机器视觉系统选型教材课件.ppt

机器视觉光学系统选型培训,EDC-EQUIP：QC Li,1,主要内容,机器视觉概要机器视觉硬件基础知识介绍镜头选型指南CCD选型指南光源选型指南,2,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,机器视觉（Machine Vision）的引入机器视觉的概念和相关技术的关系机器视觉的主要应用（行业、技术分类）机器视觉在国际上的发展（美日欧）机器视觉的技术范围技术层次，软、硬件分类，相关技术机器视觉的产业链和从业者格局,第一节 机器视觉概述,第一节 机器视觉综述,3,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,一、机器视觉的引入,自动化和电脑技术是机器视觉进入工业生产线的关键要素自动化技术的发展史是机器逐步取代人工的历史传感与控制是自动化的主要分支；人类大脑、四肢、感官和神经分别可以对应CPU、运动控制、传感器和网络。人类视觉是最后几个被取代的器官之一在很多情况下人类视觉越发不能满足要求高速、高精、超视、微距，客观、无疲劳、环境限制等。,第一节 机器视觉概述,机器视觉培训系列教程（基础入门培训）,4,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,二、机器视觉的概念和相关技术的关系,机器视觉的通俗定义权威机构怎么说？机器视觉的本质、特征本质特征机器视觉关联技术图像处理模式识别和辨识其他,第一节 机器视觉概述,5,传统机器视觉系统基本构成,第一节 机器视觉概述,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,6,三、机器视觉的主要应用领域,机器视觉应用分类测量检测定位识别,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,机器视觉培训系列教程（基础入门培训）,7,三、机器视觉的主要应用领域,机器视觉应用分类测量（如长度测量）,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,8,三、机器视觉的主要应用领域,机器视觉应用分类测量（如角度测量）,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,9,三、机器视觉的主要应用领域,机器视觉应用分类测量（如圆弧及半径测量）,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,10,三、机器视觉的主要应用领域,机器视觉应用分类检测（如有无检测）,(邮包),第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,11,三、机器视觉的主要应用领域,机器视觉应用分类检测（如残次品检测）,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,12,三、机器视觉的主要应用领域,机器视觉应用分类检测（如数字统计）,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,13,三、机器视觉的主要应用领域,机器视觉应用分类检测（瑕疵检测）,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,14,机器视觉应用分类定位,三、机器视觉的主要应用领域,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,15,机器视觉应用分类定位,三、机器视觉的主要应用领域,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,16,三、机器视觉的主要应用领域,机器视觉应用分类识别（如读码）,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,17,三、机器视觉的主要应用领域,机器视觉应用分类识别（如OCR/OCV）,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,18,机器视觉应用分类识别（如颜色识别）,三、机器视觉的主要应用领域,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,机器视觉培训系列教程（基础入门培训）,19,三、机器视觉的主要应用领域,机器视觉适用的生产环节分类原料、加工组装、测试、包装使用、监控,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,20,塑料/薄膜食品&饮品汽车日用品光纤产品,三、机器视觉的主要应用领域,半导体纸张冶金航空航天,通用生产电子医学设备纺织药品,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,21,四、机器视觉的国际发展现状（美日欧）,机器视觉在国际上的发展阶段，总的规模各国的主要市场、规模和发展趋势各国主要的供应商相关组织和机构国际机器视觉公司的中国策略和做法,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,22,五、机器视觉的技术范围,技术层次底层基础元件和材料图像和视觉核心算法视觉硬件和系统（含照明）软件开发环境系统流程取像=分析=结果输出部件与系统软、硬件照明、光学元件、镜头、相机、图像采集卡工具软件智能相机相关技术：运动控制、机器人、通讯,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第一节 