工业视觉检测相机镜头的计算方式
镜头计算方法及相关术语
远心镜头计算公式远心镜头计算公式：：光学倍率=相机芯片尺寸相机芯片尺寸（（长、宽）/视野视野（（长、宽）镜头支持靶面镜头支持靶面尺寸尺寸尺寸≥≥相机靶面尺寸相机芯片尺寸2/3 长8.45mm 宽 7.07mm1/2 长6.4mm 宽 4.8mm1/3 长4.8mm 宽 3.6mm1/4 长3.2mm 宽 2.4mm1/2.5 长5.12mm 宽3.84mm1/1.8 长7.13mm 宽 5.37mm1/2.3 长6.16mm 宽 4.62mm机器视觉系统中，工业镜头相当于人的眼睛，其主要作用是将目标的光学图像聚焦在图像传感器（相机）的光敏面阵上。
视觉系统处理的所有图像信息均通过工业镜头得到，工业镜头的质量直接影响到视觉系统的整体性能。
下面对机器视觉工业镜头的相关专业术语做以详解。
一、远心光学系统远心光学系统：：指主光线平行于工业镜头光学轴的光学系统。
而光从物体朝向镜头发出，与光学轴保持平行，甚至在轴外同样如此，则称为物体侧远心光学系统。
：二、远心镜头远心镜头：远心镜头指主光线与镜头光源平行的工业镜头。
有物方远心，像方远心，双侧远心。
普通工业镜头主光线与镜头光轴有角度，因此工件上下移动时，像的大小有变化。
双侧远心境头主物方，像方均为主光线与光轴平行光圈可变，可以得到高的景深，比物方远心境头更能得到稳定的像最适合于测量用图像处理光学系统，但是大型化成本高物方远心境头只是物方主光线与镜头主轴平行工件上下变化，图像的大小基本不会变化使用同轴落射照明时的必要条件，小型化亦可对应像方远心境头只是像方主光线与镜头光轴平行相机侧即使有安装个体差，也可以吸收摄影倍率的变化用于色偏移补偿，摄像机本应都采用这种镜头三、远心光学系统的特色远心光学系统的特色：：优点优点：：更小的尺寸。
减少镜头数量，可降低成本。
缺点缺点：：上下移动物体表面时，会改变物体尺寸或位置。
优点优点：：上下移动物体表面时，不会改变物体尺寸或位置。
使用同轴照明时。
iso12233标准测试卡 检测算法 概述及解释说明
iso12233标准测试卡检测算法概述及解释说明1. 引言1.1 概述本文旨在介绍ISO12233标准测试卡以及与其配套的检测算法。
ISO12233标准测试卡是一种常用的相机图像质量评估工具，通过使用该测试卡和相应的算法可以对相机在不同参数设置下的图像质量进行客观评价和比较。
1.2 文章结构本文包括以下内容：引言、ISO12233标准测试卡、检测算法概述、解释说明和结论。
引言部分将对本文的主题和结构进行简要介绍；ISO12233标准测试卡部分将对该测试卡的简介、设计布局以及使用方法进行详细阐述；检测算法概述部分将从原理说明、主要参数解释和应用场景举例等方面对相关算法进行概括性描述；解释说明部分将针对标准测试卡结果分析方法以及检测算法的应用实例进行具体解析；最后，在结论部分将总结文章中涉及到的主要观点和发现，并对未来的展望和应用前景进行评估。
1.3 目的通过本文，旨在帮助读者更好地了解ISO12233标准测试卡及其相关检测算法，并熟悉其使用方法和结果解读。
同时，本文还将根据实际应用情况，给出改进建议，并对该领域的未来发展提出展望和评估。
以上是“1. 引言”部分的详细内容，请参考。
2. iso12233标准测试卡2.1 简介iso12233标准测试卡是一种广泛应用于数字图像设备的测试工具，旨在评估其图像质量和性能。
通过使用该测试卡可以对相机、摄像机、手机等设备进行检测和校正，以确保其输出的图像达到预期的质量要求。
2.2 测试卡设计和布局iso12233标准测试卡通常由一系列模式、线条和分辨率图案构成。
这些图案包括鹰眼图案、分辨力刻度线、圆环网格等，用于评估设备的分辨率、锐度、色彩还原以及其他重要参数。
测试卡上还可能包含了颜色补偿板和灰度块，用于校准设备的颜色平衡和动态范围。
2.3 使用方法使用iso12233标准测试卡进行检测通常需要按照以下步骤进行：1. 将测试卡安装在需要被检测设备的特定位置，并确保其完全平直。
工业相机镜头光圈的基础知识
工业相机镜头光圈的基础知识工业镜头的接口物镜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。
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。
