机器视觉工业缺陷检测的那些事(三、镜头)
目录
机器视觉工业缺陷检测的那些事(三)
3、镜头的选择
(1)镜头的接口
C接口和CS接口的区别:
(2)工业镜头的基本参
<1> 视场(Field of view,即FOV,也叫视野范围)
<2> 工作距离(Working Distance,即WD)
<3> 分辨率
<4> 景深(Depth of view,即DOF)
<5> 焦距(f)
<6> 光圈与F值
<8> 感光芯片尺寸
<9> 光学放大倍数
(3)镜头的分类
按光学放大倍率及焦距划分:
a、显微镜: 体视显微镜、生物显微镜、金相显微镜、测量显微镜
b、常规镜头:
c、特殊镜头:
按其它性能划分:
固定焦距镜头;
变焦镜头:
不同接口方式的镜头:
各种镜头常用配件:
远心镜头特性
远心镜头与普通镜头对比
工业镜头的选择要点:
典型的选型案例:
案例一:
案例二:
常用的工业镜头品牌:
快门速度计算:
4. 图像采集卡
图像采集卡的主要功能:
模拟量图像采集卡:
数字量图像采集卡:
5.视觉处理器
【耐心和恒心总会得到报酬的。】
机器视觉工业缺陷检测的那些事(三)
3、镜头的选择
工业相机镜头由多个透镜、可变(亮度)光圈和对焦环组成。如下图所示,在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(有些镜头有固定调节系统)。
(1)镜头的接口
镜头的接口尺寸是有国际标准的,共有三种接口型式,即F型、C型、CS型,其他有M42、莱卡、哈苏、AK。F型接口是通用型接口,一般适用于焦距大于25mm的镜头;而当物镜的焦距约小于25mm时,因物镜的尺寸不大,便采用C型或CS型接口。
C接口和CS接口的区别:
①C与CS接口的区别在于镜头与摄像机接触面至镜头焦平面(摄像机 CCD光电感应器应处的位置)的距离不同,C型接口此距离为17.526mm,CS型接口此距离为12.5mm。
② C型镜头与C型摄像机,CS型镜头与CS型摄像机可以配合使用。C型镜头与CS型摄像机之间增加一个 5mm的C/CS转接环可以配合使用。CS型镜头与C型摄像机无法配合使用。
(2)工业镜头的基本参
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。
<1> 视场(Field of view,即FOV,也叫视野范围)
视场(Field of view,即FOV,也叫视野范围):指观测物体的可视范围,也就是充满相机采集芯片的物体部分。(视场范围是选型中必须要了解的)
Y=f*tanθ,Y:像的大小,f:焦距,θ:半画角
θ=2tan-1*y/2f
例:1/2寸摄像机配12.5mm镜头时画面横向的视场面是:
θ=2tan-1*6.4/2*12.5=28.72
<2> 工作距离(Working Distance,即WD)
工作距离(Working Distance,即WD):指从镜头前部到受检验物体的距离。即清晰成像的表面距离(选型必须要了解的问题,工作距离是否可调?包括是否有安装空间等)。
<3> 分辨率
分辨率:图像系统可以测到的受检验物体上的最小可分辨特征尺寸。在多数情况下,视野越小,分辨率越好。(在实际选择镜头时,镜头尺寸不能小于相机芯片尺寸,一定要要大于或等于相机芯片尺寸)
影响分辨率的主要因素:镜头结构、材质、加工精度等。
其它因素:
镜头光圈越大,分辨率越高;
光波长度,波长越短分辨率越高;
同档次的固定焦距镜头比变焦镜头分辨率高;
短焦镜头一般边缘分辨率比中心低;长焦镜头一般中心比边缘分辨率低。
<4> 景深(Depth of view,即DOF)
景深(Depth of view,即DOF):物体离最佳焦点较近或较远时,镜头保持所需分辨率的能力(需要了解客户对景深是否有特殊要求?)
