现代检测技术论文
——视觉传感器
班级：
姓名：
学号：
机器人视觉一般指与之配合操作的工业视觉系统，把视觉系统引入机器人以后，可以大大地扩大机器人的使用性能，帮助机器人在完成指定任务的过程中，具有更大的适应性，机器人视觉除要求价格经济外，还具有对目标有好的辨别能力、实时性、可靠性、通用性等方面的要求，近年来对机器人视觉的研究成为国内外机器人领域的研究热点之一，也陆续地提出许多不同提高视觉系统性能的方案。视觉传感器是视觉系统的核心，是提取环境特征最多的信息源。它既要容纳进行轮廓测量的各种光学、机械、电子、敏感器等各方面的元器件，又要体积小、重量轻。视觉传感器包括激光器、扫描电动机及扫描机构、角度传感器、线性CCD 敏感器及其驱动板和各种光学组件。
（一）视觉传感器的发展历程和相关概念
视觉传感器是50年代后期出现，发展十分迅速，是机器人中最重要的传感器之一。机器人视觉从60年代开始首先处理积木世界，后来发展到处理桌子、椅子、台灯等室内景物，进而处理室外的现实世界。70年代后，有些实用性的视觉系统出现了，如应用于集成电路生产、精密电子产品装配、饮料罐装箱场合的检验、定位等。另外，随着这门学科的发展，一些先进的思想在人工智能、心理学、计算机图形学、图形处理等领域产生出来。
机器人视觉的作用是从三维环境图像中获得所需的信息并构造出观察对象的明确而有意义的描述，视觉包括三个过程：图像获取、图像处理和图像理解。图像获取通过视觉传感器将三维环境图像转换为电信号；图像处理是指图像到图像的一种变换，如特征提取；图像理解则在处理的基础上给出环境描述。视觉传感器的核心器件是摄像管或CCD ，摄像管是早期产品。OzD 是后发展起来的。目前的CCD 已能做到自动聚焦。
（二）视觉传感器的实现方式
视觉传感器是非接触型的。它是电视摄像机等技术的综合，是机器人众多传感器中最稳定的传感器。机器人的视觉传感器有下述三种测量方式：
(1)直接处理电视摄像机所摄取的深浅图像亮度6分图像的深浅图像处理方式。把亮度信息数字化，通常为4-10比特左右，作为64×64-1024×1024个象素输出处理部分。然后，利用种种已知算法，为线条进行解释，识别被加工物。这种图像处理法的困难是需要处理庞大的输出数据，费时太多。作为机器人的视觉，往往简化成双值，再利用专用处理装置快速处理。
(2)把深浅图像双值化再处理方式。
(3)根据距离信息测量物体的开关
和位置的方式。该方法采用的方案有采
用三角测量法和利用两台电视摄像机的
立体视觉法等多种方案。
1) 三角测量法测量原理及方法
激光束投射到物体上，跟踪源敏感
器件检测其漫反射光，如图一所示。
如果线阵敏感器件(如线阵CCD)
放置的位置合适，物体上的激光点
能清晰地在敏感器件上成像，那么
横向的分辨率就只取决于激光束的
宽度(亦即粗细) ，而激光束的宽度
可通过适当的光学方法调整得较细。
为了获取深度及横向的信息，可采
用两种方法。
其一是将光束扩展成一个光面投射到物体上，用一面阵数字敏感器件进行接收。为了快速测量距 离，使通过垂直狭缝得到的条形光束投到被加工物体上，再利用电视摄像机检测狭缝的像，图二表示其结构。如果知道狭缝光的投影方向和狭缝隙象，那么根据三角测量原理就可以知道到物体表面的距离。利用扫描线为256条的电视摄像机，每1／60s
内可得到256个点的距离，能测量
电视摄像机画面内多数点的距离。
其二是发射光束和接收光绕虚线所
示的转轴同步转动，线阵敏感器测
出径向深度信息，而和扫描机构一
起的角度传感器测出角度信息。这
种方法的优点是能得到很高的信噪
比，因为在敏感器件感光时间内，
光强集中于一点而不是散成一条线，
能使所有的光电在敏感器上清晰成
像，同时信号处理速度较快。其三
是利用激光跟踪器，向任意方向投
射激光，把物体表面的激光点作为
画面的最亮点，然后利用摄像机检
测，再根据三角测量原理，可快速
进行距离测量。对基于激光同步扫
