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1、北京理工大学珠海学院2020届本科生毕业设计摘 要随着科技的发展，微电子元器件的发展趋势也是朝着微小化发展的，芯片是电子产品的重要部分，对芯片的检测要求也较为严格。芯片缺陷的识别用传统的人工检测带来的后果很多，不仅人工成本高，效率也没办法提上，芯片所需要的高精度也无法保证，当今芯片检测行业的都有着高标准、高速度、高精度的要求。传统检测方式也暴露出了存在的种种缺点，基于机器视觉的芯片识别系统将会代替传统检测会成为趋势，本设计的研究就显得尤为重要。因为使用机器视觉来检测芯片是不用直接触碰被测芯片的，并且有着可以长时间工作的优势，由于检测过程的非接触性，可以避免在检测过程产生不必要的影响因素，从而提
2、升检测精度。通过机器视觉技术来检测芯片具体参数可以解决传统人工检测的所带来的各种缺点，更加的科学化。所以，近年来，我国也逐渐将机器视觉技术广泛应用在芯片识别测试系统上。本文通过对芯片产品的识别检测过程，设计出基于机器视觉的芯片快速识别定位系统的电路和控制系统。一个芯片识别系统的硬件设备是极为重要的，比如工业相机、镜头、光源，硬件的好坏决定了成像质量。本设计的相机是通过PNP光电传感器触发拍照，获取的芯片图片经过机器视觉算法的计算，最终通过由Visual Studio 2017平台设计出可视化的人机交互界面，在此界面上显示出芯片引脚的相关数据和处理芯片的时间。关键词：机器视觉；芯片识别系统；工业
3、相机；人机交互界面；Visual Studio 2017The design and implementation of chip fast recognition and location system based on machine vision - the design of circuit and control systemAbstractWith the development of science and technology, the development trend of microelectronic components is also towards miniatu
4、rization. The identification of chip defects has many consequences caused by traditional manual detection. Not only is the labor cost high, but the efficiency cannot be mentioned. The high precision required cannot be guaranteed. Todays chip inspection industry has high standards, high speeds, and h
5、igh precision. Traditional inspection methods have also exposed various shortcomings. It will become a trend that chip recognition systems based on machine vision will gradually replace traditional inspections, and it is quite important to study this design. Because using machine vision to detect th
6、e chip does not need to directly touch the chip under test, and has the advantage of working for a long time. Due to the non-contact nature of the detection process, unnecessary influence factors can be avoided during the detection process, thereby improving the detection accuracy . Using machine vi
7、sion technology to detect the specific parameters of the chip can solve the various shortcomings brought by the traditional manual detection, and it is more scientific. Therefore, in recent years, China has gradually applied machine vision technology to chip recognition test systems.In this paper, t
8、hrough the identification and detection process of chip products, the circuit and control system of chip rapid recognition positioning system based on machine vision are designed. The hardware equipment of a chip recognition system is extremely important, such as industrial cameras, lenses, and ligh
9、t sources. The quality of the hardware determines the imaging quality. The camera of this design is triggered by PNP photoelectric sensor. The obtained chip image is calculated by the machine vision algorithm. Finally, a visual human-computer interaction interface is designed by the Visual Studio 20
10、17 platform. Data and processing time of the chip.Keywords: machine vision; chip recognition system; industrial camera; human-computer interaction interface; Visual Studio 2017目 录1 绪论11.1引言11.2选题的现状研究21.2.1基于机器视觉的芯片快速识别定位系统中电路和控制系统的概念21.2.2基于机器视觉的芯片快速识别定位系统的现状21.2.3基于机器视觉的芯片快速识别定位系统的优点31.3选题的研究意义31.
