【摘 要】随着大规模集成电路技术的发展，视觉系统逐渐走向实用化。由于微型计算机的飞速发展，使用的视觉系统已经进入领域，其中机器人视觉系统是机器视觉应用的一个重要领域。本文叙述机器人视觉系统的各部分组成，及各部分组成的工作原理。
【关键词】CCD；视频数字；信号处理器
1.机器人视觉系统的硬件系统
1.机器人视觉系统的硬件由以下几部分组成
(1)常用于景物和距离传感器的摄像机，CCD图像传感器、超声波传感器和结构光设备。
(2)视频信号数字化设备的任务是使用相机或CCD输出信号转换为数字信号，便于计算和分析。
(3)视频信号快速处理器、实时、快速、并行算法的硬件实现设备:例如DSP系统。
（4）计算机及其外设可根据系统的需要选择不同的计算机及其外设，以满足机器人视觉信息处理和机器人控制的需要。
(5)机器人或机械手及其控制器。
1.机器人视觉软件系统由以下部分组成
(1)计算机系统软件选择不同类型的计算机，有不同的操作系统及其支持的语言、数据库等。
(2)预处理、分割、描述、识别和解释机器人视觉信息处理算法。
(3)机器人控制软件。
2.CCD原理
视觉信息通过视觉传感器转换为电信号，在空间采样和振幅值化后形成数字图像。机器人视觉使用的主要部分是电视摄像头，由摄像头或固体成像传感器和相应的电子线路组成。在这里，我们只介绍光导摄像头的工作原理，因为它是一种广泛使用和具有代表性的摄像头。固体成像传感器有两种关键部件：一种是电荷耦合器(CCD)；另一种是电荷注入器件(CID)。与带摄像头的摄像头相比，固体成像设备重量轻、体积小、使用寿命小、功耗低。然而，一些摄像头的分辨率仍然高于固体摄像头。光导摄像头外面有一个圆柱形玻璃外壳2，一端有电子枪7和另一端的屏幕1和目标。添加到线圈6和9上的电压，聚焦电子束并偏转它。偏转电路驱动电子束扫描目标的内表面，以读取图像。玻璃屏幕的内表面涂有一层透明的金属薄膜，形成一个电极，可以从电极上获得视频信号。附着在一层薄薄的光敏目标附着的金属薄膜上，由一些非常小的球形成分，球形电阻与光的强度相反。光敏目标后面有一个带正电荷的细金属网，它减速了电子枪发射的电子，并以接近0的速度达到目标表面。在正常工作中，将正电压添加到屏幕的金属涂层上。当没有光时，光敏材料呈现绝缘体特性，电子束在目标的内表面形成一个电子层，以平衡金属膜上的正电荷。当电子束扫描目标的内表面时，光敏层成为一个具有负电荷和正电荷的电容器。当光投射到目标层时，其电阻降低，使电子流向正电荷并中和。由于流动电子电荷的数量与投射到目标某个局部区域的光的强度成正比，其效果是在目标表面形成图像，与摄像管屏幕上的图像亮度相同。换句话说，电子电荷的剩余浓度在暗区域较高，而在亮区域较低。当电子束再次扫描目标表面时，补充了损失的电荷，从而在金属层中形成电流，并可以从管脚中引出电流。电子束电流与输入电子束电路时获得的视频强度成正比。
讨论CCD传感器通常分为行扫描传感器和面阵传感器两类。CCD传感器的基本元件是一行硅成像元素，称为光探测器。光子通过透明的多晶硅门被硅晶体吸收，产生电子空穴对。产生的光电子集中在光探测器中，集中在每个光探测器中，每个光探测器的电荷数与该位置的照明度成正比。图1显示了一个典型的行扫描传感器，它由一行前面提到的成像元素组成。两个传输门按照一定的顺序将成像元素的内容发送到各自的移位寄存器。输出门用于按一定的顺序将移位寄存器的内容发送到放大器。放大器的输出是与光探测器中的内容成正比的电压信号。
电荷耦合面阵传感器类似于行扫描传感器。区别在于面阵传感器的光检测是以矩阵的形式排列的，两列光检测器之间有一个逻辑门和移位寄存器，见图2。奇数光检测器的数据通过门依次进入垂直移位寄存器，然后发送到水平移位寄存器。将水平移位寄存器的内容添加到放大器中，放大器的输出是一行视频信号。对于每个偶数线重复上述过程，您可以获得一帧电视图像的第二个分区。这种扫描方法的重复频率为每秒30帧。显然，行扫描相机只能生成一行输入图像。该装置适用于物体相对于传感器运动（如传送带）的场合。物体可以沿着传感器的垂直方向运动形成二维图像。行扫描传感器常用于256和2048元素之间的分辨率。面阵传感器的分辨率分为低、中、高三种。低分辨率为32。×32元素中分辨率为256×256元素。目前市场上高分辨率设备的分辨率为480×正在开发的480元素CCD传感器分辨率达到1024×1024元素甚至更高。
3.视频数字信号处理器
图像信号通常是二维信号，图像通常是512×512个像素组成(当然有时也有256×256，或者1024×1024个像素)，每个像素有256级灰度或3级灰度×8bit，红黄兰16M一幅图像有256种颜色KB或者768KB(彩色)数据。为了完成视觉处理的传感、预处理、分割、描述、识别和解释，上述主要完成的数学操作可以概括为:
(1)点处理常用于对比度增强、密度非线性正、阈值处理、伪色处理等。每个像素的输入数据与映射成像素的输出数据有关，如对数变换，可以实现暗区对比度的扩展。
(2)二维卷积的运算常用于图像平滑、尖锐、轮廓增强、空间滤波、标准模板匹配计算等。M×M当卷积核矩阵卷积整个图像时，需要进行每个像素的输出结果M2次乘法和(M二次加法，由于图像像素一般较多，即使用较小的卷积和，也需要进行大量的乘加操作和访问存储器。
(3)二维正交换常用于二维正交换FFT、Walsh、Haar和K-L变换等，常用于图像增强、复原、二维滤波、数据压缩等。
(4)图像放大缩小、旋转、移动、准确、几何校正、摄影值重建图像等常用坐标变换。
(5)计算密度直方图分布、平均值、协方差矩阵等统计计算。K-L这些统计计算通常在变换时进行。
在处理视觉信号时，计算机需要大量的操作次数和访问存储器次数。如果使用一般的计算机进行视频数字信号处理，则会有很大的限制。因此，在一般计算机上处理视觉信号有两个局限性：一是操作速度慢，二是内存容量小。为了解决上述问题，可以采用以下方案：
（1）为了解决小型计算机运行速度慢、存储容量小的缺点，人们自然会使用大型高速计算机，但缺点是成本太高。
（2）大型计算机的主要问题是设备成本过高。为了降低视频信号处理系统的成本，提高设备的利用率，一些制造商在设计视频信号处理系统时选择低成本的中小型计算机作为主机，然后配备高速阵列机。
（3）为了满足微型计算机视频数字信号处理的需要，许多制造商设计了一种结构简单、成本低、性能指标高的特殊视觉信号处理器。大多数采用多处理器平行处理、装配线系统结构和基于DSP的方案。
【参考】
王军，李星野.机器人视觉系统的组成和工作原理[J].2007年(03)机械工程师