机械视觉原理_AOI.ppt

機械視覺概論,生產自動化,背景,近年來，機器視覺已在各式各樣的領域中扮演著舉足輕重的地位，並大量的運用在遙測、醫工、地質探測、物件識別檢測以及家電用品等場合。這些應用技術的實例正快速的成長，也由於電子硬體，電腦效率的大幅進步，而以驚人的變革速度在更新它們的面貌而在促進產業升級的呼聲中，大力推展自動化機器視覺乃當務首要之急。國內在一般生產系統中，由於產品的檢測耗費人力資源且淘汰劣品而降低生產量，而與生產單位的目標相衝突，因此業界往往無法進行線上之產品檢驗，而機器視覺系統乃自動化檢測之經濟有效的方式。,什麼是機器視覺?,模擬人類的眼、腦與手的動作。機器視覺系統是一項集光學、電子、機械及電腦資訊技術整合的科技。為了取得某些資訊以控制機器或製程，而利用光學及非接觸性觸感方式來擷取影像並解釋影像。,CCD,電腦,機器人,機器視覺系統相關領域,為什麼要機械視覺？,安全全檢重現性(降低人為誤差)降低成本高速化細微化回饋化高精度,應用層面,近來科技的發展，所產生的機器視覺系統不斷推陳出新，在一切要求自動化的前題之下機器視覺加上影像處理系統已經在許多工廠自動化量測方面扮演著重要的角色，例如布匹線上檢測系統、銲道追蹤及熔渣監控、射出成型產品之應力測量，生產工件形狀檢測、沖壓元件的曲面測量，熱軋鋼板尺寸及瑕疵檢測等，在非接觸性的要求下，均可利用機器視覺處理系統來完成，不僅可提高工廠生產效率，更可使產品之品質達到標準。,機器視覺技術之應用,機械視覺系統之組成,主控器(HostComputer)影像擷取卡(FrameGrabber)+影像處理器影像攝影機照明設備影像顯示器機構及控制系統,視覺系統組成,電腦視覺系統的主件,硬體:必須具有成本效益(cost-effective)與其他系統無關(off-the-shelfsystem)的特性在設計上容易使用(easyofuse)具模組和彈性化(modularflexibility)軟體速度快(speed)可靠(reliability),成像基本原理,成像基本原理,CCD攝影機,類比式輸出訊號：美規RS170(黑白)/NTSC(彩色)歐規CCIR(黑白)/PAL(彩色)掃瞄方式：交錯(Interlace)/非交錯(Non-Interlace)數位式輸出訊號：RS422/LVDS/IEEE-1394/USB/特定格式歐規CCIR(黑白)/PAL(彩色)掃瞄方式：非交錯式種類面掃瞄Line掃瞄TDI(TimeDelayIntegration)掃瞄,CCD輸出時序,圖場,影像處理器,固定功能影像處理器影像擷取卡特色：擷取卡功能依需要有多種選擇架構在個人電腦具彈性,影像卡結構,A/D轉換器擷取CCD影像類比信號轉換為數位信號PC匯流排介面扮演電腦與影像卡之間橋樑影像儲存影像處理器介面影像處理器存取記憶體之緩衝電路影像處理器快速執行低階運算系統鐘脈提供穩定工作頻率控制單元協調各模組間之運作D/A轉換器將數位影像轉換以輸出監視器,影像卡基本模組,影像擷取卡主要基本功能,可接美規/歐規，彩色/黑白訊號PCIBUS/AGPBUS美規可抓取640(H)x480(V)pixels歐規可抓取768(H)x576(V)pixels,影像擷取卡Enhanced功能,可由外部觸發(trigger)取像onboardDSP/processor特殊運算處理器VariableScan接不同規格訊號,鏡頭,CCTV鏡頭：1.提供不同固定焦距選擇2.