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机器视觉系统的核心组成部分介绍

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发表于 2018-5-26 10:23:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
  机器视觉检测系统一般是通过CCD照相机将被监测的对象转换成图,传送给机器视觉是同种的图像处理系统实现的,在这个过程中,机器视觉系统地图像处理系统,会依据像素的分布和各个不同成像区域的亮度、颜色等不同的信息,将图像信号再次转化为数字化的信号。
  这些信号所反映出来的监测项目的特征,将作为输出结果,为电脑或者人工判断提供参考依据,进而达到自动化、提高效率的目标。机器视觉检测设备实现这些工作原理,需要有几个核心部分支持:

  1、照明系统,与机器视觉相关的照明系统,又被称为机器视觉光源。可以这么说,照明是影响机器视觉系统输入和判断的最重要的因素之一,因为它直接影响机器视觉系统输入数据的质量和分析依据,还有就是这个系统的实际应用效果。

  通常情况下,按照目前机器视觉光源行业的状况,是没有通用的机器视觉照明设备的,所以针对任何一个新开发的机器视觉系统,需要开发对应的机器视觉光源,找到最适用的照明设备和系统。

  2、镜头,镜头在很大程度上决定了成像的效果,而选择好的镜头,就需要关注体现镜头配置的几个关键因素:如焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影像至目标的距离、中心点、节点、畸变等,这些都决定着镜头的质量,也关系到机器视觉系统的判读水平。故而,选用工业镜头时必须考虑视野、工作距离,CCD(摄像机成像传感器装置的尺寸)等因素。

  3、图像采集和机器选型方面的结构。这些典型的结构决定了机器视觉系统的整体功能特性。由此可见,机器视觉领域,最重要最典型的结构就是机器视觉光源和工业镜头了,选择优质的机器视觉系统,必须先选择相应的机器视觉光源与之搭配,同时配置好优质的图像处理系统。


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