机器视觉系统设计数字相机与模拟相机的优势比较

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机器视觉被广泛应用于自动质量检验、工艺控制、参数测量和自动组装等等许多领域。在这些系统中，相机是决定着成本、速度和精度的关键组件。工业模拟相机和工业数字相机都可以用在这些系统中，而了解工业相机的性能规格及其在各种视觉任务中的重要性，是把机器视觉付诸工业控制的最基础条件。

在设计工业机器视觉系统时，使用工业数字相机还是工业模拟相机是最重要的选择之一。两者兼具优点和缺点，难以抉择，但最后的抉择因素还是要根据成本和关键因素来选择，如果考虑了这些因素，哪一项技术的优势就会更加清楚了。

机器视觉系统主要由三个部分组成：工业相机、图像采集卡和存储并分析图像以提取信息的计算机（或图像处理器）。图像处理器和图像采集卡属于相对容易选择的电子装置，主要看存储能力和处理速度的参数。

工业相机则相对来说比较复杂，工业模拟相机和工业数字相机采用电荷耦合器件（CCD）或互补金属氧化物半导体（CMOS）芯片来捕获图像并生成电子信号发送给计算机处理。

] 二者在图像质量上也没有明显的优劣之分，基于CMOS的工业相机需要的部件较少，电耗降低，提供数据的速度也比基于CCD的相机快；但CCD则是更为成熟的技术，能够以较低的噪声提供质量更好的图像，而弱点是数据传输速度比较慢，不太灵活，部件较多和电耗较高。

随着噪声水平的提高，模拟相机的动态范围（原始信号与噪声之比）会降低。动态范围决定了有多少信息能够被从相机传输给计算机。

]FireWire：大约10米到20米

USB：大约10米到]Camera Link：大约10米

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分辨率和捕获速度

阵列中传感单元或称像素的数量

] 第二个重要参数是帧速，或者说相机连续提供图像的速度。帧速越高，在给定时间内能够完成的检验、测量或识别工作就越多。像素数和帧速之间存在着相互影响，所以，相机的像素数越多，其帧速越低。但是，这并非是一成不变的规则，因为尺寸越小的半导体转换速度通常就越快，所以像素数相同的两台相机可能具有差别很大的帧速。

] 另外，相机传感器可采用多端口设计，将图像分解成片段以同时读出。还可以在软件的控制下只读取图像中“感兴趣”的部位而不是读取全部传感器阵列，同样能够缩短传输时间。

]其他因素

] 动态范围或图像每个像素的字节数决定着采集卡需要的存储容量以及图像处理器需要的算法精度。它也影响着传感器的曝光宽容度。每像素只有几个字节的相机将无法像字节数更高的相机那样满足很宽的照明条件范围。一般来说，数字相机的动态范围指标更好一些，因为它们的抗噪声性能更好。

] 同波长有关的相机灵敏度也许非常重要。根据应用的不同，可能需要采用发光二极管甚至红外或紫外照明，相机的波长灵敏度也应当匹配。最后，相机生成彩色或者单色图像的能力也十分重要。

]关于总成本的考虑

] 从上世纪七十年代起，许多供应商都开始提供基于CCD和CMOS技术的模拟相机。典型的价位在200美元左右。模拟相机采集卡的价位也在200美元左右。

] 在对成本进行比较时，设备的价格还只是问题的一个方面。设计人员还必须考虑软件、硬件、安装、维护和升级等方面的成本，还有，给定的相机技术是否能够达到要求的性能。

] 只使用1台百万像素的工业数字相机和采集卡就可以解析同样大小的区域，而且无需在计算机中同步处理多幅图像。例如，一家汽车制造商的保险杠检验系统需要12台模拟相机、12片采集卡12套软件和3台计算机。公司发现，就算可能，使所有相机的图像同步化以获得一幅保险杠的可靠图像也是难度相当大的。用1台百万像素的数字相机、1片采集卡和1台计算机取代了这个相机阵列后，系统的安装和维护都变得十分简单和方便。

]最后一项成本因素是功率消耗。典型的模拟相机需要5瓦到10瓦操作功率，而分辨率指标相当的数字相机则不到1瓦。

]应用要求

] 典型的检验系统将图像同模板或者“已知合格品”图像进行对比以检查偏差。高质量的图像一般需要用图像处理器来进行可靠的对比。这意味着，工业相机必须同时具有高分辨率和每像素足够的字节数。可能也需要彩色成像能力。

] 物体识别和定位有各种各样的要求。在许多情况下，图像处理系统在图像中搜寻以识别出基准特征。需要的分辨率取决于这些特征相对于整个图像尺寸的大小。识别系统可能会需要彩色成像能力。

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