一般機器視覺系統：相機、鏡頭、光源、運動系統。

視覺工業檢測大體分為工件尺寸測量與定位，和表面缺陷檢測，及各種Logo標識的檢測與識別等。

尺寸測量主要是檢測物體的長、寬、高，比較常見主要是物體的二維尺寸（寬和高）檢測。

表面缺陷檢測主要是物體表面局部物理或者化學性質不均勻的區域，比較常見的有金屬或者塑料制品表面的劃痕（如：手機殼/屏幕表面的劃痕）、斑點和孔洞（如：PCB板漏了焊點或者表面多了焊點），紙張表面的色差、臟污點、破損，紙制品表面的壓痕、凸起，玻璃等非金屬制品表面的雜質、破損、污點、平整度等。

Logo標識的檢測與識別，主要是Logo標識印刷是否正確、是否完整。

視覺檢測系統基本組成主要包括圖像的獲取、圖像的處理分析、數據管理及人機交互（也有的分為相機、光源、鏡頭、圖像采集卡、視覺處理系統等五個部分）。其中圖像的獲取模塊，硬件部分主要包括照明光源、相機、鏡頭、圖像采集卡等。圖像的處理分析，軟件算法部分主要包括圖像的預處理與檢測處理，預處理對圖像數據進行加工，使我們需要的圖像特征更加明顯；檢測處理是根據圖像特征對損傷、尺寸進行檢測。數據管理及人機交互，對于檢測到的物體是否合格，以及去向根據實際需要做相應的處理。

一、硬件選型

1、光源的選擇

光源是基礎，打光是藝術。一個好的打光效果，基本決定了視覺檢測成功的一大半。

光源的合理性選擇，直接影響了輸入圖像數據的質量與應用效果。針對每個不同的應用案例與環境，需要選擇相應的光源與合理的照明方式，以求達到最好的應用效果。

（1）光源可分為可見光和不可見光。

常用的幾種可見光源有LED燈、螢光燈、鹵素燈（光纖光源)、特殊光源。

LED 燈：

? 使用壽命約10000－30000小時。

? 可以使用多個LED達到高亮度，同時可組合不同的形狀；

? 響應速度快，波長可以根據用途選擇，制成不同的顏色。

螢光燈：

? 使用壽命大約1500－3000小時；

? 優點：擴散性好、適合大面積均勻照射；

? 缺點：響應速度慢，亮度較暗。

光纖鹵素燈：

? 使用壽命大約1000小時；

? 優點：亮度高；

? 缺點：響應速度慢，幾乎沒有光亮度和色溫的變化。

（2）按照射方式不同可分為背向照明、前向照明、結構光和頻閃光照明等。

背向照明是被測物放在光源和攝像機之間，它的優點是能獲得高對比度的圖像，圖像效果為黑白分明的被測物輪廓，常用于尺寸測量；

前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側，這種方式便于安裝，主要用于檢測物體表面的重要細節特征、缺陷和劃痕。

結構光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，根據它們產生的畸變，解調出被測物的三維信息。

頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同步。

（3）按照照明方式可分為穹形光源、環形光源、平行光源、同軸光源、點光源、低角度光源、線光源、光柵等。

選擇光源的角度：根據期望的圖像效果，選擇不同入射角度的光源。

穹形光源，主要用于球型或曲面物體的缺陷檢測、不平坦的光滑表面字符的檢測、金屬或鏡面的表面檢測。如玻璃瓶、滾珠、小工件表面、塑料或鋁制容器等。

環形光照射，多用于集成電路料帶與管腳字符、金屬工件刻印字符、光滑表面劃痕、瓶口尺寸或裂痕、平面工件表面質量檢測。

條形光源（可控照明，紅色，藍色，綠色單色光源）也叫條形燈是一種從側面打光的照明光源，常用的角度是45度，也有更小的角度。側光燈可以避免正面照射產生的強烈反光，同時還可以對邊緣部分實現高亮的照明。是一種在尺寸測量、外觀檢測方面應用非常廣泛的一種照明方式。常用于：LCD缺陷的檢測、包裝文字檢測、包裝膜破損檢測、紙張質量檢測、常規印刷質量檢測、制造物裂紋的檢測、電子部件的形狀識別和大小的測量、各種線陣檢測等。

同軸光照射，圖像效果為明亮背景上的黑色特征，用于反光厲害的平面物體檢測，能夠加強有差異角度的表面特征，增強表面紋理（劃痕、凹陷、壓印），減少陰影。如金屬、玻璃等光潔表面的劃痕和瑕疵檢測，芯片和硅片的破損檢測、金屬件上的沖壓字符檢測、線路板焊點與符號、集成電路的管腳字符檢測等。

高角度照射，圖像整體較亮，適合表面不反光物體；

低角度照射，圖像背景為黑，特征為白，可以突出被測物輪廓及表面凹凸變化；

多角度照射，圖像整體效果較柔和，適合曲面物體檢測；

（a）考慮光源顏色和背景顏色：

使用與被測物同色系的光會使圖像變亮（如：紅光使紅色物體更亮）；使用與被測物相反色系的光會使圖像變暗（如：紅光使藍色物體更暗、用藍光照射黃色物體，呈現黑色）。

波長越長，穿透能力越強；波長越短，擴散能力越強。紅外的穿透能力強，適合檢測透光性差的物體，如棕色口服液雜質檢測。紫外對表面的細微特征敏感，適合檢測對比不夠明顯的地方，如食用油瓶上的文字檢測。

