机器视觉系统之相机篇

3d相机机器视觉检测原理引言机器视觉技术在工业自动化、智能交通、医疗影像等领域得到了广泛应用。

3D相机是机器视觉技术中的重要工具，可以通过获取物体的三维信息，实现更精确的检测和测量。

本文将介绍3D相机的原理和应用，深入探讨其在机器视觉检测中的作用。

第一章3D相机基本原理1.1 3D相机概述3D相机是一种先进的成像设备，它不同于传统二维相机只能捕捉物体表面的平面信息，而是能够获取物体三维信息的神器。

通过激光、红外等技术，3D相机可以获取物体的深度信息，并将其转化为点云数据。

这使得3D相机在众多领域具有广泛的应用价值。

1.2三角法测距原理三角法是一种常用的测距方法。

其原理是通过在不同位置拍摄同一物体，利用拍摄点之间角度和距离关系，计算物体到相机之间的距离。

这种方法在实际应用中具有简单易懂、精度较高等优点。

1.3结构光原理结构光是一种在3D扫描中广泛应用的方法。

它通过投射特定结构图案（如条纹或格点）到物体表面，利用图案变形来计算物体表面的深度信息。

结构光方法具有测量速度快、精度高等特点。

1.4飞行时间原理飞行时间是另一种常用的测距原理。

它通过测量激光从相机发射到物体表面并返回的时间，来计算物体到相机的距离。

这种方法具有响应速度快、精度高等优点。

第二章3D相机应用领域2.1工业自动化在工业自动化领域，3D相机可以用于产品质量检测、零件尺寸测量等。

通过获取物体的三维信息，3D相机可以实现对产品外观和尺寸的精确检测，从而提高生产效率和质量。

2.2智能交通在智能交通领域，3D相机可以应用于车辆识别、车道偏离预警等。

通过获取车辆的三维信息，3D相机可以实现对车辆类型、速度和位置等参数的准确获取，从而提高交通管理效率和安全性。

2.3医疗影像在医疗影像领域，3D相机可以应用于手术导航、病灶检测等。

通过获取患者身体部位或病灶的三维信息，医生可以更准确地进行手术规划和诊断。

第三章3D相机技术发展趋势3.1 高分辨率随着科技的不断进步，3D相机的分辨率越来越高。

机器视觉系统3D工业相机介绍工业相机，选择TEO。

机器视觉系统3D工业相机介绍3D立体视觉的研究将具有重要的应用价值，其也是计算机视觉研究领域的重要课题之一。

立体视觉系统能够对视场范围内的标靶进行自动识别定位，可在复杂的背景环境下实现系统的现场标定。

通过对运动体上特征点的识别定位并对数据进行分析进一步获取运动体的位置三维坐标、姿态、特征点之间的相对距离。

随着各项研究的深入，其应用也必将越来越广泛，为行业的发展提供强大的技术支持。

目前3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。

它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。

这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。

大多数彩色摄像头都由单个采用彩色滤波器阵列或马赛克的传感器组成，这种马赛克一般由以特定模式覆盖在传感器像素上的红、蓝、绿(RGB)三色的光学滤波器组成。

然后马赛克通过将原始传感器数据转换成每个像素的RGB值进行解码，更高速度和更高性能的微处理器的出现催生了各种新型机器视觉应用。

其中，三维摄像头技术可以在生产期间测量物体的形状和色彩，这有助于提高产品质量，降低生产成本。

增加色彩功能进一步增加了质量和成本控制优势，就像人眼一样，机器视觉摄像头所感知的待查产品色彩是有差别的，这取决于照明光源、图像传感器类型及其镜头。

大多数机器视觉系统都提供灰度级产品图像分析，但在某些情况下，彩色机器视觉软件需要精确地检测产品图像的形状和轮廓。

现在，机器视觉设计人员正专注于开发各种用于实现比色法、更好的色度和亮度分解以及彩色马赛克解码的独立于硬件的算法。

3D立体视觉与人眼立体视觉相比，具有不可替代的优点，如精度高、扩展能力强大，连续工作时间长、不易损坏、保密性好、没有培训成本、结果易于保存和复制等优点，因此三D立体视觉技术的应用领域已经越来越广泛。

