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发布时间: 2018 - 01 - 06
图像处理与机器视觉第一章 图像增强的研究和发展现状  图像在采集过程中不可避免的会受到传感器灵敏度、噪声干扰以及模数转换时量化问题等各种因素的影响,而导致图像无法达到令人满意的视觉效果,为了实现人眼观察或者机器自动分析、识别的目的,对原始图像所做的改善行为,就被称作图像增强。图像增强包涵了非常广泛的内容,凡是改变原始图像的结构关系以取得更好的判断和应用效果的所有处理手段,都可以归结为图像增强处理,其目的就是为了改善图像的质量和视觉效果,或将图像转换成更适合于人眼观察或机器分析、识别的形式,以便从中获取更加有用的信息。  常用的图像增强处理方式包括灰度变换、直方图修正、图像锐化、噪声去除、几何畸变校正、频域滤波和彩色增强等。由于图像增强与感兴趣的物体特性、观察者的习惯和处理目的密切相关,尽管处理方式多种多样,但它带有很强的针对性。因此,图像增强算法的应用也是有针对性的,并不存在一种通用的、适应各种应用场合的增强算法。于是,为了使各种不同特定目的的图像质量得到改善,产生了多种图像增强算法。这些算法根据处理空间的不同分为基于空间域的图像增强算法和基于变换域的图像增强算法。基于空间域的图像增强算法又可以分为空域的变换增强算法、空域的滤波增强算法以及空域的彩色增强算法;基于变换域的图像增强算法可以分为频域的平滑增强算法、频域的锐化增强算法以及频域的彩色增强算法。  尽管各种图像增强技术已取得了长足的发展,形成了许多成熟、经典的处理方法,但新的增强技术依然在日新月异地发展完善,不断推陈出新,其中尤其以不引起图像模糊的去噪声方法(如空域的局部统计法)和新的频域滤波器增强技术(如小波变换,K-L变换等)最为引人瞩目。  第二章 图像增强的基本方法  一般而言,图像增强是根据具体的应用场景和图像的模糊情况而采用特定的增强方法来突出图像中的某些信息,削弱或消除无关信息,以达到强调图像的整体或局部特征的目的。常用的图像增强方法有灰度变换、直方图修正、噪声清除、图像锐化、频域滤波、同态滤波及彩色增强等。图像增强的方法主要分为两类:空域增强法和频域增强法。空域增强法直接针对图像中的像素,对图像的灰度进行处理;频域增强法是基于图像的Fourier变换式对图像频谱进行改善,增强或抑制所希望的频谱。  2.1灰度变换  灰度变换增强的原理如下:设r和s分别代表原始图像和增强图像的灰度,T(•)为映...
发布时间: 2018 - 01 - 05
Python 图像处理库 Pillow 入门(含代码)Pillow是Python里的图像处理库(PIL:Python Image Library),提供了了广泛的文件格式支持,强大的图像处理能力,主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。 1)使用 Image 类PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例;你可以从文件加载图像,或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。要从文件加载图像,可以使用open( )函数,在Image模块中: from PIL import Image im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")加载成功后,将返回一个Image对象,可以通过使用示例属性查看文件内容: print(im.format, im.size, im.mode)('JPEG', (600, 351), 'RGB')format 这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple,包含width和height(宽度和高度,单位都是px)。 mode 属性定义了图像bands的数量和名称,以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。如果文件打开错误,返回 IOError 错误。只要你有了 Image 类的实例,你就可以通过类的方法处理图像。比如,下列方法可以显示图像:im.show()2)读写图像PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它,这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件,使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式,否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。加载文件,并转化为png格式:"Python Image Library Test"from PIL import Imageim...
