Общая система машинного зрения: камера, объектив, источник света, система движения.

Визуальный промышленный контроль условно подразделяется на измерение размера и позиционирования заготовки, обнаружение поверхностных дефектов, а также обнаружение и идентификация различных логотипов.

Измерение размеров в основном определяет длину, ширину и высоту объектов. Чаще всего определяют двумерные размеры (ширину и высоту) объектов.

Обнаружение поверхностных дефектов в основном относится к участкам с неравномерными локальными физическими или химическими свойствами на поверхности предметов. К наиболее распространенным из них относятся царапины на поверхности металлических или пластиковых изделий (например, царапины на поверхности корпусов/экранов мобильных телефонов), пятна. и отверстия (например, на печатных платах), отсутствие паяных соединений или чрезмерное количество паяных соединений на поверхности), разница в цвете, пятна и повреждения на поверхности бумаги, вмятины и выпуклости на поверхности бумажных изделий, загрязнения, повреждения, пятна. и плоскостность поверхности стекла и других неметаллических изделий.

Обнаружение и идентификация логотипов в основном зависит от того, является ли печать логотипа правильной и полной.

Основные компоненты системы визуального контроля в основном включают в себя получение изображений, обработку и анализ изображений, управление данными и взаимодействие человека с компьютером (некоторые из них также разделены на пять частей: камера, источник света, объектив, карта получения изображений, система визуальной обработки и т. д.). .). Среди них модуль получения изображений и аппаратная часть в основном включают источники освещения, камеры, объективы, карты получения изображений и т. д. Обработка и анализ изображений, часть программного алгоритма в основном включает в себя предварительную обработку изображений и обработку обнаружения. Предварительная обработка обрабатывает данные изображения, чтобы сделать нужные нам функции изображения более очевидными. Обработка обнаружения заключается в обнаружении повреждений и размеров на основе особенностей изображения. Управление данными и взаимодействие человека и компьютера будут определять, являются ли обнаруженные объекты квалифицированными и куда они направляются в соответствии с фактическими потребностями.

1. Выбор оборудования

1. Выбор источника света

Источник света – это основа, освещение – это искусство. Хороший световой эффект в принципе определяет более половины успеха визуального осмотра.

Рациональный выбор источника света напрямую влияет на качество и эффект применения входных данных изображения. Для каждого отдельного случая применения и среды необходимо выбрать соответствующий источник света и разумный метод освещения, чтобы добиться наилучшего эффекта применения.

(1) Источники света можно разделить на видимый свет и невидимый свет.

Несколько широко используемых источников видимого света включают светодиодные лампы, люминесцентные лампы, галогенные лампы (волоконные источники света) и специальные источники света.

Светодиодный свет:

• Срок службы составляет около 10 000–30 000 часов.

• Для достижения высокой яркости можно использовать несколько светодиодов и комбинировать различные формы;

• Скорость отклика высокая, длину волны можно выбрать в зависимости от использования и сделать разными цветами.

Люминесцентная лампа:

• Срок службы около 1500-3000 часов;

• Преимущества: хорошая диффузия, подходит для равномерного облучения больших площадей;

• Недостатки: низкая скорость отклика, тусклая яркость.

Оптоволоконно-галогенная лампа:

• Срок службы около 1000 часов;

• Преимущества: высокая яркость;

• Недостатки: Медленная скорость отклика, практически нет изменений яркости и цветовой температуры.

(2) В зависимости от различных методов излучения его можно разделить на заднее освещение, переднее освещение, структурированное освещение и стробоскопическое освещение.

При контровом освещении измеряемый объект размещается между источником света и камерой. Его преимущество заключается в том, что можно получить высококонтрастное изображение. Эффект изображения представляет собой четкий черно-белый контур измеряемого объекта. используется для измерения размера;

Прямое освещение означает, что источник света и камера расположены на одной стороне измеряемого объекта. Этот метод прост в установке и в основном используется для обнаружения важных деталей, дефектов и царапин на поверхности объекта.

Структурированное световое освещение проецирует решетки или линейные источники света на измеряемый объект и демодулирует трехмерную информацию об тестируемом объекте на основе создаваемых ими искажений.

Стробоскопическое освещение излучает на объекты высокочастотные световые импульсы, а съемка камерой требует синхронизации с источником света.

(3) В зависимости от метода освещения его можно разделить на купольный источник света, кольцевой источник света, параллельный источник света, коаксиальный источник света, точечный источник света, источник света под малым углом, линейный источник света, решетку и т. д.

Выберите угол источника света: выбирайте источники света с разными углами падения в соответствии с желаемым эффектом изображения.

Куполообразный источник света в основном используется для обнаружения дефектов сферических или изогнутых объектов, обнаружения символов на неровных гладких поверхностях, а также обнаружения поверхностей металла или зеркал. Например, стеклянные бутылки, катящиеся шарики, небольшие поверхности заготовок, пластиковые или алюминиевые контейнеры и т. д.

Кольцевое световое излучение в основном используется для интегральных лент и символов булавок, символов гравировки металлических заготовок, гладких поверхностных царапин, размера или трещин горлышка бутылки, а также для проверки качества поверхности плоских заготовок.

Ленточный источник света (управляемое освещение, красный, синий, зеленый монохроматический источник света), также называемый полосовым светом, представляет собой источник освещения, освещающий сбоку. Обычно используемый угол составляет 45 градусов, но есть и меньшие углы. Боковые фонари позволяют избежать сильных отражений, вызванных фронтальным освещением, а также обеспечивают яркое освещение краевых частей. Это метод освещения, который широко используется при измерении размеров и проверке внешнего вида. Обычно используется для: обнаружения дефектов ЖК-дисплея, обнаружения текста на упаковке, обнаружения повреждения упаковочной пленки, определения качества бумаги, обычного определения качества печати, обнаружения производственных трещин, распознавания формы и измерения размеров электронных компонентов, обнаружения различных линейных массивов и т. д.

При освещении коаксиальным светом эффект изображения представляет собой черные детали на ярком фоне. Он используется для обнаружения плоских объектов с высокой отражающей способностью. Он может улучшить особенности поверхности под разными углами, улучшить текстуру поверхности (царапины, вмятины, отпечатки) и уменьшить тени. . Например, обнаружение царапин и дефектов на гладких поверхностях, таких как металл и стекло, обнаружение повреждений на чипах и кремниевых пластинах, обнаружение символов штамповки на металлических деталях, паяных соединений и символов на печатных платах, обнаружение символов штырей на интегральных схемах и т. д.

Освещение под высоким углом, общее изображение ярче, подходит для объектов с неотражающими поверхностями;

Низкоугольное освещение, фон изображения черный, а детали белые, что позволяет выделить контур измеряемого объекта, а также вогнутые и выпуклые изменения поверхности;

Многоугольное освещение, общий эффект изображения более мягкий, подходит для обнаружения объектов с изогнутой поверхностью;

(a) Учитывайте цвет источника света и цвет фона:

Использование света той же цветовой системы, что и измеряемый объект, сделает изображение ярче (например, красный свет делает красные объекты ярче); использование света с цветовой системой, противоположной измеряемому объекту, сделает изображение темнее (например, красный свет делает синий); объекты Более темный, сияющий синий свет на желтом объекте кажется черным).

