机器视觉硬件如何选？听听专业工程师怎么说！

一套完善的机器视觉系统的硬件部分应当包含以下内容：检测光源系统、相机、图像采集卡、工业计算机和相关的控制机构和相匹配的线材等内容。这其中根据重要程度和优先级不同又可以进行进一步划分，每一个部件进行选择的过程中又有各自需要关注的重点。下文将进行详细说明：

1、图像获取部分

这部分内容中，往往包含一个或者多个光学镜头进行组合，主要功能在于获取被测物体图像，这类的光学镜头中又可以进行详细区分，包括：黑白、复合彩色，RGB彩色，非标准黑白，步进扫描或线扫描模式。

2、光源部分

一般用于照亮待检物体，方便光学镜头能够拍摄到更加清晰的图像。一般的光源类型有高频荧光灯、LED、白炽灯和石英卤光纤几种。光源可以根据实际的项目检测需求定制不同的形状、尺寸和类型。

3、传感器

这个组件一般都是光栅或者传感器。当感知到待检物体运动到传感器附近时，传感器会给相机发出拍摄信号，相机接受信号后开始进行图像采集。

4、图像采集卡

这张采集卡的作用将相机与计算机连接起来，实现数据互通。从摄像头中获得数据（模拟信号或数字信号），然后转换成计算机能处理的信息。并且图像采集卡除了完成数据转换之外，还能控制控制相机触发、曝光时间、快门速度等参数。

5、工业计算机

计算机的速度越快，视觉系统处理每一张图片的时间就越短。由于在制造现场中，经常有振动、灰尘、热辐射等等，所以一般需要工业级的计算机。

6、算法软件

机器视觉软件用于创建和执行程序、处理采集回来的图像数据、以及作出良品和不良品判断。算法软件可以根据用户需求选择单一功能（例如设计只用来检测 LCD或 BGA、对齐任务等等），或者是多功能（例如设计一个套件，包含计量、条形码阅读、机器人导航、现场验证等等）。

硬件选择技巧

机器视觉系统功能实现和各个系统组件的性能密切相关。在进行实际硬件选型的过程中，了解以下内容和注意事项可以有效的提升视觉系统的性能、稳定性和选型难度、

1、工业相机选型

在进行工业相机选型的过程中，需要事先了解清楚工业相机是选用黑白还是彩色；部件/目标的运动；图像分辨率。

在实际的机器视觉项目中，大多数都是直接采用黑白相机，不仅是因为整体的造价更加便宜，更因为凭借黑白相机获取的黑白图像就足以提供 90%可视数据。而一些彩色相机主要应用在一些对图像色彩有要求的场合中。除此之外，我们还需要判断待检物体在检测时是否处于运动状态，根据运动状态选择标准隔行扫描摄像头或逐行扫描摄像头。并且图像的分辨率必须足够高，以提供检测任务需要的足够的数据。

2、照明系统

光学部件的目标是产生最好和最大可用面积的图像，照亮需要测量或检测的部分的关键特征。通常，照明系统的设计由如下因素决定：颜色、纹理、尺寸、外形、反射率等等。

3、图像采集卡

图像采集卡决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。使用模拟输入的图像采集卡，将摄像头采集的图像转换为数字数据。使用不正确的图像采集卡可能得到错误的数据。

需要考虑的变化

1、软件选择

软件选择影响编写调试检测程序的时间、检测操作的性能等等。机器视觉提供了图形化编程界面通常比其他编程语言容易，但这同样代表部分功能受到限制，如今已经有部分算法软件开始同时添加图像化编程和代码编程两种形式。

2、数据记录

为了实现数据记录，完成良品和不良品的区分和统计，需要系统与生产流水线通信。通常通过数字 I/O 板，这些板与制造流水线中的 PLC相连，这样坏的部件就可以跟好的部件分离。

当你进行机器视觉硬件选型的过程中，不仅需要考虑当前的视觉检测需求，单纯计划节约时间和降低成本，还需要考虑到后续更新和维护和精度。

机器视觉硬件的选择及效果

随着科技的飞速发展，机器视觉作为人工智能的一个重要分支，正逐渐在工业自动化、质量检测、智能交通等多个领域发挥关键作用。机器视觉系统的性能在很大程度上取决于其硬件组件的选择与配置。本文将深入探讨机器视觉硬件的选择策略及其在实际应用中的效果。