描测量原理的机械机构和光学结构
进行了优化设计，并采用了一些微型元件，构成机器人设计传感器，其结构原理如图三所示。
2) 立体视觉法
眼睛就像一台机能完善、结构精巧的信息处理机，处理外界进入大脑的90％以上的信息。尽管人们已经制造出照相机、望远镜、光电管等这些非凡的“人造眼”．图三传感器结构原理图但科学还得向生物界的原始构造物——眼睛求教，进一步探索它的奥秘，取其优点为人类所用。
1. 眼立体视觉机理 在大脑视觉区域的细胞中，有些细胞对双眼的刺激都有反应，将这种有反应的细胞称为双眼性细胞。大脑视区的大部分细胞都是双眼性细胞，这些细胞对左右眼一般具有几乎特性相同的感受野。双眼性细胞左右视网膜上感受的位置，若投影到视野上，其位置并不完全一致，每个细胞逐次稍微偏离一点，这种感受野对双眼立体信息的提取有重要作用。如图四所示，有3个双眼性细胞A 、B 、C ，它们的左右感受野之间有不同的差异度，在图示的屏幕上给予刺激，这些细胞感受野的中心位置，在左眼视网膜上重叠为一点，但在右眼视
网膜上各有不同的位置，或者说，左眼的感受野在同一轴线上，右眼的感受野则在3个不同的视轴上。还有一些双眼性细胞，对单眼刺激几乎不起反应，但对双眼刺激所引起的反应的促进作用却非常明显，并且给予双眼刺激的位移量适当时，才有输出。这样的细胞在三维空间中，只有在离眼睛特定的地点放置光刺激时，才能强烈反应，故可称为双眼性深度检测细胞。
2. 生物视觉系统拥有大量的光敏元件，即视网膜视杆细胞和视锥细胞，由于视神经纤维比视网膜的光敏元件少，故两者不可能一一对应。因为视觉信息传导到神经以前发生了某种平行加工，这种预加工是通过实时反映系统把图形的重要特征迅速地提取出来。
2. 分层模型
许多人提出了信息加工的分层模型，最著名的是马尔科(Marko)提出的分层模型，如图11—82所示。
第一层是感受层；
第二层是由4个平行加工的、分别抽提出垂直、水平和2条对角线方向的方向滤波器组成；
第三层包含3条线条滤波器平行的组合，而分别得到曲率、角度、端点和交点的检测器；
第四层在所谓拓扑变换的抽提中，图像面压缩成一个点，这个点表示该图像的某个总体特征。
可以看出分层模型既考虑了分层的串连结构，也考虑了各通路的平行并联结构，因此双眼视觉具有强大的并行处理能力。
由于外部场景都是三维的，因此希望智能机器人的外传感器能提供有关外部场景的三维立体信息。为达此目的，人仍从不同的角度对三维立体信息的获取进行了研究，采用立体视觉方法获得外部场景的三维深度图像。
③三维视觉系统及数学模型结构 三维视觉系统结构如图11—83所示，该系统由CCD 面阵摄像机、结构激光投影器、图像接口、图像处理与分析软件及IBM —PC 机组成。视觉传感器由C(2D摄像机与结构激光投影器组成，二者刚性固定，如图11—84所示，结构激光投影器产生的光学模式为20y ，X10lyl 及zZl5个空间方向不同的光面。
（三）视觉传感器的应用
在空间中判断物体的位置和形状一般需要两类信息：距离信息和明暗信息。视觉系统主要用来解决这两方面的问题。当然作为物体视觉信息来说还有色彩信息，但它对物体的识别不如前两类信息重要，所以在视觉系统中用得不多。获得距离信息的方法可以有超声波、激光反射法、立体摄像法等。明暗信息主要靠电视摄像机、00固态摄像机来获得。与其他传感器工作情况不同，视觉系统对光线的依赖性很大。往往需要好的照明条件，以便使物体所形成的图像最为清晰，复杂程度最低，检测所需的信息得到增强，不至于产生不必要的阴影、低反差、镜面反射等问题。下面列举一些已取得的应用成果。
1．工业上的应用
生严线上部件安装，自动焊接，切割加工；大规模集成电路生产线上自动连接引线、对难芯片和封装；石油、煤矿等地质钻探中数据流自动检测和滤波；纺织、印染业进行自动分色、配色。
2．各类检验、监视中的应用
如检查印刷底版的裂痕、短路及不合格的连接部分；检查铸件的杂质和断口；对产品样品进行常规检查；检查标签文字标记、玻璃产品的裂缝和气泡等。