（b）選擇光源的形狀和尺寸：

主要分為圓形、方形和條形。通常情況下選用與被測物體形狀相同的光源，最終光源形狀以測試效果為準。光源的尺寸選擇，要求保障整個視野內光線均勻，略大于視野比較好。

（c）選擇是否用漫射光源：

如被測物體表面反光，最好選用漫反射光源。多角度的漫射照明使得被測物表面整體亮度均勻，圖像背景柔和，檢測特征不受背景干擾。

A、如何評價一個光源的好壞？

1) 對比度

對比度對機器視覺來說非常重要。機器視覺應用的照明的最重要的任務就

是使需要被觀察的特征與需要被忽略的圖像特征之間產生最大的對比度，從而易

于特征的區分。對比度定義為在特征與其周圍的區域之間有足夠的灰度量區別。

好的照明應該能夠保證需要檢測的特征突出于其他背景。

2) 魯棒性

魯棒性就是對環境有一個好的適應。好的光源需要在實際工作中與其在實

驗室中的有相同的效果 。

3) 亮度

當選擇兩種光源的時候，最佳的選擇是選擇更亮的那個。光源的亮度不夠，

必然要加大光圈，從而減小了景深 。

4) 均勻性

均勻性是光源一個很中要的技術參數。均勻性好的光源使系統工作穩定 。

5) 可維護性

可維護性主要指光源易于安裝，易于更換 。

6) 壽命及發熱量

光源的亮度不易衰減過快，這樣會影響系統的穩定，增加維護的成本 。發

熱量大的燈亮度衰減快，光源的壽命也會受到很大影響。

B、如何依靠光源增強圖像對比度？

使用相同顏色的光或相近顏色的光源照射可以使被照射部分變亮；

使用相反顏色的光或相近顏色的光源照射可以使被照射部分變暗。

不同的波長，對物質的穿透力(穿透率)不同，波長越長，對物體的穿透力

愈強，波長越短，對物質表面的擴散率愈大。

C、選光源的一些技巧

? 需要前景與背景更大的對比度，可以考慮用黑白相機與彩色光源

? 環境光的問題，嘗試用單色光源，配一個濾鏡

? 閃光曲面，考慮用散射圓頂光

? 閃光，平的，但粗糙的表面，嘗試用同軸散射光

? 看表面的形狀，考慮用暗視場(低角度) ? 檢測塑料的時候，嘗試用紫外或紅外光

? 需要通過反射的表面看特征，嘗試用低角度線光源(暗視場) ? 單個光源不能有效解決問題時考慮用組合光源

? 頻閃能夠產生比常亮照明 20 倍強的光

幾種常用的打光實例：

顏色與補色5

明暗視野6

明暗視野7

明暗視野8

選擇光源的前提

可見光與近不可見光波段波譜

HSV顏色對照表

HSV（Hue, Saturation, Value）色彩空間是一種區別與RGB的表示形式。

其中H為色調，用角度度量，取值范圍為0°～360°，從紅色開始按逆時針方向計算，紅色為0°，綠色為120°,藍色為240°。它們的補色是：黃色為60°，青色為180°,品紅為300°；

S為飽和度，飽和度S表示顏色接近光譜色的程度。一種顏色，可以看成是某種光譜色與白色混合的結果。其中光譜色所占的比例愈大，顏色接近光譜色的程度就愈高，顏色的飽和度也就愈高。飽和度高，顏色則深而艷。光譜色的白光成分為0，飽和度達到最高。通常取值范圍為0%～100%，值越大，顏色越飽和。

V為亮度，明度表示顏色明亮的程度，對于光源色，明度值與發光體的光亮度有關；對于物體色，此值和物體的透射比或反射比有關。通常取值范圍為0%（黑）到100%（白）。

RGB 轉 HSV公式：

2、相機的選擇

（1）工業數字相機的分類：

工業相機按照芯片類型可以分為CCD相機、CMOS相機；

按照輸出色彩可以分為單色（黑白）相機、彩色相機；

按照傳感器的結構特性可以分為線陣相機（黑白攝像機、3Line彩色相機、3CCD彩色相機（分光棱鏡）、面陣相機（黑白攝像機、Bayer彩色相機、3CCD彩色相機（分光棱鏡）；

按照輸出信號方式可以分為模擬相機（PAL（黑白為CCIR））、NTSC（黑白為EIA））、數字相機（IEEE1394、USB2.0、Camera Link、GigE）；

按照掃描方式可以分為隔行掃描相機、逐行掃描相機；

按照分辨率大小可以分為普通分辨率相機、高分辨率相機；

按照輸出信號速度可以分為普通速度相機、高速相機；

按照響應頻率范圍可以分為可見光（普通）相機、紅外相機、紫外相機等。

（2）相機的主要參數

相機的主要參數：

①分辨率；②速度（幀頻/行頻）；③噪聲；(三) 曝光方式（Exposure）和快門速度（Shutter）；④信噪比；⑤動態范圍；⑥像元深度；⑦光譜響應；⑧光學接口。

