机器视觉系统选型-选型-总结

一:明确需求

需求:镜面材质上的划痕检测,传送线上运动过程中拍照,无景深要求,传送线速度0.8m/s,产品间隔50mm

产品大小:100*80mm

工作距离限制:≤ 300mm

最小划痕宽度:0.1mm

二:明确算法能力,确定单像素精度

如果算法要求最小划痕在图像中至少占:3 × 3pixel

则单像素精度为:0.1mm ÷ 3pixel = 0.0333mm/pixel

三:根据视野计算所需像素

运动场景下还要计算帧率和最大,曝光时间

需要预留一定的视野余量,所以视野为:120 × 100mm

则需要的横向像素为:120 ÷ 0.0333 = 3603pixel

需要的纵向像素为:100 ÷ 0.0333 = 3003pixel

每一秒需要拍摄的产品数量为:800 ÷ (100+50)=5.3个,所以相机帧率要求:≥ 5.3fps

可以设置的最大曝光时间:0.0333mm/pixel ÷ 0.8m/s = 41.6us

三:查阅资料确定相机选型

查阅产品手册相机清单,有MV-CH120-10GM,MV-CE120-10GM,分辨率和帧率都满足,但由于是运动场景,Rolling快门相机

不适用,所以最终选择:MV-CH120-10GM

四: 明确相机靶面参数,确定镜头靶面

该相机像元大小:3.45 × 3.45um,分辨率4096 × 3000pixel

所以传感器长宽为:14.1312 × 10.35mm

靶面尺寸为:17.5161mm =1.1"

所以镜头靶面要求:≥1.1",可选择KF系列或者SA系列

五:计算放大倍率,计算焦距

放大倍率:sensor短边 ÷ 视野短边,即为10.35 ÷ 100= 0.1035

焦距f=工作距离×放大倍率,所以f=0.1035 × 300= 31.05mm

六:根据焦距选择合适镜头,重新计算工作距离

如果工作距离太近,还要计算接圈

因为工作距离是≤300mm,于是选择比31.05mm更短的25mm镜头

重新计算工作距离D=焦距f ÷ 放大倍率=241.5mm

所以镜头选择:MVL-KF2528M-12MP

七:根据焦距选择合适镜头,重新计算工作距离

如果工作距离太近,还要计算接圈

因为工作距离是≤300mm,于是选择比31.05mm更短的25mm镜头

重新计算工作距离D=焦距f ÷ 放大倍率=241.5mm

所以镜头选择:MVL-KF2528M-12MP

八:如果有景深要求,注意光圈

至此相机镜头选型确定:

镜头:MVL-KF2528M-12MP,光圈F4(一般在F4-F8之间能获得最佳解像力和一致性)

相机:MV-CH120-10GM,曝光时间41.6us,帧率4.7fps(工作在触发模式)

九:根据产品表面特征确定光源类型,根据曝光时间 和光圈选择光源功率

光源可以选择高亮的同轴光(高角度打光,划痕呈现黑色)

也可以选择高亮的4面低角度条光、环形光(低角度打光,划痕呈现黑色)

相关推荐
倔强青铜三3 分钟前
苦练Python第23天:元组秘籍与妙用
人工智能·python·面试
AndrewHZ34 分钟前
【图像处理基石】如何入门色彩评估?
图像处理·人工智能·深度学习·色彩科学·hvs·色彩评估·颜色工程
TomatoSCI34 分钟前
聚类的可视化选择:PCA / t-SNE丨TomatoSCI分析日记
人工智能·机器学习
大咖分享课36 分钟前
深度剖析:最新发布的ChatGPT Agent 技术架构与应用场景
人工智能·openai·智能助手·ai代理·chatgpt agent·自主任务执行
lucky_lyovo1 小时前
卷积神经网络--网络性能提升
人工智能·神经网络·cnn
liliangcsdn1 小时前
smolagents - 如何在mac用agents做简单算术题
人工智能·macos·prompt
nju_spy1 小时前
周志华《机器学习导论》第8章 集成学习 Ensemble Learning
人工智能·随机森林·机器学习·集成学习·boosting·bagging·南京大学
静心问道1 小时前
TrOCR: 基于Transformer的光学字符识别方法,使用预训练模型
人工智能·深度学习·transformer·多模态
说私域1 小时前
基于开源AI大模型、AI智能名片与S2B2C商城小程序源码的用户价值引导与核心用户沉淀策略研究
人工智能·开源
亲持红叶1 小时前
GLU 变种:ReGLU 、 GEGLU 、 SwiGLU
人工智能·深度学习·神经网络·激活函数