3．商业上的应用
自动巡视商店或者其他重要场所门廊，自动跟踪可疑的人并及时报警。
4．遥感方面的应用
自动制图、卫星图像与地形图对准，自动测绘地图；国土资源管理，如森林、水面、土壤的管理等；还可以对环境、火灾自动监测。
5．医疗方面的应用
对染色体切片、癌细胞切片、x 射线图像、超声波图像的自动检查，进而自动诊断等。
6．军事方面的应用
自动监视军事目标，自动发现、跟踪运动目标，自动巡航捕获目标和确定距离。
在过去的几年中，机器人视觉的学术研究没有与其实际应用结合起来。当科学工作者努力研究能够识别多物体有阴影的景物，用人工智能技术来识别图像，开发类似人眼的机器人视觉时，产品工程师正在努力研制特定用途的硬件、二进制图像、扫描光和部分物体识别。因此，一些简单的设备用于被观察物体(待装配零件) 的进给和预定位，以及被观察物体上的一些重要标记被用于装配系统的识别，装夹和搬运任意放置的工件还无法实现。
近年来，随着传感技术的发展，视觉传感器已用于各个领域中，视觉的典型应用领域为组装和自主式智能系统和导航。在组装过程中，局部和整体需求都要用到计算机视觉。元件的定向和定位，或机器人手腕或手爪的一个零件，以及元件的检验或工具放在夹具中都被认为是局部需求。元件的位置或用于安装工艺的机器人工作空间的一个零件被认为是全局需求。机器人视觉重要被用于全局需求，安装过程中组装件的定位。视觉的典型应用领域为自主式智能系统和导航。
参考文献：
1. 《传感器及其应用手册》 作者: 孙宝元 杨宝清主编http://www2.shulikxhhx.cn
2. 《传感器与检测技术》 作者: 宋文绪 杨帆主编 http://img2.ssreader.com/
3. 《21世纪高职高专系列教材 传感器技术与应用 （第二版）》
作者: 金发庆主编 http://www2.tianwenxdqkx.cn
现代检测技术论文
——视觉传感器
班级：
姓名：
学号：
机器人视觉一般指与之配合操作的工业视觉系统，把视觉系统引入机器人以后，可以大大地扩大机器人的使用性能，帮助机器人在完成指定任务的过程中，具有更大的适应性，机器人视觉除要求价格经济外，还具有对目标有好的辨别能力、实时性、可靠性、通用性等方面的要求，近年来对机器人视觉的研究成为国内外机器人领域的研究热点之一，也陆续地提出许多不同提高视觉系统性能的方案。视觉传感器是视觉系统的核心，是提取环境特征最多的信息源。它既要容纳进行轮廓测量的各种光学、机械、电子、敏感器等各方面的元器件，又要体积小、重量轻。视觉传感器包括激光器、扫描电动机及扫描机构、角度传感器、线性CCD 敏感器及其驱动板和各种光学组件。
（一）视觉传感器的发展历程和相关概念
视觉传感器是50年代后期出现，发展十分迅速，是机器人中最重要的传感器之一。机器人视觉从60年代开始首先处理积木世界，后来发展到处理桌子、椅子、台灯等室内景物，进而处理室外的现实世界。70年代后，有些实用性的视觉系统出现了，如应用于集成电路生产、精密电子产品装配、饮料罐装箱场合的检验、定位等。另外，随着这门学科的发展，一些先进的思想在人工智能、心理学、计算机图形学、图形处理等领域产生出来。
机器人视觉的作用是从三维环境图像中获得所需的信息并构造出观察对象的明确而有意义的描述，视觉包括三个过程：图像获取、图像处理和图像理解。图像获取通过视觉传感器将三维环境图像转换为电信号；图像处理是指图像到图像的一种变换，如特征提取；图像理解则在处理的基础上给出环境描述。视觉传感器的核心器件是摄像管或CCD ，摄像管是早期产品。OzD 是后发展起来的。目前的CCD 已能做到自动聚焦。
（二）视觉传感器的实现方式
视觉传感器是非接触型的。它是电视摄像机等技术的综合，是机器人众多传感器中最稳定的传感器。机器人的视觉传感器有下述三种测量方式：
