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在机器视觉中,影响摄像机亮度和精度的因素有哪些?

时间:2023-03-27  14:11:25  来源: 深圳市轩展科技有限公司  浏览数: 105

机器视觉作为工业和非工业领域的软硬件的组合应用,主要包含成像和图像处理两大部分,主要由光源及光源控制器、相机镜头、工业相机、视觉控制系统等组成,其主要功能为捕获并处理图像,并为设备的执行提供操作指导。


随着全球工业4.0的兴起,制造业的信息化变革已是大势所趋。当人类肉眼无法满足现代高速发展的需求,机器视觉作为智能化和自动化的应用方向,自然扛起制造业现代化的大旗。


而机器视觉作为人眼检测的替代者,亮度和精度自然为重中之重。


1

图像亮度


机器视觉进行工作时,所捕获图像的亮度分别由光源、相机光圈、曝光时间、及光线和Sensor的同轴度等多个因素共同决定的。



光源


光源作为照明设备,其输出功率及打光方式将会直接影响被照目标的亮度和均匀度,会间接对图像的质量及稳定性产生影响。



光圈


光圈的大小和设计结构将会对进光量产生直接影响,光圈越大,结构设计越合理,将越能保证有充足的进光量,并有效减少眩光/光晕的现象。



曝光


对于工业相机而言,曝光时间均要充足,这样光才能在Sensor上停留的时间才能足够的长。



光线及Sensor同轴度


光线和Sensor的同轴度,往往是最容易被忽视的一项。比如在图像中间和边缘的亮暗不同,一致性较差时识别起来难度较高,而图像内特征一致性较好时识别起来相对容易。

因此,对于光线和Sensor的同轴度而言,除了光源产品和摆放位置,也会要求工业相机同时具备有良好的光轴一致性。





2

图像精度


图像精度是比较重要的图像质量衡量标准,一般是看相机的分辨率和相机主频。



分辨率


数字图像的最小计量单位是像素(pixel),它本身并不代表被摄物实际的尺寸大小。

而通常要求的“精度”,实际上是指的一个像素能够代表物方多少大小,这时候只需要用相机像素尺寸除以镜头的倍率就可以了(精度=像素大小÷光学放大倍率,或者用视野÷像素数量,结果是一样的)。


因此分辨率越高,图像的精细程度就越高。



主频


如同人眼看运动物体一样,当物体运动速度太快时,人眼是无法清晰观测物体运动的全部的。而相机同样存在这类的拍摄速度上限,称为相机主频。当被摄物的运行速度超出相机的主频上限时,视觉检测设备自然无法获取完整清晰的图像。

因此相机的主频越高,采集速度也就越快,图像品质就越高。






3

SONY FCB-EW9500H


SONY FCB-EW9500H采用 1/1.8 型 Starvis™ CMOS 417万像素图像传感器,采用7片花瓣式光圈,可有效减少眩光/光晕等现象,并具有极好的光轴一致性。

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