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机器视觉系统照明的方案参考

        随着科学与技术的发展,工业机器人的应用领域也不断扩大。目前,工业机器人不仅应用于传统制造业如采矿、冶金、石油、化学、船舶等领域,同时也应用于核能、航空、航天、医药、生化等科技领域以及家庭清洁等服务业领域。机器视觉作为工业机器人一项核心技术,研究计算机模拟人的视觉功能进行目标对象的识别、判断和测量。
  机器视觉系统的核心是图像采集和处理。所有信息均来源于目标图像,目标图像本身的质量对整个视觉系统极为关键。而光源则是影响机器视觉系统图像水平的重要因素,因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。通过适当的光源照明优化,使图像中的目标信息与背景信息得到分离,可以大大降低图像处理算法分割、识别的难度,提高系统的定位、测量精度,使系统的可靠性和综合性能得到提高。
  而目前市场并没有通用的机器视觉照明设备,现有的照明不能针对每个特定的应用实例,只能通过对相应照明装置的分析和优化,才能达到好的成像效果。机器视觉系统的光源的价值也正在于此。实现机器视觉系统光源照明的优化,能够有效地提高图像识别的质量和效果,提高工业机器人的工作效率。
  本文工以工业机器人象棋教学仪器为主题,针对工业机器人视觉系统对棋子的识别准确度不高情况,提出一种机器人视觉系统照明优化方案,通过对系统中照明装置进行优化,提高视觉系统识别准确度。
  1、机器视觉系统组成
  典型的机器视觉系统可以分为:图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。主要部件由机器视觉光源,光学镜头,工业相机,传感器,图像分析处理软件,通讯接口等组成的。
  (1)光源
  在目前的机器视觉应用系统中,优质光源与照明方案往往是整个系统成败的关键,光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量,在物体需要检测的部分与那些不重要部份之间应尽可能地产生明显的区别。其中LED光源凭借其诸多的优点在现代机器视觉系统中得到越来越多的应用
  (2)光学镜头
  光学镜头相当于人眼的晶状体,在机器视觉系统中非常重要。镜头的主要性能指标有焦距、光阑系数、倍率、接口等。
  (3)相机
  相机是机器视觉系统获取原始信息的较主要部分,目前主要使用的有CMOS相机和CCD相机。CCD摄像机以其小巧、可靠、清晰度高等特点在商用与工业领域都得到了广泛地使用。
  (4)图像采集卡
  在基于PC机的机器视觉系统中,图像采集卡是控制摄像机拍照,完成图像采集与数字化,协调整个系统的重要设备。
  (5)视觉传感器
  传感器的模块化部件集成了光源、摄像头、图像处理器、标准的控制与通讯接口,自成为一个智能图像采集与处理单元,内部程序存储器可存储图像处理算法,并能使用PC机,利用专用组态软件编制各种算法下载到视觉传感器的程序存储器中。
  2、光源技术
  光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征参量,在增加图像对比度的同时,应保证足够的整休亮度;物体位置的变化不应该影响成像的质量。光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度等。好的光源能够改善整个系统的分辨率,减轻后续图像处理的压力。不合适的光源,会给机器视觉系统带来很多麻烦,如摄像机的花点和过度曝光会隐藏很多重要信息;阴影会引起边缘的误检;信噪比的降低以及不均匀的照明会增加图像处理阈值选择的困难。要保证好的图像,必须要选择一个合适的光源。机器视觉中光源的分类主要以下几种:
  2.1前光源
  前光源是指放置在待测物前方的光源,这种光照方式称为“前光式照明”,如图1所示。前光源又可以分为“高角度”与“低角度”两种,其区别在于光源与被测物待测表面的夹角大小的不同。在选用“高角度照明”,或“低角度照明”时,主要考虑被测物表面待测部分的机理。


图1 前光源照明示意图

  2.2背光源
  背光源与前光源在放置位置上刚好相反,放置于待测物体背面,如图2所示。通过背光源照射待测物体,相对摄像机形成不透明物体的阴影或观察透明物体的内部,使待测物透光与不透光部分边缘清晰,为图像边缘提取奠定基础。它主要应用于被测对象的轮廓检测、透明体的污点缺陷检测、液晶文字检查、小型电子元件尺寸和外形检测、轴承外观和尺寸检查、半导体引线框外观和尺寸检查等。


图2 后光源照明示意图

  2.3环形光源
  环形光源能为待测物体提供大面积均衡的照明。实际应用中,环形光源与CCD镜头同轴安放,一般与镜头边缘相对齐。环形光源的优点在于可直接安装在镜头上,如图3所示,与待测物体距离合适时,可大大减少阴影、提高对比度、可实现较大面积照明。但应用距离不合适时会造成环形反光现象。


图3 环形光源照明示意图


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