机器视觉基础

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1、相机精度计算：视野/像素1.1机器视觉简介与硬体介绍1.1.1前言对于首次接触「机器视觉」的朋友来说，对这个名词肯定有点陌生，所以我们先来简单介绍一下这个专有名词。「机器视觉」是泛指搭载视觉影像系统的检测设备，影像系统主要是由相机、镜头与光源等光学仪器所建构而成的。利用这些检测器材广泛地投入各种应用，如产品的瑕疵检测(Inspection)、辨识产品外观(Recognition)与量测产品尺寸(Measurement),而视觉对位(Alignment)与自动化做结合，搭配运动控制或机械手臂，可进行物料的定位与校正，完成手眼协调的视觉伺服系统(Visual

2、ServoSystem)。Ff图1.1・搭载相机的机器手臂所构成的视觉伺服系统架构机器视觉一直以来都受到相关产业的重视，这边列出几项机械视觉的特色:•安全性高•具备高解析度•拥有全检能力•资料重现性好•可降低人工成本•可搭配高速运动控制•可配合运动控制系统进行回馈控制(智慧型口动化)目前使用机器视觉的领域非常广泛，与它相关的热门产业包括半导体、光电、机密工业与製造业等，主要的应用是将这些技术导入产品检测与自动化生产，目的就是为了提升产能、增加良率与减少人员配置。接着，我们来简单的了解一些与机器视觉相关的专有名词：影像系统(ImageSystem)构成机器

3、视觉最基本架构就是包含相机与镜头的影像系统，最重要的兀个基本参数必须先弄清楚：图1.2・影像系统的示意图1.感光元件大小(SensorSize)：相机内部感光元件的尺寸2.工作距离(WorkingDistance):相机镜头前缘到物体表面的距离3.景深(DepthofField):能维持影像距焦清晰的有效距离4.视野範围(FieldofView):相机所能撷取到物体的实际範圉5.解析度(Resolution):指的是相机拍摄物体可辨识的最小尺寸，解析度越高，检测精度也较好，表示能从影像屮获取有用的资讯越多用来表示所控制的光源进入镜头的总量，类似人类的睡孔

4、，光圈越人，表示能进入的光越多，反之越少。镜头上都会标示最大光圈值，如标示值为「1:1.8」，表示该镜头的最大光圈值为「1.8」，而数字越小，代表大光圈，反之越小。F-S图1.3•不同F值所代表的光圈大小焦距(f):光通过镜头后匯集的点，该点到镜头之间的距离称为焦距。图1.4・光通过凸透镜聚焦于一点(fromWikipedia)放大倍率(M)定义为影像与实体的比值，假设，表示拍摄到的影像只有实体的50%。图1.5・单镜面的光学成像嫄理(fromWikipedia)计算公式如下：d；hiM==-—a心ho其屮M表示放大倍数，do代表物距，ho代表实体大小，

5、而d1代表像距，hi代表影像大小。景深(DepthofField):定义为能维持影像距焦的有效距离。想得到一张「清晰」的影像，影像需在距焦範围内，景深就是决定这个範围有多长。若发现取到的影像位于距焦区内只有部分是保存清晰，可能使用的镜头景深过短，此时可将镜头光圈调小、或替换短焦聚的镜头，再不然就是将物距(do)拉长，透过这空种调整方式都有机会改善景深不足的现象。图1.6・调整光圈来改善景深1.1.2相机介绍以上的专有名词后，再来要介绍工业相机，它是构成影像系统最重要的光学元件乙一,成像嫄理是透过内建的感光元件來吸收光线，转换成储存电荷，再将这些电荷传输到

6、放大解码器，经由类比数位转换后来呈现一张完整影像。以扫描方式分类相机的扫描方式可依据SenorSize类型分为LineScan与AreaScan两种：目前市售的LineScan相机，解析度有1K(1024pixel)/2K/8K/16K,使用LineScan必需搭配运动扫描才能获得一张完整的影像，适用于检测需求为大面积与高检测精度的应用。01.7-BaslerLineScan相机&感光元件(*2*4)AreaScan的相机应用比较普及，在不需搭配运动装置情况下就可以获得完整影像；依据检测精度的要求,可选择的像素有30(640*480)/100/200/5

7、00MP(megapixel),而更高解析度的相机，价格也相对高昂。图1.8・BaslerAreaScan相机&感光元件(*2*4)感光元件尺寸(SensorSize)对于AreaSensor与LineSensor描述方法也有所不同；以AreaSensor来说，以对角线的长度来表示大小，单位为吋(inch),值得注意的是，工业相机的1吋是16mm,非25.4mm,可参考附图。1吋9.6mm12.8mm2/3吋6.6mm1/2吋4.8mm6.4mm图1.9・AreaSensor感光元件尺寸而LineSensor则是用影像长度(ImageLength)来描述

8、，单位为mm,计算公式如下:ImageLength(mm)=pixelsize(