(1)直接处理电视摄像机所摄取的深浅图像亮度6分图像的深浅图像处理方式。把亮度信息数字化，通常为4-10比特左右，作为64×64-1024×1024个象素输出处理部分。然后，利用种种已知算法，为线条进行解释，识别被加工物。这种图像处理法的困难是需要处理庞大的输出数据，费时太多。作为机器人的视觉，往往简化成双值，再利用专用处理装置快速处理。
(2)把深浅图像双值化再处理方式。
(3)根据距离信息测量物体的开关
和位置的方式。该方法采用的方案有采
用三角测量法和利用两台电视摄像机的
立体视觉法等多种方案。
1) 三角测量法测量原理及方法
激光束投射到物体上，跟踪源敏感
器件检测其漫反射光，如图一所示。
如果线阵敏感器件(如线阵CCD)
放置的位置合适，物体上的激光点
能清晰地在敏感器件上成像，那么
横向的分辨率就只取决于激光束的
宽度(亦即粗细) ，而激光束的宽度
可通过适当的光学方法调整得较细。
为了获取深度及横向的信息，可采
用两种方法。
其一是将光束扩展成一个光面投射到物体上，用一面阵数字敏感器件进行接收。为了快速测量距 离，使通过垂直狭缝得到的条形光束投到被加工物体上，再利用电视摄像机检测狭缝的像，图二表示其结构。如果知道狭缝光的投影方向和狭缝隙象，那么根据三角测量原理就可以知道到物体表面的距离。利用扫描线为256条的电视摄像机，每1／60s
内可得到256个点的距离，能测量
电视摄像机画面内多数点的距离。
其二是发射光束和接收光绕虚线所
示的转轴同步转动，线阵敏感器测
出径向深度信息，而和扫描机构一
起的角度传感器测出角度信息。这
种方法的优点是能得到很高的信噪
比，因为在敏感器件感光时间内，
光强集中于一点而不是散成一条线，
能使所有的光电在敏感器上清晰成
像，同时信号处理速度较快。其三
是利用激光跟踪器，向任意方向投
射激光，把物体表面的激光点作为
画面的最亮点，然后利用摄像机检
测，再根据三角测量原理，可快速
进行距离测量。对基于激光同步扫
描测量原理的机械机构和光学结构
进行了优化设计，并采用了一些微型元件，构成机器人设计传感器，其结构原理如图三所示。
2) 立体视觉法
眼睛就像一台机能完善、结构精巧的信息处理机，处理外界进入大脑的90％以上的信息。尽管人们已经制造出照相机、望远镜、光电管等这些非凡的“人造眼”．图三传感器结构原理图但科学还得向生物界的原始构造物——眼睛求教，进一步探索它的奥秘，取其优点为人类所用。
1. 眼立体视觉机理 在大脑视觉区域的细胞中，有些细胞对双眼的刺激都有反应，将这种有反应的细胞称为双眼性细胞。大脑视区的大部分细胞都是双眼性细胞，这些细胞对左右眼一般具有几乎特性相同的感受野。双眼性细胞左右视网膜上感受的位置，若投影到视野上，其位置并不完全一致，每个细胞逐次稍微偏离一点，这种感受野对双眼立体信息的提取有重要作用。如图四所示，有3个双眼性细胞A 、B 、C ，它们的左右感受野之间有不同的差异度，在图示的屏幕上给予刺激，这些细胞感受野的中心位置，在左眼视网膜上重叠为一点，但在右眼视
网膜上各有不同的位置，或者说，左眼的感受野在同一轴线上，右眼的感受野则在3个不同的视轴上。还有一些双眼性细胞，对单眼刺激几乎不起反应，但对双眼刺激所引起的反应的促进作用却非常明显，并且给予双眼刺激的位移量适当时，才有输出。这样的细胞在三维空间中，只有在离眼睛特定的地点放置光刺激时，才能强烈反应，故可称为双眼性深度检测细胞。
2. 生物视觉系统拥有大量的光敏元件，即视网膜视杆细胞和视锥细胞，由于视神经纤维比视网膜的光敏元件少，故两者不可能一一对应。因为视觉信息传导到神经以前发生了某种平行加工，这种预加工是通过实时反映系统把图形的重要特征迅速地提取出来。
2. 分层模型
许多人提出了信息加工的分层模型，最著名的是马尔科(Marko)提出的分层模型，如图11—82所示。
第一层是感受层；
第二层是由4个平行加工的、分别抽提出垂直、水平和2条对角线方向的方向滤波器组成；
