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CCD检测系统原理

上海弘恩电子有限公司时间:2019-07-11 点击:
 CCD视觉系统的作用
  1.使用机器代替人眼进行各种测量和判断
  2. CCD视觉系统的组成
  该系统集光学,机械,电子,计算机硬件和软件等计算机涉及的计算机,图像处理,模式识别,人工智能,信号处理,光机电一体化等领域。包括数字图像处理技术,光学成像技术,传感器技术,模拟和数字视频技术,计算机硬件和软件技术,人机界面技术。
  3. CCD视觉系统的组成如下:
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  Ccd检测原理
  该项目采用嵌入式中央控制和工业级图像高速传输控制技术。基于CCD/CMOS和DSP/FPGA图像识别和处理技术,成功建立了光电检测系统。采用模糊参数选择参数自整定技术,使系统自适应调整精确检测,实现产品的自动分拣功能。
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  图1控制系统流程图
  光电检测系统主要从物体中检测待准确识别的物体的一些特征参数(灰度分布,RGB分数等),并通过后续系统进行下一步操作,主要分为以下部分: CCD/CMOS图像采集部分系统图像数据采集与处理板光信号检测组件CCD/CMOS采用进口动态分析,用于高精度检测单输出型,确保实际数据输出速率为320MB/s面阵CCD/CMOS。像素分别为4000 * 3000和1600 * 1200,帧速率达到10FPS。使用CCD/CMOS作为输入图像传感器,图像信息从空间域变换到时域。为了确保所需的检测精度,有必要确定合理的分辨率。根据待测产品的尺寸,系统设计分辨率最初确定为0.2 mm。将CCD/CMOS接收的光强信号转换为电压幅度,然后经过A/D转换后由DSP/FPGA芯片进行信号采集,即视频信号的量化过程,图像采集处理过程如图所示。数字:
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  图2图像采集过程
  数据处理部分
  在自动检测中,基于分割的图像匹配用于执行图像配对。图像分割的任务是将图像分解成彼此不相交的区域。每个区域满足特定区域的一致性并且是连接的。不同地区有一些显着差异。在分割之后,根据每个区域的特征执行图像匹配。基于特征的匹配方法一般分为四个步骤:特征检测,特征描述,特征匹配,图像匹配模型参数通过匹配的特征对获得。
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