11、4本文的主要工作41.5本章小结42 基于机器视觉的芯片快速识别系统的总体设计方案52.1设计概述52.2芯片快速识别系统的设计要求52.3芯片快速识别系统的总体方案62.3.1芯片快速识别系统的组成62.3.2芯片快速识别系统的结构图72.4本章小结73 系统开发工具介绍83.1 MySQL数据库83.2 ODBC83.3 Navicat93.4 Visual Studio103.5本章小结114 硬件模块的选型124.1工业相机的选型124.1.1工业相机的分类124.1.2像素分辨率134.1.3像素深度134.1.4通信接口144.1.5项目相机的选择144.2镜头的选型154.3光源
12、的选型184.4本章小结205 电路和控制系统设计的方案设计215.1总体的设计方案215.2人机交互操作界面的设计方案225.3触发相机拍照的设计方案245.4电路设计255.5本章小结266 电路和控制系统的调试及运行276.1可视化的人机界面的调试276.1.1字符识别286.1.2二维测量296.2相机连接调试296.3本章小结307 总结317.1设计总结317.2设计难点317.3设计创新点317.4设计不足317.5展望32参考文献33谢辞34附录35附录1 相关英文文献35附录2 英文文献翻译43附录3 部分代码54附录4 硬件相关图551 绪论1.1引言随着时代在不断的进步，
13、人类生活也越来越智能化，生产技术也在不断的创新与进步，智能化自然缺不了电子产品，其迅猛发展以及由于产品的质量的提高，对电子制造业的需求增加，电子行业已经朝着更高的自动化和高效率化发展。芯片是电路板的重要组成部分，要求高产量高质量，因此在生产线中进行分类尤为重要，芯片是否合格是组装电子元器件和印刷电路板的基础。所以，是有必要提高对芯片分拣的效率和质量的。在过去，芯片的生产制造严重依赖大型的人工流水线，从而导致生产速度低和产品质量不稳定，给企业带来沉重的经济负担。在芯片的分拣上，采用手动筛选方法是存在很多弊端的，由于人眼速度是小于流水线速度，因此一般都是线下筛选，从而降低了芯片的生产效率；其次手动
14、筛选更容易受到情感的影响，导致筛选的速度不一致，因此手动筛选是占用大量的人力资源的，浪费了生产成本，致使生产效率的下降。机器视觉的出现可以在某种程度改善了这种情况，这在促进芯片生产和产品检测方面发挥了巨大的作用。机器视觉的使用可以在整个过程中在线监控芯片生产和产品检测，这是提高质量的一项重要举措。但是，现在我国的检测设备都相对不成熟，比较成熟且完善的检测设备系统都得从国外一些发达国家进口。从国外购买，除了本身仪器的价格还需要很多其他费用，这就增加企业的额外成本，因此在中国生产行业中的自动检测设备的实际应用相对少之又少。因此，自主开发芯片识别检测系统将会提高我国相关生产行业的智能化和自动化水平，
15、降低企业的生产成本，提高企业的生产效率。面对这种情况，本文以芯片引脚残缺检测和字符识别如图1.1所示过程作为主要对象，分析通过机器视觉获取的图片处理信息，链接好设备，从而设计出本系统的控制系统和电路设计。图1.1芯片字符识别过程1.2选题的现状研究1.2.1基于机器视觉的芯片快速识别定位系统中电路和控制系统的概念基于机器视觉的芯片快速识别定位系统中的电路和控制系统是指能够通过传感器触发工业相机拍照，并对照片进行处理后的显示在控制管理系统，该系统是由机械产品、电子技术和自动化技术融为一体的系统。1.2.2基于机器视觉的芯片快速识别定位系统的现状机器视觉技术是集合人工智能、机械工程、传感器、影像图
