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机器视觉技术:什么是线阵工业相机

要长高 来源:矩视智能机器视觉 作者:矩视智能机器视觉 2022-05-31 15:21 次阅读
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线阵相机

线阵CCD工业相机主要应用于工业、医疗、科研与安全领域的图像处理。在机器视觉领域中,线阵工业相机是一类特殊的视觉传感器。与面阵工业相机相比,它的传感器只有一行感光元素,因此使高扫描频率和高分辨率成为可能。

线阵工业相机的典型应用领域是检测连续的材料,例如金属、塑料、纸和纤维等。被检测的物体通常匀速运动 , 利用一台或多台工业相机对其逐行连续扫描 , 以达到对其整个表面均匀检测。可以对其图像一行一行进行处理 , 或者对由多行组成的面阵图像进行处理。另外线阵工业相机非常适合测量场合,这要归功于传感器的高分辨率 , 它可以准确测量到微米。

图片

线阵工业相机,机顾名思义是呈“线”状的。虽然也是二维图像,但极长,几K的长度,而宽度却只有几个像素的而已。

一般上只在两种情况下使用这种相机:

一、被测视野为细长的带状,多用于滚筒上检测的问题。

二、需要极大的视野或极高的精度。

若需要极大的视野或极高的精度的情况下,需要用激发装置多次激发相机,进行多次拍照,再将所拍下的多幅“条”形图像,合并成一张巨大的图。因此,用线阵型工业相机,必须用可以支持线阵型工业相机的采集卡。

线阵型工业相机价格贵,而且在大的视野或高的精度检测情况下,其检测速度也慢--一般工业相机的图像是 400K~1M,而合并后的图像有几个M这么大,速度自然就慢了。

面阵相机

工业相机像素是指这个工业相机总共有多少个感光晶片,通常用万个为单位表示,以矩阵排列,例如3百万像素、2百万像素、百万像素、40万像素。百万像素工业相机的像素矩阵为W*H=1000*1000。 工业相机分辨率,指一个像素表示实际物体的大小,um*um表示。数值越小,分辨率越高。

FOV是指工业相机实际拍摄的面积,以毫米×毫米表示。FOV是由像素多少和分辨率决定的。相同的相机,分辨率越大,它的FOV就越小。例如1K*1K的相机,分辨率为20um,则他的FOV=1K*20 ×1k*20=20mm ×20mm,如果用30um的分辨率,FOV=1K*30×1k*30=30mm×30mm。

在图像中,表现图像细节不是由像素多少决定的,而是由分辨率决定的。分辨率是由选择的镜头焦距决定的,同一种相机,选用不同焦距的镜头,分辨率就不同。如果采用20um分辨率,对于1mm*0.5mm的零件,它总共占用像素1/0.02 ×0.5/0.02=50×25个像素,如果采用30um的分辨率,表示同一个元件,则有1/0.03×0.5/0.03=33×17个像素,显然20um的分辨率表现图像细节方面好过30um的分辨率。

既然像素的多少不决定图像的分辨率(清晰度),那么大像素工业相机有何好处呢?

答案只有一个:减少拍摄次数,提高测试速度。

1个是1百万像素,另1个是3百万像素,清晰度相同(分辨率均为20um),第1个相机的FOV是20mm×20mm=400平方mm,第二个相机的FOV是1200平方mm,拍摄同一个PCB,假设第1个相机要拍摄30个图像,第2个相机则只需拍摄10个图像就可以了。

对于面阵CCD来说,应用面较广,如面积、形状、尺寸、位置,甚至温度等的测量。面阵CCD的优点是可以获取二维图像信息,测量图像直观。缺点是像元总数多,而每行的像元数一般较线阵少,帧幅率受到限制,而线阵CCD的优点是一维像元数可以做得很多,而总像元数角较面阵CCD工业相机少,而且像元尺寸比较灵活,帧幅数高,特别适用于一维动态目标的测量。

以线阵CCD在线测量线径为例,就在不少论文中有所介绍,但在涉及到图像处理时都是基于理想的条件下,而从实际工程应用的角度来讲,线阵CCD图像处理算法还是相当复杂的。

由于生产技术的制约,单个面阵CCD的面积很难达到一般工业测量对视场的需求。线阵CCD 的优点是分辨力高,价格低廉,如TCD1501C型线阵CCD,光敏像元数目为5 000,像元尺寸为7 μm×7 μm×7 μm(相邻像元中心距)该线阵CCD一维成像长度35 mm,可满足大多数测量视场的要求,但要用线阵CCD获取二维图像,必须配以扫描运动,而且为了能确定图像每一像素点在被测件上的对应位置,还必须配以光栅等器件以记录线阵CCD每一扫描行的坐标。

一般看来,这两方面的要求导致用线阵CCD获取图像有以下不足:图像获取时间长,测量效率低;由于扫描运动及相应的位置反馈环节的存在,增加了系统复杂性和成本;图像精度可能受扫描运动精度的影响而降低,最终影响测量精度。

面阵相机和镜头选型

已知:被检测物体大小为A*B,要求能够分辨小于C,工作距为D 解答:

1、计算短边对应的像素数 E = B/C,相机长边和短边的像素数都要大于E;

2、像元尺寸 = 物体短边尺寸B / 所选相机的短边像素数;

3、放大倍率 = 所选相机芯片短边尺寸 / 相机短边的视野范围;

4、可分辨的物体精度 = 像元尺寸 / 放大倍率 (判断是否小于C);

5、物镜的焦距 = 工作距离 / (1+1 / 放大倍率) 单位:mm;

6、像面的分辨率要大于 1 / (2*0.1*放大倍率) 单位:lpmm ;

以上只针对镜头的主要参数进行计算选择,其他如畸变、景深环境等,可根据实际要求进行选择。 *针对速度和曝光时间的影响,物体是否有拖影

已知:确定每次检测的范围为80mm*60mm,200万像素 CCD 相机(1600*1200),相机或物体的运动速度为12m/min = 200mm/s 。 曝光时间计算:

1、曝光时间 《 长边视野范围 / (长边像素值 * 产品运动速度)2、曝光时间 《 80 mm / 250 mm/s;3. 曝光时间 《 0.00025s ;

总结:故曝光时间要小于 0.00025s ,图像才不会产生拖影。

线阵相机的选型

1、线阵相机的选择取决于传感器尺寸和线速度

2、确定传感器尺寸。 (瑕疵或目标物最少有3 或 4 个像素)

3、例如: FOV = 12”, 最小检测尺寸= 0.005”(FOV/检测尺寸) x (最少像素个数)

12/.005 x 3 = 7200 pixels (8K 相机 或 2个4K相机)

4、为了确定相机的线速率,需要图像像素尺寸和产品速度

5、例如: FOV = 12”, 速度 20”/秒, 8k 相机图像像素尺寸= FOV/ 传感器尺寸

12/8192 = 0.001465”,需要的最低线速度: 20/0.001465 = 13,654

6、可以使用Piranha2 8k 18khz 相机 (或 2 Spyder3 4k 18khz 相机)

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