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机器视觉相机常见问题解答

文章出处:网责任编辑:作者:人气:-发表时间:2018-04-16 09:30:00
    机器视觉相机在机器视觉系统中的作用是不可小觑的,可是在选择机器视觉组件上,困扰着很多工程师,因为不是每个组件都涉及到,因此选型成了一些工程师的困扰,今天沃德普机器视觉给大家介绍一下关于机器视觉相机选型的一些疑问及解答,希望能帮助到大家更了解机器视觉相机。
 
应该怎样选择相机?
 
    选择相机却往往刻不容缓的的问题摆在机器视觉工程师面前,因此,选择相机了解以下几个方面问题:
 
    通常您首先需要知道系统精度要求和相机分辨率,可以通过公式:X方向系统精度(X方向像素值)=视野范围(X方向)/CCD芯片像素数量( X方向); Y方向系统精度(Y方向像素值)=视野范围(Y方向)/CCD 芯片像素数量( Y方向)来获得。
 
    当然理论像素值的得出,要由系统精度及亚像素方法综合考虑,接着您要知道系统速度要求与相机成像速度,系统单次运行速度=系统成像(包括传输)速度+系统检测速度,虽然系统成像(包括传输)速度可以根据相机异步触发功能、快门速度等进行理论计算,最好的方法还是通过软件进行实际测试;再接着您要将相机与图像采集卡一并考虑,因为这涉及到两者的匹配:
 
    1.视频信号的匹配。对于黑白模拟信号相机来说有两种格式,CCIR和RS170(EIA),通常采集卡都同时支持这两种相机;
 
    2.分辨率的匹配。每款板卡都只支持某一分辨率范围内的相机;
 
    3.特殊功能的匹配。如要是用相机的特殊功能,先确定所用板卡是否支持此功能,比如,要多部相机同时拍照,这个采集卡就必须支持多通道,如果相机是逐行扫描的,那么采集卡就必须支持逐行扫描;
 
    4.接口的匹配。确定相机与板卡的接口是否相匹配。如CameraLink、Firewire1394等。最后才应该是价格的比较。
 
    什么是亚像素?
 
    一般用分辨率这个名词来描述CCD芯片上的行列数。实际上,CCD芯片是一个抽样器件,它的最大抽样率由抽样定律决定,即抽样率必须高于奈奎斯特频率的2倍。
 
    抽样理论在一维时间信号中得到了广泛的使用,但并没有被完全的应用到CCD芯片的信号采样中。能够通过亚像素算术来提高CCD芯片的抽样率,理论就是把一个像素看作是由亚像素组成的子图像。通常,我们能够处理亚分辨率为10×10亚像素的图像。一个典型的例子就是决定一个斑点的重心。由于积分特性,原始像素位置误差与其本身输出相同。
 
    假设一个灰度级的一维图像,如果灰度值的转折点刚好出现在像素的边缘,那么容易确切得知道轮廓点的位置。但实际的转折点可能不在一个理想的级别,我们不能够准确得知道芯片上转折点剪切像素的位置。另外更重要的,模糊的灰度级允许灰度级差值,因此我们就能够决定亚像素的位置作为灰度级的功能。不管怎样,只有将CCD芯片内的模拟图像尽可能精确地描绘在图像处理单元的内存中,亚像素算法才能是精确的。 
 
什么是12位相机?我是否需要12位相机?
 
    理论上12位相机的动态范围是8位相机的动态范围的16倍。一个8位的相机最高能够检测256个灰度级。一个12位相机有4096个灰度级。
 
    由于相机是数字的,您不必测量到213.5625,或者说213或214。如果您需要检测213和214灰度级之间的灰度级,8位相机的效果就很差。这时您就要用12位相机,它能提供16倍的动态范围,同时又能得到与8位相机相同的数据量。
 

 机器视觉选型其实并不容易,需要熟悉各组件的参数及性能,很多工程师可能只涉及其中一个部件,并不能对整个系统的组件进行选型,机器视觉系统选型,其实也不用太揪心,因为沃德普机器视觉能为您提供最全面最具性价比的机器视觉选型方案,详情可咨询沃德普机器视觉客服人员。 

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