机械视觉原理AOI

1、機械視覺概論生產自動化背景n近年來，機器視覺已在各式各樣的領域中扮演著舉足輕重的地位，並大量的運用在遙測、醫工、地質探測、物件識別檢測以及家電用品等場合。這些應用技術的實例正快速的成長，也由於電子硬體，電腦效率的大幅進步，而以驚人的變革速度在更新它們的面貌而在促進產業升級的呼聲中，大力推展自動化機器視覺乃當務首要之急。n國內在一般生產系統中，由於產品的檢測耗費人力資源且淘汰劣品而降低生產量，而與生產單位的目標相衝突，因此業界往往無法進行線上之產品檢驗，而機器視覺系統乃自動化檢測之經濟有效的方式。什麼是機器視覺 ?n模擬人類的眼、腦與手的動作。n機器視覺系統是一項集光學、電子、機械及電腦資訊技術

2、整合的科技。n為了取得某些資訊以控制機器或製程，而利用光學及非接觸性觸感方式來擷取影像並解釋影像。ccd電腦機器人機器視覺系統相關領域為什麼要機械視覺？n安全n全檢n重現性(降低人為誤差)n降低成本n高速化n細微化n回饋化n高精度應用層面n近來科技的發展，所產生的機器視覺系統不斷推陳出新，在一切要求自動化的前題之下機器視覺加上影像處理系統已經在許多工廠自動化量測方面扮演著重要的角色，例如布匹線上檢測系統、銲道追蹤及熔渣監控、射出成型產品之應力測量，生產工件形狀檢測、沖壓元件的曲面測量，熱軋鋼板尺寸及瑕疵檢測等，在非接觸性的要求下，均可利用機器視覺處理系統來完成，不僅可提高工廠生產效率，更可使產

3、品之品質達到標準。機器視覺技術之應用機械視覺系統之組成n主控器(host computer)n影像擷取卡(frame grabber)+影像處理器n影像攝影機n照明設備n影像顯示器n機構及控制系統視覺系統組成電腦視覺系統的主件n硬體 : n必須具有n成本效益(cost-effective)n與其他系統無關(off-the-shelf system)的特性n在設計上n容易使用(easy of use)n具模組和彈性化(modular flexibility)n軟體n速度快(speed)n可靠(reliability)成像基本原理成像基本原理ccd攝影機n類比式 輸出訊號：美規rs170(黑白)/

4、ntsc(彩色) 歐規ccir(黑白)/pal(彩色) 掃瞄方式：交錯(interlace)/非交錯(non-interlace)n數位式 輸出訊號：rs422/lvds/ieee-1394/usb/特定格式 歐規ccir(黑白)/pal(彩色) 掃瞄方式：非交錯式n種類n面掃瞄nline掃瞄tdi(time delay integration)掃瞄ccd輸出時序圖場影像處理器n固定功能影像處理器n影像擷取卡n特色：擷取卡功能依需要有多種選擇 架構在個人電腦具彈性影像卡結構na/d轉換器n擷取ccd影像類比信號轉換為數位信號npc匯流排介面n扮演電腦與影像卡之間橋樑n影像儲存n影像處理器介面n

5、影像處理器存取記憶體之緩衝電路n影像處理器n快速執行低階運算n系統鐘脈n提供穩定工作頻率n控制單元n協調各模組間之運作nd/a轉換器n將數位影像轉換以輸出監視器pc匯流排界面影像處理器系統鐘脈控制單元/轉換器/轉換器影像處理器界面影像儲存512480pcccd監視器影像卡基本模組影像擷取卡主要基本功能n可接美規/歐規，彩色/黑白訊號npci bus/agp busn美規可抓取640(h)x480(v)pixels 歐規可抓取768(h)x576(v)pixels影像擷取卡enhanced功能n可由外部觸發(trigger)取像non board dsp/processorn特殊運算處理器nva

6、riable scan接不同規格訊號鏡頭ncctv鏡頭： 1.提供不同固定焦距選擇 2.變焦鏡頭ntelecentric鏡頭n35mm slr camera鏡頭:nikon、canon等照相機鏡頭n顯微鏡頭n120相機(60 x45mm film)用鏡頭光源裝置nhalogen光源nled光源n高週波螢光燈源n閃光燈源n其他特殊光源機構/控制單元n系統機台n電控(plc、pc-base)nx-y精密tablen系統整合、穩定度測試area ccd camera感光元件大小ccd camera主要功能n電子快門(shutter)nauto gain control(agc):ngammansyn

