机器视觉系统设计
发布时间:2008/5/29 0:00:00 访问次数:565
机器视觉系统主要部件包括:光源,镜头(有时包含滤光片),相机,图像采集卡,图像处理平台等。设计机器视觉系统的主要步骤是:
·选择照相机类型
·选定相机视野
·计算视场
·计算分辨率
·估算运算负载
·选择图像硬件处理平台
·选择相机
·选择镜头
·选择照明技术
·选取图像采集卡
·规划图像处理算法
·选择图像处理软件包
在机器视觉领域经常提到的传感器的感应元件是cmos和ccd。cmos可以为感光元件增加很多功能,而且由于cmos的画面质量已经接近ccd,这使得cmos成为许多应用一种可行的选择。cmos的成本也与ccd低的多。
ccd允许的照度范围很广,而且在光线不足的条件下比cmos更加敏感。ccd是被专门设计用于成像的产品,为了得到较高的图像质量,ccd感光元件是逐行接收光线的。ccd相机作为机器视觉系统的图像传感器部件,主要包括三类:线扫(line scan),高灵敏度线扫(high sensitivity line scan)和面扫(area scan)。
进行相机选择时,确定类型后还需要考虑抗饱和性能(booming resistance);选用黑白相机(monochrome camera)或彩色相机(color camera);以及图像分辨率和像素分辨率。
编码器(encoder)可对成像物体运动和相机行频之间进行同步。镜头(lens)的功能是将所需要的图像完好地投影到cmos/ccd传感器。照明(illumination)的设计需要考虑下面因素(也是滤光片(filters)(如果需要)的设计依据):光源的频谱响应曲线;物体表面特性;cmos/ccd传感器的频谱响应。主要的光源类型有日光、钨光源、荧光灯、卤钨灯、放电灯、led和激光。
图像采集卡(frame grabber)具有如下功能:可处理来自不同图像源的信息,并在各种不同应用中具有灵活性;可快速高效地存储图像信息;提供图形用户接口。根据不同产品类型和价格,还可包括如下功能:具有risc构架的快速dsp;并行多处理器系统;大ram存储能力;强大的软件库;交互式用户界面;友好的编程工具。但图像采集卡的应用存在如下挑战:随着cmos传感器的广泛应用,图像处理流程可直接在相机中完成;而图像处理算法可直接在主机上实现。常用图像硬件处理平台有pc based、packaged system、integrated camera、vision engine。
图像质量的好坏是机器视觉系统成功的基础和前提,度量的特征有分辨率、对比度、场深、失真、视差等。
·选择照相机类型
·选定相机视野
·计算视场
·计算分辨率
·估算运算负载
·选择图像硬件处理平台
·选择相机
·选择镜头
·选择照明技术
·选取图像采集卡
·规划图像处理算法
·选择图像处理软件包
在机器视觉领域经常提到的传感器的感应元件是cmos和ccd。cmos可以为感光元件增加很多功能,而且由于cmos的画面质量已经接近ccd,这使得cmos成为许多应用一种可行的选择。cmos的成本也与ccd低的多。
ccd允许的照度范围很广,而且在光线不足的条件下比cmos更加敏感。ccd是被专门设计用于成像的产品,为了得到较高的图像质量,ccd感光元件是逐行接收光线的。ccd相机作为机器视觉系统的图像传感器部件,主要包括三类:线扫(line scan),高灵敏度线扫(high sensitivity line scan)和面扫(area scan)。
进行相机选择时,确定类型后还需要考虑抗饱和性能(booming resistance);选用黑白相机(monochrome camera)或彩色相机(color camera);以及图像分辨率和像素分辨率。
编码器(encoder)可对成像物体运动和相机行频之间进行同步。镜头(lens)的功能是将所需要的图像完好地投影到cmos/ccd传感器。照明(illumination)的设计需要考虑下面因素(也是滤光片(filters)(如果需要)的设计依据):光源的频谱响应曲线;物体表面特性;cmos/ccd传感器的频谱响应。主要的光源类型有日光、钨光源、荧光灯、卤钨灯、放电灯、led和激光。
图像采集卡(frame grabber)具有如下功能:可处理来自不同图像源的信息,并在各种不同应用中具有灵活性;可快速高效地存储图像信息;提供图形用户接口。根据不同产品类型和价格,还可包括如下功能:具有risc构架的快速dsp;并行多处理器系统;大ram存储能力;强大的软件库;交互式用户界面;友好的编程工具。但图像采集卡的应用存在如下挑战:随着cmos传感器的广泛应用,图像处理流程可直接在相机中完成;而图像处理算法可直接在主机上实现。常用图像硬件处理平台有pc based、packaged system、integrated camera、vision engine。
图像质量的好坏是机器视觉系统成功的基础和前提,度量的特征有分辨率、对比度、场深、失真、视差等。