景深和镜头的焦距、光圈、物距有关:
光圈越小,景深越大;
拍摄距离越大,景深越大;
焦距越短,景深越大。
<5> 焦距(f)
焦距(f):是光学系统中衡量光的聚集或发散的度量方式,指从透镜的光心到光聚集之焦点的距离。亦是照相机中,从镜片中心到底片或CCD等成像平面的距离。(需要记住的重要公式)
f = {工作距离/视野范围长边(或短边)}*CCD长边(或短)
焦距大小的影响情况:
焦距越小,景深越大;焦距越小,畸变越大;焦距越小,渐晕现象越严重,使像差边缘的照度降低。
===============================================================================
像差是影响图像质量的重要方面,常见的像差有如下六种:球差、慧差、像散、场曲、畸变、色差。
===============================================================================
<6> 光圈与F值
光圈是一个用来控制镜头通光量装置,它通常是在镜头内。表达光圈大小我们是用F值,如f1.4,f2,f2.8。
<8> 感光芯片尺寸
相机感光芯片的有效区域尺寸,一般指水平尺寸。这个参数对于决定合适的镜头缩放比例以获取想要的视场非常重要。镜头主要缩放比例 (PMAG) 由感光芯片的尺寸和视场的比率来定义。虽然基本参数包括感光芯片的尺寸和视场,但PMAG却不属于基本参数。
<9> 光学放大倍数
用于计算主要缩放比例的公式如下:
PMAG = CCD Size / FOV
显示放大倍数:
显示放大倍率在显微中应用非常广泛,被测物体的显示放大倍率取决于三个因素:镜头光学倍率、工业相机感光芯片的尺寸(靶面大小)、显示器尺寸。
显示放大倍率=镜头光学倍率×显示器尺寸×25.4/耙面对角线尺寸。
工业镜头各参数间相互影响关系:
光圈大小的影响情况:
光圈越大,图像亮度越高;景深越小;分辨率越高;
像场中央与边缘:
一般像场中心较边缘分辨率高;像场中心较边缘光场照度高。
光波长度的影响:
在相同的工业相机及镜头参数条件下,照明光源的光波波长越短,得到的图像的分辨力越高。所以在需要精密尺寸及位置测量的视觉系统中,尽量采用短波长的单色光作为照明光源,对提高系统精度有很大的作用。
(3)镜头的分类
为了适应不同的应用场合,镜头有多种类型,从不同的角度,就有不同的划分方法:
按光学放大倍率及焦距划分:
a、显微镜: 体视显微镜、生物显微镜、金相显微镜、测量显微镜
b、常规镜头:
- 鱼眼镜头:6-16mm
- 超广角镜头:17-21mm
- 广角镜头:24-35mm
- 标准镜头:45-75mm
- 长焦镜头:150-300mm
- 超长焦镜头:300mm以上
c、特殊镜头:
- 微距镜头
- 远距镜头
- 远心镜头
- 红外镜头
- 紫外镜头
按其它性能划分:
固定焦距镜头;
变焦镜头:
- 自动变焦
- 手动变焦
不同接口方式的镜头:
- C接口(后截距17.526mm)
- CS接口(后截距12.5mm)
- F接口(尼康口)
- M42
- 其它:哈苏、徕卡、AK
各种镜头常用配件:
- 近拍接圈
- 偏振镜
- 滤色片
- UV镜
- 雷登镜
- 增温镜
- 各色滤镜
- 带通滤镜
- 增倍镜
- 分光镜
- 棱镜
===============================================================================
远心镜头特性
远心镜头(Telecentric lens),主要是为纠正传统镜头的视差而特殊设计的镜头,它可以在一定的物距范围内,使得到的图像放大倍率不会随物距的变化而变化,这对被测物不在同一物面上的情况是非常重要的应用。此外,远心镜头(Telecentric lens)相比普通镜头,还具有低畸变,高景深,高分辨力等特性 。远心镜头由于其特有的平行光路设计一直为对镜头畸变要求很高的机器视觉应用场合所青睐,广泛应用于半导体、机械零部件,科研、激光测径,印钞等相关行业,主要完成精密测量、定位等工作任务。
1.远心特性 非远心镜头下图光学系统无法确保视场内一致的放大率,于是总会造成测量精度的下降。
2.低畸变特性 大多数精确测量的场合需要对微小畸变进行标定,优秀的远心镜头厂家采集精确的灰度图像并进行精确分析以测量畸变,使得远心镜头的畸变如此微小,更真实的还原图像。
3.高景深范围和高解析度过小的景深会引起对比度的下降,结果会降低分辨力。远心镜头具有高的景深范围和解析度,满足各种不同的测试要求。
远心镜头与普通镜头对比
远心工业镜头主要是为纠正传统工业镜头的视差而特殊设计的镜头,它可以在一定的物距范围内,使得到的图像放大倍率不会随物距的变化而变化,这对被测物不在同一物面上的情况是非常重要的应用。