机器视觉在智能手机相机中的应用随着科技的快速发展，手机已经成为了我们不可或缺的日常工具之一。

而随着对手机拍照需求的不断增加，人们对手机相机性能的要求也日益提高。

为了满足这一需求，手机厂商在相机技术上进行了多方面的探索，其中机器视觉成为了智能手机相机的重要发展方向。

一、机器视觉在智能手机相机中的定义机器视觉是指计算机通过对图像和视频的处理来模拟人类视觉系统的过程。

在智能手机相机中，机器视觉技术被用于图像处理、拍照、识别等场景中。

它可以通过图像处理算法和机器学习算法来帮助用户实现更好的拍摄和识别体验。

二、机器视觉在智能手机相机中的应用1. 焦点跟踪：机器视觉可以帮助用户在拍摄时快速地锁定焦点，使照片更加清晰。

通过对图像中物体的检测和追踪，机器视觉可以实现更加准确的自动对焦功能。

2. 人脸识别：人脸识别技术是机器视觉中的重要应用之一。

它可以通过对图像中的人脸进行检测和识别，来帮助用户实现更简单、便捷的拍照体验。

智能手机相机中的人脸识别功能可以自动识别人脸，并帮助用户调整对焦和光线等参数，确保拍摄出的照片更加清晰明亮。

3. 智能场景识别：智能手机相机中的机器视觉技术还可以通过对场景的检测和识别，来自动调整相机的设置，以达到更好的拍摄效果。

比如在拍摄食物时，相机可以自动调整饱和度和对比度等参数，以突出食物的颜色和质感。

4. 智能美颜：在智能手机相机中，美颜功能也是机器视觉技术的一大应用。

它通过对肤色和瑕疵等进行检测，然后自动去除肤色不均、痘痘等瑕疵，使拍摄出的照片更加美观自然。

5. AR 识别：AR 技术已成为手机拍摄场景中的一个重要元素。

机器视觉通过对AR 图像的识别，可以实现对AR 图像的跟踪与稳定，使得用户可以更加直观、生动地体验 AR 技术带来的乐趣。

三、机器视觉在智能手机相机中的未来发展目前，随着机器视觉技术的不断成熟，越来越多的手机厂商开始将机器视觉应用于自己的智能手机相机中。

未来，随着对拍照体验要求的不断提高，机器视觉技术在智能手机相机中的应用也将进一步扩大和深入。

机器视觉（相机、镜头、光源）全面概括分类：机器视觉2013-08-19 10:52 1133人阅读评论(0) 收藏举报机器视觉工业相机光源镜头1.1.1视觉系统原理描述机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

2.1.1视觉系统组成部分视觉系统主要由以下部分组成1.照明光源2.镜头3.工业摄像机4.图像采集/处理卡5.图像处理系统6.其它外部设备2.1.1.1相机篇详细介绍：工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD（ChargeCoupled Device）或CMOS（Complementary Metal OxideSemiconductor）芯片的相机。

CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。

它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。

CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。

这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。

典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。

CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。

CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初，90 年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。

CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部像素的编程随机访问的优点。

机器视觉中用的工业相机与普通相机的区
别
机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。

机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和(或者)显示的机器设备上。

作为机器的“眼睛”,相机占据非常重要的地位。

按照不同标准可分为标准分辨率数字相机和模拟相机等。

根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机线扫描CCD和面阵CCD;单色相机和彩色相机。

那么工业相机和我们日常生活中用的普通相机有什么区别呢?
1、工业相机的快门时间非常短,可以抓拍快速运动的物体,工业相机的快门时间般都是微秒级的,配合光源、频闪控制器以及全屏曝光,可以有效解决拖影等问题。

