视觉检测基础知识
机器视觉检测的基础知识[大全]
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机器视觉检测的基础知识〜相机容来源网络,由“机械展(11万血2, 1100多家展商,超10万观众)”收集整理!更多cnc加工中心、车铳磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示,就在机械展•相机都有哪些种类?我们常说的CCD就是相机么?除了2D平面相机,是否还有其他种类的相机,原理又是什么?下面这篇文章给您一一道来。
一,相机就是CCD么?通常,我们把所有相机都叫作CCD CCD B经成了相机的代名词。
正在使用被叫做CCD的很可能就是CMO S其实CCD和CMOS^称为感光元件,都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。
他们在检测光时都采用光电二极管,但是在信号的读取和制造方法上存在不同。
两者的区别如下:二,像素。
所谓像素,是指图像的最小构成单位。
电脑中的图像,是通过像素(或者称为PIXEL)这一规则排列的点的集合进行表现的。
每一个点都拥有色调和阶调等色彩信息,由此就可以描绘出彩色的图像。
▼例如:液晶显示器上会显示「分辨率:1280X 1024」等。
这表示横向的像素数为1280,纵向的像素数为1024。
这样的显示器的像素总数即为1280X 1024= 1,310,720。
由于像素数越多,则越可以表现出图像的细节,因此也可以说「清晰度更高」。
三,像素直径。
所谓像素直径,是指每个CCD 元件的大小,通常使用ym 作为单位。
严谨的说, 这个大小中包含了受光元件与信号传送通路。
(二像素间距,即某个像素的中心到邻近一个像素的中心的距离。
)。
也就是说,像素直径与像素间距的值是一样 的。
如果像素直径较小,则图像将通过较小的像素进行描绘, 因此可以获得更加 精细的图像。
可以通过像素直径和有效像素数,求出CCD 元件的受光部的大小。
假设某个CCD 元件的条件如下所示:•有效像素数…768 X 484•像素直径…8.4 ym X 9.8ym则受光部的大小为•横向 768 X 8.4ym = 6.4512 mm •纵向 484X 9.8ym =4.7432 mm四,CCD 勺大小。
视觉检测基础知识
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目录 1 2 3 视觉由几大主要构成部分 视觉几大硬件是怎样搭配选型 视觉具体应用于那些方面
4
主要构件 1 2
相机
镜头
3
光源
4
软件
分析各部件作用 1
相机的主要作用是:工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件 ,其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合 适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节,相机的选择不 仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等,同时也与整 个系统的运行模式直接相关 1、像素数:指的是工业相机CCD 传感器的最大像素数,对于 一定尺寸的 CCD 芯片,像素数越多则意味着每一像素单元的面 积越小,因而由该芯片构成的工业相机的分辨率也就越高; 2、分辨率:是衡量工业相机优劣的一个重要参数,它指的是 当工业相机摄取等间隔排列的黑白相间条纹时,在监视器上能 够看到的最多线数。 3、最低照度:也是衡量工业相机优劣的一个重要参数,有 时省掉“最低”两个字而直接简称照度。它指的是当被摄景物的 光亮度低到一定程度而使工业相机输出的视频信号电平低到某 一规定值时的景物光亮度值; 4、信噪比:也是工业相机的一个主要参数。其基本定义是信 号对于噪声的比值乘以 20log 。CCD 工业相机的信噪比的典型 值一般为 45---55dB ;
光源示例图
软件 视觉软件有 很多版本,具 体是根据客 户的需求做 开发,如我们 常用的有尺 寸测量,机器 人引导,定 位,LOGO检 测,条码检测 等等
4
4
ห้องสมุดไป่ตู้
分析各部件作用 1
5、自动光圈接口 :目前在市场上见到的标准 CCD 工业相机大 都带有驱动自动光圈镜头的接口,有些可同时提供两种驱动方 式(视频驱动、直流驱动)视频驱动方式是指工业相机将视频 信号电动机转动;直流驱动方式则是指工业相机内部增加了镜 头光圈电动机的驱动电路,可以直接输出直流控制电压到镜头 内的光圈电动机并使其转动。一般视频驱动自动光圈接口使用 3 个针,即电源正、视频、接地;而直流驱动自动光圈接口使 用 4 个针,即阻尼正、阻尼负、驱动正、驱动负 6、电子快门:是比照照相机的机械快门功能提出的一个术语 ,它相当于控制CCD 图像传感器的感光时间; 7、自动增益控制:工业相机输出的视频信号必须达到电视传 输规定的标准电平,即 0.7VPP ,为了能在不同的景物照度条件 下都能输出0.7VPP 的标准视频信号,必须使放大器的增益能够 在较大的范围内进行调节。这种增益调节通常都是通过检测视 频信号的平均电平而自动完成的,实现此功能的电路称为自动 增益控制电路,简称 AGC 电路; 8、背光补偿:也称作逆光 补偿或逆光补正,它可以有效补偿工业相机在逆光环境下拍摄 时画面主体黑暗的缺陷;
视觉检测系统概要-精品资料PPT
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2、镜头
• (2) 组成:光圈/相对孔径 • 光圈:控制镜头入光量的光学装置。光圈大小用f值。
光圈数f#表示焦距与整个镜头有效同光孔径的 比值。
光圈较小图片亮度较 暗,工件和背景的对
