1、视觉传感器原理和应用介绍

导语：视觉传感器是用来收集图像和视觉信息的工具，可能许多人觉得它是一个专业性很强，在日常生活中并不多见的物品，其实不然，视觉传感器在我们生活的各行各业发挥着重要作用，今天，小编就带大家了解视觉传感器以及它的工作原理和应用领域。

什么是视觉传感器?

视觉传感器不是一个独立工作的机器设备，它常常被安装在各种其他机器上以发挥作用，它的主要作用就是收集各类视觉信息，再将这些信息传输给需要它的机器设备，视觉传感器通常由一个到多个图形传感器组成，这些图形传感器通力合作来保证视觉传感器完成工作。

我们可以提前设置视觉传感器应该获取什么样的图像，视觉传感器在获取图像后就会将图像与设置要求进行对比，满足要求的保存下来，不满足要求的图像就会被忽略，视觉传感器的图像清晰度也是以像素来衡量的，目前，视觉传感器的像素能够达到130万，因此，无论距离多远，它都能获取清晰的图像。

视觉传感器的工作原理

一套完整的视觉传感器会配备一个或是多个图形传感器，光投射器和必要的辅助设备，在发挥作用之前，相关人员需要对视觉传感器进行设置，设置的目的是明确视觉传感器应该获取的图像的要求，这样，一旦获取图像，视觉传感器就会将它与设置的图像信息要求做出对比、分析，符合要求的图片会被保留下来，不满足要求的图片就会被放弃，视觉传感器获取图像时不会受到角度的影响，即时图像并不能完全展示在它的视野内，视觉传感器依然能够过去完整、清晰的图像。

视觉传感器的应用

视觉传感器具有成本低廉、使用简单的优点，因此它的应用领域十分广泛，包括分检、检测、计量、测量、定向等多个领域，在节省劳动力，提高工作效率上面发挥巨大作用。

在生产车间的包装作业部分经常使用到视觉传感器，视觉传感器在这里的作用主要是检查包装标签粘贴的位置是否正确，包装内产品的数量是否满足要求，或者是包装物是否存在损坏、变质的问题等等，在汽车组装业，视觉传感器也发挥了重要作用，它可以检测汽车各个部位是否完好，组装是否正确，关键部位是否安全可靠等，在装瓶也，视觉传感器能够检测瓶盖是否盖好、盖紧，瓶内是否进入杂质等，无论在那个行业，视觉传感器都大大节省了人力，提高了工作效率。

2、视觉传感器分类视觉传感器工作原理

视觉传感器的低成本和易用性已吸引机器设计师和工艺工程师将其集成入各类曾经依赖人工、多个光电传感器，或根本不检验的应用。视觉传感器的工业应用包括检验、计量、测量、定向、瑕疵检测和分捡。下面小编为大家介绍视觉传感器分类及视觉传感器工作原理。

视觉传感器分类

1、电荷耦合器件，它使用一种高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷，通过模数转换器芯片转换成数字信号。

2、互补性氧化金属半导体CMOS，主要是利用硅和锗这两种元素所做成的半导体，使其在CMOS上共存着带N和P级的半导体，这两个互补效应所产生的电流即可被处理芯片纪录和解读成影像。CCD型图像传感器噪声低，在很暗的环境条件下性能仍旧良好。CMOS型图像传感器质量高，可用低压电源驱动且外围电路简单。

视觉传感器工作原理

视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计像素的能力，无论距离目标数米或数厘米远，传感器都能“看到”十分细腻的目标图像。在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。例如，若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八颗螺栓的机器部件，则传感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件，或者螺栓未对准的部件。此外，无论该机器部件位于视场中的哪个位置，无论该部件是否在360度范围内旋转，视觉传感器都能做出判断。

视觉传感器应用

1、针对不同的汽车组装厂当中，而视觉传感器在这个领域当中主要是负责检验由机器人进行操作的相关车门边框的胶珠是不是符合标准，有没有保持正确的宽度。

2、视觉传感器的应用还包括各类瓶装厂，而视觉传感器的存在可以帮助大家校验瓶盖的组装是不是达到了正确密封的标准。除此之外，还可以检查瓶内的装灌液位是不是符合标准。不仅如此，还能视觉传感器还能检查瓶子在封盖之前，是否有异物掉到了瓶内。

3、视觉传感器的应用领域还包括了各种普通的包装生产厂，在这类厂商当中视觉传感器可以检查相关的位置有没有贴上符合标准的包装标签等。

4、在各类药品包装生产线当中，视觉传感器可以检查阿司匹林药品的包装内是不是存在各种破损、缺失药片等情况。

3、超声波雷达和视觉传感器的区别

1、超声波雷达和视觉传感器的区别：原理不同。视觉传感器是视觉源于生物界获取外部环境信息的一种方式，是自然界生物获取信息的最有效手段。超声波雷达则利用测量超声波发射脉冲和接收脉冲的时间差，再结合超声波在空气中传输的速度来计算距离。这是二者最大的区别。

2、超声波雷达和视觉传感器的区别：应用场合不同。视觉传感器广泛应用于军事、科研、工业、农业、商业等各个领域与部门的检测系统中，成为现代检测设备中必不可少的中心环节。超声波雷达主要应用于机器人、工业测距、医疗测距等领域。

4、视觉传感器的全天候工作能力是强还是弱

视觉传感器的全天候工作能力是强还是弱

是挺强的，从输出维度的角度来看，基于视觉传感器的感知方法可以分为2D感知和3D感知两种。专栏之前的文章也分别对这两种感知任务做了详细的介绍。

视觉传感器：2D感知算法

视觉传感器：3D感知算法

从传感器的数量上看，视觉感知系统也分为单目系统，双目系统，以及多目系统。2D感知任务通常采用的是单目系统，这也是计算机视觉和深度学习结合最紧密的领域。但是自动驾驶感知最终需要的是3D输出，因此我们需要将2D的信息推广到3D。在深度学习取得成功之前，通常的做法是根据目标的先验大小以及目标处于地平面上等假设来推断目标的深度（距离），或者采用运动信息进行深度估计（Motion Stereo）。有了深度学习的助力之后，从大数据集中学习场景线索，并进行单目深度估计成为了可行的方案。但是这种方案非常依赖于模式识别，而且很难处理数据集之外的场景（Corner Case）。比如施工路段的特殊工程车辆，由于数据库中很少出现或者根本没有此类样本，视觉传感器无法准确检测该目标，因而也就无法判断其距离。

双目系统可以自然的获得视差，从而估计障碍物的距离。这种系统对模式识别的依赖度较小，只要能在目标上获得稳定的关键点，就可以完成匹配，计算视差并估计距离。但是，双目系统也有以下缺点。首先，如果关键点无法获取，比如在自动驾驶中经常引发事故的白色大货车，如果其横在路中央，视觉传感器在有限的视野中很难捕捉关键点，距离的测算就会失败。其次，双目视觉系统对摄像头之间的标定要求非常高，一般来说都需要有非常精确的在线标定功能。最后，双目系统的计算量较大，需要算力较高的芯片来支持，一般都会采用FPGA。双目系统的成本介于单目和激光雷达之间，目前也有一些OEM开始采用双目视觉来支持不同级别的自动驾驶系统，比如斯巴鲁，奔驰，宝马等。