视觉检测系统通过分辨率检测产品不良特征的

2020-05-30 11:33:59 0

视觉检测系统通过分辨率检测产品不良特征的



图像中的细节取决于分辨率。镜头焦距越短,视野越广。大于90?大多数镜头开始显示弯曲,桶形失真的图像,从而压缩边缘的图像。诸如使用Theia Technologies的Linear Optical Technology?的直线透镜不会表现出镜筒畸变,因此可以将图像分辨率保持在图像边缘。  

许多定义

分辨率有很多定义。没有一个定义适用于所有情况。我将在这里仅列出与视频监控行业相关的定义。  
定义1:分辨率可以表示为用于记录图像的电视线或图像传感器的像素数。行数越大,相机可以记录的细节越多或视野越大。对于模拟摄像机,这是通常的定义。图像中电视线的数量可以是320、480、570等。  

A:分辨率可以表示为像素总数

对于百万像素相机,分辨率通常是像素总数除以1,000,000,然后四舍五入。下表1显示了典型的百万像素摄像机分辨率的示例。  

百万像素像素总数垂直像素水平像素

高清* 7209216006007201280

1.3 MPix 1,310,720 1024 1280

高清* 1080 2,073,600 1080 1920

2个MPix 1,920,000 1200 1600

3 MPix 3,145,728 1536 2048

5 MPix 4,915,200 1920 2560

B:不同百万像素相机格式的像素数。  

*高清视频有两种定义

与720 HD摄像机相比,1080 HD摄像机的两倍分辨率意味着更多的细节或视野。  

定义3:分辨率可以是可以复制或记录图像的细节级别。在图像传感器上,分辨率表示为镜头设计人员和光学工程师常用的每毫米线对(lpm)。随着图像传感器上像素总数的增加,像素尺寸变小,需要更高质量的镜头才能获得最佳聚焦。这些高质量的镜头(包括由Theia Technologies制造的镜头)适用于百万像素或数百万像素相机,这意味着图像将在其额定的相机分辨率下清晰对焦。  

定义4:可以在对象处以每英尺或每米的像素为单位指定分辨率。图像传感器尺寸到对象上的这种映射对于计算可以在图像中看到的细节级别最直观。从根本上讲,它是摄像机的水平视?。℉FOV)除以水平像素数。这样得出的每英尺像素数可能与图像质量有关。在本白皮书的其余部分中,我将进一步扩展该定义。  

分辨率要求

对于每种视频监视应用程序所要求的清晰度,目前还没有行业标准。目标上的像素越多,分辨率越高,进行识别和肯定识别的可能性就越大。但是,更高的细节要求更高分辨率的相机或更多的相机,因此需要更多的带宽和存储空间。在详细程度和项目预算之间必须保持平衡。  

在下面的表2中,显示的图像具有不同的分辨率级别,从“高细节”以60pix / ft的清晰识别到“运动跟踪”以10pix / ft的宽视角显示。每个图像具有相同数量的像素,但是随着视野的增加,图像中每英尺的像素会减少。因为一个图像中的像素与另一个图像中的像素不再相同,所以通过使用更高的图像分辨率或更大的视野不会影响通过网络传输的数据量,也不会降低网络性能。  

识别(高细节)60 200检测(一般安全)20 70

表2:随着视野的增加,每英尺的像素减少,因此每张图片具有相同数量的像素,从而导致相同数量的网络负载。  

广角视野

百万像素相机可提供的更高分辨率的另一个优势是,与模拟相机相比,它能够以相同或更好的分辨率覆盖更大的区域。由于散布在整个视场中的总可用像素更大,因此可以在不降低图像分辨率的情况下增加视场。  

下表3比较了在相同图像分辨率下距拍摄对象32英尺远的不同相机的视场。随着相机分辨率(总像素数)的增加,以恒定图像分辨率(每英尺像素)的视场也会增加。显然,相机中的像素数越高,在恒定图像分辨率下的视野越宽。视野的增加也显示在下面的图1中。  

