機器視覺系統非常復雜。即使在最簡單的系統中,硬件和軟件也可以協同工作以產生結果。盡管有許多重要組成部分,但其中一個突出:鏡頭。

如果沒有光學科學的幫助,今天的精確機器視覺應用將是不可能的。自從望遠鏡和眼鏡誕生以來,光學科學一直在不懈地發展,現在已經支持高端電子成像。

該鏡頭至關重要,因為它可以捕獲最終將由軟件重新創建的數據。它可以定位圖像特征,保持焦點并最大化對比度。但是,它在各種規格下運行,必須對其進行優化以實現最佳性能。

其中一些包括:

視場:在視場是由透鏡成像的物體區域。系統必須檢查的所有功能都應包含在FOV中。在涉及測量和對齊的應用中,視場以校準后的對象位置的固定幾何形狀顯示圖像。

工作距離:鏡頭到物體的距離。

景深:景深是可以完全聚焦的最大物體深度。它還可以確定在保持可接受的聚焦水平的同時可以改變多少工作距離。

傳感器大小:傳感器大小決定了傳感器的活動區域。通常在水平尺寸上進行測量。傳感器尺寸和視場之間的比率是主要放大倍率。通常,傳感器越大,圖像越好。

分辨率:分辨率描述了視覺系統詳細復制對象的能力。較小的傳感器無法區分物體的精細細節。甚至必須使用具有適當縮放比例和分離度的大型,復雜傳感器來區分對象。

對比和過濾

對比度是在圖像的白色和黑色部分之間的強度的分離。兩者之間的差異越大,對比度越高。即使在傳感器,位置和焦距都不變的情況下,正確的鏡頭也可以增強對比度。

增加對比度的一種方法是顏色過濾。許多基本傳感器和鏡頭可能非常適合特定的工業應用,但在顏色之間僅顯示出細微的差異。添加適當顏色的濾鏡(例如,主要針對這些顏色的對象是紅色或綠色),可以提高對比度并補償環境光的變化。

衍射與失真

也稱為鏡頭模糊,衍射會降低高空間頻率下的對比度,從而降低圖像質量。理想鏡頭行為與實際鏡頭行為之間的鴻溝稱為像差?；兪且环N特殊的像差,會導致整個圖像的倍率差異。某些視覺系統可以使用軟件來彌補此問題。