CCD（像素）与视觉系统的基础知识-技术圈

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”
重磅干货，第一时间送达

1、图像传感器的四大用途

2、关于摄像元件 CCD

数码相机的构造与传统的胶片式相机（模拟式）基本相同。所不同的是数码相机中使用被称为 CCD 的光电转换元件代替胶片，图像则作为数字信息采入。

CCD 即相当于模拟式相机的胶片，那么它又是如何将图像转换为数字信号的呢？

CCD 是英语 Charge Coupled Device（电荷耦合元件）的缩写，是一种将图像转换为电信号的半导体元件。大小约为长宽各 1 厘米左右，由类似棋盘的格状排列的小像素 (pixel) 组成。

用相机拍摄风景时，拍摄对象发出的光通过镜头在 CCD 上成像。光到达 CCD 的某个像素时，将根据光的强度产生相应的电荷。将该电荷的大小读取为电信号，即可获得各像素上光的强度（浓度值）。

换言之，每个像素都是一个可以检测光强度的传感器（光电二极管）。所谓 200 万像素 CCD 就是一个由 200 万个光电二极管构成的集合体。

在检测位置及检测物体的尺寸均已确定的情况下，使用一个光电传感器就可以检测该位置是否存在该物体。但是，在生产线上的位置不确定、工件有不同尺寸，或者不只是检查工件是否存在，而是要测量工件大小、尺寸时，则使用一个光电传感器是远远不够的。

CCD是数十万-数百万个传感器的集合体；

使用CCD可以实现一个传感器所不能实现的多种检查/检测目的。

3、视觉系统中像素数据的活用方法

前面谈到，CCD 的各像素可以检测光强度并使之数字化，而利用数十万到数百万个这样的数据就可以实现视觉系统。不知道大家是否可以理解？

下面将简单说明一下各像素将光强度作为何种数据传给控制器、而控制器又是如何处理这样的数据的。

(1)各像的数据（以最常见的黑白相机为例进行说明）

大部分图像传感器可以根据光强度将数据分为 256 个等级（8 位）。在最基本的黑白处理中，黑色（纯黑色）的数值为 “0”，白色（纯白色）的数值为 “255”，其它处于两者之间的颜色则根据光强度转换成其它数值。换言之，CCD 的每一个像素都有一个位于 “0” （纯黑色）与 “255” （纯白色）之间的数值。例如，对于黑、白各占一半的灰色，其数值为“127”。

(2)图像是 256 级数据的集合体

CCD 的图像数据是构成 CCD 的各像素的数据的集合。像素数据用 256 级浓淡数据加以表示。

眼睛中央部分较黑，周围较淡，因此中央部分的数值是 “30”，周围部分的数值是 “90”。

如上图所示，图像数据的每一个像素都可以用 0 ~ 255 中的某一个数值加以表示。所谓视觉系统是指对于每一个像素，按照下例中所示的计算公式进行计算，然后找到图像上有特征的地方。

例1：损伤/欠缺检查

将检测区域分为多个分割（数像素角），计算各分割的平均浓度（0 ~ 255），然后加以比较。浓度值超过一定值的区域被视为有损伤或欠缺。

计算 4 像素角分割的平均值，然后与周围进行比较。如上图所示，在红色分割内检测到损伤。

4、总结

视觉系统器可以利用摄像元件 CCD 中各像素的 256 级浓度数据，检测面积（即像素数量）、位置（即浓度变化点）及损伤（浓度变化量）等。通过高像素化（增加信息量）及高速化（更利于生产线作业），可以使视觉系统器更好地应用于各种生产活动中。

小白团队出品：零基础精通语义分割↓↓↓

下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程

在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2：Python视觉实战项目52讲

在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。

下载3：OpenCV实战项目20讲

在「小白学视觉」公众号后台回复：OpenCV实战项目20讲，即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目，实现OpenCV学习进阶。

交流群

欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群，备注：”昵称+学校/公司+研究方向“，例如：”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~