變焦鏡頭Telecentric鏡頭35mmSLRCamera鏡頭:nikon、canon等照相機鏡頭顯微鏡頭120相機(60 x45mmfilm)用鏡頭,光源裝置,Halogen光源LED光源高週波螢光燈源閃光燈源其他特殊光源,機構/控制單元,系統機台電控(PLC、PC-Base)X-Y精密Table系統整合、穩定度測試,AreaCCDCamera感光元件大小,CCDCamera主要功能,電子快門(shutter)AutoGainControl(AGC):GammaSyncResolutionTrigger,CCDSensor規格,Sensor尺寸大小(2/3”、1/2”、1/3”、1/4”、特別尺寸）有效畫素：NTSC768Hx494VPAL752Hx582V全部畫素：NTSC811Hx508VPAL795Hx596VSensitivity(最小照度)CellSize(810m)頻譜響應,鏡頭基本觀念,景深(DepthofView)視野(FieldofView)解析力(Resolution)光圈(IRIS/Aperture)視角(View/angle)焦距長(Focallength),鏡頭參數相互關係,光圈大小與景深成反比鏡頭焦距與景深成反比視角愈廣，景深長以對焦點為界，前方景深短，後方景深長,景深,將成像幕移動而不致影響清晰度之最大距離,CCTV鏡頭,固定焦距(f=6mmf=100mm)便宜會隨工件距離不同，影像大小改變可搭配延伸環，達到放大效果有變焦鏡頭供選擇工作距離很長（低倍率）失真高（高倍率時）可用不同濾鏡加強影像特徵,Telecentric鏡頭,平行光輸入，沒有視角誤差鏡頭大於實際FOV同軸光輸入價錢較貴低失真體積小重量輕工件距離固定可另外選擇不同工作距離鏡頭適合顯微放大應用,Telecentric鏡頭,35mm鏡頭,鏡頭口徑大可選購C-mount轉接環接C-mount攝影機透光性較好，鏡頭較銳利高解析CCD(2048pixel以上)適用,顯微鏡頭,1x、2x、5x、10 x、20 x、50 x、60 x不同倍率供選擇景深淺工作距離短,何謂放大倍率,鏡頭放大倍率（光學倍率/主要放大倍率）定義：感光元件大小和FOV的比例Monitor放大倍率(9吋/14吋)定義：Monitor影像對角線大小和感光元件對角線大小比例系統全部放大倍率：主要放大倍率XMonitor放大倍率,如何使CCTV鏡頭做顯微放大,用延伸環使用加倍鏡（放在鏡頭和CCD中間）Closeup鏡（縮短距離）M（放大倍率）,CCTV鏡頭和Telecentric鏡頭比較,光源基本介紹,光源種類色溫觀念(色溫colorccd感光愈好)打光的重要性光源照射頻率：恆定光源/閃光光源光源的光線擴散及導引方式：光纖、空氣、壓克力、玻璃鏡組等,打光技巧,打光好壞直接影響到取影品質，好的打光技巧不但可以凸顯物體的對比且清楚的顯示被攝物體表現的紋路、特徵以及減少影像的雜訊。常見打光的技巧有a.Backlightingb.Directedlightingc.Verticallightingd.Fluorescentlightinge.Bidirectionallightingf.Diffuselighting,打光技巧,照明的目的,獲得良好的對比顯示顯像細節降低系統複雜度強化物體特徵增加信號/雜訊比例,人工光源,Halogen光源,特色：提供高亮度光源(50W、100W、150W、200W)不同lightguide可搭配Remotecontrol亮度功能（數位或類比）燈泡更換容易可加裝濾鏡亮度穩定，不會產生熱,Halogen光源,光纖導管（lightguide)種類環形線型背光板單束雙束多束擴散型特別設計,LED光源,特色：低消耗功率，power單純針對不同應用，不同形式設計可提供不同顏色的LED，產生不同效應壽命長(約40000小時以上),LED光源,LED模組種類環形投射低角度投射擴散投射無影投射四邊投射背光板式投射特殊設計,高週波螢光燈源,特色：高頻點燈，避免閃爍(30KHZ50KHZ)不同外徑供選擇可選擇不同顏色燈管，做不同應用色溫高（約5400oK以上）彩色CCD適用燈管壽命長(約2000小時)擴散板光線柔和，減少反光,閃光燈源,特色：閃光頻率快，瞬間能量強適合快速檢測可由外部調整頻率燈管壽命約4000小時，但價錢高可外接不同lightguide導光,濾光鏡,為一種輔助CCD而用來擷取更清晰影像的工具，可視為一種影像前處理。