16、形处理、模式识别、电子技术、神经生物学、光学等多项技术体系与学科的交叉型混合型技术。上个世纪五十年代，那是机器视觉的刚刚起步，当时对二维图像的分析和识别是那时的主要工作，直到20年后的七十年代，机器视觉系统的理论才逐渐形成，开始广泛发展起来是在八十年代后，随着控制理论、传感器、影像图像处理等理论的完善，机器视觉在此也是不断的发现新的问题和新的解决方式，越来越多的领域使用机器视觉系统，其中就包括工业、农业、医学及军事等领域的应用。在现代化自动生产过程中，机器视觉更是依靠自身的多种优势，被广泛应用于识别、成品检验、分拣分类、质量检测等领域1。在国外，基于机器视觉的对目标物的识别和产品检测技术已经作
17、为重点研究项目深入各大公司的研究，并受到了广泛的应用如图1.2所示，比如COGNEX、National Instruments（NI）、KEYENCE等知名公司潜心研究多年，公司掌握了许多机器视觉领域的核心技术，在这领域享有较高的知名度。国外机器视觉的对目标物的识别和产品检测在工业生产中主要应用在以下两个方面：一类是应用到高性能、高精度的精密仪器设备的制造中，例如半导体行业2。另一类是应用在规模比较大的流水线上并且对速度有一定的要求，例如商品外包装、零部件元器件的检测等。图1.2国外机器视觉产品在中国的上个世纪90年代，当时该专业人士对机器视觉技术都是相当匮乏的，更不可能说将其融入到半导体及电
18、子行业中，在各个行业的应用几乎为空白。但现在随着社会现代化进程的加快，机器视觉行业在中国市场也经历了鸿蒙初劈的时候。越来越多的传统制造业朝着新型智能化制造业转型，将机器代替人工可以很好的降低成本、提高效率，这将会大大发展我国的机器视觉市场。1.2.3基于机器视觉的芯片快速识别定位系统的优点随着人工智能技术的快速发展，人工智能技术不可缺少的机器视觉技术也随之得到发展，现在是随处都存在着机器视觉的影子，例如在生活日常中、工业生产制造中和产品检测中都能找到，越来越多的基于机器视觉技术的智能化自动化技术将会逐步代替以往的传统人工模式。机器视觉技术广泛应用于在我国工业自动化中，不仅可以提高生产效率，还可
19、提高生产质量，最重要可以减少人工成本，减少企业负担。所以研究基于机器视觉的芯片快速识别系统是迫在眉睫，对该行业带来的优势巨大。（1）实时性机器视觉检测技术是采用工业相机实时对被测物体信息进行采集并上传到计算机进行快速检测、分析、识别，实时采集并且实时分析更有利于加快实际生产实践中的效率。（2）高效率在本设计中承载芯片的承载台本身会带一定速度的自转，加上相机更是使用CMOS成像相机，采集图像速度快，更可大大提高检测芯片的效率问题。当今芯片快速识别系统基本都是在静态下进行检测，这就是本设计不同之处。 （3）可靠性和安全性高本设计在众多工业相机上选择的是CMOS成像相机，此相机工艺简单、易开发且可开
20、发性大、稳定性良好、性价比还高。因本设计使用HALCON进行机器视觉算法计算，代替人眼，速度一致，产品的质量标准统一，不用直接触碰产品。（4）非接触性非接触即检测物体与被测物体无直接接触，从而不会造成类似传统测量方法因直径或间接接触被测物体而造成被测物体变形、字体模糊等不利于检测的干扰。1.3选题的研究意义在当今社会，各行业各领域中都会有机器视觉技术的身影。由于国家不断深入贯彻中国制造2025战略，智能生产制造技术成为先进制造领域的发展趋势，智能装备和机器人都在发展战略中，而充当很多设备的“火眼金睛”的机器视觉更是功不可没。机器视觉技术的优点在于工业相机对目标物体进行图像采集的时候是无接触的，
21、目标物体上不会存在任何的损伤，从而提供系统的安全性、可靠性。另外，在人眼无法到达的范围机器视觉技术都可以进行观测，人眼的视觉范围就此扩大。机器视觉不仅仅只是对物体进行测量、分析和识别时间计算，可以长时间连续并稳定地在运行工作，尤其在一些危险的环境，运用机器视觉就可以解放和保护双眼。因此在现代自动化生产过程中，机器视觉系统被广泛应用于工况监视、成品的检验和质量的控制等领域3。在我国芯片的生产制造设备可以说是比较低端、离散、落后的，大部分制造企业严重依赖半自动化和大规模的人工流水线，导致生产效率低、产品质量不一致、不合格率高。因此本文针对芯片识别和引脚的缺陷检测的作为主要的研究对象，设计出一个集芯
