机器视觉光源选型及应用案例.pdf

机器视觉硬件选型及应用案例 烟台致瑞图像技术有限公司 高志伟 机器视觉典型结构 2 2 机器视觉技术核心 输出 机器视觉技术主要包括图 像采集和图像处理两个过程，整 特征提取 体以图像为中心展开，如何得到 一副好的图像，是关乎整个系统 预处理 成败的关键。 采集 图像 3 图像采集器件选择 • 分辨率 相机 • 感光性能 • 其它 • 视野 镜头 • 畸变 • 分辨率 • 其它 • 成像效果 光源 • 空间限制 • 其它 • 滤光 配件 • 偏振 • 转向 • …… 4 4 相机选型 1.根据项目精度要求，确定相机分辨率； 2.考虑相机帧率是否满足要求； 3.根据项目情况选择合适的数据传输接口； 4.确定使用黑白相机还是彩色相机； 5.尺寸大小等其他问题。 5 5 镜头选型 1.根据相机芯片大小和工作空间限制确定使用镜头的焦距或者放大倍数； 2.考虑是否需要选用远心镜头； 3.确定镜头分辨率； 4.确定畸变率能否满足要求； 5.景深是否满足要求； 6.镜头是否兼容相机芯片尺寸； 7.超大视野或超小视野； 8.是否需要考虑透过光谱； 9.镜头是否要配合其他配件； 10.价格是否合理等其他问题。 6 光源选型 Ø 了解项目需求，明确要检测或者测量的目标； Ø 分析目标与背景的区别，找出两者之间最可能差异大的光学现象； Ø 根据光源与目标之间的配合关系，初步确定光源的发光类型； Ø 拿实际光源测试，以确定满足要求的打光方式； Ø 根据具体情况，确定适用于客户的产品。