1. Что такое система машинного зрения?

Система машинного зрения — это тип технологии, в которой используются компьютерные алгоритмы и оборудование для обработки изображений, позволяющие машинам воспринимать и интерпретировать визуальную информацию так же, как это делают люди.

Система состоит из нескольких компонентов, таких как камеры, датчики изображения, объективы, освещение, процессоры и программное обеспечение. Эти компоненты работают вместе для сбора и анализа визуальных данных, позволяя машине принимать решения или действия на основе проанализированной информации.

Система машинного зрения

Системы машинного зрения используются в различных приложениях, таких как производство, робототехника, контроль качества, наблюдение и медицинская визуализация. Они могут выполнять такие задачи, как распознавание объектов, обнаружение дефектов, измерение и идентификация, которые людям трудно или невозможно выполнить с той же точностью и последовательностью.

2. Пять основных компонентов системы машинного зрения:

• Оборудование для обработки изображений: Сюда входят камеры, объективы, фильтры и системы освещения, которые собирают визуальные данные от проверяемого объекта или сцены.
• Программное обеспечение для обработки изображений:Это программное обеспечение обрабатывает визуальные данные, полученные аппаратным обеспечением обработки изображений, и извлекает из них значимую информацию. Для анализа данных программное обеспечение использует такие алгоритмы, как обнаружение границ, сегментация и распознавание образов.
• Анализ и интерпретация изображений: после того, как программное обеспечение для обработки изображений извлекло соответствующую информацию, система машинного зрения использует эти данные для принятия решений или действий в зависимости от конкретного приложения. Сюда входят такие задачи, как выявление дефектов продукта, подсчет предметов или чтение текста.
• Интерфейсы связи:Системам машинного зрения часто необходимо взаимодействовать с другими машинами или системами для выполнения задачи. Коммуникационные интерфейсы, такие как Ethernet, USB и RS232, позволяют системе передавать данные на другие устройства или получать команды.
• Iинтеграция с другими системами: Системы машинного зрения могут быть интегрированы с другими системами, такими как роботы, конвейеры или базы данных, для формирования полного автоматизированного решения. Эта интеграция может быть достигнута посредством программных интерфейсов или программируемых логических контроллеров (ПЛК).

3、Какой тип линзы используется в системах машинного зрения?

В системах машинного зрения обычно используются линзы, специально разработанные для промышленного или научного применения. Эти объективы оптимизированы по качеству изображения, резкости и контрастности и созданы для работы в суровых условиях и при частом использовании.

В системах машинного зрения используется несколько типов линз, в том числе:

• Объективы с фиксированным фокусным расстоянием: эти объективы имеют фиксированное фокусное расстояние и не могут быть отрегулированы. Обычно они используются в приложениях, где расстояние и размер объекта постоянны.
•  Зум-объективы: эти объективы могут регулировать фокусное расстояние, позволяя пользователю изменять увеличение изображения. Они используются в приложениях, где размер объекта и расстояние варьируются.
• Телецентрические линзы: эти линзы сохраняют постоянное увеличение независимо от расстояния до объекта, что делает их идеальными для измерения или проверки объектов с высокой точностью.
• Широкоугольные объективы: эти объективы имеют большее поле зрения, чем стандартные объективы, что делает их идеальными для задач, требующих захвата большей площади.
• Макрообъективы: эти линзы используются для съемки мелких объектов или деталей крупным планом.

Выбор объектива зависит от конкретного применения и желаемого качества изображения, разрешения и увеличения.

4、Какtoвыбрать объектив для камеры машинного зрения?

Выбор правильного объектива для камеры машинного зрения имеет решающее значение для обеспечения наилучшего качества и точности изображения для вашего приложения. Вот некоторые факторы, которые следует учитывать при выборе объектива:

• Размер датчика изображения: выбранный вами объектив должен соответствовать размеру матрицы вашей камеры. Использование объектива, не оптимизированного для размера датчика изображения, может привести к искажению или размытию изображений.
• Поле зрения: объектив должен обеспечивать желаемое поле зрения для вашего применения. Если вам нужно захватить большую площадь, может потребоваться более широкоугольный объектив.

Поле зрения объектива камеры

• Рабочее расстояние: Расстояние между объективом и отображаемым объектом называется рабочим расстоянием. В зависимости от применения может потребоваться объектив с более коротким или длинным рабочим расстоянием.

Рабочее расстояние

• Увеличение: Увеличение объектива определяет, насколько большим будет объект на изображении. Требуемое увеличение будет зависеть от размера и детализации изображаемого объекта.
• Глубина резкости: глубина резкости — это диапазон расстояний, находящихся в фокусе изображения. В зависимости от применения может потребоваться большая или меньшая глубина резкости.

Глубина резкости

• Условия освещения: Объектив должен быть оптимизирован для условий освещения в вашем приложении. Например, если вы работаете в условиях низкой освещенности, может потребоваться объектив с большей светосилой.
• Факторы окружающей среды: объектив должен выдерживать такие факторы окружающей среды, как температура, влажность и вибрация.

Учет этих факторов поможет вам выбрать правильный объектив для вашей камеры машинного зрения и обеспечить максимально возможное качество и точность изображения для вашего приложения.