基于PC的机器视觉系统是怎么样布局的?

  图像处理系统由大量独立组件组成。为了解决检测任务,每个应用程序都严格要求各个部分的协调。否则,链中薄弱的环节将限制系统的整体性能和效率。基于PC的机器视觉系统使用户可以大程度地自由组合各个组件,但同时也需要对正确组合有深刻的了解。视觉检查和质量控制

  传统的基于PC的机器视觉系统的布局

  1、测试对象被光源照亮,以产生良好的对比度并突出显示被检测的特征。照明的选择在很大程度上取决于测试对象。

  2、光学元件将物体成像在相机传感器上。须根据相机(图像传感器尺寸),工作距离,测试对象的尺寸和类型等进行选择。

  3、一台工业相机在传感器上捕获图像,并使用标准的数字接口(例如USB或千兆以太网LAN)将其数字图像数据发送到主机。借助图像采集卡可以传输更大数量的图像数据。根据相机的类型,它们可以是不同的标准。

  4、图像处理板(图像采集卡)将照相机数据数字化或处理,并可以借助FPGA进行一些其他图像预处理。然后,将数据传输到PC工作存储器中(在没有CPU负载的情况下)。

  5、PC上的特殊图像处理软件将执行实际的图像分析。

  6、PC系统在主机CPU的帮助下处理复杂的图像数据,但也部分地在帧捕获器的FPGA上,有时在高质量的NVIDIA或AMD显卡上。

  配件也起着重要的作用。保护性摄像机外壳,专用电缆,多路复用器,I / O卡等可确保所有组件的无故障交互。基于PC的机器视觉系统的

  优点

  组件的自由可伸缩性取决于应用程序任务。市场上可用的单个组件的数量非常大,因此可以获得理想的预算价格组合。用户不一定要绑定到特定的软件包,而是可以访问其他典型的Windows系统资源。

  新的相机传输协议以及USB2 + USB3 Vision和FireWire等总线系统补充了使用图像采集卡的经典图像传输和获取功能。保证较大的灵活性。

  缺点

  工业PC增加的空间需求。然而,近期PC的发展也允许紧凑的解决方案,例如嵌入式PC系统,几乎不需要任何空间。移动低功耗CPU可实现具有合理计算能力的节能无风扇系统。由于所有组件都有广泛的选择选项,因此对于没有经验的用户来说,整个系统的设计更加困难。