7、cnresolutionntriggerccd sensor 規格nsensor尺寸大小(2/3”、1/2”、1/3”、1/4”、特別尺寸）n有效畫素：ntsc768hx494v pal752hx582vn全部畫素：ntsc811hx508v pal795hx596vnsensitivity(最小照度)ncell size(810m)n頻譜響應鏡頭基本觀念n景深(depth of view)n視野(field of view)n解析力(resolution)n光圈(iris/aperture)n視角(view / angle)n焦距長(focal length)鏡頭參數相互關係n光圈大小與景深

8、成反比n鏡頭焦距與景深成反比n視角愈廣，景深長n以對焦點為界，前方景深短，後方景深長景深n將成像幕移動而不致影響清晰度之最大距離cctv鏡頭n固定焦距(f=6mmf=100mm)n便宜n會隨工件距離不同，影像大小改變n可搭配延伸環，達到放大效果n有變焦鏡頭供選擇n工作距離很長（低倍率）n失真高（高倍率時）n可用不同濾鏡加強影像特徵telecentric鏡頭n平行光輸入，沒有視角誤差n鏡頭大於實際fovn同軸光輸入n價錢較貴n低失真n體積小重量輕n工件距離固定n可另外選擇不同工作距離鏡頭n適合顯微放大應用telecentric鏡頭35mm鏡頭n鏡頭口徑大n可選購c-mount轉接環接c-moun

9、t攝影機n透光性較好，鏡頭較銳利n高解析ccd(2048pixel以上)適用顯微鏡頭n1x、 2x、 5x、 10 x、 20 x、 50 x、 60 x不同倍率供選擇n景深淺n工作距離短何謂放大倍率n鏡頭放大倍率（光學倍率/主要放大倍率） 定義：感光元件大小和fov的比例nmonitor放大倍率(9吋/14吋) 定義：monitor影像對角線大小和感光元件對角線大小比例n系統全部放大倍率：主要放大倍率 x monitor放大倍率如何使cctv鏡頭做顯微放大n用延伸環n使用加倍鏡（放在鏡頭和ccd中間）nclose up鏡（縮短距離） m（放大倍率）i(像距)o(物距)cctv鏡頭和telec

10、entric鏡頭比較cctv lens 物體側telecentric lens 兩側telecentric lens 優點 *尺寸小*價錢便宜*工作距離改變，sample大小不會改變*當使用同軸光時，可達到小型化*光圈可調，可提高景深*零失真缺點 *工作距離改變sample大小改變 *當有同軸光時，鏡頭會大於一般鏡頭大小 *沒有同軸光時，鏡頭較大，且價位高 光源基本介紹n光源種類n色溫觀念(色溫 color ccd感光愈好)n打光的重要性n光源照射頻率：恆定光源/閃光光源n光源的光線擴散及導引方式：光纖、空氣、壓克力、玻璃鏡組等打光技巧n打光好壞直接影響到取影品質，好的打光技巧不但可以凸顯物體

11、的對比且清楚的顯示被攝物體表現的紋路、特徵以及減少影像的雜訊。常見打光的技巧有na. back lightingnb. directed lightingnc. vertical lightingnd. fluorescent lightingne. bidirectional lighting nf. diffuse lighting打光技巧照明的目的n獲得良好的對比n顯示顯像細節n降低系統複雜度n強化物體特徵n增加信號/雜訊比例人工光源halogen光源n特色：n提供高亮度光源(50w、 100w、 150w、200w)n不同light guide可搭配nremote control亮度功

12、能（數位或類比）n燈泡更換容易n可加裝濾鏡n亮度穩定，不會產生熱halogen光源n光纖導管（light guide )種類n環形n線型n背光板n單束n雙束n多束n擴散型n特別設計led光源n特色：n低消耗功率，power單純n針對不同應用，不同形式設計n可提供不同顏色的led，產生不同效應n壽命長(約40000小時以上)led光源nled模組種類n環形投射n低角度投射n擴散投射n無影投射n四邊投射n背光板式投射n特殊設計高週波螢光燈源n特色：n高頻點燈，避免閃爍(30khz50khz)n不同外徑供選擇n可選擇不同顏色燈管，做不同應用n色溫高（約5400ok以上）彩色ccd適用n燈管壽命長(約

