【视觉引导机器人】依据机器视觉深度学习缺点检测体系- 图画收集渠道建立

  线阵相机是机器视觉范畴中一种特别的图画收集设备。因为它的传感器只要一行感光元件,因而能够完成高扫描频率和高分辨率。面阵相机在收集运动物体相片时会发生含糊图画,而线阵相机却很好的防止了这种状况。线阵相机的典型运用范畴是对金属、塑料、纸和纤维等接连的资料进行收集,被拍照的物体通常以匀速运动。运用一台或多台相机对其逐行接连扫描,以完成整个外表均匀检测。别的因为传感器的高分辨率,线阵相机也十分合适丈量场合,它能够精确丈量到微米级。

  本文依据技能要求及“相机横方向分辨率=横向视界规模巨细/相机像素精度”,求得相机横向像素个数需大于 2700,即 4096 个像素。经过以下公式求得了行频参数,

  位:m),Vo:检测物体运动速度(单位:m/s),Vc:行频(单位:Hz,即 线/s)。求得本体系行频需大于 4096Hz。因而,本文选用了海康威视数字技能股份有限公司出产的 CMOS 高速五颜六色工业线GC,如下图所示。

  在机器视觉外表缺点检测体系中,镜头与相机的组合关于中密度板外表缺点图画的质量有着直接的影响,相机成像原理如上图 所示。在收集图画时,镜头有必要能够完好的照亮相机的传感器区域,以防止暗影和渐晕的发生。镜头的光学分辨率越好,能够再现出越精密的结构。关于工业镜头,一般可分为以下三类:规范分辨率镜头、微距镜头、远心镜头,不同类型的镜头运用场合也不相同。本文在确认了作业间隔、视场巨细和传感器尺度之后,能够经过以下公式求得工业镜头的焦距 ⨍:

  式中,WD 表明拍照间隔,指镜头与拍照方针的间隔;PMAG 表明镜头扩大倍数,指相机传感器巨细与视场巨细之比。依据本研讨中的实践需要,本文选用焦距为25mm 的工业镜头。工业镜头如下图所示:

  光照体系是中密度板外表缺点检测体系中一个重要的环节之一,它决议着体系的检测结果与切割质量,失利的照明体系会导致缺点细节信息的丢掉。因为相机是经过收集检测方针的反射光来构成图画。因而,在进行光源的选型时,首先要考虑到一切影响光线反射的外界要素,如检测目标的资料、巨细、形状及色彩等。其次是光源的色彩及亮度,对比度差和照明不均匀的图画会影响直接体系的辨认精确率。关于某些缺点,在运用特定色彩光进行照明时,也会进步体系的辨认精确率。

  本研讨选用海康威视公司出产的工业线形光源 MV-LTDS-1200 及其控制器,如上图所示。该光源功率为 104W,256 级亮度调理。MV-LTDS-1200 及其控制器首要参数如下表所示。

  主机的首要作用是软件的载体,本文的软件体系包括神经网络算法,因而 GPU是主机的一个首要参数。若将 CPU(中央处理器)称为 PC 的大脑,则 GPU(图形处理单元)就是它的魂灵。与 CPU 比较,GPU 将杂乱的使命分解为不计其数个独自的使命来并行处理,因而这使 GPU 成为图形核算的抱负挑选。从体系结构上讲,CPU仅由几个内核组成,这些内核具有很多能够一起处理几个软件线程的缓存。而 GPU由数百个能够一起处理数千个线程的中心组成。在 AI 中,GPU 已成为称为“深度学习”的技能的要害。深度学习神经网络含有很多数据,练习它们履行任何人类程序员都无法描绘的杂乱使命。试验主机参数如下表所示:

  本研讨建立的图画收集渠道如下图所示,渠道由相机、光源、匀速传送台、光电开关、主机等模块组成。渠道可收集不同速度下的板材图画,相机、光源的高度与间隔可自在调整,为接下来的试验供给了便利。渠道将供后续软件开发、深度学习算法数据收集、深度学习算法试验与评价运用。

  本文依据长宽为 0.35 米的标定板对图画收集渠道的线阵相机像素点进行了尺度标定作业,标定样图如下图 所示。经过如下公式确认了相机的首要参数。

  式中,Resolution表明相机横向分辨率;Di表明标定圆直径的实践尺度;di 表明标定圆直径的像素尺度;n 表明标定圆数量。终究确认了相机横向分辨率为0.25mm/pixel;横向视界规模为 1.02 米。

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