2、工业相机的拍摄速度远远高于一般相机。

工业相机每秒可以拍摄十幅到几百幅甚至更多的图片,而一般相机只能拍摄2-3幅图像,相差甚远。

3、工业相机的图像传感器是逐行扫描的,而一般摄像机的图像传感器是隔行扫描的,甚至是隔三行扫描的。

逐行扫描的图像传感器生产比较困难,成品率低,出货量也少,例如Dalsa、avt等,价格相对比较昂贵。

4、工业相机输出的是裸数据,其光谱范围也往往比较宽,比较适台进行高质量的图像处理算法,普遍应用于机器视觉系统中。

而一般相机(DSC)拍摄的图片,其光谱范围只适合人眼视觉,并且经过了MPEG压缩,图像质量也较差。

由于工业相机区别于普通相机的技术优势,工业相机更多的应用到各大领域中。

【视觉】线扫相机——机器视觉中无限制物体的检测在机器视觉中，在检测连续物体或者滚动物体时，线扫相机是最佳的解决方案。

通常，它们能提供很高的分辨率，因为它们要求很高的速度和数据率。

一、多条窄带拼成一副图像线扫相机只抓取一行作为图像发送到电脑，主机电脑将所有的行进行组织拼接。

如果不停止抓取，几乎可以创建一个无限大的图像。

在印刷行业、纺织、旋转或者移动物体的检测应用时，线扫相机是最佳的解决方案。

二、详解线扫相机1.线扫相机的历史可以检测黑白单线CCD芯片随着传真机第一次进入市场。

事实上，目前大部分文件扫描仪依然基于这个原理。

这种情况下，条状传感器是位于物体下方的。

随着传感器的微型化和分辨率的提高，传感器已经进一步远离物体。

今天，线扫相机被集成到传统相机上，可以搭配标准的镜头进行操作。

2.线扫相机的光学设计(1)相机—物体关系人眼或者标准的照相机在一个时刻获取一幅图像，对于静止物体和运动物体是没有区别的。

同一时刻，所有的图像数据都会被收集。

线扫相机需要物体或者相机运动，最后的图像大小一方面取决于相机的分辨率，另一方面取决于主机拼接的线数。

有两种搭建线扫相机的方式：·相机静止，物体运动·相机运动，物体静止相机和物体同时移动，在大多数场合下没有意义。

线扫相机一次只取图像的一行，随着被检测物体运动，一行接一行地采集，因此用线扫相机采集的一个2D图像的每一行都是在不同时间点采集的。

这与面阵相机来或者人眼采集图像在机器视觉软件理解的意义上来说，是不一样的。

(2)线扫镜头从上到下文件扫描仪对比，线扫相机需要镜头，这与面阵相机是完全相同的。

但是作为线扫相机，提供很高的分辨率（最高16K/线），相机需要拥有高质量镜头与合适的MTF。

(3)线扫光源与面阵相机最大的不同就是光源的搭建，为了获取相同的行（物体运动很快），你必须要照亮一条线，但由于速度很快（一般在us级别），因此线扫相机经常需要很高亮度的光照（高达1000000lux）。

机器视觉选型相机规则机器视觉是一种模拟人眼进行图像识别和处理的技术，广泛应用于工业自动化、无人驾驶、安防监控等领域。

而相机作为机器视觉的重要组成部分，其选型规则对于机器视觉系统的性能和稳定性具有关键影响。

本文将从分辨率、帧率、感光元件、镜头、接口等方面介绍相机选型的规则。

一、分辨率相机的分辨率是指图像的像素数量，通常用横向像素数和纵向像素数表示。

分辨率越高，图像细节越丰富，但也会增加图像处理的计算量。

在选择相机分辨率时，需根据实际应用场景和需求来确定，避免过高或过低的分辨率。

二、帧率帧率是指相机每秒传输的图像帧数，常用单位为fps（Frames Per Second）。

帧率越高，图像的连续性越好，适用于高速运动物体的检测和追踪。

但高帧率相机通常价格昂贵，且会增加数据处理的复杂度。

三、感光元件感光元件是相机的核心部件，决定了图像的质量和灵敏度。

常见的感光元件有CCD和CMOS两种。

CCD感光元件具有较高的图像质量和低噪声特性，适用于对图像质量要求较高的应用场景；而CMOS感光元件则具有低功耗、高速度、集成度高等优势，适用于对帧率要求较高的应用场景。

四、镜头镜头是相机的光学系统，直接影响图像的清晰度和视场范围。

选择镜头时，需考虑焦距、光圈、视场角等参数。

焦距决定了镜头的放大倍数，光圈决定了镜头的透光能力，视场角决定了镜头的拍摄范围。

根据实际需求，选择合适的镜头参数，以获得清晰、准确的图像。

五、接口相机与其他设备的连接通常通过接口完成，常见的接口有USB、GigE、Camera Link等。

USB接口简单易用，适用于小型相机和低带宽应用；GigE接口具有较高的传输速度和稳定性，适用于大带宽应用；Camera Link接口则适用于对图像传输速度和稳定性要求较高的应用。

