机器视觉的镜头选择
机器视觉为工业控制系统增加了新的维度，它可以提供装配线上零件的尺寸、位置和方向。而合适的镜头选择对于机器视觉能否发挥应有的作用是非常重要的。
机器视觉在控制工业流程当中的作用越来越重要了，尤其是在机器人引导、目标识别和质量保证等领域。当前优秀的视觉系统已经超出了那些基本功能（例如辨别零件和确定方向）的范畴，还可以提供后续功能的信息，比如将物体从一个位置移至另一个。
对于装配线和大量检测操作中使用的机器人系统，比如汽车生产和检测线，传送带通常是参考。这里，机器人执行两项任务：识别和传送。
在绝大多数机器视觉应用里，光学控制都是非常重要的。机器人视觉系统同样要求极高的可重复性，因此减少抖动提供清晰图像是必要的。
在类似药品工厂这样的大规模单位检测线上，视觉系统必须能够辨识缺陷包、不可读标签和产品缺失。视觉系统必须能够以极高的准确度快速识别和测量方形、圆形和椭圆形物体。提高机器视觉系统的精确度，可以帮助保持统一的包装表面和颜色。对于食品检测系统，产品的尺寸、颜色、密度和形状都需要依靠多元检测才确定。多元机器视觉系统既可以是彩色相机也可以是黑白相机，通常使用结构照明方法建立产品外表和内在结构。
尽管照相机、分析软件和照明对于机器视觉系统都是十分重要的，可能最关键的元件还是成像镜头。系统若想完全发挥其功能，镜头必须要能够满足要求才行。当为控制系统选择镜头的时候，机器视觉集成商应该考虑四个主要因素：
■ 可以检测物体类别和特性；
■ 景深或者焦距；
■ 加载和检测距离；
■ 运行环境。
分析这四个因素，可以针对具体应用确定合适的镜头选择。
主要放大率是指传感器上图像尺寸对于实际物体大小的比例。
物体特性
在为机器视觉系统选择镜头之前，系统集成商必须确定物体和分析环境。这个可视区域叫做无遮挡视场（FOV），它可以使用竖直和水平两个角度进行测量。通常，竖直方向和水平方向尺寸的比例是4：3，这个比例取决于照相机传感器工作区域的尺寸。传感器的大小对于确定无遮挡视场所需要的主要放大率（PMAG）是非常重要的。PMAG是由传感器尺寸与FOV相比得到，是镜头的工作成效。当确定镜头是否合适的时候，这一点需要考虑。
镜头放大率对于不同尺寸芯片照相机匹配镜头相当重要，然而，不要把镜头放大率和显微镜放大率搞混了，后者是由光管长度和实际物镜焦距决定的。而镜头放大率主要考虑的是照相机传感器的尺寸。
系统放大率（SMAG）是监视器尺寸与传感器尺寸的比例与PMAG的乘积结果。它是从物体到监视器图像的总体放大率，也就是整个系统的“工作”结果。考虑物体的屏幕尺寸时，系统放大率是有用的。
物体的特性也很重要。镜头对于物体特征的解析能力依赖于特征的对比是否强烈。确定系统解析度、或者物体最小更解析特征的方法，可以使用诸如伦奇刻线法这样的解像力方法。这些刻线法以线耦（等宽度的一条黑线和一条白线）来决定特征。其他的解像力方法还可以用圆圈和点状网格。
镜头在指定光线条件下辨识特定宽度的线耦或者点距的能力，决定了它的解析度。解析度通常被模块转换功能（MTF）以图像的方式显示出来。
图形显示了指定线耦频率下可行的相对对比度。扭曲、色差和其他波前畸变都会影响曲线的斜率，使曲线偏离理想状态或者衍射极限的光学表现。镜头方案有时候会以每毫米线耦数量（lp/mm）为单位列出物体解析度，再将这个值除以1000就可以预测出镜头每微米的物体解析度。
在进行表面剖析的时候，通常不只使用一台照相机和镜头，而了解镜头的内在偏差（aberration）量也是有价值的。偏差是指镜头里的光学误差，可以引起同一张图片里不同点的图像质量差异。剖析通常包括激光线和其他图像里的光线，这样可以确保测量的准确性。一些软件程序可以消除诸如镜头引起的扭曲之类的误差，所以在最终图像里只有剖析数据是明显的。
大型格式和区域扫描照相机镜头是控制应用优秀的解决方案，因为它具有高解析度、低扭曲和有限色差。大范围FOV和兼容性，以及大型格式传感器，使这些镜头在Web、LCD、食品和饮料行业的应用具有很高的价值。
距离约束
自动化机器视觉系统和装配线所需的空间差异很大，可以只有几米，也可能需要一整座厂房。所谓的工作距离，是指当图像在焦距范围内的时候，物体和照相机镜头前端的距离。它限制了视觉系统以及和视觉系统一起工作的设备所需要的空间。有一些应用，比如通过真空炉端口观察，工作距离非常灵活，近焦镜头和长工作距离视频显微镜头都可以使用。其他的应用，比如强电微观检测，工作距离就只有几个英寸。
在极限范围内，通过镜头重新对焦，可以改变工作距离。无限共轭镜头的对焦距离可以从最小工作距离一直到无限远，有限共轭镜头则有一个特定工作距离范围。
存放和加载限制，包括用于艰苦环境的保护外壳，必须具有足够的柔性，可以根据工作距离进行调整。比如在很多安装场合，感兴趣的产品区域和产品线可能在检测过程中发生变化，这就要求视觉系统和视觉元件可以根据若干种传感条件进行调整。很多照相机镜头需要平稳加载，但是当物体空间（物体和镜头之间的距离）受到限制，改变像空间（image space，镜头与图像之间的距离），就可以改变工作距离。
像空间可以使用两种方式进行改变：通过缩放功能或者隔离。缩放镜头可以调整照相机系统的视场，而不需要改变工作距离。一些缩放系统的元件可以定制组成特殊型号的系统。度量衡和显微应用需要以微米为单位进行放大，这些镜头系统可以同显微镜下的物体对应。缩放镜头保持着高解析度，但是成本高昂。另外一种方案，镜头隔离器十分经济，并且可以缩短工作距离、减小镜头的可视范围。然而不幸的是，这会带来扭曲同时降低解析度。因此，除非空间调整是在5mm之内或者镜头的设计就带有隔离器，否则隔离器不是一个推荐的方案。
基本的镜头设计因素可以确定图像特性
景深
光学系统的性能取决于允许的图像模糊程度，模糊可能源于物体平面或者图像
平面的位置漂移。景深是指由探测器移动引起的可以接受的模糊范围，它依赖于工作F 数（F/#），可以用来衡量镜头的聚光能力。F/#在镜头孔径减小时增加。减小镜头孔径，就意味着增加F/#，也就是增加系统景深，但是却减少了传感器的进光量，所以要提高照明等级进行补偿。列出景深的镜头方案也应该给出相应的F/#值，如果这个值可以测量的话。