Чем длиннее длина волны, тем сильнее проникающая способность; чем короче длина волны, тем сильнее диффузионная способность. Инфракрасное излучение обладает сильной проникающей способностью и подходит для обнаружения объектов с плохой светопроницаемостью, таких как обнаружение коричневых примесей в жидкостях полости рта. УФ-излучение чувствительно к тонким деталям на поверхности и подходит для обнаружения мест, где контраст недостаточно очевиден, например, для обнаружения текста на бутылках с пищевым маслом.

(б) Выберите форму и размер источника света:

В основном делятся на круглые, квадратные и стержневые формы. Обычно выбирается источник света той же формы, что и измеряемый объект, а окончательная форма источника света зависит от результатов испытаний. Размер источника света необходимо выбирать так, чтобы обеспечить равномерное освещение по всему полю зрения. Лучше, чтобы он был немного больше поля зрения.

(c) Выберите, использовать ли источник рассеянного света:

Если поверхность измеряемого объекта является отражающей, лучше всего использовать источник света с диффузным отражением. Многоугольное рассеянное освещение делает общую яркость поверхности измеряемого объекта однородной, фон изображения мягким, а на функции обнаружения фон не влияет.

А. Как оценить качество источника света?

1) Контраст

Контраст очень важен для машинного зрения. Наиболее важной задачей освещения для приложений машинного зрения является

Цель состоит в том, чтобы максимизировать контраст между особенностями изображения, которые необходимо наблюдать, и особенностями изображения, которые необходимо игнорировать, чтобы можно было легко

различие в характеристиках. Контраст определяется как достаточная разница в оттенках серого между объектом и окружающей его областью.

Хорошее освещение должно гарантировать, что обнаруживаемые объекты будут выделяться на фоне остального фона.

2) Надежность

Устойчивость означает хорошую адаптацию к окружающей среде. В реальной работе необходимо использовать хороший источник света.

в лаборатории имеют тот же эффект.

3) Яркость

При выборе между двумя источниками света лучше всего выбрать более яркий. Яркости источника света недостаточно,

Необходимо увеличить диафрагму, уменьшив тем самым глубину резкости.

4) Однородность

Однородность – очень важный технический параметр источника света. Источник света с хорошей однородностью обеспечивает стабильную работу системы.

5) Ремонтопригодность

Ремонтопригодность в основном подразумевает простоту установки и замены источников света.

6) Срок службы и теплотворная способность

Яркость источника света не может угаснуть слишком быстро, что повлияет на стабильность системы и увеличит затраты на техническое обслуживание. волосы

Яркость ламп при сильном нагреве быстро снижается, что также сильно влияет на срок службы источника света.

Б. Как использовать источник света для повышения контрастности изображения?

Использование света того же цвета или источника света аналогичного цвета может сделать освещенную часть ярче;

Использование источника света противоположного цвета или источника света аналогичного цвета может затемнить освещенную часть.

Различные длины волн имеют разную проникающую способность (скорость проникновения) в материалы. Чем длиннее длина волны, тем проникающая способность для объектов.

Чем сильнее, тем короче длина волны и тем больше коэффициент диффузии к поверхности материала.

C. Несколько советов по выбору источников света

� Если вам нужен больший контраст между передним планом и фоном, вы можете рассмотреть возможность использования черно-белой камеры и источника цветного света.

� При проблемах с окружающим освещением попробуйте использовать монохроматический источник света с фильтром.

� Для блестящих поверхностей рассмотрите возможность использования рассеянного купольного света.

� Для вспышки, плоских, но шероховатых поверхностей попробуйте использовать коаксиальный рассеянный свет.

� Чтобы оценить форму поверхности, рассмотрите возможность использования темного поля (малый угол). � При проверке пластика попробуйте использовать УФ или ИК-свет.

� Если вам нужно увидеть объекты через отражающие поверхности, попробуйте использовать линейный источник света под малым углом (темное поле) � Если один источник света не может эффективно решить проблему, рассмотрите возможность использования комбинированного источника света

� Стробоскоп может производить в 20 раз больше света, чем постоянное освещение.

Несколько часто используемых примеров освещения:

Цвета и дополнительные цвета 5

Светлое и темное видение 6

Светлое и темное видение 7

Светлое и темное видение 8

Предварительные условия для выбора источника света

Спектр видимого света и почти невидимого светового диапазона

Таблица сравнения цветов HSV

Цветовое пространство HSV (оттенок, насыщенность, значение) — это представление, отличное от RGB.

Среди них H — это оттенок, измеряемый в угле, а диапазон значений составляет 0–360 °, начиная с красного и считая против часовой стрелки, красный — 0 °, зеленый — 120 ° и синий — 240 °. Их дополнительные цвета: желтый — 60°, голубой — 180° и пурпурный — 300°;

S — насыщенность, а насыщенность S указывает, насколько цвет близок к спектральному цвету. Цвет можно рассматривать как результат смешивания определенного спектрального цвета с белым. Чем больше доля спектральных цветов, тем ближе цвет к спектральным цветам и тем выше насыщенность цвета. Насыщенность высокая, цвет глубокий и яркий. Компонент белого света спектрального цвета равен 0, а насыщенность достигает наивысшего уровня. Обычно диапазон значений составляет 0% ~ 100%. Чем больше значение, тем насыщеннее цвет.

V — яркость, которая представляет яркость цвета. Для цвета источника света значение яркости связано с яркостью светящегося тела, для цвета объекта это значение связано с коэффициентом пропускания или отражения объекта; Обычно диапазон значений составляет от 0 % (черный) до 100 % (белый).

Формула преобразования RGB в HSV:

2. Выбор камеры

(1) Классификация промышленных цифровых камер:

Промышленные камеры можно разделить на камеры CCD и камеры CMOS в зависимости от типа чипа;

По выходному цвету камеры можно разделить на монохромные (черно-белые) и цветные камеры;

По структурным характеристикам датчика его можно разделить на камеры с линейной матрицей (черно-белая камера, цветная камера 3 Line, цветная камера 3CCD (призма светоделения)), камеры с матрицей области (черно-белая камера, цветная камера Байера, Цветная камера 3CCD (призма светоделения));

По режиму выходного сигнала его можно разделить на аналоговые камеры (PAL (CCIR для черно-белого изображения)), NTSC (EIA для черно-белого изображения)), цифровые камеры (IEEE1394, USB2.0, Camera Link, GigE);

По методу сканирования их можно разделить на камеры с чересстрочной разверткой и камеры с прогрессивной разверткой;

По разрешению их можно разделить на камеры обычного разрешения и камеры высокого разрешения;

В зависимости от скорости выходного сигнала его можно разделить на обычные камеры контроля скорости и высокоскоростные камеры;

По диапазону частот срабатывания их можно разделить на камеры видимого света (обычные), инфракрасные камеры, ультрафиолетовые камеры и т. д.

(2) Основные параметры камеры

Основные параметры камеры:

① Разрешение; ② Скорость (частота кадров/скорость строки); ③ Шум; (3) Метод экспозиции (Экспозиция) и выдержка (Shutter); ⑤ Динамический диапазон; ⑦ Спектральный отклик; ⑧Оптический интерфейс.

①Разрешение

Разрешение — это самый основной параметр камеры. Оно определяется разрешением чипа, используемого в камере. Это количество пикселей, расположенных на целевой поверхности чипа.

