实习日记（交作业/记录向）

2020.11.16

今天是实习的第一天，早上在办公室看书，看了数字图像处理的前三章，下午和学长做了一个实验，实验是用光源照射白纸漫反射到镜头中，之前已经做过了玻璃的镜面反射实验，学习了CamExperts软件的使用，检验的标准是白纸的灰度值变化；后来换了一片带刻度的玻片，用相机去看黑色和白色的界限变化，两三个过渡像素是可以接受的，得出的结论是：这个光源是可用的，亮度在130（±50）以内，做实验做到晚上八九点，很匆忙的吃了饭，很累

2020.11.17

今天因为准备攀登计划的答辩，所以没有去

2020.11.18

今天和吴崇林，陈锦波一起去了，早上和崇林一起在学习电路板机器视觉相机系统的各种硬件，参数，和工程师讨论了坏点检测如何做到那么精准的算法，学习了内触发和外触发，了解了追踪跑马灯的原理，基本上会使用这台机器。下午一直在学习opencv的一本入门课程，对python中的opencv有了一定了解，但是，不太看得懂python，而且他们几个都比较有基础，所以感觉压力有点大；晚上上了一节郭老师的课，主要讲的是图像的变换，其实没有什么太大的收获，准备尝试搞一个美图秀秀的瘦脸功能的python脚本

2020.11.19

今天的状态很差，一天都没有干什么事，一直在学python但是并不是很会写，不怎么看得懂python的语法，下午五点半就走了

2020.11.20

今天早上在看CamExpert的说明手册，用了文献翻译，对相机有了更进一步的认识了

一、影响曝光的因素

1.光圈。光圈控制光线进入的通路的大小,光圈越大,则单位时间的光通量越大,光圈越小,则单位时间的光通量越小。

2.曝光时间。也就是快门速度。在数码相机中,可以采用电子快门,也可以采用传统的机械快门。快门速度和光圈大小是互补的,比如,为了加更多的光可以进来。

3.增益。经过双采样之后的模拟信号的放大增益。由于在对图像信号进行放大的过程中同时也会放大噪声信号,因此通常把放大器增益设为最小。工业相机在不同增益时图像的成像质量不一样，增益越小，噪点越小；增益越大，噪点越多，特别是在暗处。数码相机的ISO就是这里说的增益，增大ISO，是增加感光器件对光的灵敏度。高感光度对低光照灵敏，同时对噪杂信号也灵敏，信噪比小，所以高感光度噪点也多(可利用图片软件的降噪功能减轻或去除)。增益一般只是在信号弱，但不想增加曝光时间的情况下使用。一般相机增益都产生很大噪音的，所以几乎不怎么用。

在不过曝的前提下，增加曝光时间可以增加信噪比，使图像清晰。当然，对于很弱的信号，曝光也不能无限增加，因为随着曝光时间的增加，噪音也会积累， 曝光补偿就是增加拍摄时的曝光量。调节亮度增益说白了就是改变ISO，改变CMOS传感器的感光性能，但是会影响到画质。调节曝光补偿则是为了改变快门速度，不改变ISO不会影响画质。

 二、Back Focal Distance（后焦距）

三、最小对焦距离

https://zhuanlan.zhihu.com/p/19799120

四.RJ45

   RJ45型网线插头又称水晶头，共有八芯做成，广泛应用于局域网和ADSL宽带上网用户的网络设备间网线(称作五类线或双绞线)的连接。在具体应用时，RJ45型插头和网线有两种连接方法(线序)，分别称作T568A线序和T568B线序。

五、光谱响应率

太阳能电池的光谱响应是指当某一波长的光照射在电池表面上时，每一光子平均所能产生的载流子数，也可以理解为太阳能电池将不同波段入射光的光能转换成电能的能力

https://zhuanlan.zhihu.com/p/94975388

下午嵌入式系统课程答辩，所以没有上班

 

2020.11.23

新的一周开始了！

今天很忙，早上郭老师要我解决一个实际问题，如何把光源的亮度调均匀让拍出来的图片不要两边暗中间亮

我首先去检验了一下，发现中间亮度确实高40%左右，首先我想到的是硬件的改进

查阅了一些资料，换曲面光源，用线激光器都能让光更均匀，我还看到有反光片，所以我想到在光源的侧翼，筋板上贴反光片，师兄很愿意帮我但是有点虎头虎脑的感觉，也没有和我仔细探讨也没有听我分析就开始帮我拆光源，其实我后来想先那个镜子模拟一下

早上拆光源和贴反光片弄到了下午一点多都没有吃饭，是个体力活而且非常累，我觉得我动手能力算不错的，但是还是有点吃力，很多地方都弄了很久，装好之后测试：提高了亮度，但是好像没有很好的解决问题，从65/90-75/100，没有提高太多，感觉照到侧面的光太少了，或者反光片的质量不是特别好，反正提升不是很大

下午搞清楚老师想让我用软件的方法去平衡，然后学习了平场调节，在网上找的教程是错的，在黄老师的帮助下矫正了，mode最后要打开，了解了出现形状拉伸和发青发紫的原因，最后算成功拍到了想要的图

然后就帮崇林搞python，他的任务是把我截的图一张张拼起来，按页识别并且找到不同点，在看他搞的时候我学到了很大python的基本语法

.的使用，面向对象编程的概念，类的使用

函数如何引用，先申明库然后调用，参数的传

之后再拿他的代码好好分析一下

最后我们做到识别特征点

 2020.11.24

1.早上试了新的物料（RFID），看了检测的效果

2.查阅资料学习了线扫镜头和工业相机的选型，工业相机于镜头分辨率的匹配，学习了白平衡知识，用相机软件软件尝试调整了RGB 增益参数，行频等参数

3.学习python的基本操作，参数传递，赋值（不需要定义），实现了图片的拼接，BGR转灰度图

4.下午学习崇林的代码，学习了图片的拼接，多张图片的循环拼接，识别点定位，图片的裁剪，把到这一步的代码搞清楚了并且对python有了更深的理解，自己尝试复刻了一遍

5.学了opencv的书中面向对象编程（类与继承与多态）

6.在菜鸟学院上重头开始在学python的教程

7.查阅资料，和队友讨论，正在想办法解决模板对比时候图片像素拉伸问题（我的想法是因为拉伸在物料移动方向是均匀的，直接把图片等比例压缩到和模板像素同样多）