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机器视觉系统虽然发展了这么多年,但很多人认识机器视觉系统的工业镜头或工业相机还是用民用数码相机的概念来直接套用,造成认知误差,甚至导致项目或研究因为硬件的选型不合适而失败,走了很多弯路,浪费财力、物力、精力耽搁时间。
机器视觉系统目前已成为实现工业自动化和智能化的核心关键点之一,尤其在中国,科技发展日新月异,机器视觉行业伴随制造业的强势崛起,受到各行业的广泛关注和充分的工业应用,所以机器视觉系统的工业镜头的相关专业术语我们不得不了解。
今天就由康耐德来给大家介绍一下工业镜头的16个专业术语!
指主光线平行于镜头光学轴的光学系统。而光从物体朝向镜头发出,与光学轴保持平行,甚至在轴外同样如此,则称为物体侧远心光学系统。光从镜头朝向影像,与与光学轴保持平行,甚至在轴外同样如此,则称为影像侧远心光学系统。
远心镜头指主光线与镜头光源平行的镜头。有物体侧的远心,成像侧的远心,两侧的远心行头等方式。
·通常的镜头
主光线与镜头光轴有角度,因此工件上下移动时,像的大小有变化。
·两方远心镜头
主物方,像方均为主光线与光轴平行
光圈可变,可以得到高的景深,比物方远心境头更能得到稳定的像
最适合于测量用图像处理光学系统,但是大型化成本高
·物方远心境头
只是物方主光线与镜头主轴平行
工件上下变化,图像的大小基本不会变化
使用同轴落射照明时的必要条件,小型化亦可对应
·像方远心境头
只是像方主光线与镜头光轴平行
相机侧即使有安装个体差,也可以吸收摄影倍率的变化
用于色偏移补偿,摄像机本应都采用这种镜头
优点:更小的尺寸。减少镜头数量,可降低成本。
缺点:上下移动物体表面时,会改变物体尺寸或位置。
优点:上下移动物体表面时,不会改变物体尺寸或位置。使用同轴照明时。可使用更小的尺寸。
缺点:未使用同轴照明时,大于标准镜头的尺寸。
优点:与MML相似,但镜头凸缘后端的尺寸出现极大差异时,会改善精确度。
缺点:与MML相似,但成本比MML更高。
Telecentricity是指物体的倍率误差。倍率误差越小,Telecentricity越高。Telecentricity有各种不同的用途,在镜头使用前,把握Telecentricity很重要。远心镜头的主光线与镜头的光轴平行,Telecentricity不好,远心镜头的使用效果就不好;Telecentricity可以用下图进行简单的确认。
光学系能力的尺度,表示黑白格状图案通过镜头观察时,1mm中可以分辨观察到黑白条纹的最多对数。分辨率为两点间在无法识别前,能靠近的最近距离测量值,例如1μm的分辨率代表两点间在无法识别前,能靠近的最近距离为1μm。以下为根据镜头的无相差光衍射情况计算理论分辨率的公式。
分辩力指黑白网线图镜头里影像内1mm面积,可识别的黑白两色条纹数。分辨力的单位为线条/mm,例如100线条/mm代表可识别黑白间距1/100mm(10μm)。黑白线条的宽度为1/200mm(5μm)。
实际边长的歪曲形状与理想的形状的百分比算出的值。
孔径效率为使用镜头拍摄均匀亮度的物体时,成像盘光学轴与四周区域之间的亮度差异,单位为百分比(%),假设中央亮度为100,为镜头的光学特征之一。
宽度里的黑白水平线总条数,相当于电视机屏幕垂直高度的高度值。屏幕的垂直与水平长度比率通常为3:4,因此水平宽度里的总条数为3/4。电视机水平分辨率为240TV条线,电视机屏幕水平宽度的总条数为320条线。测量镜头的分辨率时,一组黑色与白色线条应视为一条线,但是在电视机分辨率线条方面,一组视为2TV线条。
失真为光学轴外的直型物体,呈现曲线时的镜头像差。镜头失真也称为镜头畸变,即光学透镜固有的透视失真的总称,可分为枕形失真和桶形失真,直线朝向中心的失真情况为枕形失真(Pincushion Distortion),向外扩张的失真称为桶形失真(Barrel Distortion)。如下图示:
在镜头光学统中,形成影像的位置与影像放大倍率随光线波长的不同而不同。不同波长的光线有不同的颜色,这叫做色彩失真。光学轴上的失真叫做色彩失真。放大倍率的差异则叫做放大倍率色彩失真。
工作距离指镜头第一个工作面到被测物体的距离。
TV屏幕上的影像失真。数值越接近零,牲能越高。
遮蔽为使用镜头与CCD-TV镜头拍摄均匀亮度的物体时,电视机屏幕中央与边缘之间的亮度差异,单位为百分比(%)。通常使用受光组件与CCD组件的功率比计算此百分比。遮蔽意指镜头与TV镜头的整体表现,可使用远心光学系统以缩小遮蔽的情况。
OI指物体到结像平面的距离。
焦距为光学系统的主光点到焦点的距离。从最后一片镜头的顶点到后焦点的距离,为后焦距。从第一片镜头的顶点到前焦点的距离,为前焦距。
机器视觉技术为工业发展带来了革命性的变化,它通过模拟人眼的功能,使得机器能够自动接收和处理图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动。以下是机器视觉为工业发展带来的几个主要影响:
在高精密加工过程中,机器视觉技术主要扮演了检测与控制的双重角色。一方面,通过高精度的图像捕捉和处理,机器视觉技术能够实现对加工工件的微米甚至纳米级检测。一方面,通过高精度的图像捕捉和处理,机器视觉技术能够实现对加工工件的微米甚至纳米级检测。
在现代自动化流水线生产中,机器视觉系统正发挥着越来越重要的作用,特别是在零件正反面识别与定位方面。这一技术的应用,不仅极大地提高了生产效率,还确保了产品质量的稳定性。
基于机器视觉的表面缺陷检测系统虽然已经在多个领域取得了显著成果,但仍面临一系列问题和难点,尤其是在线检测环境中。
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