Robotic Vision
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來源： 頭條號/過去和未來
1.攝影機和光學部件
這一類通常含有一個或多個攝影機和鏡頭（光學部件），用於拍攝被檢測的物體。根據應用，攝影機可以基於如下標準，黑白、複合彩色（Y/C），RGB彩色，非標準黑白（可變掃描），步進掃描（progressive-scan）或線掃描。
2. 燈光
燈光用於照亮部件，以便從攝影機中拍攝到更好的圖像，燈光系統可以在不同形狀、尺寸和亮度。一般的燈光形式是高頻螢光燈、LED、白熾燈和石英鹵（quartz-halogen）光纖。
3. 部件傳感器
通常以光柵或傳感器的形式出現。當這個傳感器感知到組件靠近，它會給出一個觸發信號。當部件處於正確位置時，這個傳感器告訴機器視覺系統去採集圖像。
4. 圖像採集卡
也稱為影像抓取卡，這個組件通常是一張插在 PC上的卡。
這張採集卡的作用將攝影機與 PC連接起來。它從攝影機中獲得數據（類比信號或數位信號），然後轉換成PC 能處理的信息。
它同時可以提供控制攝影機參數（例如觸發、曝光時間、快門速度等等）的信號。圖像採集卡形式很多，支持不同類型的攝影機，不同的電腦總線。
5. PC平台
電腦是機器視覺的關鍵組成部分。
應用在檢測方面，通常使用 Pentium或更高的 CPU。一般來講，電腦的速度越快，視覺系統處理每一張圖片的時間就越短。
由於在製造現場中，經常有振動、灰塵、熱輻射等等，所以一般需要工業級的計算機。
6. 檢測軟體
機器視覺軟體用於創建和執行程序、處理採集回來的圖像數據、以及作出「通過/失敗（PASS/FAIL）」決定。
機器視覺有多種形式（C 語言庫、ActiveX 控件、點擊編程環境等等），可以是單一功能（例如設計只用來檢測 LCD或 BGA、對齊任務等等），也可以是多功能（例如設計一個套件，包含計量、條形碼閱讀、機器人導航、現場驗證等等）。
7. 數位 I/O和網路連接
一旦系統完成這個檢測部分，這部分必須能與外界通信，例如需要控制生產流程、將「通過/失敗（PASS/FAIL）」的信息送給數據庫。通常，使用一張數字 I/O板卡和（或）一張網卡來實現機器視覺系統，與外界系統和數據庫的通信。
配置一個基於 PC的機器視覺系統，認真的計劃和注意細節，能幫助你確保你的檢測系統符合你的應用需求。如下是你必需考慮的幾點：
確定你的目標,這可能是最重要的一步決定在這個檢測任務中你需要實現什麼，檢測任務通常分為如下幾類：
測量或計量
讀取字符或編碼（條形碼）信息。
檢測物體的狀態
認知和辨識特殊的特性 模式辨識
將物體與模板進行對比或匹配
為機器或機器人導航檢測流程，可以包含只有一個操作或包含多個與檢測任務相關的任務。
為了確認你的任務，首先你應該明確為了最大限度檢測組件你需要做的測試，也就是你能考慮到會出現的缺陷。
為了明確什麼哪個才是最重要的，最好做一張評估表，列出「必須做」和「可以做」的測試。一旦主要的對測試標準滿意，隨後可以將更多的測試加進去來改善檢測過程，一定要記住，添加測試的同時也會增加檢測的時間。
確定你需要的速度 –系統檢測每一個部件需要多少時間？
這個不只是由 PC的速度決定，還受生產流水線速度的影響。
很多機器視覺包含了時鐘/計時器，所以檢測操作的每一步所需要的時間都可以準確測量，從這些數據，我們就可以修改我們的程序以滿足時間上的要求。通常，一個基於 PC 的機器視覺系統每一秒可以檢測 20-25 個部件，與檢測部件的多少和處理程序以及計算機的速度有密切關係。
聰明地選擇你的硬體
一套機器視覺系統的性能與它的部件密切相關。在選擇的過程中，有很多捷徑特別在光學成像上可能很大程度降低系統的效率。如下是在選擇部件時你必須緊記的幾個基本原則。
1.攝影機 攝影機的選擇與應用的需求直接相關，通常考慮三點：
a）黑白還是彩色；
b）部件/目標的運動；
c）圖像分辨率。
在檢測應用中大部分使用黑白攝影機，因為黑白圖像能提供 90%可視數據，並且比彩色便宜。彩色攝影機主要用於一些需要分析彩色圖像的場合裡。