发布时间: 2017 - 12 - 25
当机器视觉遇到“人工智能-工业4.0”.....人们感知外界信息的80%是通过眼睛获得的,图像包含的信息量是最巨大的。机器视觉给机器人装上了“眼睛”,成为工业4.0的重点,互促发展是技术的必然,更是时代的选择。 工业4.0是什么?在人类历史发展前期,生产力的增长几不可察,生活水平的提升也非常缓慢。而从200多年前开始,生产力发生了飞跃性变化,这一翻天覆地的变化得益于工业革命。如果将工业的发展历史分成4个时代,那么工业革命1.0使机器生产代替了手工劳动;工业革命2.0实现了流水线生产;工业革命3.0实现了自动化生产。工业生产方式则依次经历了机械化、流水线生产、自动化。2013年4月,在汉诺威工业博览会上,德国正式推出工业4.0的概念,旨在提升制造业的智能化水平。德国工业4.0是指利用物联信息系统(Cyber—PhysicalSystem简称CPS)将生产中的供应,制造,销售信息数据化、智慧化,最后达到快速、有效、个人化的产品供应。其实质是“互联网+制造”。在成产层面,“工业4.0”是生产设备间的互联、设备和产品的互联、虚拟与现实的互联,甚至是未来的万物互联。工业4.0理念的提出促进了智能工厂的实现,生产方式必将迎来巨大改变。工业4.0--机器视觉是核心目前视觉技术在工业生产中的应用大致可分为两类:质量控制和辅助生产。其中,质量控制主要是指对产品缺陷的检测,识别不良品,此类设备在国内外自动化生产线已有广泛使用。辅助生产则是利用视觉技术给机器人提供动作执行依据,国内市场尚待开发。工业机器人的发展,势必引起机器视觉新增长。我国正处于工业机器人的发展拐点,市场潜力巨大,据国际机器人联盟(IFR)估计,中国市场对工业机器人的发展占主导地位,2018年全球三分之一的工业机器人将会安装在中国,这势必会引发机器视觉的广泛应用。机器视觉是人类视觉的延伸,与多种技术的融合逐步加深,将成为实现自动化和智能化的重要手段。工业4.0与智能制造息息相关,而机器视觉是实现智能制造的重要抓手。联为智能教育与工业4.0德国推出“工业4.0”以来,作为老牌的机器视觉人才培养学校,联为智能教育不落人后,先后推出了机器视觉图像处理实战、运动控制卡等精品课程,不断的为国内大中型自动化企业输送大量的机器视觉工程师人才 智能工厂实验系统所谓“智能工厂”是指通过引入大数据技术进行分析优化管理,在...
发布时间: 2017 - 12 - 18
最新机器人视觉系统介绍,给机器人装上“眼睛”机器视觉概述使机器具有像人一样的视觉功能,从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。一个典型的机器视觉系统组成包括:图像采集单元(光源、镜头、相机、采集卡、机械平台),图像处理分析单元(工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面),执行单元(电传单元、机械单元)机器视觉系统通过图像采集单元将待检测目标转换成图像信号,并传送给图像处理分析单元。图像处理分析单元的核心为图像处理分析软件,它包括图像增强与校正、图像分割、特征提取、图像识别与理解等方面。输出目标的质量判断、规格测量等分析结果。分析结果输出至图像界面,或通过电传单元(PLC等)传递给机械单元执行相应操作,如剔除、报警等,或通过机械臂执行分拣、抓举等动作。机器视觉优势机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点,可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有: 机器视觉的应用领域•识别标准一维码、二维码的解码光学字符识别(OCR)和确认(OCV)•检测色彩和瑕疵检测零件或部件的有无检测目标位置和方向检测•测量尺寸和容量检测预设标记的测量,如孔位到孔位的距离•机械手引导输出空间坐标引导机械手精确定位 机器视觉系统的分类•智能相机•基于嵌入式•基于PC 机器视觉系统的组成•图像获取:光源、镜头、相机、采集卡、机械平台•图像处理与分析:工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。•判决执行:电传单元、机械单元•光源---种类LED:寿命长/可以有各种颜色/便于做成各种复杂形状/光均匀稳定/可以闪光;荧光灯:光场均匀/价格便宜/亮度较LED高;卤素灯:亮度特别高/通过光纤传输后可做成;氙灯:使用寿命约1000小时/亮度高,色温与日光接近。(大部分机器视觉照明采用LED) •光源---光路原理照相机并不能看见物体,而是看见从物体表面反射过来的光。       镜面反射:平滑表面以对顶角反射光线       漫射反射:粗糙表面会从各个方向漫射光线       发散反射:多数表面既有纹理,又有平滑表面,会对光线进行发散反射 •光源---作用和要求在机器视觉中...