景深效果（DOF）是指由于物体移动导致的模糊。DOF是完全在焦距范围内最大的物体深度，它也是保持理想对焦状态下物体允许的移动量（从最佳焦距前后移动）。当物体的放置位置比工作距离近或者远的时候，它就位于焦外了，这样解析度和对比度都会受到不好的影响。出于这个原因，DOF同指定的解析度和对比度相配合。当景深一定的情况下，DOF 可以通过缩小镜头孔径（也就是增加F/#值）来变大，同时也需要光线增强。
镜头的DOF范围取决于有效焦距、可接受的模糊直径。有一些镜头被设计成超焦或者可超焦的，这就意味着焦内的远点可以拓展到无限远。这种技术通常应用在定焦镜头上，景深效果很深，但是却可以通过虹膜的帮助进行调整。
不要把远心镜头和大景深镜头弄混了。远心镜头可以使机器视觉系统控制放大率、消除潜在误差，所以同尺寸的物体在照片上高度都是一致的，无论它距离照相机有多远。这种镜头一个实际应用的例子是分析计算机电路板。远心镜头通常有一个工作距离范围，在每一个工作距离点形成有限的景深。集成商在为一个项目选择远心镜头的时候，既需要考虑工作距离范围，还需要考虑景深效果。
在很多情况下，比如说管道检测，可以使用变焦镜头获得较大的景深。变焦镜头和缩放镜头很类似，应用在需要经常变换焦距的场合。这些镜头经常是马达驱动的，可以保证在对焦平面上平滑移动。使用这样的镜头，整个管道、每一个环节都可以扫描到，通过调整焦距来发现每个缺陷。然而，同缩放镜头不通，变焦镜头的工作距离也可以变化，可以根据需要进行重新定位。
环境的重要性
机器视觉系统的环境因素包括物体反射系数、光线、温度、振动和污染物。物体的反射会导致高光，还可能使特征模糊。镜头外壳和遮光罩中的障板可以降低光散引起的高光现象。障板为不透明的圆片，为镜头的中心孔径特别设计，可以限制到达传感器的光线。极化或者散射光源同样也可以避免物体反射出现的热点。
光，尤其是单色光，可以使物体的对比度提高，使镜头图像的质量最大化。在使用黑白照相机的时候，对比度是非常重要的，可以通过加减过程产生。在加法过程中，单色光源和照相机镜头滤镜同分析物体所在的媒介颜色相匹配，物体周围的区域可以反射并且传输光线，所以显得比物体更加明亮。这项技术在凝胶和彩色液体用作背光式触摸屏或者微粒检测的应用很有价值。
相反，在减法系统中，滤镜屏蔽了物体周边的反射光，这使得物体看起来比周边明亮。像药丸检测这样的应用，物体的颜色可能是它仅有的特征，这时候就要使用滤镜。
高温环境下，可能因为镜头里光学元件的热膨胀出现问题。并不是所有的镜头都可以适应温度变化，在检测热物体时，最好使用工作距离比较长的镜头。
另外一个要考虑的因素是振动。通常需要将镜头装载到和照相机隔离的平台和桌面上，来减少振动。重型的照相机镜头总是带有卡具，如果镜头不能直接装在案板或者类似的隔离桌面上，那么就把装载镜头的物体放在独立平台上吧。固定在独立平台上的机械手就经常用来装载照相机和镜头。
工业换件下的污染物会腐蚀镜头表面。极端环境光学（HEO）产品进行了专门设计，即便是长期暴露在严酷环境下，也可以提供高质量的图像。因为它的光学元件是严格密封的，HEO产品可以在水下使用，能够抗腐蚀、防尘，并且不受机械影响。
照相机镜头对于机器视觉系统有着深远的影响。为了实际应用选择合适的镜头，机器视觉集成商必须对物体的尺寸、特征和反射率都要进行分析。他/她还必须要估计工作距离范围以及物体厚度所需要的景深。当改变物体和图像间隔的时候，集成商可以使用更加灵活的系统，也可以降低性能。所有的环境都是在不断变化的，还要符合一定的要求，所以选择一款合适的镜头非常重要。
机器视觉基础知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+视觉自动上下料定位的应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用： 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值，来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案，使用两个相机及光源配合机械设备，达到每次检测双面8个产品，每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时，立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。
机器视觉检测系统简述及系统构成 1机器视觉检测的一般模式 机器视觉检测的目标千差万别，检测的方式也不尽相同。农产品如苹果、玉米等通常是检测其成熟度，大小，形态等，工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸，表面缺陷等。不同的应用场合，就需要采用不同的检测设备和检测方法。如有的检测对精度要求高，就需要选择高分辨率的影像采集装置；有的检测需要产品的彩色信息，就需要采用彩色的工业相机装置。正是由于不同检测环境的特殊性，目前世界上还没有一个适用于所有产品的通用机器视觉检测系统。虽然各个检测系统采用的检测设备和检测方法差异很大，但其检测的一般模式却是相同的。机器视觉检测的一般模式是首先通过光学成像和图像采集装置获得产品的数字化图像，再用计算机进行图像处理得到相关检测信息，形成对被测产品的判断决策，最后将该决策信息发送到分拣装置，完成被测产品的分拣。 机器视觉检测的一般模式如图1所示： 图1机器视觉检测的一般模式 1.1图像获取 图像获取是机器视觉检测的第一步，它影响到系统应用的稳定性和可靠性。图像的获取实际上就是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的图像数据。机器视觉检测系统一般利用光源，光学镜头，相机，图像采集卡等设备获取被测物体的数字化图像。 1.2视觉检测 视觉检测通过图像处理的方法从产品图像中提取需要的信息，做出结果处理并发送相应消息到分拣机构。通常这部分功能由机器视觉软件来完成。