机器视觉系统的组成

机器视觉系统是指使用计算机来实现人类视觉功能，即使用计算机来实现对客观三维世界的识别。根据目前的理解，人类视觉系统的感知部分是视网膜，它是三维采样系统。三维对象的可见部分被投影到视网膜上，人们使用投影到视网膜上的二维图像来从三个维度上理解该对象。所谓的三维理解是指对形状，大小，距观察点的距离，纹理以及被观察对象的运动特性（方向和速度）的理解。

机器视觉系统主要由三部分组成：图像采集，图像处理和分析，输出或显示。

近80％的工业视觉系统主要用于检查，包括提高生产效率，控制生产过程中的产品质量以及收集产品数据。产品分类和选择也集成在检测功能中。下面通过生产线中使用的单摄像机视觉系统描述系统的组成和功能。

视觉系统检查生产线上的产品，以确定产品是否满足质量要求，并根据结果生成相应的信号并将其输入到上位机。图像采集设备包括光源，照相机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备与制造过程有关，包括过程控制器和警报设备。数据它被传输到计算机进行分析和产品控制。如果发现不合格产品，警报器将发出警报并将其从生产线中移除。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息源，它也可以与其他CIMS系统集成。

图像采集

图像采集实际上是将视觉图像和被测对象的内部特征转换为可以由计算机处理的一系列数据。它主要由三个部分组成：

* 灯光

＊图像焦点形成

＊图像确定和相机输出信号的形成

1，照明

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30％的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，因此有必要为每个特定的应用示例选择相应的照明设备，以达到最佳效果。

过去，许多工业机器视觉系统使用可见光作为光源，主要是因为可见光易于获得，价格低廉且易于操作。几种常用的可见光源是白旗灯，荧光灯，水银灯和钠灯。但是，这些光源的最大缺点之一是光能不能保持稳定。以荧光灯为例，在使用的头100小时内，光能将下降15％，并且随着使用时间的增加，光能将继续下降。因此，如何在一定程度上保持光能的稳定是实际应用过程中亟待解决的问题。

另一方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，因此输出图像数据将是有噪声的。通常，使用防护屏来减少环境光的影响。

由于上述问题，在当今的工业应用中，对于一些苛刻的检查任务，经常使用诸如X射线，超声波等的不可见光作为光源。但不是可见光不利于检测系统的运行，价格相对较高。因此，目前，在实际应用中仍将可见光用作光源。

照明系统根据其照明方法可分为背光照明，前向照明，结构照明和频闪照明。其中，背光是将要测量的对象放置在光源和相机之间。它的优点是可以获得高对比度的图像。前向照明是指光源和摄像机位于待测物体的同一侧，便于安装。结构化照明是将光栅或线光源投射到被测物体上，并根据其产生的畸变对被测物体的三维信息进行解调。频闪照明是将高频光脉冲照射到物体上，并且照相机需要与光源同步。

2，图像焦点的形成

就像通过相机拍摄照片一样，被测物体的图像通过镜头聚焦在敏感元件上。区别在于相机使用胶卷，而机器视觉系统使用传感器捕获图像，而传感器将可见图像转换为电信号，便于计算机处理。

机器视觉系统中的摄像机应根据实际应用需求选择，其中摄像机的镜头参数是重要指标。镜头参数分为四个部分：放大倍率，焦距，景深和镜头安装。

3，图像确定与摄像头输出信号的形成

机器视觉系统实际上是光电转换设备，它转换传感器接收到的镜头图像并转换计算机处理的电信号。相机可以是电子管或固态感应单元。

电子管摄像机是较早开发的，并在1930年代应用于商业电视。它使用包含光感测元件的真空管进行图像感测，并将接收到的图像转换为模拟电压信号以进行输出。具有RS-170输出格式的相机可以直接在商用电视上显示器连接。

固态摄像头是在1960年代后期开发的，当时美国的贝尔电话实验室发明了电荷耦合器件（CCD）。它由分布在每个像素上的光电二极管的线性阵列或矩形阵列组成，并且通过以一定顺序输出每个二极管的电压脉冲来实现将图像光信号转换为电信号的目的。输出电压脉冲序列可以直接输入到RS-170格式的标准电视监视器中，也可以输入到计算机的存储器中进行数值处理。 CCD现在是最常用的机器视觉传感器。