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1机器视觉检测的一般模式
机器视觉检测的对象千差万别，检测的目的也不尽相同。农产品如柑橘、玉米等通常是检测其成熟度，大小，形态等，工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸，表面缺陷等。不同的应用场合，就需要采用不同的检测设备和检测方法。如有的检测对精度要求高，就需要选择高分辨率的影像采集装置；有的检测需要产品的彩色信息，就需要采用彩色的影像采集装置。正是由于不同检测环境的特殊性，目前世界上还没有一个适用于所有产品的通用机器视觉检测系统。虽然各个检测系统采用的检测设备和检测方法差异很大，但其检测的一般模式却是相同的。机器视觉检测的一般模式是首先通过光学成像和图像采集装置获得产品的数字化图像，再用计算机进行图像处理得到相关检测信息，形成对被测产品的判断决策，最后将该决策信息发送到分拣装置，完成被测产品的分拣。
机器视觉检测的一般模式如图1所示：
图1 机器视觉检测的一般模式
1.1图像获取
图像获取是机器视觉检测的第一步，它影响到系统应用的稳定性和可靠性。图像的获取实际上就是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的图像数据。机器视觉检测系统一般利用光源，光学镜头，相机，图像采集卡等设备获取被测物体的数字化图像。
1.2视觉检测
视觉检测通过图像处理的方法从产品图像中提取需要的信息，做出决策并发送相应消息到分拣机构。通常这部分功能由机器视觉软件来完成。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测，并最大限度地减少对硬件系统的依赖性，而算法设计不够成熟的机器视觉软件则存在检测速度慢，误判率高，对硬件依赖性强等特点。在机器视觉检测系统中视觉信息的处理主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强,数据编码和传输，平滑，边缘锐化，分割，特征提取，目标识别与理解等内容。
1.3分拣
对于一个检测系统而言，最终是要实现次品（含不同种类的次品）与合格品的分离即分拣，这部分功能由分拣机构来完成。分拣是机器视觉检测的最后一个也是最为关键的一个环节"对于不同的应用场合，分拣机构可以是机电系统!液压系统!气动系统中的某一种。但无论是哪一种，除了其加工制造和装配精度要严格保证以外,其动态特性,特别是快速性和稳定性也十分重要，必须在设计时予以足够的重视。
2机器视觉检测系统的构成
一个典型的机器视觉检测系统主要包括光源、光学镜头、数字相机、图像采集卡、图像处理模块、分拣机构等部份。其构成如图2所示。
图2 典型的机器视觉检测系统
3光源
在机器视觉应用系统中，合适的光源与照明方案往往是整个系统成败的关键，起着非常重要的作用，它并不是简单的照亮物体而已。光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量，在物体需要检测的部分与那些不重要部分之间应尽可能地产生明显的区别，增加对比度；同时还应保证足够的整体亮度，物体位置的变化不应该影响成像的质量。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光谱特性等，同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。对于反射光情况应充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理，物体的几何形状、背景等要素。
3.1光源的分类及其特性
光源可分为自然光源和人造光源两类。自然光源使用不方便且其发光特性不容易控制，一般不适合用作图像采集系统的照明光源。机器视觉一般使用人造光源，常用的有：卤素灯(作为定向光源)、荧光灯(作为低成本的漫射光源)、LED灯、氛灯和电致发光管。
表1 列出了几种主要光源的相关特性
|
光源 |
颜色 |
寿命/h |
发光亮度 |
特点 |
|
卤素灯 |
白色、偏黄 |
5000-7000 |
很亮 |
发热多，较便宜 |
|
荧光灯 |
白色、偏黄 |
5000-7000 |
亮 |
较便宜 |
|
LED灯 |
红黄绿白蓝等 |
60000-100000 |
较亮 |
发热少，固体 |
