机器视觉所用的光学知识
机器视觉及光学检测基础知识与应用
光学检测基础及选型Sam cheung 2010-06-28PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建 何为机器视觉?机器视觉是一门技术，该技术被广泛应用在生产 制造等行业。
可用来保证产品质量、控制生产 流程、感知环境等。
机器视觉系统是基于机器视觉技术为机器或自动 化生产线建立的一套视觉系统。
PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建 1、相机的分类n nn1、按照芯片类型： 1）、 CCD（Charge Coupled Device 电 荷耦合装置） 2）、CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor 互补金属氧化物半导 体）PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建 CCD与COMS的区别PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建 CCD Sensor—Frame Transfer Sensor解决了Full Frame Array Sensor发生 Smear现象的问题 从感光部分转移到屏蔽存储区域的时 间约为500us 优点：在曝光时间较长的情况下， Smear现象比Full Frame Array Sensor小很多 缺点：由于需要两个Sensor，因此 成本非常高Light sensitive CCD-sensorShielded memory area...............................Readout registerPDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建 CCD Sensor—Interline Transfer Sensors转移时间约为1us，因此完全不 存在Smear现象。
优点：由于转移时间非常短，因 此不需要使用机械快门或闪光灯 缺点：由于屏蔽区占用了Sensor 的部分面积，因此使得此种传感 器填充因子只能在20%~70% 添加微镜头可以增加填充因子Sensor elements Shielded (Photo diodes) vertical shift registerOutput (Amplifier) Horizontal shift registersPDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建 CMOS SensorPDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建 由于CMOS可直接访问 单个像素， 因此在AOI非常小的情 况下，CMOS 与CCD相比，帧率上有 较大的优势。
机器视觉光源系统入门知识详解
上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发
机器视觉光源系统入门知识详解
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：
光源---光路原理
照相机并不能看见物体，而是看见从物体表面反射过来的光。
镜面反射：平滑表面以对顶角反射光线
漫射反射：粗糙表面会从各个方向漫射光线
发散反射：多数表面既有纹理，又有平滑表面，会对光线进行发散反射
上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发 光源---作用和要求
在机器视觉中的作用
照亮目标，提高亮度
形成有利于图像处理的效果
克服环境光照影响，保证图像稳定性
用作测量的工具或参照
良好的光场设计要求
对比度明显，目标与背景的边界清晰
背景尽量淡化而且均匀，不干扰图像处理
与颜色有关的还需要颜色真实，亮度适中，不过曝或欠曝
光源---光场构造
明场：光线反射进入照相机
暗场：光线反射离开照相机
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。
机器视觉光学系统概论
T H′
远摄物镜系统
远摄透镜设计实例：
远摄物镜：T=95, f =156, η=0.61
工作距（后焦距：Back focal length）和反远 摄物镜
从系统最后一面到后焦面的距离fb又称工作距（后焦 距），通常要比焦距短（fb < f）。