比度相对较低
光圈中等图片亮度一 般,工件和背景的对
比度一般
光圈大小对图片亮度的影响
光圈较大图片亮度较 亮,工件和背景的对
2、镜头
②继(、续2)背 调、景节图•尽聚像(容量焦处淡环3C理化,)C:而图D预且像主尺处均完理要寸匀全+,清参提、不晰取数景干。、扰:识深图别焦、像、处距计畸理算、变; 光、圈光/学相接对口孔、径镜、头视分场辨/视率场。角、工作距离、最大兼
视觉检测系统的构成如图所示。 ③图像处理:简单预处理 --- 滤波、二值化。 一、视觉检测系统的组成 (1)、信号放大---- 运算放大电路(运算放大器) ③、曝光:改变光积分时间/曝光量--- 改变灰度(人眼所不具备的功能) 输出到计算机 --- 图像处理、模式识别。 按焦距分类:短焦距镜头、中焦距镜头、长焦距镜头 ③、满足一定的滤光要求 ---- 区别、对比度 早期的摄像机没有将模拟电信号转换成数字电信号的功能,所以称为模拟相机。 (1) 作用:相当于人眼的晶状体 光圈较小图片亮度较暗,工件和背景的对比度相对较低 ③ 传输式:数字摄像机 --- 计算机接口/网络传输(串行、并行、USB) ③、满足一定的滤光要求 ---- 区别、对比度
光圈大小对图片亮度的影响光圈较小图片亮度较暗工件和背景的对比度相对较低光圈中等图片亮度一般工件和背景的对比度一般光圈较大图片亮度较亮工件和背景的对比度较高2镜头聚焦环丌同状态下的成像效果
视觉检测系统
一、视觉检测系统的组成
• 视觉检测系统的构成如图所示。
应用三、视觉检测
![应用三、视觉检测](https://img.taocdn.com/s3/m/a23481fa102de2bd9605881d.png)
机器视觉的应用:产品检测、生物和医学图像分析、机器人 引导、遥感图像分析、指纹虹膜鉴别、国防中的目标识别和 武器制导、公共场所监测等。
优点:非接触、高速、高智能、高精度、适用范围广。
一、视觉检测系统的组成
系统标定 图像显示 计 算 机 图 像 处 理 模 式 识 别 被 测 物 体
M个条纹
光敏元素数要求:
被测面无 凹凸时
CCD 被测面 不平时
L
MK LK 2 N
P i
最小分辨要求 (光敏元间距)
干 涉 仪
线阵 CCD
A/D 转换
计 算 机
打印
显示
扫描驱 动装置
原理框图
例2:面阵CCD二维检测应用
CCD光敏面
被测物形成 的阴影区
物的尺寸等于阴影区所覆盖的光 敏元个数与光敏元间距的乘积
照 明 系 统
光 学 变 换
摄 像 器 件
图 像 采 集
计 算 输 出
系统扫描
控制装置
二、典型视觉检测系 统
(一)一维尺寸视觉检测 成 像 L 区 物 域 阴 影 L 区 域
线陈CCD
L'
成像 系统 线陈CCD 照明 系统
L NP L M M
光敏元 间距
无光照的像面上的大 小即为被测尺寸。 必须是平行光照射
应用实例:
CCD
光源 线阵CCD L
b)宽度测量
光 源 CCD
a)外径测量
光 源
CCD
c) 位 置 形 状 测 量
(二) 二维尺寸视觉检测
采用面振CCD对被测物进行二维成像,也可以用线阵CCD加一维扫描
例1:线阵CCD二维检测应用
视觉检测技术原理
![视觉检测技术原理](https://img.taocdn.com/s3/m/f9d38b72e418964bcf84b9d528ea81c758f52e20.png)
视觉检测技术原理视觉检测技术是一种通过图像或视频来获取信息并进行分析的技术。
它主要依赖于计算机视觉和机器学习的方法,通过图像处理和模式识别等算法,实现对图像中目标的检测、识别和分类等功能。
视觉检测技术广泛应用于各个领域,如工业自动化、智能交通、医疗诊断等,发挥着重要的作用。
视觉检测技术的原理主要包括以下几个方面。
1. 图像获取与预处理视觉检测的第一步是获取图像或视频。
图像可以通过摄像机、扫描仪等设备获取,视频可以由多个图像帧组成。
在获取图像后,需要对图像进行预处理,以提高后续算法的准确性。
常见的图像预处理方法包括去噪、滤波、增强对比度等。
2. 特征提取与描述特征提取是视觉检测的核心步骤之一。
通过提取图像中的特征,可以将目标与背景区分开来,从而实现目标的检测和识别。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
提取到的特征需要进行适当的描述,以便后续的分类和识别。
3. 目标检测与识别目标检测是视觉检测的关键环节之一。
通过对图像进行分析和处理,可以实现对目标的检测和识别。
常用的目标检测方法包括基于颜色、形状和纹理的检测方法,以及基于深度学习的检测方法。
目标识别则是将检测到的目标与预先定义的目标进行匹配和识别,常用的方法包括模板匹配、特征匹配和机器学习方法等。
4. 分类与判别分类与判别是视觉检测的最终目标。
通过对图像中的目标进行分类和判别,可以实现对不同类别目标的识别和区分。
常用的分类与判别方法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
这些方法可以根据提取到的特征和训练集中的样本进行学习和训练,从而实现对目标的自动分类和识别。
5. 结果输出与应用视觉检测的最后一步是将检测结果进行输出和应用。
输出结果可以是目标的位置、类别、属性等信息。
根据不同的应用需求,可以将检测结果用于机器人导航、智能监控、医学诊断等领域,以实现自动化和智能化的应用。
总结起来,视觉检测技术是一种基于图像处理和模式识别的技术,通过图像的获取、预处理、特征提取、目标检测与识别、分类与判别等步骤,实现对图像中目标的检测、识别和分类等功能。
视觉检测的概念
![视觉检测的概念](https://img.taocdn.com/s3/m/d2ff1e279a6648d7c1c708a1284ac850ad020423.png)
视觉检测的概念视觉检测是指利用计算机视觉技术实现对图像或视频中的目标物体进行识别、定位和监测的过程。
