机器视觉硬件基础知识
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发布时间:2022-10-13 16:09
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时间:2023-11-27 18:42
注:这些不过是网上随处见得资料,不过分享出来还是希望可以帮到别人
可能不懂得名词:
1.线阵相机 面阵相机:https://zhidao.baidu.com/question/46367378.html
2.泊松分布: https://blog.csdn.net/ccnt_2012/article/details/81114920
3自动光圈:视频输入型(视频信号从相机输送到透镜来控制镜头上的光圈),DC输入型(利用相机上的直流电压来直接控制光圈)自动镜头控制ACL,用于调整设定测光系统,一般无需调整,但拍摄中有亮度极高的目标,会有屏幕全部变白(白电平削波现象),此时需要调整
4.相机动态范围: https://zhidao.baidu.com/question/1957940177203394380.html
5.空间分辨率: https://ke.baidu.com/item/%E7%A9%BA%E9%97%B4%E5%88%86%E8%BE%A8%E7%8E%87/8945452?fr=aladdin
6.光源控制器:https://ke.baidu.com/item/光源控制器/1263110?fr=aladdin
相机
相机基础知识
1.1 相机主要参数
1.1.1芯片类型
图像传感器(CCD或CMOS芯片)。
1.1.2分辨率
面阵相机分辨用水平和垂直两个分辨率表示,线扫相机用多少k。
1.1.3帧率
面阵相机用fps,线阵相机用行频KHz。(12Khz表示1s采集12000行图像数据)
1.1.4噪声
噪声不希望被采集,一种是有效信号带来的符合泊松分布的统计涨落噪声(散粒噪声),自身固有图像传感器读出电路,相机信号处理与放大电路带来的噪声
1.1.5信噪比
图像中信号与噪声的比值,信噪比越高,图像质量越好
1.1.6动态范围
相机探测光信号的范围,用倍数,dB或Bit等方式表示,数值越大,相机对不同的光照强度有更强的适应能力,(一种光学,饱和最大光强与等价与噪声输出的光强的比值,芯片特性决定。第二种,电子动态范围,饱和电压和噪声电压之间的比值。)固定相机是一个定值,不变化。
1.1.7像元尺寸及深度
1.1.7.1像元深度
相机输出的数字信号,即像元灰度值,具有特殊的比特位数,称为像元深度,定义了灰度从暗到明的阶数,阶数越高会增加测量精度,也会降低系统速度,提高集成难度
1.1.7.2像元尺寸
像元尺寸指芯片像元阵列上每个像元的实际物理尺寸,通常有14,10,9,7,6.45,3.75(单位,um)
1.1.8相机接口
相机与镜头的接口:C,F,CS
相机传输线的接口:camera link接口,Gige网口,1394B,USB等
1.1.9光谱响应
芯片对于不同光波长光线的相应能力,通常由光谱响应曲线给出。
注意:选择和评估相机主要从上述9各方面考虑,通过技术指标、实际测试样品,提供相关数据进行评估。
相机连接与驱动安装
使用与设置
相机成像调整
镜头
简述:相当于晶状体,当图像不清楚调整镜头的后焦点,改变芯片与镜头基准面的距离。
镜头分类
1.1
外形分类尺寸分类光圈分类变焦分类焦距分类
球面镜头 1” 25mm自动光圈电动变焦长焦距
非球面镜头1/2” 3mm手动光圈手动变焦标准镜头
针孔镜头1/3” 8.5mm固定光圈固定焦距广角镜头
鱼眼镜头2/3” 17mm
1.2 以镜头分类
1.2.1 镜头安装
所有的相机镜头,CCD相机的镜头安装有 C口,CS口,F接口,V接口
C口和CS口两者螺纹相同,但两者从镜头到感光表面的距离不同
C安装座:从镜头安装基准面到焦点的距离是17.526mm
CS安装座:特种C安装,此时应将相机前部的垫圈取下再安装镜头,其镜头安装基准面到焦点的距离是12.5mm
F接口镜头(后截距46.55mm)是尼康镜头的接口标准,一般相机靶面大于1英寸时需用F口的镜头。
V口镜头 ,施耐德镜头标准,用于相机靶面较大或特殊用途的镜头
1.2.2 镜头规格
相机镜头规格=相机CCD尺寸(如相机的CCD靶面大小为1/2英寸,镜头应选1/2英寸)
1.2.3光圈分类
手动/自动,配合相机使用。手动适合亮度不变的场景。自动适合亮度变化的场景。注,见“问题”。
光圈环,转动光圈环,光通量就会变化,光通量即光圈,F表示。F=f(焦距)/D(镜头实际口径),F越小光圈越大
自动光圈镜头场景选择:太阳光直射等非常亮的情况下,自动光圈镜头有交款的动态范围。/要求再整个视野有良好的聚焦时,用自动光圈镜头有更大的景深。/要求izai光亮上因光信号导致的模糊最小时,使用自动光圈
1.2.4镜头视场
标准镜头:视角30度左右,在1/2英寸CCD相机中,标准镜头焦距定为12mm,在1/3英寸CCD相机中,标准镜头焦距定为8mm。
