计算机视觉硬件知识点整理六:工业相机选型

文章目录

  • 前言
  • 一、工业数字相机的分类
  • 二、相机的主要参数
  • 三、工业数字摄像机主要接口类型
  • 四、选择工业相机的考量因素
  • 六、实例分析


前言

随着科技的不断进步,工业自动化领域正经历着前所未有的变革。作为工业自动化的重要组成部分,工业相机在工业检测、测量、识别等方面发挥着不可替代的作用。然而,面对市场上种类繁多的工业相机,如何选择一款适合自己的产品成为众多企业面临的难题。本文将从工业相机的选型原则、技术参数、应用场景等方面,为读者提供一份全面的工业相机选型指南,帮助企业在工业相机选型过程中做出明智的决策。


一、工业数字相机的分类

在这里插入图片描述

工业相机作为自动化系统中的关键组件,其选型直接影响到生产效率和检测精度。以下是对不同类型工业相机的详细解析,以帮助用户根据具体需求做出合适的选择。

芯片类型:

  • CCD相机:电荷耦合器件相机,以高图像质量和灵敏度著称。
  • CMOS相机:互补金属氧化物半导体相机,特点是成本低、功耗小。

输出色彩:

  • 单色(黑白)相机:适用于不需要色彩信息,但需要高灰度层次和对比度的场景。
  • 彩色相机:提供丰富的色彩信息,适用于颜色识别需求的应用。

传感器结构特性:

  • 线阵相机:适用于连续物体检测,如卷材和流水线产品,包括黑白、3Line彩色和 3CCD彩色(分光棱镜)等。
  • 面阵相机:适用于静态物体或场景的一次性成像,如零件检测和平面物体拍摄,包括黑白、Bayer彩色和3CCD彩色(分光棱镜)等。

输出信号方式:

  • 模拟相机:如PAL和NTSC,信号以模拟形式传输。
  • 数字相机:如IEEE1394、USB2.0、Camera Link、GigE等,具有更高的信号精度和抗干扰能力。

扫描方式:

  • 隔行扫描相机:先扫描奇数行,再扫描偶数行,可能会产生图像闪烁。
  • 逐行扫描相机:逐行依次扫描,图像更稳定、清晰。

分辨率大小:

  • 普通分辨率相机:满足一般精度要求的应用。
  • 高分辨率相机:适用于对细节要求极高的检测任务。

输出信号速度:

  • 普通速度相机:适用于常规拍摄需求。
  • 高速相机:能够捕捉快速运动的物体,常用于动态检测。

响应频率范围:

  • 可见光(普通)相机:对400nm - 1000nm波长的可见光有良好响应。
  • 红外相机:响应波长在700nm以上的红外线。
  • 紫外相机:可以响应200nm - 400nm的短波紫外线。

二、相机的主要参数

  • 分辨率
    分辨率是衡量相机性能的关键指标之一,它由芯片的像元数量决定。面阵相机通常用水平和垂直分辨率来表示,例如 1920(H)x 1080 (V)。在相同的视场范围内,分辨率越高,对物体细节的呈现就越清晰。然而,分辨率的高低也会影响相机采集图像的帧率,一般来说,分辨率越高,帧率越低。

  • 速度(帧频 / 行频)
    相机采集图像的频率是另一个重要参数。对于面阵相机,通常用帧频(fps)来衡量,如 30fps 表示每秒能采集 30 帧图像;线阵相机则常用行频(KHz)表示,例如 12KHz 意味着每秒能采集 12000 行图像数据。相机的速度受到芯片性能和时钟频率的限制。

  • 曝光方式和快门速度
    线阵相机多采用逐行曝光,可通过固定行频和外触发同步的方式采集图像,曝光时间灵活设置。面阵相机常见的曝光方式有帧曝光、场曝光和滚动行曝光等。数字相机一般具备外触发采图功能,快门速度可达 10 微秒甚至更快,以满足高速拍摄的需求。

