【任务描述】
视觉传感器是指通过对摄像头拍摄到的图像进行图像处理,对目标进行检测,并输出数据和判断结果的传感器。视觉传感器具有广泛的用途,比如多媒体手机、网络摄像、数码相机、机器人视觉导航、汽车安全系统、生物医学像素分析、人机界面、虚拟现实、监控、工业检测、无线远距离传感、显微镜技术、天文观察、海洋自主导航、科学仪器等。这些不同的应用均是基于视觉图像传感器技术。本任务介绍光导视觉传感器 、CCD视觉传感器、 CMOS视觉传感器、人工视觉、 视觉传感器应用,完成本任务,可实现以下任务目标:
【任务目标】
技能目标
会视觉传感器的接线。
知识目标
(1)了解光导视觉传感器 、CCD视觉传感器、 CMOS视觉传感器、人工视觉的原理;
(2)了解视觉传感器的应用。
建议学时:2个学时
在开始学习本节知识之前,同学们观看以下视频,从直观上来了解视觉传感器的应用。
大家也说说你所接触到的视觉传感器吧!
(注:本部分所有视频只用于辅助教学,不产生任何经济效益,如有侵权,请告知)
案例1 3D视觉传感器在AGV上的应用(1:1;12)
案例2 视觉传感器的应用(1:25)
案例3 视觉传感器在自动化领域中的应用(1:10)
视觉传感器主要由光源、镜头、图像传感器、数模转换器、图像处理器、图像存储器等组成,如图3.73所示,其主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。
【任务实施】 认识视觉传感器
以视觉龙的VDSR( Vision Dragon SensoR)视觉传感器为例介绍它的定义、软件、功能和应用场景。此传感器操作简单,用户界面友好,使用方便,与其它光电传感器比较接近。视觉传感器外形如图3.85所示。

一、VDSR视觉传感器介绍
本视觉传感器是一种高度集成化的微小型机器视觉系统。 它将图像的采集、处理与通信功能集成于单一相机内,从而提供了具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。视觉传感器由图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件、网络通信装置等构成。由于应用了最新的DSP、FPGA及大容量存储技术,其智能化程度不断提高,可满足多种机器视觉的应用需求,如图3.86所示。

VDSR视觉传感器提供了具有针对性的视觉工具,实际应用中可以当做定位,检测和读码传感器使用,生产厂家提供了VDSR软件,可通过PC或者平板电脑( Amdroid Pad )进行配置,配置完成后可以脱机运行。于其它视觉传感器不同, VDSR不提供镜头和光源,需要客户根据项目要求自行选配, VDSR可以提供函数库供客户二次开发以满足复杂的项目需求,可以看作一款简单的智能相机。作为一款优秀的一体化工业传感器, VDSR内置摄像头、处理器、网络连接和I/O接口等,所有这些元件都集成于一个体积小巧、可适应狭窄空间的工业外壳中。
VDSR视觉传感器技术参数如下:
◆32位DSP CPU
◆LAN以太网: 100Mbps
◆I/O : 2input/4output,每个output的输出电流最高可达400mA
◆像素: 640*480pix ( 30万像素)、1280*1024pix ( 130万像素) , CMOS Sensor
◆供电电压: 24V土20% DC,最大电流300mA
◆工作温度:0-55摄氏度,相对湿度0-80%,无冷凝
◆保存环境:-20-60摄氏度,相对湿度0-80%,无冷凝
◆最大帧率: 60fps
◆功耗:约1.5w
二、应用哪些场合
(1)应对难以检测的工件
在以往光电传感器所难以稳定检测的不正常反光的斜面等情形下,可稳定检测。例如,识别有无LOGO,也可检测不正常反光的工件,如图3.87所示。
VDSR视觉传感器使用模板匹配工具来识别LOGO的有无。如果以面观测的范围内含有LOGO,即可不受表面凹凸影响、位置参差不齐的影响而稳定地进行识别。可根据产品大小,从而选择相应型号的传感器。
(2)1台即可检测多个的有无,1台传感器即可解决最多4个点的识别。准备工作也顺畅易行。例如同时识别多个点,可同时检测多个点,如图3.88所示。
VDSR视觉传感器使用轮廓匹配工具同时检测多个目标,同时可与其他工具组合使用,进行跟随检测,这样即使视内目标位置变化,也能正常使用。

(3)还可应对位置不定的检测,利用360°模板匹配功能,只需将检测部位控制在观测区域内就能够准确识别。例如自动修正搬送错位,即使工件错位也无妨,如图3.89所示。

VDSR视觉传感器使用Blob工具和轮廓匹配工具进行跟随检测。即使对象在以面观测的范围内生产错位,也可使用轮廓匹配工具自动修正。无需再使用使产品排列整齐的设备,利于节约成本。
(4)识别产品的品种,也可观测工件的形状,如图3.90所示。VDSR视觉传感器使用轮廓匹配进行形状识别。可以面检测,因此仅需1台即可完成对种类的识别。由于是通过对象轮廓来识别形状,即使金属表面的反射状态参差不齐,也可稳定地进行识别。