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。
解析度表示一组物镜所能见到了2点的最小间隔0.61x 使用波长(λ)/ NA=解析度(μ)以上的计算方法理论上可以计算出解析度，但不包括失真。
※使用波长为550nm解像力１mm中间可以看到黑白线的条数。
单位（lp）/mm.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 etc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。
4、光学放大倍数用于计算主要缩放比例的公式如下：PMAG = 感光芯片尺寸 (mm) / 视场 (mm)上海嘉肯光电科技有限公司是一家专业从事机器视觉光源的研发、生产和销售为一体的高新技术企业。
以工业检测、机器视觉、图像处理、科学研究等领域为主要研发及经营方向。
此外，公司还代理工业镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件和各类视觉附件。
上海嘉肯光电科技有限公司将坚持“用心，创造未来”的企业经营理念，并持续不断地把最优秀、性价比最高的视觉产品提供给广大用户，以不断满足客户日益增长的要求。
单目相机测距原理
单目相机测距原理引言单目相机是一种只有一个镜头的相机，通过对图像的处理和分析可以实现测量目标物体与相机之间的距离。
单目相机测距原理是通过相机的视觉处理来实现的，相比于传统的测距仪器，单目相机具有成本低、便携性强等优势，广泛应用于工业检测、智能驾驶、机器人等领域。
单目相机测距原理的基本原理单目相机测距原理的基本思想是通过物体在图像上的像素大小与实际物体大小之间的比例关系来计算物体与相机之间的距离。
具体来说，单目相机测距原理包括以下几个步骤：1. 相机标定在进行测距之前，需要对相机进行标定，以获得相机的内参数和外参数。
内参数包括相机的焦距、主点坐标等，而外参数则是相机的位置和方向信息。
2. 特征提取与匹配在获得标定参数之后，需要对图像进行特征提取与匹配。
特征提取是指从图像中提取出具有辨识性的特征点，例如角点、边缘等。
特征匹配则是将提取到的特征点与已知的模板进行匹配，以确定物体在图像中的位置。
3. 计算像素大小与实际大小之间的比例关系通过已知的标定参数和特征点的坐标，可以计算出像素大小与实际大小之间的比例关系。
这个比例关系可以通过相似三角形原理计算得到。
4. 计算物体与相机之间的距离在获得像素大小与实际大小的比例关系之后，可以根据物体在图像上的像素大小，计算出物体与相机之间的距离。
这个计算可以通过简单的三角形计算得到。
单目相机测距原理的优缺点单目相机测距原理具有以下优点：1.成本低：相比于其他测距仪器，单目相机的价格更低，更容易获得和使用。
2.便携性强：单目相机体积小、重量轻，便于携带和安装。
3.适用范围广：单目相机可以应用于不同领域，如工业检测、智能驾驶、机器人等。
然而，单目相机测距原理也存在一些缺点：1.精度较低：相比于其他测距仪器，单目相机的精度相对较低，受到环境光线、图像质量等因素的影响较大。
2.对纹理要求高：单目相机需要在图像中提取出具有辨识性的特征点，对物体的纹理要求较高。
3.适用场景受限：由于单目相机只有一个镜头，对于某些场景，如需要测量物体的长度、宽度等情况，单目相机的应用受到一定限制。
Pin脚视觉系统检测方案
三、尺寸图
1、相机尺寸
2、光源尺寸
谢谢！
如果贵公司有任何有关视觉检测的应用，可以随时和我们联系，我们将 为您提供： 免费样品测试； 免费测试报告； 协助您现场提案。 希望可以给您的工作带来帮助。
THE END
内边 外边 上边 下边
3、计算pin脚长宽度 如图所示Pin脚B长度为2.28mm，E长度为2.75mm，实际情况中，Pin脚E为向 后弯曲，因此搜索到的E外边不是实际边，从而判定Pin脚弯曲情况。
4、计算Pin脚间距 通过亮暗度对比搜索边缘，并计算距离。 如图所示，BC Pin脚的间距为2.62mm，DE Pin脚的间距为1.92mm。实际情况中 Pin脚E向上弯曲，因此间距变小，从而判定Pin脚弯曲情况。
二、检测塑料柱有无 1、设定检测区域，对该区域的暗色度进行逻辑判断。 由于塑料柱是凸起部位，白色光打在上面会形成阴影部分，若没有塑料柱， 则无法显现出阴影部分，所以根据阴影部分所占检测区域的百分比进行判断塑料 柱的有无。
