氧气检测仪原理与主要特点介绍

检测是元器件制作的重要步骤之一，在前文中，小编对红外检测、光检测有所介绍。为增进大家对检测的认识，本文将对 CCD 检测以及氧气检测仪进行介绍。

一、CCD 检测

（一）CCD 视觉系统介绍

1.CCD 视觉系统的作用

利用机器代替人眼来做各种测量和判断。

2.CCD 视觉系统的组成

该系统综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技尸涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。包括数字图像处理技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。

3.CCD 视觉系统组成图如下：

（二）ccd 检测原理

本项目应用了嵌入式中央控制及工业级图像高速传输控制技术，基于 CCD/CMOS 与 DSP/FPGA 的图像识别与处理技术，成功建立了光电检测系统。应用模糊控制的精选参数自整定技术，使系统具有对精确检测的自适应调整，实现产品的自动分选功能。

图 1 控制系统流程图

光电检测系统主要通过检测被检物的一些特征参数（灰度分布，RGB 分值等），从而将缺陷信息从物体中准确地识别出来，通过后续的系统进行下一步操作，主要分为以下几部分 CCD/CMOS 图像采集部分系统图像数据采集处理板中光信号检测元件 CCD/CMOS 采用进口的适合于高精度检测的动态分析单路输出型、保证实际数据输出速率为 320MB/s 的面阵 CCD/CMOS。像素分别为 4000*3000 和 1600*1200，帧率达到 10FPS。使用 CCD/CMOS 作为输入图像传感器，从而实现了图像信息从空间域到时间域的变换。为了保证所需的检测精度，需要确定合理的分辨率。根据被检测产品的大小，初步确定系统设计分辨率为像素为 0.2mm。将 CCD/CMOS 接收的光强信号转换成电压幅值，再经过 A/D 转换后由 DSP/ FPGA 芯片进行信号采集，即视频信号的量化处理过程，图像采集处理过程如图所示：

图 2 图像采集处理过程

在自动检测中，是利用基于分割的图像匹配算法来进行图像的配对为基础的。图像分割的任务是将图像分解成互不相交的一些区域，每一个区域都满足特定区域的一致性，且是连通的，不同的区域有某种显著的差异性。分割后根据每个区域的特征来进行图像匹配，基于特征的匹配方法一般分为四个步骤：特征检测、建立特征描述、特征匹配、利用匹配的“特征对”求取图像配准模型参数。

二、氧气检测仪

氧气检测报警仪，是一款个人便携式气体检测报警仪，它的传感器采用电化学传感器，反应灵敏，适用于在工矿企业环境空气中连续检测氧气的百分比浓度，当环境浓度偏高时，进行高限、低限声、光、震动报警，警示现场人员尽快撤离危险区域。

（一）主要特点

1、袖珍式，体积小巧，使用方便。

2、9V 迭层电池供电，便于携带。

3、适合不连续监测的场合使用。性能稳定，精度达到 0.01%。

4、价格便宜，实用。

（二）优点

· 低功耗，待机时间长

· 内置振动器，报警时可适用于非常嘈杂的环境中

· 6 个超高亮 LED 发光管旋转点亮，同时驱动蜂鸣器发出间歇的“嘀 -- 嘀 --”声

· 采用 LCD 液晶显示，全中文菜单操作

· 高、低限浓度报警，报警设定值满量程可调。

· 外形小巧

· 特殊外壳材质具有良好的防滑作用

（三）氧气检测仪原理

空气和被测气体通过扩散膜扩散到感应电极上。控制电路在感应电极和对电极之间维持一个足以开始电化学反应的电压。在被测气体的作用下产生的电化反应在两极之间形成电流。这一电流的强度与被测气体的浓度成比例，并且是可逆的。

控制电路还在感应电极和参考电极之间形成偏置电平，这种电平在两极之间不形成电流。传感器的快速反应使它能够对周围空气进行实时、连续的检测。
       责任编辑:pj

嵌入式图像识别步骤红外

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