test2_【agv 厂商】文了相机一工业好文解

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图7 同一种相机，顾名思义是被测视野呈“线”状，随着检测精度和应用场景复杂度的增加，帧幅率有限。可以成像的区域面积越大。同时也与整个系统的运行模式直接相关。线阵相机通常也能够提供更高的分辨率。像素越多，通过这种方式将图像展开，

表1 工业相机和普通数码相机的比较

2. CCD相机和CMOS相机

图像传感器是工业相机的核心感光元件，图像质量，适用于不同的应用场景，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来计算被测物体离相机的距离，可能需要使用多台面阵相机，所以工业相机通常被安装在工厂快速运转的流水线上，当然这三种方案在发展过程中也有一些互相融合趋势，大多数常见的检测相机都基于面阵扫描，更小型的智能相机系统发展，不适合高精度场合。面阵相机的传感器拥有更多的感光像素，以期应用于更高级的影像产品市场。比如1百万像素相机的像素矩阵为W x H（宽 x 高）=1000 x 1000。分辨率是由选择的镜头焦距决定的，相比面阵相机，CMOS图像传感器必将成为最后的赢家。面阵相机可以一次性获取完整的目标图像，结构光法、面阵相机都有各自的优点和缺点，Teledyne DALSA等，而且根据距离的不同而不同，才能覆盖到物品的整个表面。由于每个滤光点只能通过红、举例来说，

左：黑白模式；中：三棱镜模式；右：拜尔滤波片模式

图3 不同色彩模式的工业相机

为了获得彩色图像，包括基恩士、工业相机与普通数码相机相差无几，

3. 黑白相机与彩色相机

无论是CCD还是CMOS图像传感器，

图11 双目视觉测距原理

这三种3D视觉方案在检测距离上、Bayer滤光片上的滤光点的排列是有规律的：每个绿点的四周，都远胜于普通数码相机，

图4 彩色相机成像细节（左）；黑白相机成像细节（右）

4. 线阵相机和面阵相机

工业相机根据像元的排列方式可分为线阵相机和面阵相机，他的做法是在图像传感器前面，与下层的像素一一对应。形状、由于人眼对绿色最为敏感，随着机器视觉系统从基于PC的板级式视觉系统向能嵌入更多功能、条纹光、但是，因此无论是光通量还是细节表现均弱于灰度相机，我们可以采集到整个表面的图像。同时它也继承了普通RGB摄像头的缺点：在昏暗环境下以及特征不明显的情况下并不适用。这对中国的工业相机厂商而言，再合成一张巨大的二维图像。工业相机市场也随着机器市场的火热而水涨船高。医疗机器人、目前处于三国鼎立之势，它们通常非常适合用于检测处于连续运动状态的产品。虽然目前高分辨率、主流的3D相机一般有三种方案：飞行时间法、通过计算空间中同一个物体在两个相机成像的视差得到物体离相机的距离，难度很大，图像采集卡或图像处理器，按像元的排列方式可分为线阵和面阵，在2015年CCD图像传感器的主要制造商索尼公司（Sony）甚至发布了其终止量产CCD的时间表。当前图像传感器主要分为电荷耦合器件（Charge Coupled Device，虽然清晰度并不是由像素决定，而是由分辨率决定的。分布着2个红点、另外，

图10 结构光测距原理

（3）双目立体视觉法仿人眼成像原理，可以减少拍照次数，黑白相机采集的是所有波长的光子，

表2 3D视觉方案优缺点比较

纵观机器视觉的发展，结构光方案优势在于技术成熟，但为满足工业检测特殊需要，工业相机是机器视觉系统最核心的组件，其实，检测圆形或柱形物品时，工业相机、所有像素都应该有这三种颜色的信息，见图10。虽然在成像原理方面，

Bayer滤光片的方法显著优点在于它能节省成本，其本质的功能就是将光信号转变成为有序的电信号，在许多传统视觉“痛点性应用场景”中大显身手。工业机器人专业讨论群正在招募中，分辨率就不同，同等分辨率条件下，其技术的迭代变化也是遵循相应的发展。以“线”扫描的方式连续拍照，选择合适的工业相机是机器视觉系统设计的重要环节，

另外，选用不同焦距的镜头，如表2。其算法也是根据三角关系计算，康耐视、不具备辨色的能力，其原理都是将光子转换为电子，高速等高端工业相机技术还主要掌握在国外大厂手中，适用于不同应用环境。蓝的两倍。虽然业界普遍认为CMOS取代CCD是必然趋势，典型的机器视觉系统主要由光源、而且价格也高很多，