总结起来，机器视觉选型相机的规则包括分辨率、帧率、感光元件、镜头和接口。

在选型时，需根据实际应用需求和预算来确定各项参数。

同时，还需要考虑相机的稳定性、可靠性和兼容性等因素，以确保机器视觉系统的正常运行和性能表现。

视觉相机是一种通过光学传感器捕捉图像并转换为电子信号的设备。

其工作原理涉及到光学、电子学和图像处理技术。

以下是一般视觉相机的工作原理：
1. 光学系统：视觉相机的前端通常包括透镜或镜头，用于聚焦光线到图像传感器上。

透镜的形状和特性决定了图像的焦距和清晰度。

2. 图像传感器：图像传感器是视觉相机的核心部件。

它位于相机内部，接收透过透镜传入的光线，并将光信号转换为电子信号。

常见的图像传感器包括CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体）。

3. 光电转换：光线击中图像传感器的感光单元，激发电子。

在CCD 中，电荷在传感器内传递，而在CMOS中，每个像素都有一个转换器，将光信号转换为电子信号。

4. 信号放大和转换：图像传感器输出的电子信号需要被放大和转换为数字信号，以便进行后续的处理和存储。

这一过程通常由模数转换器（ADC）完成。

5. 数字信号处理：数字信号被传送到图像处理器，其中进行各种图像处理操作，如增强、滤波、压缩等，以提高图像质量或满足特定的应用需求。

6. 数据输出：处理后的图像数据最终被输出到相机的输出接口，通常是数字接口（如USB、HDMI）或模拟接口。

总体而言，视觉相机的工作原理涉及将光学信号转换为电子信号，然后经过信号处理和数字化，最终输出图像数据。

这些步骤的效果决定了相机的分辨率、感光性能和图像质量。

在不同应用中，视觉相机可以根据需求进行不同的优化和定制。

机器视觉系统中国大恒中国大恒（（集团集团））有限公司北京图像视觉技术分公司—镜头篇镜头－影响图像质量的关键因素图像质量的参数影响图像质量的因素分辨率（Resolution）镜头摄像机显示设备对比度（Contrast）镜头光源摄像机景深（Depth of Field）镜头失真（Distortion），也叫畸变镜头投影误差镜头主要内容光学系统的基本概念及相关知识 镜头的基本参数及相关知识如何选择镜头光学系统的基本概念及相关知识光学系统的基本概念光心和主轴光心是透镜的光学中心；主光轴又叫主轴，是指透镜通过光心的两个折射面曲率中心的连线及其延长线；透镜除了主光轴外，还有副光轴，凡是其他通过光心的任一直线都叫做透镜的副光轴；一个透镜的主光轴只有一个，而副光轴却有无数个光学系统的基本概念光心和主轴光学系统的基本概念焦点和焦平面光学系统的基本概念主点和主平面光学系统的基本概念共轭关系：在透镜成像过程中，物方的每一个点在像方都有相对应的一个点，每一条直线都有相对应的一条直线，每一个平面都有相对应的一个平面，物与像之间的这种相互关连的对应关系就是共轭关系。

光学系统的基本概念焦距焦距、、物距和像距从物方主点H 至物方主焦点F 的距离为物方焦距f 或称为前焦距。

从像方主点H′至像方焦点F′的距离为像方焦距f′或称为后焦距。

物方焦距和像方焦距统称为焦距。

透镜的物方主点到物平面的距离，称为物距。

透镜的像方主点到像平面的距离，称为像距。

薄透镜成像原理物距L像距L′影像性质L=∞L′= f 缩小的倒立实像,物与像分别位于镜头前后两则L 由∞向2f 值缩短L′由f 值向2f 值延长同上1:1 薄透镜成像原理L=2fL′=2f 的倒立实像,物与像分别位于镜头前后两侧L 由2f 值向f 值缩短L′由2f 值向∞延长放大的倒立实像,物与像分别位于镜头前后两侧L= fL′=∞同上(注:理论上成立,实际上并不成立)L ＜f L′＞f 放大的倒立虚像,物与像位于镜头的同侧共轴光学系统共轴光学系统共轴光学系统：：若光学系统的全部界面都由球面和平面构成，且个球面的球心均位于同一直线上，则该光学系统称为共轴光学系统；目前目前，，绝大部分工业镜头都属于共轴光学系统系统。

sCMOS又称为“科学级CMOS”,它是在传统的CMOS芯片制造工艺及处理能力基础上进行改进,设计出的一类新型CMOS器件1.sCMOS避除了传统的CMOS芯片高暗电流,高读出噪声,低填充因子和一致性差等缺点,但继承了CMOS高速、低消耗等优点.
1、原理
sCMOS芯片在高分辨率下实现高速采集,是对芯片的读出电路进行了改进;在元信号的顶部和底部分别采用独立的输出,即双输出,输出后信号被双列放大一路低增益、一路高增益,并分别进行AD转换,因此能够将读出噪声降到最小,同时采用分立的增益设置,最终信号是高增益和低增益两个通道的信号的重组,这样就可以从很小的芯片获得高动态范围.
图sCMOS双路读出成像原理
此外利用片上CDS功能减小噪声,同时制冷与恒温设计减低暗电流噪声干扰.sCMOS芯片还采用微透镜技术,最大程度收集有效光信号,提高灵敏度.同时增加侧翼anti-blooming沟道,提高了芯片anti-blooming指标2.
2、选型
sCMOS相机具有独特的技术优势,因此相机性能更高.
选择sCMOS相机时,需要考虑分辨率、帧频、动态范围、噪声等几个参数,相机是否需要制冷等.深度制冷主要目的是降低暗电流噪声,只有当曝光时间较长时,相机的主要噪声源才为暗电流噪声.因此当相机大于100ms的曝光时间工作时,选择深度制冷更好.。