①分辨率

分辨率是相機最基本的參數，由相機所采用的芯片分辨率決定，是芯片靶面排列的像元數量。

通常面陣相機的分辨率用水平和垂直分辨率兩個數字表示，如：1920（H）x 1080(V)，前面的數字表示每行的像元數量，即共有 1920 個像元，后面的數字表示像元的行數，即 1080 行?，F在相機的分辨率通常表示多少 K，如1K（1024），2K(2048)， 3K(4096)等。

在采集圖像時，相機的分辨率對圖像質量有很大的影響。在對同樣大的視場（景物范圍）成像時，分辨率越高，對細節的展示越明顯。

②速度（最大幀率（Frame Rate）/行頻（Line Rate））

相機的幀頻/行頻表示相機采集圖像的頻率，通常面陣相機用幀頻表示，單位 fps（Frame Per second），如 30fps,表示相機在1秒鐘內最多能采集 30 幀圖像；線陣相機通常用行頻便是單位 KHz，如 12KHz 表示相機在1秒鐘內最多能采集 12000 行圖像數據。

相機采集傳輸圖像的速率，對于面陣相機一般為每秒采集的幀數（Frames/Sec.），對于線陣相機為每秒采集的行數（Lines/Sec.）。

速度是相機的重要參數，在實際應用中很多時候需要對運動物體成像。相機的速度需要滿足一定要求，才能清晰準確的對物體成像。相機的幀頻和行頻首先受到芯片的幀頻和行頻的影響，芯片的設計最高速度則主要是由芯片所能承受的最高時鐘決定。

(三) 曝光方式（Exposure）和快門速度（Shutter）

對于線陣相機都是逐行曝光的方式，可以選擇固定行頻和外觸發同步的采集方式，曝光時間可以與行周期一致，也可以設定一個固定的時間；面陣相機有幀曝光、場曝光和滾動行曝光等幾種常見方式，數字相機一般都提供外觸發采圖的功能。

快門速度一般可到10微秒，高速相機還可以更快。

③噪聲

相機的噪聲是指成像過程中不希望被采集到的，實際成像目標外的信號。

根據歐洲相機測試標準EMVA1288 中，定義的相機中的噪聲從總體上可分為兩類：一類是由有效信號帶來的符合泊松分布的統計漲落噪聲，也叫散粒噪聲（shot noise）,這種噪聲對任何相機都是相同的，不可避免，有其確定的計算公式（噪聲的平方=信號的均值）；第二類是相機自身固有的與信號無關的噪聲，它是由圖像傳感器讀出電路、相機信號處理與放大電路等帶來的噪聲，每臺相機的固有噪聲都不一樣。另外，對數字相機來說，對視頻信號進行模擬轉換時會產生量化噪聲，量化位數越高，噪聲越低。

④信噪比

相機的信噪比定義為圖像中信號與噪聲的比值（有效信號平均灰度值與噪聲均方根的比值），代表了圖像的質量，圖像信噪比越高，圖像質量越好。（信噪比高的相機性能較好）

⑤動態范圍

相機的動態范圍表明相機探測光信號的范圍，動態范圍可用兩種方法來界定，一種是光學動態范圍，指飽和時最大光強與等價于噪聲輸出的光強的比值，由芯片的特性決定。另一種是電子動態范圍，是指飽和電壓和噪聲電壓之間的比值。

對于固定相機其動態范圍是一個定值，不隨外界條件變化而變化。在線性響應處，相機的動態范圍定義為飽和曝光量與噪聲等效曝光量的比值：

動態范圍可用倍數、dB 或 Bit 等方式來表示。動態范圍大，則相機對不同的光照強度有更強的適應能力。

⑥像元/像素深度

數字相機輸出的數字信號，即像元灰度值，具有特殊的比特位數，稱為像元深度。即每像素數據的位數，一般常用的是8Bit，對于數字相機機一般還會有10Bit、12Bit、14Bit等。

對于黑白相機這個值的方位通常是 8-16bit。像元深度定義了灰度由暗道亮的灰階數。例如，對于 8bit 的相機 0 代表全暗而 255代表全亮。介于 0 和 255 之間的數字代表一定的亮度指標。10bit 數據就有 1024 個灰階，而 12bit 有 4096 個灰階。每一個應用我們都要仔細考慮是否需要非常細膩的灰度等級。從 8bit 上升到 10bit 或者 12bit 的確可以增強測量的精度，但是也同時降低了系統的速度，并且提高了系統集成的難度（線纜增加，尺寸變大），因此我們也要慎重選擇。

⑦光譜響應

光譜響應是指相機對于不同波長光線的響應能力，通常指其所采用芯片的光譜響應。通常用光譜曲線表示，橫軸表示不同波長，縱軸表示量子效率。按照響應光譜不同也把相機分為可見光相機（400nm—1000nm，峰值在 500nm—600nm 之間），紅外相機（響應波長在 700nm 以上），紫外相機（可以響應到 200nm—400nm的短波），我們需要根據接收被測物發光波長的不同來選擇不同的光譜響應的相機。

⑧光學接口/接口類型

光學接口是指相機與鏡頭之間的借口，常用的鏡頭的借口有 C 口，CS 口，F 口。下表提供了關于鏡頭安裝及后焦距的信息。其中 M42 鏡頭適配器源于高端攝像標準。另一方面，相機的 Z 軸均依據所提供的適配器而進行了優化，一般情況下不要輕易拆卸鏡頭適配器。

