选择机器视觉组件

本文概述了机器视觉系统的组成部分 ，相机 ，镜头 ，光源 ，处理器和程序 。让老哥俱乐部先从相机开始 。

你在选择相机的首要考虑是需要的图像分辨率 。图像分辨率是相机中的图像传感器上的行和列的行数和列数 。图像分辨率越高 ，你的视觉系统就可以解决的部分就越详细 ，你的视觉系统的测量精度也就越高 。然而 ，更高的图像分辨率 ，创建更多的图像数据传输和处理 ，并可能会限制你的视觉系统的速度 。此外 ，更高的图像分辨率需要一个更高的质量和更昂贵的镜头 。 

 

选择相机  

下一个相机的特点 ，你需要考虑的是是否使用单色或彩色成像 。通常这将是一个简单的选择 。如果您的应用程序不需要识别的颜色 ，或者如果它只需要两个明显不同的颜色之间的 ，那么显然你应该选择一个单色相机 。大多数机器视觉应用程序使用单色相机 。

色彩是必需的 ，如在整理食物成熟或瑕疵 ，你有两个基本选择 ：单芯片彩色摄像机和三芯片彩色摄像机 。大多数彩色机器视觉系统使用一个单芯片彩色摄像机 。这种单一的图像传感器芯片有一个像一个单色相机的图像传感器 ，除了每个像素有一个在每个像素的颜色过滤器 ，只响应红色 ，或绿色 ，或蓝色的光 。最常见的安排这些颜色过滤器是由一排交替的红色和绿色的过滤器 ，和下一行组成的交替的绿色和蓝色的过滤器的一行的拜耳模式 。在摄像机的电路把从像素数据信号给一个红色 ，绿色和蓝色的值为每个像素 。

为单片机所指定的图像分辨率 ，是红色加上加绿色加蓝色像素的像素 。所以 ，在你的单芯片彩色摄像机红颜色的真实图像的分辨率是其指定的图像分辨率的1/4 。当选择一个单芯片彩色相机时 ，你必须考虑到这一减少的图像分辨率 。

三个芯片彩色摄像机类似于高端相机 。他们有一个棱镜组件 ，通过它的颜色将入射光在三个方向上分裂 ，并且在三个颜色路径中的每一个都有三个仔细对准的图像传感器 。这三个芯片的彩色相机给你最好的表现 ，但在一个非常显著的价格溢价 。

另一个考虑 ，你在选择一个相机是它的接口 。在智能相机中 ，相机和处理器是集成在一起的 ，没有相机处理器接口的用户考虑 。除了在日本，模拟相机仍然被广泛应用于机器视觉 ，所有的相机接口都是数字 。有几个选择 ：USB 3 ，Camera Link ，吉比特因特网 ，HS的链接 ，和CoaXPress 。这些接口的特性的描述超出了本文的范围 。然而 ，有些接口（Camera Link ，HS的链接 ，和CoaXPress）用于图像数据率很高 。如果你用的话 ，你会需要图像采集卡 ，安装在您的处理器 。其他接口（USB 3和千兆因特网）直接插入电脑不需要图像采集卡 ，并为许多机器视觉应用提供满意的图像数据速率 。

 

选择一个镜头

在选择相机后 ，您将需要选择一个镜头 。显然 ，镜头必须安装到相机 ，但它也必须提供正确的放大倍率和工作距离 ，以及与图像分辨率兼容 。对于真正紧凑的相机 ，你将有更小的镜头 ，更大的 ，更高分辨率的相机 ，你将有不同的镜头安装更大的镜头 。

在设置放大 ，你需要知道图像传感器的尺寸（HI）从你的相机数据表和您所需的视场（FOV）大小 。放大倍率（M）是喜视场比 。焦距（f）的透镜的放大率和工作距离（WD）你需要确定 。它可以从公式估计 ：

 

F = WD x M / (1 + M)

 

为了避免困难 ，找到一个镜头 ，准备一些灵活性工作距离或在大小的视野 。

该镜头还具有一个解决能力 ，不同的放大倍率 。镜头的分辨能力必须与相机的图像分辨率和图像传感器上的像素大小相匹配 。

 

照明

下一个你需要考虑的组件是光源 。经验丰富的机器视觉工程师都知道 ，最常见的原因与机器视觉应用的困难是选择正确的照明问题 。在制造环境中 ，在工程台上工作的一种照明技术可能是不可靠的 。

有两种基本方法 ：背光照明和前照灯 。在背光光源的位置 ，你的部分相对的相机侧面 。如果机械约束允许背光和零件的特征从它的轮廓清晰可见 ，然后背光通常给你最高的对比度的图像 。

在前照明中 ，您将光源放置在同一边的一部分作为相机 。光从一部分反射到相机 。前照明可以敏感的反射 ，纹理 ，高度或坡度的部分的表面的变化 。然而 ，前照明是最常见的照明形式的机器视觉应用 。你有很多不同的前照明方法定向聚光灯 ，投射清晰的阴影 ，环产生比较均匀的照明灯光 ，在轴扩散照明和顶灯产生近无影照明 。有效地选择一个良好的照明光源为机器视觉应用需要显著的经验 。

 

处理器的选择

下一步你可以考虑使用什么处理器 。有三种基本的选择 ：一台个人电脑 ，一个嵌入式处理器的相机 ，或一个单独的专用处理器 。正在设计的机器视觉系统的一个很大一部分使用的个人计算机或它的衍生物 。这种选择给你最有价值的处理能力 ，一个环境 ，与软件和可用的程序员是很好的支持 ，一个处理器来处理大量的相机的能力 。

当处理器被嵌入在相机中时 ，你有一个“智能相机” ，智能相机被广泛应用于机器视觉 。对于一个单一的相机应用程序 ，一个智能相机可能是最简单和最具成本效益的方法 。然而 ，一台电脑或笔记本电脑通常需要程序的智能相机 。当您的应用程序需要两个以上的相机 ，往往是智能相机将不是最低的成本的替代品，但你可能仍然发现他们有吸引力的其他原因 ，如易于维护 ，如果你已经在其他应用中使用智能相机 。

一个智能相机可能会有一个镜头 ，有时一个环的发光二极管（LED）提供照明 。镜头通常由供应商提供 ，以符合您的应用程序的要求 。

 

使用什么程序

机器视觉系统的最后一个元素 ，你需要考虑的是程序接口的摄像头 ，处理图像 ，并将结果与其他自动化组件连接 。幸运的是 ，机器视觉供应商在这方面取得了显着进展 ，在过去的二十年 。最聪明的相机来的软件 ，可以配置为一个应用程序 ，包括接口 ，没有任何计算机编程 。许多这些智能相机使用拖放图形化编程 ，其中的特定功能被拉到一个工作区 ，与线连接到其他功能块 ，然后通过改变属性调整 ，以提供最佳的性能 。

更复杂的图像处理是可能的 ，与高层次的软件库 。这些库给程序员提供了一个广阔的图像处理功能 。虽然这些软件包使非常复杂和强大的图像处理的发展 ，他们需要在图像处理的专业知识和在特定的软件包 。