机器视觉的五大典型架构和应用案例如今，随着工业4.0的到来，机器视觉技术在工业自动化中逐渐起着十分重要的地位，机器视觉技术的不断创新，推动了工业自动化、智慧安防以及人工智能等行业的进步，机器视觉技术的发展为这项技术所能应用的领域也带来了更多发展潜力与机会。

大家都说人类感知外界信息的80%是通过眼睛获得的，图像包含的信息量是最巨大的。

那么机器视觉技术的出现，就是为机器设备安上了感知外界的眼睛，使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。

今天，咱们就来感受一下机器视觉技术的魅力。

机器视觉的五大典型架构1.照明还记得当初在参加一场有关机器视觉技术会议的时候，一位技术大牛特意强调了机器视觉中关于照明的重要性。

据了解，照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。

光源可分为可见光和不可见光。

常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。

可见光的缺点是光能不能保持稳定，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实践过程中急需要解决的问题。

另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。

照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。

其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。

前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。

结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。

频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。

2.镜头镜头相当于人类眼球的存在，它在机器视觉系统中主要负责光束调制，并完成信号传递。

据了解，目前为止市面上大多数的镜头都能够满足机器视觉应用的需求，但是更专业的机器视觉系统可能需要定制的镜头和涂层。

幸运的是，许多具有内部生产能力的镜头制造商，已经准备好定制镜头来满足这些应用需求。

当然，这些定制镜头会比较昂贵，因此它们通常仅用于那些对成本不敏感的特定成像系统中（例如军事应用），或是大批量消费产品的生产线中。

机器视觉系统中相机的分类工业相机作为机器视觉系统中的核心部件，对于机器视觉系统的重要性是不言而喻的。

依据分类的不同，相机又分为许多种。

下面我们来总结一下。

1按芯片技术分类：CCD相机VSCMoS相机芯片主要差异在于将光转换为电信号的方式。

对于CCD传感器，光照耀到像元上，像元产生电荷，电荷通过少量的输出电极传输并转化为电流、缓冲、信号输出。

对于CMC)S传感器，每个像元自己完成电荷到电压的转换，同时产生数字信号。

2按靶面类型分类：面阵相机vs线阵相机相机不仅可以依据传感器技术进行区分，还可以依据传感器架构进行区分。

有两种主要的传感器架构：面扫描和线扫描。

面扫描相机通常用于输出直接在监视器上显示的场合。

线扫描相机用于连续运动物体成像或需要连续的高辨别率成像的场合。

线扫描相机的一个自然的应用是静止画面(WebInSPeCtiOn)中要对连续产品进行成像，比如纺织、纸张、玻璃、钢板等。

同时，线扫描相机同样适用于电子行业的非静止画面检测。

像德国KaPPa相机依据它CCD的规格也会有线阵、面阵之分。

3按输出模式分类：模拟相机vs数字相机依据相机数据输出模式的不同分为模拟相机和数字相机，模拟相机输出模拟信号，数字相机输出数字信号。

模拟相机和数字相机还可以进一步细分，比如德国KaPPa相机按数据接口又包括：USB2.0接口、EE1394a/FireWire.CameraLink接口、千兆以太网接口。

模拟相机分为逐行扫描和隔行扫描两种，隔行扫描相机又包含EIA、NTSC›CeIR、PAL等标准制式。

有关接口技术的具体介绍请参考采集卡及采集技术部分。

4彩色相机vs黑白相机黑白相机直接将光强信号转换成图像灰度值，生成的是灰度图像；彩色相机能获得景物中红、绿、蓝三个重量的光信号，输出彩色图像。

彩色相机能够供应比黑白相机更多的图像信息。

彩色相机的实现方法主要有两种，棱镜分光法和Bayer滤波法。

棱镜分光荣色相机,采用光学透镜将入射光线的R、G、B重量分别，在三片传感器上分别将三种颜色的光信号转换成电信号(如下图所示)，最终对输出的数字信号进行合成，得到彩色图像。