13、2000小時)n擴散板光線柔和，減少反光閃光燈源n特色：n閃光頻率快，瞬間能量強n適合快速檢測n可由外部調整頻率n燈管壽命約4000小時，但價錢高n可外接不同light guide導光濾光鏡n為一種輔助ccd而用來擷取更清晰影像的工具，可視為一種影像前處理。n常用濾光鏡及其相對功能nuv filter過濾紫外線nkr filter降低色溫，使影像偏向紅色nkb filter增加色溫，使影像偏向藍色npl filter消除反射光npf filter檢視透明工件於射出成型所造成內部材料應力的分佈影像分析處理流程影像分析處理基本原理介紹n影像表示n基本分析n影像前處理n影像分割n進階分析n特徵擷取n

14、建立和訓練分類模型n偵測/確認影像表示n影像資料最容易的表達方法為利用矩陣，矩陣內的每一點表示待測物經光源反射後被所擷取的數值透過影像卡所轉換的數值，就不同領域上的應用分析可分成兩大領域n空間域n二值影像(binary images) : 其數值由0,1所組成n灰階值影像(gray-scale images) : 其數值介於0至255之間n彩色影像(color images) : 由r,g,b所組成,其數值介於0至255之間n頻率域: 由空間域影像透過轉換(如複利葉, 小波)而形成的影像表示空間黑白影像灰階影像, 其數值為0至255二值影像, 其數值為0或1複利葉轉換影像前處理 - 濾波技巧n

15、noise removal by filtersnmean filters nmedian filtersnimage enhancement by filtersnroberts filtersnsobel filtersnlaplacian filtersnprewitt filtersnkirsch filtersnrobinson filtersnfrei-chen filters濾波(filters)基本概念0410110104223542531laplacian filter(03)+(1 5)+(0 2)+(1 2)+(-4 3)+(1 4)+(0 4)+(1 2)+(0 5)=

16、1example of noise removalimage enhancement by filters image enhancement by thresholding影像分割n目的 : 將影像做細分成某些組成部份,其細分程度取決於所欲分離的目的物, 當目的物被分離, 則分割停止。n方法 :n濾波技巧n臨界值(threshold)法使用濾波進行影像分割soble filter臨界值技巧進行影像分割n臨界值基本概念 : 利用影像灰階直方圖對影像做分割n依影像特性可分成兩大類 :n二值法n多值法example特徵擷取n何謂特徵擷取？n對於工件的辨識或是瑕疵分類來說，通常要從原始影像直接做分析

17、並非易事。因此在作法上，會先對原始影像作一先前處理，如影像強化，接著利用影像分割技巧將所要辨識或是分類的物件框起來，然後對所框區域的灰階值（以單色為例）資料進行彙總。 此彙總的值就稱為特徵值，其目的再於透過特徵值可以用來區分不同物件之間的差異性。n特徵擷取的重要性n一個好的特徵值不但可以使辨識變得簡單容易，而且可以提高辨識的準確度。如要進行犯罪的辨識採用指紋作為特徵值一定會比用年齡或性別來的有效。特徵擷取的原則n需要對資料的特性有充分的瞭解。基本上這是要靠經驗或是專家來決定而無客觀的標準可循。總括而言，可根據底下原則作為參考n就數量而言宜少不宜多，就計算而言宜簡不宜繁。n要有一定程度的代表性(

18、物理性)且能夠真正使物件之間有明顯差異。n特徵值應具可測性、可行性及獨立性。n具穩健性。n考慮對影像旋轉、放大、及平移的影響。常用特徵變數nareanperimeternno. of holesnhole areancenterednradiusncenter of gravity distancensecond momentnminimum enclosing rectanglenbox areanmajor axisnminor axisnanglesnarea rationelongationncircularityneuler numbernshape numberexample 1 of feature measureobj area peri xmin xmax ymin ymax wdth hght angle