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    机器视觉系统的构成及优缺点解析

    发布时间:2019-02-28

    来源:摘要

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          一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后,这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。
         机器视觉系统的构成:
         ■图像采集
         ■图像处理
         ■特性提取
         ■判决和控制
         机器视觉系统解析:
         典型的视觉系统一般包括:光源、光学系统,相机、图像处理单元(或图像采集卡)、图像分析处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
          ■图像采集
          图像的获取实际上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数据,它直接影响到系统的稳定性及可靠性。一般利用光源、光学系统,相机、图像处理单元(或图像捕获卡)获取被测物体的图像。
          ■光源
          光源和影响机器视觉系统输入的重要因素,因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。许多工业用的机器视觉 系统用可见光作为光源,这主要是因为可见光容易获得,价格低,并且便于操作。
          机器视觉的优点包括以下几点:
          ■精度高
          ■连续性
          ■成本效率高
          ■灵活性
          但是,这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。另一个方面,环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能,使输出的图像数据存在噪声,一般采用加防护屏的方法,减少环境光的影响。由于存在上述问题,在现今的工业应用中,对于某些要求高的检测任务,常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。