基于机器视觉的工件尺寸和角度的测量--《计算机测量与控制》2016年02期
基于机器视觉的工件尺寸和角度的测量
【摘要】：针对一款手机U盘芯片的二维尺寸的测量问题,提出运用图像处理的方法,实现手机U盘芯片长度和偏角的非接触式测量;通过COMS工业相机采集到U盘芯片的背光图像,在边缘检测的基础上,用Hough变换检测和定位U盘芯片边缘直线;针对在一条边上Hough变换对应检测到多条直线的情况,提出采用直线参数平均法拟合边缘直线,从而获得较精准的边缘位置;通过对已知尺寸的标准块进行相机标定,由此计算出精确的U盘芯片的尺寸和倾斜角度;实验表明:该算法能够满足工程上较高精度的检测要求。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP391.41【正文快照】：
0引言随着智能手机的迅速普及,手机已超过笔记本电脑成为最重要的移动数码终端设备。大量数据内容的不断增加,手机U盘的出现极大地方便了手机和电脑之间的数据共享。目前大多数厂家进行U盘机芯尺寸测量主要是通过游标卡尺或者千分尺进行人工检测。人工检测存在效率低、可靠性
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工业相机（3）
一、精度满足要求
此要求的筛选跟高速抓拍无关，跟普通工业相机选型类似，在此不作赘述。
二、确定色彩要求
要拍摄物体的颜色特征，就必须用颜色还原性比较好的相机，例如高质量的CCD或者3CCD相机，与颜色无关的项目一般情况下采用黑白相机，但也不是完全如此，有些要检测的特征可能在彩色图片里能够更好地显现，此时也可能考虑使用彩色相机。
三、曝光时间，如何拍摄运动的物体
此部分为讨论重点。拍摄运动物体的时候，需要克服的最重要的问题是拖影，拖影是在曝光的时候，拍摄目标与摄像系统之间存在相对运动形成的，因为这种 相对运动导致芯片上形成的图像一直在变化，各个部位的像元在曝光的过程中受到来自物体不同位置成像的影响，最终形成的图片是一个连续变化图像空间内图片的 叠加。如下图中1、2所示，图1为无拖影情况，图2为有拖影情况。
物体只要是运动的，拖影就一定会有的，为了使其不对检测产生显著影响，不同的项目类型，对拖影相对长度的限制不尽相同，对于尺寸测量的项目，拖影对 测量精度会有严重影响，在这种情况下，就会要求拖影长度尽可能短，例如不超过1/3像素，或者不超过一个像素等，而对于识别、计数等相关的项目则对拖影的 要求会相对宽些，这些要求一般情况下如此，并非绝对，具体看实际情况需要。
运动速度和曝光时间是直接影响拖影的两个因素。为了保证图像中的拖影不超过s单位像素，则需要做到如下等价说法：
1.芯片上光学像在曝光时间内移动的位置不超过s单位像素；
2.物体与成像系统之间在曝光时间内相对移动（垂直于光轴平面内）距离不超过s单位的系统精度。
光像对芯片移动速度Vs与物体运动速度Vp之间关系为：
其实：光学系统中物方和像方所有的一维参数都是如上比例关系。
例如：某系统的拍摄精度是0.1mm/像素，相机曝光时间是1/2000秒，拍摄物体运动速度是10mm/s，这样目标在曝光时间内物体运动的距离是0.005mm&&0.1mm，因此可以用该系统拍摄。
总结起来，一般情况下就是保证：物体运动速度Vp 曝光时间Ts&允许最长拖影S单位系统精度。因此对于运动速度比较快的物体拍照，为了防止长的拖影就需要极短的曝光时间，会选用较好的CCD相机 (如MV-VD078SC)，因为通常的CCD相机感光比较好，可以实现短时间曝光，但并不是说必须使用CCD相机，如果光轴很强且速度不是很快，可以是 用CMOS相机，有的CMOS相机是帧曝光的(如MV-VD040SC)，总体感光效果也比较好，也是拍摄运动物体的比较好的选择，具体怎么选择按上面量 化要求即可。
帧率即相机每秒钟可以捕捉的图像数量。一般决定于图像大小、曝光时间等，是相机的一个重要指标，相机帧率必须保证能够拍摄到系统要求时间间隔最短的两张图片，否则就有可能造成丢帧等现象，进而漏检某些产品。
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如何用opencv对Gige Vision相机采集图像。。。请高手指教
目前有加拿大Point grey千兆以太网相机，接口是gige接口。这种接口的相机好像不能用“opencv对usb相机的程序”采集图像吧。有哪位高手做过这方面的，请指教。不胜感激！
Vision Acquisition软件也单独出售以用于无需图像处理或特定硬件的安全和监测应用。 它包含如下部分： NI-IMAQ 提供对图像采集硬件和C，Visual Basic以及LabVIEW中用于图像采集的API支持的驱动级软件。 NI-IMAQdx NI-IMAQdx引入一种新的，尽管相似的，用于从IEEE 1394和GigE视觉相机中采集图像的API。National Instruments推荐您使用NI-IMAQdx API来开发应用程序。 Legacy NI-IMAQ
机器视觉产品的GigE Vision标准
