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工业相机镜头的主要参数与镜头的选型

2025/3/15 10:01:38 来源:https://blog.csdn.net/2401_86540640/article/details/146259753  浏览:    关键词:工业相机镜头的主要参数与镜头的选型

机器视觉系统中,工业镜头作为必备的器件之一,须和工业相机搭配。工业镜头是机器视觉系统中不可或缺的重要组成部分,其质量和性能直接影响到整个系统的成像质量和检测精度。

在探讨工业相机镜头的选择时,我们首先需要关注镜头参数。这些参数不仅决定了镜头的性能,也直接影响着整个系统的成像质量和应用效果。因此,了解并掌握镜头参数的选择原则,对于优化工业视觉系统至关重要。

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(NumericalAperture,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(a2)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,后倍焦是一个非常重要的参数,因为它直接影响镜头的配置。不同厂家的相机,哪怕接口一样也可能有不同的后倍焦。

二、镜头选型

1.选择镜头接口和最大CCD尺寸

镜头接口只要可跟相机接口匹配安装或可通过外加转换口匹配安装就可以了;镜头可支持的最大CCD尺寸应大于等于选配相机CCD芯片尺寸。

2.选择镜头焦距

如图所示,在已知相机CCD尺寸、工作距离(WD)和视野(FOV)的情况下,可以计算出所需镜头的焦距(f)。

3.选择镜头光圈

镜头的光圈大小决定图像的亮度,在拍摄高速运动物体、曝光时间很短的应用中,应该选用大光圈镜头,以提高图像亮度。

4.选择远心镜头

远心镜头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。远心镜头与传统镜头对比,如图:

远心镜头又分为物方远心和双侧远心两种,如图:

机器视觉的镜头选择创造不同

机器视觉为工业控制系统增加了新的维度,它可以提供装配线上零件的尺寸、位置和方向。而合适的镜头选择对于机器视觉能否发挥应有的作用是非常重要的。

机器视觉在控制工业流程当中的作用越来越重要了,尤其是在机器人引导、目标识别和质量保证等领域。当前优秀的视觉系统已经超出了那些基本功能(例如辨别零件和确定方向)的范畴,还可以提供后续功能的信息,比如将物体从一个位置移至另一个。

对于装配线和大量检测操作中使用的机器人系统,比如汽车生产和检测线,传送带通常是参考。这里,机器人执行两项任务:识别和传送。

在绝大多数机器视觉应用里,光学控制都是非常重要的。机器人视觉系统同样要求极高的可重复性,因此减少抖动提供清晰图像是必要的。

在类似药品工厂这样的大规模单位检测线上,视觉系统必须能够辨识缺陷包、不可读标签和产品缺失。视觉系统必须能够以极高的准确度快速识别和测量方形、圆形和椭圆形物体。提高机器视觉系统的精确度,可以帮助保持统一的包装表面和颜色。对于食品检测系统,产品的尺寸、颜色、密度和形状都需要依靠多元检测才确定。多元机器视觉系统既可以是彩色相机也可以是黑白相机,通常使用结构照明方法建立产

品外表和内在结构。

尽管照相机、分析软件和照明对于机器视觉系统都是十分重要的,可能最关键的元件还是成像镜头。系统若想完全发挥其功能,镜头必须要能够满足要求才行。当为控制系统选择镜头的时候,机器视觉集成商应该考虑四个主要因素:

■ 可以检测物体类别和特性;

■ 景深或者焦距;

■ 加载和检测距离;

■ 运行环境。

分析这四个因素,可以针对具体应用确定合适的镜头选择。

主要放大率是指传感器上图像尺寸对于实际物体大小的比例。

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