对于一些短焦距镜头，工作距可能过短，以至于无法 设置光阑。有的彩色CCD前常有分光棱镜，也需要足 够的空间。
77°/8
2.8
6.11
2.6
场物镜
4．焦距，物、像距，远摄型和反远摄型镜头， 成像光学系统的基本参数（II）
孔径光阑
物距 l
像距 l′
成像透镜
共轭距 L
透镜成像示意图
物距l 、像距l′分别是物镜到物面、像面的距离； 共轭距（物像距）L则是物、像面的间距；
当l ＝∞时，共轭距L ＝∞，像距 l′＝焦距f 。
7.48×6.15
8.3×8.3
782×582
SVGA color CCD
SONY
ICX-415AQ
1/2″
Yes, HAD
<50 fps
7.48×6.15
8.3×8.3
782×582
XGA b/w XGA color
CCD CCD
SONY SONY
ICX-204AL
1/3″
ICX-204AK
1/3″
设想用镜头来观察一组空间频率逐渐变大的 “分辩率板”。
任何品质的镜头，对于全黑或全白的零频总是能够响应的，定 义零频的MTF=1。 对于空频较低的分辩率板，一般的镜头也能分清，MTF较高。 频率较高，响应就越差，MTF较低。 当频率高到线条几乎无法分辩时，就达到最高分辨率，简称截
机器视觉打光原理
机器视觉打光原理一、引言机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，通过使用相机和计算机算法，使机器能够“看见”并理解图像。
而打光是机器视觉中的一个重要步骤，它能够通过控制光源的亮度和方向，提高图像的质量和对比度，从而更好地进行图像处理和分析。
本文将介绍机器视觉打光原理的基本概念、方法以及应用。
二、机器视觉打光的基本概念1. 光源选择：机器视觉打光的第一步是选择合适的光源。
常用的光源有LED灯、荧光灯、激光等。
不同的光源具有不同的特性，如亮度、颜色、方向性等，需要根据具体应用场景选择合适的光源。
2. 光源亮度控制：光源的亮度对图像的质量和对比度有着重要影响。
在机器视觉中，通过调节光源的亮度可以使图像中的目标物体更加清晰可见。
一般来说，亮度越高，图像中的目标物体越明亮，但是过高的亮度也可能导致图像过曝。
因此，需要根据具体场景和需求来控制光源的亮度。
3. 光源方向控制：光源的方向性也是机器视觉打光中需要考虑的因素之一。
合理的光源方向可以强调目标物体的轮廓和细节，提高图像的对比度。
通常情况下，光源应该与相机的视线垂直或接近垂直，以避免产生阴影和反射。
三、机器视觉打光的方法1. 平面光源：平面光源是一种常用的机器视觉打光方法，它能够提供均匀的光照，并减少阴影的产生。
平面光源一般由多个光源组成，光源之间的距离和位置需要根据具体需求来确定。
通过调节光源的亮度和方向，可以使目标物体在图像中呈现均匀明亮的效果。
2. 斜面光源：斜面光源是一种通过调节光源方向来强调目标物体轮廓和细节的打光方法。
斜面光源将光线从一个方向斜射到目标物体上，通过产生明暗交替的效果，使目标物体的边缘更加清晰可见。
这种打光方法常用于检测目标物体的表面缺陷和凹凸不平。
3. 透射光源：透射光源是一种通过透射光线来打光的方法。
它可以通过透明或半透明的材料将光线引导到目标物体上，从而提高图像的对比度和清晰度。
透射光源常用于表面光洁度检测、透明物体检测等应用场景。
机器视觉光学技术与应用.ppt
与传统光源相比，LED光源具有功率密度高，能耗低， 长寿命，电光响应快，光谱单色性好等突出优点。是机器 视觉专用光源的发展方向。
LUSTER LightVision
一、机器视觉系统概论
1.机器视觉系统构成
概念：
“机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。 ” “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”。——SME 和RIA
LUSTER LightVision
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性 和自动化程度： • 非接触检测； • 环境适应性高； • 检测效率高； • 检测精度高； • 采用计算机和图像处理技术，能够进行智能 化检测
提高图像亮度的方法
• 采用高亮发光器件 • 采用透射或反射式聚光系统——采用柱透镜汇聚亮度提高1倍
但工作距离限定在最佳汇聚位置 • 增加光源数量——2条光源亮度约为1条光源亮度的2倍
安装空间的约束 • 缩短光源与目标之间的距离
其他 • 增大光圈——与通光孔径大小成平方正比关系
牺牲系统景深为代价 • 增大CCD增益——信噪比降低，图像质量下降
