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机器视觉的技术进展总结篇
yoguai2012 发表于 2012/5/16 15:13:59 790 查看 0 回复 [上一主题] [下一主题]
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在机器视觉系统中；关键技术有光源照明技术、光学镜头、摄像机、图像采集卡、图像处理卡和快速准确的执行机构等方面。在机器视觉应用系统中；好的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键；起着非常重要的作用；它并不是简单的照亮物体而已。光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量；在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别；增加对比度；同时还应保证足够的整体亮度；物体位置的变化不应该影响成像的质量。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理；物体的几何形状、背景等要素。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等；同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。光学镜头相当于人眼的晶状体；在机器视觉系统中非常重要。一个镜头的成像质量优劣；即其对像差校正的优良与否；可通过像差大小来衡量；常见的像差有球差、彗差、像散、场曲、畸变、色差等六种。
摄像机和图像采集卡共同完成对物料图像的采集与数字化。 高质量的图像信息是系统正确判断和决策的原始依据；是整个系统成功与否的又一关键所在。目前在机器视觉系统中；CCD 摄像机以其体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。 CCD 摄像机按照其使用的CCD 器件可以分为线阵式和面阵式两大类。 线阵CCD 摄像机一次只能获得图像的一行信息；被拍摄的物体必须以直线形式从摄像机前移过；才能获得完整的图像；因此非常适合对以一定速度匀速运动的物料流的图像检测；而面阵CCD 摄像机则可以一次获得整幅图像的信息。图像信号的处理是机器视觉系统的核心；它相当于人的大脑。 如何对图像进行处理和运算；即算法都体现在这里；是机器视觉系统开发中的重点和难点所在。随着计算机技术、微电子技术和大规模集成电路技术的快速发展；为了提高系统的实时性；对图像处理的很多工作都可以借助硬件完成；如DSP、专用图像信号处理卡等；软件则主要完成算法中非常复杂、不太成熟、尚需不断探索和改变的部分。
从产品本身看，机器视觉会越来越趋于依靠PC技术，并且与数据采集等其他控制和测量的集成会更紧密。且基于嵌入式的产品将逐渐取代板卡式产品，这是一个不断增长的趋势。主要原因是随着计算机技术和微电子技术的迅速发展，嵌入式系统应用领域越来越广泛，尤其是其具备低功耗技术的特点得到人们的重视。另外，嵌入式操作系统绝大部分是以C语言为基础的，因此使用C高级语言进行嵌入式系统开发是一项带有基础性的工作，使用高级语言的优点是可以提高工作效率，缩短开发周期，更主要的是开发出的产品可靠性高、可维护性好、便于不断完善和升级换代等。因此，嵌入式产品将会取代板卡式产品。由于机器视觉是自动化的一部分，没有自动化就不会有机器视觉，机器视觉软硬件产品正逐渐成为协作生产制造过程中不同阶段的核心系统，无论是用户还是硬件供应商都将机器视觉产品作为生产线上信息收集的工具，这就要求机器视觉产品大量采用标准化技术，直观的说就是要随着自动化的开放而逐渐开放，可以根据用户的需求进行二次开发。当今，自动化企业正在倡导软硬一体化解决方案，机器视觉的厂商在未来5-6年内也应该不单纯是只提供产品的供应商，而是逐渐向一体化解决方案的系统集成商迈进。
在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。
QCROBOT可提供此机器视觉模块及工程解决方案。