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发布时间: 2017 - 01 - 17
机器视觉之图像采集原理视频采集即将视频转换成PC机可使用的数字格式。维视专业图象采集卡是将视频信号经过AD转换后,经过PCI总线实时传到内存和显存。在采集过程中,由于采集卡传送数据采用PCIMasterBurst方式,图象传送速度高达33MB/S,可实现摄像机图像到计算机内存的可靠实时传送,并且几乎不占用CPU时间,留给CPU更多的时间去做图像的运算与处理。
发布时间: 2017 - 01 - 17
工业相机CCD清洗方法1) 压缩空气一般情况下,压缩空气足以清除掉CCD芯片内部的所有杂质。但不推荐喷雾剂类型的压缩空气,因为喷雾剂中的压缩空气往往含有水、油等可能损坏CCD表面的物质。2) 微纤维材料   微纤维可以深入CCD的表面清楚杂质,从而达到达到清洁目的3) 纯酒精(浓度90%以上)   该材料可在几乎所有的化学试剂店内买到。但注意,不要使用异丙醇,因为异丙醇会吸收空气中的水分,在CCD表面留下液体痕迹。4) 酒精替代品  除酒精外,甲醇或一种叫做Eclipse的液体也可被用来清洁CCD表面。但我们不推荐使用这种方法,因为甲醇是剧毒物质。5) 以上各种方法综合使用   可以综合以上各种方法,清洗相机CCD表面。如果手指摸到了CCD前端的玻璃,也不必担心,这层玻璃很坚硬,除非使用玻璃刀、沙子或钻石,否则不会在它表面留下划痕。
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  • 机器视觉
    作为机器视觉的研究者与项目开发者,最近有人问我如果想要涉水这个领域,该如何下水,总是担心自己被“淹死”在这个领域,又担心自己不试试水不甘心。回顾了一下一年来自己差点被“淹死”的经历,总结了一下计算机视觉入门应该掌握的图像处理方面的知识点。顺便给大家一个鼓励,小编意外涉水这个领域,在这之前,小编极讨厌编程,打心底里认为“图像处理”纯属“陶冶情操”的玩意儿,一个不幸的经历,小编深陷其中不能自拔,在痛苦中挣扎,挣扎过后,硬着头皮算是有了一小点点进步。所以如果你感觉痛苦,或许就对了,那就在痛苦中前进吧。在此送大家一句话“专业的人做专业的事”,为什么呢?一定要明白自己想做什么,是研究算法,还是乐意编程实现算法,还是只是想做应用。这三个意图是不同的,要知道自己想要什么。比如:如果是做应用的,就不要过度在于算法的深层原理,你会用就好了。否则你会一篇混乱把自己搞的一团糟,先把算法用起来能为我们做事情,然后心有余力再去研究为什么。下面做了一个小小的梳理,跟大家分享一下,以助快速脱离痛苦。 数学基础知识1、矩阵的四则运算及其物理意义2、逻辑运算3、旋转矩阵与旋转向量4、SVD分解5、卷积的定义及运算 图像格式的基础1、图像的存储方式及图像格式2、图像的读取与现实3、图像存储4、图像像素与图像 图像像素运算1、四则运算2、逻辑运算3、像素提取4、通道分离与混合5、像素的意义与对比度 图像几何运算1、图像放缩2、图像旋转3、仿射变换4、透视变换5、翻转变换6、图像错切 图像直方图1、像素的均值与方差2、直方图统计3、像素内方差4、插值算法 色彩空间1、RGB2、HSL3、YUV4、图像灰度化(多种方法)5、色彩空间转换6、图像饱和度7、主色彩分析 图像滤波1、均值滤波2、中值滤波3、高斯滤波4、双边滤波5、椒盐噪声6、高斯噪声7、低通滤波8、高通滤波9、图像锐化 图像形态学处理1、腐蚀2、膨胀3、开闭操作4、形态学梯度5、顶帽6、黑帽7、分水岭8、内梯度与外梯度 边缘检测1、canny边缘检测2、Sobel 边缘检测3、Prewitt边缘检测4、LOG边缘检测5、Hough 圆与直线检测6、阈值分割 图像二值化1.全局阈值法2.局部阈值法3.OSTU二值化4.得到5.Ed...