光谱特性——补色对成像的ห้องสมุดไป่ตู้响
淡
Ｍ（紫紅）
淡
Ｒ(紅）
浓
淡 浓 Ｙ（黄色）
淡
浓
Ｂ（藍）
Ｇ（緑）
淡
C（青色）
淡
LUSTER LightVision
2）镜头
主要参数：光圈、景深、相对孔径、视场角、口径、放大率、 焦距、传函、光谱
机器视觉基本概念——光学镜头
机器视觉基本概念——光学镜头光学镜头1. 焦距 Focal Length光学系统主点到焦点的距离。
2. 景深 Depth of field, DOF是指在摄影机镜头或其他成像器前沿能够取得清晰图像的成像所测定的被摄物体前后距离范围。
3. 数值孔径 Numerical Apeture (NA)孔径⾓：物镜光轴上的物体点与物镜前透镜的有效直接直径所形成的⾓度。
数值孔径 NA: 物镜前透镜与被检物体之间介质的折射率n和孔径⾓θ的正弦的乘积。
4. 分辨率 Resolution分辨率定位为: 能被分辨开来的两个物点之间的最⼩距离，称为镜头的物⽅分辨率，记为Resolution(物) 单位µm只有镜头分辨率和相机分辨率匹配，才能得到最佳成像效果。
像⽅分辨率 = 2 * 像元尺⼨时，说明此时镜头分辨率与相机完全匹配。
5. 畸变 Distortion畸变也称失真，是由于光阑球差的影响，不同视场的主光线通过光学系统后与⾼斯像⾯的交点⾼度不等于理想像⾼，⼆者之差就是畸变。
畸变通常有两种计算⽅法：光学畸变和TV失真。
Optical distortion = Δy/y * 100 [%]6. MTF7. 远⼼镜头与远⼼度当⼈眼观察同⼀个物体，近距离时，感觉物体⽐较⼤，远距离时，感觉物体⽐较⼩，这种现象叫做透视误差.⽤远⼼镜头来消除透视误差。
8. 视场 FOV视场也称为视野，是指能被视觉系统观察到的物⽅可视范围。
9. 放⼤倍率机器视觉⾏业⾥提到的镜头光学放⼤倍率通常是指垂轴放⼤倍率，即像和物的⼤⼩之⽐。
10. ⼯作距离及物像距离⼯作距离(WD)是指镜头最下端机械⾯到物体的距离。
物像距离(O/I)是指物平⾯到相机芯⽚间的距离。
物像距离=⼯作距离+镜头本体长度+法兰距。
11. 法兰距离和镜头接⼝所谓法兰距离，就是指相机机⾝与镜头接触的机械⾯到相机芯⽚之间的距离。
镜头的后截距需和相机的法兰距离对应，才能让光线聚焦在相机芯⽚上。
机器视觉技术的原理与方法
机器视觉技术的原理与方法近年来，随着科技的发展，机器视觉技术越来越受到人们的关注。
机器视觉技术是一种利用计算机技术实现图像识别、图像处理、图像分析等功能的技术。
它不仅有着广泛的应用领域，例如工业制造、医疗、安防、汽车行业等，而且也是人工智能领域重要的组成部分。
本篇文章就从机器视觉技术的原理和方法两方面进行探讨。
一、机器视觉技术的原理1. 光学原理机器视觉技术的基础是光学原理，即球面成像模型。
在这个模型中，通过镜头进入的光在物焦点处汇聚，然后再在透镜中形成像。
所以，镜头内部的结构决定着光路的走向，从而决定着成像质量。
因此，机器视觉技术中的成像设备要求具有高质量的成像能力，以便准确地捕捉到样本的图像信息。
2. 图像处理原理图像处理原理是指对采集的图像进行非线性处理，提高图像的质量、增强图像的信息和降噪等。
图像处理的主要方法包括亮度调整、对比度调整、去噪等。
其中，去噪的作用非常重要，因为噪声会影响后续处理和识别的效果。
3. 特征提取原理特征提取是机器视觉技术中最重要的步骤。
它是指从图像中提取出能表征图像的重要信息的过程。
常用的特征包括纹理、颜色、角点等。
在完成特征提取后，可以进行后续的分类、识别操作。
4. 模式识别原理模式识别是机器视觉技术的核心环节。
它是指对已知的图像进行分类识别的过程。
在此过程中，需要将待分类的图像与已知的模板图像进行对比，并通过匹配来进行分类。
这一过程中，常用的算法包括支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等。
二、机器视觉技术的方法1. 目标定位目标定位是指在图像中找到需要处理的目标，以便进行后续的处理。
常用的目标定位方法包括最小二乘法、边缘检测等。
2. 特征提取特征提取是机器视觉技术中比较考验人员经验和技术的重要环节。
好的特征提取方法可以提高图像的识别率和分类率。
其中，常用的特征提取方法包括SIFT、SURF等。
3. 图像匹配图像匹配是机器视觉技术中进行分类识别所必须的步骤。
它是指将待分类的图像与已知的模板图像进行匹配，从而得出分类结果。
工业机器视觉技术的原理与应用
工业机器视觉技术的原理与应用工业机器视觉是指应用计算机视觉技术来实现对工业产品、生产工艺和设备的监测、控制、质量检测和自动化控制等。