22、片信息后台处理系统和其电路设计。1.4本文的主要工作（1）对芯片快速识别系统控制流程进行研究对于芯片快速识别系统流程，芯片通过传感器感应触发相机拍照，获取的照片经过机器视觉技术处理，显示到笔者设计的界面中。（2）对人机交互界面的设计根据本设计所需要实现的操作功能，来设计出所需的人机交互界面，界面上大概限显示内容有：图像显示区、型号、测量值、处理时间、合格/不合格。（3）对硬件的选型确定好工业相机、工业镜头、光源、传感器、控制器的选型。（4）对芯片识别系统的电路设计在传感器触发相机拍照时中间加个继电器，在步进电机上配合驱动器跟调速器直接启动。1.5本章小结本章主要是基于机器视觉的芯片快速识别系统
23、的背景、现状、和该设计的优点进行分析得出本设计的必要性和可行性，并且介绍了本设计的主要内容，分析本文主要工作和最终设计出来的作品要达到的目标。2 基于机器视觉的芯片快速识别系统的总体设计方案本文中使用中国HIKVISION公司的CA系列工业面阵相机MV-CA013-20GM黑白相机作为图像采集硬件。并且本设计的芯片承载台可以适用多种型号芯片，会产生自身的自转，相机在此速度下进行对芯片的采集可以大大提高芯片识别的效率。工业相机通过传感器触发拍照，由HALCON进行机器视觉算法计算，再由人机交互界面显示出来。最终实现芯片快速识别效果。2.1设计概述在检测行业，与人类视觉相比，机器视觉的优势在于它精
24、确性高、速度快、稳定性高、信息的继承与留存可追溯。在检测芯片等小型零件上，基于机器视觉的快速检测系统能够大大提高生产力，创造更大的社会效益和经济效益。比起很多工业相机，本设计采用中国HIKIVISION公司的MV-CA013-20GMGC工业相机，此相机有很多优点且更适合做本系统的工业相机，它是采用CMOS成像相机，具有性价比高的优势、图像采集速度快、相对易开发等特点如图2.1所示。图2.1MV-CA013-20GMGC工业相机2.2芯片快速识别系统的设计要求首先是我们的机械部分芯片承载台要能够适应多种芯片型号，通过工业相机来获取芯片的信息，然后根据Halcon的机器视觉的算法去计算芯片的具体
25、参数，最终显示在人机交互界面上。设计的要求如下：（1）能够适应多种芯片的型号并且保证在转盘旋转的过程中芯片稳定性；（2）传感器可以准确感应到芯片，并触发工业相机拍照以获取芯片待处理照片；（3）要实现传感器可以准确触发相机拍照并传送到上机位，达到可实时监控芯片的情况；（4）在获取芯片图片后能快速将芯片的具体参数处理好，最终展示在人机交互界面上；（5）保证工业相机、传感器、电机等的连接电路准确性，且遇到问题可以立刻断开电路，保护电路和各设备。2.3芯片快速识别系统的总体方案2.3.1芯片快速识别系统的组成基于机器视觉的芯片快速识别定位系统是以机器视觉架和芯片承载台为基础，结合计算机、传感器与工业相
26、机，对芯片进行图像采集，并对芯片引脚进行检测、特征预处理、图像特征提取以及匹配识别。在机器视觉架如图2.2所示上有以MV-CA013-20GMGC工业相机为核心，将光源镜头加此架上，芯片承载台如图2.3所示可放多种型号芯片，在台边缘放传感器来触发相机拍照。图2.2机器视觉架图2.3芯片承载台2.3.2芯片快速识别系统的结构图整个系统包含硬件模块和软件模块，系统的框架图如图2.4所示，其中硬件模块是有工业相机、镜头和光源组成，主要作用是对被测芯片进行高质量成像；软件模块包含界面显示、数据库和机器视觉检测算法，主要作用是对被测芯片字符引脚的自动化、智能化、高精度、高效率检测。图2.4机器视觉芯片快
