如何根据线阵相机的型号了解其参数

2025-03-02 16:41:03

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回答1：

　　线阵相机
　　主要应用于工业、医疗、科研与安全领域的图象处理。在机器视觉领域中，线阵相机是一类特殊的视觉机器。与面阵相机相比，它的传感器只有一行感光元素，因此使高扫描频率和高分辨率成为可能。线阵相机的典型应用领域是检测连续的材料，例如金属、塑料、纸和纤维等。被检测的物体通常匀速运动 , 利用一台或多台相机对其逐行连续扫描 , 以达到对其整个表面均匀检测。可以对其图象一行一行进行处理 , 或者对由多行组成的面阵图象进行处理。另外线阵相机非常适合测量场合，这要归功于传感器的高分辨率 , 它可以准确测量到微米。

　　1，线阵相机，机顾名思义是呈“线”状的。虽然也是二维图象，但极长，几K的长度，而宽度却只有几个象素的而已。一般上只在两种情况下使用这种相机：一、被测视野为细长的带状，多用于滚筒上检测的问题。二、需要极大的视野或极高的精度。

　　2，在第二种情况下（需要极大的视野或极高的精度），就需要用激发装置多次激发相机，进行多次拍照，再将所拍下的多幅“条”形图象，合并成一张巨大的图。因此，用线阵型相机，必须用可以支持线阵型相机的采集卡。线阵型相机价格贵，而且在大的视野或高的精度检测情况下，其检测速度也慢－－一般相机的图象是 400K～1M，而合并后的图象有几个M这么大，速度自然就慢了。慢功出细活嘛。由于以上这两个原因，线阵相机只用在极特殊的情况下。

　　面阵相机
　　相机像素是指这个相机总共有多少个感光晶片，通常用万个为单位表示，以矩阵排列，例如3百万像素、2百万像素、百万像素、40万像素。百万像素相机的像素矩阵为W*H=1000*1000。

　　相机分辨率，指一个像素表示实际物体的大小，用um*um表示。数值越小，分辨率越高。FOV是指相机实际拍摄的面积,以毫米×毫米表示。FOV是由像素多少和分辨率决定的。相同的相机，分辨率越大，它的FOV就越小。例如1K*1K的相机，分辨率为20um,则他的FOV=1K*20×1k*20=20mm×20mm，如果用30um的分辨率，他的FOV=1K*30×1k*30=30mm×30mm。

　　在图像中，表现图像细节不是由像素多少决定的，是由分辨率决定的。分辨率是由选择的镜头焦距决定的，同一种相机，选用不同焦距的镜头，分辨率就不同。若采用20um分辨率，对于1mm*0.5mm的零件，它总共占用像素1/0.02×0.5/0.02＝50×25个像素，如果采用30um的分辨率，表示同一个元件，则有1/0.03×0.5/0.03=33×17个像素，显然20um的分辨率表现图像细节方面好过30um的分辨率。

　　既然像素的多少不决定图像的分辨率（清晰度），那么大像素相机有何好处呢？答案只有一个：减少拍摄次数，提高测试速度。若1个是1百万像素，另1个是3百万像素，清晰度相同（分辨率均为20um）,第1个相机的FOV是20mm×20mm＝400平方mm，第二个相机的FOV是1200平方mm,拍摄同一个PCB，假设第1个相机要拍摄30个图像，第2个相机则只需拍摄10个图像就可以了。

　　对于面阵CCD来说，应用面较广，如面积、形状、尺寸、位置，甚至温度等的测量。面阵CCD的优点是可以获取二维图像信息，测量图像直观。缺点是像元总数多，而每行的像元数一般较线阵少，帧幅率受到限制，而线阵CCD的优点是一维像元数可以做得很多，而总像元数角较面阵CCD相机少，而且像元尺寸比较灵活，帧幅数高，特别适用于一维动态目标的测量。以线阵CCD在线测量线径为例，就在不少论文中有所介绍，但在涉及到图像处理时都是基于理想的条件下，而从实际工程应用的角度来讲，线阵CCD图像处理算法还是相当复杂的。

　　由于生产技术的制约，单个面阵CCD的面积很难达到一般工业测量对视场的需求。线阵CCD的优点是分辨力高，价格低廉，如TCD1501C型线阵CCD，光敏像元数目为5000，像元尺寸为7μm×7μm×7 μm(相邻像元中心距)，该线阵CCD一维成像长度35mm，可满足大多数测量视场的要求，但要用线阵CCD获取二维图像，必须配以扫描运动，而且为了能确定图像每一像素点在被测件上的对应位置，还必须配以光栅等器件以记录线阵CCD每一扫描行的坐标。一般看来，这两方面的要求导致用线阵CCD获取图像有以下不足：图像获取时间长，测量效率低；由于扫描运动及相应的位置反馈环节的存在，增加了系统复杂性和成本；图像精度可能受扫描运动精度的影响而降低，最终影响测量精度。

　　即使如此，线阵CCD获取图像的方案在以下几方面仍有其特有的优势：线阵CCD加上扫描机构及位置反馈环节，其成本仍然大大低于同等面积、同等分辨率的面阵CCD；扫描行的坐标由光栅提供，高精度的光栅尺的示值精度可高于面阵CCD像元间距的制造精度，从这个意义上讲，线阵CCD获取的图像在扫描方向上的精度可高于面阵CCD图像；新近出现的线阵CCD亚像元的拼接技术可将两个CCD芯片的像元在线阵的排列长度方向上用光学的方法使之相互错位1／2个像元，相当于将第二片CCD的所有像元依次插入第一片CCD的像元间隙中，间接“减小”线阵CCD像元尺寸，提高了CCD的分辨率，缓解了由于受工艺和材料影响而很难减小CCD像元尺寸的难题，在理论上可获得比面阵CCD更高的分辨率和精度。

　　因此，线阵CCD加扫描运动获取图像的方案目前仍使用广泛，尤其是在要求视场大，图像分辨率高的情况下甚至不能用面阵CCD替代。但是，仅有高的分辨率还不能保证有高的图像识别精度，特别是线阵CCD获取的图像虽然分辨率高，但由于受扫描运动精度的影响，其图像较面阵CCD图像更具特殊性。因此，图像识别时不仅要充分利用分辨率高的优势，还必须从算法上克服扫描运动的影响，使机械传动的误差不致直接影响最终的图像识别精度。

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