机器视觉概述,23,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,机器视觉的主要技术趋势和市场趋势机器视觉在中国的发展概述中国市场的竞争者及其产业链分析本土供应商的现状以及生存策略本土供应商面临的机会和威胁用户获得的价值,第二节 国内外发展现状,第二节 国内外发展现状,24,六、机器视觉的产业链和从业者格局,机器视觉的产业链基础原创技术提供者；软、硬件部件或子系统开发者；系统集成商或方案提供者；代理商、零售商；OEM设备、整机开发者；外围技术合作伙伴；协会、媒体和政府机构；最终用户；培训、咨询、安装维护等服务提供者。,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第二节 国内外发展现状,25,六、机器视觉的产业链和从业者格局,机器视觉产业链（直接利益者）,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第二节 国内外发展现状,26,六、机器视觉的产业链和从业者格局,中国机器视觉产业链的缺失,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第二节 国内外发展现状,27,七、机器视觉的主要技术趋势和市场趋势,机器视觉的技术趋势高速化、高分辨率、彩色低功耗、智能化、模块化、傻瓜化先进数字网络特殊应用机器视觉的市场趋势价格下降、使用方便，向中低端应用扩展性能提高、可靠性提高，解决复杂高端问题行业应用增加分工细化，利润在产业链中的重新分配与相关技术结合更加紧密,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第二节 国内外发展现状,28,八、机器视觉在中国的发展概述,机器视觉在中国的几个阶段概念导入培育从业者树立样板、教育市场视觉从业者快速膨胀行业应用开始加速机器视觉在中国未来几年的展望开始形成商业模式本土供应商的成长市场较快形成一定规模中国特色应用,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第二节 国内外发展现状,29,九、中国市场的竞争者及其产业链分析,国际供应商高端视觉供应商中低端视觉供应商光学元件供应商照明以及附件供应商国际供应商的市场策略本地化举措,本土供应商板卡、智能相机开发软件开发系统开发应用集成代理分销生存战略,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第二节 国内外发展现状,30,十、本土供应商面临的机会和威胁,主要机会：市场快速发展市场快速发展，且层次丰富技术逐渐成熟到可接受水平价格优势明显服务优势主要威胁：我们来得及吗？品牌方面的劣势，建立客户信任需要时间成本进口产品大量进入，生命周期缩短，利润下降外企本地化加速，成本下降，响应加快研发积累方面的差距，创新或领先困难自身资源和能力制约,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第二节 国内外发展现状,31,十一、用户期望获得价值,更有行业针对性的解决方案更加行业专业化的经验积累更好的性价比更广泛的产品配置方案更紧密的合作伙伴关系更有效地提高客户自身产品的竞争力,第一讲：机器视觉概述及国内外发展现状,第二节 国内外发展现状,32,机器视觉硬件基础知识,第二讲,机器视觉培训系列教程,33,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,基本概念分类成像原理及参数间关系,第一节 工业镜头,第一节 工业镜头,内容提要,34,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、镜头基本概念(1),第一节 工业镜头,35,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、镜头基本概念（2）,视野(FOV)图象采集设备所能够覆盖的范围，它可以是在监视器上可以见到的范围，也可以使设备所输出的数字图象所能覆盖的最大范围.最大/最小工作距离（Work Distance）从物镜到被检测物体的距离的范围，小于最小工作距离大于最大工作距离系统均不能正确成像.景深（Depth Of Field）在某个调焦位置上，景深内的物体都可以清晰成像。景深可以用45度倾角的目标进行标定。一般情况下，只要清晰度能满足要求就可以了。,第一节 工业镜头,36,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、镜头基本概念（3）,畸变 几何畸变指的是由于镜头方面的原因导致的图象范围内不同位置上的放大率存在的差异。几何畸变主要包括径向畸变和切向畸变。如枕形或桶形失真。