一、机器视觉硬件概述

机器视觉系统主要包括光源、镜头、相机、图像采集卡、工业计算机及相应的控制机构和线材等关键硬件组件。这些组件协同工作，实现从物体图像的获取到图像处理、分析及结果输出的全过程。

1. 光源

光源是机器视觉系统的“眼睛”，为视觉系统提供必要的照度，以突出待测物体的特征，提高图像质量。在选择光源时，需考虑光源类型（如LED、高频荧光灯、白炽灯等）、颜色、形状、尺寸及安装方式。不同的检测对象和需求可能需要定制化的光源方案。例如，在金属表面检测中，可能需要采用高亮度的环形光源以消除阴影，提高成像清晰度。

2. 镜头

镜头作为成像单元的关键部件，负责将光线聚焦并投射到相机的图像传感器上。镜头的选择直接影响到成像质量。常见的镜头类型包括定焦镜头、变焦镜头、微距镜头和鱼眼镜头等。在工业应用中，通常会选择图像质量好、畸变小、分辨率高的工业级镜头，以满足高精度检测的需求。镜头的视场角和焦距也是选择时需要考虑的重要因素。短焦距镜头适用于大范围场景，而长焦距镜头则更适合远距离观察细节。

3. 相机

相机是机器视觉系统的核心采集设备，负责将光学图像转换为数字信号。根据应用场景的不同，相机可分为黑白相机、彩色相机、高速相机、3D相机及红外相机等多种类型。黑白相机由于成本较低且能提供足够的图像信息，在工业检测中较为常见。而彩色相机则适用于对颜色识别有要求的场合。高速相机和3D相机则分别适用于捕捉快速运动物体和获取物体三维信息的场景。

4. 图像采集卡

图像采集卡是连接相机与计算机的桥梁，负责将相机捕获的图像信号转换为计算机可处理的数字信号。不同类型的图像采集卡具有不同的接口（如PCI、USB、Camera Link、1394等）、分辨率和帧率。选择合适的图像采集卡可以确保图像数据的快速、准确传输，从而提高系统的整体性能。

5. 工业计算机

工业计算机是机器视觉系统的控制中心，负责运行图像处理软件、存储数据并输出控制信号。由于制造现场常存在振动、灰尘、热辐射等不利因素，工业计算机需要具备较高的稳定性和可靠性。随着机器视觉应用复杂度的提高，对计算机的处理能力和存储能力也提出了更高的要求。

二、机器视觉硬件的选择策略

1. 明确应用需求

在选择机器视觉硬件时，首先要明确应用的具体需求，包括检测对象、检测精度、检测速度、环境条件等。这有助于确定所需的硬件类型和配置。

2. 综合考量性能与成本

在选择硬件时，需要综合考虑其性能与成本。高性能的硬件虽然能提供更好的检测效果，但成本也相对较高。因此，在满足应用需求的前提下，应尽量选择性价比高的硬件方案。

3. 关注兼容性与扩展性

机器视觉系统往往需要根据实际应用场景进行定制和扩展。因此，在选择硬件时，需要关注其兼容性和扩展性，确保能够与其他硬件和软件无缝集成，并为未来的升级和扩展预留空间。

三、机器视觉硬件的应用效果

机器视觉硬件的合理选择与应用可以显著提升工业自动化水平和质量检测效率。通过精确捕捉和分析物体图像，机器视觉系统能够实现对物体尺寸、形状、颜色、缺陷等多种特征的快速识别和判断。在工业自动化领域，机器视觉技术被广泛应用于产品组装、质量检测、自动化包装等多个环节，大大提高了生产效率和产品质量。在智能交通、安防监控等领域，机器视觉技术也发挥着重要作用，为社会的安全和便捷提供了有力保障。

机器视觉硬件的选择对于系统性能和应用效果具有重要影响。通过明确应用需求、综合考量性能与成本以及关注兼容性与扩展性等方面的考虑，可以确保机器视觉系统能够高效、准确地完成各种检测任务。

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