它以图像传感器为先导，采用数字图像处理、模式识别、自动控制等技术，通过对图像信息的处理和分析，实现对现场工业环境的现实感知，同时也用于诊断、监测和调试机器故障。
一、工业机器视觉技术的原理工业机器视觉技术主要由光学图像采集系统、图像处理系统、控制计算机和控制器构成。
1.光学图像采集系统光学图像采集系统是工业机器视觉技术的核心部分。
它主要由CCD 相机、光源、镜头和曝光控制器等设备组成。
CCD 相机能够把现场的光信号转换成数字信号，光源目的是为了照亮被检测物体的表面，镜头主要是起到对焦作用，曝光控制器用来控制CCD 相机的曝光时间。
同时，还需要根据被检测物体的不同特性来选择适当的光源和镜头，以达到最佳的图像效果。
2.图像处理系统图像处理系统是对采集到的图像信号进行处理和分析的处理中心，主要包括图像增强、滤波、分割、边缘检测、形态学处理和目标识别等。
图像增强主要用来改善被检测物体的对比度和亮度，滤波则是为消除噪声，分割则是将图像中的目标和背景分离，边缘检测是为了得到目标的轮廓信息，形态学处理用来进行目标结构的填充、腐蚀、膨胀等操作，最后目标识别则是在图像中找出所需的对象，包括形状、大小和颜色等特征。
3. 控制计算机和控制器控制计算机和控制器是用来实现对被检测物体的位置、速度、轮廓、颜色等特征的监测和控制的装置。
在工业机器视觉技术中，最常用的控制器是PLC控制器。
它们在图像处理完成后，将处理结果上传到PLC控制器中，在PLC控制器中进行过滤、处理，使图像处理的结果变成实现控制的信号输出，从而实现自动控制。
二、工业机器视觉技术的应用工业机器视觉技术广泛应用于制造业、半导体、电子、食品、医药、汽车、物流等行业。
其中包括：1. 自动光学缺陷检测工业机器视觉技术可以在生产过程中，实现对产品的缺陷检测，包括开裂、气泡、异物和凹坑等。
机器视觉之镜头基础知识
镜头基础知识光学镜头的主要参数焦距主点到焦点的距离称为光学系统的焦距，这是镜头的重要参数之一，它决定了像与实际物体之间的比例。
在物距一定的情况下，要得到大比例的像，则要求选用长焦距的镜头。
如图2所示，自物方主点H到物方焦点F的距离称为物方焦距或前焦距f；类似地，自像方主点H '到物方焦点F '的距离称为物方焦距或前焦距f '。
其定义具有方向性，如果主点到焦点的方向与光线的方向一致，则焦距为正；反之则为负。
图2中所示的情况，像方焦距f '>0，物方焦距f '<0。
如果系统两侧的介质相同，则f '=-f。
相对孔径与光圈数F数相对孔径为入瞳直径与焦距的比值D/f ' ，它主要影响像面的照度，照相镜头像面的照度与相对孔径的平方成正比。
为了满足景物较暗时摄影的需要，或者为了对高速运动物体摄影，要求采用很短的曝光时间，它们都要求提高像面的照度，因此就需要采用大的相对孔径。
镜头通常采用光圈数F来表示通光孔径的大小，光圈数F数为相对孔径的倒数，即F=f ' / D视场角（FOV：Field of view）与像面尺寸镜头的视场角决定了被拍摄景物的范围。
由于摄影系统一般是对远处景物成像，所以其像面通常位于焦平面附近，因此像面大小与视场角2W ' 的关系可表示为公式y ' =f ' tanW '公式中y ' 应该是像面区域的半径。
目前，工业相机通常使用CCD或者CMOS传感器作为像面接收器，有面阵和线阵两种，其工作区域的形状分别为矩形或线形，传感器的工作区域必须包含在镜头所确定的像面圆形区域之内。
在镜头的参数中，也经常使用传感器的大小来表示视场大小。
面阵传感器是由许多像素单元组成的一个矩形阵列，每个像素单元都是一个方形传感器。
面阵传感器的大小通线阵传感器也是由许多像素单元组成，与面阵传感器不同的是，这些像素单元排成一个单列。
机器视觉光源打光技术
CCS打光培训概念：1、直射光：直接照射物体的光。
直射光的特点是被照物体后面会产生影子。
晴天太阳光为直射光。
2、扩散光：各种角度的光混合在一起的光。
扩散光照射被照物体不会产生阴影，如无影灯灯光就为扩散光，阴天的太阳光经过云层反射也是扩散光。
3、平行光：光的照射方向一致，光线平行的光。
4、偏振光：所有的光的振幅平面皆为同一平面的光，叫做偏振光。
5、直反射（镜面反射）：6、漫反射：7、明视场：直接反射光进镜头。
并不是说视野里物体亮就是明视场，物体亮度都是相对的，光源亮度高也会使暗视场的物理比较明亮。
8、暗视场：散射光进镜头。
光的穿透性和反射性：波长长的光（红外光）穿透性好；波长短的光反射性好。
穿透塑料薄膜检查物体首选红外；观测玻璃上灰尘划痕首选紫外。
扩散比率：反射能力。
扩散比率高的光穿透性差。
人眼看不到红外光和紫外光，但是相机能够测到红外和紫外；相机对红外和紫外的感光也是有限的，要参照相机的感光特性曲线；紫外照射有些物体可以发出荧光。
