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[原创] 基于Vision Assistant的图像处理实用教程-第一章 基本概念 1.4 设置成像系统

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    [LV.Master]2000FPS

    发表于 2017-5-11 10:03:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
    NI视觉助手VisionAssistant教程
    第一界面与基本概念第四节 设置成像系统成像系统概述
    在采集、分析和处理图像之前,你必须设置你的图像系统。五个因素构成了一个成像系统:视野(FOV,Field of View)、工作距离(WD,Working Distance)、分辨率(Resolution)、景深(DOF,Depth of Field)以及传感器尺寸(Sensor Size)。下面的图展示了这些概念:
    1 成像系统
    1、  Resolution分辨率:成像系统在你的目标中可以分辨的最小特征尺寸,如我们常说的要检测到0.01mm的尺寸。
    2、  Field of View视野:相机可以采集到的检查目标区域,通常为了保证检测的精度与可能面临的位置偏移,视野会比检查目标略大一些,如目标是一个10mm的圆,那么可能的视野会设置成16mm×12mm大小(4:3的传感器类型)。
    3、  Working Distance工作距离:相机镜头表面到检测目标表面的距离。工作距离通常会影响设备的大小以及镜头的选择以及图像的像差畸变等。
    4、  Sensor Size传感器尺寸:传感器的有效面积大小,通常定义为传感器的水平尺寸。当然也可以是垂直尺寸。但是一般的工业相机的传感器尺寸都是讲对角线,如2/3’、1/2’、1/3’等,因此还需要通过勾股定理进行计算,才能知道其长与宽。当然也可以记住常见的传感器尺寸的长宽值。这些值一般来讲是会有一些出入,但是比较接近的,如2/3’的传感器其尺寸为8.8×6.6mm,1/2’的传感器尺寸为6.4×4.8mm,1/3’的传感器其尺寸为4.8×3.6mm等。
    5、  Depth of Field景深:目标一直可以聚集清楚的最大深度。对于不同的项目,可能要求景深的影响不同。有高低差的检查应用,可能需要较大的景深;而不想背景干扰的应用,则可能需要较浅的景深。不同的镜头其景深也不一样。
    6、  Image图像:检查图像。
    7、  Pixel像素:构成一个数字图像的最小部分。也叫像元。像素即可以指图像中的一个最小单元,也可以指传感器中的最小成像单元。因为传感器的成像单元与图像的显示单元是一一对应的。
    8、  Pixel Resolution像素分辨率:用于表示检测目标的最小像素数量。在实际使用中,我们一般会使用X mm/Pixel这样的概念来表示像素分辨率,即一个像素可以表示的最小特征。另外像素分辨率乘以相机后,就可以得到相机的分辨率。这些概念我们一般会将其扩展到整个视野中。这样会更方便计算,即假设目标铺满整个视野。而不会使用上图中的8/1这种方式得到,因为使用8只能得到这个目标所需要的像素,而不能得到成像系统中相机的总像素。这个像素分辨率可以用视野/相机分辨率得到,如上面假设的10mm的圆的测量,视野为16×12mm,如果使用1280×960分辨率的130万像素的相机进行测量,则其像素分辨率为16/1280=0.0125mm/Pixel(或者是12/960=0.0125mm/Pixel)。如果说1中的分辨率需要达到0.01mm,那么这样的像素分辨率是略嫌不够的。因为在这个假设的条件下,一个像素只能代表0.0125mm,而系统目标是希望能检查到0.01mm的特征,因此可能还需要提高相机的分辨率,如换成200万或者是500万像素的相机,或者是将拍摄视野缩小一点。而且以经验来看,相机的像素分辨率,需要比期望检查的分辨率要高一些(如两倍)。因为整个系统可能还会有其它的如镜头分辨率、运动误差、照明误差、图像处理偏差等各种系统误差。
    关于机器视觉、工业相机、工业镜头、机器视觉光源、图像处理、硬件选型等等事方面的更多知识,请访问石鑫华视觉网http://shixinhua.com
    采集图像的质量
    设置系统的方式取决于你需要分析和处理的类型。你的成像系统应该生成足够高的图像质量,以便于从图像中提取所以需要的信息。五个因素影响了图像质量:分辨率resolution、对比度contrast、景深depth of field、透视perspective和畸变distortion。
    分辨率
    当设置成像系统时,有两种分辨率需要考虑:像素分辨率与分辨率。像素分辨率指是需要的最小数量的像素用于表示被检查的对象。你可以通过你要检查的最小特征来决定像素分辨率。尝试着最少有两个像素可以表示一个最小的特征。你可以使用下面的公式来确定你的成像系统需要的最小像素分辨率:
    相机最小像素分辨率=(视野的宽/目标最小特征×2)×(视野的高/目标最小特征×2)
        例如前面举的例子,其视野宽为16mm,高为12mm,目标最小特征为0.01mm,则相机最小像素分辨率=(16/0.01×2)×(12/0.01×2)=768万像素
    从公式可以了解到,在视野不变的情况下,如果将目标最小特征缩小一倍,则整个相机的分辨率会提高 4倍。即如果想将上面的最小特征缩小为0.005mm,则最小相机分辨率将达到3072万像素。
    分辨率表示了成像系统可以重现的目标细节数量。较低分辨率的图像缺泛细节和经常出现模糊。两个因素可以影响成像系统的分辨率:视野与传感器上的像素数量(相机的分辨率)。当知道了视野、传感器的尺寸以及工作距离后,你就可以确定镜头的焦距。详情参看:工业镜头焦距的计算http://shixinhua.com/lens/2013/07/555.html
    视野
    视野是相机可以获取的检查目标的面积。下面的图描述了像素分辨率与视野的关系。
    2 视野与像素分辨率的关系
    图2-A显示了一个目标,它占据了整个视野。图2-B显示了一个目标,它只占了视野的较小面积。如果w是x方向的最小特征尺寸,h是y方向的最小特征尺寸,则x方向的最小像素分辨率为:
    w_fov/w×2
    y方向的最小像素分辨率为:
    h_fov/h×2
    一般来讲,图像传感器的宽高比(xy)为43,所以x方向的分辨率×0.75则为y方向的分辨率,所以考虑w_fov/w×2×0.75h_fov/h×2中较大的一个为最小像素分辨率,这样得到的最小像素分辨率再乘以最小像素分辨率*0.75即为最小相机分辨率。
    传感器的尺寸和传感器的像素数量
    相机传感器的尺寸在确定你的视野时是相当重要的,这是一个关键的因素决定你的最小分辨率要求。传感器的对角线长度指定了传感器的有效面积大小。传感器的像素数量应该大于等于像素分辨率。选择一个相机,它的传感器的分辨率可以满足你的最小相机分辨率。
    镜头焦距长度
    当你决定了视野以及传感器的尺寸后,你可以决定哪些类型的镜头可以满足成像的要求。镜头的主要参数是焦距。镜头的焦距f、视野FOV、工作距离WD以及传感器尺寸Sensor Size之间的关系满足下面的公式:
    f=(Sensor Size×WD)/(Sensor Size+FOV)≈(Sensor Size×WD)/FOV
    其中,当传感器的尺寸相对视野非常小时,上面选项中间项的分母Sensor Size+FOV可以约等于FOV
    从上面的公式了解到,如果系统的工作距离确定了,那么你的镜头焦距的选择也是非常有限的。如果你有一个固定的工作距离,并且你的焦距是比较短的,你的图像可能会出现畸变,因为镜头的焦距越短,则畸变越严重。当然,如果你可以灵活的改变系统的工作距离,那么加大工作距离,这样你可以选择一个更长焦距的镜头,这样可以减小图像的失真。
    对比度
    对于图像质量,分辨率和对比度是密切相关的因素。对比度定义了被测目标与背景之间的不同强度值。你的成像系统应该有足够的对比度来从背景中区分对象。适当的照明技术(打光)可以提高系统的对比度。因此,在做一个机器视觉项目前,请尽量先做光学实验,确定其可以使用机器视觉的方法实现测量,选择好相应的光源、相机、镜头,再继续推进项目。
    透视
    透视误差经常发生,当相机光轴与被测目标平面不垂直时。下面的图3-A了理想的相机位置,相机镜头的光轴与目标表面成90度。图3-B显示了相机镜头光轴与被测目标的平面不垂直的情况。
    3 透视对成像质量的影响
    1、  Lens Distortion镜头畸变
    2、  Perspective Error透视误差
    3、  Known Orientation Offset已知方向偏移
    透视误差表现为目标的放大倍率的变化,其取决于目标到镜头的距离。下面图4-A显示了一幅栅格点阵图。图4-B显示了由于相机采集栅格图像时有一定的角度造成的透视误差。图4-C为镜头桶形畸变的图像。
    4 透视误差
    试着调整你的相机位置以垂直于检查目标的表面以减少透视误差。如果你需要从你的图像中进行精密测量,可以对采集的图像应用标定技术以校正角度误差。
    畸变
    非线性畸变是一种几何像差,由镜头的光学误差引起。一个标准镜头会引入径向畸变。这个原因将会导致轴外点在镜头上的成像与其理想位置的不同(比真实距离更接近镜头光轴的为桶形畸变,比理想值更远离镜头光轴的为枕形畸变)。上面的图4-C显示了栅格点阵图的桶形畸变。当畸变发生时,图像里的信息相对视野忠心是错位的,但是这些信息并不一定是丢失了。因此,你可以通过空间标定得到无畸变的图像。

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