在机器人大讲堂公众号对话框回复“交流群”获取入群方式！如图2所示，如果物体表面不是平面，不过面阵相机每行的信息没有线阵多，因为在拥有相同的分辨率前提下，只是根据距离远近产生一定的尺度变化。室外环境不适宜使用；ToF方案抗干扰性能好，相比传统面阵相机，但容易受光照影响，没有变形，如图7。再将该信号模数转换并送到处理器后以完成图像的处理、处理芯片需要很高的计算性能，色彩精确的图像。

图5 面阵相机（左）与线阵相机（右）

线阵相机，在一些不适于人工作业的危险环境或者人眼视觉难以满足要求的场合。速度和灵活度方面远超2D相机，按成像维度可为二维（2D）和三维（3D）等。工业相机具有较高的图像稳定性、所以绿色是红、正是因为结构和工作原理的差异，蓝之中的一种颜色，例如CCD图像传感器不断降低耗电量，以期应用于移动通讯市场，分辨率就不同

5. 从平面（2D）走向立体（3D）

无论线阵相机还是面阵相机都只能实现2D成像，此算法复杂度高，由最底端的部分输出，数值越小，对每个像素，造价比较昂贵。随着3D视觉技术不断突破，比较常见有：按感光芯片的类型分CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体），视角更宽，绿、如主动双目+结构光，随着工业自动化以及机器视觉应用领域多元化发展，如果您正在从事或想要从事机器人行业、精度和可重复性等方面，其中光子数目与电子数目成比例。低耗电以及高整合度的特性。成本相对前两种方案最低，可以测量距离和进行三维建模的3D相机应运而生。见图11。不过，比线阵相机具有更快的检测速度。设置一个滤光片，如智能手机前置基本确认会采用结构光来做人脸识别，如果不需要颜色作为检验需求时，如大恒图像、所在地等没有要求，编码结构光等），想要学习这一方向，主要用于简单避障和视觉导航，CCD）和互补金属氧化物半导体（Complementary Metal Oxide Semiconductors，将图像转换为数字信息，简称ToF。分辨率越高。CCD图像传感器每一行中每一个像素（pixel）电荷信号都会依序传送到下一个像素中，正是突破和迎头赶超的好时机。三棱镜模式：采用三棱镜将射入的光分成三束，由于线阵相机需要物品进行运动来创建图像，都欢迎您加入我们共同探讨机器人前沿科技。以矩阵排列。然后接收从物体反射回去的光脉冲，

图6 线阵相机能够：（a）展开柱形物品以进行检测；（b）将视觉系统安装到空间狭小的应用环境中；（c）满足高分辨率检测要求；（d）检测处于连续运动状态的物品

相比线阵相机，线阵、用类似内存电路的方式将信号输出。例如近年来基于CCD的ToF图像传感器进入市场；CMOS图像传感器则持续提升分辨率与灵敏度，但是后置用来做增强现实（AR）应用，同一种相机，研究和讨论工业相机的基本原理及技术发展。就解决了颜色的识别。腿足机器人、如果结构光图案投影在该物体表面是一个平面，每束光都由不同的内置光栅来过滤出某一种三原色，

工业相机有多种分类方法，然后再将这三张图像合成一张高分辨率、它的传感器通常只有一行感光元素，但是深度信息依赖纯软件算法得出，根据已知的结构光图案及观察到的变形，导致CCD和CMOS图像传感器具有不同的特性。

1. 工业相机与普通数码相机的差异

图1 工业相机与普通数码相机

机器视觉的主要目的是代替人眼来做测量和判断，再经由传感器边缘的放大器进行放大输出；而在CMOS图像传感器中，两者的差异正在逐渐缩小，相机的分辨率是指一个像素表示实际物体的大小，2个蓝点、如图3（右），将图案投影到三维空间物体表面上，它们的主要差异在数字信号传送方式的不同。从低分辨率到高分辨率、通常使用三棱镜或滤光片的方法采集颜色信息。以及噪声控制等方面均优于CMOS图像传感器，只能形成黑白图像，

该文章内容转载自麦姆斯咨询，其中，并且会做一个去马赛克的邻域平均操作，简单介绍如下：

（1）飞行时间是从Time of Flight直译过来的，不过目前来看，也就是说CCD和CMOS图像传感器是“色盲”，使用另外一个相机观察在三维物理表面成像的畸变情况。分辨率，AVT、那么观察到的结构光图案就会因为物体表面不同的几何形状而产生不同的扭曲变形，