自动化机器视觉行业视觉方案设计心得

当我们做视觉验证方案的时候，拿到客户给的样品

1、视野大小：
　　首先根据产品的大小，和客户的视觉检测要求，我们要确定镜头的视野大小，一般情况下视野都要比我们需要检测的区域大1/3，拿尺子量出来，记录下初步的视野大小，单位是MM
2、工作距离：
　　确定一下我们的镜头离产品到底有多少距离，有些是客户提供，有些是工程设计提供一些大体的要求，我们再做决定大体的一个工作距离，单位：mm
3、镜头焦距：
　　根据视野大小和工作距离，我们可以求一下镜头的焦距，具体公式如下：　焦距f ＝ WD工作距离 × 靶面尺寸( H or V) / FOV 视野大小( H or V)
4、相机的选择：
　　一、黑白相机：这个是大部分案子的选择
　　二、彩色相机：除了一些需要进行颜色检测的案子外，彩色相机的选择可以作为对黑白相机的一个补充，例如：有些产品，黑白相机拍出来的图像对比度比较差，我们进行图像处理的时候非常 不方便，这个时候就需要用到彩色相机了，彩色相机拍摄的图像，转化成黑白图像，在转化的过程中，我们可以进行转化参数RGB的调整,调出我们需要的黑白图像。

二、面阵相机和线扫相机
　　面阵相机是我们大部分应用的相机，一般都是选择全快门的。
　　所谓的线阵相机，比较适合拍摄移动物体检测，玻璃面板检测瑕疵用的多数是线阵相机，印刷行业也用的比价多
三、还有热成像相机、紫外线成像相机，等等其他的。

　　相机的选型主要选择多少万像素分辨率的相机，选择公式如下：
　　首先要确定客户要求的精度，一般情况下都是 精度 = 0.02mm ,除非客户有更高精度的要求。
　　我们选型要用的精度一般都是在客户的基础是在放大2倍或者3倍，即，精度 = 客户精度/2

　　那么我们的相机的分辨率就是：相机分辨率 = FOV 视野大小H/精度
　　再就是至于其他的参数验证的过程中再进一步计算，一般的视觉这些就用了。

四、漏下了智能相机了，所谓的智能相机就是带有操作系统的小型计算机，里面配有专门的图像算法库，单独的OS，可以独立运行。
　　智能相机目前和机器人配合用的比较多，有钱的公司可以用，或者特殊环境下

5、镜头的选择：
　　一、一般的广角镜头：一般情况下都是选择500万镜头，如果有特殊要求，可以在选择高精度低畸变的镜头
　　二、远心镜头： 3C行业用的比较多。
　　检测视野比较小，精度要求较高的时候选择远心镜头，如果有特殊尺寸，可以选择定制圆心镜头。
　　因为远心镜头成像的范围和镜头口径大小有很大关联。
　　三、线扫相机的镜头是专门的线扫相机镜头
　　四、其他的镜头，随着视觉行业的发展，产品的种类也越来越多。

6、光源的选择：
　　对于光源来说，它的作用就是保证相机可以拍摄到我们做图像处理可以用的图像为原则，做打光测试的时候，多多试验。
　　环形光、条形光、点光源、同轴光、碗状光源（又叫穹顶光源）等等。。光源还是有很多颜色的，白色、蓝色、红色、紫外线等等

7、以上的这些主要的目的就是要获取我们做图像处理需要的原材料——图像，再就是我们设计的视觉照明系统一定要保证稳定，可以稳定的获取相同规格的图像

8、图像软件的选择：
　　只介绍行业内用的最多的视觉库
　　一般是Visionpro最简单，容易上手和调试，修改也最方便
　　Halcon功能最强大
　　OpenCV，从这里很多公司自己调试封装算法库
　　LabView配合NI图像处理软件

再就是其他图像软件，种类太多

9、从事视觉行业一定要知道行业内的老大和老二，
　　基恩士绝对的老大，东西贵的一逼，精度高，速度快.
　　再就是老二,康耐视，Cognex,Visionpro就是他家的

10、最后补充下，还有2D镭射激光测量仪，3D激光成像仪，这是作为高精度测量要求的（基恩士的是最好的吧，15万以上吧。）
　　还有双目相机组成的3D成像系统，还有结构光3D相机，等等吧。种类比较多

小结：总之，上面的一切都是为了能够取得稳定的、合适的目标图像，以便我们进行下一步的图像处理和操作

补充：常用的编程平台基本上Windows最多，所以就是C#最多了，MFC也很多，LabView
　　也有Linux平台的，一般都是QT较多吧，基恩士的基本上都是嵌入式的视觉系统自己开发的
　　常用的通讯模式，一般是TCP/IP网络通信，COM串口通信等等吧

最后，保存图像，写图像程序，查看图像处理的结果是否达到客户的哟求，最后写方案文档

客户最终确定之后，写视觉系统界面，场内初步调试，出厂，客户现场调试。
到客户现场后，我们的程序经常要修改，包括图像程序，客户可能要添加各种功能和要求
什么时候，设备正常运转了，我们的视觉系统稳定了，什么时候你就可以回公司了