搭建机器视觉系统白皮书（一）

图像处理系统可用于各种不同的应用领域，其中包括制造业、医药业和交通监控。在选定光源和镜头之后，数字相机本身也是图像处理系统中一个最重要的环节。数字相机通过特定的协议与计算机通信，计算机实时采集图像数据，，也可与相机通讯修改相机设置。应用场合不同，对工业图像处理相机的要求也将截然不同。但是这类相机肯定与您所熟悉的民用级数字相机区别很大。例如，工业相机的关键参数包括灵敏度、动态范围、噪声等级、帧速率以及分辨率等。为了充分发挥他们的潜能，工业相机还必须与外围设备兼容。同样地，合适的光学和光源设置，用于传输相机输出数据的接口形式，对于检测任务也是至关重要的。这些检测任务究竟涉及到哪些方面？让我们来看看具体的需求定义。
  

如果您希望设计一套完整的图像处理系统，首先需要提出的问题是：该系统究竟需要在哪些条件下实现哪些功能。这第一步看起来非常明显，不值一提，很多情况下它也确实被忽略了。系统设计之初就应该花时间想清楚。完成这个简单步骤，可以为后续的工作节省时间和金钱。
此系统仅用于显示被检物体的图像，使用放大镜头或特定的光源来获取肉眼所看不见的产品特性？
„计算目标产品参量，例如尺寸大小和体积？
„精确定位，如自动化捡取系统？
„根据预定的分类标准将产品分类？
除此之外，图像处理之后的另外一个重要问题是：要不要现场员工的协助一起同该系统完成指定工作，在这种情况下，速度就不是一个搭建系统时需要考虑的主要因素，人将作出最终判定。如果要进行自动分拣或剔除有缺陷的零件，情况则将大不相同。随
着最终处理自动化程度的提高，在软件中定义可客观验证的规范，这在机器视觉系统处理中更为关键。与由人对图像进行后续检测的情况相比，自动检测和实时处理还要求系统具备更强的兼容性。
其次，一定要确定检测目标和检测精度。例如，要测量某个目标物体，必须确保该目标物体在图像中的完整性，且图像的分辨率要高于检测的误差阈值。例如我想检测一个苹果的直径，误差范围是 1厘米，则图像的分辨率必须大大的低于 1 厘米。
目标物体的位置——需要考虑图像中的目标物体是否能明显区分开？
„被测产品是不是卷起来的比较单薄的产品？
„在检测产品之前，是不是必须要将产品分离散开？
„在检测产品时候，被测物是不是在运动中检测？如果是，速度如何（是在分拣系统的传送带上还是在实际生产过程中）？
„目标物体在录像时是不是静止的（例如，已由自动灌装机存储在某处）？
另外一个框架条件是视野，即视场所覆盖区域的宽度和长度。这个通常被定义为传送带或产品本身的宽度，或由被检测的目标物体的体积决定。此外，还必须考虑到可用物理空间是否会带来某些限制（例如相机和目标物体之间的最小和最大距离），湿气、环境温度的升降或最大能耗是否会引发的其他问题。
最后，必须通盘考虑整个系统。这里最需要关注的是，您搭建的这个机器视觉系统是不是比较大，是不是属于产线的一部分，机器视觉系统与产线系统的接口方式如何，或者图像处理系统是否为离线设备。这一点对于根据相应目的实现对图像处理系统的优化设计至关重要。