它利用计算机视觉算法和模型,通过对图像和视频的处理和分析,从中提取出目标物体的特征,进而进行分类、定位等操作。
视觉检测是计算机视觉领域的一个重要技术研究方向,它广泛应用于自动驾驶、智能安防、智能医疗、工业检测等众多领域。
视觉检测的基本任务可以分为目标检测、目标分类、目标定位和目标跟踪等几个方面。
首先是目标检测,它是指在图像或视频中找出并识别出感兴趣的目标物体。
目标检测既要求实时性,又要求准确性。
在传统的视觉检测方法中,一般需要依赖于预先定义的特征提取器,如Haar特征、HOG特征等,再结合分类器进行目标的判断。
近年来,基于深度学习的目标检测方法成为主流,如Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。
其次是目标分类,它是指将检测到的目标物体根据其类别进行分类识别。
目标分类是视觉检测技术的核心任务之一,能够帮助计算机理解图像中的内容。
传统的目标分类通常是基于机器学习的方法,使用预先提取的特征进行训练和分类,如使用SIFT、SURF等算法进行特征提取,再使用SVM或者K-近邻等算法进行分类。
而深度学习在目标分类领域进行了革命性的突破,能够直接从原始图像中学习到高层次的特征表达,如使用卷积神经网络进行图像分类。
另外,目标定位是指在图像或视频中准确地确定目标物体的位置。
目标定位一般通过检测目标的外接矩形框或者像素级别的分割来实现。
在传统的目标定位方法中,一般会使用基于特征匹配或者模板匹配的方法,如使用Haar特征训练AdaBoost分类器或者使用SIFT匹配进行目标定位。
而深度学习方法在目标定位上也取得了很大的成功,如使用YOLO系列的网络通过回归框的边界和置信度来实现目标的定位。
最后是目标跟踪,它是指在连续的图像序列中跟踪目标物体的位置和形状的过程。
目标跟踪通常需要从第一帧开始,对目标进行初始化,并不断地根据图像序列的信息进行更新。
视觉检测
![视觉检测](https://img.taocdn.com/s3/m/93c78aa9680203d8ce2f2445.png)
8.2
视觉传感器
一、CCD光敏元件工作原理 CCD基本结构图
8.2
视觉传感器
CCD电荷转移原理
二、电荷转移原理 CCD转移电压
8.2
视觉传感器
三、CCD的输入-输出结构 1.电荷注入 2.电荷输出 四、CCD的特性参数 1.转移效率和转移损失率 2.工作频率 8.2.2 CCD器件 视觉检测系统采用的摄像机分为电子管式摄像机和 固体器件摄像机CCD两种。CCD是利用内光电效应由单个 光敏元件构成的集成化光电传感器。它集电荷存贮、移 位和输出为一体。应用于成像技术、数据存贮和信号处 理电路等。
8.2
视觉传感器
一、CCD线阵摄像器件工作原理。 线阵列固体摄像器件基本结构简图如图所示。 线型CCD 摄像器件有两种基本形式:一是 单沟道线型 ICCD,另一是双沟道线阵ICCD。
8.2
视觉传感器
二、面阵ICCD
场传输面阵CCD和行传输面型CCD结构原理如图。
8.2
视觉传感器
三、ICCD的基本特性参数 1.转换特性 2. 动态范围 3.分辨率 8.2.3 光电位置传感器(PSD) 光电位置传感器(PSD)是一种对入射到 光敏面上的光点位置敏感的光电器件,其输出 信号与光点在光敏面上的位置有关。它利用半 导体的横向光电效应来测量入射点的位置。目 前在光学定位、跟踪、位移、角度测量和虚拟 现实设备中获得了广泛的应用。 PSD分为一维和二维两种类型。
8.1 视觉检测技术概述
三、图像存储体 图像存储体可以分为外置式和内置式两种。 外置式图像存储体为独立单元,它一般单独供 电,功能较为全面,可以适用于微机系统、笔 记本电脑、微处理器和可编程控制器等,成本 也较高。内置式图像存储体一般为卡式结构称 为图像卡),可以直接插入计算机扩展槽内, 使用方便、成本低,并可以充分利用计算机的 软硬件资源。
机器视觉检测的基础知识【大全】
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机器视觉检测的基础知识【大全】————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:机器视觉检测的基础知识~相机内容来源网络,由“深圳机械展(11万㎡,1100多家展商,超10万观众)”收集整理!更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示,就在深圳机械展.相机都有哪些种类?我们常说的CCD就是相机么?除了2D平面相机,是否还有其他种类的相机,原理又是什么?下面这篇文章给您一一道来。
一,相机就是CCD么?通常,我们把所有相机都叫作CCD,CCD已经成了相机的代名词。
正在使用被叫做CCD 的很可能就是CMOS。
其实CCD和CMOS都称为感光元件,都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。
他们在检测光时都采用光电二极管,但是在信号的读取和制造方法上存在不同。
两者的区别如下:二,像素。
所谓像素,是指图像的最小构成单位。
电脑中的图像,是通过像素(或者称为PIXEL)这一规则排列的点的集合进行表现的。
每一个点都拥有色调和阶调等色彩信息,由此就可以描绘出彩色的图像。
▼例如:液晶显示器上会显示「分辨率:1280×1024」等。
这表示横向的像素数为1280,纵向的像素数为1024。
这样的显示器的像素总数即为1280×1024=1,310,720。
由于像素数越多,则越可以表现出图像的细节,因此也可以说「清晰度更高」。
三,像素直径。
所谓像素直径,是指每个CCD元件的大小,通常使用μm作为单位。
严谨的说,这个大小中包含了受光元件与信号传送通路。
(=像素间距,即某个像素的中心到邻近一个像素的中心的距离。
)。