Обычно разрешение камеры сканирования площади выражается двумя числами: разрешением по горизонтали и вертикали, например: 1920 (Г) x 1080 (В). Первое число указывает количество пикселей в каждой строке, то есть их 1920. Всего пикселей Следующее число Указывает количество строк пикселей, то есть 1080 строк. В настоящее время разрешение камеры обычно указывает на количество К, например 1К (1024), 2К (2048), 3К (4096) и т. д.

При получении изображений разрешение камеры оказывает большое влияние на качество изображения. При съемке одного и того же большого поля зрения (диапазона пейзажа) чем выше разрешение, тем более очевидными будут отображаться детали.

②Скорость (максимальная частота кадров/скорость передачи данных)

Частота кадров/скорость строки камеры указывает частоту, с которой камера собирает изображения. Обычно камеры с массивом областей выражаются в частоте кадров и измеряются в кадрах в секунду (кадров в секунду). Например, 30 кадров в секунду означает, что камера может собирать изображения. до 30 кадров изображений за 1 секунду; камеры с линейным массивом В камерах обычно используется частота строки в к Гц. Например, 12 к Гц означает, что камера может собирать до 12 000 строк данных изображения за 1 секунду.

Скорость, с которой камера собирает и передает изображения, обычно представляет собой количество кадров, собранных в секунду (кадров/сек.) для камеры с массивом данных, и количество строк, собранных в секунду (линий/сек.), для камеры с линейным массивом. .

Скорость — важный параметр камеры. В практических приложениях часто приходится снимать движущиеся объекты. Скорость камеры должна соответствовать определенным требованиям для четкого и точного изображения объектов. На частоту кадров и частоту строк камеры в первую очередь влияют частота кадров и частота строк чипа. Максимальная расчетная скорость чипа в основном определяется максимальной тактовой частотой, которую может выдержать чип.

(3) Экспозиция и выдержка

Для камер с построчным сканированием используется построчная экспозиция. Вы можете выбрать метод сбора данных с фиксированной частотой линии и внешней синхронизацией триггера. Время экспозиции может соответствовать периоду строки, или вы можете установить фиксированное время сканирования области; камеры имеют экспозицию по кадру, по полю. Существует несколько распространенных методов, таких как экспозиция и экспозиция по подвижной линии. Цифровые камеры обычно обеспечивают функцию получения изображения с внешним запуском.

Выдержка обычно может достигать 10 микросекунд, а у высокоскоростных камер она может быть еще быстрее.

③Шум

Шум камеры относится к сигналам, которые, как ожидается, не будут собраны в процессе формирования изображения и находятся за пределами фактической цели изображения.

Согласно европейскому стандарту тестирования камер EMVA1288, шум в камере обычно можно разделить на две категории: первая представляет собой статистический флуктуационный шум, вызванный эффективным сигналом и соответствующий распределению Пуассона, также называемый дробовым шумом (дробовым шумом). шум), этот вид шума одинаков для любой камеры, он неизбежен и имеет свою определенную формулу расчета (квадрат шума = среднее значение сигнала), второй тип — собственный шум самой камеры, не имеющий ни к чему; Что делать с сигналом, который вызван Собственный шум каждой камеры отличается от шума, вызванного схемой считывания датчика изображения, схемой обработки и усиления сигнала камеры и т. д. Кроме того, в цифровых камерах при аналоговом преобразовании видеосигналов будет генерироваться шум квантования. Чем больше число бит квантования, тем ниже шум.

④Отношение сигнал/шум

Отношение сигнал/шум камеры определяется как отношение сигнала к шуму в изображении (отношение среднего значения серого эффективного сигнала к среднеквадратичному значению шума), которое характеризует качество изображения. изображение Чем выше соотношение сигнал/шум изображения, тем лучше качество изображения. (Камеры с высоким соотношением сигнал/шум работают лучше)

⑤Динамический диапазон

Динамический диапазон камеры указывает дальность действия камеры, обнаруживающей световые сигналы. Динамический диапазон можно определить двумя способами. Один из них — это оптический динамический диапазон, который относится к отношению максимальной интенсивности света при насыщении к эквивалентной интенсивности света. Выходной шум определяется характеристиками чипа. Другой — электронный динамический диапазон, который относится к соотношению между напряжением насыщения и напряжением шума.

Для фиксированной камеры ее динамический диапазон является фиксированной величиной и не меняется при изменении внешних условий. При линейном отклике динамический диапазон камеры определяется как отношение экспозиции насыщения к экспозиции, эквивалентной шуму:

Динамический диапазон может быть выражен в д Б или битах. Благодаря большому динамическому диапазону камера имеет более сильную способность адаптироваться к различной интенсивности освещения.

⑥Пиксель/глубина пикселя

Цифровой сигнал, выводимый цифровой камерой, то есть значение серого пикселя, имеет особое количество бит, называемое глубиной пикселя. То есть количество бит на пиксель данных, обычно используется 8 бит, а для цифровых камер обычно 10 бит, 12 бит, 14 бит и т. д.

Для черно-белых камер это значение обычно составляет 8–16 бит. Глубина пикселей определяет количество уровней серого от темного до яркого. Например, для 8-битной камеры 0 означает полную темноту, а 255 — полную яркость. Число от 0 до 255 представляет определенный индекс яркости. 10-битные данные имеют 1024 уровня серого, а 12-битные данные — 4096 уровней серого. Для каждого приложения мы тщательно рассматриваем, требуются ли очень точные уровни оттенков серого. Обновление с 8-битной версии до 10- или 12-битной действительно может повысить точность измерений, но оно также снижает скорость системы и увеличивает сложность системной интеграции (увеличение количества кабелей и больших размеров), поэтому мы должны выбирать осторожно.

⑦Спектральный отклик

Спектральный отклик относится к способности камеры реагировать на свет разной длины волны, обычно это относится к спектральному отклику используемого чипа. Обычно его представляют в виде спектральной кривой, где горизонтальная ось представляет различные длины волн, а вертикальная ось представляет квантовую эффективность. В соответствии с различными спектрами отклика камеры также делятся на камеры видимого света (400–1000 нм, пиковое значение от 500 до 600 нм), инфракрасные камеры (длина волны отклика выше 700 нм) и ультрафиолетовые камеры (могут реагировать на короткие волны от 200 до 400 нм). Нам нужны камеры с разным спектральным откликом, подбираемые в соответствии с разными длинами волн света, излучаемого измеряемым объектом.

⑧Оптический интерфейс/тип интерфейса

Под оптическим интерфейсом понимается интерфейс между камерой и объективом. Обычно используемые интерфейсы объективов включают C-mount, CS-mount и F-mount. В таблице ниже представлена ​​информация о креплении объектива и расстоянии задней фокусировки. Адаптер объектива M42 создан на основе высококачественных стандартов для камер. С другой стороны, ось Z камеры оптимизирована с учетом прилагаемого адаптера. В обычных обстоятельствах адаптер объектива не разбирается легко.

(3) Основные типы интерфейсов промышленных цифровых камер

В основном включают: Usb2.0, IEEE 1394, CameraLink, GiggE.

В настоящее время большинство промышленных камер, представленных на рынке, представляют собой камеры на основе чипов CCD или CMOS.