27、速识别系统的总体组成模块2.4本章小结本章主要是对基于机器视觉的芯片快速识别定位系统进行一个总体方案的概述，罗列了整体作品的设计思路和结构图。3 系统开发工具介绍3.1 MySQL数据库MySQL是中小型的关系型数据库，因为其体积小，传输速度快，且会开放源码使其成为目前应用最广的关系型数据库之一。MySQL当中用于访问数据库的最常用标准化语言是SQL语言。因MySQL的这几个特点符合本设计要求，所以将其作为储存后台系统数据的数据库。3.2 ODBC开放数据库连接（Open Database Connectivity，ODBC），是为解决不同数据库系统之间需要进行数据共享而产生的，也是为了不同数
28、据库的访问提供一个统一的接口。在本设计中，通过ODBC将Visual Studio与MySQL连接，然后使用SQL语句进行存取数据。其MySQL的ODBC数据源配置步骤为：（1）使用管理员身份运行odbcad32.exe应用程序。而应用程序是在C盘中的Windows文件夹中的SysWOW64文件上。（2）在系统DSN下进行ODBC数据源的建立如图3.1所示。运行上面步骤后，会显示数据源的管理界面，在其建立数据源。当要建立客户端工程时，系统要在进行WEB发布时会对数据源进行配置。图3.1 ODBC当中数据源管理界面（3）安装数据源驱动界面。在上步骤操作完成后，点添加键，会出现创建新数据源界面，在
29、此界面中选择符合本设计要求的数据源驱动程序如图3.2所示。图3.2 安装数据源驱动程序界面（4）最终的设置。完成后，数据源登录设置界面如图3.3所示会弹出来，填好所需要的数据源的名称、所建立的账号密码和创建好的数据库后，进行连接，当显示其连接成功后，最后点击OK就算是完成最终的数据库驱动源的配置。图3.3 设置界面3.3 NavicatNavicat的图形操作界面简单明了，当开发人员进行数据库的管理，只要使用简单的方式就可以直接进行操作，是一款操作简单及可靠性高的数据库图形化管理软件。如图3.4所示，为Navicat的主界面。图3.4 Navicat主界面3.4 Visual StudioVi
30、sual Studio2017是高效理想的开发平台，开发者有丰富的工具集使用，开发者面对一些重复性、格式性的编程工作可以用工具来替代其，这样可以很好的降低了错误率，也将开发者的效率提高了，甚至可以在项目上无缝嵌合不同语言写的模块。该软件，可以很好的将图片、文本、数据库等整合到可视化界面上。本设计主要用Visual Studio的窗体应用如图3.5设计出可视化的人机交互界面，只需要将机器视觉算法计算出来的芯片的数据简单明了的展示即可。图3.5 Visual Studio窗体应用界面图3.6控件列表在界面中会使用到很多控件，控件实际上就是该软件的工具，每个控件是有属于自己的功能和使用的方法，非常方
31、便开发者使用。怎么调出控件是在工具栏上的视图里的工具箱如图3.6所示，这里面都是属于控件。控件功能的实现一般通过代码实现，可以通过如图3.7控件属性当中的闪电标志来查看该控件有哪些事件发生。图3.7控件属性列表3.5本章小结本章主要是对在芯片快速识别定位系统中电路和控制系统所用到的软件进行介绍。本设计中的人机交互界面主要在Visual Studio2017上所设计，因为在设计过程中对用户管理部分是需要用到数据库，所以本设计用MySQL数据库对用户进行管理。4 硬件模块的选型硬件对机器视觉检测系统构造中影响很大，本设计中选择硬件是本文主要工作。图像采集系统是整个检测系统的重要组成部分，这部分是由