也就是说,像素直径与像素间距的值是一样的。
如果像素直径较小,则图像将通过较小的像素进行描绘,因此可以获得更加精细的图像。
【眼视光学理论与方法】视功能基本检查-立体视觉
![【眼视光学理论与方法】视功能基本检查-立体视觉](https://img.taocdn.com/s3/m/5da1085569dc5022abea0045.png)
立体视觉及其检测分析
➢ 立体视觉的检查及分析 ➢ 检查方法 ➢1、二维检查方法:使用具有视差的图卡,利用特种眼镜(偏振 光眼镜或红绿眼镜)分离双眼视野进行检查,临床常用。 ➢ 如Titmus stereo test图卡、random dot steregrams(RDS)、 TNO随机点立体图等。 ➢2、三维检查方法:被检者不需配戴眼镜即可进行观察。 ➢ 如Holward-Dolman立体视觉计(需计算,多用于科学研究)。
立体视觉及其检测分析
➢ 立体视觉概述 ➢ 立体视觉的衡量单位 ➢1、立体视觉锐敏度(立体视锐度):在三维空间分辨最小相对 距离差别的能力,以双眼视差的最小辨别阈值表示,单位为弧秒 (″) ➢2、临床正常值:60" 40" 15~30″(7~9岁可达到成人立体 视水平)
立体视觉及其检测分析
➢ 立体视觉的检查及分析 ➢ 检查意义 ➢1、职业及工作需要 ➢ 飞行员、驾驶员、运动员、医师、精密仪器制造工人等 ➢2、诊断双眼视功能异常需要 ➢ 斜视、集合功能异常 ➢3、判断疗效需要 ➢ 斜视矫正术后、IOL植入术后、角膜屈光术后、斜视眼位训练 ➢4、协助诊断神经系统疾病
立体视觉及其检测分析
➢ 立体视觉的检查及分析 ➢ TNO随机点立体图 ➢1、红绿两色印刷,共7张(1-3:定性检查,4:有无单眼抑制检 查,5-7定量检查) ➢2、检查时配戴红绿眼镜,检查距离40cm,有屈光不正者戴近距 矫正眼镜,照明在被检者后方、正对检查本 ➢3、正常成年人立体视锐度≤60″ ➢ 随机点立体视觉检查图:使用方法同上
立体视觉及其检测分析
➢ 立体视觉概述 ➢ 立体视觉产生的生理基础 ➢4、双眼视差是形成立体视觉的生理基础 ➢双眼视差:双眼物像与对应点的相对位置之差,包括水平视差、垂直 视差 ➢视网膜对应点为零视差
视觉检测技术要求-概述说明以及解释
![视觉检测技术要求-概述说明以及解释](https://img.taocdn.com/s3/m/e66880fe64ce0508763231126edb6f1aff00710b.png)
视觉检测技术要求-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述视觉检测技术是一种基于图像处理和模式识别的技术,旨在通过计算机对图像和视频进行分析和识别。
随着计算机技术和人工智能的不断发展,视觉检测技术在各个领域中得到了广泛的应用。
视觉检测技术可以通过分析图像和视频中的像素和特征,实现对目标的检测、跟踪、分类和识别。
它可以应用于工业自动化、医疗诊断、交通检测、安防监控、无人驾驶等多个领域。
通过视觉检测技术,可以实现对图像和视频中的目标物体、行为和场景的智能分析和理解,为人们提供更加智能化、高效化的服务和决策。
视觉检测技术的核心是图像处理和模式识别。
图像处理指的是对图像进行预处理、增强和分割,以提取出感兴趣的目标和特征。
而模式识别则是对图像中提取的目标和特征进行分类、识别和推理,以实现对图像内容的理解和分析。
视觉检测技术的发展离不开计算机视觉、机器学习和深度学习等相关技术的进步,这些技术为视觉检测提供了强有力的支持和推动。
视觉检测技术的要求是高度复杂和多样化的。
首先,视觉检测技术需要具备良好的图像处理和模式识别能力,能够从复杂的图像场景中准确地提取出目标和特征。
其次,视觉检测技术需要具备较高的实时性和鲁棒性,能够在复杂的环境中实时地进行目标检测和跟踪。
此外,视觉检测技术还需要具备较高的准确性和可靠性,以保证对图像和视频内容的正确理解和分析。
总而言之,视觉检测技术是一种通过图像处理和模式识别实现对图像和视频的分析和识别的技术。
随着人工智能的快速发展,视觉检测技术在多个领域中得到广泛应用,并且对其性能和要求有着较高的要求。
视觉检测技术的进一步研究和发展将极大地推动计算机视觉和人工智能的发展,并为社会的智能化和自动化提供更多的可能性和机会。
1.2 文章结构文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分,将对视觉检测技术的概述进行介绍,说明文章的结构和目的。
在正文部分,将详细阐述视觉检测技术的定义和背景,以及其在不同领域的应用。
机器视觉与视觉检测知识点归纳上课讲义
![机器视觉与视觉检测知识点归纳上课讲义](https://img.taocdn.com/s3/m/8fdfec2b9b6648d7c1c7465b.png)
一总介使用机器视觉系统五个主要原因:1.精确性(无人眼限制)2.重复性(相同方法检测无疲惫)3.速度(更快检测)4.客观性(无情绪主观性)5.成本(一台机器可承担好几人工作)机器视觉系统构成:光学:1.相机与镜头;2.光源;过渡:3.传感器(判断被测对象位置及状态);4.图像采集卡(把相机图像传到电脑主机);电学(计算机):5.PC平台;6.视觉处理软件;7.控制单元。
机器视觉系统一般工作过程:1.图像采集;2.图像处理;3.特征提取;4.判决和控制。
机器视觉系统的特点:1.非接触测量;2.具有较宽的光谱响应范围;3.连续性;4.成本较低;5.机器视觉易于实现信息集成;6.精度高;7.灵活性。
机器视觉应用领域两大类:科学研究和工业应用科学研究主要对运动和变化的规律作分析;工业方面主要是在线检测产品,机器视觉所能提供的标准检测功能主要有:有/无判断、面积检测、方向检测、角度测量、尺寸测量、位置检测、数量检测、图形匹配、条形码识别、字符识别、颜色识别等。
二机器视觉系统的构成相机的主要特性参数:分辨率:衡量相机对物象中明暗细节的分辨能力。