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速准确地检测，并最大限度地减少对硬件系统的依赖性，而算法设计不够成熟的机器视觉软件则存在检测速度慢，误判率高，对硬件依赖性强等特点。在机器视觉检测系统中视觉信息的处理主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强,数据编码和传输，平滑，边缘锐化，分割，特征提取，目标识别与理解等内容。 1.3分拣 对于一个检测系统而言，最终是要实现次品（含不同种类的次品）与合格品的分离即分拣，这部分功能由分拣机构来完成。分拣是机器视觉检测的最后一个也是最为关键的一个环节"对于不同的应用场合，分拣机构可以是机电系统!液压系统!气动系统中的某一种。但无论是哪一种，除了其加工制造和装配精度要严格保证以外,其动态特性,特别是快速性和稳定性也十分重要，必须在设计时予以足够的重视。 2机器视觉检测系统的构成 一个典型的机器视觉检测系统主要包括光源、光学镜头、数字相机、图像采集卡、图像处理模块、分拣机构等部份。其构成如图2所示。 图2典型的机器视觉检测系统 3光源
机器视觉（相机、镜头、光源）全面概括 分类：机器视觉2013-08-19 10:52 1133人阅读评论(0) 收藏举报机器视觉工业相机光源镜头 1.1.1视觉系统原理描述 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 2.1.1视觉系统组成部分 视觉系统主要由以下部分组成 1.照明光源 2.镜头 3.工业摄像机 4.图像采集/处理卡 5.图像处理系统 6.其它外部设备 2.1.1.1相机篇 详细介绍： 工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD（Charge Coupled Device）或CMOS（Complementary Metal Oxide
Semiconductor）芯片的相机。CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。CMOS图像传感器的开发最早出现 在20世纪70 年代初，90 年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部像素的编程随机访问的优点。目前，CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围等特点在高分辨率和高速场合得到了广泛的应 用。、 分类： 任何东西分类一定有它自己的分类标准，工业相机也不例外，按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机；按照传感器的结构特性可以分为线阵相机、面阵相机；按照扫描方式可以分为隔行扫描相机、逐行扫描相机；按照分辨率大小可以分为普通分辨率相机、高分辨率相机；按照输出信号方式可以分为模拟相机、数字相机；按照输出色彩可以分为单色（黑白）相机、彩色相机；按照输出信号速度可以分为普通速度相机、高速相机；按照响应频率范围可以分为可见光（普通）相机、红外相机、紫外相机等。 区别： 1、工业相机的性能稳定可靠易于安装，相机结构紧凑结实不易损坏，连续工作时间长，可在较差的环境下使用，一般的数码相机是做不到这些的。例如：让民用数码相机一天工作24小时或连续工作几天肯定会受不了的。 2、工业相机的快门时间非常短，可以抓拍高速运动的物体。 例如，把名片贴在电风扇扇叶上，以最大速度旋转，设置合适的快门时间，用工业相机抓拍一张图像，仍能够清晰辨别名片上的字体。用普通的相机来抓拍，是不可能达到同样效果的。
机器视觉系统中常用工业相机的分类 根据不同感光芯片划分 我们知道感光芯片是摄像机的核心部件，目前摄像机常用的感光芯片有CCD和CMOS 两种： １．CCD摄像机，CCD称为电荷耦合器件，CCD实际上只是一个把从图像半导体中出 来的电子有组织地储存起来的方法。 称为互补金属氧化物半导体，CMOS实际上只是将晶体管２．CMOS摄像机，CMOS“” 放在硅块上的技术，没有更多的含义。 表示互补金属氧化物半导体，但是不论CCD 表示电荷耦合器件而CMOS“” 尽管CCD“” 对于图像感应都没有用，真正感应的传感器称做图像半导体，CCD和CMOS 或者CMOS“” 传感器实际使用的都是同一种传感器图像半导体，图像半导体是一个P N结合半导体，能 “” 够转换光线的光子爆炸结合处成为成比例数量的电子。电子的数量被计算信号的电压，光线进入图像半导体得越多，电子产生的也越多，从传感器输出的电压也越高。 1 因为人眼能看到Lux照度（满月的夜晚）以下的目标，CCD传感器通常能看到的照度 传感器感光度的到倍，所以目前一般CCD摄像机的图像质范围在Lux，是CMOS310 0.1~3 量要优于CMOS摄像机。CMOS可以将光敏元件、放大器、A/D转换器、存储器、数字 信号处理器和计算机接口控制电路集成在一块硅片上，具有结构简单、处理功能多、速度快、耗电低、成本低等特点。CMOS摄像机存在成像质量差、像敏单元尺寸小、填充率低等问题，年后出现了有源像敏单元结构，不仅有光敏元件和像敏单元的寻址开关，而且还1989“” 有信号放大和处理等电路，提高了光电灵敏度、减小了噪声，扩大了动态范围，使得一些参数与CCD摄像机相近，而在功能、功耗、尺寸和价格方面要优于CCD，逐步得到广泛的应用。CMOS传感器可以做得非常大并有和CCD传感器同样的感光度，因此非常适用于特殊 应用。CMOS传感器不需要复杂的处理过程，直接将图像半导体产生的电子转变成电压信号，因此就非常快，这个优点使得CMOS传感器对于高帧摄像机非常有用，高帧速度能达 到到帧秒。 400100000/ 按输出图像信号格式划分 模拟摄像机 模拟摄像机所输出的信号形式为标准的模拟量视频信号，需要配专用的图像采集卡才能 转化为计算机可以处理的数字信息。模拟摄像机一般用于电视摄像和监控领域，具有通用性好、成本低的特点，但一般分辨率较低、采集速度慢，而且在图像传输中容易受到噪声干扰，导致图像质量下降，所以只能用于对图像质量要求不高的机器视觉系统。常用的摄像机输出信号格式有： 中国电视标准，行，场 PAL（黑白为CCIR），62550