,第一节 工业镜头,37,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、镜头基本概念（4）,镜头接口C-MOUNT镜头的标准接口之一，镜头的接口螺纹参数：公称直径：1“螺距：32牙CSMount是CMount的一个变种，区别仅仅在于镜头定位面到图像传感器光敏面的距离的不同，CMount 是17.5mm，CSMount是12.5mm。C/CS能够匹配的最大的图象传感器的尺寸不超过1“。,第一节 工业镜头,38,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、镜头基本概念（5）,成像面 可以在镜头的像面上清晰成像的物方平面光圈（F值）/相对孔径光圈是一个用来控制镜头通光量装置，它通常是在镜头内，表达光圈大小。用F值来表示，如f1.4，f2，f2.8 etc.相对孔径是镜头入瞳直径与焦距的比值，与光圈的F值是倒数关系。焦距焦距是像方主面到像方焦点的距离。如16mm,25mm,第一节 工业镜头,39,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、镜头基本概念（6）,分辨率测量系统能够重现的最小的细节的尺寸常常用每毫米线对来表示，也就是根据这个镜头能够分辨一毫米内多少对直线。选择镜头的时候必须注意厂商给出的分辨率的定义方式。lp/mm(line pair per mm)lp/mm是表征分辨率的最简单的指标，但不是最佳指标，最佳的指标是镜头的调制传递函数MTF。,第一节 工业镜头,40,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、镜头基本概念（7）,镜头的调制传递函数MTF,第一节 工业镜头,41,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、镜头基本概念（8）,镜头的调制传递函数MTF,第一节 工业镜头,42,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、镜头基本概念（9）,镜头的调制传递函数MTF,MTF能够同时表征系统重现物方空间的几何和灰度细节能力，是衡量成像系统性能的最佳方式。对于一个实际的成像系统，细节密集地方的对比度要小于细节稀疏位置的对比度成像系统中的每个环节都对系统最终的MTF产生影像，包括滤色片，镜头，图象传感器，后期处理电路等等。,第一节 工业镜头,43,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、镜头基本概念（10）,系统的调制传递函数MTF,第一节 工业镜头,44,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,二、镜头的分类（1）,按照等效焦距分为广角镜头 等效焦距小于标准镜头（等效焦距为50mm）的镜头。特点是最小工作距离短，景深大，视角大。常常表现为桶形畸变。中焦距镜头 焦距介于广角镜头和长焦镜头之间的镜头。通常情况下畸变校正较好。长焦距镜头 等效焦距超过200mm的镜头。工作距离长，放大比大，畸变常常表现为枕形状畸变。等效焦距计算方法：实际焦距43mm 镜头成像圆的直径,第一节 工业镜头,45,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,二、镜头的分类（2）,按照功能分变焦距镜头 镜头的焦距可以调节，镜头的视角，视野可变定焦距镜头 镜头的焦距不能调节，镜头视角固定。聚焦位置和光圈可以调节定光圈镜头 光圈不能调节，通常情况下聚焦也不能调节。,第一节 工业镜头,46,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,二、镜头的分类（3）,按照用途分微距镜头（或者称为显微镜头）用于拍摄较小的目标具有很大的放大比远心镜头 包括物方远心镜头和像方远心镜头以及双边远心镜头。,第一节 工业镜头,47,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,二、镜头的分类（4）,关于远心镜头 远心指的是一种光学的设计模式：系统的出瞳和入瞳的位置在无限远处。,第一节 工业镜头,48,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,二、镜头的分类（5）,远心镜头特性 物方远心镜头可以消除透视畸变，像方远心镜头可以获得更好的像面照度的均匀性。,第一节 工业镜头,49,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,二、镜头各个参数间关系（1）,光圈大通光能力大，光圈小通光能力小；光圈小则景深大，光圈大则景深小；,第一节 工业镜头,50,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,二、镜头各个参数间关系（2）,焦距越大，景深越短景深较短,第一节 工业镜头,51,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,三、镜头各个参数间关系（3）,第一节 工业镜头,52,第一节,四、常见镜头对比,第三讲：机器视觉光学系统选型,53,讨论与答疑,第一节 工业镜头,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,54,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,基本概念基本结构成像原理分类与发展趋势,第二节 工业相机,第二节 工业相机,内容提要,55,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、工业相机的基本概念（1）,传感器的尺寸 图像传感器感光区域的面积大小。