光电式传感器

时间：2022-10-11 百科知识版权反馈

【摘要】：遮光式光电物位传感器是将发光元件和光电元件以某固定距离对置封装在一起构成的。图8-35是遮光式物位传感器检测精度曲线。当用光电物位传感器进行计数时，对检测精度和信噪比要求不高，但当用于精确测位时，则必须考虑检测精度。为了提高反射式光电物位传感器的精度，可缩小光电元件的指向角范围，也可在光电元件前设置一个开有狭缝的遮光板。

8.5　光电式传感器

8.5.1　光电式传感器的类型

光电式传感器按照其输出量的性质，可以分为模拟式和开关式两种。

1.模拟式光电传感器

这类传感器将被测量转换成连续变化的光电流，要求光电元件的光照特性为单值线性，而且光源的光照均匀恒定。属于这一类的光电式传感器有下列几种工作方式:

透射式:如图8-32（a）所示，由光源发出的一束光投射到被测目标并透射过去，透射光被光电器件接收。当被测目标的透光特性产生变化时，透射光的强度发生变化，由此可以测量气体、液体、透明或半透明固体的透明度、混浊度、浓度等参数，对气体成分进行分析，测定某种物质的含量等。

图8-32　模拟式光电传感器的工作方式

反射式:如图8-32（b）所示，由光源发出的一束光投射到被测目标并被反射，反射光被光电器件接收。当被测目标的表面特性产生变化时，反射光的强度发生变化，由此可以测量物体表面反射率、粗糙度、距离、位置、振动、表面缺陷以及表面白点、露点、湿度等参数。

遮光式:如图8-32（c）所示，由光源发出的一束光可以直接投射到光电器件，在光通路上被测目标对光束进行部分遮挡，从而改变了光电器件接收到的光强。由此可以测量物体位移、振动、速度、孔径、狭缝尺寸、细丝直径等参数。

辐射式:如图8-32（d）所示，被测目标本身直接发出一定强度的光，并直接投射到光电器件上。当被测参数变化时，被测目标的发光强度相应产生变化，由此可以测量辐射温度、光谱成分和放射线强度等参数，常用于红外侦察、遥感遥测、天文探测、公共安全等领域。

2.开关式光电传感器

这类光电传感器利用光电元件受光照或无光照时“有”“无”电信号输出的特性将被测量转换成断续变化的开关信号。为此，要求光电元件灵敏度高，而对光照特性的线性要求不高。这类传感器主要应用于零件或产品的自动计数、光控开关、电子计算机的光电输入设备、光电编码器以及光电报警装置等方面。

8.5.2　光电式传感器的应用

1.光电式数字转速表

图8-33为光电式数字转速表工作原理图。图（a）表示转轴上涂黑白两种颜色的工作方式。当电机转动时，反光与不反光交替出现，光电元件间断地接收反射光信号，输出电脉冲。经放大整形电路转换成方波信号，由数字频率计测得电机的转速。图（b）为电机轴上固装一齿数为z的调制盘［相当图（a）电机轴上黑白相间的涂色］的工作方式。其工作原理与图（a）相同。若频率计的计数频率为f，由下式

n＝60f/z　　　　　　　　　　　　　（8-3）

即可测得转轴转速n（r/min）。

图8-33　光电式数字转速表工作原理图

2.光电式物位传感器

光电物位传感器多用于测量物体之有无、个数、物体移动距离和相位等。按结构可分为遮光式、反射式两类，如图8-34所示。

遮光式光电物位传感器是将发光元件和光电元件以某固定距离对置封装在一起构成的。反射式则是将两元件并置（同向但不平行）。发光元件一般采用GaAs-LED、GaAsPLED等，最常用的是Si掺杂的GaAs-LED。光敏元件均采用光敏三极管。为了提高传感器的灵敏度，常用达林顿接法。主要缺点是响应速度较慢、信噪比略低。

这类传感器的检测精度常用“物位检测精度曲线”表征。图8-35是遮光式物位传感器检测精度曲线。该曲线用移动遮光薄板的方法来获得。如果考虑到首尾边缘效应的影响，可取输出电流值的10%～90%所对应的移动距离作为传感器的测量范围。