机器视觉检测的基础知识~相机 容来源网络，由“机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在机械展. 相机都有哪些种类？我们常说的CCD就是相机么？除了2D平面相机，是否还有其他种类的相机，原理又是什么？下面这篇文章给您一一道来。 一，相机就是CCD么？ 通常，我们把所有相机都叫作CCD，CCD已经成了相机的代名词。正在使用被叫做CCD的很可能就是CMOS。其实CCD和CMOS都称为感光元件，都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。他们在检测光时都采用光电二极管，但是在信号的读取和制造方法上存在不同。两者的区别如下： 二，像素。 所谓像素，是指图像的最小构成单位。电脑中的图像，是通过像素（或者称为PIXEL）这一规则排列的点的集合进行表现的。每一个点都拥有色调和阶调等色彩信息，由此就可以描绘出彩色的图像。 ▼例如：液晶显示器上会显示「分辨率：1280×1024」等。这表示横向的像素数为1280，纵向的像素数为1024。这样的显示器的像素总数即为1280×1024＝1,310,720。由于像素数越多，则越可以表现出图像的细节，因此也可以说「清晰度更高」。
三，像素直径。 所谓像素直径，是指每个CCD元件的大小，通常使用μm作为单位。严谨的说，这个大小中包含了受光元件与信号传送通路。（＝像素间距，即某个像素的中心到邻近一个像素的中心的距离。）。也就是说，像素直径与像素间距的值是一样的。如果像素直径较小，则图像将通过较小的像素进行描绘，因此可以获得更加精细的图像。可以通过像素直径和有效像素数，求出CCD元件的受光部的大小。 假设某个 CCD 元件的条件如下所示： ·有效像素数…768 × 484 ·像素直径…8.4 μm× 9.8μm 则受光部的大小为 ·横向768 × 8.4μm＝ 6.4512 mm ·纵向484 × 9.8μm＝ 4.7432 mm 四，CCD的大小。 ▼CCD感光元件的大小，一般分为采用英寸单位表示和采用APS-C大小等规格表示这2种方式。采用英寸表示时，该尺寸并不是拍摄的实际尺寸，而是相当于摄像管的对角长度。例如，1/2英寸的CCD表示「拥有相当于1/2英寸的摄像管的拍摄围」。为什么如此计算呢，这是由于当初制造CCD的目的就是用来代替电视机录像机的摄像管的。当时，由于想要继续使用镜头等光学用品的需求比较强烈，由此就诞生了这种奇怪的规格。主要的英寸规格的尺寸如下表所示。
工业镜头的概念及分类 工业镜头的概念及分类 工业镜头一般称为摄像镜头或摄影镜头，简称镜头，其功能就是光学成像。镜头是机器视觉系统中的重要组件，对成像质量有着关键性的作用，它对成像质量的几个最主要指标都有影响，包括：分辨率、对比度、景深及各种像差。镜头不仅种类繁多，而且质量差异也非常大，但一般用户在进行系统设计时往往对镜头的选择重视不够，导致不能得到理想的图像，甚至导致系统开发失败。本文的目的是通过对各种常见镜头的分类及主要参数介绍，总结各种因素之间的相互关系，使读者掌握机器视觉系统中镜头的选用技巧。 根据有效像场的大小划分 把摄影镜头安装在一很大的伸缩暗箱前端，并在该暗箱后端安装一块很大的磨砂玻璃。当将镜头光圈开至最大，并对准无限远景物调焦时，在磨砂玻璃上呈现出的影像均位于一圆形面积内，而圆形外则漆黑，无影像。此有影像的圆形面积称为该镜头的最大像场。在这个最大像场范围的中心部位，有一能使无限远处的景物结成清晰影像的区域，这个区域称为清晰像场。照相机或摄影机的靶面一般都位于清晰像场之内，这一限定范围称为有效像场。由于视觉系统中所用的摄像机的靶面尺寸有各种型号，所以在选择镜头时一定要注意镜头的有效像场应该大于或等于摄像机的靶面尺寸，否则成像的边角部分会模糊甚至没有影像。 根据焦距分类 根据焦距能否调节，可分为定焦距镜头和变焦距镜头两大类。依据焦距的长短，定焦距镜头又可分为鱼眼镜头、短焦镜头、标准镜头、长焦镜头四大类。需要注意的是焦距的长短划分并不是以焦距的绝对值为首要标准，而是以像角的大小为主要区分依据，所以当靶面的大小不等时，其标准镜头的焦距大小也不同。变焦镜头上都有变焦环，调节该环可以使镜头的焦距值在预定范围内灵活改变。变焦距镜头最长焦距值和最短焦距值的比值称为该镜头的变焦倍率。变焦镜头有可分为手动变焦和电动变焦两大类。 变焦镜头由于具有可连续改变焦距值的特点，在需要经常改变摄影视场的情况下非常方便使用，所以在摄影领域应用非常广泛。但由于变焦距镜头的透镜片数多、结构复杂，所以最大相对孔径不能做得太大，致使图像亮度较低、图像质量变差，同时在设计中也很难针对各种焦距、各种调焦距离做像差校正，所以其成像质量无法和同档次的定焦距镜头相比。 实际中常用的镜头的焦距是从4毫米到300毫米的范围内有很多的等级，如何选择合适焦距的镜头是在机器视觉系统设计时要考虑的一个主要问题。光学镜头的成像规律可以根据两个基本成像公式牛顿公式和高斯公式来推导，对于机器视觉系统的常见设计模型，我们一般是根据成像的放大率和物距这两个条件来选择合适焦距的镜头的，在此给出一组实用的计算公式： 放大率：m=h’/h=L’/L 物距：L = f(1+1/m) 像距：L’= f(1+m) 焦距：f = L/(1+1/m) 物高：h = h’/m = h’(L-f)/f 像高：h’ = mh = h(L’-f)/f 特殊用途的镜头
机器视觉入门知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明： 当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒 瓶和持续的流程统计数据。
机器人视觉引导玩偶定位应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 视觉检测在电子元件的应用：
