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  • 工业相机成像原理

    2020-07-07 10:01:12
    数码相机: 1.光聚焦在CCD或CMOS上。 2.CCD或CMOS完成光/电转换。 3.A/D将模拟信号转换成数字信号。 4.最后由DSP将数字信号转换成数码图像。

    数码相机:

    1.光聚焦在CCD或CMOS上。

    2.CCD或CMOS完成光/电转换。

    3.A/D将模拟信号转换成数字信号。

    4.最后由DSP将数字信号转换成数码图像。

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  • 关于机器人工业相机视觉原理讲解 机器视觉是人工智能重要分支,机器视觉在应用上具有广泛性,能 够在智能制造,以及众多智能生活领域展开应用;在技术上具有独特性, 是唯一非接触式识别、测量物体的前沿技术,在...

    关于机器人工业相机视觉原理讲解

    机器视觉是人工智能重要分支,机器视觉在应用上具有广泛性,能 够在智能制造,以及众多智能生活领域展开应用;在技术上具有独特性, 是唯一非接触式识别、测量物体的前沿技术,在工业生产中为了减少人力 成本和提高效率,一般会引用工业视觉相机(CCD)来测量和识别。

    1. 工业视觉原理介绍

    使用一种高感光度的半导体材料制成,能把光线转变成电荷,通过模数转换器片 转换成数字信号,数字信号经过压缩以后由相机内部的闪速存储器或内置硬盘卡保存, 因而可以轻而易举地把数据传输给计算机,并借助于计算机的处理手段,根据需要和 想像来修改图像。

    1.1 工业视觉用于识别

    1.1.1 用于识别时的注意事项

    注:用于识别时,被拍摄物体特征点必须清晰,明暗对比度层次分明

    1.1.2 用于识别时对相机的要求

    注:用于识别,对相机要求一般就可以,不需要很高像素相机,主要能满足特 征点识别就行

    1.2 工业相机用于定位

    1.2.1 用于定位时视觉原理

    注:在一个固有的平面图像内,某一个特征点一定存在某一个独一的像素位置 向量,我们把这个像素位置向量叫做在图形里的像素坐标(Pix , Piy)。

    1.2.2 用于定位时的图像误差

    注:由于被拍摄物体在像面区域成像时,图像是通过小孔成像原理成像,为了 更好的得到像面效果,会采用加装镜头(镜头有凹凸镜和凸凸镜),因此 像面会在成像的时候出现一定程度的畸变。

    一,缩放畸变

    注:如果镜头凹凸镜,则像面呈现缩放畸变

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    二,缩拉伸畸变

    注:如果镜头凸凸镜,则像面呈现拉伸畸变

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    1.2.3 图像中目标点像素位置介绍

    注:物体的某一个特征点,在成像区域内势必有一个独一的像素位置,这 一个特征点的中心位置所对应图像像素位置就是这个点像素坐标位置。

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    1.2.4 目标点实际的机器人物理位置介绍

    注:所谓的物理位置就是,物体的某一个特征点,在机器人的某一个 工具下尖端对准该特征点时的机器人的坐标。

    1.2.5 像素位置与物理位置存在的比例关系

    注:此时,同一个特征点在图像中的位和在机器人坐标系下的位置势 必存在某种比例关系,我们把这个关系称之为比例因子。

    平移向量关系

    注:在同一个成像区域内,一个点一定可以通过另一个点平移某个量得到(如下图)

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    注意:在 XY 直角坐标系中 ,特征点 A(特征点 1) 和特征点 B(特征点 2) 之间连线的中点 为 P1 点 ( x , y ) 旋转角度 b 后得到 P2 点(x1 , y1)

    旋转向量关系

    注:在在同一个成像区域内,两个中心相同的特征点一定可通过旋转某一个量得到。(如下图)

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    注意:在 XY 直角坐标系中 ,特征点 A(特征点 1) 和特征点 B(特征点 2) 之间连线的中点 为 P1 点 ( x , y ) 旋转角度 b 后得到 P2 点(x1 , y1)

    平移+旋转向量关系

    注:在在同一个成像区域内,两个中心相同的特征点一定可通过旋转某一个量得到。(如下图)

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    注意:在 XY 直角坐标系中 ,特征点 A(特征点 1) 和特征点 B(特征点 2) 之间连线的中 点为 P1 点 ( x , y ) 平移向量 a 和旋转角度 b 后得到 P2 点(x1 , y1)