最大帧率:相机采集传输图像的速率。
曝光方式和快门速度;o(* ̄) ̄*)o?像素深度:每一个像素数据的位数。
固定图像噪声:不随像素点的空间坐标改变的噪声。
动态范围等CCD相机和CMOS相机的区别:1.设计:CCD是单一感光器,CMOS是感光器连接放大器。
2.灵敏度:同样面积下,CCD灵敏度高;CMOS由于感光开口小,灵敏度低。
3.成本:CCD线路品质影响程度高,成本高;CMOS由整合集成,成本低。
4.解析度:CCD连接复杂度低,解析度高;CMOS新技术解析度高。
5.噪点比:CCD信号单一放大,噪点低;CMOS百万放大(每个像素都有各自的放大器),噪点高。
6.功耗比:CCD需外加电压,功耗高;CMOS直接放大,功耗低。
镜头主要参数:焦距:从镜头中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离,其大小决定视角大小(焦距小视角大观察范围大,焦距大视角小观察范围小)。
视觉检测
![视觉检测](https://img.taocdn.com/s3/m/23e0e737168884868662d64d.png)
编辑
一个典型的机器视觉系统包括以下三大块:
照明
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它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,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。
应用案例
编辑
在布匹的生产过程中,像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成,在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序,给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时,却仍然不能保证100 %的检验合格率(即“零缺陷”)。对布匹质量的检测是重复性劳动,容易出错且效率低。
FL = 4.8毫米x 305毫米/ 64毫米
FL = 1464毫米/ 64毫米
FL =按23毫米镜头的要求
FL = 0.19” x 12” / 2.5”
FL = 2.28” / 2.5”
FL = 0.912” x 25.4毫米/inch
FL =按23毫米镜头的要求
注:勿将工作距离与物体到像的距离混淆。工作距离是从工业镜头前部到被观察物体之间的距离。而物体到像的距离是CCD传感器到物体之间的距离。计算要求的工业镜头焦距时,必须使用工作距离
视觉检测技术
![视觉检测技术](https://img.taocdn.com/s3/m/f9f5934e1eb91a37f1115cdc.png)
6.1.2 视觉检测系统的组成 视觉检测系统的构成如图所示。 狭义的视觉传感器可以只包括摄像器件, 广义的视觉传感器除了镜头和摄像器件外,还可 以包括光源、图像存储体和微处理器等部分集成 在一起的数字器件。
一、光源 1.光源的选择 用于视觉检测的光源应满足以下几点要求: (1)照度要适中 (2)亮度要均匀 (3)亮度要稳定 (4)不应产生阴影 (5)照度可调 2.光源的照明方式 光源的照明一般有以下几种方式: (1)漫反射照明方式、(2)透射照明方式、(3)结构 光照明方式、(4)定向照明方式,如图6.1所示。
CCD是以电荷作为信号,而不同于其他大多数 器件是以电流或者电压为信号,其基本功能是信 号电荷的产生、存储、传输和检测。当光入射到 CCD的光敏面时.CCD首先完成光电转换.即产生 与入射光辐射量成线性关系的光电荷。CCD的工作 原理是被摄物体反射光线到CCD器件上.CCD根据 光的强弱积聚相应的电荷.产生与光电荷量成正 比的弱电压信号,经过滤波、放大处理,通过驱 动电路输出一个能表示敏感物体光强弱的电信号 或标准的视频信号。
ห้องสมุดไป่ตู้
CCD和传统底片相比,CCD 更接近于人眼对视 觉的工作方式。只不过,人眼的视网膜是由负责 光强度感应的杆细胞和色彩感应的锥细胞,分工 合作组成视觉感应。 CCD经过长达42年(1969贝 尔)的发展,大致的形状和运作方式都已经定型。 CCD 的组成主要是由一个类似马赛克的网格、聚 光镜片以及垫于最底下的电子线路矩阵所组成。 目前有能力生产 CCD 的公司分别为:SONY、 Philips、Kodak、Matsushita、Fuji和Sharp,大半 是日本厂商。
图像检测与处理的基本理论,并以机器
人视觉系统和自动调焦系统为例,说明
视觉检测基础知识
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视觉检测的基础知识
内容概略:
一、光源
二、镜头
三、相机
四、分辨率、精度、公差间的关系
视觉检测的基础知识(一)光源
觉检测硬件构成的基本部分和光源相关的最重要的两个参数就是光源颜色和光源形状。
2016-7A p o l工业机器视觉系统的前沿应用视
一、什么是颜色?
颜色是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应,我们肉眼所见到的光线,是由波长范围很窄的电磁波产生的,不同波长的电磁波表现为不同的颜色,对色彩的辨认是肉眼受到电磁波辐射能刺激后所引起的一种视觉神经的感觉。
颜色具有三个特性,即色相,饱和度和明亮度。
▼简单讲就是光线照到物体,反射到眼中的部分被大脑感知,引起的一种感觉。
通过色相Hue,,饱和度Saturation和明亮度Value来表示,即我们常说的HSV。
当然,颜色有不止一种表示方法,RGB三原色也是另外一种表示方法。
但是对人类最直观感受的方式是HSV。
二,什么是HSV?
