机器视觉与视觉光源剖析课件.ppt

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时间:2020-07-26

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1、机器视觉与视觉光源主要内容什么是机器视觉机器视觉的组成机器视觉与视觉光源视觉光源的分类视觉光源的选择与案例分析一什么是机器视觉(一)机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置(二)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)把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备装置二机器视觉的组成(一)根据过程来分为四个过程图像采集图像处理特

2、性提取判决和控制(二)根据组件来分光源光学系统相机图像采集卡图像处理软件显示器输入输出控制三机器视觉与视觉光源机器视觉与视觉光源的关系光源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至少30%的应用效果,照明系统的好坏也直接关系到系统的成败四视觉光源的分类(1)结构来分视觉光源环形光源条形光源同轴光源方形光源结构光源视觉光源示意图环形光源条形光源同轴光源方形光源(2)按照明方式来分视觉光源正面照明背面照明垂直照射掠射背光黑背景频闪照明示意图垂直照射掠射照射背光照射条形光照射五视觉光源的选择与案例分析(一)光源选择的原则1、将感兴

3、趣部分和其他部分的灰度值差异加大2、尽量消隐不感兴趣部分3、提高信噪比,利于图像处理4、减少因材质、照射角度对成像的影响(二)光源好坏的标准(1)对比度机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度,从而易于特征的区分(2)亮度当选择两种光源的时候,最佳的选择是选择更亮的那个(3)鲁棒性另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度最小(4)光源均匀性不均匀的光会造成不均匀的反射。均匀关系到三个方面。第一,对于视野,在摄像头视野范围部分应该是均匀的。简单的说,图像中暗的区域就是缺少反射光,

4、而亮点就是此处反射太强了。不均匀的光会使视野范围内部分区域的光比其他区域多。从而造成物体表面反射不均匀(假设物体表面的对光的反射是相同的)(5)颜色光源的颜色及测量物体表面的颜色决定了反射到摄像头的光能的大小及波长(6)显色性指数(三)案例分析(1)环形光源应用:1.      IC元件检测2.显微镜照明3.球形物体照明4.液晶校正5.集成电路印字检测检测内容:麻将字符识别,异物检测.采用底角度照明,既能突出麻将字符的轮廓特征,又能体现字符内的异物。采用低角度照射方式,因此也适合于划痕等缺陷的检测。环形光系列光源采用高密度LED阵列,亮度高,可

5、解决对角照射阴影问题,此系列光源主要应用于PCB基板检测、IC元件检测、集成电路印字检查等领域麻将字符内杂质检测(2)条形光源应用:1.金属、玻璃等表面检测2.表面裂缝检测3.      LCD面板检测4.线阵相机照明5.图像扫描由于牙膏尾部的字符与表面颜色相同,且字符本身特征不明显,因此须选用条形光,条形光角度可以随意调节条形光源是较大方形结构被测物体的首选光源,照射角度和安装随意可调,主要应用于金属表面检查、图像扫描、表面裂缝检测和LCD面板检测等。牙膏尾部条码检测(3)同轴光源应用:1.此系列光源最适宜用于反射度极高的物体,如金属、玻璃、

6、胶片、晶片等表面的划伤检测2.芯片和硅晶片的破损检测,Mark点定位3.包装条码识别普通照明拍摄的图片缺陷不明显,缺陷部分与正常部分颜色相近,对比度不够。同轴光采用直射照明,当光线照射到光滑的金属平面时,光线垂直反射到摄像机,因此,在图像中形成明亮的区域。如果工件存在缺损,锈迹等缺陷时,表面不平整,不能将同轴光线反射至摄像机,因此,不能在图像中形成明亮的区域齿轮缺陷检测同轴光源可以消除物体表面不平整引起的阴影,此系列光源还适合于反射度极高的物体表面的划伤检测,芯片等的破损检测,包装条码识等(4)线形光源应用:1.线阵相机照明专用2.裸板AOI检

7、测(5)碗状光源应用:1.适用于曲面,表面凹凸不平的工件检测2.适合于表面反光较强的物体表面检测3.包装检测4.适用于外形相同颜色不同的工件PCB焊盘字符检测普通照明所产生的阴影无法消除,不能很好的将PCB板上的字符检测出来RID球积分光源具有积分效果的半球内壁,均匀反射从底部360度发射出的光线,使整个图像的照度十分均匀,主要适合于曲面、表面凹凸、弧形表面等物体的检测,同样也可用于(6)背光源应用:1.机械零件尺寸的测量2.电子元件、IC的引脚、端子连接器检测3.胶片污点检测4.透明物体划痕检测等LED支架间距离测量普通照明时支架与背景对比度

8、不强,无法正确找到两条边,支架之间的距离很难测量。使用背光照明方式时,相机成像会将物体所挡部分成黑色,其他部分成白色,因此在图像中就形成了黑与白的鲜明

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