这个尺寸直接决定了整个系统的物理放大率。如：1/3“、1/2”等。绝大多数模拟相机的传感器的长宽比例是4:3(H:V)，数字相机的长宽比例则包括多种：1:1,16:9,3:2 etc.,第二节 工业相机,56,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、工业相机的基本概念（2）,物理放大率 传感器感光面积于视野的比值，整个参数基本取决于镜头系统放大率 最后显示环节上目标的尺寸于实际目标尺寸的比值。系统放大率取决于物理放大率和显示系统的阐述。对于自动测量和检测系统而言，物理放大率具有关键的意义。系统放大率仅仅对于需要人机交互进行检测的系统有意义像素（Pixel=picture+element）传感器感光面上最小感光单位。,第二节 工业相机,57,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、工业相机的基本概念（3）,分辨率(Resolution)模拟制式相机的分辨率取决于传感器上像素的数目以及后期处理电路的质量，数字相机的传分辨率则直接取决与传感器上像素的数目。,第二节 工业相机,58,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、工业相机的基本概念（4）,像素长宽比 指传感器上像素水平和垂直方向节距的比值，对于正方形的象素来说，其比值为1：1。此参数，对于系统的标定有直接影响。快门速度（Shutter Speed）CCD/CMOS相机多数采用电子快门，通过电信号脉冲的宽度来控制传感器的光积分（曝光）时间。对于一般性能的的相机快门速度可以达到1/10000-1/100000秒。帧频率（Frame Rate）相机每秒中能够输出图象的帧数，对于模拟制式相机，这个频率是固定值，对于数字相机，是个可变的值。像素速率（Pixel Rate）相机每秒中能够输出像素的个数，仅仅对于数字相机有意义。,第二节 工业相机,59,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、工业相机的基本概念（5）,卷帘快门（Rolling Shutter）多数CMOS图象传感器上使用的快门，其特征是逐行曝光，每一行的曝光时间不一致。全局快门（Global Shutter）CCD传感器和极少数CMOS传感器采用的快门，传感器上所有像素同时刻曝光。,第二节 工业相机,60,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、工业相机的基本概念（6）,相机扫描方式隔行扫描（Interlace）,第二节 工业相机,61,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、工业相机的基本概念（7）,相机扫描方式 逐行扫描（Progressive scan）,第二节 工业相机,62,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、工业相机的基本概念（8）,异步触发 通常情况下相机是一帧一帧拍摄的，所以进行高速拍摄的时候最高的同步精度不可能超过一帧图像的周期，对于某些支持异步触发的相机，可以在当前帧扫描尚未完成的情况下，将当前帧抛弃，直接开始新一帧图象的扫描，可以使得告诉拍摄的同步精度达到一行的扫描周期。最低照度 又称灵敏度，衡量相机对光线敏感程度的指标。通常情况下是指相机获得30最大输出值时候所需的照度。单位是Lux。局部扫描 多数数字相机支持仅仅输出传感器上某一部分像素，这些像素位于某个矩形窗口内。通过具备扫描可以获得更高的桢频率。,第二节 工业相机,63,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、工业相机的基本概念（9）,传感器的光谱下面是一个典型的CCD图像传感器对于不同光谱的响应曲线。,第二节 工业相机,64,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,一、工业相机的基本概念（10）,信号格式模拟图象信号的格式包括：复合视频信号，Y/C分离信号，RGB分量信号。绝大多数周边设备都能够兼容这些信号格式。通常情况下对于彩色视频信号，Y/C分离传输的方式优于复合视频传输的方式，RGB分量传输的方式又优于Y/C分离传输方式。数字相机的信号传输格式更为复杂，目前普遍应用的包括：*IEEE-1394(Fire Wire)*USB2.0*CameraLink*Ethernet，包括传输未经压缩影像的千兆协议和传输经过压缩影像的百兆协议。上述数字相机的传输方式无论是在机械上还是在电气上都是不兼容的。