色相Hue
▼如果将色彩分类,可分为含有颜色的有彩色与不含颜色的无彩色(黑、白、灰)两种。
在有彩色中,红、蓝、黄等颜色的种类即称为“色相(Hue)”。
完整版机器视觉与视觉检测知识点归纳
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完整版机器视觉与视觉检测知识点归纳机器视觉是一门研究如何让机器像人一样进行视觉感知和理解的领域。
视觉检测是机器视觉的一个重要分支,主要研究如何从图像或视频中检测出感兴趣的目标物体或特征。
以下是机器视觉与视觉检测的一些重要知识点的归纳:1.图像处理基础:了解数字图像的表示和处理方法,包括灰度图和彩色图的表示、像素操作、滤波器、图像增强等。
2.特征提取:通过特定的算法从图像中提取有用的特征,如边缘、角点、纹理等。
常用的特征提取方法有SIFT、SURF、HOG等。
3. 物体检测:在图像中定位和识别出感兴趣的物体。
常用的物体检测算法有Haar特征和级联分类器、基于深度学习的目标检测方法(如RCNN、YOLO、SSD等)。
4. 目标跟踪:在视频序列中实时跟踪目标的位置和形状变化。
常用的目标跟踪算法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器、基于深度学习的跟踪方法(如Siamese网络、MOT等)。
5.三维重建:从多个图像或视频中恢复出场景的三维结构和姿态。
常用的三维重建方法有多视图几何、结构光、RGB-D相机等。
8.视觉SLAM:实时融合视觉感知和定位的技术,用于机器人导航、增强现实等领域。
常用的视觉SLAM系统有ORB-SLAM、LSD-SLAM等。
9.深度学习:利用多层次的神经网络来实现图像识别、目标检测等任务。
深度学习在机器视觉领域已经取得了很大的突破,如基于卷积神经网络(CNN)的图像识别、目标检测和分割等。
10. 数据集和评估:机器视觉和视觉检测的研究都需要大量的数据集进行算法训练和验证。
常用的数据集有ImageNet、COCO、PASCAL VOC等。
评估指标如准确率、召回率、精确率、平均精度均值(mAP)等。
11.实际应用:机器视觉和视觉检测在很多领域有广泛的应用,如智能监控、自动驾驶、工业自动化、医学图像分析、无人机等。
总结起来,机器视觉和视觉检测涵盖了图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个领域的知识和技术。
视觉测量技术简介
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视觉测量技术简介随着科技的不断发展,测量技术也在不断进步和创新。
其中一种重要的测量技术就是视觉测量技术。
视觉测量技术利用计算机视觉系统来获取、处理和分析物体的图像信息,从而实现对物体的三维形态、运动及其他相关参数的测量和分析。
本文将对视觉测量技术进行简要介绍。
1. 视觉测量技术的原理视觉测量技术基于计算机视觉系统,它主要包括图像获取、特征提取和三维重建等过程。
图像获取通常通过摄像机进行,它可以捕获物体的二维图像。
特征提取指的是从图像中提取出物体的特征点、边缘等信息,以便进一步分析。
三维重建是将二维图像恢复成物体的三维形状信息,从而实现对物体的尺寸、形态等参数的测量。
2. 视觉测量技术的应用领域视觉测量技术在许多领域都有广泛的应用。
其中,制造业是最主要的应用领域之一。
视觉测量技术在制造业中可以用于产品质量检验、尺寸测量、重量测量等。
此外,视觉测量技术还被应用于机器人导航、无人驾驶、医学影像分析、军事目标识别等领域。
3. 视觉测量技术的优势和挑战视觉测量技术相比传统测量方法有许多优势。
首先,它可以快速获取物体的图像信息,不需要接触物体,避免了传统测量方法中可能引起误差的接触过程。
其次,视觉测量技术可以实现对复杂形状的物体进行测量。
传统测量方法对于复杂形状的物体可能存在限制,而视觉测量技术可以更好地适应不同形状的物体。
然而,视觉测量技术也面临一些挑战,比如光线条件、图像噪声等因素会对其测量精度产生影响。
此外,视觉测量技术的算法设计和计算速度也是待解决的问题。
4. 视觉测量技术的发展趋势随着计算机技术和图像处理技术的不断进步,视觉测量技术也在不断发展和创新。
一方面,计算机视觉的技术无论在硬件还是算法方面都有了很大的提升,可以提高视觉测量技术的精度和速度。
另一方面,视觉测量技术与其他测量技术的融合也将成为未来的发展趋势。
例如,视觉测量技术与激光测量技术相结合,可以实现更精准的三维测量。
此外,机器学习和人工智能的应用也将推动视觉测量技术的进一步发展。
机器视觉检测
![机器视觉检测](https://img.taocdn.com/s3/m/21deb41a77c66137ee06eff9aef8941ea76e4b13.png)
机器视觉检测一、概念视觉检测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。
机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
二、典型结构五大块:照明、镜头、相机、图像采集卡、软件1.照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。
目前没有通用的照明设备,具体应用场景选择相应的照明装置。
照射方法可分为:分类具体说明优点背向照明被测物放在光源和摄像机之间能获得高对比度的图像前向照明光源和摄像机位于被测物的同侧便于安装结构光将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们频闪光照明将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要2.镜头镜头的选择应注意以下几点:焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。
3.相机按照不同标准可分为:标准分辨率数字相机和模拟相机等。
要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD;单色相机和彩色相机。
为优化捕捉到的图像,需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。
4.图像采集卡图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。
将图像信号采集到电脑中,以数据文件的形式保存在硬盘上。
