典型的机器视觉系统主要由光源、镜头、工业相机、图像采集卡或图像处理器,以及控制输出单元等硬件构成。其中,工业相机是机器视觉系统核心的组件,其本质的功能就是将光信号转变成为有序的电信号,再将该信号模数转换并送到处理器后以完成图像的处理、分析和识别。选择合适的工业相机是机器视觉系统设计的重要环节,工业相机类型不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量,同时也与整个系统的运行模式直接相关。
工业相机有多种分类方法,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),根据输出色彩分为黑白和彩色,按像元的排列方式可分为线阵和面阵,按成像维度可为二维(2D)和三维(3D)等。本文将针对这四类分法,研究和讨论工业相机的基本原理及技术发展。
欧美国家在高端领域市场占有率高
从竞争格局来看,2018年全球工业相机行业竞争格局与机器视觉行业的竞争格局极为相似,全球工业相机生产主要还是以欧美为主,其中北美占据市场份额的62.0%,欧洲占据市场份额的15%,日本占据市场份额的10%,而其他地方仅占市场份额的13%。
中国工业相机行业发展现状与趋势分析
从全球市场来看,工业智能相机市场的集中度远高于板卡式相机市场,率先布局智能相机的康耐视和基恩士目前市场占比总计已超过70%,而板卡式相机前八大企业的市场份额之和仅为61%。智能相机的一大优势就在于易用性,而易用性主要通过软件的使用来反映,许多国外知名企业有视觉软件的开发经验,通常会配套相应的定制软件方便系统开发人员编程智能相机,如康耐视的In-Sight系列智能相机的配套软件EasyBuilder就允许开发者从菜单中选择一系列功能,来实现模式图像匹配和OCR等任务。国外产品软硬件优势明显,但产品价格相对较高,对中国市场的应用针对性开发还不足,国内企业如维视图像、朗锐智科、凌华科技等也推出智能相机系列产品从中低端市场切入。
3. 黑白相机与彩色相机
无论是CCD还是CMOS图像传感器,其原理都是将光子转换为电子,其中光子数目与电子数目成比例。对每个像素,统计其电子数目就形成反映光线强弱的灰度图像,也就是说CCD和CMOS图像传感器是“色盲”,不具备辨色的能力,只能形成黑白图像,如图3(左)。
一文了解“工业相机”
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
为了获得彩像,通常使用三棱镜或滤光片的方法采集颜色信息。三棱镜模式:采用三棱镜将射入的光分成三束,每束光都由不同的内置光栅来过滤出某一种三原色,然后使用三块CCD分别感光,如图3(中)。然后再将这三张图像合成一张高分辨率、色彩精确的图像。由于该方法需要三块感光芯片,造价比较昂贵。
如果考虑到价格因素,柯达的拜尔(Bayer)提出了一种廉价的折中方案:只用一块图像传感器,就解决了颜色的识别。他的做法是在图像传感器前面,设置一个滤光片,上面布满了滤光点,与下层的像素一一对应。如图3(右),Bayer滤光片上的滤光点的排列是有规律的:每个绿点的四周,分布着2个红点、2个蓝点、4个绿点。由于人眼对绿色为敏感,所以绿色是红、蓝的两倍。由于每个滤光点只能通过红、绿、蓝之中的一种颜色,但是在输出时,所有像素都应该有这三种颜色的信息,被滤除的两种颜色分量值在后期的算法处理中通过插值法来补回。
Bayer滤光片的方法显着优点在于它能节省成本,当前绝大多数彩色相机都采用此项技术。不过,黑白相机采集的是所有波长的光子,而Bayer彩色相机仅接受RGB三个波段的光子,并且会做一个去马赛克的邻域平均操作,因此无论是光通量还是细节表现均弱于灰度相机,如图4,对比了彩色相机与黑白相机在相同环境下的成像。所以,如果不需要颜色作为检验需求时,工业相机一般选择黑白相机,因为在拥有相同的分辨率前提下,黑白相机精度更高。
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,当前图像传感器主要分为电荷耦合器件(Charge Coupled Device,CCD)和互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductors,CMOS)两种。
CCD和CMOS图像传感器感光原理类似,基本上都是利用感光二极管(photodiode)进行光与电的转换,将图像转换为数字信息,它们的主要差异在数字信号传送方式的不同。如图2所示,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,由底端的部分输出,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,每个像素都会连接一个放大器及模数转换电路,用类似内存电路的方式将信号输出。正是因为结构和工作原理的差异,导致CCD和CMOS图像传感器具有不同的特性。CCD图像传感器在灵敏度、分辨率,以及噪声控制等方面均优于CMOS图像传感器,CMOS图像传感器则具有低成本、低耗电以及高整合度的特性。
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