相机图像宽度镜头焦距视野分辨率视野增加

模拟不是那么宽4.5毫米58吗?(36英尺)18像素/英尺

1.3MPix广角2.2毫米* 96?(71英尺)18像素/英尺2倍

3MPix超宽1.7毫米* 120?(110英尺)19像素/英尺3倍

5MPix超宽1.3毫米* 132?(144英尺)18像素/英尺4倍

表3:在恒定图像分辨率下,图像宽度随像素总数增加。  

*对于相同的视场,直线透镜(见下文)和镜筒变形的透镜将具有不同的焦距。180?鱼眼镜头的焦距为2.2mm,因为它的畸变超过80%,而直线眼镜的焦距为1.3mm,视场仅为125?。  

图1:视场随着相机分辨率(像素总数)的增加而增加,而图像分辨率(每英尺像素)没有变化。垂直裁剪3和5兆像素的图像,以消除图像的无聊的天空和地面区域。裁剪会减少像素总数,但不会影响每英尺分辨率的像素  

直线诉鱼眼

大多数广角镜头都有桶形失真(也称为鱼眼镜头失真),会导致图像在中央显得弯曲和凸出。直线透镜,就像Theia Technologies为安全行业制造的透镜一样,可以使在现实世界中直线出现的直线保持在图像传感器上。这样做的好处是可以提高边缘的图像分辨率(即,当对象位于图像边缘时,对象将覆盖图像中的更多像素),而镜筒变形的透镜会导致图像在边缘处被压缩并且分辨率降低。对于典型的畸变广角镜头,可能有价值的信息会在镜头中丢失,并且无法使用变形或其他方法重新捕获或重建图像中丢失的信息。任何变形都将产生从直线透镜看起来像但分辨率较低的图像。使用直线透镜时,图像会散布在边缘的大量像素上,从而增加了检测和识别的可能性。  

飞机中的物体

使用直线透镜时,即使边缘上的物体距离摄像机较远,与摄像机垂直的公共平面中的对象在中心和边缘的图像分辨率也相同。如下图2和3所示。

图2:垂直于相机的平面中的对象在图像的中心和边缘具有相同的图像分辨率。  

图3:这些目标位于10x10英尺的网格中。使用具有120度视场的Theia SY110镜头,在距相机20英尺处,HFOV为60英尺。图像边缘的目标距相机的距离是其两倍,但在同一平面上可以清晰地看到它们。  

这种直线性产生了一种称为3D拉伸或倾斜的效果,其中图像边缘的对象似乎被拉伸了,因为它们被沿镜头的切线角“展平”到一个平面上。使用直线透镜时,视野越广,这种效果越明显。这种效果不是大多数人所习惯看到的,但与具有镜筒失真的镜头相比,它具有提高图像边缘对象分辨率(每英尺像素)的优势。对于镜筒变形的镜头,图像边缘的物体会小于中心的物体,并且它们会向中心弯曲。  

下面的图4显示了这种3D拉伸。黑色汽车在图像边缘附近的长度沿陡峭的切线角度展平到图像平面上,因此看起来像是被拉伸了。但是两辆汽车的宽度相同,因为它们在垂直于相机的同一平面上。因为只有在物体的长度与摄像机的三维(深度)方向平行时(例如汽车的长度),才会出现这种效果,因此将其称为3D拉伸。  

图4:3D拉伸。这些对象沿着切线投影到图像平面上,从而导致图像边缘处尺寸平行于镜头轴的对象看起来被拉伸。    

弧形物体

使用直线透镜时,以相机为中心的弧形对象的分辨率计算要稍微复杂一些。当对象从图像中心向弧形边缘移动而不改变到相机的距离时,对象的分辨率将显着提高。如下图5和6所示。

图5:与摄像机等距的圆圈中的对象随着从图像中心到边缘的移动,其分辨率将提高。  

如下图6所示,这种情况清楚地表明,当物体围绕弧线以距离摄像机恒定的距离移动时,分辨率会提高。站在距相机11.5英尺处的人的图像的宽度将由于3D拉伸而移动到图像的边缘而增加。在图像边缘,与中心以及与镜筒失真的镜头相比,它们可能更清晰地被识别。镜筒变形的镜头不会显示物体宽度的增加。  

