机器视觉图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。机器视觉比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，上海人工智能机器视觉自动化检测，上海人工智能机器视觉自动化检测，上海人工智能机器视觉自动化检测，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。机器视觉特点：零件的尺寸范围为2.4mm到12mm，厚度可以不同。上海人工智能机器视觉自动化检测

1个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显，除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生很大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了，剩下来的工作就容易多了。具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。云南机器视觉厂家直销机器视觉检测设备打光处理后，可提供机器视觉解决方案，节省大量人力资源。

机器视觉软件选型要点：

 1、编程和操作方便 简练、直观的图形界面是简单运用和设置的要害。当今机器视觉商品之间的主要区别在于他们的图形接口。接口大概从“设置”和“操作”这两方面来评估。对一个工程师来讲，它大概十分复杂，而关于一个操作者来说应十分简单。 

2、像素精度 视觉体系的分辩率是体系能分辩的较小特征。例如，“1”的视觉规模(FOV)运用一个640x480像素的计算机图象将得到1/640的分辩率或0.00156’’。实际上，机器视觉算法具有亚像素的才能。也就是说，这些算法可以丈量或得出比一个像素更小的单位。

机器视觉镜头：FOV（FieldofVision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意：焦距；目标高度；影像高度；放大倍数；影像至目标的距离；中心点/节点；畸变。视觉检测中如何确定镜头的焦距为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素：视野-被成像区域的大小。工作距离(WD)-摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。CCD-摄像机成像传感器装置的尺寸。这些因素必须采取一致的方式对待。如果在测量物体的宽度，则需要使用水平方向的CCD规格，等等。如果以英寸为单位进行测量，则以英尺进行计算，极后再转换为毫米。工业视觉检测也是直接影响产品质量的关键因素。

随着各个部件的性能的提升，机器视觉系统的能力也呈指数级增长。系统的复杂度取决于特定的应用需求。选择部件，不止只要考虑部件的性能能否满足需求（比如分辨率，帧率，测量算法等），同时需要考虑系统所处的环境条件。比如在工业领域，这些环境条件包含部件变化，移载，定位，处理接口，振动，环境光，温度，灰尘，油污，水，电磁辐射等。在极端恶劣条件下，有时候需要将机器视觉组件添加保护措施。典型的例子，有些相机需要在相对洁净环境下使用。不过，通常情况下，工业环境是能够满足工业相机的直接使用的。智能视觉检测在工业中的应用为表面缺陷检测提供了一种新的解决方案。上海人工智能机器视觉自动化检测

工业视觉检测技术的输入应用可以使产品缺陷检测和零件识别效果更加精细。上海人工智能机器视觉自动化检测

一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红（R）绿（G）蓝（B）三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。根据上面得到的处理图像，根据需求，在纯色背景下检测杂质色斑，并且要计算出色斑的面积，以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标，检测目标，并且计算出其面积的功能。上海人工智能机器视觉自动化检测

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