机器视觉之工业相机讲解
一、前言
在机器视觉领域中，相机是我们必不可少的东西，但是我们用的相机跟平常我们生活中所用到的相机完全不同~工业相机
由于机器视觉的开展目前市场上众多公司开始了进行内卷时代，目前市场上大部分相机都是，海康，大华，OPT，凌云光，华睿等
机器视觉的原理
相机采集图像、软件处理分析、最后得出结论
机器视觉的应用
引导、检测、识别、测量
二、 认识相机
工业相机最本质的功能就是通过CCD或者CMOS成像传感器将光信号转变为有序的电信号，并将这些信息通过相应接口传送到计算机。
工业相机
- 工业相机不带图像存储的接口，不能外接SD卡
- 工业相机不带有观察窗或液晶显示屏
- 工业相机的机身不带有集成的镜头
- 工业相机不带有自动对焦/边角功能接口
- 工业相机的结构简单，形状小巧，稳定性强，而且工业相机用的是电子快门
- 工业相机往往采用电信号控制触发拍照，实时输出数据
工业相机内部的功能主要有五大部分构成，分别为镜头接口，图像传感器，参数控制模块，数据传输接口以及供电、IO信号接口。
相机内部结构
下图是一种基于计算机和工业相机（简称为 PC Base）的机器视觉系统。PC Base架构的优势是可以拓展性强，灵活度高。计算机可以接入多个工业相机，实现多视场、多工位、多功能的应用组合
智能相机
改系统与基于工业相机与计算机的视觉系统不同之处的在于，图像处理在相机端直接完成，并将判断结果传输给PLC。与PC Base系统相比，基于智能相机的系统更简洁稳定。
三、工业相机分类（芯片）
我们根据图像传感器参数和特性的不同，可以将工业相机分为多种
| 传感器类型 | CCD相机 | CMOS相机 |
| 传感器结构 | 面阵相机 | 线阵相机 |
| 传感器色彩输出 | 黑白相机 | 彩色相机 |
工业相机成像原理
工业相机中负责感光及成像的核心器件为图像传感器。
最常见的图像传感器的芯片类型有两种，分别是CCD（Charge-coupled Device，电荷耦合器件）和CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor，互补金属氧化物半导体）。
原理： 当光照射在感光芯片的每个像素上时，因光电效应在每个像素上激发电子，经过AD转换之后，电流模拟信号变成二进制数字信号，从而产生图像。
CCD的原理
- CCD的基本感光单元为的MOS（金属-氧化物-半导体）电容。
- CCD的工作过程分为四个阶段，分别是电荷的生成、电荷的收集、电荷的转移、电荷的测量。
- CCD芯片的电荷收集及转移、测量室在像元外部完成。
CMOS的原理
- 在CMOS传感器中，每个像素都有自己的电压转换，传感器通常还包括放大器、噪声校正和数字化电路。
- 因为CMOS每个像元独立完成AD转换，将会导致其输出图像均匀性较低。
- 但因AD转换是大规模并行处理的，所以CMOS能达到更高的输出总带宽。
CCD和CMOS的对比
- CMOS的结果简单，制造成本低，CMOS逐渐成为工业相机中主要用的图像传感器。
- CCD更多应用在天文、生物、军事等高端领域。
CCD CMOS 优点
噪声小；
成像均匀性好；
灵敏度高；
芯片集成度高；
制造难度低；
帧率高；
缺点 芯片集成度低；
制造难度高；
帧率低；
噪声大；
成像均匀性差；
灵敏度低；
芯片结构分类
- 按照传感器中像元的排列，可以将工业相机分为面阵相机和线阵相机两种。
- 面阵相机的传感器像素排列是矩形的，面阵相机分辨率为其横向和纵向像元的个数，如1920*1080
- 线阵相机的传感器是线形的，线阵相机的分辨率为横向像元数乘以像元的行数，如4096*1。
- 面阵相机每次获取都是一个面的信息。如图a所示。
- 线阵相机每次获取的是一条线的信息，如果线阵相机要成像，需要将输出的每行像素拼接起来，如图b所示。
色彩输出分类
- 人的肉眼感光是主要分为三个通道，蓝色通道B，绿色通道G，红色通道R。
- 基于分光结构的彩色工业相机成本较高，分辨率有限，目前只在印刷行业等色彩检测要求较高的场景中有应用。
- 彩色相机大都采用BAYER阵列的彩色CCD/CMOS传感器采集的颜色信息是插值得到的，严格意义上来说是不精确的，采集到图像边缘的对比度会比黑白相机差。