通过它,可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中。
5.软件视觉检测系统使用软件处理图像。
软件采用算法工具帮助分析图像。
视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。
是视觉检测的核心部分,最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。
常用的包括,搜索工具,边界工具,特征分析工具,过程工具,视觉打印工具等。
三、关键——光源的选择1.光源选型基本要素:对比度机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像亮度当光源不够亮时的缺点。
视觉测试资料
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02
测试方法:采用视力表、色盲图谱、立体视觉测试等方法进行综合评估
03
测试结果:发现该女性存在近视问题,并伴有轻度色觉异常
04
解决方案:为女性提供合适的眼镜度数,并进行视觉训练,以改善色觉问题
05
结果反馈:经过一段时间的治疗,女性视力明显改善,色觉问题得到缓解
视觉测试失败案例分析
01
案例背景:一位40岁男性,长期从事电脑工作,出现眼睛疲劳现象
视觉测试的实施步骤
进行立体
视觉测试
分析测试
结果,给
出综合评
估报告
进行视力
测试
进行色觉
测试
• 了解测试对象的年
• 使用视力表评估个
• 使用色盲图谱评估
• 使用立体视觉测试
• 分析视力、色觉、
龄、性别、职业等信
体看清物体的能力
个体分辨颜色的能力
仪器评估个体感知立
立体视觉等能力
息
• 记录视力结果,如
• 记录色觉结果,如
• 视力测试评估个体看清物体的能
的人群
视觉问题
力
• 儿童视觉测试适用于18岁以下的
• 筛查性视觉测试用于发现潜在的
• 色觉测试评估个体分辨颜色的能
人群
视觉问题
力
• 立体视觉测试评估个体感知立体
物体的能力
常见的视觉测试方法及其应用
视力表是常见的视力测试方法
• 用于评估个体看清物体的能力
• 常见的视力表有Snellen视力表、LogMAR视力表等
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视觉测试理论与实践
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01
视觉测试的基本概念与重
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视觉检测的基础知识内容概略:一、光源二、镜头三、相机四、分辨率、精度、公差间的关系视觉检测的基础知识(一)光源觉检测硬件构成的基本部分和光源相关的最重要的两个参数就是光源颜色和光源形状。
2016-7A p o l工业机器视觉系统的前沿应用视一、什么是颜色?颜色是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应,我们肉眼所见到的光线,是由波长范围很窄的电磁波产生的,不同波长的电磁波表现为不同的颜色,对色彩的辨认是肉眼受到电磁波辐射能刺激后所引起的一种视觉神经的感觉。
颜色具有三个特性,即色相,饱和度和明亮度。
▼简单讲就是光线照到物体,反射到眼中的部分被大脑感知,引起的一种感觉。
通过色相Hue,,饱和度Saturation和明亮度Value来表示,即我们常说的HSV。
当然,颜色有不止一种表示方法,RGB三原色也是另外一种表示方法。
但是对人类最直观感受的方式是HSV。
二,什么是HSV?色相Hue▼如果将色彩分类,可分为含有颜色的有彩色与不含颜色的无彩色(黑、白、灰)两种。
在有彩色中,红、蓝、黄等颜色的种类即称为“色相(Hue)”。
▼作为主要色相有红、黄、绿、蓝、紫。
以这些色相为中心,按照颜色的光谱将颜色排列成环状的图形我们称之为“色相环”。
使用此色相环我们即可求得中间色与补色。
饱和度Saturation▼饱和度(Saturation)是指颜色的鲜艳度,表示色相的强弱。
颜色较深鲜艳的色彩表示“饱和度较高”,相反颜色较浅发暗的色彩表示“饱和度较低”。
饱和度最高的颜色称为“纯色”,饱和度最低的颜色(完全没有鲜艳度可言的颜色)即为无彩色。
明亮度Value▼明亮度(Value)表示颜色的明暗程度。
无论有彩色还是无彩色都具有明亮度。
明亮的颜色表示“明亮度较高”,相反暗的颜色表示“明亮度较低”。
无论有彩色还是无彩色,明亮度最高的颜色即为白色,明亮度最低的颜色即为黑色。
也就是说,有彩色的明亮度可用与该亮度对应的无彩色的程度进行表示。
▼HSV的关系用一张图来表示如下:三,补色红与绿、蓝与橙等,在色相环中位于相对位置的色相组称为补色。
具有互补关系的颜色混合后变成无彩色。
颜料混合(减色法)时呈黑色,色光混合(加色法)时呈白色。
▼例子:四,波长与颜色的关系▼如果将自然光用棱镜分解,则可见无色的光呈现出7种颜色。
光的不同颜色是因波长而引起。
从波长较短的光到波长较长的光,依次变化的顺序是紫、蓝、绿、黄、红。
各种颜色的波长如下所示。
▼同时,由光的波粒二象性可知,短波长的蓝色光粒子性更强,实际应用中,更适合捕捉产品微小的瑕疵划伤。
而红色光更适合需要穿透表面薄膜检测内部的应用。
机器视觉检测的基础知识(一)光源光源形状:本节主要讲述常用的几类光环形状。
环形光源▼最常见的LED光源,提供基本的照明作用。
▼随着光源距离产品的工作距离LWD变化而产生的亮度分布如下图。
暖色表示亮,冷色表示暗。
同时该图示是针对特定一款大小的环形光源的数据(下同)。
条形光源▼最常见的LED光源,可对长尺区域进行均匀照射。
同时通过角度改变可以完成多种照明效果。
▼比如安装为斜向照射,以漫反射光进行拍摄、辨别,从而避免产生引起光晕的镜面反射光。
此外,还可将CCD与照明呈相同角度倾斜,以获取镜面反射光,从而突显出刻印等的边缘成分。
▼单个条形光源直接照明的亮度分布。
▼凸显边缘的应用实例。
▼连接器行业,给产品的端子头部照明,可以获得很好的效果。
▼经过组合,还可以做成如下图的可以调整照射角度的照明搭配。
碗形光源▼常见的LED光源,可以实现照明效果是均匀的无影光。
▼发光原理和亮度分布如下图。
▼应用实例。
同轴光源▼常见的L ED光源,其突出特点是具备高对比度,在检测镜面、光泽面或希望以光泽差异进行辨别时非常有效。
▼照射原理如下图。
同轴光源从侧面将光线发射到半反射镜上,反射镜再将光线反射到工件上。
镜面反射光可以返回到CCD,而工件表面如刻印伤痕等凹凸不平的部分产生的漫反射光则不能接受到。
这样就使得工件的边缘点形成了对比度。