常用照明方式：明视场、暗视场、背光照明。
一般相机都是装在被测物正上方，所以当使用同轴光的时候，是明视场；使用低角度光的是暗视场。
测试物体轮廓尺寸多选背光照明方式。
光源颜色的选择：1、用光的穿透性或扩散特性。
2、被测物是彩色：什么颜色的物体反射什么颜色的光，相机观察就是亮色（白色）；吸收其他颜色的光，相机观察就是暗色（黑色）。
波长接近，吸收的少；波长相差大，吸收的多。
3、即使相同颜色的物体，由于材质不同，对光的反射特性也不同。
短波长光照射不同材质物体，反光率差异大；长波长光照射，反光率差异相对小。
偏光板和偏光滤镜：作用：1、消除反光干扰：利用原理：镜面反射中入射光为偏振光，反射光也是偏振光；漫反射中入射光是偏振光，反射光非偏振光。
例子：取玻璃窗中玩具的图像，视野里会有玻璃反射的光源影像，造成干扰。
光源上装偏光板，镜头上装偏光滤镜。
偏振光经玻璃反射仍为偏振光，利用偏光滤镜过滤掉这些偏振光即可消除光源影像干扰；玩具上为漫反射，总有一部分漫反射光到镜头里，即可成像。
机器视觉光学设计
机器视觉光学设计机器视觉光学设计是指通过光学元件的设计和优化，使机器视觉系统能够更准确地获取图像信息，并进行图像处理和分析的一种技术。
在现代工业生产、医疗诊断、安全监控等领域中，机器视觉技术得到了广泛应用，而光学设计则是机器视觉系统中不可或缺的一部分。
在机器视觉光学设计中，一个重要的考虑因素是如何使光路尽量简单而有效地将光线聚焦到图像传感器上。
通常，机器视觉系统采用的光学元件包括透镜、滤波器、反射镜等，这些元件的选择和组合需要根据具体应用场景和要求来进行。
例如，在工业自动化中，需要较大的深度视场和大光圈，因此可以选择广角透镜和大口径镜头；在医疗影像诊断中，需要高分辨率和低畸变，因此可以选择特殊材料的透镜和非球面镜头。
光学元件的设计和优化需要考虑到多个因素，如光学系统的波长范围、光线的入射角度、图像传感器的大小等。
此外，光学系统的成像质量也是一个关键指标，可以通过调整透镜的曲率、厚度和材料等参数来优化。
例如，采用非球面透镜可以减小像差，提高图像的分辨率和清晰度。
光学元件的镀膜也是机器视觉光学设计中的重要环节。
镀膜可以提高透镜的透光率，减少反射和散射，提高图像的对比度和亮度。
不同的应用场景需要不同的镀膜设计，如增透镀膜、抗反射镀膜、滤波镀膜等。
在机器视觉光学设计中，还需要考虑光学系统的稳定性和可靠性。
由于工作环境的变化和光学元件的热膨胀等因素，光学系统可能存在漂移和变形的问题，这将影响图像的质量和测量的准确性。
因此，需要采用合适的支撑结构和热补偿措施，以保证光学系统的稳定性和可靠性。
机器视觉光学设计是实现机器视觉系统高质量图像获取和处理的关键技术之一。
它涉及到光学元件的选择、优化和镀膜等方面，需要综合考虑多个因素来实现系统的性能要求。
随着科学技术的不断进步，机器视觉光学设计将在各个领域发挥越来越重要的作用，为人们的生产和生活带来更多便利和效益。
机器视觉光学镜头
机器视觉光学镜头机器视觉的集成和设计面临各种来自硬件、软件和电子方面问题的挑战，如果忽视光学性能规格，不了解如何评估光学器件，用户挑选合适的机器视觉镜头将会面临挑战。
通过了解10项镜头规格，可以帮助集成商和用户挑选镜头，来优化或评估各自系统的性能。
视觉系统光学性能的4项最基本参数是视野（field of view）、分辨率（resolution）、工作距离（working distance）和景深（depth of field）（见图）。
需要考虑的更高级的集成规格参数包括焦距（f）、maximum chip format、失真（distortion）、变焦/聚焦特点（zoom/focus）、design conjugate、聚焦远心（telecentricity）。
机器视觉系统的基本光学参数包括视野、工作距离、分辨率和景深。
放大倍数不是基本参数。
四大参数● 视野简单而言，视野应该是你需要检查的物体的尺寸。
很多从事机器视觉系统规格的工程师是从放大倍数的角度来思考的。
然而，放大倍数是一种相对规格，依赖于图像传感器的尺寸和显示器件的尺寸。
从视野或分辨率的角度来说，它没有真正意义。
例如，一种具备50 倍放大倍数的系统可能具有 5.3 毫米的视野（假如该系统使用的是1/2 英寸CCD 和13 英寸显示器）或15.2 毫米的视野（1 英寸CCD、19 英寸显示器）。
你必须规定视野，以确保视觉系统能够检验你感兴趣的整个区域。
● 分辨率只有规定视野而不是规定放大倍数，才能确保系统将具有合适的分辨率。
