺寸是不現(xiàn)實的。

07

機器視覺工作原理

機器視覺檢測系統(tǒng)是采用CCD照相機將被檢測的目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統(tǒng),根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息,轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號,圖像處理系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來收取目標(biāo)的特征,如面積、數(shù)量、位置、長度,再根據(jù)預(yù)設(shè)的允許度和其他條件輸出結(jié)果,包括尺寸、角度、個數(shù)、合格/不合格、有/無等,實現(xiàn)自動識別功能。

圖片

08

機器視覺特點

  1. 攝像機的拍照速度自動與被測物的速度相匹配,拍攝到理想的圖像;
  2. 零件的尺寸范圍為2.4mm到12mm,厚度可以不同;
  3. 系統(tǒng)根據(jù)操作者選擇不同尺寸的工件,調(diào)用相應(yīng)視覺程序進行尺寸檢測,并輸出結(jié)果;
  4. 針對不同尺寸的零件,排序裝置和輸送裝置可以精確調(diào)整料道的寬度,使零件在固定路徑上運動并進行視覺檢測;
  5. 機器視覺系統(tǒng)分辨率達到2448×2048,動態(tài)檢測精度可以達到0.02mm;
  6. 廢品漏檢率為0;
  7. 本系統(tǒng)可通過顯示圖像監(jiān)視檢測過程,也可通過界面顯示的檢測數(shù)據(jù)動態(tài)查看檢測結(jié)果;
  8. 具有對錯誤工件及時準(zhǔn)確發(fā)出剔除控制信號、剔除廢品的功能;
  9. 系統(tǒng)能夠自檢其主要設(shè)備的狀態(tài)是否正常,配有狀態(tài)指示燈;同時能夠設(shè)置系統(tǒng)維護人員、使用人員不同的操作權(quán)限;
  10. 實時顯示檢測畫面,中文界面,可以瀏覽幾次不合格品的圖像,具有能夠存儲和實時察看錯誤工件圖像的功能;
  11. 能生成錯誤結(jié)果信息文件,包含對應(yīng)的錯誤圖像,并能打印輸出。

09

機器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域

1.識別

2.標(biāo)準(zhǔn)一維碼、二維碼的解碼

3.光學(xué)字符識別(OCR)和確認(rèn)(OCV)

4.檢測

5.色彩和瑕疵檢測

6.零件或部件的有無檢測

7.目標(biāo)位置和方向檢測和測量

8.尺寸和容量檢測

9.預(yù)設(shè)標(biāo)記的測量,如孔位到孔位的距離

10.機械手引導(dǎo)

11.輸出空間坐標(biāo)引導(dǎo)機械手精確定位

10

機器視覺與計算機視覺的區(qū)別?

計算機視覺,主要是對質(zhì)的分析,比如分類識別,這是一個杯子那是一條狗?;蛘咦錾矸荽_認(rèn),比如人臉識別,車牌識別。或者做行為分析,比如人員入侵,徘徊,遺留物,人群聚集等。

機器視覺,主要側(cè)重對量的分析,比如通過視覺去測量一個零件的直徑,一般來說,對準(zhǔn)確度要求很高。我記得以前接觸過一個需求: 視覺測量鐵路道岔缺口。哥剛畢業(yè)的時候在鐵路上班,做過控制系統(tǒng),還開過內(nèi)燃機車,很清楚道岔缺口的重要性,這玩意兒你說要是測不準(zhǔn),呵呵:)

圖片

當(dāng)然,也不能完全按質(zhì)或量一刀切,有些計算機視覺應(yīng)用也需要分析量,比如商場的人數(shù)統(tǒng)計。有些機器視覺也需要分析質(zhì),比如零件自動分揀。但,計算機視覺一般來說對量的要求不會很高,商場人數(shù)統(tǒng)計誤差個百分之幾死不了人的,但機器視覺真的會,比如那個道岔缺口測量。

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