文章目录
- 1.机器视觉简介
- 2.机器视觉影响因素
- 3.光源选择方法
- 4.参考文章
1.机器视觉简介
机器视觉是人工智能快速发展的一个分支。 简单来说，机器视觉就是用机器代替人眼来测量和判断。 机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换为图像信号， 根据像素分布、亮度、颜色等信息，将其传输到特殊的图像处理系统，获取被摄目标的形态信息，并转换为数字信号; 图像系统对这些信号进行各种操作，以提取目标的特征，然后根据判断结果控制现场的设备动作。 [百科] 机器视觉系统的特点是提高生产的灵活性和自动化。 在一些危险的工作环境的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的情况下，常用机器视觉代替人工视觉； 同时，在大批量工业生产过程中，人工视觉检验产品质量效率低，精度低， 采用机器视觉检测方法可大大提高生产效率和自动化程度。而 而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基本技术。 基本构造： 一个典型的工业机器视觉系统包括： 光源、镜头(定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头) 相机（包括CCD相机和COMS相机）、 图像处理单元(或图像捕获卡) 图像处理软件， 监视器，通信 / 输入输出单元等。
工作原理： 采用机器视觉检测系统CCD相机将检测到的目标转换为图像信号，并将其传输到特殊的图像处理系统， 根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号， 图像处理系统对这些信号进行各种操作，以提取面积、数量、位置、长度等特征， 根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、数量、合格 / 不合格、有 / 实现自动识别功能。 2.机器视觉影响因素
影响图像质量的主要因素： 1. 光强度 2. 光方向 3. 物距 4. 焦距 5. 采样率 6. 曝光时间和放大倍数 7. 暗漏电流 8. 分辨率(像素数) 镜头选择及要求： - 镜头的质量和传感器一样重要。相机是利用光学和电子原理成像的光电系统。一旦镜头选择不好，图像就会模糊。 - 镜头尺寸和形状的选择主要在于焦距，但物距较小时，常用C-mount镜头。如果相机需要在强反射环境中工作，最好选择具有抗反射涂层的镜头。相机的整体覆盖范围取决于所需的视角、工作距离和镜头性能。
镜头设计/另一个关键参数是目标对象所需的分辨率(mm 或 mil (1/1000英寸))。在生产中测量目标物体尺寸时，必须考虑以下重要参数： 1. 视角 2. 传感器 3.光源选择方法
在机器视觉系统中，获得高质量的可处理图像至关重要。 系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。 机器视觉项目失败的大多数原因是图像质量差，特征不明显。 要保证良好的图像，必须选择合适的光源。 光源选型的基本要素： - 对比度： 对比度对机器视觉非常重要。 机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征的区分。 对比度定义为在特征和周围区域之间有足够的灰度量差异。 良好的照明应能够确保需要检测的特征突出于其他背景。 - 亮度： 选择两种光源时，最好的选择是选择更亮的光源。 当光源不够亮时，可能会出现三种不良情况。 首先，相机的信噪比不够；由于光源亮度不够，图像对比度不够，图像噪声的可能性立即增加。 其次，光源亮度不够，必须增加光圈，以减少景深。 此外，当光源亮度不足时，自然光等随机光对系统的影响最大。 - 鲁棒性： 另一种测试光源的方法是看光源对部件的位置是否最敏感。 当光源放置在摄像头视野的不同区域或角度时，图像不应相应变化。 方向性强的光源增加了镜面反射在亮区的可能性，不利于后期特征提取。 好的光源需要使你需要找到的特征非常明显。除了摄像头可以拍摄部件外，好的光源应该能够产生最大的对比度、足够的亮度和对部件位置变化不敏感。 光源选择好了，剩下的工作就容易多了。具体的光源选择方法也在于实验经验。 4.参考文章
- 分析机器视觉系统设计元素分析
- 影响机器视觉光源效果的因素有哪些？
- 影响机器视觉检测的场景因素有哪些？
- 影响机器视觉检测的因素有哪些？
- 机器视觉 (科技)