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机器视觉的应用

日期: 2020-07-02
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机器视觉的应用


机器视觉被应用于视觉检测、物体识别、自动质量检验、工艺控制、参数测量和自动组装等等许多领域。在这些系统中,相机是决定着成本、速度和精度的关键组件,模拟相机和数字相机都可以用在这些系统中,而了解相机的性能规格及其在各种视觉任务中的重要性,对于把机器视觉存诸工业控制是最基本的一步。


机器视觉系统包括三个主要部分:相机、采集卡、和存储并分析图像以提取信息的计算机(或图像处理器)。图像处理器和采集卡属于相对容易选择的电子装置,它们的主要参数是存储能力和处理速度。


相机是这些系统中情况最为复杂的部分,现代的模拟和数字相机采用电荷耦合器件(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)芯片来捕猎图像并生成电子信号发送给计算机进行处理。


CCD和CMOS芯片在内部都生成模拟信息,因此,模拟相机和数字相机之前主要区别在于图像是在哪里被数字化的。数字相机在相机里将信号数字化,并且通过串行总线接口(比如(fireWire,USB,Camera Link,Gigabit Ethernet)将信号以数字方式传输给计算机(或图像处理器)。面在另一方面,模拟相机系统并不是在其内部将图像信号数字化(数字化是邮计算机完成的),所以,模拟信息是通过同轴电缆而进行传输的。


尽管两种方法都能够有效地传输信号,但模拟可能会由于工厂内其他设备的电磁干扰而造成失真,随着噪声水平的提高,模拟相机的动态范围(原始信号与噪声之比)会降低。动态范围决定了有多少信息能够被从相机传输给计算机。


数字信号不受电器声影响,因此,数字相机的动态范围更高,能够向计算机传输更精确的信号。数字相机的典型动态范围在55分贝到60分贝左右,而模拟相机为45分贝到50分贝左右。


所以电缆的长度和类型也影响信号的精度,模拟相机的电缆简单而且便宜,在电噪声导致信号严重失真之前能够将信号可靠地300米以上,由于数字相机传输的是高带宽信号,电缆的长度受电缆中信号良师衰减损失的水平的限制,根据使用的通信协议的不同。

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