1 、 Что такое система машинного зрения?

Система машинного зрения - это тип технологии, которая использует компьютерные алгоритмы и оборудование для визуализации, чтобы машины могли воспринимать и интерпретировать визуальную информацию так же, как и люди.

Система состоит из нескольких компонентов, таких как камеры, датчики изображений, линзы, освещение, процессоры и программное обеспечение. Эти компоненты работают вместе для сбора и анализа визуальных данных, позволяя машине принимать решения или принимать действия на основе анализируемой 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 трудны или невозможно выполнять с той же точностью и согласованностью.

2 、 Пять основных компонентов системы машинного зрения:

• Аппаратное обеспечение визуализации: Это включает в себя камеры, линзы, фильтры и системы освещения, которые собирают визуальные данные из проверки объекта или сцены.
• Программное обеспечение для обработки изображений:Это программное обеспечение обрабатывает визуальные данные, полученные аппаратным обеспечением изображения, и извлекает из него значимую информацию. Программное обеспечение использует алгоритмы, такие как обнаружение краев, сегментация и распознавание шаблонов для анализа данных.
• Анализ и интерпретация изображений: После того, как программное обеспечение для обработки изображений извлекла соответствующую информацию, система Machine Vision использует эти данные для принятия решений или принятия действий на основе конкретного приложения. Это включает в себя такие задачи, как выявление дефектов в продукте, подсчет объектов или чтение текста.
• Интерфейсы связи:Системам машинного зрения часто необходимо общаться с другими машинами или системами для выполнения задачи. Интерфейсы связи, такие как Ethernet, USB и RS232, позволяют системе передавать данные на другие устройства или команды получения.
• Integration с другими системами: Системы машинного зрения могут быть интегрированы с другими системами, такими как роботы, конвейеры или базы данных, чтобы сформировать полное автоматизированное решение. Эта интеграция может быть достигнута с помощью программных интерфейсов или программируемых логических контроллеров (ПЛК).

3 、Какой вид объектива используется в системах машинного зрения?

Системы машинного зрения обычно используют линзы, специально предназначенные для промышленных или научных применений. Эти линзы оптимизированы для качества изображения, резкости и контраста и созданы для выдержания суровых сред и частого использования.

Есть несколько типов линз, используемых в системах машинного зрения, в том числе:

• Фиксированные фокусные линзы: Эти линзы имеют фиксированное фокусное расстояние и не могут быть скорректированы. Они обычно используются в приложениях, где расстояние и размер объекта постоянны.
•  Увеличение линз: Эти линзы могут отрегулировать фокусное расстояние, позволяя пользователю изменить увеличение изображения. Они используются в приложениях, где размер и расстояние объекта варьируются.
• Телецентрические линзы: Эти линзы сохраняют постоянное увеличение независимо от расстояния объекта, что делает их идеальными для измерения или проверки объектов с высокой точностью.
• Широкоугольные линзы: Эти линзы имеют более широкое поле зрения, чем стандартные линзы, что делает их идеальными для приложений, где необходимо получить большую площадь.
• Макрообъективы: Эти линзы используются для изображения крупным планом небольших объектов или деталей.

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

4 、КакtoВыберите объектив для камеры Machine Vision?

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

• Размер датчика изображения: Объектив, который вы выбираете, должен быть совместимы с размером датчика изображения в вашей камере. Использование объектива, которая не оптимизирована для размера датчика изображения, может привести к искаженным или размытым изображениям.
• Поле зрения: Объектив должен предоставить желаемое поле зрения для вашего приложения. Если вам нужна большая область, которая должна быть захвачена, может потребоваться более широкая угловая линза.

Поле обзора объектива камеры

• Рабочая дистанция: Расстояние между объективом и изображением объекта называется рабочим расстоянием. В зависимости от приложения может потребоваться объектив с более коротким или более длительным рабочим расстоянием.

Рабочая дистанция

• Увеличение: Увеличение линзы определяет, насколько большой объект появляется на изображении. Требуемое увеличение будет зависеть от размера и детализации визуализации объекта.
• Глубина поле: Глубина поля - это диапазон расстояний, которые находятся в фокусе на изображении. В зависимости от применения может потребоваться большая или меньшая глубина поле.

Глубина поле

• Условия освещения: Объектив должен быть оптимизирован для условий освещения в вашем приложении. Например, если вы работаете в условиях низкого освещения, может потребоваться объектив с большей апертурой.
• Факторы окружающей среды: Объектив должен быть в состоянии противостоять факторам окружающей среды в вашем применении, таких как температура, влажность и вибрация.

Учитывая, что эти факторы могут помочь вам выбрать правильную линзу для вашей камеры машинного зрения и обеспечить наилучшее качество и точность изображения для вашего приложения.