  • 噪声
    相机成像过程中的噪声主要包括散粒噪声(由有效信号引起)和相机固有噪声(与信号无关)。此外,数字相机在模拟转换过程中还会产生量化噪声,通过提高量化位数可以降低噪声。

  • 信噪比
    信噪比是图像中信号与噪声的比值,反映了图像质量的优劣。高信噪比意味着图像质量好,能够更准确地呈现被拍摄物体的特征。

  • 动态范围
    它表示相机能够探测的光信号强度范围。有光学动态范围(由芯片特性决定)和电子动态范围(由电路特性决定)之分。动态范围越大,相机在不同光照条件下的适应能力越强。
    在这里插入图片描述

  • 像元 / 像素深度
    像元或像素深度是指每个像素点能够表示的颜色或灰度级别的位数。常见的像素深度有 8Bit、10Bit、12Bit 等。像素深度越高,能够表示的灰度等级或颜色数量就越多,从而能够提供更丰富的图像细节和更高的精度。然而,像素深度越高,也会增加系统的数据处理负担,可能导致处理速度下降,同时也会增加系统的集成难度。

  • 光谱响应
    相机对不同波长光线的响应能力称为光谱响应。不同类型的相机对光谱的响应范围不同,这决定了它们在不同拍摄条件下的适用性。例如,一些相机可能对可见光有良好的响应,而另一些则可能对红外或紫外光有更好的响应。根据被测物体的发光波长或反射特性,选择具有相应光谱响应的相机,可以确保获得准确、清晰的图像。

  • 光学接口
    相机的光学接口决定了镜头与相机之间的连接方式。常见的接口类型包括 C 口、CS 口、F 口等。每种接口的后截距(即镜头后端到成像平面的距离)和安装方式都有所不同。在选择相机时,需要根据实际需求选择合适的镜头接口,以确保镜头能够正确地安装在相机上,并实现最佳的成像效果。

三、工业数字摄像机主要接口类型

目前,常见的工业数字摄像机接口主要有 Usb2.0、IEEE 1394、CameraLink、GigE 等。不同的接口类型在传输速度、稳定性和兼容性等方面各有特点,应根据具体应用场景进行选择。
在这里插入图片描述

四、选择工业相机的考量因素

在选择工业相机时,需要综合考虑多个因素。首先,明确检测任务的性质和要求至关重要。需要考虑的是静态拍照还是动态拍照,拍照的频率是多少,是进行缺陷检测、尺寸测量还是定位,产品的大小和拍摄视野范围如何,对精度的要求达到什么程度,以及所使用的软件性能如何。此外,现场环境的温度、湿度、干扰情况以及光照条件等也必须纳入考虑范畴,同时留意是否存在其他特殊要求。
对于动态拍照,要根据物体的运动速度来确定最小曝光时间,并判断是否需要选择逐行扫描的相机。根据检测任务、产品尺寸、精度要求以及软件性能等因素,可以计算出所需工业相机的分辨率。考虑现场环境时,要选择能够适应温度、湿度、干扰和光照等条件的相机。
在精度方面,通过公式“相机像素精度 = 单方向视野范围大小 / 相机单方向分辨率”和“相机单方向分辨率 = 单方向视野范围大小 / 理论精度”,可以根据待观察或测量物体的精度要求来选择合适的工业相机分辨率。

六、实例分析

假设要检测一个物体表面的划痕,要求拍摄的物体大小为 10×8mm,检测精度为 0.01mm 。先计算相机的最低分辨率。假设拍摄视野范围在 12×10mm,那么相机的最低分辨率应约为 120 万像素,市面上常见的是 130 万像素相机,通常会选用此类相机。但为了提高系统的精准度和稳定性,若使缺陷面积在 3 到 4 个像素以上,所选相机的像素应不低于 300 万,一般 300 万像素的相机效果最佳。再看相机的曝光时间。假设目标运动速度是 1mm/S,测量精度是 0.01mm/pixel ,物体移动 0.01mm 需要用时 10ms ,这就要求相机的曝光时间必须小于 10ms 。一般工业相机的最快曝光时间可达几十至一百多微秒。如此短的曝光时间对光能量的要求较大,因此需要选择合适的光源与光源控制器。综上所述,选择工业相机需要综合考虑多方面的因素,通过对相机类型、参数、应用场景和实际需求的全面分析,才能选出最适合的相机,从而满足工业检测和图像采集的要求,提高生产效率和产品质量。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/928242.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Mysql读写分离分库分表