机器视觉检测系统的最经典结构一个典型的机器视觉系统主要包括五大块，分别是照明、镜头、相机、图像采集和视觉处理器。 下面，我们就来认识一下这五个结构的用途、特点与工作情况。 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。 照明系统可以将被测物特征最大化，并减少相应的背景中对比物的影响，使高速相机可以清晰地“看见”被测物。 高对比的图像可以降低系统难度并提高系统的稳定性；反之，低对比的图像会增加系统的处理时间并使加大系统的复杂度。 机器视觉应用的成功很大一部分取决于照明设置，一个合适的照明系统可以使整个视觉检测系统更具有效率和准确性。 由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠 光灯。 可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。 另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。
照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。 其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。 前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。 结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。 频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 机器视觉照明要点有使用强光检测缺失的材料、使用合适的波长进行精确定位、使用非散射照明检测玻璃裂缝、使用扩散光检查透明包装、使用颜色来创建对比度等。 相机镜头由多个透镜、可变（亮度）光圈和对焦环组成。使用时由操作者观察相机显示屏来调整可变光圈和焦点，以确保图像的明亮程度及清晰度。 在选择镜头时需要考虑多个方面的因素如焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影像至目标的距离等。 在实际应用中“选择与视场相符的透镜”及“以大景深聚焦图像”是选择镜头时非常重要的两个方面。 机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和（或者）显示的机器设备上。
机器视觉 基于visual C++ 的数字图像处理
摘要 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。它通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来获取信息。本文主要介绍的是数字图像处理中的一些简单应用，通过对图像进行滤波、增强、灰度变换、提取特征等处理来获取图像的信息，达到使图像更清晰或提取有用信息的目的。 关键字：机器视觉、灰度图处理、滤波、边缘提取、连通区域
目录 摘要 (2) 目录 (3) 1 概述 (4) 2技术路线 (4) 3实现方法 (5) 3.1灰度图转换 (5) 3.2 直方图均衡化 (6) 3.3均值滤波和中值滤波 (6) 3.4灰度变换 (7) 3.5拉普拉斯算子 (8) 4 轮廓提取 (9) 5 数米粒数目 (15) 6 存在的问题 ................................................................................................ 错误！未定义书签。 7 总结 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。 8 致谢 ............................................................................................................ 错误！未定义书签。参考文献 . (17)
机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，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。 机器视觉系统的特点：是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务 视觉检测：指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变
热点论坛 Column 专栏 29 2006年2月刊 自动化博览 Selection Technique of Lens in Machine Vision System 1 概述 光学镜头一般称为摄像镜头或摄影镜头，简称镜头，其功能就是光学成像。镜头是机器视觉系统中的重要组件，对成像质量有着关键性的作用，它对成像质量的几个最主要指标都有影响，包括：分辨率、对比度、景深及各种像差。镜头不仅种类繁多，而且质量差异也非常大，但一般用户在进行系统设计时往往对镜头的选择重视不够，导致不能得到理想的图像，甚至导致系统开发失败。本文的目的是通过对各种常见镜头的分类及主要参数介绍，总结各种因素之间的相互关系，使读者掌握机器视觉系统中镜头的选用技巧。 2 机器视觉系统中常用镜头的分类 (1) 根据有效像场的大小划分 把摄影镜头安装在一很大的伸缩暗箱前端，并在该暗箱后端安装一块很大的磨砂玻璃，当将镜头光圈开至最大，并对准无限远景物调焦时，在磨砂玻璃上呈现出的影像均位于一圆形面积内，而圆形外则漆黑、无影像。此有影像的圆形面积称为该镜头的最大像场。在这个最大像场范围的中心部位，有一能使无限远处的景物结成清晰影像的区域，这个区域称为清晰像场。照相机或摄影机的靶面一般都位于清晰像场之内，这一限定范围称为有效像场。由于视觉系统中所用的摄像机的靶面尺寸有各种型号，所以在选择镜头时一定要注意镜头的有效像场应该大于或等于摄像机的靶面尺寸，否则成像的边角部分会模糊甚至没有影像。 