发布时间: 2017 - 12 - 11
盘点 | 机器人视觉工程师必须知道的工业相机相关问题1:工业相机的丢帧的问题是由什么原因引起的?经常会有一些机器视觉工程师认为USB接口的工业相机会造成丢帧现象。一般而言,工业相机丢帧与工业相机所采用的传输接口是没有关系的,无论是USB,还是1394、GigE、或者是CameraLink。设计不良的驱动程序或工业相机硬件才是造成丢帧的真正原因:设计不良的工业相机之所以会发生丢帧的现象,其实就是资料通道的堵塞,无法及时处理,所以新的图像进来时,前一张可能被迫丢弃,或是新的图像被迫丢弃。要解决这问题,需要设计者针对驱动程序与工业相机硬件资料传输的每个环节进行精密的设计。2:工业相机输入、输出接口有哪些?在机器视觉检测技术中,工业相机的输入、输出接口有Camera Link、IEEE 1394、USB2.0、Ethernet、USB3.0几种;3:知道被测物的长、宽、高以及要求的测量精度,如何来选择CCD 相机和工业镜头,选择以上器件需要注意什么?首先要选择合适的镜头。选择镜头应该遵循以下原则:1).与之相配的相机的芯片尺寸是多大;2).相机的接口类型是哪种的,C 接口,CS 接口还是其它接口;3).镜头的工作距离;4).镜头视场角;5).镜头光谱特性;6).镜头畸变率;7).镜头机械结构尺寸;选择CCD 相机时,应该综合考虑以下几个方面:1).感光芯片类型;CCD 还是CMOS2).视频特点;包括点频、行频。3).信号输出接口;4).相机的工作模式:连续,触发,控制,异步复位,长时间积分。5).视频参数调整及控制方法:Manual、RS232.同时,选择CCD 的时候应该注意,l inch = 16mm 而不是等于25.4mm.4:CCD 相机与CMOS 相机的区别在哪里?(1) 成像过程CCD 与CMOS 图像传感器光电转换的原理相同,他们最主要的差别在于信号的读出过程不同;由于CCD仅有一个(或少数几个)输出节点统一读出,其信号输出的一致性非常好;而CMOS 芯片中,每个像素都有各自的信号放大器,各自进行电荷-电压的转换,其信号输出的一致性较差。但是CCD 为了读出整幅图像信号,要求输出放大器的信号带宽较宽,而在CMOS 芯片中,每个像元中的放大器的带宽要求较低,大大...
发布时间: 2017 - 12 - 04
工业机器人视觉引导系统MVRobotVision机器人视觉引导系统是配合工业机器人工作的机器视觉系统,提供高效精准的视觉引导功能,适应多维运动工业机器人对视觉系统轻便、高速、高精度的要求,配合工业机器人实现高效智能化的产线改造,为自动化产线,传送带分拣,组装、自动码垛卸垛以及其他复杂加工等机器人应用提供智能视觉引导解决方案。2D视觉引导MVRobotVision机器人2D视觉引导系统主要应用于流水线传送跟踪、精确定位、姿态调整三个方面。3D视觉引导MVRobotVision机器人3D视觉引导系统主要应用于工件分拣、码垛与卸垛、输送机分拣定位三个方面。系统特点柔性化定位工装:节约在多品种情况下传统的机械定位工装设计成本,使工装定位环节实现真正的柔性化。 智能形状识别引擎,智能视觉学习训练:系统内嵌智能形状识别引擎,能够识别常见的基本几何图形。对于复杂形状,系统可以进行模板学习训练,进而实现复杂形状的识别精准数据:降低环境光影响,快速准确获取扫描数据;先进高效的数据分析,实现高速精确定位识别,精度可达0.1mm
发布时间: 2017 - 11 - 27
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...
发布时间: 2017 - 11 - 25
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...
发布时间: 2017 - 11 - 20
发布时间: 2017 - 11 - 16
Halcon学习教程之二:摄像头获取图像和相关参数1、close_all_framegrabbers ( : : : )   关闭所有图像采集设备。2、close_framegrabber ( : : AcqHandle : )    关闭Handle为AcqHandle的图像采集设备。3、open_framegrabber ( : : Name, HorizontalResolution,VerticalResolution, ImageWidth, ImageHeight, StartRow, StartColumn,Field, BitsPerChannel, ColorSpace, Generic, ExternalTrigger,CameraType, Device, Port, LineIn : AcqHandle )     打开图像采集设备参数信息:   Name:图像采集设备的名称   HorizontalResolution和VerticalResolution:分别指预期的图像采集接口的水平分辨率和垂直分辨率   ImageWidth和ImageHeight:指预期图像的宽度部分和高度部分。   StartRow和StartColumn:指显示预期图像的开始坐标   Field:预期图像是一半的图像或者是完整图像   BitsPerChannel:每像素比特数和图像通道   ColorSpace:输出的色彩格式的抓住图像{gray、raw、rgb、yuv、default}   Generic:通用参数与设备细节部分的具体意义。   ExternalTrig...