（3）工業數字攝像機主要接口類型

主要有：Usb2.0、IEEE 1394、CameraLink、GiggE。

目前市面上工業相機大多是基于CCD或CMOS芯片的相機。

CCD攝像機，CCD稱為電荷耦合器件，CCD實際上只是一個把從圖像半導體中出來的電子有組織地儲存起來的方法。優點：圖像質量高、靈敏度高、對比度高；缺點：有Blooming現象、不能直接訪問每個像素、沒有片上處理功能。

CMOS攝像機，CMOS稱為“互補金屬氧化物半導體”，CMOS實際上只是將晶體管放在硅塊上的技術，沒有更多的含義。CMOS可以將光敏元件、放大器、A/D轉換器、存儲器、數字信號處理器和計算機接口控制電路集成在一塊硅片上。優點：體積小結構簡單、片上處理功能多、低功耗、沒有Blooming現象、能直接訪問單個像素、高動態范圍(120dB)、幀率可以更高；缺點：一致性差、光靈敏度差、噪聲大。

CCD傳感器相機適合高速動態；

CMOS傳感器相機適合低速動態或靜止。

相對于CCD傳感器，CMOS傳感器的隨機讀取特性使其容易實現圖像的矩形感興趣區域（AOI）讀出方式。這一特性使得CMOS能針對較小的AOI時可以獲得更高的幀率。CMOS傳感器的另一優點就是，讀出速度快。CMOS傳感器的缺點是填充因子很低，通常使用微鏡來提高其填充因子。

CCD和COMS區別：

? CCD的優勢在于成像質量好；

? CMOS價格比CCD便宜；

? CMOS電源消耗量比CCD低；

? CCD用于動態測量；

? CMOS 用于低速或靜態測量。但是現在全

局曝光的CMOS也可用于動態測量；

? 現在CCD是主流，但CMOS正在趕上，而且CMOS是未來。

注：CCD是全局曝光,而CMOS既存在全局曝光又有卷簾曝光。

如何選擇工業相機：

首先要弄明白的是自己的檢測任務，是靜態拍照還是動態拍照、拍照的頻率是多少、是做缺陷檢測還是尺寸測量或者是定位、產品的大小（拍攝視野）是多少、需要達到的精度多少、所用軟件的性能、現場環境情況如何、有沒有其它的特殊要求等。

如果是動態拍照，運動速度是多少，根據運動速度選擇最小曝光時間以及是否需要逐行掃描的相機；而相機的幀率（最高拍照頻率）跟像素有關，通常分辨率越高幀率越低，不同品牌的工業相機的幀率略有不同。

根據檢測任務的不同、產品的大小、需要達到的分辨率以及所用軟件的性能可以計算出所需工業相機的分辨率；現場環境最要考慮的是溫度、濕度、干擾情況以及光照條件來選擇不同的工業相機。

考慮待觀察或待測量物體的精度，根據精度選擇工業相機分辨率。

相機像素精度=單方向視野范圍大小/相機單方向分辨率。

則相機單方向分辨率=單方向視野范圍大小/理論精度。

實例1：

實例2：

假設檢測一個物體的表面劃痕，要求拍攝的物體大小為10*8mm，而要求的檢測精度是0.01mm。

首先假設要拍攝的視野范圍在12*10mm，那么相機的最低分辨率應該選擇在：(12/0.01)*(10/0.01)=1200*1000，約為120萬像素的相機，也就是說一個像素對應一個缺陷檢測的話那么最低分辨率必須不少于120萬像素，但市面上常見的是130萬像素的相機，因此一般而言是選用130萬像素的相機。

但實際問題是如果一個像素對應一個缺陷的話，那么這樣的系統一定會極不穩定，因為隨便的一個干擾像素點都可能被誤認為缺陷，所以為了提高系統的精準度和穩定性，最好取缺陷的面積在3到4個像素以上，這樣選擇的相機也就在130萬乘3以上，即最低不能少于300萬像素，通常采用300萬像素的相機為最佳(我見過最多的人抱著亞像素不放說要做到零點幾的亞像素，那就不用這么高分辨率的相機了。

相機的曝光時間

相機的最小曝光時間，可以決定目標的運動速度?；蛘叻催^來說，目標的運動速度，對相機的最小曝光時間提出了要求。假設我們的目標運動速度是1mm/S，我們的測量精度是0.01mm/pixel，那么我們必須考慮，物體的運動引起的拖影必須要小于我們的精度0.01mm，目標移動0.01mm，需要用時10ms，這就要求我們的相機的曝光時間必須小于10ms，如果大于這個曝光時間，那么僅僅物體運動引起的模糊就會大于0.01，這時我們的精度已經無法達到0.01了。

通常來說，物體運動引起的模糊應該比我們要求的測量精度小一個數量級，這樣可以減少其對系統的影響，一般我們的工業相機最快曝光時間可以達到幾十至一百多微秒的樣子。如此短的曝光時間，對光能量要求比較大，因此需要選擇合適的光源與光源控制器。

3、鏡頭的選擇

工業相機鏡頭由多個透鏡、可變(亮度)光圈和對焦環組成。如下圖所示，在使用時由操作者觀察相機顯示屏來調整可變光圈和焦點，以確保圖像的明亮程度及清晰度(有些鏡頭有固定調節系統)。

