机器视觉系统中工业镜头的重要性

机器视觉系统中工业镜头的重要性当今时代科学技术飞速发展，工业革命已经不再停留在简单的工业化发展水平了。随着人类生活需求的不断提高，对科技的探索和追求越来越深入，在工业自动化领域已经开始步入了“机器人时代”，工业检测领域、药品检测、制造全程监控安全监控、高精度测量、识别定位等，已经实现了机器视觉的应用。运用工业镜头与工业相机的结合，大大提高了工业制造的效率和效果。

工业镜头是机器视觉领域的眼睛，从检测的物品开始，就一直扮演眼睛的角色，反馈检测情况给工业相机，工业镜头是高性能分辨率的镜头，采用超低失真设计技术，减低了畸变率，能够更加真实的反映图像效果。因为失真技术可以有效的减低透镜的反光损失，减少眩光，增大反差，有效改善色彩还原性，提高图像的清晰度。

工业镜头根据检测要求和测量物体的不同分为长焦、短焦、变焦镜头；根据镜头的倍率来分，又可以分为定倍镜头、手动变倍、手动微调、定格定倍变倍、电动变倍镜头；根据分辨率的不同又可以分为五百万像素、一千像素镜头。还有一种镜头采用的了独有的平行光路设计技术，具有高分辨率、大景深、低畸变的特点。此类镜头就是远心镜头，满足了机器视觉中对镜头畸变的高要求。

工业镜头的出现，极大的加快了机器时代的步伐。机器视觉取代高难度的人工视觉，有效的保障了人类的利益和安全。在人工无法正常工作的特殊环境里，都可以采用机器视觉科技去实现，打开了新的科技领域。在未来的工业发展历程中，机器视觉技术将逐步取代人工作业，降低人工成本，提高工作效率。

TEO迪奥小编表示机器视觉的发展与工业镜头的不断更新有莫大的联系，工业镜头要面对的问题还有很多，比如在远距离、光线弱的情况下，要克服镜头能否准确抓取目标，也要克服机器视觉器件的限制，镜头检测技术要提高到在各种背景下都能够精准检测的水平，要进一步提高到“人工智能”。

机器视觉检测系统简述及系统构成

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

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。

机器视觉系统概述.

2 机器视觉系统概述 2.1 机器视觉的概念 美国制造工程师协会（SME Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 工业线扫描相机系统 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。 当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性

视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件 时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用。 2.2 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程； ■图像采集 光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。 ■图像处理 处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。 ■特性提取 处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。 ■判决和控制

机器视觉系统中常用工业相机的种类

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

机器视觉入门知识详解

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：

机器视觉之工业镜头的概念及分类

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

机器视觉系统的5个主要组成结构介绍

机器视觉系统的５个主要组成结构介绍 从机器视觉系统字面意思就可看出主要分为三部分：机器、视觉和系统。机器负责机械的运动和控制；视觉通过照明光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡等来实现；系统主要是指软件，也可理解为整套的机器视觉设备。下面我们重点说下机器视觉系统中的五大模块： 1.机器视觉光源（即照明光源） 照明光源作为机器视觉系统输入的重要部件，它的好坏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，要选择相应的视觉光源，以达到最佳效果。常见的光源有：LED环形光源、低角度光源、背光源、条形光源、同轴光源、冷光源、点光源、线型光源和平行光源等。 2.工业镜头 镜头在机器视觉系统中主要负责光束调制，并完成信号传递。镜头类型包括：标准、远心、广角、近摄和远摄等，选择依据一般是根据相机接口、拍摄物距、拍摄范围、CCD尺寸、畸变允许范围、放大率、焦距和光圈等。 3.工业相机 工业相机在机器视觉系统中最本质功能就是将光信号转变为电信号，与普通相机相比，它具有更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。按照不同标准可有多种分类：按输出信号方式，可分为模拟工业相机和数字工业相机；按芯片类型不同，可分CCD工业相机和CMOS工业相机，这种分类方式最为常见。 4.图像采集卡 图像采集卡虽然只是完整机器视觉系统的一个部件，但它同样非常重要，直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等。比较典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA 采集卡和GigE千兆网采集卡。这些采集卡中有的内置多路开关，可以连接多个摄像机，同时抓拍多路信息。 5.机器视觉软件

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用 如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用。 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 视觉定位应用

概述机器视觉工业五大典型应用.