的网卡编写相应的XML格式的MIL驱动，即可应用GigE Vision。MIL驱动发送真实的待处理图像，CPU占用低；支持点对点网络或者交换机网络配置；支持单端口或多端口NIC；最多可同时控制16部摄像 头；支持强制性标准和推荐性标准的摄像头特征；甚至可以自定义相机特性。
GigE Vision是一种基于千兆以太网通信协议开发的相机接口标准。在工业机器视觉产品的应用中，GigE Vision允许用户在很长距离上用廉价的标准线缆进行快速图像传输。它还能在不同厂商的软、硬件之间轻松实现互操作
LabVIEW开发环境安装 NI公司推出的LabVIEW已经更新至2012版本，最新版本可以在NI公司的中国官网上下载。标准版的LabVIEW2012软件并没有包括视觉应用开发模块，需另外下载安装 Vision Assistant 2012软件模块，该模块提供各种图像处理功能。默认情况下，LabVIEW2012安装时并不安装图像采集驱动程序NI-IMAQdx，需另外单独下载安装，以支持USB、1394和Gige相机的图像采集和控制。本系统应用中还需要安装厂家提供的相机驱动程序，才能对相机
Gige Vision Camera 和usb,1394 camera的优缺点比较
的网卡编写相应的XML格式的MIL驱动，即可应用GigE Vision。MIL驱动发送真实的待处理图像，CPU占用低；支持点对点网络或者交换机网络配置；支持单端口或多端口NIC；最多可同时控制16部摄像 头；支持强制性标准和推荐性标准的摄像头特征；甚至可以自定义相机特性。
point grey的多相机采集问题
point grey的gige接口的flea3 FL3-GE-03S2C相机。该相机的SDK提供了多相机采集的demo程序，只针对30fps 分辨率640*480的相机。目前使用的相机是82pfs，640*480。其C++的API的帧特率没有82pfs这个参数。一直困惑不知道如何解决。程序如下，希望用过这款相机的能帮忙指点一下。
basler pilot系列相机 MFC opencv
采用MFC+ opencv 对basler pilot系列相机，通过千兆以太网接口实现图像数据获取，运行示例程序能够正常获取数据。但是示例程序中相机对象及数据流对象的初始化和数据的获取都是在主函数中的。现在想在mfc中实现单帧图像采集，如果每次采集都去重新获取和初始化相机对象和数据流对象，时间很慢，处理结果就来不及了。尝试着把初始化部分和数据采集部分分开，放在不同的函数中，程序调试时出现莫名的错误。想不明白是为什么。不是语法错误。 相机初始化代码： BOOL CPylonGrabView
读《Master OpenCV》初感
可以找到很多参考资料。 《OpenCV Cookbook》是我以前推荐过的一本书，是基于2.2版本写的。我的感觉是一本上手教材，书的目的是让大家知道应该如何去调用OpenCV的函数，如何用OpenCV的类去实现简单的视觉任务。需要一定的C++基础。 《Master OpenCV》感觉更像是一个上层建筑，是基于2.4版本写的。是教会大家如何用OpenCV去实现复杂的任务，去完成OpenCV自带函数没有提供的功能。（因为大家经常会因为“OpenCV里面有xxx的函数么？”的否定答案而苦恼，这本书就是
OpenCV学习笔记（五十八）——读《Master OpenCV》初感
。 《OpenCV Cookbook》是我以前推荐过的一本书，是基于2.2版本写的。我的感觉是一本上手教材，书的目的是让大家知道应该如何去调用OpenCV的函数，如何用OpenCV的类去实现简单的视觉任务。需要一定的C++基础。 《Master OpenCV》感觉更像是一个上层建筑，是基于2.4版本写的。是教会大家如何用OpenCV去实现复杂的任务，去完成OpenCV自带函数没有提供的功能。（因为大家经常会因为“OpenCV里面有xxx的函数么？”的否定答案而苦恼，这本书就是告诉大家OpenCV
贸易联合会DCAM标准 GigE
Vision标准 AIA Camera Link 标准 多种视频 信号标准 接口/板卡 主板自USB2.0或USB2.0板卡 普通IEEE 1394A板卡 普通IEEE 1394B板卡 千兆以太网板卡 图像采集卡 图像采集卡 相机最大数量 8 16(DCAM) 16(DCAM) 无限 2(每个帧抓取器) 16(取决于帧 抓取器) 即插即用功能 有 有 有 有 无 无 电缆 工业和民用电缆 工业和民用电缆 工业和民用电缆 工业和民用电缆 工业电缆 工业和民用电缆
至于人脸检测的代码，网上基本上是关于如何用openCV去做人脸检测的代码。如果不需要对性能做更高的要求的话，直接用openCV就可以了。 根据对openCV代码的理解，我重新提取了openCV人脸检测的代码，采用纯C语言实现了人脸检测，与openCV的代码项目相比，有一下几点不同： 1. 使用内存少。
1.1 原始openCV在检测初始化的时候分配一个很大的buffer，在人脸检测当中使用这个buffer，这个是由openCV的内存管理机制决定的。但在很多时候，图像大小一般都没有想象
关于相机标定的问题答复网友