四、光学接口
- 相机的镜头接口有多种类型，镜头接口与相机必须互相匹配，镜头才能安装在相机上并且清晰成像。
- 相机的图像传感器在1英寸以下时，往往都会采用C接口。
- 镜头参数中标注的靶面尺寸2/3英寸，指的就是使用该镜头的相机芯片最大不得超过2/3英寸。
- 在进行相机及镜头选型时，需要注意阅读相机及镜头参数，应参照其参数表，进行接口匹配选型。
参数
- C接口和CS接口是工业相机最常见的国籍标准接口，C型接口和CS型接口的螺纹连接是一样的，区别在于C型接口的后截距为17.5mm，CS型接口的后截距为12.5mm。
- F接口镜头是尼康镜头的接口标准，所以又称为尼康口，一般工业相机靶面大于1英寸时需要F口的镜头。
- M72接口具有更大的卡环直径与法兰后截距，可以匹配大靶面像素相机成像。
五、相机接线
- 在相机的后端，是相机的数据传输接口与供电、IO信号接口。
- 如果工业相机采用的传输协议不带供电，则需要通过外接电源实现相机供电。
- USB3.0协议因本身带有供电，所以USB3.0相机可以不用外接供电电源。
- 如下图所示是一个千兆网相机背部的结构图，分别为6pin电源及I/O接口，数据接口，以及指示灯。
- 千兆网相机需要对相机进行供电接线，将管脚序号1接入12V直流电源，将管脚序号6接入GND。 如果需要对象及进行外触发，就要将触发正信号输入接入管脚序号2，将IO GND接入管脚序号5.
传输协议
工业相机因机身不带图像算法处理功能，所以需要将采集到的图像数据通过协议传输到处理平台，不同图像数据传输协议采用的物理接口样式和结构不同。
常见的几种相机传输协议为 USB2.0、USB3.0、千兆网、CameraLink、CoaXPress几种，他们各自有不同的特性。
六、工业相机主要参数
分辨率
分辨率：由横向分辨率和纵向分辨率两个参数构成，表示在图像传感器上，横向与纵向像素点的数量
像元
像元：指的是图像传感器上每一个像素点的尺寸，像元尺寸越大，则单个小像素点感光越强
快门
快门：分为全局快门和卷帘快门，其主要差别在于，拍摄快速运动物体，采用卷席快门的相机输出的图像有运动形变
帧率
帧率：每秒钟相机采集图像的最大张数，相机帧率越高，每秒钟可采集图像的最大数量越多。
动态范围
动态范围：以8bit位深的图像为例，动态范围是指图像里灰度值为255的像元中电子算数与灰度值为1像元中电子数的比例，动态范围越大，意味着像元之间采样的差异越大，也就是说明暗度的细节更多，对于户外成像应用，如自动驾驶，一般要求相机动态范围越大越好。
位深
位深：将传感器像素感应到的电流信号转换为模拟信号时，要对其进行AD转换，所采用的的二进制位数，就是位深。
位深越高，那么其蕴含的信息细节越多，但是意味着要处理的数据越大。
一般工业相机采用8bit
信噪比
英文名称叫做 SNR或S/N（SIGNAL-NOISE RATIO）
信噪比：图像中有用信号与噪声的比例，计算方法位10lg（Ps/Pn），Ps和Pn分别代表有像素灰度值与噪声灰度值。
信噪比越高，则意味着噪声抑制越好
传感器尺寸（靶面）
传感器尺寸（靶面）：在像素不变情况下，相机传感器尺寸越大，噪点控制能力越强。
计算公式
视野范围（Field of View，FOV）
相机实际拍到区域的尺寸
工作距离（Working distance WD）
镜头第一个工作面到被测物体的距离
光学放大倍率
CCD/FOV
- 视觉精度= 公差大小 / 10（5或3）
- 单边分辨率 = 视野大小 / 视觉精度（像素）/ 2（亚像素）
- 像素 = 单分辨率(长) * 单分辨率(宽)
- 焦距(f) = 工作距离 * 芯片尺寸 / 视野大小
- 芯片尺寸 = 像元尺寸(长或宽) * 单边分辨率(长或宽) / 1000（转mm）
- 工作距离(WD) = 焦距(f) * 芯片尺寸 / 视野大小
- 工作距离(WD) = 焦距(f) / 倍率
- 视野大小(FOV) = 工作距离(WD) * 芯片尺寸 / 焦距(f)
- 系统放大倍率 = 芯片短边 / 视野短边
选型案例
海康机器人-机器视觉-工具
人工智能-视觉和算法(CNN)_视觉算法-CSDN博客