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    一个完整的机器视觉系统架构有哪些?

    2020-05-12 09:00:09

    机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。对机器视觉有所了解的人都知道,机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等等)。那么,一个完整的机器视觉检测系统架构有哪些呢?下面就由瑞视特科技小编来给大家介绍一下。


    1.照明


    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。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。


    一个完整的机器视觉系统架构有哪些?

    2.工业相机


    工业相机在机器视觉系统中最本质的功能就是将光信号转变为电信号。与普通相机相比,它具有更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。工业相机有cmos相机、ccd彩色相机、面阵相机、CAMERA-LINK相机、行扫描相机、红外相机、高速相机、1394接口相机。


    3.图像采集卡


    虽然图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是它扮演一个非常重要的角色,直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等。比较典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA采集卡和GigE千兆网采集卡。这些采集卡中有的内置多路开关,可以连接多个摄像机,同时抓拍多路信息。


    4.镜头


    镜头在机器视觉中担任着光束调制,并完成信号传递。目前市场上大多数的镜头都能够满足机器视觉应用的需求,但是也有很多专业的机器视觉系统需要定制镜头。


    5.机器视觉软件


    机器视觉软件是机器视觉系统中自动化处理的关键部件,根据具体应用需求,对软件包进行二次开发,可自动完成对图像采集、显示、存储和处理。通过前期传送给专用的图像处理软件,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;机器视觉软件再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


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