L0為視場(FOV),L0=FOV=(l(鏡頭到物體)傳感器尺寸(像素大小每行的像素數))/焦距
機器視覺系統通常由光學系統(光源、鏡頭、工業相機)、圖像采集單元、圖像處理單元、執行器和人機界面組成。功能模式是相輔相成的,缺一不可。
機器視覺系統具有測量功能,能夠自動測量產品的外觀尺寸,比如外形輪廓、孔徑、高度、面積等尺寸的測量。
光源和鏡頭都需要我們掌握光學知識,不同的打光方式,可以讓相機對物體產生完全不同的成像;而鏡頭的倍率,焦距,視野等的選擇不同直接決定了成像的逼真度。
亞像素的應用使得不管在同一等級的硬件或者更高的硬件水平下都能得到更高的精度。
機器視覺系統非常復雜。即使在最簡單的系統中,硬件和軟件也可以協同工作以產生結果。盡管有許多重要組成部分,其中一個突出:鏡頭。
機器視覺在自動化領域的發展趨勢包括深度學習與神經網絡、實時性能和速度、3D視覺和空間感知、多模態融合、增強現實和虛擬現實、自主決策和反饋控制、邊緣計算和云平臺,以及自適應性和靈活性等方面的進步
圖像采集是工業相機與PC端通過圖像采集卡相互鏈接,圖像采集卡接收工業相機的模擬信號或數字信號,并將信號處理轉換為適用于PC端的信息。
機器視覺系統通常使用攝像機、傳感器和其他設備來捕捉制造過程的圖像和視頻。然后使用專門的軟件和算法處理圖像和視頻,以檢測生產過程中的任何缺陷或錯誤。
檢測芯片針腳是否規則整齊、目標定位以及存在/缺陷檢測等。基于邊緣檢測技術的應用,為行業的高精度檢測及尺寸測量提供了強大的技術支持。