ПЗС-камера, ПЗС называется устройством с зарядовой связью, ПЗС на самом деле представляет собой просто метод организованного хранения электронов, выходящих из полупроводника изображения. Преимущества: высокое качество изображения, высокая чувствительность и высокая контрастность. Недостатки: явление размытия, невозможность прямого доступа к каждому пикселю и отсутствие возможностей встроенной обработки;

CMOS-камера, CMOS называется «дополнительный металлооксид-полупроводник», CMOS на самом деле представляет собой просто технологию, которая помещает транзисторы в кремниевый блок и больше не имеет смысла. CMOS может объединять фоточувствительные элементы, усилители, аналого-цифровые преобразователи, память, процессоры цифровых сигналов и схемы управления компьютерным интерфейсом на одном кремниевом чипе. Преимущества: небольшой размер и простая структура, несколько встроенных функций обработки, низкое энергопотребление, отсутствие явления цветения, прямой доступ к отдельным пикселям, высокий динамический диапазон (120 д Б) и более высокая частота кадров. Недостатки: плохая согласованность, плохая светочувствительность, и высокий уровень шума.

Камеры с ПЗС-сенсором подходят для высокоскоростной динамики;

Камеры с CMOS-сенсором подходят для съемки с низкой скоростью или неподвижности.

По сравнению с датчиками CCD, характеристики случайного считывания датчиков CMOS позволяют легко реализовать считывание прямоугольной области интереса (AOI) изображений. Эта функция позволяет CMOS достигать более высокой частоты кадров для меньших AOI. Еще одним преимуществом датчиков CMOS является высокая скорость считывания. Недостатком КМОП-сенсоров является то, что они имеют очень низкий коэффициент заполнения, и для увеличения их коэффициента заполнения часто используются микрозеркала.

Разница между CCD и COMS:

• Преимуществом ПЗС-матрицы является хорошее качество изображения;

• КМОП дешевле ПЗС-матрицы;

• Потребляемая мощность CMOS ниже, чем у CCD;

• ПЗС-матрица используется для динамических измерений;

• КМОП используется для низкоскоростных или статических измерений. Но теперь все

Локально экспонированная КМОП также может использоваться для динамических измерений;

• ПЗС сейчас является основным направлением, но КМОП догоняет его, и за КМОП будущее.

Примечание. ПЗС-матрица обеспечивает глобальную экспозицию, тогда как CMOS имеет как глобальную экспозицию, так и экспозицию со скользящим затвором.

Как выбрать промышленную камеру:

Первое, что вам нужно выяснить, это ваша собственная задача проверки, будь то статическая фотография или динамическая фотография, как часто вы фотографируете, делаете ли вы обнаружение дефектов или измерение размеров или позиционирование, каков размер продукта (съемка) поле зрения), какая точность должна быть достигнута, производительность используемого программного обеспечения, какова среда на объекте, есть ли какие-либо другие специальные требования и т. д.

Если вы снимаете динамичные фотографии, какова скорость движения? Выберите минимальное время экспозиции и нужна ли камера с прогрессивной разверткой, исходя из скорости движения. Частота кадров камеры (максимальная частота фото) связана с количеством пикселей. Обычно чем выше разрешение, тем ниже частота кадров. У разных марок промышленных камер немного разная частота кадров.

Требуемое разрешение промышленной камеры можно рассчитать на основе различных задач проверки, размера продукта, требуемого разрешения и производительности используемого программного обеспечения. Наиболее важными факторами, которые следует учитывать в условиях эксплуатации, являются температура и влажность; , помехи и условия освещения для выбора другой промышленной камеры.

Учитывайте точность объекта наблюдения или измерения и выбирайте разрешение промышленной камеры в зависимости от точности.

Точность пикселей камеры = размер поля зрения в одном направлении/разрешение камеры в одном направлении.

Тогда однонаправленное разрешение камеры = размер однонаправленного поля зрения/теоретическая точность.

Пример 1:

Пример 2:

Предположим, что для обнаружения царапин на поверхности объекта размер фотографируемого объекта составляет 10*8 мм, а необходимая точность обнаружения - 0,01 мм.

Во-первых, если предположить, что поле зрения для фотографирования составляет 12*10 мм, то минимальное разрешение камеры должно быть выбрано: (12/0,01)*(10/0,01)=1200*1000, что составляет около 1,2 миллиона пикселей. камера, то есть a. Если пиксели соответствуют одному обнаружению дефекта, минимальное разрешение должно быть не менее 1,2 миллиона пикселей. Однако на рынке распространены камеры с 1,3 миллиона пикселей, поэтому, вообще говоря, используется камера с 1,3 миллиона пикселей. .

Но собственно проблема в том, что если дефекту соответствует один пиксель, то такая система будет крайне нестабильной, поскольку любой мешающий пиксель может быть принят за дефект. Поэтому в целях повышения точности и стабильности системы так и происходит. лучше выбирать Площадь дефекта более 3-4 пикселей , выбранная таким образом камера больше 1,3 миллиона умножить на 3, то есть минимум не может быть меньше 3 миллионов пикселей, и обычно камера на 3 миллиона пикселей является лучшей (я видел, как большинство людей держались за субпиксели и говорят, что они должны это сделать) Несколько десятых долей пикселя, поэтому нет необходимости в камере такого высокого разрешения.

время экспозиции камеры

　　Минимальное время экспозиции камеры позволяет определить скорость движения цели. С другой стороны, скорость движения цели накладывает требования к минимальному времени экспозиции камеры. Предположим, что скорость движения нашей цели составляет 1 мм/с, а точность измерения — 0,01 мм/пиксель. Тогда мы должны учитывать, что размытие, вызванное движением объекта, должно быть меньше нашей точности 0,01 мм, если цель перемещается на 0,01 мм. , это займет 10 мс, что требует нашего времени. экспозиции камерыдолжно быть менее 10 мс,Если оно больше этого времени экспозиции,Тогда размытие, вызванное движением самого объекта, будет больше 0,01.,В настоящее время наша точность уже не может достигать 0,01.

Вообще говоря, размытие, вызванное движением объекта, должно быть на порядок меньше требуемой точности измерения, что может снизить его влияние на систему. Как правило, самое быстрое время экспозиции наших промышленных камер может достигать десятков и более сотен. микросекунды. Такое короткое время экспозиции требует относительно большой световой энергии, поэтому необходимо выбрать подходящий источник света и контроллер источника света.

3. Выбор объектива

Объективы промышленных камер состоят из нескольких линз, диафрагм с регулируемой яркостью и колец фокусировки. Как показано на рисунке ниже, во время использования оператор наблюдает за экраном дисплея камеры, чтобы отрегулировать переменную диафрагму и фокус, чтобы обеспечить яркость и четкость изображения (некоторые объективы имеют фиксированную систему регулировки).

(1) Интерфейс объектива

Размер интерфейса объектива соответствует международным стандартам. Существует три типа интерфейса: тип F, тип C и тип CS. Другие включают M42, Leica, Hasselblad и AK. Байонет типа F является универсальным креплением, обычно подходящим для объективов с фокусным расстоянием более 25 мм. Если фокусное расстояние объектива меньше примерно 25 мм, используется байонет C-типа или CS из-за размера. объектив не большой.

