机器视觉系统硬件(1):工业相机

作者:李是Lyapunov的李
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01  相机的分类

相机是机器视觉系统的核心部件,广泛应用于各个领域,尤其是用于生产监控、测量任务和质量控制等。工业数字相机通常比常规的标准数字相机更加坚固耐用。这是因为它们必须能够应对各种复杂多变的外部影响,如应用于高温、高湿、粉尘等恶劣环境。工业相机的分类形式有很多,下图是常见的一些分类方式。下文将详细介绍几种常用类型的工业相机。

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02  面阵相机和线阵相机

刚接触机器视觉的时候,我想当然的以为面阵相机就是把相机组合排列成面阵,线阵相机就是组合排列成一排,闹了笑话。

面阵相机与线阵相机的区别在于前者是以面为单位进行图像采集,可以直接获得完整的二维图像信息,后者的以“线”为单位,虽然也是二维图形,但长度较长,而宽度却只有几个像素。这是因为线阵相机的传感器只有一行感光元素。虽然面阵相机的像元总数较多,但分布到每一行的像素单元却少于线阵相机,因此面阵相机的分辨率和扫描频率一般低于线阵相机。

由于线阵相机的感光元素呈现“线”状,采集到的图像信息也是线状,为了采集完整的图像信息,往往需要配合扫描运动。如采集匀速直线运动金属、纤维等材料的图像。线阵图像传感器以CCD为主,市场上曾经也出现过一些线阵CMOS图像传感器,但是,线阵CCD仍是主流。目前,陷阵CCD加扫描运动获取图像的方案应用广泛,尤其在要求视场范围大、图像分辨率高的情况下。面阵相机可以用于面积、形状、位置测量或表面质量检测等,直接获取二维图形能一定程度上减少图像处理算法的复杂度。在实际的工程应用当中,需要根据工程需求选择。

03  黑白相机和彩色相机

黑白相机和彩色相机很容易理解,输出图像是黑白的就是黑白相机,彩色的就是彩色相机。有人说这不是废话么,确实是废话,不过从原理上来看还是比较有意思的。

先来看简单的黑白相机,当光线照射到感光芯片时,光子信号会转换成电子信号。由于光子的数目与电子的数目成比例,主要统计出电子数目就能形成反应光线强弱的黑白图像。经过相机内部的微处理器处理,输出就是一幅数字图像。在黑白相机中,光的颜色信息是没有被保留的。

实际上CCD是无法区分颜色的,只能感受到信号的强弱。在这种情况下为了采集彩色图像,理论上可以使用分光棱镜将光线分成光学三原色(RGB),接着使用三个CCD去分别感知强弱,最好在综合到一起。这种方案理论上可行,但是采用3个CCD加分光棱镜使得成本骤增。最好的办法是仅使用一个CCD也能输出各种彩色分量。

伊士曼·柯达公司科学家Bryce Bayer发明了拜耳列阵,使得仅使用一个CCD也能输出各种彩色分量。Bayer彩色相机的原理为:如下图所示,一行使用蓝绿元素,下一行使用红绿元素,如此交替。每个像素仅包括了光谱的一部分(R or G or B),必须通过色彩空间插值来还原每个像素的RGB值(文献【1】)。

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插值算法有很多,这里介绍:临近插值算法。我们采用3X3的滑窗在上图中滑动取样,可以取到下图中的四种分布。

在(a)与(b)中,R和B分别取邻域的平均值;在(c)与(d)中,取领域的4个B或R的均值作为中间像素的值。

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但是人眼对绿光的反应比较敏感,对紫光和红光反应较弱。为了更好的还原画质,依据邻近值对进行自适应插值。

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在情况(a)中,中间值R由以下公式决定,即G的值将插值到R上。

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图中,如果R1和R3之间的差小于R2和R4之间的差,则表明在垂直方向上相关性较强,我们使用垂直邻近值G1和G3的平均值。水平方向也同理。

在情况(b)中,中间值B由以下公式决定,即G的值将插值到B上。

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从彩色相机的成像原理可以看出,色彩值主要通过插值的形式来表述。而在实际应用中,即使最成熟的色彩插值算法也会在图片中产生低通效应。文献【2】对比了彩色相机与黑白相机在相同环境下的成像质量,如下图所示。显然,彩色图像的细节处会出现伪彩色,导致精度降低。 在工业应用中如果我们要处理的是与图像颜色有关,那么我们需要采用彩色相机;如果不是,那么最好选用黑白相机,因为在同样分辨率下,黑白相机的精度高于彩色相机

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04  CCD和CMOS

图像传感器是工业相机的核心元件,主要有CCD和CMOS两种。

CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)是互补金属氧化物半导体,CMOS 图像传感器阵面中的每一个像元都是由三个部分组合而成,分别是感光二极管、放大器和读出电路,然而由于每个单元独立输出,这也使得每个放大器的输出结果都不尽相同,所以 CMOS 阵列所获取的图像噪声较大,图像的质量也相对降低,但是,对于一般的精度要求,还是可以满足的。在集成电路领域中,CMOS采用的工艺是最基本的工艺,工艺相对来说不复杂,所以成本也不高,光电灵敏度较高等优点。它的一些性能参数也在不断被优化,应用也越来越广,总体来说,CMOS 的性价比还是较高的。