概述机器视觉工业五大典型应用如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。 图像识别应用 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000 年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。

解读机器视觉系统解析及优缺点

解读机器视觉系统解析及优缺点 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。 由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。 一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。 机器视觉的优点包括以下几点： ■精度高 作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。 ■连续性 视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。多个系统可以设定单独运行。 ■成本效率高 随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。 ■灵活性 视觉系统能够进行各种不同的测量。当应用变化以后，只需软件做相应变化或者升级以适应新的需求即可。 许多应用满意过程控制（SPC）的公司正在考虑应用机器视觉系统来传递持续的、协调的和精确的测量SPC命令。在SPC中，制造参数是被持续监控的。整个过程的控制就是要保证这些参数在一定的范围内。这使制造者在生产过程失去控制或出现坏部件时能够调节过程参数。 机器视觉系统比光学或机器传感器有更好的可适应性。它们使自动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需要改变生产过程时，对机器视觉来说“工具更换”仅仅是软件的变换而不是更换昂贵的硬件。当生产线重组后，视觉系统往往可以重复使用 机器视觉系统的构成 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。 尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程；

机器视觉系统中镜头的选用技巧

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

机器视觉之工业镜头的基本参数

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

机器视觉在工业自动化中的应用

工业4.0时代的到来，让机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，人们对于机器视觉的认识也愈加深刻，机器视觉系统提高了生产的自动化程度，大大提高了生产效率和产品精度。 机器视觉系统可以通过机器视觉产品即图像摄取装置，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，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，然后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。 1、图像识别应用 利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理。通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 2、图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，比如应用于印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别，玻璃瓶的缺陷检测等。其中，机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检

测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 3、物体测量应用 机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括，齿轮，接插件，汽车零部件，IC元件管脚，麻花钻，罗定螺纹检测等。 4、视觉定位应用 视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。 5、物体分拣应用 物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。 随着社会现代化的蓬勃发展，我国工业取得了长足的发展。经过机器视觉检测市场的长期积累，我国涌现出一批具有一定实力的机器视觉研发和生产企业，泰视特就是代表企业之一。 机器视觉可以代替人眼做测量和判断，在工业自动化中的应用自然是十分重要的，我司机器视觉在食品、饮料、制药、酒水、日化、电子、五金、汽配、包装、印刷等行业均有广泛的应用，在不久的将来，还将会有更多领域的突破和发展。

工业相机镜头的参数与选型

工业相机镜头的参数与选型

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工业相机镜头的参数与选型 一、镜头主要参数 １.焦距(Focaｌ Lｅngth） 焦距是从镜头的中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离。焦距的大小决定着视角的大小，焦距数值小，视角大，所观察的范围也大；焦距数值大，视角小,观察范围小。根据焦距能否调节，可分为定焦镜头和变焦镜头两大类。 2.光圈(Iris) 用F表示，以镜头焦距f和通光孔径D的比值来衡量。每个镜头上都标有最大Ｆ值,例如８mm /F1.４代表最大孔径为５.７毫米。Ｆ值越小，光圈越大，F值越大，光圈越小。 3.对应最大CCＤ尺寸(Senｓoｒ Sizｅ) 镜头成像直径可覆盖的最大ＣCＤ芯片尺寸。主要有：1／2″、2／3″、1″和１″以上。 4.接口（Mouｎt） 镜头与相机的连接方式。常用的包括C、CS、Ｆ、Ｖ、T２、Ｌe ｉca、M42x1、M75x0.７5等。 5．景深(Ｄepth of Ｆield，ＤOF） 景深是指在被摄物体聚焦清楚后,在物体前后一定距离内,其影像仍然清晰的范围。景深随镜头的光圈值、焦距、拍摄距离而变化。光圈越大，景深越小；光圈越小、景深越大。焦距越长，景深越小;