2、判定检测结果 如图所示，塑料柱所形成的阴影部分占检测区域的百分比分别为12.98%和34.10%， 若无塑料柱，则百分比为0，差异较大。
Pin脚视觉系统检测方案
检测要求：
1、检测产品8个Pin脚前后左右是否 弯曲 2、检测塑料柱有无
检测设备：
1、500万工业相机 2、35mm镜头 3、白色环光
检测原ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ：
1、通过灰度对比寻找边缘， 并进行距离运算 2、设定检测区域，对检测区 域的暗度值进行判断 3、判定检测结果
检测架设方式
CCD相机 工业镜头
工作距离： 250mm 白色环形光
产品
一、Pin脚检测 1、寻找产品特征点进行模板匹配，并建立坐标系，对检测区域进行坐标跟 踪
机器视觉选型相机规则
机器视觉选型相机规则机器视觉是一种模拟人眼进行图像识别和处理的技术，广泛应用于工业自动化、无人驾驶、安防监控等领域。
而相机作为机器视觉的重要组成部分，其选型规则对于机器视觉系统的性能和稳定性具有关键影响。
本文将从分辨率、帧率、感光元件、镜头、接口等方面介绍相机选型的规则。
一、分辨率相机的分辨率是指图像的像素数量，通常用横向像素数和纵向像素数表示。
分辨率越高，图像细节越丰富，但也会增加图像处理的计算量。
在选择相机分辨率时，需根据实际应用场景和需求来确定，避免过高或过低的分辨率。
二、帧率帧率是指相机每秒传输的图像帧数，常用单位为fps（Frames Per Second）。
帧率越高，图像的连续性越好，适用于高速运动物体的检测和追踪。
但高帧率相机通常价格昂贵，且会增加数据处理的复杂度。
三、感光元件感光元件是相机的核心部件，决定了图像的质量和灵敏度。
常见的感光元件有CCD和CMOS两种。
CCD感光元件具有较高的图像质量和低噪声特性，适用于对图像质量要求较高的应用场景；而CMOS感光元件则具有低功耗、高速度、集成度高等优势，适用于对帧率要求较高的应用场景。
四、镜头镜头是相机的光学系统，直接影响图像的清晰度和视场范围。
选择镜头时，需考虑焦距、光圈、视场角等参数。
焦距决定了镜头的放大倍数，光圈决定了镜头的透光能力，视场角决定了镜头的拍摄范围。
根据实际需求，选择合适的镜头参数，以获得清晰、准确的图像。
五、接口相机与其他设备的连接通常通过接口完成，常见的接口有USB、GigE、Camera Link等。
USB接口简单易用，适用于小型相机和低带宽应用；GigE接口具有较高的传输速度和稳定性，适用于大带宽应用；Camera Link接口则适用于对图像传输速度和稳定性要求较高的应用。
总结起来，机器视觉选型相机的规则包括分辨率、帧率、感光元件、镜头和接口。
在选型时，需根据实际应用需求和预算来确定各项参数。
同时，还需要考虑相机的稳定性、可靠性和兼容性等因素，以确保机器视觉系统的正常运行和性能表现。
计算公式
内容简介一、面阵相机和镜头选型 (2)二、针对速度和曝光时间的影响，产品是否有拖影 (2)三、线阵相机和镜头选型 (2)四、图像采集卡、相机接口、PCI、PCI-E插槽的选型 (3)五、线阵相机、镜头、光源的选型详解 (4)六、图像采集卡的选型详解 (9)七、线阵摄像机与面阵摄像机的区别 (14)八、图像采集卡选型详解 (18)一、面阵相机和镜头选型已知：被检测物体大小为A*B，要求能够分辨小于C，工作距离为D解答：1.计算短边对应的像素数E=B/C，相机长边和短边的像素数都要大于E。
2.像元尺寸=产品短边尺寸B/所选相机的短边像素数3.放大倍率=所选相机芯片短边尺寸/相机短边的视野范围4.可分辨的产品精度=像元尺寸/放大倍率（判断是否小于C）5.物镜的焦距=工作距离/（1+1/放大倍率）单位：mm6.像面的分辨率要大于1/（2*0.1*放大倍率）单位：lp/mm以上只针对镜头的主要参数进行计算选择，其他如畸变、景深、环境等，可根据实际要求进行选择。
二、针对速度和曝光时间的影响，产品是否有拖影已知：确定每一次检测的范围为80mm*60mm，200万像素CCD相机（1600*1200），相机或产品运动速度为12m/min = 200mm/s。
曝光时间计算：曝光时间< 长边视野范围/（长边像素值*产品运动速度）曝光时间< 80mm/（1600*250mm/s）曝光时间< 0.00025s = 1/4000 s总结：故曝光时间要小于1/4000 s ，图像才不会产生拖影。
