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你知道线阵相机和面阵相机的区别吗?

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  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、需要很大的视野或极高的精度。
  2,在第二种情况下(需要很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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