三、VDSR视觉传感器接口
VDSR视觉传感器与外围设备连接图如图3.91所示。

1.接口介绍
如图3.92所示, VDSR采用了 I/O、 电源和触发接口何以太网接口。
I/O、电源和触发接口提供传感器工作电源和与外界交换数据的物理I/O;以太网接口用于编辑检测工具、参数、监测运行状态。

2. VDSR上的LED定义

VDSR的8个LED的功能是显示电源状态信息、I/ O和触发脉冲输入状态信息等,如图3.93所示。
3.VDSR与PC及各通信端的连接
VDSR通过唯一一个以太网接口与外界连接,因而对于需要频繁切换通信端的应用场合,建议配合路由器使用,VDSR的固定IP为192.168.0.65 ,故路由器的LAN口或PC的IP应配置为同一网段,网关统一为255.255.255.0 ;对于仅有串口的通信端,可使用网口转串口设备进行转接。PC端IP配置如图3.94所,IP地址只要在192.168.0.xxx网段内即可。

简答题
1.叙述光导视觉传感器 、CCD视觉传感器、 CMOS视觉传感器的工作原理;
2.了解导视觉传感器 、CCD视觉传感器、 CMOS视觉传感器的应用。
3.人工视觉传感器的组成。
教师根据学生阅读记录结果及接线情况给予评价,见表3.16。
表3.16 任务评价表
实训项目 |
项目内容 | 配分 | 得分 |
VDSR视觉传感器的特点? | 20 |
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VDSR视觉传感器的优势? | 20 |
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VDSR视觉传感器有哪些应用场景? | 20 |
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VDSR视觉传感器的有哪些接口? | 20 |
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其他 | 安全操作规程遵守情况;纪律遵守情况; | 10 |
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工具的整理与环境清洁 | 10 |
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工时:1学时 | 教师签字: | 总分 |
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理论项目 |
项目内容 | 配分 | 得分 |
叙述光导视觉传感器 、CCD视觉传感器、 CMOS视觉传感器、人工视觉传感器的工作原理; | 50 |
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了解导视觉传感器 、CCD视觉传感器、 CMOS视觉传感器、人工视觉传感器的应用。 | 40 |
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人工视觉传感器的构成。 | 10 |
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时间:1学时 | 教师签字: | 总分 |
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参考答案
1.叙述光导视觉传感器 、CCD视觉传感器、 CMOS视觉传感器的工作原理;
(1)光导视觉传感器主要用于光导式摄像机,这种摄像机是由接收部分、光电转换部分和扫描部分组成的二维视觉传感器。摄像机的核心部件光导摄像管是一种利用物质在光的照射下发射电子的外光电效应而制成的真空或充气的光电器件。
光导摄像管兼有光电转换功能和扫描功能,一般有真空光电管和充气光电管两类,或称电子光电管和离子光电管。
(2)CCD视觉传感器 CCD是美国贝尔实验室于1969年发明的,与电脑晶片CMOS技术相似,也可作电脑记忆体及逻辑运作晶片。CCD是一种特殊的半导体材料,由大量独立的感光二极管组成,一般这些感光二极管按照矩阵形式排列(富士公司的Super CCD除外)。
(3)CMOS视觉传感器
利用CMOS型光电变换器件可以做成CMOS视觉传感器。 CMOS线型图像传感器的构成如图3.82 所示。由CMOS衬底直接受光信号照射产生并积蓄光生电荷的方式不大采用。现在更多地在CMOS视觉传感器上使用的是光敏元件与CM0S型放大器分离式的结构。
CMOS视觉传感器易与A/D电路、数字信号处理器DSP电路等集成在一起,可以完成其它的许多功能,如A/D转换,负载信号处理、白平衡处理及相机控制(白平衡调整就是通过视觉调整,使在各种光线条件下拍的照片色彩与人眼看到的景物色彩一样)。 CMOS视觉传感器耗电小,其耗电量约为CCD视觉传感器的1/3。

在实现机电系统智能化时,图像识别非常重要,因此,如何实现人眼的部分功能便是关键问题。为此目的,已利用不同形式的视觉传感器研制了从检查作业对象的有无,测量其大致位置的简易型视觉到具有图像识别功能的高级视觉等各种水平的人工视觉,其中一部分已用于具体实用装置。 人工视觉系统的硬件构成,如图3.83所示。

2.了解导视觉传感器 、CCD视觉传感器、 CMOS视觉传感器的应用。
(1)光导视觉传感器主要用于光导式摄像机
(2)CCD固态视觉传感器的应用
①组成测试仪器可测量物位、尺寸、工件损伤等;
②作为光学信息处理装置的输入环节。例如:用于传真技术、光学文字识别技术以及图象识别技术、传真、摄像等方面;
③作自动流水线装置中的敏感器件。例如:可用于机床、自动售货机、自动搬运车以及自动监视装置等方面;
④作为机器人的视觉,监控机器人的运行
(3)CMOS视觉传感器的应用
CMOS视觉传感器与CCD视觉传感器一样,可用于自动控制、自动测量、摄影摄像、视觉识别等各个领域。CMOS针对CCD最主要的优势就是非常省电。CMOS视觉传感器用于数码相机有助于改善人们心目中数码相机是“电老虎”的不良印象。
3.人工视觉传感器的组成
(1)物体图像信息的输入
(2)图像信息的处理技术和方法
(3)物体图像的识别
(4)立体视觉