读写分离 什么是读写分离 读写分离主要是为了将对数据库的读写操作分散到不同的数据库节点上。 这样的话,就能够小幅提升写性能,大幅提升读性能。一般情况下,我们都会选择一主多从,也就是一台主数据库负责写,其他的从…

【C语言】结构体(四)

本篇重点是typedef关键字 一,是什么? typedef用来定义新的数据类型,通常typedef与结构体的定义配合使用。 简单来说就是取别名 ▶ struct 是用来定义新的数据类型——结构体 ▶ typedef是给数据类型取别名。 二,为什么&#xf…

普中51单片机——LED流水灯模块

1、GPIO概念 GPIO(general purpose intput output)是通用输入输出端口的简称,可以通过软件来控制其输入和输出。51 单片机芯片的 GPIO 引脚与外部设备连接起来,从而实现与外部通讯、 控制以及数据采集的功能。 1.1、GPIO分类 &a…

Linux入门系列--压缩与解压

一、前言 为了使传输的文件大小尽可能地小,我们采用压缩的方式生成压缩文件,然后将压缩包传输过去就可以了。衡量压缩方法地好坏主要有两点综合考量:一是压缩速度,二是压缩程度。很好理解,压缩一个文件,我…

云服务器重装系统后 一些报错与解决[ vscode / ssh / 子用户]

碰见的三个问题: 1.vscode连接失败 2.登录信息配置 3.新建子用户的一些设置 思考:遇见问题,第一反应 应该如何解决 目录 1. 错误 解决方法 原因 步骤 1:找到known_hosts文件并编辑 步骤 2:通过VSCode终端输入…

【包教包会】CocosCreator3.x——重写Sprite,圆角、3D翻转、纹理循环、可合批调色板、不影响子节点的位移旋转缩放透明度

一、效果演示 重写Sprite组件,做了以下优化: 1、新增自变换,在不影响子节点的前提下位移、旋转、缩放、改变透明度 新增可合批调色板,支持色相、明暗调节 新增圆角矩形、3D透视旋转、纹理循环 所有功能均支持合批、原生平台&…

南昌榉之乡托养机构解读:自闭症与看电视并无必然联系

在探讨自闭症的成因时,有人会问:自闭症是多看电视引起的吗?今天,就让我们来看看南昌榉之乡托养机构对此有何见解。 榉之乡大龄自闭症托养机构在江苏、广东、江西等地都有分校,一直致力于为大龄自闭症患者提供专业的支持…

卷积神经网络(CNN)的层次结构

卷积神经网络(CNN)是一种以其处理图像和视频数据的能力而闻名的深度学习模型,其基本结构通常包括以下几个层次,每个层次都有其特定的功能和作用: 1. 输入层(Input Layer): 卷积神经网…

Milvus×OPPO:如何构建更懂你的大模型助手

01. 背景 AI业务快速增长下传统关系型数据库无法满足需求。 2024年恰逢OPPO品牌20周年,OPPO也宣布正式进入AI手机的时代。超千万用户开始通过例如通话摘要、新小布助手、小布照相馆等搭载在OPPO手机上的应用体验AI能力。 与传统的应用不同的是,在AI驱动的…

数据结构之二叉树详解:从原理到实现

1. 什么是二叉树? 二叉树(Binary Tree)是一种树形数据结构,其中每个节点最多有两个子节点,分别被称为左子节点和右子节点。二叉树可以用来表示层次关系,如文件目录、组织结构,或用于快速查找、…

CTF-PWN: WEB_and_PWN [第一届“吾杯”网络安全技能大赛 Calculator] 赛后学习(不会)

