2026-08-16
산업용 카메라의 실제 응용에서 우리는 종종광장 배열 산업 카메라그리고라인어리 산업용 카메라. 많은 사람들이 개념을 구별 할 수 없으며 선택 할 때 종종 손실됩니다. 다음으로 TEO는 이 두 유형의 센서 산업 카메라의 차이를 이해하도록 모든 사람들을 데려갈 것입니다.산업용 카메라는 센서의 구조적 특성에 따라 선 배열 카메라와 영역 배열 카메라로 나눌 수 있습니다.이 기사에서는 이 두 카메라의 응용 세부 사항을 간단히 소개합니다.
라인 어레이 산업 카메라:이름에서 알 수 있듯이, 그것은 "선"의 모양입니다. 그것은 또한 2 차원 이미지이지만, 그것은 매우 길고, 몇 K의 길이와 몇 개의 픽셀의 너비입니다. 일반적으로,이 종류의 카메라는 두 가지 상황에서만 사용됩니다.하나는 측정되는 시야 영역이 길쭉한 스트립이며, 이는 주로 롤러에 대한 검사 문제에 사용됩니다.두 번째는 엄청난 시야장이나 매우 높은 정밀도를 필요로 한다는 것입니다..
두 번째 경우, 산업용 카메라를 여러 번 흥분시키기 위해 흥분 장치를 사용해야 합니다.그리고 여러개의 "스트립" 이미지를 하나의 거대한 사진으로 통합합니다.따라서, 라인 어레이 산업 카메라를 사용할 때, 당신은 라인 어레이 산업 카메라를 지원할 수 있는 캡처 카드를 사용해야합니다. 라인 어레이 산업 카메라는 비싸다.그리고 그들의 탐지 속도는 또한 큰 시야장이나 고정도 탐지의 경우 느립니다.일반 카메라의 이미지는 400K ~ 1M이고, 통합된 이미지는 여러 M만큼 크기 때문에 속도는 자연스럽게 느립니다. 느린 작업은 좋은 작업을 합니다. 위의 두 가지 이유로,라인 스캔 카메라는 산업용 이미지 처리에만 사용됩니다., 의료, 과학 연구 및 보안 분야에서 매우 특별한 상황.
광장 배열 산업 카메라:카메라 픽셀은 산업용 카메라의 광감각 칩의 총 수를 가리키며, 일반적으로 10개의 단위로 표현됩니다.000, 예를 들어, 300만에서 2900만 픽셀까지의 MV-GE 시리즈 산업 카메라와 같은 매트릭스에 배치됩니다.
면적 배열 산업 CCD의 경우 광범위한 응용 프로그램을 가지고 있으며 면적, 모양, 크기, 위치, 심지어 온도와 같은 측정에 사용할 수 있습니다.면적 배열 CCD의 장점은 2차원 이미지 정보를 얻을 수 있으며 측정 이미지는 직관적입니다.단점은 전체 픽셀 수가 많고 각 줄의 픽셀 수가 선형 배열보다 일반적으로 적기 때문에 프레임 속도가 제한된다는 것입니다.선형 배열 CCD의 장점은 많은 1차원 픽셀을 처리할 수 있다는 것입니다., 그러나 전체 픽셀 수는 광장 배열 산업 CCD 카메라보다 적습니다. 게다가 픽셀 크기는 더 유연하고 프레임 수가 높습니다.그것은 특히 일 차원 동적 목표물의 측정에 적합합니다..
생산 기술 제약으로 인해 단일 영역 배열 CCD의 면적은 일반적인 산업 측정의 시야 요구 사항을 충족시키는 것이 어렵습니다.선형 배열 CCD의 장점은 고해상도입니다., 그러나 선형 배열 CCD를 사용하여 2 차원 이미지를 얻으려면 스캔 움직임이 있어야합니다.테스트 중인 장치의 이미지의 각 픽셀 포인트의 대응 위치를 결정하기 위해, 또한 선형 배열 CCD의 각 스캐닝 라인의 좌표를 기록하는 격자 같은 장치가 장착되어야합니다. 일반적으로,이 두 가지 요구 사항은 이미지를 얻기 위해 선형 배열 CCD를 사용하는 다음의 단점을 초래합니다.: 장시간의 이미지 획득과 낮은 측정 효율성; 스캔 움직임과 그에 따른 위치 피드백 링크의 존재로 인해 시스템 복잡성과 비용이 증가합니다.이미지 정확도는 스캔 움직임의 정확도로 감소 할 수 있습니다, 결국 측정 정확성에 영향을 미칩니다.
선형 배열 CCD 더 스캐닝 모션의 솔루션은 이미지를 얻기 위해 여전히 널리 사용됩니다. 특히 큰 시야장과 높은 이미지 해상도가 필요할 때,그리고 그것은 심지어 지역 배열 CCD에 의해 대체 될 수 없습니다그러나 고 해상도 만으로는 높은 이미지 인식 정확성을 보장하지 않습니다. 특히 선형 배열 CCD로 얻은 이미지가 고 해상도를 가지고 있지만그 이미지는 스캔 움직임의 정확성 영향으로 인해 영역 배열 CCD 이미지보다 더 특별합니다.따라서 이미지 인식에 있어서 우리는 고해상도의 장점을 최대한 활용해야 합니다.하지만 또한 알고리즘적으로 스캔 움직임의 영향을 극복하기 때문에 기계적 전송에서 오류는 최종 이미지 인식 정확성에 직접적으로 영향을 미치지 않습니다.