三、线阵相机和镜头选型相机选型：已知：幅宽为1600mm、检测精度1mm/pixel、运动速度22000mm/s、物距1300mm相机像素数=幅宽/检测精度=1600mm / 1mm/pixel = 1600pixel最少2000个像素，选定为2k相机实际检测精度=幅宽/实际像素=1600mm/2048pixel＝0.8mm/pixel扫描行频=运动速度/实际检测精度=22000mm/0.8mm＝27.5KHz应选定相机为2048像素28kHz相机，像元尺寸10um选用一个VT-FAGL2015线阵相机或两个103k-1k线阵相机拼接镜头选型：sensor长度=像素宽度×像素数=0.01mm×2048=20.48mm镜头焦距= sensor长度×物距/幅宽=20.48×1300/1600＝16mm四、图像采集卡、相机接口、PCI、PCI-E插槽的选型图像采集卡的数据率（又称点频）>= 1.2 x相机数据率相机数据率（又称像素时钟）=相机分辨率x相机帧频相机接口的带宽要大于图像采集卡的数据率插槽的带宽> 图像采集卡的数据率> 相机接口的带宽> 1.2 x相机数据率PCI插槽有PCI 32bit和PCI 64bit的区别。
锐景达 M20F 系列工业镜头 MTF 检测仪 产品手册（FA-MTF）说明书
○R○Ri CAMSYS福州锐景达光电科技有限公司锐景达M20F系列工业镜头MTF检测仪产品手册（FA-MTF）部分客户目录一.工业镜头检测现状（FA镜头） (3)二、锐景达工业镜头MTF检测仪解决方案 (4)2.1、测量原理 (4)2.2、主要功能： (4)2.3、性能指标 (4)2.4、FA镜头MTF检测仪的型号 (5)2.5、主要功能界面 (5)三．公司简介 (7)一.工业镜头检测现状（FA镜头）光学镜头是监控摄像机的重要部件，其作用犹如人的眼睛，它的性能优劣直接影响了摄像机的效果。
随着工业自动化快速发展，尤其是近两年来中国智造2025的影响下，工业视觉越来越多得到了应用，其中工业视觉镜头需求飞速增长。
工业镜头设计和应用特点是：焦距为中长焦为主（10-50mm)、有限物距（100~600mm）、大靶面、高清（大于2MP）和小畸变等。
FA镜头制造企业和摄像机工厂生产过程中遇到最多的是镜头中心清晰、而四个边角都模糊或者其中一个模糊的问题。
目前多数都是采用逆投影的方法人眼判断镜头成像效果，由于FA镜头焦距一般在12~50mm为主，此焦距段用逆投影看像的物距短（300~500mm），产生投影像小、分划板线条小，肉眼很难分辨出中高线对的问题，有的采用逆投影+放大镜结合的方式来看像，同样存在误差大、一致性差、易疲劳、繁琐、时间长（一般为1-2分钟/PCS）和要求工人门槛高等缺陷；有的工厂采用实拍检测工业镜头成像，此方法是缩小成像和受制于摄像机SENSOR像元大小等因素的影响，虽然可用于某类SENSOR实配检测，但很难真实评估镜头的解析力。
同样存在外围环境影响大、人为误差大等缺陷，不合适作为镜头解析力出货检测。
锐景达为了解决光学生产和摄像机生产批量镜头人工检验的缺陷，通过几年来的自主开发生产，研制了无限距MTF检测仪系列，帮助众多企业完全解决了人工判断一致性差、不够准确等固有的缺陷，企业依靠仪器降低对熟练技术工人的依赖，提高效率、准确性、保证镜头的质量。
工业视觉检测相机镜头的计算方式
工业视觉检测相机镜头的计算方式
1、WD 物距工作距离(Work Distance，WD)
镜头第一个工作面到被测物体的距离
2、FOV 视场视野(Field of View，FOV)
相机实际拍到区域的尺寸。
3、DOV 景深(Depth of Field)。
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。
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。
视觉公式
一、面阵相机和镜头选型已知：被检测物体大小为A*B，要求能够分辨小于C，工作距离为D解答：1. 计算短边对应的像素数E=B/C，相机长边和短边的像素数都要大于E。
2. 像元尺寸=产品短边尺寸B/所选相机的短边像素数3. 放大倍率=所选相机芯片短边尺寸/相机短边的视野范围4. 可分辨的产品精度=像元尺寸/放大倍率（判断是否小于C）5. 物镜的焦距=工作距离/（1+1/放大倍率）单位：mm6. 像面的分辨率要大于1/（2*0.1*放大倍率）单位：lp/mm以上只针对镜头的主要参数进行计算选择，其他如畸变、景深、环境等，可根据实际要求进行选择。