普通工业镜头目标物体越靠近镜头(工作距离越短),所成的像就越大。在使用普通镜头进行尺寸测量时,会存在如下问题:
1)由于被测量物体不在同一个测量平面,而造成放大倍率的不同;
2)镜头畸变大
3)视差也就是当物距变大时,对物体的放大倍数也改变;
4)镜头的解析度不高;
5)由于视觉光源的几何特性,而造成的图像边缘位置的不确定性。
而远心镜头就可以有效解决普通镜头存在的上述问题,而且没有此性质的判断误差,因此可用在高精度测量、度量计量等方面。远心镜头是一种高端的工业镜头,通常有比较出众的像质,特别适合于尺寸测量的应用。
无论何处,在特定的工作距离,重新调焦后会有相同的放大倍率,因为远心镜头的最大视场范围直接与镜头的光栏接近程度有关,镜头尺寸越大,需要的现场就越大。远心测量镜头能提供优越的影像质素,畸变比传统定焦镜头小,这种光学设计令影像面更对称,可配合软件进行精密测量。
普通镜头优点:成本低,实用,用途广。
普通镜头缺点:放大倍率会有变化,有视差。
普通镜头应用:大物体成像。
远心镜头的优点:放大倍数恒定,不随景深变化而变化,无视差。
远心镜头的缺点:成本高,尺寸大,重量重。
远心镜头的应用:度量衡方面,基于CCD方面的测量,微晶学
===============================================================================
工业镜头的选择要点:
对镜头的选择,我们首先必须先确定客户需求:
1、视野范围、光学放大倍数及期望的工作距离:在选择镜头时,我们会选择比被测物体视野稍大一点的镜头,以有利于运动控制。
2、景深要求:对于对景深有要求的项目,尽可能使用小的光圈;在选择放大倍率的镜头时,在项目许可下尽可能选用低倍率镜头。如果项目要求比较苛刻时,倾向选择高景深的尖端镜头。
3、芯片大小和相机接口:例如2/3’’镜头支持最大的工业相机耙面为2/3’’,它是不能支持1英寸以上的工业相机。
4、注意与光源的配合,选配合适的镜头 。
5、可安装空间:在方案可选择情况下,让客户更改设备尺寸是不现实的。
典型的选型案例:
案例一:
案例二:
常用的工业镜头品牌:
快门速度计算:
假设速度是 0.5m/s, sensor 为 640*480 的分辨率,视场为4.2*3mm,
则有:4.2mm/640=0.00656mm ,3mm/480=0.00625mm,取最小的像素当量,此时的当量为一个像素=0.000625mm。
当物体在快门时间内的运动大于 1.5 个像素时可以认为会出现拖影,因此要不出现拖影则:
t(快门)小于或者等于 0.00625mm*1.5/0.5m/s=0.00001875s。
t=像素当量 x1.5(指定的常数)/运动速度。
像元尺寸=CCD 长/水平方向分辨率(或者 CCD 宽/垂直方向分辨率)。
一般长的方向对着视野长的方向,宽的方向对视野短的方向。
===============================================================================
4. 图像采集卡
图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等等。
比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如,可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。
图像采集卡的主要功能:
- A/D转换
- 图像传输
- 图像采集控制
- 图像处理(FPGA、DSP)
模拟量图像采集卡:
- 标准视频信号采集: PAL、NTSC
- 非标准视频信号采集
数字量图像采集卡:
- IEEE1394卡
- RS-644 LVDS
- Channel Link LVDS
- Camera Link LVDS
- 千兆网图像传输卡/传输器
5.视觉处理器
视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时,采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集卡可以快速传输图像到存储器,而且计算机也快多了,所以现在视觉处理器用的较少了。
===============================================================================
【若有转载,须注明出处!!!】
【耐心和恒心总会得到报酬的。】
机器视觉工业缺陷检测的那些事(三、镜头)相关推荐
- 机器视觉工业缺陷检测的那些事(四、常用算法与库)
机器视觉工业缺陷检测的那些事(四.常用算法与库) 目录 机器视觉工业缺陷检测的那些事(四) 二.算法(预处理算法.检测算法) 常用的图像处理算法: 1.图像变换:(空域和频域.几何变换.色度变换.尺度 ...