Разница между интерфейсом C и интерфейсом CS:

①Разница между интерфейсами C и CS заключается в расстоянии от контактной поверхности между объективом и камерой до фокальной плоскости объектива (где должен находиться фотоэлектрический датчик CCD камеры). Расстояние для интерфейса C-типа составляет 17,526 мм. , а расстояние для интерфейса типа CS составляет 12,5 мм.

② Объектив типа C и камера типа C, объектив типа CS и камера типа CS могут использоваться вместе. Для соответствующего использования между объективом C-типа и камерой CS-типа можно добавить переходное кольцо C/CS диаметром 5 мм. Объективы типа CS нельзя использовать с камерами типа C.

(2) Основные параметры промышленных линз

При выборе объектива следует обращать внимание на: ① фокусное расстояние ② высоту цели ③ высоту изображения ④ увеличение ⑤ расстояние от изображения до цели ⑥ центральную точку/узел ⑦ искажение.

<1> Поле of вид, а именно FOV, также называемый полем зрения)

Поле зрения, а именно FOV, также называемый полем зрения): относится к видимому диапазону наблюдаемого объекта, то есть к той части объекта, которая заполнена чипом съемки камеры. (При выборе модели необходимо учитывать диапазон поля зрения)

Y=f*tanθ, Y: размер изображения, f: фокусное расстояние, θ: угол половины изображения

θ=2tan-1*y/2f

Пример: если 1/2-дюймовая камера оснащена объективом 12,5 мм, горизонтальное поле зрения составляет:

θ=2tan-1*6.4/2*12.5=28.72

<2> Рабочее расстояние Расстояние, т. е. WD)

WD): относится к расстоянию от передней части линзы до обследуемого объекта. То есть расстояние до поверхности для четкого изображения (вопросы, которые необходимо учитывать при выборе модели: регулируется ли рабочее расстояние? В том числе есть ли место для установки и т. д.).

<3> разрешение

Разрешение: наименьший размер разрешаемого элемента на проверяемом объекте, который может быть измерен системой визуализации. в большинстве случаев,Чем меньше поле зрения,решение, тем лучше. (При фактическом выборе объектива,Размер объектива не может быть меньше размера чипа камеры.,Должен быть больше или равен размеру чипа камеры)

Основные факторы, влияющие на разрешающую способность: структура объектива、Материал、Точность обработки и т. д.

Другие факторы:

Чем больше апертура объектива, тем выше разрешение;

Длина световой волны: чем короче длина волны, тем она выше;

Объективы с фиксированным фокусным расстоянием того же класса дороже, чем зум-объективы;

Края короткофокусных линз обычно ниже центра, центры длиннофокусных объективов обычно ниже краев;

<4> Глубина of вид (т.е. глубина резкости)

Глубина вида (т.е. глубины резкости): Когда объект находится ближе или дальше от наилучшего фокуса, способность объектива сохранять необходимое разрешение (нужно знать, есть ли у заказчика особые требования к глубине резкости?)

Глубина резкости связана с фокусным расстоянием, диафрагмой и расстоянием до объекта объектива:

Чем меньше диафрагма, тем больше глубина резкости;

Чем больше расстояние съемки, тем больше глубина резкости;

Чем короче фокусное расстояние, тем больше глубина резкости.

<5> Фокусное расстояние (f)

Фокусное расстояние (f): Это мера концентрации и расходимости света в оптической системе.,Относится к расстоянию от оптического центра линзы до фокуса, в котором собирается свет. Также в камере,Расстояние от центра линзы до плоскости изображения, например базовой пленки или ПЗС-матрицы. (Важная формула, которую следует запомнить)

f = {рабочее расстояние/диапазон поля зрения по длинной стороне (или короткой стороне)}*длинная сторона ПЗС (или короткая сторона)

Влияние размера фокусного расстояния:

Чем меньше фокусное расстояние, тем больше глубина резкости; чем меньше фокусное расстояние, тем больше искажения; чем меньше фокусное расстояние, тем серьезнее явление виньетирования, которое уменьшает освещенность на краю аберрации.

===============================================================================

Аберрация — важный аспект, влияющий на качество изображения. К распространенным аберрациям относятся следующие шесть типов: сферическая аберрация, кома-аберрация, астигматизм, кривизна поля, дисторсия и хроматическая аберрация.

<6> Диафрагма и значение F

Диафрагма — это устройство, используемое для контроля количества света, проходящего через линзу. Обычно оно расположено внутри линзы. Мы используем значения F для выражения размера диафрагмы, например f1,4, f2, f2,8.

<8> Размер фоточувствительного чипа

Размер эффективной площади светочувствительного чипа камеры обычно относится к размеру по горизонтали. Этот параметр очень важен при определении подходящего масштабирования объектива для получения желаемого поля зрения. Основной коэффициент масштабирования объектива (PMAG) определяется отношением размера сенсорного чипа к полю зрения. Хотя основные параметры включают размер и поле зрения светочувствительного чипа, PMAG не входит в число основных параметров.

<9> Оптическое увеличение

Формула, используемая для расчета первичного масштабирования, выглядит следующим образом:

PMAG = CCD Size / FOV

Увеличение дисплея:

Увеличение дисплея широко используется в микроскопии. Увеличение изображения измеряемого объекта зависит от трех факторов: оптического увеличения объектива, размера светочувствительного чипа промышленной камеры (размера целевой поверхности) и размера дисплея.

Увеличение дисплея = оптическое увеличение объектива × размер дисплея × 25,4/размер диагонали по наклону.

Взаимосвязь влияния параметров промышленных объективов:

Влияние размера апертуры:

Чем больше диафрагма, тем выше яркость изображения; чем меньше глубина резкости, тем выше разрешение;

Центр и край поля изображения:

Обычно центр поля изображения выше края; центр поля изображения имеет более высокую освещенность, чем край;

Влияние длины волны света:

При одинаковых параметрах промышленной камеры и объектива, чем короче длина волны источника освещения, тем выше разрешение получаемого изображения. Следовательно, в системах технического зрения, требующих точного измерения размера и положения, в качестве источника освещения следует как можно чаще использовать коротковолновый монохроматический свет, что сыграет большую роль в повышении точности системы.

(3) Классификация линз

Чтобы адаптироваться к различным приложениям, существует множество типов линз. Под разными углами существуют разные методы деления:

Делится на оптическое увеличение и фокусное расстояние:

а. Микроскоп: стереомикроскоп, биологический микроскоп, металлографический микроскоп, измерительный микроскоп.

б. Обычная линза:

Объектив «рыбий глаз»: 6–16 мм

Сверхширокоугольный объектив: 17–21 мм.

Широкоугольный объектив: 24-35 мм

Стандартный объектив: 45-75 мм

Телеобъектив: 150-300 мм

Супертелеобъектив: 300 мм или более.

