高精度針孔檢測設備
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2022-07-14 10:51:21 精質(zhì)視覺
機器視覺系統(tǒng)是指利用機器替代人眼做出各種測量和判斷。機器視覺是工程領(lǐng)域和科學領(lǐng)域中的一個非常重要的研究領(lǐng)域，它是一門涉及光學、機械、計算機、模式識別、圖像處理、人工智能、信號處理以及光電一體化等多個領(lǐng)域的綜合性學科。
其應用范圍隨著工業(yè)自動化的發(fā)展逐漸完善和推廣，其中母子圖像傳感器、CMOS和CCD攝像機、DSP、ARM嵌入式技術(shù)、圖像處理和模式識別等技術(shù)的快速發(fā)展，有力地推動了機器視覺的發(fā)展。
機器視覺是一種比較復雜的系統(tǒng)。因為大多數(shù)系統(tǒng)監(jiān)控對象都是運動物體，系統(tǒng)與運動物體的匹配和協(xié)調(diào)動作尤為重要，所以給系統(tǒng)各部分的動作時間和處理速度帶來了嚴格的要求。
在某些應用領(lǐng)域，例如機器人、飛行物體導致等，對整個系統(tǒng)或者系統(tǒng)的一部分的重量、體積和功耗都會有嚴格的要求。
機器視覺系統(tǒng)的構(gòu)成和工作過程一個完整的機器視覺檢測設備系統(tǒng)包括：照明光源、光學鏡頭、 CCD 攝相機、圖像采集卡、圖像檢測軟件、監(jiān)視器、通訊單元等。
工業(yè)機器視覺系統(tǒng)的工作過程主要如下：
1、當傳感器探測到被檢測物體接近運動至攝像機的拍攝中心，將觸發(fā)脈沖發(fā)送給圖像采集卡;
2、圖像采集卡根據(jù)已設定的程序和延時，將啟動脈沖分別發(fā)送給照明系統(tǒng)和攝像機;
3、一個啟動脈沖送給攝像機，攝像機結(jié)束當前的拍照，重新開始一副新的拍照，或者在啟動脈沖到來前攝像機處于等待狀態(tài)，檢測到啟動脈沖后啟動，在開始新的一副拍照前攝像機打開曝光構(gòu)件(曝光時間事先設定好);另一個啟動脈沖送給光源，光源的打開時間需要與攝像機的曝光時間匹配;攝像機掃描和輸出一幅圖像;
4、圖像采集卡接收信號并通過A/D轉(zhuǎn)換將模擬信號數(shù)字化，或者是直接接收攝像機數(shù)字化后的數(shù)字視頻數(shù)據(jù);
5、圖像采集卡將數(shù)字圖像存儲在計算機的內(nèi)存中;
6、計算機對圖像進行處理、分析和識別，獲得檢測結(jié)果;
7、處理結(jié)果控制流水線的動作、進行定位、糾正運動的誤差等。
二、機器視覺相關(guān)技術(shù)
1、圖像采集技術(shù)——機器視覺的基礎(chǔ)
圖像采集部分一般由光源、鏡頭、數(shù)字攝像機和圖像采集卡構(gòu)成。采集過程可簡單描述為在光源提供照明的條件下，數(shù)字攝像機拍攝目標物體并將其轉(zhuǎn)化為圖像信號，最后通過圖像采集卡傳輸給圖像處理部分。
在設計圖像采集部分時，要考慮到多方面的問題，主要是關(guān)于數(shù)字攝像機、圖像采集卡和光源方面的問題。
(1)光源照明
照明是影響機器視覺系統(tǒng)輸入的重要因素，其直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應用效果。到目前為止，還未有哪種機器視覺照明設備能通用各種應用，因此在實際應用中，需針對應用選擇相應的照明設備以滿足特定需求。
照明系統(tǒng)按其照射方法可分為:背向照明、前向照明、結(jié)構(gòu)光和頻閃光照明等。其中，背向照明是指將被測物放在光源和攝像機之間，以提高圖像的對比度。前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側(cè)，其優(yōu)點是便于安裝。
結(jié)構(gòu)光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，并根據(jù)其產(chǎn)生的畸變，解調(diào)出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同。
(2)光學攝像頭
光學攝像頭的任務就是進行光學成像，一般在測量領(lǐng)域都又專門的用于測量的攝像鏡頭，因為其對成像質(zhì)量有著關(guān)鍵性的作用。
攝像頭需要注意的一個問題是畸變。這個就需要使用相應的畸變校正方法，目前也開發(fā)出了很多自動畸變自動校正系統(tǒng)。
(3)CCD 攝像機及圖像采集卡
CCD( Charge Coupled Device) 攝像機及圖像采集卡共同完成對目標圖像的采集與數(shù)字化。目前 CCD，CMOS等固體器件的應用技術(shù)，線陣圖型敏感器件，像元尺寸不斷減小，陣列像元數(shù)量不斷增加，像元電荷傳輸速率也得到大幅提高。
在基于PC機的機器視覺系統(tǒng)中，圖像采集卡是控制攝像機拍照來完成圖像的采集與數(shù)字化，并協(xié)調(diào)整個系統(tǒng)的重要設備。
圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口為：黑白、彩色、模擬、數(shù)字等形式。
2、圖像處理與分析——機器視覺的核心
用于機器視覺的圖像處理與分析方法的核心是，解決目標的檢測識別問題。當所需要識別的目標比較復雜時，就需要通過幾個環(huán)節(jié)，從不同的側(cè)面綜合來實現(xiàn)。
對目標進行識別提取的時候，首先是要考慮如何自動地將目標物從背景中分離出來。目標物提取的復雜性一般就在于目標物與非目標物的特征差異不是很大，在確定了目標提取方案后，就需要對目標特征進行增強。
隨著計算機技術(shù)、微電子技術(shù)以及大規(guī)模集成電路的發(fā)展，圖像信息處理工作越來越多地借助硬件完成，如 DSP 芯片、專用的圖像信號處理卡等。
軟件部分主要用來完成算法中并不成熟又較復雜或需不斷完善改進的部分。這一方面提高了系統(tǒng)的實時性，同時又降低了系統(tǒng)的復雜度。