二、针对速度和曝光时间的影响，产品是否有拖影已知：确定每一次检测的范围为80mm*60mm，200万像素CCD相机（1600*1200），相机或产品运动速度为12m/min = 200mm/s。
曝光时间计算：曝光时间<长边视野范围/（长边像素值*产品运动速度）曝光时间< 80mm/（1600*250mm/s）曝光时间< 0.00025s = 1/4000 s总结：故曝光时间要小于1/4000 s ，图像才不会产生拖影。
三、线阵相机和镜头选型相机选型：已知：幅宽为1600mm、检测精度1mm/pixel、运动速度22000mm/s、物距1300mm相机像素数=幅宽/检测精度=1600mm / 1mm/pixel = 1600pixel最少2000个像素，选定为2k相机实际检测精度=幅宽/实际像素=1600mm/2048pixel＝0.8mm/pixel扫描行频=运动速度/实际检测精度=22000mm/0.8mm＝27.5KHz应选定相机为2048像素28kHz相机，像元尺寸10um选用一个VT-FAGL2015线阵相机或两个103k-1k线阵相机拼接镜头选型：sensor长度=像素宽度×像素数=0.01mm×2048=20.48mm镜头焦距= sensor长度×物距/幅宽=20.48×1300/1600＝16mm四、图像采集卡、相机接口、PCI、PCI-E插槽的选型相机接口带宽USB1.1 1.5MB/sUSB2.0 60MB/s（一般40 MB/s）USB3.0 625MB/s（一般150MB/s）1394A 50MB/s1394B 100MB/s千兆网125MB/s插槽类型带宽PCI 132MB/sPCI-E（1 lane-x1） 250MB/s（一般200 MB/s）PCI-E（4 lane-x4） 1GB/sPCI-E（8 lane-x8） 2GB/sPCI-E（16 lane-x16）4GB/s图像采集卡的数据率（又称点频）>= 1.2 x相机数据率相机数据率（又称像素时钟）=相机分辨率x相机帧频相机接口的带宽要大于图像采集卡的数据率插槽的带宽>图像采集卡的数据率>相机接口的带宽> 1.2 x相机数据率PCI插槽有PCI 32bit和PCI 64bit的区别。
工业相机与镜头选型方法(含实例)
工业相机与镜头选型方法（含实例）一、根据应用需求选型工业相机与镜头的选型首先要根据实际应用需求来确定。
应该明确拍摄的对象、需要的图像质量、成像速度等方面的要求。
例如，是否需要高分辨率的图像、是否需要高速连续拍摄、是否需要逆光环境下的高动态范围等等。
根据这些需求，可以确定所需要的传感器规格和镜头类型。
二、根据传感器规格选型传感器规格是工业相机选型的重要依据之一、传感器的大小直接影响到成像的角度、分辨率和噪声水平。
常见的传感器规格有1/2.3英寸、1/1.8英寸、2/3英寸、1英寸以及APS-C和全画幅等。
一般而言，传感器越大，成像角度越大，分辨率越高，噪声水平越低。
根据应用需求，选择合适的传感器规格。
实例一：如果应用需求是需要拍摄大范围场景，例如工业检测、机器视觉等，可以选择传感器规格较小的相机，例如1/2.3英寸传感器。
实例二：如果应用需求是需要高分辨率的图像，例如精细检测、高精度测量等，可以选择传感器规格较大的相机，例如APS-C或全画幅传感器。
三、根据镜头类型选型根据传感器规格确定之后，接下来要选择合适的镜头类型。
工业相机通常有固定焦距镜头、变焦镜头和特殊用途镜头等类型。
固定焦距镜头一般适合需要固定场景的拍摄，一般具有较高的分辨率和较低的畸变等特点。
变焦镜头适用于需要不同焦距的应用，具有变焦范围广、灵活性高的特点。
特殊用途镜头适用于特殊的应用场景，例如近距离测量、显微镜观察等。
实例三：如果应用场景需要拍摄不同物体的细节，例如高精度检测、PCB检测等，可以选择具有高分辨率和低畸变的固定焦距镜头。
实例四：如果应用场景需要拍摄不同距离的对象，例如检测机器人、机器视觉等，可以选择具有变焦范围广的变焦镜头。
四、根据镜头参数选型在确定镜头类型之后，还需要根据具体应用的需求选择合适的镜头参数，包括焦距、光圈和视场角等。
焦距是指镜头的焦距长度，影响到成像的角度和视场大小。
