机器视觉缺陷检测-边学边做-相机选取

主要分为三部分

1.相机示意图及基本结构

2.相机参数确定方法

3.最终选择

1.相机示意图及基本结构

简图↑

全图↑

光圈与景深↑

2.相机基本参数确定

视野与像素确定

被检测石英镜片的最大直径为38.6mm。也就是最大弥散圆直径。

样品↑

较小划痕样本↑

划痕测量↑ 如上图，以直径为28.3的镜片来计算像素大小。相较于缺口，划痕的宽度更小，更不容易识别。相机的像素确定将基于划痕。由图可以看出，一个方格的大小基本跟划痕宽度大小相匹配。一个方框即可以作为一个像素点。像素大小为

实际应用过程中，镜片直径会超出以上两个样本。所以，设计时应留有余量，以50MM*50MM的视野进行计算。在此视野下如果想达到以上所计算的清晰度，像素应为：

为了获得更清晰的图像，便于后期进行图像处理，用四个像素点来描述一个划痕宽度，得到更为合适的分辨率

至此，像素参数确定，应选择至少45万像素相机。相机视野应能调整到50MM*50MM。

相机分辨率选择的过程基本为：1、确定精度要求最高的部分需要的像素数；2、计算整个图像需要的像素数；3、确定合适的分辨率；然后就能够得到所需相机的分辨率了，分辨率是一个相机主要的参数。

像素深度

像素深度常见的有8bit，10bit，12bit 现阶段无太大要求。以通用性强为主，主选8bit。

相机种类

CCD相机在今天还是占据工业视觉的很大一部分市场。CMOS相机虽然性能较差一点，但是目前项目来说也是可以接受的。主要后期性价比。

最大帧率/行频

现阶段无要求。机械手速度要远比相机速度要慢。主要看价格。

像元尺寸

只要不是太夸张，现有尺寸安装还是很容易。无要求。

3、相机型号确定

以上是主要的相机参数，相机参数确定之后，就可以根据这些参数，选择常用的相机品牌下的相机参数了。

无人工厂离不开机器视觉

深圳辰视智能科技有限公司是一家集机器视觉、工业智能化于一体的高新技术企业，是由一支中国科学院机器视觉技术研究的精英团队在深圳创立。

辰视智能拥有基于深度学习的三维视觉引导、机器人运动控制、视觉检测、三维建模等方面的核心技术，并研发了机器人三维视觉引导系统 、机器人二维视觉引导系统、三维检测系统、产品外观检测系统等可根据客户需求定制化的智能产品。以高效·低成本·模块化的方式为自动化集成商、自动化设备厂商、机器人厂家提供机器视觉的相关解决方案。

辰视智能致力于技术的不断研究、创新、突破，为合作伙伴提供世界领先的机器视觉产品及技术。