附件 calculate.html <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><!-- 设置字符编码为 UTF-8&#xff0c;支持多语言字符集 --><meta charset"UTF-8"><!-- 设置响应式视图&#xff0c;确保页面在不同设备上自适应显示 --&…

用于LiDAR测量的1.58um单芯片MOPA(一)

--翻译自M. Faugeron、M. Krakowski1等人2014年的文章 1.简介 如今&#xff0c;人们对高功率半导体器件的兴趣日益浓厚&#xff0c;这些器件主要用于遥测、激光雷达系统或自由空间通信等应用。与固态激光器相比&#xff0c;半导体器件更紧凑且功耗更低&#xff0c;这在低功率供…

【maven-5】Maven 项目构建的生命周期:深入理解与应用

1. 生命周期是什么 ​在Maven出现之前&#xff0c;项目构建的生命周期就已经存在&#xff0c;软件开发人员每天都在对项目进行清理&#xff0c;编译&#xff0c;测试及部署。虽然大家都在不停地做构建工作&#xff0c;但公司和公司间&#xff0c;项目和项目间&#xff0c;往往…

数字时代的文化宝库:存储技术与精神生活

文章目录 1. 文学经典的数字传承2. 音乐的无限可能3. 影视艺术的数字化存储4. 结语 数字时代的文化宝库&#xff1a;存储技术与精神生活 在数字化的浪潮中&#xff0c;存储技术如同一座桥梁&#xff0c;连接着过去与未来&#xff0c;承载着人类文明的瑰宝。随着存储容量的不断增…

STM32标准库-FLASH

FLASH模仿EEPROM STM32本身没有自带EEPROM&#xff0c;但是自带了FLASH存储器。 STM32F103ZET6自带 1M字节的FLASH空间&#xff0c;和 128K64K的SRAM空间。 STM32F4 的 SPI 功能很强大&#xff0c;SPI 时钟最高可以到 37.5Mhz&#xff0c;支持 DMA&#xff0c;可以配置为 SPI协…

重学设计模式-工厂模式(简单工厂模式,工厂方法模式,抽象工厂模式)

在平常的学习和工作中&#xff0c;我们创建对象一般会直接用new&#xff0c;但是很多时候直接new会存在一些问题&#xff0c;而且直接new会让我们的代码变得非常繁杂&#xff0c;这时候就会巧妙的用到设计模式&#xff0c;平常我们通过力扣学习的算法可能并不会在我们工作中用到…

linux(centos) 环境部署,安装JDK,docker(mysql, redis,nginx,minio,nacos)

目录 1.安装JDK (非docker)1.1 将文件放在目录下&#xff1a; /usr/local/jdk1.2 解压至当前目录1.3 配置环境变量 2.安装docker2.1 验证centos内核2.2 安装软件工具包2.3 设置yum源2.4 查看仓库中所有docker版本&#xff0c;按需选择安装2.5 安装docker2.6 启动docker 并 开机…

算法日记 40 day 单调栈

最后两题了&#xff0c;直接上题目。 题目&#xff1a;接雨水 42. 接雨水 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图&#xff0c;计算按此排列的柱子&#xff0c;下雨之后能接多少雨水。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1…

yagmail邮件发送库:如何用Python实现自动化邮件营销?

&#x1f3a5; 作者简介&#xff1a; CSDN\阿里云\腾讯云\华为云开发社区优质创作者&#xff0c;专注分享大数据、Python、数据库、人工智能等领域的优质内容 &#x1f338;个人主页&#xff1a; 长风清留杨的博客 &#x1f343;形式准则&#xff1a; 无论成就大小&#xff0c;…

【RL Base】强化学习:信赖域策略优化(TRPO)算法

&#x1f4e2;本篇文章是博主强化学习&#xff08;RL&#xff09;领域学习时&#xff0c;用于个人学习、研究或者欣赏使用&#xff0c;并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记&#xff0c;若有不当和侵权之处&#xff0c;指出后将会立即改正&#xff0c;还望谅…