- 机器视觉工业缺陷检测的那些事(二、相机)
目录 机器视觉工业缺陷检测的那些事(二) 2.相机的选择 (1)工业数字相机的分类: (2)相机的主要参数 ①分辨率 ②速度(帧频/行频) ⑥像元深度 (3)工业数字摄像机主要接口类型 CCD和COM ...
- 机器视觉工业缺陷检测的那些事(一、光源)
目录 机器视觉工业缺陷检测的那些事(一) 一.硬件选型 1.光源的选择 (1)光源可分为可见光和不可见光. (2)按照射方式不同可分为背向照明.前向照明.结构光和频闪光照明等. (3)按照照明方式可分 ...
- 机器视觉工业缺陷检测(光源,相机,镜头,算法)
向AI转型的程序员都关注了这个号
- 机器视觉之缺陷检测的光源
目录 机器视觉工业缺陷检测的那些事(一) 一.硬件选型 1.光源的选择 (1)光源可分为可见光和不可见光. (2)按照射方式不同可分为背向照明.前向照明.结构光和频闪光照明等. (3)按照照明方式可分 ...
- 与时代共振,AI助力工业缺陷检测
[ 摘要 ]由于深度学习强大的特征提取能力,代替了人工目检和传统的机器视觉,成为了工业缺陷检测的新利器.然而,基于深度学习的语义分割技术在工业缺陷检测领域的应用仍具有挑战性.本文先对比自然场景下的语义 ...
- 基于机器视觉的缺陷检测汽车零部件
https://www.toutiao.com/a6713860404323287566/ 基于机器视觉的缺陷检测汽车零部件 1. 缺陷检测的意义 汽车行业是支撑我国实体经济发展的重点行业,目前我国是 ...
- 「 工业缺陷检测深度学习方法」最新2022研究综述
作者丨专知 来源丨专知 编辑丨极市平台 导读 基于深度学习的工业缺陷检测方法在各种生产与运维场景中扮演着重要角色.本文将对工业缺陷检测的任务定义.难点.挑战.主流方法.公共数据集及评价指标等进行全面归 ...
- 工业缺陷检测工程实践综述
文章目录 摘要 1.主要难点 2.场景分析 3.缺陷归纳 4.可行性分析 5.数据的四大难点 5.1.数据难分 5.2.多样性不够 5.3.样本不平衡 5.4.数据脏 6.数据生成 7.场景VS数据 ...
最新文章
- python批量清除一个列表中的某个内容,filter和lambda结合使用的方法
- yii2 java_YII2 自定义日志路径
- 扫盲,为什么分布式一定要有Redis?
- 返回一个二维整数数组最大子数组的和
- 小皮面板有php环境吗,体验phpStudy小皮面板创建LAMP/LNMP系统和建站图文
- 深入浅出MFC学习笔记
- Green Deep Learning:NLP在大模型之外的另一种思路!
- 数据库无响应(hang住)故障处理思路和方法
- 【优化算法】差分松鼠搜索优化算法(DSSA)【含Matlab源码 1330期】
- 图论的应用 计算机,图论的应用计算机技术与科学毕业论文.doc
- 腾讯翻译君API使用笔记
- ERP项目组成员及各项目组职责
- cos和sin转换公式
- 计算机休眠下睡眠的不同点是什么,电脑休眠和睡眠的区别
- how the sold to party and ship to party determined in IDOC#
- 数据压缩作业:清音、浊音、爆破音频谱分析
- java中average方法_Java中的IntStream average()方法
- java调用百度Ocr识别以及报错SDK108的解决办法
- 抖快齐聚短剧战场,是加重“同质化”还是搅动“视频格局”?
- .csd文件怎么读?--CMU_MOSI_Opinion_Labels.csd
热门文章
- java checksum 校检和,java checksum
- 二进制与十进制、八进制、十六进制相互转换,八进制与十六进制以二进制为跳板转换(8421法则)
- web常见页面错误代码及介绍
- 柚子快报 APP 拼多多助力
- Java中国人、北京人和美国人
- excel自动排班表_中建最新版施工计划进度横道图,一键自动生成,横道图从此不用愁...
- (一)、HTTP分块传输(chunked)
- 《小说朗读器》采集功能升级
- 计算机控制相机,Helicon Remote(电脑控制相机软件) V3.9.7 官方最新版
- 用与球形粒子散射的MIE解