根据有效像场的大小分类见表1。 表1 分类 (2) 根据焦距分类 根据焦距能否调节，可分为定焦距镜头和变焦距镜头两大类。依据焦距的长短，定焦距镜头又可分为鱼眼镜头、短焦镜头、标准镜头、长焦镜头、超长焦五大类。需要注意的是焦距的长短划分并不是以焦距的绝对值为首要标准，而是以像角的大小为主要区分依据，所以当靶面的大小不等时，其标准镜头的焦距大小也不同。变焦镜头上都有变焦环，调节该环可以使镜头的焦距值在预定范围内灵活改变。变焦距镜头最长焦距值和最短焦距值的比值称为该镜头的变焦倍率。变焦镜头有可分为手动变焦和电动变焦两大类。 变焦镜头由于具有可连续改变焦距值的特点，在需要经常改变摄影视场的情况下非常方便使用，所以在摄影领域应用非常广泛。但由于变焦距镜头的透镜片数多、结构复杂，所以最大相对孔径不能做得太大，致使图像亮度较低、图像质量变差，同时在设计中也很难针对各种焦距、各种调焦距离做像差校正，所以其成像质量无法和同档次的定焦距镜头相比。 实际中常用的镜头的焦距是从4毫米到1000毫米的范围内有很多的等级，如何选择合适焦距的镜头是在机器视觉系统设计时要考虑的一个主要问题。光学镜头的成像规律可以根据两个基本成像公式即牛顿公式和高斯公式来推导，对于机器视觉系统的常见设计模型，一般是根据成像的放大率和物距这两个条件来选择合适焦距的镜头的，在此给出一组实用的计算公式： ? 放大率：m=h’/h=L’/L ；? 物距：L = f(1+1/m)； 有效像场尺寸 3.2mm ×2.4mm （对角线4mm ） 4.8mm ×3.6mm （对角线6mm ）6.4mm ×4.8mm （对角线8mm ）8.8mm ×6.6mm （对角线11mm ）12.8mm ×9.6mm （对角线16mm ）21.95mm ×16mm （对角线27.16mm ）10.05mm ×7.42mm （对角线12.49mm ）36mm ×24mm 40mm ×40mm 80mm ×60mm 82mm ×56mm 240mm ×180mm 电视摄像镜头电影摄影镜头照相镜头 镜头类型 1/4英寸摄像镜头 1/3英寸摄像镜头1/2英寸摄像镜头2/3英寸摄像镜头1英寸摄像镜头 35mm 电影摄影镜头 16mm 电影摄影镜头135型摄影镜头127型摄影镜头120型摄影镜头中型摄影镜头大型摄影镜头 机器视觉系统 中镜头的选用技巧 王亚鹏（1972－） 男，河北安平人，现就职于中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技术分公司任副总工程师、开发部经理，研究方向为机器视觉、模式识别。 （中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技术分公司，北京 100080） 王亚鹏 机器视觉
工业镜头的基本参数 工业镜头相当于人眼的晶状体，如果没有晶状体，人眼看不到任何物体；如果没有镜头，那么摄像头所输出的图像；就是白茫茫的一片，没有清晰的图像输出，这与我们家用摄像机和照相机的原理是一致的。 当人眼的肌肉无法将晶状体拉伸至正常位置时，也就是人们常说的近视眼，眼前的景物就变得模糊不清；摄像头与镜头的配合也有类似现象，当图像变得不清楚时，可以调整摄像头的后焦点，改变CCD芯片与工业镜头基准面的距离(相当于调整人眼晶状体的位置)，可以将模糊的图像变得清晰。 由此可见，镜头在闭路监控系统中的作用是非常重要的。工程设计人员和施工人员都要经常与镜头打交道:设计人员要根据物距、成像大小计算镜头焦距，施工人员经常进行现场调试，其中一部分就是把镜头调整到最佳状态。 一．工业镜头的安装尺寸，接口 所有的摄象机镜头均是螺纹口的，CCD摄象机的镜头安装有两种工业标准，即C安装座和CS安装座。两者螺纹部分相同，但两者从镜头到感光表面的距离不同。 C安装座:从镜头安装基准面到焦点的距离是17．526mm。 CS安装座:特种C安装，此时应将摄象机前部的垫圈取下再安装镜头。其镜头安装基准面到焦点的距离是12．5mm。如果要将一个C安装座镜头安装到一个C S安装座摄象机上时，则需要加装一个5mm厚的接圈。 二．镜头的尺寸 以摄象机镜头尺寸分镜头可以分为1英寸、2／3英寸、1／2英寸、1／3英寸、1／4英寸、1／5英寸等规格，下面是一个简单的芯片尺寸规格表: 格式1英寸2/3英寸1/2英寸1/3英寸1/4英寸 高度9.6mm 6.6 mm 4.8 mm 3.6 mm 2.4 mm 宽度12.8 mm 8.8 mm 6.4 mm 4.8 mm 3.2 mm 摄像机镜头规格应视摄象机的CCD尺寸而定，两者应相对应。大概: ★摄像机的CCD靶面大小为1／2英寸时，镜头应选1／2英寸。 ★摄像机的CCD靶面大小为1／3英寸时，镜头应选1／3英寸。 ★摄像机的CCD靶面大小为1／4英寸时，镜头应选1／4英寸。 如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸大时，将使图像视野比镜头视野小，即不能很好地利用镜头的视野；如果镜头尺寸比摄像机CCD靶面尺寸小时，将发生“隧道效应”，即图像有圆形的黑框，像在隧道里拍的一样。 监控相机一般都比较小，甚至小于1/3英寸；工业相机稍微大一些，一般1/2英寸到1英寸不等；传统的135相机底片比当前的一般感光芯片都大，36mm×24mm(1.4英寸×0.9英寸)，画面对角线长度为43mm(1.7英寸)，即是1.7英寸的，120中幅相机，其感光面尺寸有三种:45
