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视觉检测系统的结构与工作原理

时间:2023-07-02 理论教育 版权反馈
【摘要】:视觉检测系统主要由照明光源、光学镜头、摄像机、图像信息的处理与执行机构四大部分组成。光学镜头的品质会影响视觉检测系统分辨物体的能力,影响图像的对比度以及清晰成像的范围。CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。

视觉检测系统的结构与工作原理

视觉检测系统主要由照明光源、光学镜头、摄像机、图像信息的处理与执行机构四大部分组成。

1.光源及照明系统

照明光源及照明系统是整个视觉检测系统的关键部件之一,起着十分重要的作用,它并不是简单的照亮物体而已。首先,照明光源要能够真实地再现印品的色彩,不能够造成颜色的失真,这就要求光源的发光光谱要接近于日光,同时应保证有足够的亮度,并在整个照明区域内的亮度要均匀一致;其次,光源和照明系统的设计要避免印品上的一些高反射率的特殊区域,如:烫金激光防伪标志等使采集的图像溢出,造成检测精度降低或根本无法检测;最后,在某些应用场合,还要考虑光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量,在物体需要检测的部分与那些不重要部分之间应尽可能地产生明显的区别,以增加对比度,同时还应保证足够的整体亮度,物体位置的变化不应该影响成像的质量。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理、物体的几何形状、背景等要素。总之,在选择光源和设计照明系统时,要根据印品的具体情况,确定所需光源的几何形状、照明亮度、均匀度、光谱特性、发光效率及使用寿命等。

2.光学镜头

光学镜头相当于人眼的晶状体。光学镜头的品质会影响视觉检测系统分辨物体的能力,影响图像的对比度以及清晰成像的范围。一个镜头的成像质量优劣,即其对像差校正的优良与否,可通过像差大小来衡量,常见的像差有球差、替差、像散、场曲、畸变、色差六种。

3.摄像机

我们知道,光学镜头通过的是被拍摄物体的光学信息,而在计算机中处理的是被拍摄物体的电信息,那么摄像机就是完成从光学信息到电信息转换的装置。

(1)工作原理 在摄像机中,关键的器件是被称为视觉传感器芯片。在芯片上整齐地排列着像小水池一样的单元,但它们盛的不是水,而是电荷。携带被拍摄物体光学信息的光线通过镜头而到达芯片的表面,光信息就变成了电荷信号,即曝光。光强的地方电荷多,光弱的地方电荷少,对应着印品上不同区域的明暗程度。不同的颜色分解为红、绿、蓝三种基色,存放在不同的单元之中。曝光所产生的电荷信号,按扫描顺序依次经过放大和模数转换等处理,最后从摄像机中输出。

(2)分类 印品质量检测所使用的摄像机根据实际情况的不同可分为两大类,线阵式摄像机和面阵式摄像机。线阵式摄像机一次只能获得图像的一行信息,被拍摄的物体必须以直线的形式从摄像机前来回通过,才能获得完整的图像,因此非常适合于对以一定速度匀速运动的物体的图像检测。而面阵式摄像机则可以一次获得整幅图像的信息,因此摄像速度更快。比如我们日常使用的数码相机。(www.xing528.com)

而光电转换器件是构成摄像机的核心器件。目前,典型的光电转换器件主要有CCD、CMOS图像传感器两种。CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存储、电荷转移、信号读取于一体,是典型的固体成像器件。CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70年代初。20世纪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。目前,CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、宽动态范围和输出图像几乎无拖影等特点而得到了广泛的应用。

(3)印品检测对摄像机的要求 从以上摄像机的工作原理可以看出,若要使系统能够正确地进行判断与决策,必须要求:①首先原始图像信息的质量要高;②摄像机要有足够的动态范围,即印品上的很亮和很暗的部位都能准确地反映;③摄像机要有足够的分辨率,即印品上的微小细节都能够清晰地再现;④摄像机要能够真实地再现印品的色彩;⑤摄像机的读出速度要与印品的前进速度相一致,以保证足够的精度和100%的采集。

4.图像信息的处理与执行机构

图像信息的处理与执行机构,即计算机,是机器视觉系统的核心,它相当于人的大脑。整个图像信息的处理过程通常包括:

(1)预处理 高速运动的印品在通过摄像机时,与模板图像相比,往往会产生位置上的移动、旋转,有时甚至有飘动,使采集的图像发生变形失真;光源的不稳定和外界环境的影响,使采集的图像亮度不均匀,颜色发生变化;其他外部设备、供电电源和采集设备本身也会引入一定的干扰和噪声。为此,在安装视觉系统的过程中,一方面要消除这些不利的因素,另一方面还要通过图像预处理来排除和淡化它们的影响。常见的图像预处理操作主要包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割等内容。经过这些处理之后,图像的质量得到了相当程度的改善,既改善了图像的视觉效果,又便于计算机对图像进行分析、处理与识别。

(2)特征的提取与识别

(3)测量 用简洁的一句话来说即是“与模板相比,找出差异”。

综上所述,机器视觉是集光、机、电、计算机于一身的技术,极适用于大批量生产过程中的重复性测量、检查与辨识。

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