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  • 机器视觉十大常见问题  如何选择相机?  对于机器视觉工程师来说,选择相机往往是一个迫切的问题。因此,选择相机要了解以下几个方面:  一般需要先了解系统精度要求和相机分辨率,可以用公式:X方向系统精度(X方向像素值)=视场范围(X方向)/CCD芯片像素数(X方向);y方向系统精度(y方向像素值)=视野范围(y方向)/CCD芯片像素数(y方向)。  当然,理论像素值要综合考虑系统精度和亚像素法;然后你需要知道系统速度要求和相机成像速度。系统单次运行速度=系统成像(包括传输)速度。虽然理论上可以根据相机的异步触发函数和快门速度计算出系统成像(包括传输)速度,但最好的方法是用软件实际测试。那么你就要把摄像头和图像采集卡一起考虑,因为这涉及到两者的匹配:  视频信号匹配。黑白模拟信号摄像机有两种格式,CCIR和RS170(EIA)。通常采集卡支持两个摄像头。  分辨率匹配。每个板卡只支持一定分辨率范围内的摄像头;  特殊功能的匹配。如果使用摄像头的特殊功能,首先要确定使用的卡是否支持该功能。比如你想让多个摄像头同时拍照,这个采集卡必须支持多通道。如果相机是逐行扫描,那么采集卡必须支持逐行扫描。  接口匹配。确定摄像头和主板之间的接口是否匹配。例如CameraLink、Firewire1394等。最后是价格比较。  什么是亚像素?  一般用分辨率这个术语来描述CCD芯片上的行数和列数。其实,CCD芯片是一个采样器件,它的最大采样率是由采样规律决定的,即采样率必须高于奈奎斯特频率的两倍。  采样理论已广泛应用于一维时间信号,但尚未完全应用于CCD芯片的信号采样。亚像素算法可以提高CCD芯片的采样率。理论是把一个像素看成是由子像素组成的子图像。一般我们可以处理1010子像素的亚分辨率图像。一个典型的例子是确定一个点的重心。由于积分特性,原始像素位置误差与其自身输出相同。  假设一幅灰度一...
  • 技术为王!这些都是机器视觉的重要知识点  如今,随着工业4.0的到来,机器视觉技术在工业自动化中逐渐发挥着非常重要的作用。机器视觉技术的不断创新推动了工业自动化、智能安全和人工智能的进步,机器视觉技术的发展为该技术可以应用的领域带来了更多的发展潜力和机遇。  大家都说人类对外界信息的感知80%是通过眼睛获得的,而图像所包含的信息是最大的。那么机器视觉技术的出现就是给机器设备安装眼睛来感知外界,让机器拥有和人类一样的视觉功能,从而实现检测、判断、识别、测量等各种功能。  今天,让我们来感受一下机器视觉技术的魅力。机器视觉的五种典型体系结构  1照明  我还记得在参加一个机器视觉技术的会议时,有个技术大牛特别强调了灯光在机器视觉中的重要性。据了解,光照是影响机器视觉系统输入的重要因素,直接影响输入数据的质量和应用效果。  光源可以分为可见光和不可见光。常见的几种可见光光源有白旗灯、荧光灯、水银灯、钠灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何在一定程度上保持光能的稳定,是实践中亟待解决的问题。另一方面,环境光可能会影响图像质量,因此可以采用添加保护屏的方法来减少环境光的影响。  照明系统可分为背景光、前向光、结构光和频闪光。其中背照是指将被测物体置于光源和摄像机之间,其优点是可以获得高对比度的图像。正向照明是指光源和摄像机位于被测物体的同一侧,便于安装。结构光照明是将光栅或线光源投射到被测物体上,根据它们引起的畸变解调被测物体的三维信息。闪光灯照明是将高频光脉冲照射到物体上,摄像需要与光源同步。  2个镜头  晶状体相当于人眼球,主要负责机器视觉系统中的光束调制和信号传输。据了解,到目前为止,市场上的大部分镜片都可以满足机器视觉应用的需求,但更专业的机器视觉系统可能需要定制镜片和涂层。幸运的是,许多具有内部生产能力的镜头制造商已经准备好定制镜头,以满足这些应用要求。当然,这些定制的...
  • 机器视觉产业的现状与未来  总结:在智能制造过程中,机器视觉主要是利用计算机模拟人的视觉功能,即对客观事物的图像信息进行提取、处理和理解,最后用于实际的检测、测量和控制。  要实现“中国制造2025”,完成从制造大国向制造强国的转变,智能制造是主要方向。在智能制造过程中,机器视觉主要是利用计算机模拟人的视觉功能,即对客观事物的图像信息进行提取、处理和理解,最后用于实际的检测、测量和控制。随着智能制造的加剧,市场对机器视觉的需求将逐渐增加。机器视觉在生活中应用广泛,在交通运输、水文观测、地质灾害预警识别等领域发挥着重要作用。宏观来看,快速成长的子行业是人脸识别和图像识别。这两个分支机构集中在金融、安全和运输领域。这些细分行业的投资者大多有自己的技术优势,会为各种场景提供应用解决方案,以获取利润。机器视觉在中国的发展现状  中国的机器视觉行业起步较晚,集中度不是很高。当初主要代表国外品牌。近年来,许多经销商开始开发自己的产品,但在行业分布、渠道分布和成熟的自动化产品方面与国外仍有一定差距。国内机器视觉相对成熟的自动化产品质量和技术含量较低,市场远未饱和。机器视觉企业大致可以分为一级开发人员、二级开发人员和产品代理。国内机器视觉企业主要是国外机器视觉产品代理商和系统二次开发者。目前,有100多个外国品牌进入中国机器视觉市场,200多个当地企业负责销售代理,50多个专业系统集成商。国内真正专业的机器视觉厂商很少,但是本地的机器视觉系统厂商和机器视觉系统的部件都存在一些缺陷。机器视觉在中国的发展趋势  视觉图像技术需要专注于构建四项核心能力:  第一,智能识别。海量信息快速收敛,从海量信息中找到关键特征。准确性和可靠性是关键。  第二,智能测量。测量是行业的基础,需要精准。  第三,智能检测。在测量的基础上,对多信息、多指标进行综合分析判断,重点是基于复杂逻辑的智能判断。  第四,智...
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2020 - 10 - 24
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2020 - 10 - 24
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机器视觉产业的现状与未来  总结:在智能制造过程中,机器视觉主要是利用计算机模拟人的视觉功能,即对客观事物的图像信息进行提取、处理和理解,最后用于实际的检测、测量和控制。  要实现“中国制造2025”,完成从制造大国向制造强国的转变,智能制造是主要方向。在智能制造过程中,机器视觉主要是利用计算机模拟人的视觉功能,即对客观事物的图像信息进行提取、处理和理解,最后用于实际的检测、测量和控制。随着智能制...
2020 - 10 - 23
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机器视觉系统设计的五大难点第一:抛光的稳定性  工业视觉应用一般分为四类:定位、测量、检测和识别。测量对照度的稳定性要求最高,因为只要照度变化10-20%,测量结果可能会有1-2个像素的偏差。这不是软件问题,而是光照变化,导致图像上边缘位置的变化。再强大的软件也解决不了问题。从系统设计的角度来看,需要消除环境光的干扰。当然,提高硬件相机的分辨率也是提高精度和抗环境干扰的一种方式。比如以前相机对应物...
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