机器视觉系统入门：光源与相机选择指南

"模拟相机标准-机器视觉算法速查表" 在机器视觉领域，模拟相机是一种常见设备，它们通过模拟电平的方式输出视频信号。在理解模拟相机时，我们需要关注几个关键概念。首先，特征分辨率是图像算法的重要考量，它决定了物体最小特征在图像中的表现。在NI Vision Module中，一个物体的最小特征需要至少两个像素来表示。特征分辨率可以通过公式计算：特征分辨率 = 视场/分辨率 * 2。例如，一台分辨率为640 x 480的相机，横向视场为60mm，横向的特征分辨率将是0.1875 mm。 模拟相机有四种主要的标准：PAL、NTSC、CCIR和RS-170。这些标准主要依据不同的地理位置和用途。PAL标准用于欧洲，提供25帧/秒的彩色图像，分辨率为768x676；NTSC标准适用于美国和日本，提供30帧/秒的彩色图像，分辨率为640x480。而CCIR和RS-170标准则主要针对黑白图像，具有相同的帧率和分辨率。 模拟相机因其技术成熟、成本较低和图像采集卡价格实惠而广泛使用。8-bit的图像采集卡可以提供256级灰度，足以满足大多数图像应用需求。然而，随着技术的发展，数字相机逐渐成为主流，因为它们通常提供更高的图像质量和更稳定的性能。 在搭建机器视觉处理平台时，光源的选择至关重要，因为它直接影响到图像质量和处理效果。光源的类型包括直接照明、散射照明、背光照明、同轴照明和特殊照明。例如，直接照明光源如LED环形光源，常用于增强物体特征，但可能会产生阴影和反光。选择光源的目标是增强待处理物体的特征，减少不需要关注的物体和噪声的干扰，同时避免引入额外的干扰，以获得高质量的图像。 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，需要根据具体应用需求进行权衡，例如光源的照明方式、相机的分辨率、采集卡的兼容性和处理软件的功能。对于初学者来说，找到性价比高的学习方案是进入机器视觉领域的良好开端。在实践中，不断优化照明效果和评估光源性能将有助于提升整个系统的性能。