焦距越短，景深越大。距离拍摄体越近时，景深越小；距离拍摄体越远时,景深越大。 6.分辨率(Ｒeｓoluｔion) 分辨率代表镜头记录物体细节的能力,以每毫米里面能够分辨黑白对线的数量为计量单位：“线对/毫米”（lp/mm）。分辨率越高的镜头成像越清晰。 ７、工作距离（Wｏｒking ｄistance,WＤ) 镜头第一个工作面到被测物体的距离。 8、视野范围（Fｉeld of Viｅw,ＦOＶ） 相机实际拍到区域的尺寸。 9、光学放大倍数(Mａｇnｉｆｉcation，?) CCＤ/FOV,即芯片尺寸除以视野范围。 10、数值孔径(Numerｉcａｌ Apｅｒture,NＡ) 数值孔径等于由物体与物镜间媒质的折射率n与物镜孔径角的一半（a\２）的正弦值的乘积，计算公式为N.A=n＊ｓin a／2。数值孔径与其它光学参数有着密切的关系,它与分辨率成正比，与放大率成正比。也就是说数值孔径，直接决定了镜头分辨率，数值孔径越大，分辨率越高,否则反之。 11、后背焦(Flａnge distａnｃe) 准确来说,后倍焦是相机的一个参数，指相机接口平面到芯片的距离。但在线扫描镜头或者大面阵相机的镜头选型时,后倍焦是一个

机器视觉系统之相机篇

—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

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）

工业相机镜头的参数和选型

工业相机镜头的参数与选型 一、镜头主要参数 1.焦距（Focal Length） 焦距是从镜头的中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离。焦距的大小决定着视角的大小，焦距数值小，视角大，所观察的范围也大；焦距数值大，视角小，观察范围小。根据焦距能否调节，可分为定焦镜头和变焦镜头两大类。 2.光圈(Iris) 用F表示，以镜头焦距f和通光孔径D的比值来衡量。每个镜头上都标有最大F值，例如8mm /F1.4代表最大孔径为 5.7毫米。F值越小，光圈越大，F值越大，光圈越小。 3.对应最大CCD尺寸(Sensor Size) 镜头成像直径可覆盖的最大CCD芯片尺寸。主要有：1/2″、 2/3″、1″和1″以上。 4.接口(Mount) 镜头与相机的连接方式。常用的包括C、CS、F、V、T2、Leica、M42x1、M75x0.75等。 5.景深(Depth of Field,DOF) 景深是指在被摄物体聚焦清楚后，在物体前后一定距离内，其影像仍然清晰的范围。景深随镜头的光圈值、焦距、拍摄距离而变化。光圈越大，景深越小；光圈越小、景深越大。焦距越长，景深越小；

焦距越短，景深越大。距离拍摄体越近时，景深越小；距离拍摄体越远时，景深越大。 6.分辨率(Resolution) 分辨率代表镜头记录物体细节的能力，以每毫米里面能够分辨黑白对线的数量为计量单位：“线对/毫米”（lp/mm）。分辨率越高的镜头成像越清晰。 7、工作距离(Working distance,WD) 镜头第一个工作面到被测物体的距离。 8、视野范围(Field of View,FOV) 相机实际拍到区域的尺寸。 9、光学放大倍数(Magnification,?) CCD/FOV，即芯片尺寸除以视野范围。 10、数值孔径(Numerical Aperture,NA) 数值孔径等于由物体与物镜间媒质的折射率n与物镜孔径角的一半（a\2）的正弦值的乘积，计算公式为N.A=n*sin a/2。数值孔径与其它光学参数有着密切的关系，它与分辨率成正比，与放大率成正比。也就是说数值孔径，直接决定了镜头分辨率，数值孔径越大，分辨率越高，否则反之。 11、后背焦(Flange distance) 准确来说，后倍焦是相机的一个参数，指相机接口平面到芯片的距离。但在线扫描镜头或者大面阵相机的镜头选型时，后倍焦是一个