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机器视觉光学镜头-视觉光学镜头-瑞利光学(查看)

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机器视觉中光学镜头的结构介绍与性能指标

在机器视觉系统中,有一个重要的关键部件,直接影响着成像的效果,对算法的实现和效果起着决定性的作用,这就是光学镜头。

光学镜头从焦距上可以区分为短、中、长三种焦段的镜头;从视场大小来区分的话,可以分为广角、标准、远摄镜头;光学镜头从在结构上分为固定光圈定焦镜头,手动光圈定焦镜头,自动光圈定焦镜头,手动变焦镜头、自动变焦镜头,自动光圈电动变焦镜头,电动三可变(光圈、焦距、聚焦均可变)镜头等;在焦距上可分为短焦镜头、中焦镜头,长焦镜头;下面,瑞丽光学为您讲解一下光学镜头的性能指标。

1、光谱特性

光学镜头的光谱特性主要指镜头对各波段光线的透过率特性。在部分机器视觉应用系统中,要求图像的颜色应与成像目标的颜色具有较高的一致性。因此希望各波段透过光学镜头时,除总强度有一定损失外,其光谱组成并不发生改变。

2、视场角

镜头的视场角决定了图像传感器成像的空间范围,它与光学镜头的焦距有关。当CCD器件尺寸一定时,焦距越长,其视场角越小。

3、分辨率

镜头的分辨率一般用镜头对黑白相间的线条密度的分辨极限来描述,即:以单位长度内可以分辨的线条数N来表示。

4、焦距

焦距是光学镜头的重要参数,通常用f来表示。镜头的焦距决定了成像目标在图像传感器上图像的大小。当采用不同焦距的光学镜头对同一目标成像时,镜头的焦距越大,所得到的像也就越大;另一方面,焦距直接与镜头的视场角相关。一般短焦距镜头具有较大的视场角,长焦距镜头的视场角较小。

影响光学镜头光谱特性的主要因素为:膜层的干涉特性和玻璃材料的吸收特性。在机器视觉系统中,为了充分利用镜头的分辨率,镜头的光谱特性应与使用条件相匹配。即:要求镜头高分辨率的光线应与照明波长、CCD器件接受波长相匹配,并使光学镜头对该波长的光线透过率尽可能的提高。

深圳瑞丽光学有限公司有着多年的机器视觉行业经验,在机器视觉的应用领域上积累了丰富的经验,有着不少成功的案例和解决方案,瑞丽光学一直以来致力于机器视觉产品的生产、开发、应用以及销售,为客户提供整体机器视觉解决方案及服务,把机器视觉技术应用到智能生产中。


机器视觉系统集成发展的现状和前景

     机器视觉系统集成是一门学科,随着新成像技术的不断发展,这门学科的发展势头依然强劲;近年来,机器视觉行业在全球范围内实现了创纪录的增长,零部件在3D制导与计量、光谱图像分析、高速检测、深度学习等前沿应用领域的可用性和能力不断增强。  

      机器视觉系统集成是一门学科,随着新成像技术的不断发展,这门学科的发展势头依然强劲。

  自从35年前广泛使用的商业组件被引入以来,熟练地将机器视觉集成到自动化应用程序中一直是该技术成功的关键因素。近年来,机器视觉行业在全球范围内实现了创纪录的增长,零部件在3D制导与计量、光谱图像分析、高速检测、深度学习等前沿应用领域的可用性和能力不断增强。在为工业用户提供成功和可靠的机器视觉系统解决方案方面,称职的机器视觉集成商——无论是集成公司还是工程团队中的个人——比以往任何时候都扮演着重要的角色。

  一、集成与易用性:

  首先要了解机器视觉集成任务和业务的主要目的。也就是说,减轻最终用户的应用程序风险。总的来说,机器视觉技术的实现技术还没有像PLC、运动控制甚至机器人技术那样被整个工业工程界广泛理解。聘请具有机器视觉技术经验的集成商,从根本上有助于确保项目的最终成功和可靠性。

  不过,对不需要集成的机器视觉系统的需求肯定很高。机器视觉应用的易用性一直是用户的痛点,也是市场上组件和软件制造商的目标。在20世纪80年代中期,许多机器视觉组件开始出现,它们不需要低级编程,并且具有用户界面,这使得工具的配置更加容易。20世纪90年代智能相机技术的爆式发展巩固了机器视觉的易用性。其结果是:许多要求较低的机器视觉应用程序可以使用只需要很少配置甚至不需要配置的组件来解决。最近发布或引入了一些新组件,声称可以消除某些应用程序的机器视觉任务的粗略配置。

  尽管如此,机器视觉集成业务已经蓬勃发展。随着机器视觉组件行业最近以创纪录的水平增长,机器视觉集成行业似乎也出现了显著增长(不过,有趣的是,由于市场上很少收集到机器视觉集成方面的硬数据)。

  对集成服务的一些持续需求,甚至包括所谓的易于使用的组件,是机器视觉实现的基本性质,这需要有关光学和照明等方面的高知识,这对标准工业工程学科中不常见的应用领域具有挑战性。但是,机器视觉集成服务需求的持续增长,很大程度上是由于工业内部对需要使用端机器视觉技术的具挑战性的应用程序的实现的持续和不断扩大的需求。

  二、不断变革:

  在过去的10到15年中,机器视觉系统集成已经成为一种非常复杂的工程服务。成功的集成公司虽然可能继续为更常见的任务配置更简单的组件而提供服务,但它们经常处理以前尚未实现的高度复杂的自动化应用程序。现在的系统集成对于综合性技术的要求也越来越高,一个合格机器视觉集成商的先决条件包括:

  1)能够对各种基于PC、嵌入式计算机或板级软件库进行编程,以执行最复杂的机器视觉图像采集、处理和分析算法和任务;

  2)了解各种成像技术、相机和传感器;

  3)在复杂和专门的光学和照明元件的选择、设计和实现方面具有广泛的能力,机器视觉系统光学镜头,以及在先进机器视觉成像系统的规范和使用方面具有广泛的专业知识。

不断发展的技术使新的应用程序得以应用,并推动了对合格系统集成的需求

  此外,机器视觉集成商已经调整了商业模式,成为完整自动化系统的提供商,提供涉及机器视觉技术的解决方案的设计和集成,而不是仅安装机器视觉组件。要求苛刻的应用程序成功的关键包括控制零件,提供灵活的处理选项,操纵摄像机和照明方向,视觉光学镜头,协调自动化控制和连接外部设备的能力。对通信的额外需求 – 例如与工业物联网(IIoT)和工业4.0相关的通信 – 决定了与机器视觉解决方案相关的进一步集成技能。

  三、新技术:

  机器视觉技术的快速发展使得大量新应用成为可能,同时也有助于推动当今机器视觉集成商的需求和技术能力。

  首先,考虑3D成像:更容易获得捕获视野的3D信息的机器视觉组件。这些设备在成像方法和实现技术方面差异很大。集成商可以将这些设备应用于各种应用,包括高精度表面分析、3D零件和特征测量,以及使用3D图像数据进行检查,而不是2D灰度信息。还有新推出的机器人视觉引导,在机器人导引中,随机的产品甚至是混合的、随机堆积的产品都可以被夹持器挑出并抓取。

  其次,高光谱和多光谱成像是一项相对较新的技术。这些摄像机收集单个场景的多个(有时是数百个)图像,每个图像具有不同的窄带宽光谱信息。在熟悉该技术的集成商手中,可以在线完成材料离散光谱分析甚至化学成分的应用。食品,制药和回收等许多行业都可以从这种检测能力中受益。

  第三,许多工业应用需要高速成像和处理。线扫描是一种在高分辨率下实现更高成像速率的常用技术,但这些组件的集成可能比普通区域成像应用更复杂。同样,高速成像和处理是需要熟练集成的任务。

  最后,深度学习变得越来越受欢迎。虽然机器视觉并不是全新的,但机器学习及其新的实现深度学习是该行业的新流行语。这项技术在许多应用领域显示了巨大的潜力,但是它需要一个熟练的集成人员来确定特定任务的深度学习的可行性和实现参数。

  四、前景:

  可以说,机器视觉集成已经发展起来,机器视觉光学镜头,就像整个机器视觉行业一样。在不断扩大的应用基础上提供端的解决方案,机器视觉集成具有广阔的前景。

  精明的终端用户需要接受的是,机器视觉市场一直是,并将继续是,他是技术和能力方面的应用结合体。无论什么情况,系统集成商都将视觉行业的守门人,他们将不断提高自己,并向最终用户交付真正成功和可靠的机器视觉解决方案。


    一、镜头像圈:

  像圈(image circle)是指入射光线通过镜头后,在焦平面上呈现出的圆形的明亮清晰的影像幅面,也称像面大小。镜头像圈由镜头光学结构决定,机器视觉光学镜头设计,一旦设计完成,其对应的像圈就确定了。

  在机器视觉中,由于感光器件为相机芯片,芯片尺寸即为成像靶面大小。由于镜头像圈为圆形,相机靶面为长方形,因此镜头与相机搭配时,必须使镜头的像圈直径≥相机靶面的对角线长度(如右图所示)。否则,相机靶面的四角会形成暗区(如左图所示)从而影响成像质量,这种现象称为渐晕。

  如CMOSIS CMV2000芯片,对角线长度为12.8mm. 若镜头的像圈为Ф11mm(厂家或表述为:镜头大兼容芯片尺寸为2/3'), 那此款镜头搭配使用该芯片的相机时,就会出现渐晕。

      二、工作距离:

  工作距离(WD)是指镜头下端机械面到物体的距离。

     三、物像距离:

  物像距离(O/I)是指物平面到相机芯片间的距离。

  物像距离=工作距离+镜头本体长度+法兰距。

  其中对于常见的C口镜头和相机,法兰距为17.526mm。

  在机器视觉行业中,许多镜头设计时为了保证成像质量,工作距离通常为一个固定值或一个较窄的范围。如远心镜头,作为行业标准的工作距离是40mm、65mm、110mm。

  因此在实际项目中,建议进行设备机械设计前应先考虑视觉系统,使镜头工作距离的选择不受机械空间的限制,从而在保证佳的光学性能的同时降低成本。否则可能因为一个特殊的工作距离要求,导致选型十分困难,不得不定制镜头。

  在线阵项目中,由于各相机厂商定义的法兰距不同(如同样是M72*0.75接口,法兰距可能为6.56mm, 9.4mm, 12mm, 19.55mm等), 且线阵镜头通常需搭配很长的转接环,此时物像距离对于选型而言变得更有意义。因此作为专业的机器视觉从业者,我们与客户沟通时,需要正确判断客户所描述的空间是指工作距离还是物像距离。


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