分辨率是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。
系统的分辨率是由光学器件的调制传递函数（modulation transfer function, MTF）、摄像机、电缆和显示硬件等多个参数决定的。
MTF 限定了部件在分辨率和对比度方面的总体成像性能。
光学器件的MTF 常常被忽略，而仅仅根据基本放大倍数和摄像机像素数量来计算系统的分辨率是。
机器视觉光学技术与应用
3
医疗诊断
医疗领域中，机器视觉光学技术也可用于辅助医 生进行病理切片和细胞检测等诊断工作，提高诊 断准确性和效率。
未来发展方向
深度学习技术
将深度学习技术应用于机器视觉光学技术中，可以提高图像识别精 度和速度，是未来的重要发展方向。
嵌入式系统
将机器视觉光学技术与嵌入式系统相结合，可以开发出更小型化、 低功耗的机器视觉系统，满足更多应用场景的需求。
图像传感器
传感器类型
常见的图像传感器有CCD 和CMOS传感器，它们能 够将光信号转换为电信号。
传感器性能参数
包括分辨率、动态范围、 信噪比等，这些参数决定 了图像的清晰度和质量。
传感器应用领域
图像传感器广泛应用于安 防监控、医疗影像、机器 视觉等领域。
镜头与摄像机
镜头类型
根据焦距和用途，镜头可分为广角镜头、长焦镜 头、微距镜头等。
同类型。
光学系统性能参数
03
包括焦距、光圈、视场角、畸变等，这些参数直接影响成像质
量。
光源与照明技术
光源类型
常见光源包括卤素灯、荧光灯、 LED等，每种光源有其特定的光 谱特性和发光机制。
照明方式
包括前向照明、背光照明、环形 照明等，不同的照明方式对图像 质量有重要影响。
照明技术参数
如照度、色温、光谱分布等，需 根据被测物体的特性和应用需求 进行选择。
图像处理算法
高效的图像处理算法是提高机器视觉系统识别速度和准确性的关键， 需要解决算法的稳定性、实时性和准确性等问题。
市场前景
1 2
工业自动化
随着工业自动化程度的提高，机器视觉光学技术 的应用越来越广泛，市场前景广阔。
智能安防
智能安防领域对机器视觉光学技术的需求也在不 断增加，如人脸识别、车牌识别等。
机器视觉镜头的原理及作用
机器视觉镜头的原理及作用机器视觉镜头是一种工业相机镜头，是专门设计用于机器视觉系统的镜头，主要作用是将被拍摄物体的图像项目到相机的传感器上，用于自动进行图像采集、处理和分析等，在高精度测量、自动化装配、无损检测、机器人导航等众多领域有着广泛的应用。
1.机器视觉镜头的原理机器视觉镜头的原理主要涉及光学成像、几何光学、物理光学等领域，包括焦距、视场、光圈等性能参数。
下面，我们一起具体了解机器视觉镜头的原理。
①光学成像原理。
光学成像原理，即：镜头通过多个透镜组（像空间透镜和物空间透镜）将光线聚焦到传感器上，生成物体的数码图像。
透镜组在光路中的位置和间距会影响镜头的焦距、视场、分辨率等性能参数。
②几何光学原理。
镜头的几何光学原理，即在满足光线反射和折射定律的条件下，将物体的反射光聚焦到传感器表面。
在此过程中，需要克服透镜的像差、畸变、色差等问题，以提高成像质量。
③物理光学原理。
在用物理光学原理分析镜头成像时，需要考虑光的波动性和干涉现象。
这会影响镜头的分辨率、对比度、色散等性能的参数。
例如，镜片的涂层可以解决反射和散射问题，提高图像质量。
④焦距与视场。
镜头的焦距是指物体与镜头的距离，它决定了镜头视场的大小，即相机能够捕捉到的图像范围。
焦距越长，视场越窄，图像放大倍数越大；焦距越短，视场越宽，图像放大倍数也越小。
⑤光圈与景深。
光圈是镜头中的一个可调节孔径，用来控制通过镜头的光线数量。
光圈大小可以调节景深（即成像清晰范围），影响了图像的亮度和成像的质量。
光圈越大，进光量越多，景深越浅；光圈越小，进光量越少，景深越深。
⑥分辨率。
分辨率是指镜头能够分辨的最小间距，用来衡量镜头成像的清晰度。
分辨率越高，镜头的成像质量越好。
一般搭配时应使机器视觉镜头的分辨率与传感器的像素匹配，才能充分发挥镜头的系统性能。
2.机器视觉镜头的作用机器视觉系统在电子制造、工业制造等领域有着广泛的应用，作为视觉系统最重要的组成部分，机器视觉镜头对系统的性能和效果有着决定性的影响。
工业视觉工程师知识点总结
工业视觉工程师知识点总结一、光学知识1.1 光学基础光学是工业视觉的基础，工业视觉系统的检测和测量都离不开光学原理。
工业视觉工程师需要掌握光的传播、折射、反射、色彩等基本原理，了解光学系统的成像原理、畸变、像散、分辨率等概念，具备光学设计和分析的能力。
1.2 摄像头选择摄像头是工业视觉系统的核心部件，工业视觉工程师需要了解各种类型的摄像头，包括CCD和CMOS传感器的特点、分辨率、灵敏度、动态范围、接口类型等参数，根据实际应用需求选择合适的摄像头。