в. Специальная линза:

макрообъектив

телеобъектив

телецентрическая линза

инфракрасная линза

УФ линза

Разделено по другим показателям:

Объектив с фиксированным фокусом;

Зум-объектив:

Автоматическое масштабирование

Ручное масштабирование

Объективы с различными методами интерфейса:

Интерфейс C (заднее пересечение 17,526 мм)

Интерфейс CS (заднее пересечение 12,5 мм)

Байонет F (порт Nikon)

M42

Другие: Hasselblad, Leica, AK

Часто используемые аксессуары для различных объективов:

закрыть круг

поляризатор

цветной фильтр

УФ-зеркало

Лейденское зеркало

Зеркало с подогревом

Различные фильтры

полосовой фильтр

Расширитель

спектроскоп

призма

телецентрическая линзахарактеристика

телецентрическая линза（Telecentric Объектив) — это, главным образом, специально разработанная линза, которая корректирует параллакс традиционных линз. Она может находиться в определенном диапазоне расстояний до объекта, поэтому увеличение изображения не будет меняться при изменении расстояния до объекта. Измеряемая ситуация не одинакова. Ситуация на поверхности объекта является очень важным приложением. Также телецентрическая линза(Telecentric объектив) по сравнению с обычными объективами он также обладает характеристиками низкого искажения, большой глубины резкости, высокого разрешения и т. д. 。телецентрическая Благодаря своей уникальной конструкции с параллельными световыми путями, он всегда отдавался предпочтение в приложениях машинного зрения, требующих высокого искажения линз. Он широко используется в полупроводниках, механических деталях, научных исследованиях, лазерных штангенциркулях, печати банкнот и других смежных отраслях, в основном для обеспечения точности. измерения, позиционирование и другие задачи.

1. Телецентрические характеристики Неттелецентрическая линза Оптическая система на рисунке ниже не может обеспечить постоянное увеличение в пределах поля зрения, что всегда будет приводить к снижению точности измерений.

2. Низкие характеристики искажений Большинство ситуаций точного измерения требуют калибровки с небольшими искажениями. Отличная телецентрическая. Производители линз собирают точные изображения в оттенках серого и проводят точный анализ для измерения искажений, создавая телецентрические изображения. Искажение линзы настолько мало, что изображение восстанавливается более реалистично.

3. Большой диапазон глубины резкости и высокое разрешение. Слишком маленькая глубина резкости приведет к уменьшению глубины резкости, что приведет к снижению разрешения. телецентрическая Он имеет большой диапазон глубины резкости и разрешение для удовлетворения различных требований тестирования.

телецентрическая линза по сравнению с обычными линзами

Телецентрический промышленный объектив — это объектив, специально разработанный для коррекции параллакса традиционных промышленных объективов. Его можно использовать в определенном диапазоне расстояний до объекта, чтобы увеличение изображения не менялось при изменении расстояния до объекта. для измеряемого объекта Ситуация, когда объект не находится на одной и той же поверхности, является очень важным применением.

Чем ближе целевой объект обычного промышленного объектива к объективу (чем короче рабочее расстояние), тем больше формируемое изображение. При использовании обычных линз для измерения размера возникнут следующие проблемы:

1) Поскольку измеряемые объекты находятся в разных плоскостях измерения, увеличение будет разным;

2) Большая дисторсия объектива

3) Параллакс означает, что при увеличении расстояния до объекта изменяется и увеличение объекта;

4) Разрешение объектива невысокое;

5) Неопределенность положения краев изображения из-за геометрических особенностей источника визуального света.

и телецентрическая линза может эффективно решить вышеуказанные проблемы обычных линз, и нет ошибок такого рода, поэтому ее можно использовать в высокоточных измерениях, метрологии и т. д. телецентрическая линза — это высококачественная промышленная линза, обычно обеспечивающая превосходное качество изображения, особенно подходящая для измерений размеров.

Независимо от того, где, на определенном рабочем расстоянии, перефокусировка приведет к одинаковому увеличению, поэтому для телецентрической линза Максимальное поле зрения находится в непосредственной близости от апертуры объектива.иметьзакрывать,Чем больше размер линзы,Чем больше требуется сайт. Телецентрические измерительные линзы обеспечивают превосходное качество изображения.,Меньше искажений, чем у традиционных объективов с фиксированным фокусом.,Такая оптическая конструкция делает поверхность изображения более симметричной.,Может использоваться с программным обеспечением для точных измерений.

Преимущества обычных линз: низкая стоимость, практичность и универсальность.

Недостатки обычных линз: изменение кратности и параллакс.

Распространенные применения линз: визуализация крупных объектов.

телецентрическая Плюсы линзы: увеличение постоянное, не меняется с глубиной резкости, не имеет параллакса.

телецентрическая Недостатки линзы: высокая стоимость, большой размер, большой вес.

Применение телецентрической линзы: меры и веса,Измерение на основе ПЗС-матрицы,Микрокристаллография

Ключевые моменты при выборе промышленных линз:

При выборе объектива в первую очередь необходимо определить потребности покупателя:

1、поле зрения、Оптическое увеличение и желаемое рабочее расстояние: при выборе объектива,Мы выберем объектив с немного большим полем зрения, чем измеряемый объект.,Для облегчения управления движением.

2. Требования к глубине резкости: для проектов, требующих глубины резкости, используйте как можно большую диафрагму при выборе объектива с увеличением, как можно чаще используйте объектив с малым увеличением в пределах разрешения проекта. Если требования к проекту более строгие, мы склонны выбирать ультрасовременные объективы с большой глубиной резкости.

3. Размер чипа и интерфейс камеры. Например, объектив 2/3 дюйма поддерживает самую большую переднюю поверхность промышленной камеры размером 2/3 дюйма, но не может поддерживать промышленные камеры размером более 1 дюйма.

4. Обратите внимание на согласованность с источником света и выберите подходящий объектив.

5. Устанавливаемое пространство. Клиентам нереально изменить размер оборудования, когда есть доступные варианты.

Типичные случаи выбора:

Случай 1:

Случай 2:

Часто используемые бренды промышленных линз:

Расчет выдержки:

Предположим, что скорость 0.5m/s, sensor для 640*480 изразрешение,Поле зрения для 4,2*3 мм,

Тогда есть: 4,2 мм/640 = 0,00656 мм. ,3mm/480=0.00625mm,Получите наименьший эквивалент пикселя,Эквивалент одного пикселя в это время составляет для=0,000625мм.

Когда движение объекта за время работы затвора увеличивается на 1,5 пикселя, это может быть распознано как размытие, поэтому, если размытие не появляется:

t (затвор) меньше или равен 0,00625 мм*1,5/0,5 м/с = 0,00001875 с.

t = эквивалент пикселя x1,5 (заданная константа)/скорость движения.

Размер пикселя = ПЗС-матрица Разрешение длинного/горизонтального направления (или (ВОЗ) CCD Разрешение по ширине/вертикальному направлению).

Обычно длинное направление обращено к направлению длинного поля зрения, а направление ширины обращено к направлению короткого поля зрения.

4. Захват изображений

Устройство захвата кадров — это лишь один компонент всей системы машинного зрения, но он играет очень важную роль. Граббер изображения напрямую определяет интерфейс камеры: черно-белый, цветной, аналоговый, цифровой и т.д.

Типичными из них являются карты захвата, совместимые с PCI или AGP, которые могут быстро передавать изображения в память компьютера для обработки. Некоторые карты захвата имеют встроенные многопозиционные переключатели. Например, вы можете подключить 8 разных камер, а затем указать карте захвата использовать информацию, снятую этой камерой. Некоторые карты захвата имеют встроенные цифровые входы, которые запускают захват карты захвата, а цифровой выход запускает ворота, когда карта захвата захватывает изображение.