,第二节 工业相机,65,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,二、工业相机的基本结构,Digital Image Processing Module,Lens Mount,IR Filter,Image Sensor,Drive Circuit,Transmitting Controller,Video Signal,Channel to control the camera,机器视觉培训系列教程（基础入培训）,第二节 工业相机,66,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,三、工业相机的基本原理1,图像传感器（Image sensor）：是一个由N行及M列感光单元（CCD Pixel）组成的矩阵。CCD的基本工作原理：当光子撞击到硅原子上时，会产生自由电子，再将这些自由电子收集在一起形成信号。,第二节 工业相机,67,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,三、工业相机的基本原理2,CCD的电荷存储器：能够存储一定量的电子。将电子释放出来之后所形成的电流，便可以量化地代表感光面上某点的明暗信息。CCD成象的“溢出”（Blooming）问题：当CCD象素接收到过多的光子，存储器中所收集的自由电子就会向周边的象素“溢出”。致使整个区域成象变亮。,第二节 工业相机,68,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,三、工业相机的基本原理3,相机拍照时间示意图电子快门时间可由用户自己设置。但相机传输速率（Frame rate）是相对固定的。因此，传输速率是相机的成像速度的“瓶颈”。例：电子快门速度可达1/1000秒，但成像却只能达到60帧/秒。,第二节 工业相机,69,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,按照图象传感器区分CCD相机：使用CCD感光芯片为图象传感器的相机 CMOS相机：使用CMOS感光芯片为图象传感器的相机 按照输出图像颜色区分：单色相机：输出图象为单色图像的相机。彩色相机：输出图象为彩色图像的相机。,四、工业相机分类（1）,第二节 工业相机,70,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,按照传感器类型区分面扫描相机传感器上像素呈面状分布的相机，其所成图象为二维“面”图象。线扫描相机传感器上呈线状（一行或三行）分布的摄像机，其所成图象为一维“线”图象。,四、工业相机分类（2）,第二节 工业相机,71,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,按输出信号区分 模拟信号相机从传感器中传出的信号，被转换成模拟电压信号，即普通视频信号，后再传到图象采集卡中。数字信号相机信号自传感器中的像素输出后，在相机内部直接数字化并输出。,四、工业相机分类（3）,第二节 工业相机,72,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,四、工业相机分类（5）,彩色VS黑白 黑白相机的每个像素仅仅采集亮度信号，对于彩色相机，则是借助于一个Bayer滤色片让每个像素来采集图象特定的色彩分量，然后利用后期的电路再重建出真实色彩，所以黑白相机的分辨率通常比具有同样像素数目和同级别后期处理电路的彩色相机搞出1020（in TVL).此外由于没有覆盖Bayer滤色片，黑白相机在弱光下面的灵敏度也更好一些。但是彩色相机在检测那些具有色彩敏感信息的目标的时候具有突出的优势。当然黑白相机也可以通过对光源色彩的控制实现这一功能。如果需要更高质量的彩色视频，就需要采用3CCD技术的彩色相机。,第二节 工业相机,73,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,四、工业相机分类（6）,模拟相机 VS.数字相机 相对来说模拟相机的价格比较低廉，使用比较简单。但是模拟相机存在一个分辨率和帧频率的上限，而且对于传输过程中的噪声和损耗也较为敏感。数字相机，通常具有更高的分辨率，当然价格也更昂贵，而且牵涉到比较复杂的安装调试工作，即使这个系统只需要最简单的功能，数字相机的传输距离通常较模拟相机短。,第二节 工业相机,74,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,数字相机最终将取代传统模拟相机CMOS芯片最终将取代传统CCD芯片CAMERALINK数字接口技术将流行FIREWIRE数字接口采集卡将被广泛使用专业的机器视觉专用相机将成为发展趋势,五、工业相机的发展趋势,第二节 工业相机,75,讨论与答疑,第二节 工业相机,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,76,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,概述光源的种类光源的照射方式颜色选择,第三节 机器视觉光源,第三节 机器视觉光源,内容提要,77,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,第三节 机器视觉光源,概述照明系统是机器视觉系统最为关键的部分，往往关系到系统的成败目的：将目标与背景尽可能地明显区分穏定均匀的光源極其重要光源是基准，打光是艺术,78,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,第三节 