1.3 镜头选择镜头是影响工业视觉系统成像质量的重要因素，工业视觉工程师需要了解不同类型的镜头结构、焦距、光圈、视场角等参数，选择适合的镜头来实现所需的成像效果。
二、图像采集与处理2.1 图像采集工业视觉系统通过摄像头采集产品图像，工业视觉工程师需要了解图像采集的原理和方法，掌握相机的控制和触发技术，确保图像采集的稳定和准确。
2.2 图像预处理图像预处理是工业视觉系统中的关键环节，包括图像去噪、增强、滤波、几何校正等技术，工业视觉工程师需要掌握常见的图像预处理算法和方法，提高图像质量和准确性。
2.3 特征提取与描述特征提取与描述是工业视觉系统中的核心技术，它包括边缘检测、角点提取、纹理特征描述、颜色特征提取等内容，工业视觉工程师需要了解各种特征提取和描述方法，根据实际应用需求选择合适的特征。
2.4 目标检测与跟踪目标检测与跟踪是工业视觉系统中的重要技术，它包括目标检测算法、目标跟踪算法、运动估计等内容，工业视觉工程师需要了解各种目标检测和跟踪方法，实现对产品的快速准确检测和跟踪。
三、模式识别和机器学习3.1 模式识别基础模式识别是工业视觉系统中的核心技术之一，它包括模式分类、特征匹配、模式识别算法等内容，工业视觉工程师需要了解模式识别的基本原理和方法，根据实际应用需求选择合适的模式识别算法。
3.2 机器学习算法机器学习是工业视觉系统中的重要技术，包括监督学习、无监督学习、强化学习等内容，工业视觉工程师需要了解各种机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，实现对产品的自动识别和判别。
机器视觉所用的光学知识
机器视觉所用的光学知识机器视觉是指通过计算机对图像或视频进行处理和分析，从而使计算机能够模拟人类的视觉能力。
而光学知识则是机器视觉中不可或缺的一部分，它涵盖了光的传播、成像原理、光学器件等方面的知识。
本文将以机器视觉所用的光学知识为标题，探讨光学在机器视觉中的应用和作用。
第一部分：光的传播原理光的传播是光学知识的基础，它涉及光的波动性、传播速度等方面。
在机器视觉中，光的传播原理被广泛应用于图像采集和传输。
例如，在图像采集时，通过光学器件如透镜、光栅等将光线聚焦或进行调制，然后通过传感器将光信号转化为电信号，最终形成图像数据。
在图像传输过程中，光的传播特性也起到了关键作用，如光纤传输中的全内反射现象保证了信号的传输质量。
第二部分：光学成像原理光学成像原理是机器视觉中重要的内容，它涉及到光线的折射、反射、散射等现象。
在机器视觉中，成像原理被广泛应用于图像处理和分析。
例如，在目标检测中，通过光学成像原理可以确定目标的位置、形状等信息。
在图像处理中，通过光学成像原理可以进行图像增强、去噪等操作。
此外，光学成像原理还被应用于机器视觉中的测量和定位，如通过相机测距、测角等方式实现对目标的精确定位。
第三部分：光学器件在机器视觉中的应用光学器件是机器视觉中的关键技术之一，它包括透镜、滤光片、光栅等。
这些器件在机器视觉中起到了重要的作用。
例如，透镜作为光学成像的核心元件，通过对光的折射和聚焦实现对图像的清晰成像。
滤光片可以通过选择性吸收或透过光的特性对光谱进行调整，从而实现对图像的颜色分析和处理。
光栅可以将光线分散成不同的波长，用于光谱分析和光学特性测量。
第四部分：光学在机器视觉中的应用案例光学在机器视觉中有着广泛的应用。
例如，在工业检测中，通过光学成像原理和光学器件可以实现对产品表面缺陷、尺寸精度等的检测。
在智能交通中，通过光学成像原理和光学器件可以实现对车辆、行人等的识别和跟踪。
在医疗影像中，通过光学成像原理可以实现对人体内部组织的成像和诊断。
机器视觉基础ppt课件
40
9500 |
灰度（阀值）
• 图像黑白部分分割界限 • 自动或者固定的阀值方法
0-25%
0-75%
PPT VISION, Inc. | 6301 Old Shakopee Road Suite A | Bloomington, MN 55438 | 952-996-
机器视觉基础知识
1
机器视觉技术示意图
触发信号
获取图像
图像处理
sensor PLC
Robot
输出
Digital output Serial out TCP/IP out Ethernet I/P
Field Bus
2
机器视觉系统概述
• 成像系统 相机， 光学部件，光源 目标 – 特征部分与“背景”形成高反差的图像 校正 & 比例缩放
频闪灯； 运行成本低、寿命长的LED，会在综合成本和性能方面体现出更大
的优势； 可根据客户的需要，进行特殊设计。
22
光源