    原创:91工控阳屹培

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    近年来,随着人工智能的高速发展和图像处理技术的日益成熟,机器视觉在自动化领域发挥着越来越大的作用。机器视觉被用于代替人工视觉,使机器人能够完成以往只有人工才能完成的任务,这大大减少了在危险环境下工作的风险。同时,在来料无序或工作环境杂乱的情况下,机器视觉可以显著提高生产效率和自动化柔性程度。随着人们对工业设计水平和生产效率需求的日益提高,机器视觉正在逐步代替传统复杂繁琐的自动化模式,成为当今的主要发展趋势。机器视觉是一项综合的技术,包括数字图像处理,传感器,光学成像,智能判断,计算机硬件等。一个典型的机器视觉系统包括光源,镜头,相机,视觉服务器等。作为机器视觉的感知器,相机和镜头在采集信息环节发挥主要作用。相机和镜头参数以及型号的选择将直接影响后续的图像处理和智能判断等环节。所以在使用视觉系统前,要首先确定相机和镜头的各项参数。这篇文章将从CCD相机的成像原理出发,介绍相机和镜头的各项产品参数会对视觉系统以及最终结果产生的影响。以及,在实际运用中,我们如何根据客户的需求以及对生产环境的观察和测量来选择合适的相机和镜头。5209cc6731eee0ac1b6d8a5ac02b71d8.gif相机篇5209cc6731eee0ac1b6d8a5ac02b71d8.gif01 CCD相机成像以面阵相机为例,相机内部有一块由N行M列感光单元(CCD)组成的图像传感器(image sensor)。如下图红色格子所示,每一个小格子代表一个CCD感光单元,CCD的个数即为相机的像素,相机分辨率则指的是单位长度(图像传感器的单位长度)上像素的个数。比如一个相机有1280*1024CCD感光单元,则该相机像素为130W

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    光源照射到物体上,不同材质和颜色的物体对光源产生不同的反射,这些由物体反射出来的光穿过镜头照射到CCD上,使CCD产生电信号。CCD控制芯片将单次成像产生的电信号收集起来统一传送到放大器(amplifier)进行放大和降噪。经过一些列的模数转换(A/D),电信号被转化为数字信号,这些值就是初始的图像数据。将初始图像数据输入到数字处理器(DSP)进行色彩校正以及白平衡等处理后编码为相机所支持的图片格式并储存到储存器上。

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    (模数转换,数字信号的大小和电信号的大小成正比)

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    (CCD成像流程)

    02 相机选型,像素与精度

    正如之前所说,像素是指图像传感器上CCD的个数,图像传感器一般为一个4:3的矩形,所以相机像素分为横向和纵向(XY方向)。一般来说,像素越多就能看到单位面积上更多的细节,而这些细节就决定了系统精度。举例说明,现在有大小为100mm*100mm的视野范围,精度要求0.1mm。则图像传感器每个方向上CCD的个数至少为100/0.1 = 1000。为了配合后续的边缘提取等图像处理,一般会要求3倍的像素,即

    X方向CCD个数=3x视野范围(X方向)/精度(X方向)= 3000

    Y方向CCD个数=3x视野范围(Y方向)/精度(Y方向)= 3000

    可以选择像素为3000*3000以上的相机。

    一些特殊场景的处理:

    Case1 如果算出X,Y方向的像素差距很大,比如

    X方向CCD个数=3x视野范围(X方向)/精度(X方向)= 3000 

    Y方向CCD个数=3x视野范围(Y方向)/精度(Y方向) = 1000

    A : 4160 *3120  or  B: 1280*980 ?

    此时应该选A,宁可像素有较多剩余也不能选小于计算结果的相机

    Case2 如果像素要求过大,比如

    X方向CCD个数=3x视野范围(X方向)/精度(X方向)= 30000

    Y方向CCD个数=3x视野范围(Y方向)/精度(Y方向) = 30000

    此时较难找到符合要求的相机。相应的方法是使用多个相机,将视野范围分割为多块,每个相机负责采集一块视野范围,从而降低对每个相机像素的要求。

    03 快门速度与移动物体拍摄

    在拍摄移动物体时,经常会得到一张带“重影”的照片

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    这是因为相机在成像时,物体已经移动到了下一个位置。重影将对精度和结果产生极差的影响,为了避免重影,若拍摄的是移动物体,则需要在物体移动到下一个位置前结束本次成像。相机中决定成像速度的参数是快门速度,物体移动速度越快,则对快门速度要求越高。

    既然要在物体移动到下一个位置前结束成像,首先我们要算出物体在图片上移动一个像素对应在现实世界中移动的距离。这一过程被称为标定像素当量,它表示图像中一个像素点代表的实际物理尺寸,比如0.000625mm/pixel

    假设物体在现实世界中的移动速度为0.5mm/s,当物体在成像时间内在图像上移动超过1个像素则会出现重影,所以成像速度至少为0.000625*1/0.5mm=0.00125s。(路程/速度=时间)。

    以上便是机器视觉中相机选型部分

    下期,我们将在下一篇中给大家介绍镜头选型。

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    51a4e1538d583f6c66d9d34b34eca198.png微博:辰视智能☎:0755-26920296www.cosmosai.cn
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