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機器視覺檢測系統(tǒng)采用CCD照相機將被檢測 的目標轉(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抽取目標的特征,如面積、數(shù)量、位置、長度,再根據(jù)預設的允許度和其他條件輸出結果,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
鏡頭
FOV(Field Of Vision)=所需分辨率*亞象素*相機尺寸/PRTM(零件測量公差比)鏡頭選擇應注意:①焦距②目標高度 ③影像高度 ④放大倍數(shù) ⑤影像至目標的距離 ⑥中心點 /節(jié)點 ⑦畸變
相機
按照不同標準可分為:標準分辨率數(shù)字相機和模擬相機等。要根據(jù)不同的實際應用場合選不同的相機和高分辨率相機:線掃描CCD和面陣CCD;單色相機和彩色相機。
可以選擇幾何畸變相對于普通鏡頭小的遠心鏡頭,遠心鏡頭不僅幾何畸變較小,還能減小物體距離變化帶來的誤差。
如無特殊要求而采用X射線等不可見光光源,對于可見光光源,應優(yōu)先考慮使用LED光源,在對采集圖像質(zhì)量有決定性影響的光源均勻性上,LED光源明顯優(yōu)于鹵素燈、日光燈等其它光源,而且它還具有耗電低、使用壽命長和對環(huán)境無污染的優(yōu)點。同時,為了減小外界光對視覺系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,可以通過增加光源箱的方式屏蔽外界光源。
觀點二:
在各種缺陷檢測的應用中,打光是個難點。如果獲得的圖片讓人看還要仔細斟酌才能給出結果,那么算法就太難做了。反之如果前期搞好打光,突出所要檢測的特征,算法并不是困難的東西。
但是,注意這里有一個很嚴重的但是。我并不是說算法已經(jīng)夠好了,機器視覺和人類的差距還是非常巨大的!這里面差距就是智能。沒錯,智能相機距離智能兩個字,還很遠。主要體現(xiàn)在:對于非預期的缺陷的識別。