Основные функции карты захвата изображения:

Аналого-цифровое преобразование

передача изображений

Управление получением изображений

Обработка изображений (FPGA, DSP)

Карта аналогового захвата изображения:

Стандартный прием видеосигнала: PAL, NTSC

Сбор нестандартного видеосигнала

Карта захвата цифрового изображения:

Карта IEEE1394

RS-644 LVDS

Channel Link LVDS

Camera Link LVDS

Карта/передатчик изображений гигабитной сети

5.Визуальный процессор

Процессор машинного зрения объединяет карту захвата и процессор. В прошлом, когда компьютеры были медленными, для ускорения задач визуальной обработки использовались визуальные процессоры. В настоящее время, поскольку карты захвата могут быстро передавать изображения в память, а компьютеры работают намного быстрее, процессор машинного зрения используется реже.

2. Алгоритм (алгоритм предварительной обработки, алгоритм обнаружения)

Часто используемые алгоритмы обработки изображений:

1. Преобразование изображения: (пространственная и частотная область, геометрическое преобразование, преобразование цветности, преобразование масштаба)

Геометрическая трансформация: перевод изображения, вращение, зеркальное отображение, транспонирование;

Преобразование масштаба: масштабирование изображения, алгоритм интерполяции (интерполяция ближайших соседей, билинейная интерполяция, бикубическая интерполяция);

Преобразование между пространственной областью и частотной областью: поскольку массив изображений большой,Процесс непосредственно в пространственной области,Это требует большого количества вычислений. поэтому,Для обработки необходимо преобразовать пространственную область в частотную область. Например: преобразование Фурье, преобразование Уолша, дискретное косинусное преобразование и другие методы косвенной обработки.,Измените обработку пространственной области на обработку частотной области.,Это не только может уменьшить объем вычислений,И можно получить более эффективную обработку (например, преобразование Фурье может выполнять цифровую фильтрацию в частотной области).

2. Улучшение изображения:

Улучшение изображения не учитывает причины ухудшения качества изображения и выделяет интересные части изображения. Например, усиление высокочастотных составляющих изображения может сделать контуры объектов на изображении четкими и сделать видимыми детали. Усиление низкочастотных составляющих может снизить влияние шума на изображение;

Улучшение преобразования оттенков серого (линейное преобразование в оттенках серого, кусочно-линейное преобразование в оттенках серого, нелинейное преобразование в оттенках серого);

Улучшение гистограммы (гистограмма в оттенках серого, выравнивание гистограммы);

Сглаживание изображения/подавление шума (метод усреднения окрестности, метод взвешенного среднего, медианная фильтрация, нелинейная средняя фильтрация, фильтрация по Гауссу, двусторонняя фильтрация);

Повышение резкости изображения (края): градиентное повышение резкости, оператор Робертса, оператор Лапласа, оператор Собеля и т. д.;

3. Текстурный анализ (скелет и связность);

4. Сегментация изображения:

Сегментация изображения заключается в извлечении значимых функций из изображения. К значимым функциям относятся края, области и т. д. изображения, что является основой для дальнейшего распознавания, анализа и понимания изображения.

(1) Пороговая сегментация (фиксированная пороговая сегментация, оптимальная пороговая сегментация/OTSU, адаптивная пороговая сегментация);

(2) На основе сегментации границ (обнаружение границ Кэнни, извлечение контуров, отслеживание границ);

(3) преобразование Хафа (обнаружение прямой линии с преобразованием Хафа, обнаружение круга с преобразованием Хафа);

(4) На основе сегментации регионов (рост регионов, слияние и разделение регионов, кластерная сегментация);

(5) Цветовая сегментация;

(6) сегментация водораздела;

5. Особенности изображения:

(1) Геометрические характеристики (положение и направление, периметр, площадь, большая и малая ось, расстояние (евклидово расстояние, расстояние блока, расстояние шахматной доски));

(2) Характеристики формы (анализ геометрической морфологии (анализ Blob): прямоугольность, округлость, инвариантный момент, эксцентриситет, описание многоугольника, описание кривой);

(3) Амплитудные характеристики (момент, проекция);

(4) Характеристики гистограммы (статистические характеристики): среднее значение, дисперсия, энергия, энтропия, норма L1, норма L2 и т. д.. Метод признаков гистограммы прост в расчете, имеет инвариантность по перемещению и вращению и неточен для точных пространственных значений; распределение цветных пикселей, чувствительность и т. д., он имеет множество применений для обнаружения поверхностей и выявления дефектов.

(5) Цветовые характеристики (цветовая гистограмма, цветовой момент)

(6) Функции локального двоичного шаблона (LBP): LBP обладает высокой устойчивостью к изображению изменений оттенков серого, вызванных изменениями освещенности и т. д., и используется для обнаружения дефектов поверхности, распознавания отпечатков пальцев, оптического распознавания символов, распознавания лиц и распознавания номерных знаков. Он применяется и в других сферах. Поскольку расчет LBP прост, его также можно использовать для обнаружения в реальном времени.

6. Сопоставление изображения и шаблона:

Сопоставление контуров, сопоставление нормализованной корреляции продуктов, сопоставление уровней серого, сопоставление инвариантных моментов, сопоставление минимальной среднеквадратической ошибки

7. Цветовой анализ

Цветность, плотность цвета, спектр, цветовая гистограмма, автоматический баланс белого

8. Кодирование, сжатие и передача данных изображения.

Технология сжатия кодирования изображения может уменьшить объем данных (то есть количество битов), используемых для описания изображения, чтобы сэкономить передачу данных. изображений, время обработки и уменьшение занимаемого объема памяти. Сжатие может быть достигнуто без искажений или с допустимыми искажениями. Кодирование — наиболее важный метод в технологии сжатия, он используется при обработке. Технология изображений является самой ранней разработанной и относительно зрелой технологией.

9. Алгоритм распознавания дефектов поверхности:

Традиционные методы: байесовская классификация, K-ближайший сосед (KNN), искусственная нейронная сеть (ИНС), машина опорных векторов (SVM), K-средние и т. д.;

10. Классификация изображений (распознавание)

Классификация (распознавание) изображений относится к категории распознавания образов. Ее основное содержание заключается в выполнении сегментации изображения и извлечении признаков после определенной предварительной обработки (улучшения, восстановления, сжатия) изображения для выполнения классификации решений.

11. Восстановление изображения

Восстановление изображения требует определенного понимания причин ухудшения качества изображения. Вообще говоря, следует установить «модель ухудшения» на основе процесса ухудшения, а затем использовать определенный метод фильтрации для восстановления или реконструкции исходного изображения.

3. Существующее программное обеспечение/библиотеки для визуального контроля.

1. Какие компании проводят промышленный визуальный контроль?

Наиболее известные из них: Daheng Image (крупнейший агент Halcon в Азии), Lingyun Optical Technology (визуальная платформа VisionPro: печать, 3C-электроника, экран дисплея, стекло, проверка печатных плат), Han's Laser (вибростатическая система: визуальная лазерная сварка). , позиционирование, обнаружение дефектов), Cognex, Keyence, Shenzhen Elite Vision, Shenzhen Vision Dragon Technology Co., Ltd., Guangzhou Supersonic, Shenzhen Chuangke Automation и т. д.