32、光源、镜头、工业相机、传感器等构成的。硬件的质量性能如何是决定了成像的质量，也影响到图像的后续处理及测量精度。4.1工业相机的选型相机行业从开始的胶片相机到相机类型的多样性，技术上是质的飞跃，最初的胶片相机现在已经逐渐退出相机的历史舞台，数码相机也逐渐给手机相机替代，近期出的手机相机像素高达1亿像素。相机也没以往的单调，像红外相机、高速相机及工业相机等等，这些专业相机都是为特殊需求而设计的。在这个设计中，因为工业相机体型小巧，性能稳定且工作时间长可连续，在大部分特殊的环境下都可以使用。物体在高速运动下都可以抓拍到，相比于传统相机（数码相机等）而言，不仅仅快门时间短，还具有稳定性高、传输量大和抗
33、干扰能力强等特点，所以我们选择工业相机。这种相机用工业相机形容还不够准确，因为这类相机在其他非工业领域也有所应用，比如医疗方面、科研院所和安保方面。接下来，笔者会对工业相机的类型以及其各自的优缺点进行分析讨论，并且从工业相机的芯片、像素分辨率、通讯接口等方向进行考虑选型。4.1.1工业相机的分类图4.1某CCD成像相机目前针对工业应用的工业相机，按照芯片类型可以分为CCD成像相机和CMOS成像相机两种；按照传感器的结构特性可以分为线阵相机和面阵相机；按照扫描方式可以分为隔行扫描相机喝逐行扫描相机；按照分辨率大小可以分为普通分辨率相机和高分辨率相机；按照输出信号方式可以分为模拟相机和数字相机；按
34、照输出色彩可以分为单色（黑白）相机和彩色相机；按照输出信号速度可以分为普通速度相机和高速相机；按照响应频率范围可以分为可见光（普通）相机、红外相机和紫外相机等17。CCD成像相机如图4.1所示。基于CCD（Charge Couple Device，电荷耦合器件）和CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）芯片的相机是市面上工业相机最常见的两种类型工业相机。CDD芯片工业相机灵敏度是相对于CCD来说是比较高的，在光线强烈的环境下也可以进行工作，发生畸变的概率小并且使用的寿命长，基于CDD芯片的相机在技术上比较成熟，也是工业上比较常用的。但CCD的缺
35、点也很多，工艺技术要求高和制造的成本也高，对电量损耗的比较大，数据的输出速度也是比CMOS慢一节的。而CMOS工业相机制造工艺简单，集成度高，它的一块芯片集成了所有，芯片上有信号放大器和模数转换器等元器件，所以制造成本也较为低廉。随着现在人类的进步，工艺水平的提升，CMOS芯片工业相机一些性能指标已接近甚至CCD芯片工业相机，两者都各有各的优缺点如表4.1所示。表4.1CMOS成像相机与CCD成像相机的性能对比性能参数CMOS成像相机CCD成像相机噪声良优功耗50mW左右300mW左右灵敏度良优采集速度较快较慢集成度高低模块体积小大抗辐射能力强弱4.1.2像素分辨率像素分辨率指的是采用图像传感
36、器获得的图像中的总像素数，通常用MN来表示，其中M代表图像每一行的像素个数，N代表图像每一列的像素个数。像素分辨率由工业相机属于什么芯片（CCD，CMOS）决定，像素分辨率越高，意味着图像传感器对真实世界进行采样后生成的图像细节越丰富，相应的，图像在内存中占用的空间大小会随之增大，价格也会随之增加。4.1.3像素深度在图像中，人们把每个像素的像素值的深度称为像素深度。例如，在一有颜色的图像中，设定(R,G,B)三个分量来表示每个像素的像素值，每个分量的值再用8位二进制数来表示，那么在该图像中，如果是需要用24位的二进制来表示他的单个像素的像素值，它像素的深度就为24。因为一般都是测量图片的像素