—工业数字相机篇 机器视觉系统 主讲人：张勇 中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技术分公司 工业摄像机分类 按输出图像信号格式划分n 模拟摄像机 ?PAL （黑白为CCIR ）?NTSC （黑白为EIA ） n 数字摄像机 ?IEEE1394?USB2.0?Camera Link ?GigE 工业摄像机分类按像素排列方式划分 n 面阵摄像机 ?黑白摄像机 ?Bayer 彩色相机 ? 3CCD 彩色相机（分光棱镜） n 线阵摄像机 ?黑白摄像机 ?3Line 彩色摄像机 ? 3CCD 彩色摄像机（分光棱镜） 工业摄像机靶面尺寸和分辨率 靶面尺寸 1’ 2/3’ 1/1.8’ 1/2’ 1/3’ 1/4’ 宽x 高(m m )12.8x 9.68.8x 6.67.18x 5.326.4x 4.84.8x 3.63.6x 2.7 V G A S V G A X G A S X G A U X G A 分辨率 659x 494 782x 582 1034x 779 1392x 10401628x 1236 工业摄像机芯片分类 按芯片类型划分： ?C C D 摄像机?C MO S 摄像机 C C D S e n s o r —全帧转移 Output (Amplifier) Serial readout register ?优点：填充因子(f i l l f a c t o r )可以达到非常高，甚至达到100%。这样S e n s o r 灵敏度非常大。?缺点：由于传输和读出使用的时钟相同，因此S e n s o r 上面的部分曝光时间比下面的长，这会造成S m e a r 现象。为了解决这个问题，必须使用机械快门或闪光灯。
机器视觉工业镜头计算方法（一） 2012年8月1日艾菲特光电 一、机器视觉中工业镜头的计算方式 1、WD 物距工作距离（Work Distance，WD）。 2、FOV 视场视野（Field of View，FOV） 3、DOV 景深（Depth of Field）。 4、Ho:视野的高度 5、Hi:摄像机有效成像面的高度(Hi来代表传感器像面的大小) 6、PMAG:镜头的放大倍数 7、f:镜头的焦距 8、LE:镜头像平面的扩充距离 二、相机和镜头选择技巧 1、相机的主要参数: 感光面积SS（Sensor Size） 2、镜头的主要参数: 焦距FL（Focal Length） 最小物距Dmin（minimum Focal Distance） 3、其他参数: 视野FOV（Field of View） 像素pixel FOVmin=SS（Dmin/FL） 如：SS=6.4mm，Dmin=8in，FL=12mm pixel=640*480 则：FOVmin=6.4（8/12）=4.23mm 4.23/640=0.007mm 如果精度要求为0.01mm，1pixels=0.007mm<0.01mm 结论：可以达到设想的精度 三、工业相机传感器尺寸大小：（单位：mm） (3.2mm×2.4mm)；1/3″：(4.8mm×3.6mm)；1/2″：(6.4mm×4.8mm)； (8.8mm×6.6mm)；1″：(12.8mm×9.6mm)；
四、CCD相机元件的尺寸 型号高度比长度（mm）宽度（mm）对角线（mm）1/6" 4:3 1.73 2.3 2.878 1/4" 4:3 2.4 3.2 4 1/3" 4:3 3.6 4.8 6 1/2" 4:3 4.8 6.4 8 1/1.8" 4:3 5.3 7.2 8.9 2/3" 4:3 6.6 8.8 11 1" 4:3 9.6 12.8 16 4/3" 4:3 13.5 18 22.5 五、线阵传感器尺寸（单位：mm）
机器视觉基础知识详解 随着工业 4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让 更多用户获取机器视觉的相关基础知识， 包括机器视觉技术是如何工作的、 它为什么是实现 流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量， 控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号, 传送给专用的 I 图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信 号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 光源 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、 高度自动化的特点， 可以实现很高的分辨率精度 与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触， 安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主 要区别有: C C D 相机 高題 T 作时闻 工仙『可肖限 不易信息■棗成 人;」和倉理或本不斬上升 不适合齡和措辭境 V 工件 可靠性
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+ 视觉 自动上下料定位的应用: 从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司 VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩 偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人， 机器人收到坐标后运动抓取产 品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时， VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面 玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面， 计算出玩偶中心点坐标，发 送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料， 大大减少人工成本， 大幅提高生产效 率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用: 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对 每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值， 来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的 Drag on Visi on 视觉系统方案，使用两个相机及光源配 合机械设备，达到每次检测双面 8个产品，每分钟检测大约 1500个。当出现产品不良时, 立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。 2把反面玩偶振成正面。 SB 3^ I i- I" 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘 2中，振动盘2作用是把玩偶
