機器視覺簡析/視覺不穩定因素分析 | CV | 終端智能

來自專欄 九三智能控

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機器視覺系統組成

典型的機器視覺系統一般由圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出或顯示三部分組成。按照視覺系統組成結構主要分為兩大類：PC或板卡式機器視覺系統（PC-Based Vision System），以及嵌入式機器視覺系統，亦稱「智能相機」（SmartCamera）。　

2.1 PC-Based視覺系統

PC式視覺系統是一種基於個人計算機（PC）的視覺系統，其圖像獲取設備一般由光源、光學鏡頭、CCD或CMOS攝像機以及圖像採集卡組成，圖像處理與分析設備以一台PC機為基礎配合圖像處理軟體，一般以顯示器作為圖像處理結果的顯示輸出。

但同時，基於PC的機器視覺的應用系統尺寸較大，除相機外，還需圖像採集卡、工控機、各種連接線纜等，在一些對設備體積限制較嚴的場合，如生產裝置內部、移送裝置上就難以滿足要求了。同時其結構複雜，多數人認為PC-Based系統包含較多的外部部件，各部件由不同廠家生產，涉及兼容性和連接插件等中間環節，集成度較低，從而導致其穩定性下降。相對於集成度高的智能相機，其開發周期也相對較長。

2.2 嵌入式視覺系統

智能相機主要由圖像採集單元、通型信塊，圖像處理單元（處理軟體）三大組成部分，圖像採集單元類似於傳統的普通相機，將光信號轉為模擬信號或數字信號，相當於CCD/CMOS相機和圖像採集卡，圖像處理單元相當於PC-Based 系統的PC部分，是嵌入式視覺的核心，包括圖像處理、存儲單元以及相應的處理軟體，一般有DSP、FPGA和RISC三種硬體平台用來完成圖像處理的運算，軟體可由外部寫入，但一般成熟的嵌入式機器視覺系統均將通用的圖相處里演算法封裝為固定的模塊，開發人員可以根據需要選擇調用。

嵌入式視覺系統存在一些明顯的優勢，比如由於其圖像獲取單元與處理單元直接相連接，在像素一致性方面較好，抗干擾能力性較強，可適用於更多惡劣的工作環境。軟體上，成熟的智能相機基本已經固化了視覺演算法模塊和通訊模塊等，用戶只需要簡單的調用即可，所以開發簡單，開發周期也短。

嵌入式視覺系統也存在一定劣勢，比如在精度和速度上，由於體積和圖像處理能力的限制。同時，智能相機高度集成化的特點也給它帶來了靈活性不足的問題，它的硬體和軟體開發相對固定，可擴展性較差。

機器視覺檢測系統的不穩定性因素

1、工業相機對成像穩定性的影響

工業相機的選擇主要考慮其感測器類型、解析度和幀率，其中感測器分CCD與CMOS兩種，CMOS圖像感測器集成度高，各元件、電路之間距離很近，干擾比較嚴重，成像雜訊高，CCD感測器相機在成像質量上和穩定性方面較優。

影響相機成像質量的另一重要因素就是相機的鏡頭，一個影響系統檢測精度的重要因素就是圖像的幾何畸變誤差，它是光學透鏡固有的透視失真，受到製作工藝的影響，無法消除，只能彌補。

2、光源對成像穩定性的影響

光源具有放大圖像的特徵與缺陷、削弱混亂及背景的作用，直接影響輸入數據的質量。可見光中LED光源的穩定性和壽命相對於鹵素燈、日光燈等要好，響應時間短，可自由選擇顏色，運行成本也低，得到了廣泛的應用。光源的照射方式可分為背向照明、前向照明、結構光照明和頻閃照明，其設計要點是以突出圖像特徵為準則。

3、軟體穩定性

檢測軟體穩定性對機器視覺的影響毋庸置疑，視覺系統最終會在計算機上利用軟體採用有針對性的演算法進行圖像濾波，邊緣檢測和邊緣提取等一系列圖像處理，不同的圖像處理和分析手段以及不同的檢測方法與計算公式，都會帶來不同的誤差，演算法優劣決定測量精度的高低。

4、機械結構定位影響

除成像系統硬體外，相機與物體之間的相對位置關係也會對圖像質量的穩定性產生影響，如相機或工件的機械支撐結構如果存在震動，會影響檢測精度，且這也是一個難以排查的問題。在動態下檢測工件，需要考慮運動模糊對圖像精度的影響（模糊像素 = 物體運動速度*相機曝光時間）。 另外，CCD相機與被測零件之間在理性狀況下應為相機鏡頭光軸垂直於零件所在平面，但實際使用中，由於安裝誤差或相機、工件製造誤差等原因不能保證光軸與被測平面完全垂直，存在一定角度偏差，同樣對測量精度產生影響。

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