而且,来自工件的光线越远,不能接受到的漫反射光就越多,形成更大的图像对比度和清晰度。
▼亮度分布如下。
▼应用实例。
低角度光源和同轴光源的平行照射的理念正好相反,通过从小角度或几乎平行的角度照射LED,可仅突出边缘,轮廓或者表面的缺陷划伤。
▼低角度光源在很小的角度上将光线直接照射到工件上。
通常检测工件的边缘或表面上的瑕疵对于标准的直接照明都很困难。
由于光的方向几乎与表面平行,表面高度的任何变化都会改变到CCD的光路,从而突出变化。
▼应用实例。
点光源▼最大特点是节省空间,同时可以实现小范围高亮度照明。
▼此外,可以与C接口长焦镜头配合使用,在没有空间安装的地方,实现远距离照明。
▼同时,如果和远心镜头配合,还可以作为平行光源使用。
多角度光源▼更加柔和的照明,以及放在不同高度可以实现不同的效果。
▼应用实例。
背光光源▼以上介绍的所有通用照明的相同点是,光源位于相机和工件之间,使用正面打光,通过获取工件表面的反光而获得工件的表面信息。
背光源不同的地方是,通常情况下使用时工件位于背光和镜头之间,通过工件阻挡光线通过,获取工件的轮廓信息。
▼背光光源通常情况下的安装图。
偶尔也会有作正面均匀的用途。
▼应用实例。
以上介绍的即为常用的LED光源标准品类型。
当然对于特殊的应用,也有很多种尺寸和形状的定制光源,有配合线扫描相机的线性光源,配合2.5D相机的多方向发光光源,配合贴片检测的多色AOI光源等等。
市面上专业的光源供应商有日本的CCS,国内的V-light,OPT,CST等。
机器视觉检测的基础知识(三)镜头一,什么是镜头?▼简单讲就是在其一端收集物体的光线,并将光线在另一端汇聚为实像,并投影到接收面的透镜。
此时,汇集光线的点称为焦点,镜头中心到焦点的距离称为焦点距离。
当镜头为凸镜时,焦点距离将根据镜头的厚度(膨胀)程度不同而各不相同。
膨胀程度越大焦点距离越短。
二,镜头的重要参数。
玩摄影的朋友都知道,镜头几个基本的参数包括焦距(长焦,广角,变焦范围),F值(表征透光率)等。
而工业用镜头与之相比,更关注以下几个参数:1,WD(Work Distance工作距离)表示焦点对准拍摄对象时,镜头顶端到拍摄对象的距离。
也称为工作距离。
当为CCD时,比例公式工作距离:视野=焦点距离:CCD尺寸成立。
2,焦点距离(焦距)▼FA(Factory Automation)镜头中有代表性的镜头为焦点距离为8mm/16mm/25mm/50mm等规格的镜头。
根据想要拍摄的拍摄对象所需的视野和焦点距离,可以求出对焦位置=WD(工作距离)。
WD和视野的大小由镜头的焦点距离和CCD的尺寸来决定。
例如:焦点距离为16mm镜头、CCD尺寸 3.6mm时,如果想把视野设为45mm,则WD变为200mm。
WD:视野=焦点距离:CCD尺寸3,视野▼工作距离范围中的拍摄范围。
一般来说,拍摄对象和镜头的工作距离越长,则视野越广(视野角)。
另外,视野的广度由镜头的焦点距离来决定。
我们将相对于视野,使用镜头可以拍摄的范围的角度称为视角或者视野角。
镜头的焦点距离越短,则视角越大,视野也就越广。
相反,焦点距离越长,则可以放大远处的拍摄对象。
4,景深是指使人感觉镜头对焦的深度范围(拍摄物体侧的距离)。
范围较大时,称为「景深深」,相反范围较小时称为「景深浅」。
严谨的来说,对焦位置只有一个,只不过肉眼在一定的范围内感觉图像能够清晰成像。
我们将此范围称为景深。
▼如下图所示,我们在拍摄斜面上粘贴表示高度的胶带的这个对象时,针对调大光圈的情况和调小光圈的情况进行比较。
最终的景深需要实测才能知道。
因为除了镜头本身的结构外,影响景深的因素还有很多。
1,镜头本身。
2,光圈越小,景深越大。
3,照明越亮,景深越大。
(快门速度越慢,景深越大)4,焦距越小,景深越大。
5,WD工作距离越大,景深越大。
6,CCD的单个像素直径越大,景深越大。
5,镜头的分辨率镜头的分辨率不光使用在图像处理中,它是指所有光学测量仪器中使用的镜头可以观察的最小间隔。
如分辨率为10μm的镜头,可以清晰的观察线宽为10μm、间距为10μm并列条纹线。
分辨率不足时,人们感觉2根线好像重叠在一起。
这时候,需要更高分辨率的镜头。
6,镜头的倍率所谓倍率,是指检测对象的实际大小与通过光学测量仪器成像大小的比率。
以往在通过显微镜的接眼部观察时,我们使用光学倍率这一概念,但是近年来由于可以将观测对象物显示在液晶显示器上的系统不断增多,显示器倍率这一概念也已经普及。
【光学倍率】用数码相机的原理考虑时,光学倍率可以通过「CCD有效像素大小÷视野」来求得。
【显示器倍率】显示器倍率可以通过「显示器对角÷CCD素子对角×光学倍率」来求得。
7,F值▼F值(或者光圈值)是指表示镜头的明亮度的基准。
准确的来说,就是镜头的焦点距离除以镜头直径(口径)得到的值。
F值的「F」来源于focal(焦点的)这个词。
事实上,镜头并不会让所有光线都透过,其中的一部分会反射。
而且,为了减少像差使用多个镜头时,透过的光量会变少。
因此,光的透过量较多,可以获得明亮成像的镜头我们称为「亮」,相反光的透过量较镜头则称为「暗」。
可以大大影响镜头的明暗的要素之一,就是镜头的焦点距离和直径的关系,也即F值,这个值较小的镜头称为「亮镜头」,较大的镜头称为「暗镜头」。
一般的小型相机都会在镜头旁刻上「F=2.5」「1:2.5」的标记,这就表示F值为2.5。
在相机镜头的性能上,如果F值达到2.0左右,则表示这个相机的明亮等级非常高。
8,歪曲像差(失真)▼歪曲像差(失真)表示通过镜头成像的图像发生歪曲的状态。
事实上不存在形状完美的镜头。
因此,虽然从理论上来说,直射光通过镜头后会沿着直线传播,而实际上光通过镜头后会向外侧或者内侧歪曲。
前者称为「桶形失真」,后者称为「枕形失真」。
一个镜失真的参数以百分比表示。
三,远心镜头大家都有这种印象,一个物体在人眼看来,会有近大远小的现象。
这是因为物体近的时候,在视网膜上投影大,小的时候,投影小。
镜头也是一样,因为近大远小的原因,会产生误差。
特别是在做尺寸测量的时候,就尤其关键。
为了解决这个问题,就产生了远心镜头。
简单讲就是不会因为WD工作距离的远近而在投影端产生大小变化的的镜头。
▼远心镜头对于有厚度测产品,也会照出截面的效果。
远心镜头主要应用于精密测量。
在精密光学测量系统中,由于普通光学镜头会存在一定的制约因素,如影像的变形、视角选择而造成的误差、不适当光源干扰下造成边界的不确定性等问题,进而影响测量的精度。
而远心镜头(Telecentric镜头)能有效降低甚至消除上述问题,因此Telecentric镜头已经成为精密光学量测系统决定性的组件,其应用领域也越来越广泛。