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- 机器视觉系统一般是由:机器视觉光源,光学镜头,工业相机,传感器,图像分析处理软件,通讯接口等组成的。1、光源:在目前的机器视觉应用系统中,好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键,光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量,在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别。其中 LED 光源凭借其诸多的优点在现代机器视觉系统中得到越来越多的应用 2、光学镜头:光学镜头相当于人眼的晶状体,在机器视觉系统中非常重要。镜头的主要性能指标有焦距、光阑系数、倍率、接口等。 3、相机:相机是机器视觉系统获取原始信息的最主要部分,目前主要使用的CMOS相机和CCD相机。目前 CCD 摄像机以其小巧、可靠、清晰度高等特点在商用与工业领域都得到了广泛地使用。 4、图像采集卡:在基于 PC 机的机器视觉系统中,图像采集卡是控制摄像机拍照,完成图像采集与数字化,协调整个系统的重要设备。 5、视觉传感器:基于 PC 机的机器视觉系统结构没有模块化,安装不方便,可移植性差,特别是与工业广泛使用的开发者系统PLC 接口比较麻烦。从软件和硬件开发两个方面来考虑,都需要一种更适合工业需求的机器视觉组件。目前国外已经开发出了一种叫做视觉传感器的模块化部件。这种视觉传感器集成了光源、摄像头、图像处理器、标准的控制与通讯接口,自成为一个智能图像采集与处理单元,内部程序存储器可存储图像处理算法,并能使用 PC 机,利用专用组态软件编制各种算法下载到视觉传感器的程序存储器中。视觉传感器将 PC 的灵活性,PLC 的可靠性、分布式网络技术结合在一起。用这样的视觉传感器和PLC 可以更容易地构成机器视觉系统。详情请参考普密斯光学
- 2021-12-10 01:54:15
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- 定位,指导,测量,识别
- 2021-12-10 01:53:08
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- 机器视觉系统由哪几部分构成,机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融直至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的使用,可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下:(1)工件定位检测器探测到物体已运动至接近摄像机视野的中心,向图像采集卡发送触发脉冲;(2)图像采集卡按事先设定的程序和时延,分别向摄像机和照明设备发出起动脉冲;(3)摄像机停止目前的扫描,重新开始新的一帧扫描;或者摄像机在起动脉冲来到之前处于等待状态,起动脉冲来到后起动一帧扫描;(4)摄像机开始新的一帧扫描之前,打开曝光机构,曝光时间可以事先设定;(5)另一个起动脉冲打开灯光照明,灯光开启时间应与摄像机曝光时间匹配;(6)摄像机曝光后,正式开始一帧图像的扫描和输出;(7)图像采集卡接收模拟视频信号并通过A/D将其数字化,或者直接接收摄像机数字化之后的数字视频;(8)图像采集卡将数字图像放到处理器或者计算机的内存中;(9)处理器对图像进行处理、分析、识别,获得测量结果,或逻辑控制值;(10)处理结果控制流水线的动作;或进行定位,纠正运动的误差等。机器视觉系统的优点有: 1、非接触测量,对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤,从而提高系统的可靠性。 2、具有较宽的光谱响应范围,例如使用人眼看不见的红外测量,扩展了人眼的视觉范围。 3、长时间稳定工作,人类难以长时间对同一对象进行观察,而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。
- 2021-12-10 01:53:08