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通用平台为机器视觉系统提供优化解决方案

返回列表 来源:admin 浏览: 发布日期:2019-01-05 10:49

   随着机器视觉系统的应用,质量和生产率的提高已经成为工业4.0和工业物联网发展的一个不可或缺的驱动力。随着时间的推移,对机器视觉系统的需求逐渐增加,因此也对驱动它们的图像传感器提出了要求,最终使机器视觉应用开发的图像传感器的特征和能力的广泛性以及多样性。虽然这种多样性可以为终端用户提供专为应用而设计的图像传感器,但它可以对相机制造商施加相当大的压力,因为它们需要开发和维护各种图像传感器和相机解决方案。如果没有妥善管理,这种碎片可以消耗资源和延迟开发新的相机线,这意味着最终客户可能不会受益于最先进的技术。最终,这会影响到工业部门的解决方案,阻碍机器视觉系统的发展和它们所带来的利益。

   机器视觉的多样性
   对不同的成像解决方案的需求直接来自于机器视觉系统对其目标应用的性能需求,其中诸如分辨率、带宽、光灵敏度等参数因应用的不同而有相对不同的重要性。一种类型的自动检测可以优先考虑图像分辨率,而另一种可能需要高动态范围------每个都确保精确的测量和决策。在不能完全控制照明的情况下,总体光灵敏度可能是关键的,而其他应用可能需要特定光谱带中的灵敏度,例如近红外或紫外。在诸如装配线过程的应用中,保持最小帧速率对于保证机器视觉系统不作为整个制造流程的瓶颈是至关重要的。需要对这些需求进行独立评估,然后对每个特定最终用途进行优化(图1)。




图1  平衡应用程序对图像传感器特性的需求


   对于这些参数虽然看起来很简单,但“更多”总是“更好”,实际上,这些特征是相互关联的。增加的分辨率减慢帧速率,除非对传感器进行额外的改变以增加带宽,这会增加设备所需的功率。此外,具有“更多”的成像性能并不总是有益于整个系统,因为不需要的分辨率或帧速率会阻塞网络资源。最后,需要一种平衡的方法来开发和优化成像系统。