|
氙灯 |
白色，偏蓝 |
3000-7000 |
亮 |
发热多，持续光 |
|
电致发光管 |
由发光频率决定 |
5000-7000 |
较亮 |
发热少，较便宜 |
在光源选择方面LED光源尤其值得注意。机器还四绝系统稳定工作的必要条件就是：在外部条件不断变化（外部光噪声，目标的倾斜，材质和系统类型的变化）的情况下，持续获得对比鲜明的图像。而LED光源则是满足这个条件的理想光源，这是因为LED光源具有以下的一些优点：1、形状自由；2、使用寿命长；3、响应时间短；4、颜色自由；5、综合成本低。
3.2光源的照射方式
光源的照射方式有前光照、背光照、分光反照三种方式。
4、光学镜头
相机的镜头相当于人眼的晶状体。如果没有晶状体，人眼看不到任何物体；如果没有镜头，相机就无法输出图像。在机器视觉系统中，镜头的主要作用是将成像目标聚焦在图像传感器的光敏面上。镜头的质量直接影响到机器视觉系统的整体性能，合理选择并安装镜头，是机器视觉系统设计的重要环节。
一般情况下，机器视觉系统中的镜头可进行如下分类:
按焦距分类：广角镜头、标准镜头、长焦镜头等；
按调焦方式分类：手动调焦、自动调焦等；
按光圈分类：手动光圈、自动光圈。
4.1镜头的基本结构
机器视觉系统中采用的镜头一般由一组透镜和光阑组成。
4.2镜头的接口
在机器视觉中,光学镜头常用的接口为C型和CS型。C型和CS型接口均是国际标准接口。其旋合长度、制造精度、靠面尺寸及后截距(即安装基准面至像面的空气光程)公差均应符合相关要求。
4.3镜头的性能指标
镜头主要有以下几个性能指标：1、焦距2、分辨率3、视场角4、光谱特性
5、数字相机
目前数字相机所采用的传感器主要有两大类:CCD和CMOS"其中CMOS传感器由于存在成像质量差、像敏单元尺寸小、填充率低、反应速度慢等缺点，应用范围较窄。目前在机器视觉检测系统中，CCD相机因其具有体积小巧、性能可靠、清晰度高等优点得到了广泛使用。
5.1、CCD相机的基本组成
典型的CCD相机主要由CCD、驱动电路、信号处理电路、电子接口电路、光学机械接口等构成。
5.2、CCD相机的相关特性参数
CCD相机的相关特性参数主要有以下几个：
1、最低照度
CCD相机的最低照度与所使用镜头的最大相对孔径有关，在提供相机最低照度的同时，应注明测试时所使用镜头的相对孔径。
2、固定图像噪声
当不采用曝光控制时,转移栅结构的非一致性将导致栅极点位的微小变化。同时，栅极限制电阻也使栅极电位产生了微小变化，从而使光电二极管在每一积分周期的开始产生微小的电位差。因为栅极结构的特性是固定的,因此这些微小的电位差称为/固定图像噪声，当采用曝光控制时，光电二极管的初始电位由复位管的基极决定。如果基极电位较先前的电位有所提高，则将会引入一定量的电荷。即使在零照度条件下，这些电荷也会通过转移栅传输于CCD寄存器。这并不是主要问题，因为可以很容易地从输出信号中去除直流信号。但是，转移栅的非一致性将会产生直流偏置，且这一偏置在像素与像素间并不相同，从而使固定图像噪声提高了。
固定图像噪声可通过非均匀性校正电路或采用软件方法进行校正。
3、分辨率
分辨率是CCD相机的最为重要的性能参数之一，主要用于衡量相机对物像中明暗细节的分辨能力。
5.3CCD相机的分类
按照不同的分类标准，CCD相机有着多种分类方式。
按成像色彩划分，可分为彩色相机和黑白相机。
按扫描制式划分，可分为线扫描和面扫描两种方式。其中，面扫描CCD相机又可分为隔行扫描和逐行扫描。
按分辨率划分,像素数在38万以下的为普通型,像素数在38万以上的为高分辨率型;
按CCD光敏面尺寸大小划分,可分为1/4、1/3、12/、1英寸相机。
2.6图像采集卡
图像采集卡是机器视觉系统的重要组成部分,其主要功能是对相机所输出的视频数据进行实时的采集,并提供与PC的高速接口。
与用于多媒体领域的图像采集卡不同，适用于机器视觉系统的图像采集卡需实时完成高速、大数据量的图像数据处理，因而具有完全不同的结构。在机器视觉系统中，图像采集卡必须与相机协调工作，才能完成特定的图像采集任务。除完成常规的AD/转换任务以外，应用于机器视觉系统的图像采集卡还应具备以下功能：
接收来自数字相机的高速数据流,并通过PC总线高速传输至机器视觉系统的存储器;
为了提高数据率，许多相机具有多个输出通道，使几个像素可并行输出，此时需要图像采集卡对多通道输出的信号进行重新构造，恢复原始图像；
对相机及机器视觉系统中的其它模块（如光源等）进行功能控制。