《机器视觉入门及应用》 硬件篇 1）相机 按芯片类型：CCD相机、CMOS相机 按扫描方式：隔行扫描相机、逐行扫描相机 按传感器结构特性：线阵相机、面阵相机 1.相机基本参数 ●分辨率：相机每次采集图像的像素点（Pixels），对于数字相机一是直接与光 电传感器的像元数对应的，对于模拟相机则是取决于视屏制式，PAL制为768*576，NTSC制为640*480； ●像素深度：即每个像素数据的位数，一般常用的是8Bit，对于数字工业相机 一般还有10Bit、12Bit等； ●像元尺寸（pixel Size)：像元大小和像元数（分辨率）共同决定了相机机靶面 的大小。目前数字相机像元尺寸一般为3um--10um； ●帧率：相机采集传输图像的速率，对于面阵相机一般为每秒采集的帧数 （Frames/Sec）对于线阵相机为每秒采集的行数（Hz） https://www.doczj.com/doc/aa11964417.html,D相机 CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其他器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换成电荷包，而后在脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。 典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。CCD作为一种功能器件，与真空管相比具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。 3.SMOS相机 CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制集成在一块芯片上。 CMOS相机具有局部像素的编程随机访问的优点，目前，CMOS相机以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围特点在高分辨率和高速场合得到了广泛应用。 4.工业相机与普通相机的区别 A. 工业相机性能可靠易于安装，相机结构紧凑结实不易损坏，连续工作时间长，可以在较差的环境下使用，普通相机是做不到这些的，例如：让普通相机连续工作一天或几天肯定会受不了的；
机器视觉的镜头选择 机器视觉为工业控制系统增加了新的维度，它可以提供装配线上零件的尺寸、位置和方向。而合适的镜头选择对于机器视觉能否发挥应有的作用是非常重要的。 机器视觉在控制工业流程当中的作用越来越重要了，尤其是在机器人引导、目标识别和质量保证等领域。当前优秀的视觉系统已经超出了那些基本功能（例如辨别零件和确定方向）的范畴，还可以提供后续功能的信息，比如将物体从一个位置移至另一个。 对于装配线和大量检测操作中使用的机器人系统，比如汽车生产和检测线，传送带通常是参考。这里，机器人执行两项任务：识别和传送。 在绝大多数机器视觉应用里，光学控制都是非常重要的。机器人视觉系统同样要求极高的可重复性，因此减少抖动提供清晰图像是必要的。 在类似药品工厂这样的大规模单位检测线上，视觉系统必须能够辨识缺陷包、不可读标签和产品缺失。视觉系统必须能够以极高的准确度快速识别和测量方形、圆形和椭圆形物体。提高机器视觉系统的精确度，可以帮助保持统一的包装表面和颜色。对于食品检测系统，产品的尺寸、颜色、密度和形状都需要依靠多元检测才确定。多元机器视觉系统既可以是彩色相机也可以是黑白相机，通常使用结构照明方法建立产品外表和内在结构。 尽管照相机、分析软件和照明对于机器视觉系统都是十分重要的，可能最关键的元件还是成像镜头。系统若想完全发挥其功能，镜头必须要能够满足要求才行。当为控制系统选择镜头的时候，机器视觉集成商应该考虑四个主要因素： ■ 可以检测物体类别和特性； ■ 景深或者焦距； ■ 加载和检测距离； ■ 运行环境。 分析这四个因素，可以针对具体应用确定合适的镜头选择。
主要放大率是指传感器上图像尺寸对于实际物体大小的比例。 物体特性 在为机器视觉系统选择镜头之前，系统集成商必须确定物体和分析环境。这个可视区域叫做无遮挡视场（FOV），它可以使用竖直和水平两个角度进行测量。通常，竖直方向和水平方向尺寸的比例是4：3，这个比例取决于照相机传感器工作区域的尺寸。传感器的大小对于确定无遮挡视场所需要的主要放大率（PMAG）是非常重要的。PMAG是由传感器尺寸与FOV相比得到，是镜头的工作成效。当确定镜头是否合适的时候，这一点需要考虑。 镜头放大率对于不同尺寸芯片照相机匹配镜头相当重要，然而，不要把镜头放大率和显微镜放大率搞混了，后者是由光管长度和实际物镜焦距决定的。而镜头放大率主要考虑的是照相机传感器的尺寸。 系统放大率（SMAG）是监视器尺寸与传感器尺寸的比例与PMAG的乘积结果。它是从物体到监视器图像的总体放大率，也就是整个系统的“工作”结果。考虑物体的屏幕尺寸时，系统放大率是有用的。 物体的特性也很重要。镜头对于物体特征的解析能力依赖于特征的对比是否强烈。确定系统解析度、或者物体最小更解析特征的方法，可以使用诸如伦奇刻线法这样的解像力方法。这些刻线法以线耦（等宽度的一条黑线和一条白线）来决定特征。其他的解像力方法还可以用圆圈和点状网格。 镜头在指定光线条件下辨识特定宽度的线耦或者点距的能力，决定了它的解析度。解析度通常被模块转换功能（MTF）以图像的方式显示出来。