    2017 - 11 - 27
  • 机器视觉
    Halcon教程之单相机标定在HALCON所有算子中,变量皆是如上格式,即:图像输入:图像输出:控制输入:控制输出。机器视觉-汪工:其中四个参数任意一个可以为空。控制输入可以是变量、常量、表达式;控制输出以及图像输入和输出必须是变量。 1.caltab_points:从标定板中读取marks中心坐标,该坐标值是标定板坐标系统里的坐标值,该坐标系统以标定板为参照,向右为X正,下为Y正,垂直标定板向下为Z正。该算子控制输出为标定板中心3D坐标。2.create_calib_data:创建Halcon标定数据模型。输出一个输出数据模型句柄。3.set_calib_data_cam_param:设定相机标定数据模型中设置相机参数的原始值和类型。设置索引,类型,以及相机的原始内参数等。4.set_calib_data_calib_object:在标定模型中设定标定对象。设定标定对象句柄索引,标定板坐标点储存地址。5.find_caltab:分割出图像中的标准标定板区域。输出为标准的标定区域,控制6.find_marks_and_pose:抽取标定点并计算相机的内参数。输出MARKS坐标数组,以及估算的相机外参数。即标定板在相机坐标系中的位姿,由3个平移量和3个旋转量构成。7.set_calib_data_observ_points( : : CalibDataID, CameraIdx, CalibObjIdx,CalibObjPoseIdx, Row, Column, Index, Pose : )收集算子6的标定数据,将标定数据储存在标定数据模型中。输入控制分别为标定数据模型句柄,相机索引,标定板索引,位姿索引,行列坐标,位姿。8.calibrate_cameras( : : CalibDataID : Error) 标定一台或多台相机,依据CalibDataID中的数据。控制输出平均误差。9.get_calib_data( : : CalibDataID, ItemType, ItemIdx, DataName : DataValue) 获得标定数据。依靠索引号和数据名称来返回输出的数据值。可查询与模型相关的数据,与相机相关的数据(包括相机的内外参数等),与标定对象相关的数据,与标定对象的姿态相关的数据。控制输出是要查询的标定数据。如:get_calib_da...
    2017 - 11 - 25
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  • 所属纷飞: 机器视觉
    资料关键词:
    简介: 【科普】工业镜头和家用镜头的特点和区别一、 工业镜头的特点及分类光学镜头一般称为摄像镜头或摄影镜头,简称镜头,其功能就是光学成像。镜头是机器视觉系统中的重要组件,对成像质量有着关键性的作用,它对成像质量的几个最主要指标都有影响,包括:分辨率、对比度、景深及各种像差。镜头不仅种类繁多,而且质量差异也非常大,但一般用户在进行系统设计时往往对镜头的选择重视不够,导致不能得到理想的图像,甚至导致系统开发失败。工业镜头相当于人眼的晶状体,如果没有晶状体,人眼看不到任何物体;如果没有镜头,那么摄像头所输出的图像;就是白茫茫的一片,没有清晰的图像输出,这与我们家用摄像机和照相机的原理是一致的。当人眼的肌肉无法将晶状体拉伸至正常位置时,也就是人们常说的近视眼,眼前的景物就变得模糊不清;摄像头与镜头的配合也有类似现象,当图像变得不清楚时,可以调整摄像头的后焦点,改变CCD芯片与工业镜头基准面的距离(相当于调整人眼晶状体的位置),可以将模糊的图像变得清晰。由此可见,镜头在闭路监控系统中的作用是非常重要的。工程设计人员和施工人员都要经常与镜头打交道:设计人员要根据物距、成像大小计算镜头焦距,施工人员经常进行现场调试,其中一部分就是把镜头调整到最佳状态。1、工业镜头的安装尺寸,接口所有的摄像机镜头均是螺纹口的,CCD摄像机的镜头安装有两种工业标准,即C安装座和CS安装座。两者螺纹部分相同,但两者从镜头到感光表面的距离不同。C安装座:从镜头安装基准面到焦点的距离是17.526mm。C S安装座:特种C安装,此时应将摄像机前部的垫圈取下再安装镜头。其镜头安装基准面到焦点的距离是12.5mm。如果要将一个C安装座镜头安装到一个C S安装座摄像机上时,则需要加装一个5mm厚的接圈。2、镜头的尺寸以摄像机镜头尺寸分镜头可以分为1英寸、2/3英寸、1/2英寸、1/3英寸、1/4英寸、1/5英寸等规格,下面是一个简单的芯片尺寸规格表:摄像机镜头规格应视摄像机的CCD尺寸而定,两者应相对应。大概:★ 摄像机的CCD靶面大小为1/2英寸时,镜头应选1/2英寸。★ 摄像机的CCD靶面大小为1/3英寸时,镜头应选1/3英寸。★ 摄像机的CCD靶面大小为1/4英寸时,镜头应选1/4英寸。如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸大时,将使图像视野比镜头视野小,即不能很好地利用镜头的视野;如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸...
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    2017 - 10 - 23
  • 所属纷飞: 机器视觉
    资料关键词:
    简介: 机器视觉-系统组成    机器视觉-系统组成      一个典型的机器视觉系统包括以下五大块:  1. 照明  照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到***效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。  2. 镜头  FOV(FieldOfVision)=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM(零件测量公差比)  镜头选择应注意:①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变  3. 相机  按照不同标准可分为:标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD;单色相机和彩色相机。  4. 图像采集卡  图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等等。  比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如,可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。  5.视觉处理器  视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时,采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集卡可以快速传输图像到存储器,而且计算机也快多了,所以现在视觉处理器用的较少了。
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    2017 - 09 - 15
  • 所属纷飞: 机器视觉
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    简介: 联为智能教育机器视觉培训中心课程课件联为智能教育机器视觉培训教程第四讲 .ppt
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    2017 - 08 - 23
  • 所属纷飞: 机器视觉
    资料关键词:
    简介: 如何在有限的时间里,拥有核心技术、打造品牌优势,以及发掘、培养人才,既是一道困难的主观题,也是一道必须解决的应用题
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    2017 - 06 - 08
  • 所属纷飞: 机器视觉
    资料关键词:
    简介: 机器视觉之Halcon的数据结构及灰度概念的介绍
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    2017 - 01 - 17
  • 所属纷飞: 机器视觉
    资料关键词:
    简介: 机器视觉三大组成部分机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解,人类视觉系统的感受部分是视网膜,它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上,人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征(方向和速度)等的理解。  机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等,它们都把三维的影像作为输入源,即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话,则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换,也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。  机器视觉系统主要由三部分组成:图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。   将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面,包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统,说明系统的组成及功能。  视觉系统检测生产线上的产品,决定产品是否符合质量要求,并根据结果,产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等;图像处理设备包括相应的软件和硬件系统;输出设备是与制造过程相连的有关系统,包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机,进行分析和产品控制,若发现不合格品,则报警器告警,并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源,也可以和CIMS其它系统集成。  图像的获取  图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据,它主要由三部分组成:  * 照明  * 图像聚焦形成  * 图像确定和形成摄像机输出信号  1、照明  照明和影响机器视觉系统输入的重要因素,因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。  过去,许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源,这主要是因为可见光容易获得,价格低,并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是,这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例,在使用的第一个100小时内,光能将下降15%,随着使...
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    2017 - 06 - 08
 
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