常用濾光鏡及其相對功能UVFilter過濾紫外線KRFilter降低色溫，使影像偏向紅色KBFilter增加色溫，使影像偏向藍色PLFilter消除反射光PFFilter檢視透明工件於射出成型所造成內部材料應力的分佈,影像分析處理流程,影像分析處理基本原理介紹,影像表示基本分析影像前處理影像分割,進階分析特徵擷取建立和訓練分類模型偵測/確認,影像表示,影像資料最容易的表達方法為利用矩陣，矩陣內的每一點表示待測物經光源反射後被所擷取的數值透過影像卡所轉換的數值，就不同領域上的應用分析可分成兩大領域空間域二值影像(BinaryImages):其數值由0,1所組成灰階值影像(Gray-ScaleImages):其數值介於0至255之間彩色影像(ColorImages):由R,G,B所組成,其數值介於0至255之間頻率域:由空間域影像透過轉換(如複利葉,小波)而形成的影像表示空間,黑白影像,灰階影像,其數值為0至255,二值影像,其數值為0或1,複利葉轉換,影像前處理-濾波技巧,NoiseRemovalbyfiltersMeanfiltersMedianfilters,ImageEnhancementbyfiltersRobertsfiltersSobelfiltersLaplacianfiltersPrewittfiltersKirschfiltersRobinsonfiltersFrei-Chenfilters,濾波(Filters)基本概念,0,4,1,0,1,1,0,1,0,4,2,2,3,5,4,2,5,3,1,LaplacianFilter,(03)+(15)+(02)+(12)+(-43)+(14)+(04)+(12)+(05)=1,ExampleofNoiseRemoval,MeanFilters,ImageEnhancementbyFilters,Sobelfilter,ImageEnhancementbyThresholding,影像分割,目的:將影像做細分成某些組成部份,其細分程度取決於所欲分離的目的物,當目的物被分離,則分割停止。方法:濾波技巧臨界值(threshold)法,使用濾波進行影像分割,SobleFilter,臨界值技巧進行影像分割,臨界值基本概念:利用影像灰階直方圖對影像做分割依影像特性可分成兩大類:二值法多值法,Example,Threshold,特徵擷取,何謂特徵擷取？對於工件的辨識或是瑕疵分類來說，通常要從原始影像直接做分析並非易事。因此在作法上，會先對原始影像作一先前處理，如影像強化，接著利用影像分割技巧將所要辨識或是分類的物件框起來，然後對所框區域的灰階值（以單色為例）資料進行彙總。此彙總的值就稱為特徵值，其目的再於透過特徵值可以用來區分不同物件之間的差異性。特徵擷取的重要性一個好的特徵值不但可以使辨識變得簡單容易，而且可以提高辨識的準確度。如要進行犯罪的辨識採用指紋作為特徵值一定會比用年齡或性別來的有效。,特徵擷取的原則,需要對資料的特性有充分的瞭解。基本上這是要靠經驗或是專家來決定而無客觀的標準可循。總括而言，可根據底下原則作為參考就數量而言宜少不宜多，就計算而言宜簡不宜繁。要有一定程度的代表性(物理性)且能夠真正使物件之間有明顯差異。特徵值應具可測性、可行性及獨立性。具穩健性。考慮對影像旋轉、放大、及平移的影響。,常用特徵變數,AreaPerimeterNo.ofholesHoleareaCenteredRadiusCenterofgravitydistancesecondmomentMinimumenclosingrectangle,BoxareaMajoraxisMinoraxisAnglesArearatioElongationCircularityEulernumberShapenumber,Example1ofFeatureMeasure,ObjAREAPERIXMINXMAXYMINYMAX