（1）鏡頭的接口

鏡頭的接口尺寸是有國際標準的，共有三種接口型式，即F型、C型、CS型，其他有M42、萊卡、哈蘇、AK。F型接口是通用型接口，一般適用于焦距大于25mm的鏡頭；而當物鏡的焦距約小于25mm時，因物鏡的尺寸不大，便采用C型或CS型接口。

C接口和CS接口的區別：

①C與CS接口的區別在于鏡頭與攝像機接觸面至鏡頭焦平面（攝像機 CCD光電感應器應處的位置）的距離不同，C型接口此距離為17.526mm，CS型接口此距離為12.5mm。

② C型鏡頭與C型攝像機，CS型鏡頭與CS型攝像機可以配合使用。C型鏡頭與CS型攝像機之間增加一個 5mm的C/CS轉接環可以配合使用。CS型鏡頭與C型攝像機無法配合使用。

（2）工業鏡頭的基本參

鏡頭選擇應注意：①焦距 ②目標高度 ③影像高度 ④放大倍數 ⑤影像至目標的距離 ⑥中心點/節點 ⑦畸變。

<1>視場（Field of view，即FOV，也叫視野范圍）

視場（Field of view，即FOV，也叫視野范圍）：指觀測物體的可視范圍，也就是充滿相機采集芯片的物體部分。（視場范圍是選型中必須要了解的）

Y=f*tanθ，Y：像的大小，f：焦距，θ：半畫角

θ=2tan-1*y/2f

例：1/2寸攝像機配12.5mm鏡頭時畫面橫向的視場面是：

θ=2tan-1*6.4/2*12.5=28.72

<2>工作距離（Working Distance,即WD）

工作距離（Working Distance,即WD）：指從鏡頭前部到受檢驗物體的距離。即清晰成像的表面距離（選型必須要了解的問題，工作距離是否可調？包括是否有安裝空間等）。

<3>分辨率

分辨率：圖像系統可以測到的受檢驗物體上的最小可分辨特征尺寸。在多數情況下，視野越小，分辨率越好。（在實際選擇鏡頭時，鏡頭尺寸不能小于相機芯片尺寸，一定要要大于或等于相機芯片尺寸）

影響分辨率的主要因素：鏡頭結構、材質、加工精度等。

其它因素：

鏡頭光圈越大，分辨率越高；

光波長度，波長越短分辨率越高；

同檔次的固定焦距鏡頭比變焦鏡頭分辨率高；

短焦鏡頭一般邊緣分辨率比中心低；長焦鏡頭一般中心比邊緣分辨率低。

<4>景深（Depth of view，即DOF）

景深（Depth of view，即DOF）：物體離最佳焦點較近或較遠時，鏡頭保持所需分辨率的能力（需要了解客戶對景深是否有特殊要求？）

景深和鏡頭的焦距、光圈、物距有關：

光圈越小，景深越大；

拍攝距離越大，景深越大；

焦距越短，景深越大。

<5>焦距（f）

焦距（f）：是光學系統中衡量光的聚集或發散的度量方式，指從透鏡的光心到光聚集之焦點的距離。亦是照相機中，從鏡片中心到底片或CCD等成像平面的距離。（需要記住的重要公式）

f = {工作距離/視野范圍長邊（或短邊）}*CCD長邊（或短）

焦距大小的影響情況：

焦距越小，景深越大；焦距越小，畸變越大；焦距越小，漸暈現象越嚴重，使像差邊緣的照度降低。

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像差是影響圖像質量的重要方面，常見的像差有如下六種：球差、慧差、像散、場曲、畸變、色差。

<6>光圈與F值

光圈是一個用來控制鏡頭通光量裝置，它通常是在鏡頭內。表達光圈大小我們是用F值，如f1.4，f2，f2.8。

<8>感光芯片尺寸

相機感光芯片的有效區域尺寸，一般指水平尺寸。這個參數對于決定合適的鏡頭縮放比例以獲取想要的視場非常重要。鏡頭主要縮放比例 (PMAG) 由感光芯片的尺寸和視場的比率來定義。雖然基本參數包括感光芯片的尺寸和視場，但PMAG卻不屬于基本參數。

<9>光學放大倍數

用于計算主要縮放比例的公式如下：

PMAG = CCD Size / FOV

顯示放大倍數：

顯示放大倍率在顯微中應用非常廣泛，被測物體的顯示放大倍率取決于三個因素：鏡頭光學倍率、工業相機感光芯片的尺寸（靶面大?。?、顯示器尺寸。

顯示放大倍率=鏡頭光學倍率×顯示器尺寸×25.4/耙面對角線尺寸。

工業鏡頭各參數間相互影響關系：

光圈大小的影響情況：

光圈越大，圖像亮度越高；景深越小；分辨率越高；

像場中央與邊緣：

一般像場中心較邊緣分辨率高；像場中心較邊緣光場照度高。

光波長度的影響：

在相同的工業相機及鏡頭參數條件下，照明光源的光波波長越短，得到的圖像的分辨力越高。所以在需要精密尺寸及位置測量的視覺系統中，盡量采用短波長的單色光作為照明光源，對提高系統精度有很大的作用。

