工业镜头在机器视觉中的作用

日期:2022-04-09

机器视觉在控制工业流程当中的作用越来越重要了,特别是在机器人引导、目标识别和质量保证等等的领域。当前的视觉系统已超出了那些基本功能(例如辨别零件和确定方向)的范畴,还能够提供后续功能的信息,像是将物体从一个位置移到另一个。

对于装配线和大量检测操作中使用的机器人系统,例如汽车生产和检测线,传送带一般是参考。在这里,机器人执行的两项任务:识别和传送。

在绝大多数机器视觉的应用里面,光学控制都是十分重要的。机器人视觉系统同样要求极高的可重复性,所以减少抖动提供清晰图像是必要的。

在类似于药品工厂这种的大规模单位检测线上,视觉系统必须能辨识缺陷包、不可读标签和产品缺失。视觉系统必须能以极高的准确度快速识别和测量方形、圆形和椭圆形物体。提升机器视觉系统的精确度,能帮助保持统一的包装表面和颜色。对食品检测系统,产品的尺寸、颜色、密度和形状都需要依靠多元检测才确认。多元机器视觉系统既能是彩色相机也能够是黑白相机,一般使用结构照明方法建立产品外表和内在结构。

即便相机、分析软件和照明对机器视觉系统都是非常重要的,可能关键的元件还是成像[工业镜头]。系统若想要充分发挥其功能,镜头必须要能满足要求才行。当给控制系统选择镜头的时候,机器视觉集成商应当考虑四个主要的因素:

1.能检测物体类别和特性;

2.景深或是焦距;

3.加载和检测距离;

4.运行环境。

工业镜头在指定光线条件下辨识特定宽度的线耦或是点距的能力,决定了它的解析度。解析度一般被模块转换功能(MTF)以图像的方式显示出来。图形显示了指定线耦频率下可行的相对对比度。扭曲、色差和其他波前畸变都是会影响曲线的斜率,使曲线偏离理想状态或是衍射极限的光学表现。镜头方案有时会以每毫米线耦数量(lp/mm)为单位列出物体解析度,再将这个值除以1000就可以预测出镜头每微米的物体解析度。

在进行表面剖析的时候,一般不只使用一台相机和工业镜头,而了解镜头的内在偏差量也是有价值的。偏差是指镜头里的光学误差,能引起同一张图片里不同点的图像质量差异。剖析一般包括激光线和其他图像里的光线,这种能确保测量的准确性。一些软件程序能消除诸如镜头引起的扭曲之类的误差,因此 在图像里仅有剖析数据是明显的。

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