发布时间: 2017 - 10 - 16
完成halcon与C#混合编程的环境配置后,进行界面布局设计构思每一个按钮所需要实现的功能,将Halcon导出的代码复制至相应的C#模块下即可。 halcon源程序:dev_open_window(0, 0, 512, 512, 'black', WindowHandle)read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/猫.jpg')dev_display(Image)get_image_size(Image, Width, Height)rgb3_to_gray(Image, Image, Image, ImageGray)dev_display(ImageGray)注意:写halcon程序时,如果过程中的图片需要显示出来,则需要在每个过程中都添加dev_display(**)第一步:导出C#程序,建立项目,并添加此类 ////  File generated by HDevelop for HALCON/DOTNET (C#) Version 10.0////  This file is intended to be used with the HDevelopTemplate or//  HDevelopTemplateWPF projects located under %HALCONEXAMPLES%\c#using System;using HalconDotNet;public partial class HDevelopExport{  public HTuple hv_ExpDefaultWinHandle;  // Main procedure   private void action()  {    // Local iconic variables     HObject ho_Image, ho_ImageGray;    // Local control variables     HTuple hv_Width, hv_Height;  ...
发布时间: 2017 - 08 - 26
科普:机器视觉工业镜头专业术语详解(图)机器视觉系统中,镜头相当于人的眼睛,其主要作用是将目标的光学图像聚焦在图像传感器(相机)的光敏面阵上。视觉系统处理的所有图像信息均通过镜头得到,镜头的质量直接影响到视觉系统的整体性能。下面对机器视觉工业镜头的相关专业术语做以详解。 一、远心光学系统:  指主光线平行于镜头光学轴的光学系统。而光从物体朝向镜头发出,与光学轴保持平行,甚至在轴外同样如此,则称为物体侧远心光学系统。光从镜头朝向影像,与与光学轴保持平行,甚至在轴外同样如此,则称为影像侧远心光学系统。 二、远心镜头:  远心镜头指主光线与镜头光源平行的镜头。有物体侧的远心,成像侧的远心,两侧的远心行头等方式。通常的镜头 主光线与镜头光轴有角度,因此工件上下移动时,像的大小有变化。 两方远心境头 主物方,像方均为主光线与光轴平行光圈可变,可以得到高的景深,比物方远心境头更能得到稳定的像最适合于测量用图像处理光学系统,但是大型化成本高 物方远心境头 只是物方主光线与镜头主轴平行工件上下变化,图像的大小基本不会变化使用同轴落射照明时的必要条件,小型化亦可对应 像方远心境头 只是像方主光线与镜头光轴平行相机侧即使有安装个体差,也可以吸收摄影倍率的变化用于色偏移补偿,摄像机本应都采用这种镜头 三、远心光学系统的特色:  优点:更小的尺寸。减少镜头数量,可降低成本。缺点:上下移动物体表面时,会改变物体尺寸或位置。  优点:上下移动物体表面时,不会改变物体尺寸或位置。使用同轴照明时。可使用更小的尺寸。缺点:未使用同轴照明时,大于标准镜头的尺寸。  优点:与MML相似,但镜头凸缘后端的尺寸出现极大差异时,会改善精确度。缺点:与MML相似,但成本比MML更高。 四、远心:  Telecentricity是指物体的倍率误差。倍率误差越小,Telecentricity越高。Telecentricity有各种不同的用途,在镜头使用前,把握Telecentricity很重要。远心镜头的主光线与镜头的光轴平行,Telecentricity不好,远心镜头的使用效果就不好;Telecentricity可以用下图进行简单的确认。...