两种常见正向打光方式
暗视野
亮视野
23
光源
两种常见正向打光方式
亮视野
暗视野
24
光源
低角度
25
光源
前向光
26
照明光源
27
光源
背光
28
光源
照射物
白色光 (混合色)
蓝色
光源暗视野亮视野两种常见正向打光方式光源两种常见正向打光方式暗视野亮视野光源低角度光源前向光光源照明光源背光光源照射物白色光混合色蓝色其它颜色被吸收光源传递反射镜面反射漫反射吸收光源被检测零件特征明视场暗视场背光结构光dome同轴光光源打光技术dome明视场光源案例白光得到各颜色单色图像光源彩色效果偏振用于减少闪烁塑料或者玻璃偏光镜交叉偏光镜滤光镜无滤色镜红色滤色镜绿色滤色镜滤光镜应用相机工业相机有多种类型常见的分类方式如下黑白相机和彩色相机面阵相机和线阵相机ccd相机和cmos相机模拟相机数字相机智能相机相机cameralinkusb201394a1394bgigeethernetethernet速度base
机器视觉，图像处理，颜色与波长的知识点简介
机器视觉，图像处理，颜色与波长的知识点简介所有的物体都具有颜色，要想看到物体的颜色，光线是必须存在的，当光线照射到物体表面后，光线通过物体反射到人的眼睛中，人眼就是一个亿万像素的照相机，在视网膜上成像，图像传输到大脑里我们就看到了物体的颜色。
光反射到人眼成像三原色颜色是三原色为基础，所谓原色是其他颜色相配不出来的颜色，所有的颜色的基本色即称为颜色的三原色三原色在机器视觉图像处理中，很多彩色相机输出的图像数据即是R\G\B三个值，我们处理任务从这里开始。
颜色的三要素有一种更让人眼区分的颜色描述方法，色相、饱和度、明亮度，即为HSI模型，HSI与人的感受的颜色紧密相连的，在彩色图像处理任务重，我们通常会把RGB转换为HSI空间模型，用于我们彩色特征提取和分析。
色相：表征人的感官对不同颜色色相饱和度：表示颜色的纯度饱和度亮度：颜色的明暗程度，明亮就是颜色明亮度较高，相反就是明亮度较低，无论彩色还是非彩色，明亮度高的颜色即为白色，明亮度低的颜色即为黑色亮度补色红与蓝，蓝与橙等，在色相环中位于相对位置的色相组成为补色具有互补关系的颜色混合后变成无彩色补色比如在实际中，一个糖果纸使用补色来打光的效果：糖果纸使用补色来打光效果波长与颜色的关系如果将自然光用棱镜分解，可见光呈现出7种颜色，波长越小折射越大，波长越大折射越小光通过棱镜后折射出的颜色各种颜色的波长关系如下表所示：波长的范围和大小波长的使用，外观检测时，之所以多用蓝色LED，原因就是利用波长较短的蓝色光遇到伤痕会发生不规则反射这一特性。
将不规则反射的光聚焦成像，即可清晰地当作伤痕识别。
外观检测正是建立在此技术基础上。
蓝光和红光打光效果感光特性在CCD与图像传感器中，CCD可以感光度与波长的关系，跟人眼类似，例如，对于人来说波长560nm的光感光性最好，可以感觉380nm到760nm范围内的光，也就是说对于可见光谱内的绿色感光度最好CCD感光特性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
机器视觉所用的光学知识
机器视觉是指让机器能够感知和理解图像或视频的能力。
光学知识在机器视觉中起着重要的作用，以下是一些与机器视觉相关的光学知识：
1. 光学原理：了解光的传播规律、折射、反射和干涉等基本原理。
2. 光学成像：理解光通过透镜、凸透镜和反射镜等光学元件进行成像的原理和方法。
3. 相机结构和镜头：了解相机的构造和工作原理，包括光圈、快门、传感器等部件，以及不同类型的镜头（如定焦镜头、变焦镜头）。
4. 相机标定：通过对相机的内部参数（如焦距、畸变等）和外部参数（相机与场景的相对位置和姿态）进行精确测量和校正，使得图像数据能够准确地与真实世界对应起来。
5. 光照和颜色：光照条件对图像的质量和机器视觉算法的性能有很大影响，了解光源的类型、光照强度和颜色等相关知识。
6. 图像传感器：了解不同类型的图像传感器（如CMOS和CCD），以及它们的工作原理、灵敏度、动态范围和噪声等特性。
7. 图像处理：理解图像的数字化表示和处理方法，包括灰度转换、滤波、边缘检测和图像配准等。
8. 特征提取：通过光学方法提取图像中的特征，如边缘、角点、纹理等，以用于目标检测、跟踪和识别等任务。
9. 立体视觉：利用两个或多个相机获取的图像来进行深度估计和三维重建，需要了解立体成像原理和深度计算方法。
10. 光学检测和测量：光学传感器和测量仪器可以用于检测和测量物体的尺寸、形状、颜色等特征，用于机器视觉中的物体分类、排序和质量控制等应用。
综上所述，了解光学知识对于机器视觉的算法和应用有很大帮助，可以提高图像质量、提取有用特征并准确解读图像中的信息。