一般而言，焦距较短的镜头可以拍摄宽广的场景，焦距较长的镜头可以拍摄较小的视场。
ccd工业相机选型步骤【附图】
随着自动化的日益剧增，CCD相机、镜头倍率被提上日程，许多小伙伴们开始被客户问到这个问题，大部分无法很好的回答客户的问题，形成CCD相机、镜头倍率如神一般的存在。
相信很多小伙伴们都查阅了各大网站和资料，看起来算法很麻烦的样子。
可能是基于这个英寸转换问题和对自动化领域相对陌生的原因吧。
今天，测量攻城狮挤出一点时间和大家分享一下CCD相机、镜头倍率的算法，让大家都可以说出个一二。
认识CCD结构：CCD 相机+镜头CCD相机CCD芯片靶面尺寸单位是：mm如上图，假设靶面尺寸是1/4”型号，则靶面对角线是4mm，目镜镜头光学放大倍率是0.5X，显示器尺寸为14英寸。
则显示放大倍率=0.5*14*25.4/4=44.45X假设物镜放大到3X，那么放大倍率=44.45*3=133.35XCCD专业名词及型号选择：首先，要确定工业相机的接口、靶面尺寸和分辨率大小。
打比方是2/3" 工业相机，C接口，500万像素；那么我们可以先确定需要的工业镜头是C接口，最少支持2/3", 500万像素以上。
其次，确定所要达到的视野范围(FOV)和工作距离(WD)，然后根据这两个要求和已知的靶面尺寸计算出工业镜头的焦距(f)。
其计算公式为：焦距f ＝工作距离(WD) ×靶面尺寸( H or V) /视野范围FOV( H or V) 视野范围FOV ( H or V)＝工作距离(WD) ×靶面尺寸( H or V) / 焦距f 视野范围FOV( H or V)＝靶面尺寸( H or V) / 光学倍率工作距离WD = f(焦距)×靶面尺寸/视野范围FOV( H or V) 光学倍率＝靶面尺寸( H or V) /视野范围FOV( H or V) (H代表CCD 靶面水平宽度，V代表CCD靶面垂直高度)。
打比方视野是100*100mm, WD是500mm,先从工作距离确定工业镜头的焦距要在50mm以下,市场上工业镜头焦距一般是12mm, 16mm, 20mm, 25mm, 35mm, 50mm, 75mm。
远心镜头选型技巧
远心镜头的选择和普通工业镜头是一样的，只要其靶面规格大于或等于相机的靶面即可。
在远心镜头的物镜垂直下方区域范围的都是远心成像，而超出此范围的区域，就不是严格意义上的远心成像了，会产生一定的偏差。
根据使用情况（物体尺寸和需要的分辨率）选择物方尺寸合适的物方镜头和相机，同时得到像方尺寸，即可计算出放大倍率，然后选择合适的像方镜头。
选择过程中还应注意景深指标的影响。
适用条件a）需要检测有厚度的物体（厚度>1/10FOV直径）；b）需要检测不在同一平面的物体；c）不清楚物体到镜头的距离究竟是多少；d）需要检测带孔径、三维的物体；e）需要低畸变、图像效果亮度几乎完全一致；f）缺陷只在同一方向平行照明下才能检测到。
相关指标a）物方尺寸，拍摄范围；b）像方尺寸，使用图像传感器的靶面大小；c）工作距离，物方镜头前表面距离拍摄物的距离；d）分辨率，使用图像传感器的像素数量；e）景深，镜头能成清晰像的范围，像/物倍率越大景深越小；f）接口，相机接口，多为C、T等接口。
靶面匹配相机靶面规格一般会有1/3”、1/2”、1/2.3”、1/2.5”、2/3”、1”、3/4”、35mm全画幅、4K、12K等。
这些都是相机芯片对角线的尺寸规格，它定义了图像传感器（矩形）的外接圆直径。
在选镜头的时候往往要做到一一对应，就是说工业镜头的成像尺寸要大于等于相机的芯片规格尺寸，一般两者相等是最好的，如果镜头的规格尺寸大于相机的，也能满足使用，但是就会产生一定的成本浪费。
如果镜头的规格尺寸小于相机，那成像就会产生暗角现象，偏差大的话图像会变成一个圆。
这样就没办法保证镜头拍摄的视场，而且会对相机的成像分辨率造成损失。
接口匹配不同厂家、不同靶面的相机都会有不一样的接口。
比如线阵相机里2K、4K、6K、8K、12K等会有F接口、C接口、M58×0.72、M72×0.75等不同的接口规格，这些接口规格除了螺纹或卡口外径尺寸不一样外，法兰端面到芯片的距离也会有所不同。
监控摄像机镜头的计算公式方法
监控摄像机镜头的计算公式方法镜头的焦距，视场大小及镜头到被摄取物体的距离的计算如下：视场角的计算格式的镜头，在座标图中的交点比代表4mm镜头的线偏上一点。
这表明如果使用4mm镜头就不能覆盖50m的视场。