发布时间: 2017 - 07 - 03
机器视觉:给智能制造一双慧眼机器视觉的原理和用途首先我先对机器视觉做一个简要的介绍。我们知道人类感知世界的一个很重要的信息来源是靠视觉,而机器视觉是通过计算机来模拟人类的视觉功能让计算机获得相关的细节信息并且加以理解。它的原理是计算机或者是相关图片处理器从客观的图像中提取信息进行处理,加以理解并且最终用于检测还有控制等领域,它涉及的领域包括人工智能、计算机科学、图像处理还有模式识别等很多领域。由于有了图像处理还有计算机等等自动化设备的帮忙,机器视觉其实是远远超过人类的极限的,所以它的优势也十分明显,包括高效率、高精度、高自动化,以及能够很好适应比较差的环境。所以在一些不适合人工作业的危险的工作环境,或者是我们人类视觉很难满足要求的场合,机器视觉是可以用来代替人工视觉的。在这种检测、测量、识别和定位等功能上,机器视觉更是能够更好的胜任。除了以上这些,它还能够提高生产效率以及自动化的程度,实现信息集成,所以在工业领域应用很广泛,是智能制造很重要的基础。机器视觉在工业领域的应用分类我们在这里重点讲一下机器视觉在工业领域的应用是怎么样进行分类的。它依照工作环境可以分为,一种是在大规模或者是说测试要求能力高的生产线上,比如说分装、印刷、分拣或者是在野外这样的不适合人员工作的环境中用来代替传统的人工测量或者测试。这样能够达到人工无法达到的可靠性,或者是自动化程度。另外一种是必须要用到高性能或者精密仪器组件的专业设备。其实最早带动整个机器视觉行业的是半导体制造设备,比如说上游晶圆加工的分类切割,这样的设备都非常依赖高精度的测量和对运动的部件进行引导和定位。除了在工业领域机器视觉的应用比较成熟之外,在一些非工业领域机器视觉的优势同样是很明显的,具备非常大的发展运用空间。因为机器视觉它成本低、运用广泛、准确度高的特点,它在交通行业,一些车牌识别、流量控制、违章识别都可以得到广泛的运用,比如说另外一些细分新行业如森林防火、飞机跑道异物检测,比如说大疆精灵4无人机就首次引入了机器视觉。非工业领域同时还包括三维和多维的,机器视觉同样也有很巨大的空间。比如说前沿技术带来的一些新领域,像无人机、服务器人都对机器视觉提出了新的要求。那么未来对机器视觉的应用会越来越多,机器视觉也可以促进服务机器人这样的产业的发展,让机器人能够在更多的场合得到应用。机器视觉的组成与产业链接下来我们讲一下第二部分,就...
发布时间: 2017 - 07 - 03
机器视觉相机介绍 机器视觉专业论坛1、简介              机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和(或者)显示的机器设备上。可以用一个简单的终端显示图像,例如利用计算机系统显示、存储以及分析图像。2、分类       按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机;按照传感器的结构特性可以分为线阵相机、面阵相机;按照扫描方式可以分为隔行扫描相机、逐行扫描相机;按照分辨率大小可以分为普通分辨率相机、高分辨率相机;按照输出信号方式可以分为模拟相机、数字相机;按照输出色彩可以分为单色(黑白)相机、彩色相机;按照输出信号速度可以分为普通速度相机、高速相机;按照响应频率范围可以分为可见光(普通)相机、红外相机、紫外相机等。3、CCD与CMOS区别CCD和CMOS是现在普遍采用的两种图像工艺技术,它们之间的主要差异在于传送方式的不同,用过相机的人肯定对这两个名词不会陌生,可是对它们之间的性能区别,却并不是很了解。这里将做简单的比较说明。1)噪声差异:由于CMOS的每个感光二极管都需要搭配一个放大器,若以百万像素计算的话,那就需要上百万个的放大器,然而放大器属于模拟电路,很难让所得的每个结果都保持一致。而CCD只需要一个放大器放在芯片边缘,与CMOS相比,它的噪声相对减少很多,大大提高了图像品质。2)耗电量差异:CMOS采用主动式图像采集方式,感光二极管所产生的电荷会直接由旁边的电晶体放大输出;而CCD为被动式采集方式,必须外加12~18V的电压以使每个像素中的电荷移送到传输通道。因此CCD就必须设计更精密的电源线路和耐压强度,这样使得CCD的耗电量远远高出CMOS,根据计算CMOS的耗电量仅是CCD的1/8~1/10。3)分辨率差异:由于CMOS的每个像素都比CCD复杂,且其像素尺寸很难达到CCD的水平,因此,当我们比较相同尺寸的CCD与CMOS时,CCD的分辨率通常会优于CMOS传感器的水平。例如,维视数字图像技术有限公司生产的4.40μm*4.40μm像元大小的CCD相机分辨率为1628*1236,而5.2μm*5.2μm像元大小的CMOS相机分辨率为1280*1024,对比结果明显得出:同尺寸大...
发布时间: 2017 - 06 - 06
机器视觉基础及硬件选型.pdf

