使用技巧

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基于乐高积木原理的触发机制

我们对乐高积木都十分熟悉。这些彩色塑料积木上具有专利凸点,可形成接合系统,任您发挥无穷想象力,随意组合积木。乐高积木原理既简单又具独创性,而事实证明成功的秘诀即在于此。机器视觉则充分利用了这一原理。

在 IDS GigE Vision Firmware V1.5 中,IDS 添加了 GenICam 标准功能命名约定提供的许多标准功能,极大地改进了 IDS 相机。IDS 还借助 IDS Vision Cockpit 为您提供理想的演示工具,供您用于重新构建并全面测试本文所述的所有触发案例。

使用IDS GigE Vision 相机可以做带宽控制

捕获的图像在被传感器完全读出前,就可以通过网络以封包的方式进行图像数据传输。这样一来可以将图像传输延迟的情形降到最低。然而,如果同时传输过多的数据,则很快地就会超出GigE 网络的最大宽带限制。

而且这种情况在多相机设置中的影响最大。如果必须重复请求数据,则会造成数据损失以及传输时间的增加。使用GigE Vision Standard 可以透过设置数据传输的参数来避免此种情形发生。透过使用IDS GigE Vision 系列相机的拓展设置轻松管理可用的带宽。

利用 uEye Python 接口和 Open CV 进行原型开发

传统的机器视觉正在迅速地向嵌入式视觉演进。嵌入式视觉系统不仅外形紧凑,而且能耗更低,性能更高,但最大的问题在于成本。

开发嵌入式视觉设备不仅耗时,而且成本高昂。这些高度专业化设备在数据接口、性能、存储空间和用户界面方面存在一定的限制,相比配备标准组件的桌面工作站而言,其在硬件处理和软件开发方面的难度很大。尤其是在进行专有开发(硬件平台、固件和软件)时,您可能需要耗费大量的时间才能取得初步成果。

但目前已有大量的可支持开箱测试的嵌入式标准组件可供使用,特别是在预开发阶段。通过与符合条件的软件解决方案配套使用,您可以快速获得有关视觉应用的洞见。您可以按照“使用技巧”中列出的几个简单步骤,利用 uEye 相机和 Raspberry Pi 3 实现简单嵌入式视觉应用。

在未进行RGB补强的校正时, 可以看到拜尔矩阵的影响

透过使用黑白模式来得到更高的分辨率:如何让你的彩色影像传感器达到更高的分辨率

在我们的UI-3590相机型号中使用的AR1820HS 18 MP影像传感器是由ON Semiconductor所提供的彩色影像传感器。所有彩色传感器都有一样的问题,就是使用拜耳滤光镜产生的彩色影像实际上只能得到實際号称的分辨率的四分之一,这是由于每个像素显示的颜色是透过周围四个邻近的像素所获得。

 

然而为了能够利用每个像素粒子,透過單獨使用RAW格式是无法有效率的提升分辨率(在没有使用拜尔插值)。使用拜尔矩阵会造成每个像素有不同的感光亮度。我们将会教你如何透过适当的参数设定以及使用适合的光源来把彩色影像传感器当成黑白传感器来达到更高的分辨率。

IDS套装软件 4.82版提供全新"Adaptive hot pixel correction(自适应热点校正)"

灵活兼具机能: 使用hot pixel(热点)自我校正- Adaptive hot pixel correction

为什么画面中会出现不明亮点呢? 如果你正在问你自己这个问题,八九不离十你看到的是所谓的hot pixel(热点)。所有标準的图像传感器中都存在一定数量的hot pixel(热点),由于热点往往比其他正常像素亮或是暗,所以被认定是影像中的缺陷。在生产传感器时,即便是采用特別高规格的生产标準,也很难完全不产生hot pixels(热点)。

 

那么,如果热点可以在应用的环境,相机运转过程中直接被侦测,这样不是非常好吗? 其实,这些我们都已经做到了。在4.82版的IDS套装软件中的 “adaptive hot pixel correction” 已经可以实现自动侦测以及校正的功能。