图8-34　光电物位传感器结构

（a）遮光式；（b）反射式1—发光元件；2—光电元件；3—支撑体；4—被测对象

图8-35　遮光式光电物位传感器的精度曲线

当用光电物位传感器进行计数时，对检测精度和信噪比要求不高，但当用于精确测位（如光码盘开孔位置或其他设备的安装位置与相位）时，则必须考虑检测精度。为提高精度，可在传感器的光电元件前方加一开有0.1mm左右狭缝的遮光板。

反射式传感器光电元件接收的是反射光，因此输出电流小于遮光式，而且受被测对象材质、形状及被测物与传感器端面距离等多种因素影响。当被测对象的材质和形状一定时，被测对象距传感器端面的距离S对检测精度和灵敏度影响较大。图8-36示出距离S与输出电流I_o的关系。由此可见，不同结构参数的传感器有不同的输出电流峰值，并对应于不同的S值。因此反射式光电传感器设计制成后应先作标定曲线，然后视被测参数及具体工作情况合理选择距离S。

图8-36　反射式物位传感器特性曲线

图8-37　反射式光电物位传感器的精度曲线

图8-37是反射式光电物位传感器检测横向物位时的检测精度曲线。该曲线系用移动反射率为90%的硬白纸而获得。为了提高反射式光电物位传感器的精度，可缩小光电元件的指向角范围，也可在光电元件前设置一个开有狭缝的遮光板。

3.视觉传感器

在人类感知外部信息的过程中，通过视觉获得的信息占全部信息量的80%以上。因此，能够模拟生物宏观视觉功能的视觉传感器得到越来越多的关注。特别是20世纪80年代以来，随着计算机技术和自动化技术的突飞猛进，计算机视觉理论得到长足进步和发展，视觉传感器以及视觉检测与控制系统不断在各个领域得到应用，已成为当今科学技术研究领域十分活跃的热点内容之一。

目前视觉传感器的应用日益普及，无论是工业现场，还是民用科技，到处可以看见视觉检测的足迹。例如:工业过程检测与监控、生产线上零件尺寸的在线快速测量、零件外观质量及表面缺陷检测、产品自动分类和分组、产品标志及编码识别等等；在机器人导航，视觉传感器还可用于目标辨识、道路识别、障碍判断、主动导航、自动导航、无人驾驶汽车、无人驾驶飞机、无人战车、探测机器人等领域。在医学临床诊断中，各种视觉传感器得到广泛应用，例如B超（超声成像）、CT（计算机层析）、核磁共振（MRI）、胃窥镜等设备，为医生快速、准确地确定病灶提供了有效的诊断工具。各种遥感卫星，例如气象卫星、资源卫星、海洋卫星等，都是通过各种视觉传感器获取图像资料。在交通领域，视觉传感器可用于车辆自动识别、车辆牌照识别、车型判断、车辆监视、交通流量检测等；在安全防卫方面，视觉传感器可用于指纹判别与匹配、面孔与眼底识别、安全检查（飞机、海关）、超市防盗、停车场监视等场合。因此，视觉传感器的应用领域日益扩大，应用层次逐渐加深，智能化、自动化、数字化的发展也越来越高。

视觉传感器的构成如图8-38所示，一般由光源、镜头、摄像器件、图像存储体、监视器以及计算机系统等环节组成。光源为视觉系统提供足够的照度，镜头将被测场景中的目标成像到视觉传感器（即摄像器件）的像面上，并转变为全电视信号。图像存储体负责将电视信号转变为数字图像，即把每一点的亮度转变为灰度级数据，并存储一幅或多幅图像。后面的计算机系统负责对图像进行处理、分析、判断和识别，最终给出测量结果。狭义的视觉传感器可以只包含摄像器件，广义的视觉传感器除了镜头和摄像器件外，还可以包括光源、图像存储体和微处理器等部分，而摄像器件相当于传感器的敏感元件。目前已经出现了将摄像器件与图像存储体以及微处理器等部分集成在一起的数字器件，这是完整意义上的视觉传感器。

图8-38　视觉传感器的一般组成

镜头是视觉传感器必不可缺的组成部分，它的作用相当于人眼的晶状体，主要具有成像、聚焦、曝光、变焦等功能。镜头的主要指标有焦距、光圈、安装方式。镜头的种类比较多，分类方法也多种多样。按焦距大小可以分为广角镜头、标准镜头、长焦距镜头；按变焦方式可以分为固定焦距镜头、手动变焦距镜头、电动变焦距镜头；按光圈方式可以分为固定光圈镜头、手动变光圈镜头、自动变光圈镜头。