图6:随着被摄体以摄像机为中心绕圆周运动,由于3D拉伸,它们的尺寸会增加,从而使其更易于识别到图像的边缘。这135吗?使用Theia的SY125镜头捕获视野。  

基于Linear Optical Technology?的镜头的分辨率性能

下图显示了Theia直线透镜的图像分辨率和水平视?。℉FOV)与相机距离的关系。例如,如果使用5MPix摄像头和Theia的SY110镜头的常规监视应用每英尺需要20像素,则摄像头必须与图像中心的物体相距37英尺。如图1所示,当物体垂直于相机移动时,即使物体距离相机越来越远,图像分辨率也将保持每英尺20像素。当物体沿着这条线移动时,广角非直线透镜的分辨率会降低。

图7a和7b:基于Theia镜头的图像分辨率和视场计算。这两个图表也可以从Theia的图像分辨率计算器网页以公制单位获得。  

分辨率计算

给定镜头和照相机,可以使用下面的简单方程式计算图像分辨率。如果视场未知,则可以使用表4中的方程式计算直线透镜。如果透镜具有镜筒变形,则最好在规格表中查找HFOV。  

直线透镜视场与透镜焦距的关系:示例

具有Theia SY110镜头的5MPix相机在20英尺外的视野为80英尺。

线性透镜HFOV与焦距的关系。芯片宽度取决于相机。表8中列出了最常见的大小。

一旦计算出水平视场并且知道了相机,图像分辨率就是像素与HFOV的比率。  

图像分辨率与视场的关系示例

与上述相同的5MPix相机在23英尺的距离处具有32像素/英尺的图像分辨率。

表5:分辨率(以每英尺或每米为单位的像素),具体取决于图像宽度的单位。表8还列出了最常见的百万像素相机的像素数量。  

用于给定图像分辨率计算的镜头焦距

对于具有已知分辨率要求的设计,可以对上述公式求反以计算给定相机所需的镜头焦距。该等式如下所示。  

已知相机的镜头焦距示例

为了在距相机23英尺处保持32像素/英尺的分辨率,需要使用1.7mm镜头。焦距越长,视野越小,但图像分辨率越高。

表6:已知相机的镜头焦距。Chip_width和Focal_length均以毫米为单位。Camera_dist和image_resolution均为英制或公制单位。  

对于同一平面中的对象,边缘分辨率等于中心分辨率。但是,对于与摄像机等距的弧形物体,边缘分辨率与最大HFOV角的余弦值与中心分辨率有关。该方程在下面的表7中示出。

基于中心分辨率的边缘分辨率示例

前面的示例在中心具有32像素/英尺的图像分辨率。搭配Theia的SY110 120镜头?在视野范围内,边缘图像分辨率提高到64像素/英尺。  

表7:对于围绕摄像机弧形移动的对象,边缘分辨率大于中心分辨率。  

等式中的变量不仅取决于镜头的选择,而且还取决于相机的选择。不同的相机分辨率具有不同的芯片尺寸,因此同一镜头的视野不同。以下是最常见的百万像素相机的数据表以及两个Theia的直线透镜的相应视场。  

相机1.3MPix 2MPix 3MPix 5MPix

切屑尺寸1/3” 1/2” 1/2” 1 / 2.5”

芯片宽度4.8mm 6.4mm 6.4mm 5.76mm

#像素水平1280 1600 2048 2560

SY110 HFOV 110?126?126?120吗

SY125 HFOV 125?140?140?135?

表8:百万像素相机的常用芯片尺寸和两个直线透镜的相应视角范围。  

总而言之,分辨率有很多定义。安全行业中最常用的两个是照相机中的像素总数和图像中每英尺的像素数。随着像素总数的增加,图像或视野或两者中的细节都可以增加。对于广角镜头,直线镜头可提高图像边缘的图像分辨率,从而提高检测和识别的可能性。