基于PC的机器视觉系统的布局
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基于PC的机器视觉系统的布局

小施 2021-01-09 9084 0


图像处理系统由大量独立组件组成。为了解决检查任务,每个应用程序都严格要求各个部分的协调。否则,链中最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最大程度地自由组合各个组件,但同时也需要对正确组合有最深刻的了解。

传统的基于PC的机器视觉系统的布局

  1. 用光源照亮测试对象,以产生良好的对比度并突出显示被检查的特征。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。必须根据相机(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 3.x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,并且可以借助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(最好是在没有CPU负载的情况下)。

  5. 最后,PC上的特殊图像处理软件将执行实际的图像分析。

  6. 高端PC系统在主机CPU的帮助下处理复杂的图像数据,但也部分在帧捕获器的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

优势在于组件的自由可伸缩性,具体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(GigEVision,CameraLink Express,CoaXPress)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。保证最大的灵活性。

一个可能的缺点是工业PC增加的空间需求。然而,最近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(Core-I系列,Atom系列)允许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。



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