CCD (Charge-coupled Device)的全名是电荷耦合器件。CCD是一种半导体器件,能够把光学影像转化为数字信号,CCD上植入的微小光敏物质称作像素(Pixel),一块CCD上包含的像素数越多,其提供的画面分辨率也就越高。CCD提供很好的图像质量、抗噪能力和相机设计时的灵活性。尽管由于增加了外部电路使得系统的尺寸变大,复杂性提高,但在电路设计时可更加灵活,可以尽可能的提升CCD相机的某些特别关注的性能。CCD更适合于对相机性能要求非常高而对成本控制不太严格的应用领域,如天文,高清晰度的医疗X光影像、和其他需要长时间曝光,对图像噪声要求严格的科学应用。

目前,CCD在性能方面还仍然优于CMOS。不过,随着CMOS图像传感器技术的不断进步,在其本身具备的集成性、低功耗、低成本的优势基础上,噪声与敏感度方面有了很大的提升,与CCD传感器差距不断缩小。

05  相机的主要接口类型

IEEE 1394:

  1. 在工业领域中应用广泛。协议、编码方式都非常不错,传输速度稳定。

  2. 在工业中,常用的是400Mb的1394A和800Mb的1394B接口。超过800Mb以上的也有,如3.2Gb的,但是比较少见。

  3. 接口普及率低,早期由苹果垄断,电脑上通常不包含其接口,因此需要额外的采集卡。

  4. 需要注意一下其PacketSize数据包大小设置。Packet Size是整个1394总线的带宽。

  5. 占用CPU资源少,可多台同时使用,但由于接口的普及率不高,已慢慢被市场淘汰

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GIGE千兆网接口:

  1. 千兆网协议稳定,使用方便,连接到千兆网卡上即可工作

  2. 在千兆网卡的属性中,也有与1394中的Packet Size类似的巨帧。设置好此参数,可以达到更理想的效果。(我之前用NI Max的使用因为packet size设置的过大,导致无法软件采集不到图像)

  3. 传输距离远,可传输100米。

  4. 可多台同时使用,CPU占用率小。

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USB接口:

  1. 早期的USB2.0接口连接方便,几乎所有电脑都配置USB接口,无需采集卡。

  2. USB2.0接口传输速率慢,传输过程需要CPU参与管理,占用及消耗资源大。

  3. USB2.0接口一般没有固定螺丝,接口不稳定,在运动设备上有松动的风险。

  4. USB3.0在2.0基础上新增了两组数据线,向下兼容,解决了传输速度慢的问题,但传输距离依旧较近。

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Camera Link接口:

  1. 需要单独的CameraLink接口,不便携,导致成本过高。

  2. Camera Link接口的相机,实际应用中比较少。

  3. 采用LVDS接口标准,速度较快,抗干扰能力强,功耗低。

  4. 传输距离近。

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06  相机的主要参数

  1. 分辨率(Resolution):相机每次采集图像的像素点数(Pixels)。由工业相机所采用的芯片分辨率决定,是芯片靶面排列的像元数量。分辨率影响采集图像的质量,在对同样大的视场(景物范围)成像时,分辨率越高,对细节的展示越明显。

  2. 像素深度(Pixel Depth):每位像素数据的位数,常见的是8bit,10bit,12bit。分辨率和像素深度共同决定了图像的大小。例如对于像素深度为8bit的500万像素,则整张图片应该有500万*8/1024/1024=37M。

  3. 最大帧率(Frame Rate)/行频(Line Rate):相机采集传输图像的速率,对于面阵相机一般为每秒采集的帧数(FPS),对于线阵相机机为每秒采集的行数(Hz)。

  4. 曝光方式(Exposure)和快门速度(Shutter):线阵相机为逐行曝光的方式,可以选择固定行频和外触发同步的采集方式,曝光时间可以与行周期一致,也可以设定一个固定的时间;面阵相机有帧曝光、场曝光和滚动行曝光等几种常见方式,工业数字相机一般都提供外触发采图的功能。快门速度一般可到10微秒,高速相机还可以更快。

  5. 靶面尺寸:图像传感器的感光部分的大小。常见的靶面有1/4''、1/3''、1/2''、2/3''、1''等几种,当然也有其他规格。靶面尺寸规格见下表。

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以basler的acA2500-14gm - Basler ace相机为例,该相机相机配有 ON Semiconductor MT9P031 CMOS 感光芯片帧速率为每秒 14 帧图像(14fps),分辨率为500 万像素,靶面尺寸为1/22.5''。


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在选型时,按照以下步骤进行:

  1. 根据需求和成本选择图像传感器型号:CCD还是CMOS;

  2. 根据目标的要求精度,选择合适的分辨率。对于视野大小为10*10mm的场合,要求精度为0.02mm/pixel,则当方向上分辨率=10/0.02=500。

  3. 若被测物体为运动物体,需要选择帧数较高的工业相机。


参考文献:

【1】Bayer color conversion and processing

【2】Jeon H G, Lee J Y, Im S, et al. Stereo matching with color and monochrome cameras in low-light conditions[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016: 4086-4094.

【3】胡仁伟. 光滑零件表面缺陷检测系统设计与实现[D]. 电子科技大学, 2018.


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