（3）鏡頭的分類

為了適應不同的應用場合，鏡頭有多種類型，從不同的角度，就有不同的劃分方法：

按光學放大倍率及焦距劃分：

a、顯微鏡：體視顯微鏡、生物顯微鏡、金相顯微鏡、測量顯微鏡

b、常規鏡頭：

魚眼鏡頭：6-16mm

超廣角鏡頭：17-21mm

廣角鏡頭：24-35mm

標準鏡頭：45-75mm

長焦鏡頭：150-300mm

超長焦鏡頭：300mm以上

c、特殊鏡頭：

微距鏡頭

遠距鏡頭

遠心鏡頭

紅外鏡頭

紫外鏡頭

按其它性能劃分：

固定焦距鏡頭；

變焦鏡頭：

自動變焦

手動變焦

不同接口方式的鏡頭：

C接口（后截距17.526mm）

CS接口（后截距12.5mm）

F接口（尼康口）

M42

其它：哈蘇、徠卡、AK

各種鏡頭常用配件：

近拍接圈

偏振鏡

濾色片

UV鏡

雷登鏡

增溫鏡

各色濾鏡

帶通濾鏡

增倍鏡

分光鏡

棱鏡

遠心鏡頭特性

遠心鏡頭（Telecentric lens），主要是為糾正傳統鏡頭的視差而特殊設計的鏡頭，它可以在一定的物距范圍內，使得到的圖像放大倍率不會隨物距的變化而變化，這對被測物不在同一物面上的情況是非常重要的應用。此外，遠心鏡頭(Telecentric lens)相比普通鏡頭，還具有低畸變，高景深，高分辨力等特性 。遠心鏡頭由于其特有的平行光路設計一直為對鏡頭畸變要求很高的機器視覺應用場合所青睞，廣泛應用于半導體、機械零部件，科研、激光測徑，印鈔等相關行業，主要完成精密測量、定位等工作任務。

1.遠心特性 非遠心鏡頭下圖光學系統無法確保視場內一致的放大率，于是總會造成測量精度的下降。

2.低畸變特性 大多數精確測量的場合需要對微小畸變進行標定，優秀的遠心鏡頭廠家采集精確的灰度圖像并進行精確分析以測量畸變，使得遠心鏡頭的畸變如此微小，更真實的還原圖像。

3.高景深范圍和高解析度過小的景深會引起對比度的下降，結果會降低分辨力。遠心鏡頭具有高的景深范圍和解析度，滿足各種不同的測試要求。

遠心鏡頭與普通鏡頭對比

遠心工業鏡頭主要是為糾正傳統工業鏡頭的視差而特殊設計的鏡頭，它可以在一定的物距范圍內，使得到的圖像放大倍率不會隨物距的變化而變化，這對被測物不在同一物面上的情況是非常重要的應用。

普通工業鏡頭目標物體越靠近鏡頭（工作距離越短），所成的像就越大。在使用普通鏡頭進行尺寸測量時，會存在如下問題：

1）由于被測量物體不在同一個測量平面，而造成放大倍率的不同；

2）鏡頭畸變大

3）視差也就是當物距變大時，對物體的放大倍數也改變；

4）鏡頭的解析度不高；

5）由于視覺光源的幾何特性，而造成的圖像邊緣位置的不確定性。

而遠心鏡頭就可以有效解決普通鏡頭存在的上述問題，而且沒有此性質的判斷誤差，因此可用在高精度測量、度量計量等方面。遠心鏡頭是一種高端的工業鏡頭，通常有比較出眾的像質，特別適合于尺寸測量的應用。

無論何處，在特定的工作距離，重新調焦后會有相同的放大倍率，因為遠心鏡頭的最大視場范圍直接與鏡頭的光欄接近程度有關，鏡頭尺寸越大，需要的現場就越大。遠心測量鏡頭能提供優越的影像質素，畸變比傳統定焦鏡頭小，這種光學設計令影像面更對稱，可配合軟件進行精密測量。

普通鏡頭優點：成本低，實用，用途廣。

普通鏡頭缺點：放大倍率會有變化，有視差。

普通鏡頭應用：大物體成像。

遠心鏡頭的優點：放大倍數恒定，不隨景深變化而變化，無視差。

遠心鏡頭的缺點：成本高，尺寸大，重量重。

遠心鏡頭的應用：度量衡方面，基于CCD方面的測量，微晶學

工業鏡頭的選擇要點：

對鏡頭的選擇，我們首先必須先確定客戶需求：

1、視野范圍、光學放大倍數及期望的工作距離：在選擇鏡頭時，我們會選擇比被測物體視野稍大一點的鏡頭，以有利于運動控制。

2、景深要求：對于對景深有要求的項目，盡可能使用小的光圈；在選擇放大倍率的鏡頭時，在項目許可下盡可能選用低倍率鏡頭。如果項目要求比較苛刻時，傾向選擇高景深的尖端鏡頭。

