查看原文
其他

CCD(像素)与视觉系统的基础知识

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶

重磅干货,第一时间送达

来源 | 发烧友研习社

1、图像传感器的四大用途 


2、关于摄像元件 CCD

数码相机的构造与传统的胶片式相机(模拟式)基本相同。所不同的是数码相机中使用被称为 CCD 的光电转换元件代替胶片,图像则作为数字信息采入。
CCD 即相当于模拟式相机的胶片,那么它又是如何将图像转换为数字信号的呢?
CCD 是英语 Charge Coupled Device(电荷耦合元件)的缩写,是一种将图像转换为电信号的半导体元件。大小约为长宽各 1 厘米左右,由类似棋盘的格状排列的小像素 (pixel) 组成。
用相机拍摄风景时,拍摄对象发出的光通过镜头在 CCD 上成像。光到达 CCD 的某个像素时,将根据光的强度产生相应的电荷。将该电荷的大小读取为电信号,即可获得各像素上光的强度(浓度值)。
换言之,每个像素都是一个可以检测光强度的传感器(光电二极管)。所谓 200 万像素 CCD 就是一个由 200 万个光电二极管构成的集合体。
在检测位置及检测物体的尺寸均已确定的情况下,使用一个光电传感器就可以检测该位置是否存在该物体。但是,在生产线上的位置不确定、工件有不同尺寸,或者不只是检查工件是否存在,而是要测量工件大小、尺寸时,则使用一个光电传感器是远远不够的。
CCD是数十万-数百万个传感器的集合体;
使用CCD可以实现一个传感器所不能实现的多种检查/检测目的。

3、视觉系统中像素数据的活用方法

前面谈到,CCD 的各像素可以检测光强度并使之数字化,而利用数十万到数百万个这样的数据就可以实现视觉系统。不知道大家是否可以理解?
下面将简单说明一下各像素将光强度作为何种数据传给控制器、而控制器又是如何处理这样的数据的。
(1)各像的数据(以最常见的黑白相机为例进行说明)
大部分图像传感器可以根据光强度将数据分为 256 个等级(8 位)。在最基本的黑白处理中,黑色(纯黑色)的数值为 “0”,白色(纯白色)的数值为 “255”,其它处于两者之间的颜色则根据光强度转换成其它数值。换言之,CCD 的每一个像素都有一个位于 “0” (纯黑色)与 “255” (纯白色)之间的数值。例如,对于黑、白各占一半的灰色,其数值为“127”。
(2)图像是 256 级数据的集合体
CCD 的图像数据是构成 CCD 的各像素的数据的集合。像素数据用 256 级浓淡数据加以表示。
眼睛中央部分较黑,周围较淡,因此中央部分的数值是 “30”,周围部分的数值是 “90”。
如上图所示,图像数据的每一个像素都可以用 0 ~ 255 中的某一个数值加以表示。所谓视觉系统是指对于每一个像素,按照下例中所示的计算公式进行计算,然后找到图像上有特征的地方。
例1:损伤/欠缺检查
将检测区域分为多个分割(数像素角),计算各分割的平均浓度(0 ~ 255),然后加以比较。浓度值超过一定值的区域被视为有损伤或欠缺。
计算 4 像素角分割的平均值,然后与周围进行比较。如上图所示,在红色分割内检测到损伤。

4、总结 

视觉系统器可以利用摄像元件 CCD 中各像素的 256 级浓度数据,检测面积(即像素数量)、位置(即浓度变化点)及损伤(浓度变化量)等。通过高像素化(增加信息量)及高速化(更利于生产线作业),可以使视觉系统器更好地应用于各种生产活动中。

本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删文。


下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版,涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2:Python视觉实战项目52讲
在「小白学视觉」公众号后台回复:Python视觉实战项目即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目,助力快速学校计算机视觉。

下载3:OpenCV实战项目20讲
在「小白学视觉」公众号后台回复:OpenCV实战项目20讲即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目,实现OpenCV学习进阶。

交流群


欢迎加入公众号读者群一起和同行交流,目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群(以后会逐渐细分),请扫描下面微信号加群,备注:”昵称+学校/公司+研究方向“,例如:”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注,否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告,否则会请出群,谢谢理解~


您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存