机器视觉光源,光源的种类,高频荧光灯,光纤卤素光源,LED光源,79,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,第三节 机器视觉光源,光源照射方,高频荧光灯,光纤卤素光源,LED光源,80,光源照射方式：背光测量系统的最佳选择,第三节 机器视觉光源,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,81,光源照射方式：亮场最直接的照明,第三节 机器视觉光源,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,82,光源照射方式：暗场适合光滑表面的照明,第三节 机器视觉光源,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,83,光源照射方式：结构光最简便的三维测量方法,第三节 机器视觉光源,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,84,光源照射方式：影子的利用最不直接的测量,第三节 机器视觉光源,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,85,光源照射方式：同轴光昂贵的灯,第三节 机器视觉光源,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,86,光源颜色选择,第三节 机器视觉光源,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,87,第三节 机器视觉光源,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,88,常用灯源分析,第三节 机器视觉光源,第二讲：机器视觉中的图像采集技术硬件基础知识,89,机器视觉光学系统选型,第三讲,机器视觉培训系列教程,90,第三讲：机器视觉光学系统选型,获得完美图像的6大要素光学系统选型流程如何选择相机如何选择镜头如何选择光源,内容提要,91,第一节,一、获得完美图像的6大要素（1）：高系统精度,系统精度（System accuracy）X方向系统精度（X方向象素值）视野范围（X方向）CCD芯片象素数量（X方向）Y方向系统精度（Y方向象素值）视野范围（Y方向 CCD芯片象素数量（Y方向）该指标取决于，相机分辨率及视野（FOV）,第三讲：机器视觉光学系统选型,92,第一节,一、获得完美图像的6大要素（1）：高系统精度,最佳视野（FOV）：让视觉系统“关心”的部分尽可能“充满”视野。通俗来说，FOV越小越“好”。相机分辨率相同视野越小系统精度越高视野相同相机分辨率越高系统精度越高,第三讲：机器视觉光学系统选型,93,第一节,一、获得完美图像的6大要素(2)：清晰成象,确定图像中所要检测的部分处于清晰的焦距之内当图像中检测部分不处于同一焦平面时，需要考虑镜头的景深注意：每一款镜头都有固定的“最短焦距”注意：每一款镜头相对于固定的光圈，都有自己固定的景深注意：缩小光圈可以加大景深。同时为保证正确曝光需要提高光强注意：小光圈拍照，可以使图像获得更多“细节”，图像效果更好,第三讲：机器视觉光学系统选型,94,第一节,一、获得完美图像的6大要素(3)：避免畸变,在定位及高精度测量的系统中，镜头畸变的影响尤其重要使用远心镜头进行系统标定,第三讲：机器视觉光学系统选型,95,第一节,一、获得完美图像的6大要素（4）：保持待测物体在成象中大小一致,在定位及识别系统中，这一点尤为重要控制待测目标位置相机拍照角度,第三讲：机器视觉光学系统选型,96,第一节,一、获得完美图像的6大要素（5）：图像中待测部分反差最大化,对于一个视觉系统来说，“黑白分明”的图像才是好图像选择适合的灯源,第三讲：机器视觉光学系统选型,97,第一节,一、获得完美图像的6大要素（6）：恰当的照明与曝光,避免阴影如果图像中待测区域处于阴影之下，图像将不能提供足够的反差，这将严重影响系统检测的精度避免过亮如果照明过亮，区域内亮部的光线会反射进暗部的区域，造成暗部区域内的细节损失如果曝光过度，会产生CCD“溢出”现象避免光线变化如果照明系统发生明暗变化，会造成图像明暗变化。这将直接影响系统运行的稳定性避免外界影响注意系统周围环境的影响，如生产线上的照明系统、室外阳光等等可移动的人或物会遮挡系统照明,第三讲：机器视觉光学系统选型,98,第一节,一、获得完美图像的6大要素：,小结#1：获得完美图像的6大要素及控制因素高系统精度。控制因素：视野、相机分辨率。清晰成象。控制因素：镜头、灯源避免畸变。控制因素：镜头、系统标定保持待测物体在成象中大小一致。控制因素：视野、拍照角度、待测物位置反差最大化。控制因素：灯源恰当的照明与曝光。控制因素：灯源、镜头小结#2：如何获得完美图像选择适合的灯源、镜头、相机学会如何使用、控制灯源、镜头、相机,第三讲：机器视觉光学系统选型,99,第三讲：机器视觉光学系统选型,100,第三讲：机器视觉光学系统选型 用户需求调查表,101,二、参数设计,第三讲：机器视觉光学系统选型,102,三、相机选型,第三讲：机器视觉光学系统选型,103,四、镜头选型,第三讲：机器视觉光学系统选型,104,第二节,五、光源选型流程,第三讲：机器视觉光学系统选型,105,Thank You,Expect Excellence,106,