机器视觉

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

简介

机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。 

机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度


发展

如今,中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一,应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心,高要求的零部件加工及其相应的先进生产线,使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。

经历过长期的蛰伏,2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年,中国机器视觉市场规模达到8.3亿元,同比增长48.2%,其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%,工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅,皆为2007年以来的最高水平。

2011年,中国机器视觉市场步入后增长调整期。相较2010年的高速增长,虽然增长率有所下降,但仍保持很高的水平。2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元,同比增长30.1%,增速同比2010年下降18.1个百分点,其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速,光源也达到了28.6%的增长幅度,增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币,增长35.1%。市份额达到了46.3%。电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。


特点

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。[


基本构造

一个典型的工业机器视觉系统包括:光源镜头(定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头)、 相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。

系统可再分为

一、采集和分析分开的系统。

主端电脑(Host Computer)

影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器

影像摄影机

定焦镜头镜头

显微镜头

照明设备

Halogen光源LED光源

高周波萤光灯源

闪光灯源

其他特殊光源

影像显示器

LCD

机构及控制系统

PLC、PC-Base控制器

精密桌台

伺服运动机台

二、采集和分析一体的系统

智能相机(图像采集和分析一体)

其他配套外围设备:光源、显示、PLC控制系统等等。


工作原理

机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等,实现自动识别功能。

典型结构

一个典型的机器视觉系统包括以下五大块:

照明

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。

镜头

FOV(Field of Vision)=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM(零件测量公差比)

镜头选择应注意:

①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变

视觉检测中如何确定镜头的焦距

为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素:

· 视野 - 被成像区域的大小。

· 工作距离 (WD) - 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。

· CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。

· 这些因素必须采取一致的方式对待。如果在测量物体的宽度,则需要使用水平方向的 CCD 规格,等等。如果以英寸为单位进行测量,则以英尺进行计算,最后再转换为毫米。

参考如下例子:有一台 1/3” C 型安装的 CCD 摄像机(水平方向为 4.8 毫米)。物体到镜头前部的距离为 12”(305 毫米)。视野或物体的尺寸为2.5”(64 毫米)。换算系数为 1” = 25.4 毫米(经过圆整)。

FL = 4.8 毫米 x 305 毫米 / 64 毫米

FL = 1464 毫米 / 64 毫米

FL = 按 23 毫米镜头的要求

FL = 0.19” x 12” / 2.5”

FL = 2.28” / 2.5”

FL = 0.912” x 25.4 毫米/inch

FL = 按 23 毫米镜头的要求

注:勿将工作距离与物体到像的距离混淆。工作距离是从工业镜头前部到被观察物体之间的距离。而物体到像的距离是 CCD 传感器到物体之间的距离。计算要求的工业镜头焦距时,必须使用工作距离

高速相机

按照不同标准可分为:标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:

按成像色彩划分,可分为彩色相机和黑白相机;

按分辨率划分,像素数在38万以下的为普通型,像素数在38万以上的高分辨率型;

按光敏面尺寸大小划分,可分为1/4、1/3、1/2、1英寸相机;

按扫描方式划分,可分为行扫描相机(线阵相机)和面扫描相机(面阵相机)两种方式;(面扫描相机又可分为隔行扫描相机和逐行扫描相机);

按同步方式划分,可分为普通相机(内同步)和具有外同步功能的相机等。

图像采集卡

图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是

 它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等等。
  比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如,可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。

视觉处理器

视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时,采用视觉处理器加快视觉处理任务。采集卡传输图像到存储器,进而计算分析。当前主流配置的PLC,且配置较高,视觉处理器已经几乎退出市场。