3、芯片大小和相機接口：例如2/3’’鏡頭支持最大的工業相機耙面為2/3’’，它是不能支持1英寸以上的工業相機。

4、注意與光源的配合，選配合適的鏡頭 。

5、可安裝空間：在方案可選擇情況下，讓客戶更改設備尺寸是不現實的。

典型的選型案例：

案例一：

案例二：

常用的工業鏡頭品牌：

快門速度計算：

假設速度是 0.5m/s, sensor 為 640*480 的分辨率，視場為4.2*3mm，

則有：4.2mm/640=0.00656mm ，3mm/480=0.00625mm，取最小的像素當量，此時的當量為一個像素=0.000625mm。

當物體在快門時間內的運動大于 1.5 個像素時可以認為會出現拖影，因此要不出現拖影則：

t(快門)小于或者等于 0.00625mm*1.5/0.5m/s=0.00001875s。

t=像素當量 x1.5（指定的常數）/運動速度。

像元尺寸=CCD 長/水平方向分辨率（或者 CCD 寬/垂直方向分辨率）。

一般長的方向對著視野長的方向，寬的方向對視野短的方向。

4. 圖像采集卡

圖像采集卡只是完整的機器視覺系統的一個部件，但是它扮演一個非常重要的角色。圖像采集卡直接決定了攝像頭的接口：黑白、彩色、模擬、數字等等。

比較典型的是PCI或AGP兼容的捕獲卡，可以將圖像迅速地傳送到計算機存儲器進行處理。有些采集卡有內置的多路開關。例如，可以連接8個不同的攝像機，然后告訴采集卡采用那一個相機抓拍到的信息。有些采集卡有內置的數字輸入以觸發采集卡進行捕捉，當采集卡抓拍圖像時數字輸出口就觸發閘門。

圖像采集卡的主要功能：

A/D轉換

圖像傳輸

圖像采集控制

圖像處理（FPGA、DSP）

模擬量圖像采集卡：

標準視頻信號采集: PAL、NTSC

非標準視頻信號采集

數字量圖像采集卡：

IEEE1394卡

RS-644 LVDS

Channel Link LVDS

Camera Link LVDS

千兆網圖像傳輸卡/傳輸器

5.視覺處理器

視覺處理器集采集卡與處理器于一體。以往計算機速度較慢時，采用視覺處理器加快視覺處理任務。現在由于采集卡可以快速傳輸圖像到存儲器，而且計算機也快多了，所以現在視覺處理器用的較少了。

二、算法（預處理算法、檢測算法）

常用的圖像處理算法：

1、圖像變換：（空域與頻域、幾何變換、色度變換、尺度變換）

幾何變換：圖像平移、旋轉、鏡像、轉置；

尺度變換：圖像縮放、插值算法（最近鄰插值、雙線性插值、雙三次插值）；

空域與頻域間變換：由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，有時候需要將空間域變換到頻域進行處理。例如：傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為頻域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）。

2、圖像增強：

圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。

灰度變換增強（線性灰度變換、分段線性灰度變換、非線性灰度變換）；

直方圖增強（灰度直方圖、直方圖均衡化）；

圖像平滑/降噪（鄰域平均法、加權平均法、中值濾波、非線性均值濾波、高斯濾波、雙邊濾波）；

圖像（邊緣）銳化：梯度銳化，Roberts算子、Laplace算子、Sobel算子等；

3、紋理分析（取骨架、連通性）；

4、圖像分割：

圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。

（1）閾值分割（固定閾值分割、最優/OTSU閾值分割、自適應閾值分割）;

（2）基于邊界分割（Canny邊緣檢測、輪廓提取、邊界跟蹤）；

（3）Hough變換（Hough變換直線檢測、Hough變換圓檢測）；

（4）基于區域分割（區域生長、區域歸并與分裂、聚類分割）；

（5）色彩分割；

（6）分水嶺分割；

5、圖像特征：

（1）幾何特征（位置與方向、周長、面積、長軸與短軸、距離(歐式距離、街區距離、棋盤距離)）；

（2）形狀特征（幾何形態分析（Blob分析）：矩形度、圓形度、不變矩、偏心率、多邊形描述、曲線描述）；

（3）幅值特征（矩、投影）；

（4）直方圖特征（統計特征）：均值、方差、能量、熵、L1范數、L2范數等；直方圖特征方法計算簡單、具有平移和旋轉不變性、對顏色像素的精確空間分布不敏感等，在表面檢測、缺陷識別有不少應用。

（5）顏色特征（顏色直方圖、顏色矩）

（6）局部二值模式( LBP)特征：LBP對諸如光照變化等造成的圖像灰度變化具有較強的魯棒性，在表面缺陷檢測、指紋識別、光學字符識別、人臉識別及車牌識別等領域有所應用。由于LBP 計算簡單，也可以用于實時檢測。

6、圖像/模板匹配：

輪廓匹配、歸一化積相關灰度匹配、不變矩匹配、最小均方誤差匹配

7、色彩分析

色度、色密度、光譜、顏色直方圖、自動白平衡

8、圖像數據編碼壓縮和傳輸

圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量（即比特數），以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。

9、表面缺陷目標識別算法：

傳統方法：貝葉斯分類、K最近鄰（KNN）、人工神經網絡（ANN）、支持向量機（SVM）、K-means等；

10、圖像分類（識別）

圖像分類（識別）屬于模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。

11、圖像復原

圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據降質過程建立“降質模型”，再采用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。

三、現有可用的視覺檢測軟件/庫

1、做工業視覺檢測的公司有哪些？

比較出名的有：大恒圖像（亞洲Halcon最大代理商）、凌云光技術（VisionPro視覺平臺：印刷、3C電子、顯示屏、玻璃、線路板檢測）、大族激光（振靜系統：視覺激光焊接，定視覺位、缺陷檢測）、康耐視、基恩士、深圳精銳視覺、深圳市視覺龍科技有限公司、廣州超音速、深圳市創科自動化等等。

