机器视觉：隔行扫描与逐行扫描相机解析

"隔行扫描成像过程-机器学习算法速查表" 在机器视觉领域，相机的成像方式是至关重要的一个环节。本资源主要讨论了两种常见的相机扫描方式：隔行扫描（Interlaced Scan）和逐行扫描（Progressive Scan）。隔行扫描是一种节省带宽的技术，它将一幅完整的图像分成两个场来显示，先显示奇数行，再显示偶数行，如图2.4所示。这种技术在价格上有优势，但不适用于动态场景，因为运动物体可能会导致锯齿状边缘或叠影。相比之下，逐行扫描相机在同一时刻捕获所有行，适合拍摄运动物体，提供更清晰无失真的图像，但价格较高。 相机分辨率是衡量相机性能的关键指标，通常以水平和垂直像素数量表示，例如640×480。更高的分辨率意味着图像包含更多的细节，但也需要更大的存储空间。分辨率与视场（Field of View，FOV）和特征分辨率（Feature Resolution）紧密相关，前者定义了相机能看到的范围，后者是指能够清晰辨识的最小物理尺寸。 在构建机器视觉处理平台时，光源的选择同样关键。光源的目标是突出目标特征，减少干扰并避免引入新的噪声。光源类型包括直接照明、散射照明、背光照明、同轴照明和特殊照明。直接照明光源，如LED环形光源，具有亮度高、安装简便的特点，适用于检测平面和纹理表面，但可能产生阴影和反光。 在实际应用中，例如在1.1章节中，选择合适的光源对于提高机器视觉系统的效率至关重要。光源类型的选择应当考虑到待观察物体的特征、背景以及需要排除的噪声，以增强处理对象的特性并降低不必要的干扰。 机器视觉系统通常由光源、相机、图像采集卡和图像处理软件四部分组成。在选择这些组件时，工程师需要根据具体需求平衡性能和成本。例如，光源的优化可以显著提升系统的性能，而相机的扫描方式则直接影响到图像质量和处理结果。对于初学者，一个高性价比的学习方案是采用易于理解和操作的组件进行实践。 机器视觉系统的设计涉及多个层面，包括相机的成像方式、分辨率、视场和特征分辨率，以及光源的类型和优化。理解这些基本概念和它们之间的相互作用对于构建高效、准确的机器视觉系统至关重要。