第三层包含3条线条滤波器平行的组合，而分别得到曲率、角度、端点和交点的检测器；
第四层在所谓拓扑变换的抽提中，图像面压缩成一个点，这个点表示该图像的某个总体特征。
可以看出分层模型既考虑了分层的串连结构，也考虑了各通路的平行并联结构，因此双眼视觉具有强大的并行处理能力。
由于外部场景都是三维的，因此希望智能机器人的外传感器能提供有关外部场景的三维立体信息。为达此目的，人仍从不同的角度对三维立体信息的获取进行了研究，采用立体视觉方法获得外部场景的三维深度图像。
③三维视觉系统及数学模型结构 三维视觉系统结构如图11—83所示，该系统由CCD 面阵摄像机、结构激光投影器、图像接口、图像处理与分析软件及IBM —PC 机组成。视觉传感器由C(2D摄像机与结构激光投影器组成，二者刚性固定，如图11—84所示，结构激光投影器产生的光学模式为20y ，X10lyl 及zZl5个空间方向不同的光面。
（三）视觉传感器的应用
在空间中判断物体的位置和形状一般需要两类信息：距离信息和明暗信息。视觉系统主要用来解决这两方面的问题。当然作为物体视觉信息来说还有色彩信息，但它对物体的识别不如前两类信息重要，所以在视觉系统中用得不多。获得距离信息的方法可以有超声波、激光反射法、立体摄像法等。明暗信息主要靠电视摄像机、00固态摄像机来获得。与其他传感器工作情况不同，视觉系统对光线的依赖性很大。往往需要好的照明条件，以便使物体所形成的图像最为清晰，复杂程度最低，检测所需的信息得到增强，不至于产生不必要的阴影、低反差、镜面反射等问题。下面列举一些已取得的应用成果。
1．工业上的应用
生严线上部件安装，自动焊接，切割加工；大规模集成电路生产线上自动连接引线、对难芯片和封装；石油、煤矿等地质钻探中数据流自动检测和滤波；纺织、印染业进行自动分色、配色。
2．各类检验、监视中的应用
如检查印刷底版的裂痕、短路及不合格的连接部分；检查铸件的杂质和断口；对产品样品进行常规检查；检查标签文字标记、玻璃产品的裂缝和气泡等。
3．商业上的应用
自动巡视商店或者其他重要场所门廊，自动跟踪可疑的人并及时报警。
4．遥感方面的应用
自动制图、卫星图像与地形图对准，自动测绘地图；国土资源管理，如森林、水面、土壤的管理等；还可以对环境、火灾自动监测。
5．医疗方面的应用
对染色体切片、癌细胞切片、x 射线图像、超声波图像的自动检查，进而自动诊断等。
6．军事方面的应用
自动监视军事目标，自动发现、跟踪运动目标，自动巡航捕获目标和确定距离。
在过去的几年中，机器人视觉的学术研究没有与其实际应用结合起来。当科学工作者努力研究能够识别多物体有阴影的景物，用人工智能技术来识别图像，开发类似人眼的机器人视觉时，产品工程师正在努力研制特定用途的硬件、二进制图像、扫描光和部分物体识别。因此，一些简单的设备用于被观察物体(待装配零件) 的进给和预定位，以及被观察物体上的一些重要标记被用于装配系统的识别，装夹和搬运任意放置的工件还无法实现。
近年来，随着传感技术的发展，视觉传感器已用于各个领域中，视觉的典型应用领域为组装和自主式智能系统和导航。在组装过程中，局部和整体需求都要用到计算机视觉。元件的定向和定位，或机器人手腕或手爪的一个零件，以及元件的检验或工具放在夹具中都被认为是局部需求。元件的位置或用于安装工艺的机器人工作空间的一个零件被认为是全局需求。机器人视觉重要被用于全局需求，安装过程中组装件的定位。视觉的典型应用领域为自主式智能系统和导航。
参考文献：
1. 《传感器及其应用手册》 作者: 孙宝元 杨宝清主编http://www2.shulikxhhx.cn
2. 《传感器与检测技术》 作者: 宋文绪 杨帆主编 http://img2.ssreader.com/
3. 《21世纪高职高专系列教材 传感器技术与应用 （第二版）》
作者: 金发庆主编 http://www2.tianwenxdqkx.cn