机器视觉系统主要部件包括:光源,镜头(有时包含滤光片),相机,图像采集卡,图像处理平台等。设计机器视觉系统的主要步骤是:
·选择照相机类型
·选定相机视野
·计算视场
·计算分辨率
·估算运算负载
·选择图像硬件处理平台
·选择相机
·选择镜头
·选择照明技术
·选取图像采集卡
·规划图像处理算法
·选择图像处理软件包
在机器视觉领域经常提到的传感器的感应元件是cmos和ccd。cmos可以为感光元件增加很多功能,而且由于cmos的画面质量已经接近ccd,这使得cmos成为许多应用一种可行的选择。cmos的成本也与ccd低的多。
ccd允许的照度范围很广,而且在光线不足的条件下比cmos更加敏感。ccd是被专门设计用于成像的产品,为了得到较高的图像质量,ccd感光元件是逐行接收光线的。ccd相机作为机器视觉系统的图像传感器部件,主要包括三类:线扫(line scan),高灵敏度线扫(high sensitivity line scan)和面扫(area scan)。
进行相机选择时,确定类型后还需要考虑抗饱和性能(booming resistance);选用黑白相机(monochrome camera)或彩色相机(color camera);以及图像分辨率和像素分辨率。
编码器(encoder)可对成像物体运动和相机行频之间进行同步。镜头(lens)的功能是将所需要的图像完好地投影到cmos/ccd传感器。照明(illumination)的设计需要考虑下面因素(也是滤光片(filters)(如果需要)的设计依据):光源的频谱响应曲线;物体表面特性;cmos/ccd传感器的频谱响应。主要的光源类型有日光、钨光源、荧光灯、卤钨灯、放电灯、led和激光。
图像采集卡(frame grabber)具有如下功能:可处理来自不同图像源的信息,并在各种不同应用中具有灵活性;可快速高效地存储图像信息;提供图形用户接口。根据不同产品类型和价格,还可包括如下功能:具有risc构架的快速dsp;并行多处理器系统;大ram存储能力;强大的软件库;交互式用户界面;友好的编程工具。但图像采集卡的应用存在如下挑战:随着cmos传感器的广泛应用,图像处理流程可直接在相机中完成;而图像处理算法可直接在主机上实现。常用图像硬件处理平台有pc based、packaged system、integrated camera、vision engine。
图像质量的好坏是机器视觉系统成功的基础和前提,度量的特征有分辨率、对比度、场深、失真、视差等。
·选择照相机类型
·选定相机视野
·计算视场
·计算分辨率
·估算运算负载
·选择图像硬件处理平台
·选择相机
·选择镜头
·选择照明技术
·选取图像采集卡
·规划图像处理算法
·选择图像处理软件包
在机器视觉领域经常提到的传感器的感应元件是cmos和ccd。cmos可以为感光元件增加很多功能,而且由于cmos的画面质量已经接近ccd,这使得cmos成为许多应用一种可行的选择。cmos的成本也与ccd低的多。
ccd允许的照度范围很广,而且在光线不足的条件下比cmos更加敏感。ccd是被专门设计用于成像的产品,为了得到较高的图像质量,ccd感光元件是逐行接收光线的。ccd相机作为机器视觉系统的图像传感器部件,主要包括三类:线扫(line scan),高灵敏度线扫(high sensitivity line scan)和面扫(area scan)。
进行相机选择时,确定类型后还需要考虑抗饱和性能(booming resistance);选用黑白相机(monochrome camera)或彩色相机(color camera);以及图像分辨率和像素分辨率。
编码器(encoder)可对成像物体运动和相机行频之间进行同步。镜头(lens)的功能是将所需要的图像完好地投影到cmos/ccd传感器。照明(illumination)的设计需要考虑下面因素(也是滤光片(filters)(如果需要)的设计依据):光源的频谱响应曲线;物体表面特性;cmos/ccd传感器的频谱响应。主要的光源类型有日光、钨光源、荧光灯、卤钨灯、放电灯、led和激光。
图像采集卡(frame grabber)具有如下功能:可处理来自不同图像源的信息,并在各种不同应用中具有灵活性;可快速高效地存储图像信息;提供图形用户接口。根据不同产品类型和价格,还可包括如下功能:具有risc构架的快速dsp;并行多处理器系统;大ram存储能力;强大的软件库;交互式用户界面;友好的编程工具。但图像采集卡的应用存在如下挑战:随着cmos传感器的广泛应用,图像处理流程可直接在相机中完成;而图像处理算法可直接在主机上实现。常用图像硬件处理平台有pc based、packaged system、integrated camera、vision engine。
图像质量的好坏是机器视觉系统成功的基础和前提,度量的特征有分辨率、对比度、场深、失真、视差等。