37、值，所以像素深度又可以称为图像深度。表示一个像素的位数越多，它能表达的颜色数目就越多，而它的深度就越深。在机器视觉检测系统中，如果需要获取被测物体的颜色信息，则必须选择彩色相机。但如果不需要被测物体的颜色信息，那么在同样的价格区间内，黑白相机会是更好的选择，原因是彩色相机的分辨率高没有黑白相机的高，图像的数据量也没有黑白相机的小。黑白相机的传输与处理速度快，可以更加凸显被测物体纹理信息。4.1.4通信接口相机采集到图像后，需要通过通信接口将图像数据发送至上位机。如表4.2各个类型的通信接口对比表4.2.各个类型的通信接口对比表性能参数Camera LinkUSBGigabit Ethernet
38、IEEE 1394 fireWire数据带宽680MB/s(Full)48MB/s,400MB/s125MB/S37.5MB/S,75MB/s有效传输距离10米5米100米4.5米线缆价格高低低低适配器需特殊适配器标准适配器标准适配器需特殊适配器图像采集卡需要不需要不需要不需要CPU负载中等低中等低多相机支持一般一般好好系统集成难度高低低中等由表4.2可以看出，适合本设计且性价比高的借口是Gigabit Ethernet接口。Gigabit Ethernet类型的通信接口拥有最长的有效传输距离，数据带宽可以满足本次视觉检测系统的需求，不需要额外的图像采集卡，系统集成难度也较低，对多相机同时工作
39、的支持程度也最好。4.1.5项目相机的选择由于项目需要曝光时间段，帧率高的相机，所以我们选择了中国HIKVISION公司的CA系列工业面阵相机MV-CA013-20GM黑白相机，该相机采用的图像传感器为OnSemi PYTHON1300传感器，支持的像素格式为Mono 8/10/10p/12/12p。图像分辨率为12801024像素，最高能实现arctan(1/1280)的角度分辨率，可以满足检测系统的精度要求。在不进行分辨率压缩的情况下，可以达到每秒90帧的采集速率，并且能够通过千兆以太网与上机位项链，保证上机位可以实时获取相机采集到的图像数据，相机的镜头接口为C型接口。MV-CA013-2
40、0GM黑白相机如图4.2所示，工业相机的关键参数如表4.3所示。图4.2 MV-CA013-20GM黑白相机表4.3 MV-CA013-20GM黑白相机相关参数相关关键参数具体参数相机型号MV-CA013-20GM图像传感器型号Onsemi PYTHON1300图像传感器类型CMOS,全局快门分辨率12801024曝光时间38s10sec像元尺寸4.8m4.8m最大采样速率90fps12801024支持像素格式Mono8/10/10p/12/12p传输接口Gigabit Ethernet(1000Mbit/s)兼容Fast Ethernet(100Mbit/s)镜头接口C-Mount相机尺寸（
41、长宽高）29mm29mm42mm重量约68g4.2镜头的选型镜头是机器视觉系统中的重要组件，对成像质量有着关键性的作用，它对成像质量的几个最主要指标都有影响，包括：分辨率、对比度、景深及各种像差9。光学镜头的选型主要从焦距、畸变、镜头接口以及相对孔径与光圈系数主要因素考虑。下面，笔者会对这几因素进行考虑分析。（1）焦距焦距直接影响物体的图像大小，对于同一距离的同一相机，镜头焦距越小，得到的图像越小。依照镜头的焦距长短是否可以进行变动，镜头可以分为定焦距镜头与变焦距镜头两大类。其中，定焦距镜头即镜头的焦距是固定的，分为鱼眼镜头、短焦镜头、标准镜头、长焦镜头和超长焦距镜头五类9。目前，市场上商检的
42、镜头有50mm、35mm、25mm、和16mm四种，16mm的镜头焦距最小、视野最大，最小工作距离最近，而50mm的镜头焦距最大、视野最小，最小工作距离最远10。（2）畸变被摄物体平面内的直线，经光学系统成像后变成曲线，则该光学系统的成像误差称为畸变9。镜头会发生畸变，但是它只对图像的几何形状有所影响，对图像的质量方面是没有影响。径向畸变是最为常见的畸变类型，径向畸变可以分为桶形畸变与枕形畸变：一副没有畸变的图像如图4.3(a)所示，在桶形畸变中，图像的放大倍数会随着距光光学系统光轴的距离增加而减小，反应在图像中为不穿过图像中心的线条向外弯曲，如图4.3(b)所示；在枕形畸变中，图像的放大倍数