Системы машинного зрения, которые можно развивать заново: Labview, DVT, Halcon, OpenCV и т. д.

2. Часто используемые программы/библиотеки для визуального контроля.

Программные средства разработки изображений Halcon, VisionPro, LabView, OpenCV, а также eVision, Mil, Sapera и др.

(1) Halcon: существует множество базовых функциональных алгоритмов, высокая производительность вычислений, полноценные функции, простота в использовании и короткий цикл разработки проекта. За коммерческое использование проектов с неоткрытым исходным кодом взимается плата, и они стоят дороже.

Halcon: Halcon — это полный набор стандартных пакетов алгоритмов машинного зрения, разработанный немецкой компанией MVtec. Он имеет широко используемую интегрированную среду разработки машинного зрения. это набор изображений processing Библиотека состоит из более чем тысячи независимых функций и основного ядра управления данными. Он включает в себя различную фильтрацию, цвет и геометрию, математическое преобразование, морфологические расчеты и анализ, коррекцию, распознавание классификации, поиск формы и другие основные функции расчета геометрии и изображений. Вся библиотека функций может использоваться в C, C++, C#, Visual basicиDelphiи другие распространенные языки программирования для доступа。Halconдля Многоиз Устройство получения изображений обеспечивает интерфейс,Гарантированное оборудованиеизнезависимость。

(2) OpenCV: существует относительно много функциональных алгоритмов (меньше, чем у Halcon), с открытым исходным кодом, и их можно использовать в коммерческих целях. Цикл разработки длиннее (длиннее, чем у Halcon), и некоторые алгоритмы необходимо писать самостоятельно.

OpenCV — это кроссплатформенная библиотека компьютерного зрения, основанная на дистрибутиве с открытым исходным кодом, которая может работать в операционных системах Linux, Windows и Mac OS. Его ядро ​​легкое и эффективное — оно состоит из ряда функций C и небольшого количества классов C++, которые реализуют множество распространенных алгоритмов обработки изображений и компьютерного зрения. OpenCV написан на языке C++, и его основной интерфейс также является языком C++. Библиотека также имеет большое количество интерфейсов для Python, Java и MATLAB/OCTAVE, а теперь также обеспечивает поддержку C# и Ruby. OpenCV может работать на платформах Windows, Android, Maemo, FreeBSD, OpenBSD, iOS, Linux и Mac OS.

Происхождение OpenCV: OpenCV — это библиотека компьютерного зрения Intel с открытым исходным кодом. Его ядро ​​состоит из ряда функций C и небольшого количества классов C++, которые реализуют множество распространенных алгоритмов обработки изображений и компьютерного зрения. Характеристики OpenCV включают кроссплатформенные API среднего и высокого уровня, включающие более 300 функций C. Кроссплатформенность: Windows, Linux; Бесплатно: быстрое использование как для некоммерческих, так и для коммерческих приложений;

OpenCV имеет следующие характеристики: (1) Компьютерное зрение с открытым исходным кодом написано на C/C++. (2) Целью использования является разработка приложений реального времени. (3) Независимость от операционной системы, оборудования и графического менеджера. (4) Имеет универсальные модули загрузки, сохранения и получения изображений/видео. (5) Он имеет пакеты разработки приложений нижнего и высокого уровня.

Применение OpenCV позволяет реализовать следующие функции: (1) Работа с данными изображения.,Включая распределение, выпуск, копирование и обмен данными. (2) Ввод и вывод изображений и видео.,Обратитесь к файлу и камере для ввода.,Файлы изображений и видео выводятся в формате . (3) Он оснащен операцией векторов расстояний и программой-алгоритмом линейной алгебры.,Включает матрицы расстояний, решение уравнений, собственные значения и сингулярные значения. (4) Могут обрабатываться различные динамические структуры данных.,Такие как списки, очереди, наборы, древовидные диаграммы и т. д. для работы. (5) Иметь базовые возможности цифровой обработки изображений.,Если фильтрация возможна, обнаружение края、Обнаружение угла、Выборка и разница、Изменение цвета、Морфологические операции、Гистограмма и пирамида изображений и другие операции.

(6) Можно анализировать различные структуры, включая анализ связанных компонентов, обработку контуров, преобразование расстояний, расчет различных расстояний, сопоставление шаблонов, преобразование Хонга, аппроксимацию многоугольника, аппроксимацию прямой линией, аппроксимацию эллипса, триангуляцию Делоне и т. д. (7) Калибровка камер, включая режимы калибровки обнаружения и отслеживания, калибровку, оценку базовой матрицы, оценку однородной матрицы и стереосоответствие. (8) Анализ движения, такой как анализ оптического потока, сегментация движения и отслеживание. (9) Для идентификации цели можно использовать метод признаков и метод скрытой марковской модели (HMM). (10) Имеет базовые функции графического пользовательского интерфейса, включая отображение изображений и видео, обработку событий клавиатуры и мыши, полосы прокрутки и т. д. (11) Изображения могут быть аннотированы, например, линиями, квадратичными кривыми и многоугольниками, а также может быть написан текст (в настоящее время поддерживается китайский язык).

(3) Видение Про

VisionPro — это комплексное решение для машинного зрения, предоставляемое американской компанией Cognex. VisionPro предоставляет разнообразные инструменты разработки, интерфейсы перетаскивания, простые сценарии и методы программирования, а также полностью поддерживает разработку всех режимов. Используя VisionPro QuickBuild™, пользователи могут читать, выбирать и оптимизировать инструменты машинного зрения без необходимости программирования конфигурации, чтобы определить, соответствует ли продукт требованиям. Пользователи также могут разрабатывать приложения управления с использованием C++, C#, VB и .NET. Программный интерфейс .NET, предоставляемый Vision Pro, позволяет пользователям получать доступ ко всем инструментам с помощью объектно-ориентированного программирования на языке высокого уровня для эффективной разработки решений машинного зрения для конкретных клиентов.

(4)Просмотр лаборатории

LabView — это среда разработки программ, разработанная компанией National Instruments (NI) в США. Для написания программ используется язык графического редактирования G, а генерируемые программы имеют форму блок-схем. Программное обеспечение LabView является ядром платформы проектирования NI и идеально подходит для разработки систем измерения и управления. Среда разработки LabView объединяет все инструменты, необходимые инженерам и ученым для быстрого создания различных приложений, и предназначена для того, чтобы помочь инженерам и ученым решать проблемы, повышать производительность и продолжать внедрять инновации.

Цветовая идентификация HSV — диапазон основных цветовых компонентов HSV

Как правило, эффективная обработка изображений в цветовом пространстве выполняется в пространстве HSV, а затем необходимо указать строгий диапазон для соответствующего компонента HSV в основном цвете. Ниже приведен нечеткий диапазон, рассчитанный посредством экспериментов (точный диапазон недоступен. онлайн дано).

H: 0 — 180

S: 0 — 255

V: 0 — 255

Цветовое пространство HSV (оттенок/насыщенность/значение) — это модель, представляющая цветовое пространство, аналогичное цветовой модели RGB. Типы цвета моделируются с помощью каналов оттенков, что делает их полезными в задачах обработки изображений, требующих сегментации объектов по цвету. Изменения насыщенности представляют собой количество цветовых компонентов. Канал яркости описывает яркость цвета.