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机器视觉系统的内容及应用
yoguai2012 发表于 2012/6/7 16:19:31 885 查看 1 回复 [上一主题] [下一主题]
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1机器视觉的研究内容
人们从外界环境获取的信息中,80 %来自于视觉,其它来自于触觉、听觉、嗅觉等感觉器官。当人们的眼睛从自己周围的环境获取大量信息,并传入大脑后,由大脑根据知识或经验对信息进行加工、推理等处理工作,最后识别、理解周围环境,包括环境内的对象物,如运动物体与物体间的相对位置、形状、大小、颜色、纹理、运动还是静止等。机器视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能,从图像或图像序列中提取信息,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。机器视觉研究的基本目的之一就是要寻找人类视觉规律,从而开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统。对于机器视觉系统来说,输入是表示三维景物投影的灰度阵列(可以有若干个输入阵列) ,这些阵列可提供从不同方向、不同视角、不同时刻得到的信息。希望的输出是对图像所代表景物的符号描述。通常这些描述是关于物体的类别和物体间的关系,但也可能包括如表面空间结构、表面物理特性(形状、纹理、颜色、材料) 、阴影以及光源位置等信息。目前许多机器视觉专家都是在马尔(Marr) 创立的视觉计算理论框架下求索。
2 机器视觉与人类视觉的差异
对于人的视觉来说,由于人的大脑和神经的高度发展,其目标识别能力很强。但是,人的视觉也同样存在障碍,例如,即使具有一双敏锐视觉和极为高度发达头脑的人,一旦置于某种特殊环境(即使曾经具备一定的检验知识) ,其目标识别能力也会急剧下降。事实上人们在这种环境下,面对简单物体时,仍然可以有效而简便地识别,而在这种情况下面对复杂目标或特殊背景时,才会在视觉功能上发生障碍,两者共同的结果是导致目标识别的有效性和可靠性的大幅度下降。将人的视觉引入机器视觉中,机器视觉也存在着这样的障碍。它主要表现在3 个方面:1) 如何准确、高速(实时) 地识别出目标;2) 如何有效地增大存储容量,以便容纳足够细节的目标图像;3) 如何有效地构造和组织出可靠的识别算法,并且顺利地实现。前两者相当于人的大脑这样的物质
3，
4，双线彩色线阵摄像机介绍，双线扫描模型的彩色摄像机。它提供了极好的色彩还原度、灵活性和低成本。 在双线线阵CCD中，一线阵CCD交替感应R、B分量，另一线阵CCD感应G分量。同时，摄像机提供了多种颜色输出格式来满足不同的颜色要求，包括RGB、RG/BG或者G。 该款摄像机也集成了一些高级特性，比如平场校正、自动白平衡、并且可对光源进行预校准。
特性
分辨率2k/4k
RGB、RG/BG或者G输出格式
曝光控制和高光溢出抑制
低成本、性价比高
自动白平衡
颜色校正
平场校正
光源预校正
应用领域
木材，瓷砖和纸张检测
棉纺织品检测
食品、医药和烟草检测
性能指标
分辨率 2048 × 2/4096 ×2
总数据率 80MHZ
最大行频18/9kHZ
像元尺寸14 ×14μm/12 ×12μm
数据格式8,12bit
输出接口Base Camera Link
镜头接口 M42 × 1, C, F mount
响应度 700 / 400 DN(nJ/cm2)@0dB, 12 bit
动态范围 60dB
增益范围 ±10 dB
尺寸72 × 60 × 50 mm (2k)/ 85 × 65 × 50mm (4k)
重量 300 g
工作温度 10 -50 °C
电源 12 - 15 V
工耗9W
执行标准 CE, RoHS
QCROBOT可提供此机器视觉模块及工程解决方案。