近年來，隨著人工智能的高速發(fā)展和圖像處理技術的日益成熟，機器視覺在自動化領域發(fā)揮著越來越大的作用。機器視覺被用于代替人工視覺，使機器人能夠完成以往只有人工才能完成的任務，這大大減少了在危險環(huán)境下工作的風險。同時，在來料無序或工作環(huán)境雜亂的情況下，機器視覺可以顯著提高生產效率和自動化柔性程度。隨著人們對工業(yè)設計水平和生產效率需求的日益提高，機器視覺正在逐步代替?zhèn)鹘y(tǒng)復雜繁瑣的自動化模式，成為當今的主要發(fā)展趨勢。

　　機器視覺是一項綜合的技術，包括數字圖像處理，傳感器，光學成像，智能判斷，計算機硬件等。一個典型的機器視覺系統(tǒng)包括光源，鏡頭，相機，視覺服務器等。ccd視覺點膠機采用的就是機器視覺技術。作為機器視覺的感知器，相機和鏡頭在采集信息環(huán)節(jié)發(fā)揮主要作用。相機和鏡頭參數以及型號的選擇將直接影響后續(xù)的圖像處理和智能判斷等環(huán)節(jié)。所以在使用視覺系統(tǒng)前，要首先確定相機和鏡頭的各項參數。

　　歐力克斯視覺點膠機廠家將從CCD相機的成像原理出發(fā)，介紹相機和鏡頭的各項產品參數會對視覺系統(tǒng)以及最終結果產生的影響。以及，在實際運用中，我們如何根據客戶的需求以及對生產環(huán)境的觀察和測量來選擇合適的相機和鏡頭。

　　一、CCD相機成像原理

　　以面陣相機為例，相機內部有一塊由N行M列感光單元（CCD）組成的圖像傳感器（image sensor）。如下圖紅色格子所示，每一個小格子代表一個CCD感光單元，CCD的個數即為相機的像素，相機分辨率則指的是單位長度（圖像傳感器的單位長度）上像素的個數。比如一個相機有1280*1024個CCD感光單元，則該相機像素為130W。

　　光源照射到物體上，不同材質和顏色的物體對光源產生不同的反射，這些由物體反射出來的光穿過鏡頭照射到CCD上，使CCD產生電信號。CCD控制芯片將單次成像產生的電信號收集起來統(tǒng)一傳送到放大器（amplifier）進行放大和降噪。經過一些列的模數轉換（A/D），電信號被轉化為數字信號，這些值就是初始的圖像數據。將初始圖像數據輸入到數字處理器(DSP)進行色彩校正以及白平衡等處理后編碼為相機所支持的圖片格式并儲存到儲存器上。

　　二、相機選型

　　像素與精度正如之前所說，像素是指圖像傳感器上CCD的個數，圖像傳感器一般為一個4:3的矩形，所以相機像素分為橫向和縱向（X和Y方向）。一般來說，像素越多就能看到單位面積上更多的細節(jié)，而這些細節(jié)就決定了系統(tǒng)精度。舉例說明，現在有大小為的視野范圍，精度要求0.1mm。則圖像傳感器每個方向上CCD的個數至少為100/0.1 = 1000。為了配合后續(xù)的邊緣提取等圖像處理，一般會要求3倍的像素，即X方向CCD個數=3x視野范圍（X方向）/精度（X方向）

　　Y方向CCD個數=3x視野范圍（Y方向）/精度（Y方向）

　　可以選擇像素為3000*3000以上的相機。

　　一些特殊場景的處理：如果算出X,Y方向的像素差距很大，比如X方向CCD個數=3x視野范圍（X方向）/精度（X方向）

　　Y方向CCD個數=3x視野范圍（Y方向）/精度（Y方向）

　　此時應該選A，寧可像素有較多剩余也不能選小于計算結果的相機如果像素要求過大，比如X方向CCD個數=3x視野范圍（X方向）/精度（X方向）

　　Y方向CCD個數=3x視野范圍（Y方向）/精度（Y方向）

　　此時較難找到符合要求的相機。相應的方法是使用多個相機，將視野范圍分割為多塊，每個相機負責采集一塊視野范圍，從而降低對每個相機像素的要求。

　　快門速度與移動物體拍攝在拍攝移動物體時，經常會得到一張帶“重影”的照片這是因為相機在成像時，物體已經移動到了下一個位置。重影將對精度和結果產生極差的影響，為了避免重影，若拍攝的是移動物體，則需要在物體移動到下一個位置前結束本次成像。相機中決定成像速度的參數是快門速度，物體移動速度越快，則對快門速度要求越高。

　　既然要在物體移動到下一個位置前結束成像，首先我們要算出物體在圖片上移動一個像素對應在現實世界中移動的距離。這一過程被稱為標定像素當量，它表示圖像中一個像素點代表的實際物理尺寸，比如0.000625mm/pixel。

　　假設物體在現實世界中的移動速度為0.5mm/s，當物體在成像時間內在圖像上移動超過1個像素則會出現重影，所以成像速度至少為0.000625*1/0.5mm=0.00125s。（路程/速度=時間）。

　　以上便是機器視覺中相機選型部分，我們將在下一篇中介紹鏡頭選型。