可二次開發的視覺系統：Labview、DVT、Halcon、OpenCV等。

2、常用的視覺檢測軟件/庫

視覺開發軟件工具 Halcon、VisionPro、LabView、OpenCV， 還有eVision、Mil、Sapera等。

（一）、Halcon：底層功能算法多，運算性能快，功能齊全，容易上手，開發項目周期短。非開源項目，商用收費，價格較貴。

Halcon：Halcon是德國MVtec公司開發的一套完善的標準的機器視覺算法包，擁有應用廣泛的機器視覺集成開發環境。它是一套image processing library，由一千多個各自獨立的函數，以及底層的數據管理核心構成。其中包含了各類濾波，色彩以及幾何，數學轉換，型態學計算分析，校正，分類辨識，形狀搜尋等等基本的幾何以及影像計算功能。整個函數庫可以用C，C++，C#，Visual basic和Delphi等多種普通編程語言訪問。Halcon為大量的圖像獲取設備提供接口，保證了硬件的獨立性。

（二）OpenCV：功能算法相對較多（比Halcon少），開源，可用于商用，開發周期較長（比Halcon長），有些算法要自己寫。

OpenCV是一個基于（開源）發行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows和Mac OS操作系統上。其核心輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。OpenCV用C++語言編寫，它的主要接口也是C++語言。該庫也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE的接口，如今也提供對于C#, Ruby的支持。OpenCV可以在 Windows, Android, Maemo, FreeBSD, OpenBSD, iOS,Linux 和Mac OS等平臺上運行。

OpenCV出身：OpenCV是Intel開源計算機視覺庫。其核心由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。OpenCV 的特點擁有包括300多個C函數的跨平臺的中、高層 API 跨平臺：Windows, Linux；免費（FREE）：無論對非商業應用和商業應用；速度快；使用方便。

OpenCV具有以下的特征：（１）開源計算機視覺采用Ｃ／Ｃ＋＋編寫。（２）使用目的是開發實時應用程序。（３）獨立與操作系統、硬件和圖形管理器。（４）具有通用的圖象／視頻載入、保存和獲取模塊。（５）具有底層和高層的應用開發包。

應用OpenCV能夠實現以下功能：（１）對圖象數據的操作，包括分配、釋放、復制和轉換數據。（２）對圖象和視頻的輸入輸出，指文件和攝像頭作為輸入，圖象和視頻文件作為輸出。（３）具有對距陳和向量的操作以及線性代數的算法程序，包括距陣、解方程、特征值以及奇異值。（４）可對各種動態數據結構，如列表、隊列、集合、樹和圖等進行操作。（５）具有基本的數字圖象處理能力，如可進行濾波、邊緣檢測、角點檢測、采樣與差值、色彩轉換、形態操作、直方圖和圖象金字塔等操作。

（６）可對各種結構進行分析，包括連接部件分析、輪廓處理、距離變換、各種距的計算、模板匹配、Hongh變換、多邊形逼近、直線擬合、橢圓擬合和Delaunay三角劃分等。（7）對攝像頭的定標，包括發現與跟蹤定標模式、定標、基本矩陣估計、齊次矩陣估計和立體對應。（8）對運動的分析，如對光流、運動分割和跟蹤的分析。（9）對目標的識別，可采用特征法和隱馬爾科夫模型（HMM）法。（10）具有基本的GUI功能，包括圖像與視頻顯示、鍵盤和鼠標事件處理及滾動條等。（11）可對圖像進行標注，如對線、二次曲線和多邊形進行標注，還可以書寫文字（目前之支持中文）。

（三）VisionPro

VisionPro是美國康耐視Cognex公司提供全套視覺解決方案。VisionPro提供多種開發工具拖放式界面、簡單指令碼和編程方式等，全面支持所有模式的開發。用戶利用VisionPro QuickBuild可以無需編程配置讀取、選擇并優化視覺工具，決定產品是否合格。用戶也可以利用C++、C#、VB及.NET開發管理應用程序。Vision Pro提供的.NET程序接口允許用戶采用面向對象的高級語言編程訪問所有工具，以高效開發客戶的專用視覺方案。

（四）LabView

LabView是一種程序開發環境，由美國國 家儀器（NI）公司研制開發，使用的是圖形化編輯語言G編寫程序，產生的程序是框圖的形式。LabView軟件是NI設計平臺的核心，也是開發測量或控制系統的理想選擇。LabView開發環境集成了工程師和科學家快速構建各種應用所需的所有工具，旨在幫助工程師和科學家解決問題、提高生產力和不斷創新。

HSV顏色識別-HSV基本顏色分量范圍

一般對顏色空間的圖像進行有效處理都是在HSV空間進行的，然后對于基本色中對應的HSV分量需要給定一個嚴格的范圍，下面是通過實驗計算的模糊范圍（準確的范圍在網上都沒有給出）。

H: 0 — 180

S: 0 — 255

V: 0 — 255

HSV（色相/飽和度/明度）顏色空間是表示類似于RGB顏色模型的顏色空間的模型。根據色相通道(Channel)對顏色類型進行建模，因此在需要根據顏色對對象進行分割的圖像處理任務中非常有用。飽和度的變化代表顏色成分的多少。明度通道描述顏色的亮度。

審核編輯 ：李倩