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。
pbk$o{$`W vzo4g,Bj 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。
0D&> Gyc*0 X`r*ob 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。
E1V^}dn Mt>oI SN&d 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。
UE0$ o? _ -..~K.| 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。
QfpuZEUK &9[P-w;7u 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:
kBWrqZ6 1T|$BK@) ■ 可以检测物体类别和特性;
^>c8t_RG ■ 景深或者焦距;
{3\R|tZh,` ■ 加载和检测距离;
Pcd *">v ■ 运行环境。
)0 Z! n +OaUP*\Dd 分析这四个因素,可以针对具体应用确定合适的镜头选择。
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`#s#it'y OYL]j{ 主要放大率是指
传感器上图像尺寸对于实际物体大小的比例。
S -&)p@4 :py\| 物体特性
~f>2U]F>5 np$zo 在为机器视觉系统选择镜头之前,系统集成商必须确定物体和分析环境。这个可视区域叫做无遮挡视场(FOV),它可以使用竖直和水平两个角度进行测量。通常,竖直方向和水平方向尺寸的比例是4:3,这个比例取决于照相机传感器工作区域的尺寸。传感器的大小对于确定无遮挡视场所需要的主要放大率(PMAG)是非常重要的。PMAG是由传感器尺寸与FOV相比得到,是镜头的工作成效。当确定镜头是否合适的时候,这一点需要考虑。
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PD[z#T!' ~qVz)< 镜头放大率对于不同尺寸芯片照相机匹配镜头相当重要,然而,不要把镜头放大率和
显微镜放大率搞混了,后者是由光管长度和实际物镜焦距决定的。而镜头放大率主要考虑的是照相机传感器的尺寸。
mqtg[~dNc Sr Ca3PA 系统放大率(SMAG)是监视器尺寸与传感器尺寸的比例与PMAG的乘积结果。它是从物体到监视器图像的总体放大率,也就是整个系统的“工作”结果。考虑物体的屏幕尺寸时,系统放大率是有用的。
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eCbf9B XFwLz 物体的特性也很重要。镜头对于物体特征的解析能力依赖于特征的对比是否强烈。确定系统解析度、或者物体最小更解析特征的方法,可以使用诸如伦奇刻线法这样的解像力方法。这些刻线法以线耦(等宽度的一条黑线和一条白线)来决定特征。其他的解像力方法还可以用圆圈和点状网格。
|}&RXD ~eh0[mF^] 镜头在指定光线条件下辨识特定宽度的线耦或者点距的能力,决定了它的解析度。解析度通常被模块转换功能(MTF)以图像的方式显示出来。
VDF)zA1V ,I.WX,OR 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会影响曲线的斜率,使曲线偏离理想状态或者衍射极限的光学表现。镜头方案有时候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。
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