？例如同一个摄像机第一次标定出来的结果是300*282，第二次标定就成了367*277，期间相机完全没动过，就是两次标定用的图像不一样。
答复如下：
你说的这个问题我没有细究过，不过有两点有必要确认一下：一、对相机的一次标定要多用几张图才会比较准确，如果你的两次标定是每次用一张图，那不准是很正常的；二、如果你的相机是自动变焦的，也可能会造成主点的计算差别大；三、如果不是前两种原因，建议你做采集几组照片标定试试看。matlab的相机标定工具箱calibration toolbox的标定是先预估然后做迭代优化，预估时，主点的值一定是照片的尺寸的一半，如照片是 那么主点初值是512*384 经过优化以后 会有小范围调整，不会偏差太远
opencv学习笔记----相机标定（2）--基本原理之4个坐标系间的关系
关系，如式（8）：
（8） 其中，即为透视投影矩阵，表示空间中三维点坐标与图像平面二维坐标之间的线性关系，表示的像平面齐次坐标值，表示的世界坐标系齐次坐标值。基于以上几何原理和相机模型得到的图像信息和三维信息之间的关系，存在不可逆性，即可以通过已知世界坐标系的坐标值求得二维坐标值，如果要进行二维坐标到三维坐标的反求还需要其他的数学模型辅助求解。 2.Matlab标定工具箱应用 1)
制作标定板，标定板尺寸为324(mm)X252(mm)，即7行9列63个36mm的正方形
Learning OpenCV 课后习题 （说明）
初学OpenCV。 用书：Learning OpenCV 中文PDF。。。 在这里记录下自己做的课后习题答案 VISTA + VS2008 +OPENCV 2.1 希望能有高手来指教。。
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如何用个人PC搭建一个测试用的服务器，求指教、留言
Opencv学习笔记之：（1）Opencv简介
节先对Opencv做个简单介绍。接下来分为四部分介绍：Opencv是什么、Opencv的主要模块简介、在实践中对Opencv的使用、Opencv的学习及学习资料。 一、 Opencv是什么
Opencv的全称是Open Source Computer Vision Library，也就是计算机视觉开源库。这里说到，Opencv就是一个库（它是基于C++语言的，当然也可在其他平台使用，如Java，Python），这个库是用在计算机视觉领域的，同时是开源的，也就是我们可以获得它的源代码
本篇文章介绍如何用OpenCV-Python来使用Laplacian算子。 提示： 转载请详细注明原作者及出处，谢谢！ 本文介绍使用在OpenCV-Python中使用Laplacian函数 本文不介详细的理论知识，读者可从其他资料中获取相应的背景知识。笔者推荐清华大学出版社的《图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版) 》。 Laplacian算子 图像中的边缘区域，像素值会发生“跳跃”，对这些像素求导，在其一阶导数在边缘位置为极值，这就是Sobel算子使用的原理——极值处就是边缘。如下图（下图
（一）OpenCV(开源计算机视觉库介绍)
OpenCV(开源计算机视觉库介绍) OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库.
无论你是做科学研究，还是商业应用，opencv都可以作为你理想的工具库，因为，对于这两者，它完全是免费的。 该库采用C及C++语言编写，可以在windows, linux, mac OSX系统上面运行。该库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库。opencv采用C语言进行优化，而且，在多核机器上面，其运行速度会更快。它的一个目标是提供友好的机器
信号。 如无法满足上述要求，则图像的像质及机器视觉系统的质量将难以保证。因此，图像采集卡对的相机控制变得十分重要。大部分机器视觉应用要求在事件发生的第一时间获得相关图像，因此，所选择的图像采集卡一般应具有外部触发的功能。 为了提高机器视觉系统的性能，需要具有帧复位功能的相机。帧复位相机允许相机的时序产生中断，可在任意点进行“复位”，从而可迅速返回至一帧图像的项端。这一特性使相机可对外部事件快速做出反应。如不具有这一能力，当相机开始采集图像，并为采集卡提供图像数据时，将会产生延迟。更为严重的是：由于
工业相机基本知识汇总--深圳市视清科技有限公司
、工业相机基本参数简介 　
1. 分辨率(Resolution):相机每次采集图像的像素点数(Pixels)，对于数字 工业相机一般是 直接与光电传感器的像元数对应的，对于模拟相机机则是取决于视频制式，PAL制为768*576，NTSC制为640*480。
2. 像素深度(Pixel Depth):即每像素数据的位数，一般常用的是8Bit，对于数字工业相机一般还会有10Bit、12Bit等。
3. 像元尺寸(Pixel Size):像元大小和像元数(分辨率
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