43、会随着距光学系统光轴的距离增加而增加，反应在图像中为不穿过图像中心线条会向内弯曲，如图4.3(c)所示。图4.3 图像畸变（3）镜头接口光学镜头并不是直接粘在工业相机上，每种相机都有不一样的接口，相同镜头也有不一样的接口。市面上常用的接口有F接口、CS型接口、C型接口。其中在工业相机中最常见的接口是C型接口和CS型接口，两种接口在后截距的长度不一样其他方面都相似，都为1英寸-32UN螺纹接口国际标准。在C型接口的后截距是比CS型接口后截距多5mm的，因此，只有CS型接口的相机可以跟这两种接口的镜头相连接，它只需要在接口外加个5mm的接线圈就可以与C型接口的镜头相连接。但C型接口的相机只能和同类
44、型的镜头连接。F型接口镜头是尼康镜头的接口标准，也是工业相机中常用的接口类型，通常在相机靶面大于1英寸时需要采用F型接口镜头16。两个不同类型的常用的接口可以通过转接口进行转接，不会因为接口类型的不同影响到镜头的性能和质量问题。（4）相对孔径与光圈系数光学镜头是有多个直径固定的透镜组成，一般在其中还会设置一个直径可变的金属光孔，用以限制进入镜头的光束的大小，该光孔通常称为孔径光阑，孔径光阑对它前方（被摄物体方向）的光学元件所成的像，称为入射光孔11。相对孔径指的是镜头的入射光孔直径 D 与焦距 f 之比，即 D/f。相对孔径的倒数称为光圈系数，用 F 表示。镜头的相对孔径通常都是可调节的，其最
45、大相对孔径或光圈系数往往标注在镜头上，如 1：1.18或 f/1.8。相对孔径的大小直接影响着像面照度，若拍摄现场的光线较暗或相机的曝光时间较短，应选择相对孔径较大的镜头，以提升像面照度911。综合以上几点考虑，本次设计所选用的镜头为中国HIKVISION公司的MVL-HF1228M-6MP镜头，其焦距为25mm，最大靶面1/1.8，光学畸变为-0.38%，采用C型接口与MV-CA013-20GM相机镜头上的接口一致。镜头如图4.4所示，镜头的具体参数如表4.4所示。图4.4MVL-HF1228M-6MP镜头表4.4MVL-HF1228M-6MP镜头关键参数镜头关键参数具体参数镜头型号MVL-
46、HF1228M-6MP焦距12mm光学畸变-0.38%最大靶面1/1.8光圈系数调节方式手动（锁紧结构）光圈系数可调节范围F2.8F16焦距调节方式手动工作距离0.1m镜头接口C-Mount重量60g4.3光源的选型为了让芯片的特征更加可以突出，在每个部分都有足够的明显的对比，所以在本设计需要使用光源。目前，机器视觉检测系统中常见的光源性能对比如表4.5所示。表4.5光源对比12,14光源颜色寿命/h发光亮度特点卤素灯白色，偏黄50007000很亮发热多，较便宜荧光灯白色，偏绿50007000亮较便宜LED灯红、黄、绿、白、蓝等60000100000较亮发热少，固体，形状多变氙灯白色，偏蓝30
47、007000亮发热多，持续光电致发电管由发光频率定50007000较亮发热少，较便宜从表格我们可以知道，荧光灯跟氙灯在发光亮度是比其他光源相对没那么亮，所以一般机器视觉系统都不会用上他。卤素灯跟电致发电管亮度是足够的，但相对于LED灯来说，LED灯的优点更多，不但寿命长且兼容多种颜色光源，光源的状多变。在机器视觉检测系统来说，它处在的环境具有多变性，不仅要适应被测目标可能会倾斜情况，材料的不同，和外部的光线也会受影响，所以LED灯是满足这种情况的理想光源，寿命长性能好可以节省成本问题，从长远看是经济实惠的。但LED灯形状具有多样性，常见的光源结构主要有背光源、拱形光源、环形光源、条形光源以及同轴光源等，其中除了背光源结构是在被测物体背面照明的方式进行照亮的，