根據組件在檢測時是否移動，決定我們選擇標準隔行掃描影機還是逐行掃描攝影機。另外，圖像的分辨率必須足夠高，以提供檢測任務需要的足夠的數據。最後，攝影機必須品質好和可以避免工業現場中的振動、灰塵和熱的影響。
2.光學部件和照明這個至關重要的因素，往往被人所忽略。當你使用一個很差的光學部件或照明，就算你使用最好的機器視覺系統，它表現出的性能，甚至比不上一個配上良好光學部件和適當照明的低能力系統。
光學部件的目標是產生最好和最大可用面積的圖像，並且提供最好的圖像分辨率。照明的目標是照亮需要測量或檢測的部分的關鍵特徵。通常，照明系統的設計由如下因素決定：顏色、紋理、尺寸、外形、反射率等等。
3.圖像採集卡雖然圖像採集卡，只是完整的機器視覺系統的一個部件，但是它扮演一個非常重要的角色。
圖像採集卡直接決定了攝影機的接口：黑白、彩色、類比、數字等等。
使用類比輸入的圖像採集卡，目標是盡量不變地將攝影機採集的圖像轉換為數字數據。使用不正確的圖像採集卡，可能得到錯誤的數據。
工業用的圖像採集卡通常用於檢測任務，多媒體採集卡由於它通過自動增益控制、邊沿增強和顏色增強電路來更改圖像數據，所以不用在這個領域裡。使用數位輸入的圖像採集卡的目標，是將攝影機輸出的數位圖像數據轉換，並輸送到 PC 中作處理。
考慮各種變化：人類的眼睛和大腦可以在不同的條件下識別目標，但是機器視覺系統就不是這樣多才多藝了，它只能按程序編寫的任務來工作。瞭解你的系統能看到什麼和不能看到什麼能幫助你避免失敗（例如將好的部件認為是壞的）或其它檢測錯誤。一般要考慮的包括部件顏色、周圍光線、焦點、部件的位置和方向和背景顏色的大變化。
正確選擇軟體：機器視覺軟體是檢測系統中的智能部分，也是最核心的部分。軟體的選擇決定了你編寫調試檢測程序的時間、檢測操作的性能等等。
機器視覺提供了圖形化編程介面 (通常稱為「Point & Click」) 通常比其他編程語言(例如 VisualC++)容易，但是在你需要一些特殊的特徵或功能時，有一定的局限性。基於代碼的軟體包，儘管非常困難和需要編碼經驗，但在編寫複雜的特殊應用檢測算法，具備更大的靈活性。
一些機器視覺軟體同時提供了圖形化，和基於代碼的編程環境，提供兩方面最好的特徵，提供了很多靈活性，滿足不同的應用需求。
一些機器視覺軟體同時提供了圖形化，和基於代碼的編程環境，提供兩方面最好的特徵，提供了很多靈活性，滿足不同的應用需求。
通信和記錄數據：機器視覺系統的總的目標是通過區分好和壞的部件來實現質量檢測。為了實現這一功能，這個系統需要與生產流水線通信，這樣才可以在發現壞的部件是做某種動作。
通常這些動作是通過數位 I/O 板，這些板與製造流水線中的 PLC相連，這樣壞的部件就可以跟好的部件分離。例外，機器視覺系統可以與網路連接，這樣就可以將數據傳送給數據庫，用於記錄數據，以及讓質量控制員分析為什麼會出現廢品。在這一步認真考慮將有助於，將機器視覺系統無縫與生產流水線結合起來。需要考慮的問題是：
通常這些動作是通過數位 I/O 板，這些板與製造流水線中的 PLC相連，這樣壞的部件就可以跟好的部件分離。例外，機器視覺系統可以與網路連接，這樣就可以將數據傳送給數據庫，用於記錄數據，以及讓質量控制員分析為什麼會出現廢品。在這一步認真考慮將有助於，將機器視覺系統無縫與生產流水線結合起來。需要考慮的問題是：
使用了什麼類型的 PLC，它的接口如何？
需要什麼類型的信號？
現在使用或必須使用什麼類型的網路？
在網絡上傳送的文件格式是什麼？通常使用 RS-232端口與數據庫通信，來實現對數據的紀錄。
為以後做準備：當你為機器視覺系統選擇部件時，時刻記住未來的生產所需和有可能發生的變動。這些將直接影響你的機器視覺軟硬體，是否容易更改來滿足以後新的任務。提前的準備將不僅僅節約你的時間，而且通過在將來重用現有的檢測任務，可以降低整個系統的價格。
機器視覺系統的性能由最差的部分決定（就像一個木桶的容量由最短的一個木塊決定），精度則由它能獲取的信息決定。花時間和精力合理配置系統，就可以建造一個零故障，和有彈性的視覺檢測系統。
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