而用2.8mm的镜头则可以完全覆盖视场。
f=vD/Vf=hD/H其中，f代表焦距，v代表CCD靶面垂直高度，V代表被观测物体高度，h代表CCD靶面水平宽度，H代表被观测物体宽度。
举例：假设用1/2”CCD摄像头观测，被测物体宽440毫米，高330毫米，镜头焦点距物体2500毫米。
由公式可以算出：焦距f=6.4X2500/440≈36毫米或焦距f=4.8X2500/330≈36毫米当焦距数值算出后，如果没有对应焦距的镜头是很正常的，这时可以根据产品目录选择相近的型号，一般选择比计算值小的，这样视角还会大一些。
为了从1/3″与1/2″ CCD摄像机中获取同样的视角，1/3″ CCD摄像机镜头焦距必须缩短；相反如果在1/3″ CCD与1/2″ CCD摄像机中采用相同焦距的镜头，情况又如何呢?1/3″ CCD摄像机视角将比1/2″ CCD摄像机明显地减小，同时1/3″ CCD摄像机的图像在监视器上将比1/2″ CCD 的图像放大，产生了使用长焦距镜头的效果。
另外我们在选择镜头时还要注意这样一个原则：即小尺寸靶面的CCD可使用大尺寸靶面CCD摄像机的镜头，反之则不行。
原因是：如1/2″ CCD 摄像机采用1/3″镜头，则进光量会变小，色彩会变差，甚至图像也会缺损；反之，则进光量会变大，色彩会变好，图像效果肯定会变好。
当然，综合各种因素，摄像机最好还是选择与其相匹配的镜头。
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工业相机技术答疑(机器视觉入门之摄像头篇)
深圳市科视创科技有限公司
Shenzhen Costrong Technology Co.,Ltd
工业相机的问与答
品质的 CMOS 成像芯片，包括：Micron、 CMOSIS、Cypress 等。 3. 速度 CCD 采用逐个光敏输出，只能按照规定的程序输出，速度较慢。CMOS 有多个电荷-电压转换器和行列开关
帧图像进行处理一次，因此可以达到很高的帧率。 3.线阵相机可以不间断的连续采集和处理； 线阵相机可以对直线运动的物体（直线导轨，滚筒上的纸张，织物，印刷品，传送带上的物体等）进行连
续采集。 4.线阵相机有更简单合理的构造。 与面阵相机相比，线阵相机不会浪费分辨率采集到无用数据。
问：什么是智能工业相机？
问： 工业相机都有哪些接口？ 11
答： 接口是指相机与镜头之间的借口，常用的镜头的借口有 C 口，CS 口，F 口。 问： 工业相机是怎么分类的？
答： 1. 按照芯片结构分类：CCD 相机 & CMOS 相机
12
2. 按照传感器结构分： 面阵相机 & 线阵相机
3. 按照输出模式分类：模拟相机 & 数字相机
拍摄 2-3 幅图像。
4.工业相机输出的是裸数据，它的光谱范围也往往比较宽，比较适合进行高质量的图像处理算法，普遍应用
于机器视觉系统中。而普通相机拍摄的图片，它的光谱范围只适合人眼视觉，并且经过了 MPEG 压缩，图像质量
也较差
问： 如何选择线阵相机？
答： 1.计算分辨率；幅宽除以最小检测精度得出每行需要的像素。
介于 0 和 25 之间的数字代表一定的亮度指标。10bit 数据就有 1024 个灰阶而 12bit 有 4096 个灰阶。每一个应用我 们都要仔细考虑是否需要非常细腻的灰度等级。从 8bit 上升到 10bit 或者 12bit 的确可以增强测量的精度，但是也 同时降低了系统的速度，并且提高了系统集成的难度（线缆增加，尺寸变大），因此我们也要慎重选择。
基于视觉智能工业品外观柔性检测方案
基于视觉智能工业品外观柔性检测方案引言/导读随着工业制造2025 计划的实施，工业品质量检测效率成为制约整个生产链条的重要因素。
传统工业品产品外观检测，依赖“人眼+简单工具”，实现对产品外观的识别，剔除外观有缺陷的产品，效率低下，漏检率高。
随时AI 技术快速发展，本测试床探索将视觉智能检测技术应用于工业品外观检测。
一、关键词视觉智能，边缘计算，薄膜类外观质量检测四、测试床项目目标和概述所谓“机器视觉”，就是利用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统相当于人类的眼睛，“眼睛”通过把“看”到的影像传送到控制芯片，然后通过控制程序来进行事态的判断。
