机器视觉图像采集技术应注意哪些问题?

​一个完整的机器视觉系统中，图像采集的意义非常大，因为通过图像采集后，视频信号就可以转换为计算机使用的数字格式。机器视觉图像采集技术应注意哪些问题?

一个完整的机器视觉系统中，图像采集的意义非常大，因为通过图像采集后，视频信号就可以转换为计算机使用的数字格式。

机器视觉图像采集技术应注意哪些问题?

第一，确定分辨率

虽然高分辨率工业相机有助于提高精确度，但是通过分析更清晰，更精细的图像，就会降低速度。工业相机分辨率的增加会导致工业相机帧率成比例的下降，虽然各种工业相机输出配置会在不牺牲帧率的情况下提高工业相机分辨率，但是需要增加复杂性和更高的成本。

第二，相机的速度和曝光

物体成像的速度必须充分考虑好。例如，假设在拍摄过程中，物体在曝光中没有移动，可用相对简单和便宜的工业相机;对于静止或缓慢移动的物体，面阵工业相机最适合于对静止或移动缓慢的物体成像;对于快速移动的物体，当对运动的物体使用一个面阵工业相机时，需要考虑在曝光时间当中处于工业相机当中的运动对象数量，还需要考虑物体上能用一个像素表征的最小特征，也就是对象分辨率，在采集运动物体的图像的拇指规则就是曝光必须发生在采集物体移动量小于一个像素的时间内。

第三，相机的帧率

工业相机的帧率即工业相机在一个预定周期内发送给采集系统的完整帧的个数，通常也称为每秒的帧数。一些工业相机在当前曝光被读取时不能采用后来的曝光，因此需要在没有图像时的一个固定时间间隔。而另外类型的相机能在读取一幅图像中同时采集下一个曝光。因此，在对移动物体成像时必须考虑相机的读取时间和方法，当没有曝光时候还要进一步考虑帧间时间间隔。

第四，相机的频谱响应和灵敏度

工业数字相机生产数字数据或像素值。数字相机的这个数据就要有一个每个像素的位数，称之为像素比特深度。此深度通常从8到16比特。单色工业相机中，比特深度定义从暗到亮的灰度级别的数量，这里0代表完全暗，255(8比特深度)代表完全亮。在0到255之间的值就代表灰度阴影，接近0的为暗灰度，接近255的几乎为白。10比特数据提供1024个灰度级别，而12比特数据提供4096个灰度级别，每个应用都应该谨慎地确定使用哪类灰度级。机器视觉系统通常使用8比特像素，使用10比特或12比特就意味着使得数据量增倍，作为传送数据的另一种类型。

• 机器视觉图像采集技术应注意哪些问题?