联为科普:机器视觉工业镜头专业术语详解(图)

科普:机器视觉工业镜头专业术语详解(图)

机器视觉系统中,镜头相当于人的眼睛,其主要作用是将目标的光学图像聚焦在图像传感器(相机)的光敏面阵上。视觉系统处理的所有图像信息均通过镜头得到,镜头的质量直接影响到视觉系统的整体性能。下面对机器视觉工业镜头的相关专业术语做以详解。

 

一、远心光学系统:

  指主光线平行于镜头光学轴的光学系统。而光从物体朝向镜头发出,与光学轴保持平行,甚至在轴外同样如此,则称为物体侧远心光学系统。光从镜头朝向影像,与与光学轴保持平行,甚至在轴外同样如此,则称为影像侧远心光学系统。

 

二、远心镜头:

  远心镜头指主光线与镜头光源平行的镜头。有物体侧的远心,成像侧的远心,两侧的远心行头等方式。

通常的镜头

 

主光线与镜头光轴有角度,因此工件上下移动时,像的大小有变化。

 

两方远心境头

 

主物方,像方均为主光线与光轴平行
光圈可变,可以得到高的景深,比物方远心境头更能得到稳定的像
最适合于测量用图像处理光学系统,但是大型化成本高

 

物方远心境头

 

只是物方主光线与镜头主轴平行
工件上下变化,图像的大小基本不会变化
使用同轴落射照明时的必要条件,小型化亦可对应

 

像方远心境头

 

只是像方主光线与镜头光轴平行
相机侧即使有安装个体差,也可以吸收摄影倍率的变化
用于色偏移补偿,摄像机本应都采用这种镜头

 

三、远心光学系统的特色:

 

 

优点:更小的尺寸。减少镜头数量,可降低成本。

缺点:上下移动物体表面时,会改变物体尺寸或位置。

 

 

优点:上下移动物体表面时,不会改变物体尺寸或位置。使用同轴照明时。可使用更小的尺寸。

缺点:未使用同轴照明时,大于标准镜头的尺寸。

 

 

优点:MML相似,但镜头凸缘后端的尺寸出现极大差异时,会改善精确度。

缺点:MML相似,但成本比MML更高。

 

四、远心:

  Telecentricity是指物体的倍率误差。倍率误差越小,Telecentricity越高。Telecentricity有各种不同的用途,在镜头使用前,把握Telecentricity很重要。远心镜头的主光线与镜头的光轴平行,Telecentricity不好,远心镜头的使用效果就不好;Telecentricity可以用下图进行简单的确认。

 

五、分辨率(μm):

  光学系能力的尺度,表示黑白格状图案通过镜头观察时,1mm中可以分辨观察到黑白条纹的最多对数。分辨率为两点间在无法识别前,能靠近的最近距离测量值,例如1μm的分辨率代表两点间在无法识别前,能靠近的最近距离为1μm。以下为根据镜头的无相差光衍射情况计算理论分辨率的公式。

 

六、分辨力(Linesmm)

  分辩力指黑白网线图镜头里影像内1mm面积,可识别的黑白两色条纹数。分辨力的单位为线条/mm,例如100线条/mm代表可识别黑白间距1/100mm(10μm)。黑白线条的宽度为1/200mm(5μm)

 

七、水平TV分辨率(TV线条):

  宽度里的黑白水平线总条数,相当于电视机屏幕垂直高度的高度值。屏幕的垂直与水平长度比率通常为3:4,因此水平宽度里的总条数为3/4。电视机水平分辨率为240TV条线,电视机屏幕水平宽度的总条数为320条线。测量镜头的分辨率时,一组黑色与白色线条应视为一条线,但是在电视机分辨率线条方面,一组视为2TV线条。

 

八、失真(%):

  失真为光学轴外的直型物体,呈现曲线时的镜头像差。镜头失真也称为镜头畸变,即光学透镜固有的透视失真的总称,可分为枕形失真和桶形失真,直线朝向中心的失真情况为枕形失真(Pincushion Distortion),向外扩张的失真称为桶形失真(Barrel Distortion)。如下图示:

 

 

九、TV失真(%):

  TV屏幕上的影像失真。数值越接近零,牲能越高。

 

 

十、电视失真:

  实际边长的歪曲形状与理想的形状的百分比算出的值。

 

十一、孔径效率边际光量(%):

  孔径效率为使用镜头拍摄均匀亮度的物体时,成像盘光学轴与四周区域之间的亮度差异,单位为百分比(%),假设中央亮度为100,为镜头的光学特征之一。

 

十二、遮蔽(%):

  遮蔽为使用镜头与CCD-TV镜头拍摄均匀亮度的物体时,电视机屏幕中央与边缘之间的亮度差异,单位为百分比(%)。通常使用受光组件与CCD组件的功率比计算此百分比。遮蔽意指镜头与TV镜头的整体表现,可使用远心光学系统以缩小遮蔽的情况。

 

十三、色差:

  在镜头光学统中,形成影像的位置与影像放大倍率随光线波长的不同而不同。不同波长的光线有不同的颜色,这叫做色彩失真。光学轴上的失真叫做色彩失真。放大倍率的差异则叫做放大倍率色彩失真。

