北京康华永高智能科技有限公司
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工业相机一般安装在机器流水线上代替人眼来做测量和判断,通过数字图像摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
1、通常您首先需要知道系统精度要求和相机分辨率,可以通过公式:X方向系统精度(X方向像素值)=视野范围(X方向)/CCD芯片像素数量( X方向)Y方向系统精度(Y方向像素值)=视野范围(Y方向)/CCD 芯片像素数量( Y方向)
2、当然理论像素值的得出,要由系统精度及亚像素方法综合考虑;接着您要知道系统速度要求与相机成像速度:系统单次运行速度=系统成像(包括传输)速度+系统检测速度虽然系统成像(包括传输)速度可以根据相机异步触发功能、快门速度等进行理论计算,好的方法还是通过软件进行实际测试。
3、再接着您要将相机与图像采集卡一并考虑,因为这涉及到两者的匹配:视频信号的匹配:对于黑白模拟信号相机来说有两种格式,CCIR和RS170(EIA),通常采集卡都同时支持这两种相机;分辨率的匹配:每款板卡都只支持某一分辨率范围内的相机;特殊功能的匹配:如要是用相机的特殊功能,先确定所用板卡是否支持此功能,比如,要多部相机同时拍照,这个采集卡就必须支持多通道,如果相机是逐行扫描的,那么采集卡就必须支持逐行扫描。
接口的匹配:确定相机与板卡的接口是否相匹配。如CameraLink、GIGE、CoxPress、USB3.0等。
CMOS图像传感器的开发早出现在20世纪70 年代初,90 年代初期,随着超大规模集成电路 (VLSI) 制造工艺技术的发展,CMOS图像传感器得到迅速发展。CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上,还具有局部像素的编程随机访问的优点。CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围等特点在高分辨率和高速场合得到了广泛的应用。
随着经济水平的提高,3D机器视觉也开始进入人们的视野。3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力,在生产过程的早期就报废劣质产品,从而减少了浪费节约成本。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。在行业应用方面,主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业,用机器视觉技术取代人工,可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业,可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类,不会出现大多快递公司人工进行分拣,减少物品的损坏率,可以提高分拣效率,减少人工劳动。