广角镜头:视角90度以上,焦距可小于几毫米。可提供宽广的视景。
远摄镜头:视角20度以内,焦距可以达到机密甚至几十米,远距离情况下,物体放大,观察范围缩小
变倍镜头:伸缩镜头,手动/电动两种
可变焦点镜头:介于标准镜头与广角镜头之间,焦距连续可变
针孔镜头:几毫米
1.2.5镜头焦距
短焦距镜头:因入射角较宽,可提供一个较宽广的视野。
中焦距镜头:标准镜头,焦距长度视CCD的尺寸而定。
长焦距镜头:因入射角较狭窄,故仅能提供狭窄的视野,适合长距离监视。
变焦距镜头:通常电动式,可做以上三种镜头使用
选择镜头的技术依据
2.1镜头的成像尺寸
应该和CCD靶面尺寸一致,有1英寸、2/3英寸、1/2英寸、1/3英寸、1/4英寸、1/5英寸等规格。
2.2 镜头的畸变
畸变是视野中局部放大倍数不一制造的图像扭曲
畸变不可避免,镜头越好,畸变越小,广角畸变大,远心畸变小,同一种工艺,焦距越长,畸变越小
2.3镜头分辨率
描述镜头质量的内在指标是镜头的光学传递与畸变
但对于用户,需要了解的仅仅是镜头的空间分辨率,每毫米能够分辨的黑白条纹数为计量单位,计算公式为:镜头分辨率N=180/画幅格式的高度
CCD靶面大小已经标准化:
如1/2英寸相机,其靶面为宽6.4mm*高4.8mm 因此对1/2英寸格式的CCD靶面,镜头的最低分辨率应为38对线/mm
1/3英寸相机为宽4.8mm*高3.6mm,对1/3英寸格式相机,镜头的分辨率应大于50对线,
相机靶面越小,对镜头分辨率越高
2.4镜头焦距与视野角度
首先根据相机到被监控目标的距离,选择镜头的焦距,镜头焦距 f 确定后,由相机靶面决定了视野。
2.5光圈或通光量
镜头的通光量以镜头的焦距和通光孔径的比值来衡量,以F为单位每个镜头上都有最大F值,通光量与F值的平方成反比,F值越小,则光圈越大。所以应根据被监控部分的光线变化程度来选择是手动光圈还是自动光圈。
3.变焦镜头(zoom lens)
变焦镜头有手动伸缩镜头和自动伸缩镜头两大类。伸缩镜头由于在一个镜头内能够使镜头焦距在一定范围内变化,因此可以使被监控的目标放大或缩小,所以也常被称为变倍镜头。典型的光学放大规格有6倍(6.0~36mm,F1.2)、8倍(4.5~36mm,F1.6)、10倍(8.0~80mm,F1.2)、12倍(6.0~72mm,F1.2)、20倍(10~200mm,F1.2)等档次,并以电动伸缩镜头应用最普遍。
为增大放大倍数,除光学放大外还可施以电子数码放大。在电动伸缩镜头中,光圈的调整有三种,即:自动光圈、直流驱动自动光圈、电动调整光圈。其聚焦和变倍的调整,则只有电动调整和预置两种,电动调整是由镜头内的马达驱动,而预置则是通过镜头内的电位计预先设置调整停止位,这样可以免除成像必须逐次调整的过程,可精确与快速定位。在球形罩一体化摄像系统中,大部分采用带预置位的伸缩镜头。
另一项令用户感兴趣的则是快速聚焦功能,它由测焦系统与电动变焦反馈控制系统构成。
4. 镜头与相机CCD的关系
所有镜头都只能再一定范围内清晰成像,最大兼容CCD 尺寸指镜头能支持的最大清晰成像范围。再实际选择相机和镜头时。要注意所选择的镜头最大兼容CCD尺寸要大于或等于所选择相机芯片尺寸,
5.不同种类镜头的应用范围
手动光圈镜头 —— 光照稳定
自动光圈镜头 —— 光照变化大,不是用来监视某个固定目标
以上又有定焦距(光圈)镜头自动光圈镜头和自动变焦镜头
定焦距(光圈)镜头,一般与电子快门配套,适用于室内某个固定目标的监视
定焦距又分为长焦距镜头,中焦距镜头,短焦距镜头。
中焦距镜头是焦距与成像尺寸相近的镜头
短焦距镜头(广角)是焦距小于成像尺寸的镜头,该镜头焦距通常28mm以下,用于照明条件差,监视范围宽的场景
长焦距镜头(望远)这类镜头的焦距一般在150mm以上,用于监视较远的景物
以上为选择和评估镜头时需要重点考虑的方面,通过技术指标、实际测试样品,提供相关数据来进行评估。
光源
机器视觉光源直接影响到图像的质量,进而影响到系统的性能。
光源在机器视觉里的重要作用
机器视觉系统的核心是图像采集和处理,光源对于图像采集直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。可以是图像中的目标信息与背景信息得到最佳分离。
1.1光源的作用
1.1.1 提高目标亮度;
1.1.2 有利于图像处理的成像效果
1.1.3 克服光干扰
1.1.4 用作测量的工具或参照
1.2 光源分类及其特点
要求: 明亮,均匀,稳定
1.2.1 主要分为三种高频荧光灯,光纤卤素灯,LED光源。
目前LED最常用,主要特点:
形状,尺寸,角度任意
各种颜色,随时调亮
寿命长,可特殊设计
反应快,10微妙可达到最大亮度
电源外出发,可做频闪灯
成本低
热心网友
时间:2023-11-27 18:42
机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展,也大大地推动了机器视觉的发展。