 

十四、工作距离(WD)(mm):

  工作距离指镜头第一个工作面到被测物体的距离。

 

十五、物像间距离O/IObject to Imager

 OI指物体到结像平面的距离。

 

 

十六、焦距fmm)后焦距/前焦距

       焦距为光学系统的主光点到焦点的距离。从最后一片镜头的顶点到后焦点的距离,为后焦距。从第一片镜头的顶点到前焦点的距离,为前焦距。

 

十七、景深:

  深度为与物体从最佳焦点前后移动时.出现最锐利焦点的最近点与最远点之间的距离。物体侧的深度范围称为景深。同样,照相机侧的范围称为焦点深度。具体的景深的值多少略有不同。景深(Depth of Field)可以用以下的计算式计算出来:

    景深 = 2 x Permissible COC x 实效F / 光学倍率2 = 允许误差值 / (NA x 光学倍率)(使用的是0.04mm的Permissible COC)

  通过镜头的影像理论土会形成点状。清晰影像上出现可接受的摸糊情况,称为可接受的弥散圆。

 

十八、焦深:

  深度为当CCD从最佳焦点前后移动时,出现最锐利焦点的最近点与最远点之间的距离。影像侧的深度范围称为焦深。

 

十九、后截距(mm):

  从镜头安装座盘前端到影像的距离。

 

二十、C安装座规格:


二十一、数值孔径 NA,NA':
 

  当物体在入射光孔上产生的半角为u,且折射率为n,n x sinu为物体侧数值孔经(NA)。
  当物体在出射光孔上产生的半角为u',且折射率为n',n' x sinu' 为影像侧数值孔径{NA')。

NA=n x sinu      NA'=n' x sin u'

  NA越高,镜头的分辨率与亮度越佳。如下图所示 入射角度 u, 物体侧折射率n, 成像侧的折射率' n':NA = NA' x 放大率

 

  对于Macro镜头,NA =M/2 xF NA' = 1/2 xF NA=NA' x光学倍率 NA'=NA x光学倍率

 

二十二、F值F No:

  此值指镜头的亮度。将镜头对焦距离除以物体侧的有效直径(入射光孔直径Dmm),即可得到此数值,也可使用NA与镜头的光学放大倍率(β)计算。数值越小,镜头越明亮。
F No=焦距/入射孔径或有効口径=f/D

 

二十三、有效F No:

  此值为具体在有限距离内的镜头亮度,指实际操作时的亮度。光学放大倍率越高(β),镜头越暗。
实效F = (1 +光学倍率) x F#,实效F = 光学倍率 / 2NA

 

二十四、光学放大倍率β:



二十、C安装座规格:



二十一、数值孔径 NA,NA':

  当物体在入射光孔上产生的半角为u,且折射率为n,n x sinu为物体侧数值孔经(NA)。
  当物体在出射光孔上产生的半角为u',且折射率为n',n' x sinu' 为影像侧数值孔径{NA')。

NA=n x sinu      NA'=n' x sin u'

  NA越高,镜头的分辨率与亮度越佳。如下图所示 入射角度 u, 物体侧折射率n, 成像侧的折射率' n':NA = NA' x 放大率

 

  对于Macro镜头,NA =M/2 xF NA' = 1/2 xF NA=NA' x光学倍率 NA'=NA x光学倍率

 

二十二、F值F No:

  此值指镜头的亮度。将镜头对焦距离除以物体侧的有效直径(入射光孔直径Dmm),即可得到此数值,也可使用NA与镜头的光学放大倍率(β)计算。数值越小,镜头越明亮。
F No=焦距/入射孔径或有効口径=f/D

 

二十三、有效F No:

  此值为具体在有限距离内的镜头亮度,指实际操作时的亮度。光学放大倍率越高(β),镜头越暗。
实效F = (1 +光学倍率) x F#,实效F = 光学倍率 / 2NA

 

二十四、光学放大倍率β:


二十五、光学倍率:
 

  放大倍率(Magnification)指的是通过镜头的调整能够改变拍摄对象原本成像面积的大小。光学倍率就是通过光学镜头变倍的放大倍率。主要点与成像的关系:放大率是指成像大小与物体的比。

 

 

二十六、电子放大倍率:

  电子放大倍率为影像在显示器屏幕上显示时与在CCD上显示相比的放大倍率。

 

二十七、显示器放大倍率:

   显示器放大倍率为通过镜头在显示器呈现物体的放大倍率。
    显示器放大倍率=(光学放大倍率β) x (电子放大倍率)
   (计算范例) 光学放大倍率=02xCCD尺寸1/2"(对角线8mm),显示器1/4"
     电子放大倍率=14 x25.4/8=44.45
     显示器放大倍率=0.2x44.45=8.89() (1英寸=25.44mm)

 

有时根据TV监视器的扫描状态,以上的简易计算将有一些变化。

 

二十八、视野(FOV)

  视野指使用照相机以后看到的物体侧的范围。
  照相机有效区域的纵向长度(V/光学倍率(M)=视野(V
  照相机有效区域的横向长度(H/光学倍率(M)=视野(H
  照相机有效区域的纵向长度(VorH=照相机一个画素的尺寸×有効画素数(VorH)来计算。
  (计算范例)  光学放大倍率=0.2xCCD尺寸12"(长4.8mm,宽6.4mm}
          视野尺寸 长度=4.80.2=24(mm)
               宽度=6.40.2=32{mm)

 

二十九、解析度:

  表示了所能见到了2点的间隔0.61x 使用波长(λ)/ NA=解析度(μ),以上的计算方法理论上可以计算出解析度,但不包括失真。使用波长为550nm

 

三十、解像力:

  1mm中间可以看到黑白线的条数。单位(lp/mm

 

三十一、MTFModulation Transfer Function):

  成像时再现物体表面的浓淡变化而使用的空间周波数和对比度。

 

三十二、成像圈:

   成像尺寸φ,要输入相机感应器尺寸

 

 

三十三、照相机 Mount

  C-mount: 1" diameter x 32 TPI: FB: 17.526mmCS-mount: 1" diameter x 32 TPI: FB: 12.526mmF-mount: FB:46.5mmM72-Mount: FB 厂家各有不同。

 

三十四、边缘亮度:

  相对照度是指中央的照度与周边的照度的百分比。

 

三十五、通风盘及解析度:

  Airy Disk(通风盘)是指通过没有失真的镜头在将光集中一点时,实际上形成的是一个同心圆。这个同心圆就叫做Airy DiskAiry Disk的半径r可以通过以下的计算公式计算出来。这个值称为解析度。r= 0.61λ/NA Airy Disk的半径随波长改变而改变,波长越长,光越难集中于一点。 例:NA0.07的镜头 波長550nm r=0.61*0.55/0.07=4.8μ

 

三十六、 MTF 及解析度:

  MTFModulation Transfer Function) 是指物体表面的浓淡变化,成像侧也被再现出来。表示镜头的成像性能,成像再现物体的对比度的程度。测试对比性能,用的是具有特定空间周波数的黑白间隔测试。空间周波数是指1mm的距离浓淡变化的程度。

1所示,黑白矩阵波,黑白的对比度为100%.这个对象被镜头摄影后,成像的对比度的变化被定量化。基本上,不管什么镜头,都会出现对比度降低的情况。最终对比度降低至0%。,不能进行颜色的区别。

 

  图2、图3显示了物体侧与成像侧的空间周波数的变化。横轴表示空间周波数,纵轴表示亮度。物体侧与成像侧的对比度由AB计算出来。MTFA,B的比率计算出来。

  解析度与MTF的关系:解析度是指2点之间怎样被分离认识的间隔。一般从解析度的值可以判断出镜头的好坏,但是实际是MTF与解析度有很大的关系。图4显示了两个不同镜头的MTF曲线。镜头a 解析度低但是具有高对比度。镜头b对比度低但是解析度高。

 

 

三十七、微距镜头:

  不用近接环或特写镜头而实现扩大摄影,为近接摄影而设计的镜头,有限远(=从物镜出射的光,在一定距离处聚焦)

 

三十八、CCTV镜头:

  适合于广范围的扩大观察,需要严格精度时不适合,无限远(=从物镜出射的光,不聚焦,平行前进)

 

三十九、变倍镜头:

  焦距可变镜头,倍率,摄像范围等可以简单改变。适合于需要寻找最合适摄影条件(摄影距离,镜头的焦距)以便于操作的场合使用。不产生聚焦位置移动的称为变倍镜头,产生焦距位置移动的称为变焦镜头。

 

四十、成像圆:

  光学系统中成像圆的尺寸,成像圆的尺寸=CCD对角尺寸,和CCD尺寸同样意义。

 

四十一、后变倍镜头:

  安装在CCD前面,不改变工作距离,扩大视野范围。F值下降,分辨率、对比度下降,聚焦会有些不准。

 

四十二、前变倍镜头:

  安装在镜头前面,工作距离会变化,亮度不变,扩大视野范围

 


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