摄像器件是视觉传感器的另一必不可缺的重要组成部分，它的作用相当于人眼的视网膜。摄像器件的主要作用是将镜头所成的像转变为数字或模拟电信号输出，它是视觉传感器的敏感元件。因此，摄像器件性能的好坏直接影响视觉检测质量。目前摄像器件的种类也比较多，按颜色分类可分为黑白器件、彩色器件和变色器件（可根据需要在彩色与黑白之间转换）；按工作维数分类可分为点式、线阵、面阵和立体摄像器件；按输出信号分类又可分为模拟式（只输出标准模拟电视信号）和数字式（直接输出数字信号）两种；按照工作原理可分为CCD式和CMOS式。

图像存储体是视觉传感器的重要组成部分，对传感器的性能影响很大。图像存储体的主要作用包括:接收来自模拟摄像机的模拟电视信号或数字摄像机的数字图像信号；存储一幅或多幅图像数据；对图像进行预处理，例如灰度变换、直方图拉伸与压缩、滤波、二值化以及图像图形叠加等；将图像输出到监视器进行监视和观察，或者输出到计算机内存中，以便进行图像处理、模式识别以及分析计算。

光源是视觉传感器必不可缺的组成部分。在视觉检测过程中，由于视觉传感器对光线的依赖性很大，照明条件好坏将直接影响成像质量。具体地讲，就是将影响图像清晰度、细节分辨率、图像对比度等。因此，照明光源的正确设计与选择是视觉检测的关键问题之一。用于视觉检测的光源应满足以下几点要求:照度要适中、亮度要均匀、亮度要稳定、不应产生阴影、照度可调等。

在视觉传感器获得一幅图像数据后，需要进行一系列图像处理工作。其中包括图像增强、图像滤波、边缘检测、图像描述与识别等。

图8-39　热轧板宽自动测量的基本构成（a）与原理（b）

图8-39为尺寸测量的一个实例，用于测量热轧铝板宽度。图（a）表示测量用传感器及其相关系统的构成，图（b）为测量原理。由图可知，板材左右晃动并不影响测量结果，因此适用于在线检测。图（a）中所示CCD传感器3用来摄取激光器在板上的反射像，其输出信号用以补偿由于板厚变化造成的测量误差。整个系统由微处理器控制，这样可以实现在线实测热轧板宽度。对于2m宽的热轧板最终测量精度可达±0.025%。

工件伤痕及表面污垢的检测原理与尺寸测量基本相同，见图8-40。

图8-40　工件微小伤痕及污垢检测

（a）基本构成；（b）凸凹处的检测

工件伤痕或表面污垢用肉眼往往难以发现。因此，光照射到工件表面后的输出与合格工件的输出之间的差异极其微小，加上CCD传感器诸像素输出的不均匀性，给测量造成特殊的困难。通常解决的方法是预先将传感器的“输出均匀度特性”输入微处理器，然后将实测值与其相比较而修正。

上述方法也可用于检测工件表面粗糙度。利用光线照射到工件表面产生漫反射形成散斑，采用线型或面型CCD传感器检测散斑情况并与标准样板比较可确定工件表面粗糙度等级。

图8-41　形状检测示意图

利用带有高速快门的CCD摄像机对被测对象摄像，获得被测对象的图像，从而剔除不合格品或进行分选，是视觉传感器的又一应用领域。这种方法可用于剔除瓶盖、金属或玻璃容器的不合格品，也可用于禽蛋、水果、蔬菜和鲜鱼等物品的形状和鲜度判别（图8-41）。与前述方法不同的是，需要根据不同的被测对象确定若干特征参数，并在某一电平上二值化。

图8-42为视觉传感器的另一个应用实例。两个光源分别从不同方向向传送带发送两条水平缝隙光（即结构光），而且预先将两条缝隙光调整到刚好在传送带上重合的位置。这样，当传送带上没有零件时，两条缝隙光合成一条直线。当传送带上的零件通过缝隙光处时，缝隙光就变成两条分开的直线，其分开的距离与零件的高度成正比。视觉系统通过对摄取图像进行处理，可以确定零件的位置、高度、类型与取向，并将此信息送入机器人控制器，使得机器人完成对零件的准确跟踪与抓取。