一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等.通过机器视觉获得的图像，经过AI 智能算法的自动检测，识别，最终完成“人的眼睛和大脑”的功能，在实际工业质量检测中，达到代替现有人力，提高检测效率、提升检测准确率。
现工业产品检测，经过很多年发展，但现有自动检测的存在如下问题：•可检测产品单一，不通用：设备高度专业化，只能在特定场景，对特定产品，特定的外观问题进行检测。
例如，环境条件固定，只能检测外观尺寸，只能检测玻璃制品等。
•检测精度低：检测精度是固定的，不能实现“经验积累”：随着检测产品的增多，不断提高检测准确率。
•检测效率低：受检测设备算力的影响（一般都基于工控机），在检测效率较低，滞后日益进步的生产效率。
本测试床引入AI 技术，充分利用边缘计算的业务灵活性和业务实时性，并在公有云实现AI 算法的训练，充分利用公有云资源弹性调度、价格低廉的优势，以降低该方案的总体投入，以期达到可以规模复制的目标。
主要功能模块说明：1、采集端：利用光电技术，获取工业品外观高质量图片。
工业品，特别是薄膜类产品，具有容易弯曲、对光照敏感等特点，需要采用暗箱、强光等以达到高质量图像标准；2、边缘计算节点：边缘计算是工业检测的大脑，通过AI 算法对产品外观图片进行智能分析和识别，并自动对有缺陷产品进行标记；边缘计算节点要求算力强、设备体积小、可以安装在工厂质检室或者生产线附近；3、云端训练：AI 的训练周期长，需要资源多，具有阶段性；因此采用租赁公有云方式较为合适；可以根据训练数据的大小、训练算法的复杂度，灵活租赁对应资源，训练完毕，获取模型后，即可释放训练资源，以期达到节省成本的目标。
机器视觉工业检测方案
机器视觉工业检测方案机器视觉技术是一种通过计算机视觉和图像处理方法对工业产品进行检测和质量控制的技术。
在工业生产中，机器视觉检测可以代替人工检测，提高检测效率和准确性，降低人力成本和产品缺陷率。
下面将介绍一种基于机器视觉的工业检测方案。
首先，机器视觉工业检测方案需要选择合适的硬件设备。
常用的硬件设备包括高分辨率相机、光源、镜头、图像采集卡和计算机等。
高分辨率相机可以用于获取清晰的产品图像，光源用于提供适当的照明条件，镜头用于调整焦距和视野范围，图像采集卡用于将相机获取的图像转换成数字信号，计算机用于图像处理和分析。
其次，机器视觉工业检测方案需要进行图像处理和分析。
图像处理包括图像预处理、特征提取、图像分割和图像增强等。
图像预处理主要包括图像去噪、图像平滑和图像增强等，可以提高图像质量和清晰度。
特征提取是指从图像中提取出有用的信息或特征，如形状、纹理、颜色等。
图像分割是将图像分割成不同的区域或对象，用于后续的目标检测和识别。
图像增强可以通过调整图像的对比度、亮度和饱和度等参数，使得图像更加清晰和易于分析。
然后，机器视觉工业检测方案需要进行目标检测和识别。
目标检测是指在图像中寻找感兴趣的目标或区域，如产品表面的缺陷、异物等。
目标检测可以通过机器学习算法或深度学习算法实现，如支持向量机、卷积神经网络等。
机器学习算法需要提取出合适的特征进行训练，而深度学习算法可以自动从大量的数据中学习到特征和模式。
目标识别是指对检测到的目标进行分类和识别，判断其是否属于缺陷或合格品。
目标识别可以通过模式识别和分类算法实现，如人工神经网络、决策树等。
最后，机器视觉工业检测方案可以进行结果分析和报告生成。
结果分析主要是根据检测到的目标和识别结果进行统计和分析，如产品缺陷的类型、位置和数量等。
报告生成可以将分析结果以图表或文字的形式输出，方便工厂管理者和质量控制人员查看和分析。
综上所述，机器视觉工业检测方案是一种用于工业产品检测和质量控制的技术。
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工业视觉检测相机镜头的计算方式
1、WD 物距工作距离(Work Distance，WD)
镜头第一个工作面到被测物体的距离
2、FOV 视场视野(Field of View，FOV)
相机实际拍到区域的尺寸。
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3、DOV 景深(Depth of Field)。
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。
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。