机器视觉：工业镜头与图像采集技术基础

计算机视觉是一门结合了计算机科学与光学工程的交叉学科，旨在通过模拟人类视觉系统来让机器理解和分析数字图像。本课程深入探讨了机器视觉中的图像采集技术的硬件基础知识，包括以下几个核心概念： 1. **镜头基本概念**： - **成像面**：这是指镜头能清晰成像的物方平面，即光线聚焦的位置。 - **工作距离（WD）**：即镜头到被检测物体的最短和最长允许距离，超出这个范围可能影响成像质量。 - **景深（DOV）**：是指在某一特定焦距下，能清晰成像的物体深度范围。 - **视野（FOV）**：指镜头可以覆盖的图像区域，反映了摄像设备的视角范围。 - **后焦面距离**：镜头后部到影像传感器的距离，影响成像效果。 2. **几何畸变**：镜头可能产生的非线性失真，包括径向畸变（物体在图像边缘的形状变形）和切向畸变（水平或垂直方向的失真），如常见的枕形或桶形失真。 3. **镜头接口**： - **C-MOUNT**：工业标准接口，直径1英寸，螺距32牙。 - **CS-Mount**：C-MOUNT的一种变体，定位面距光敏面距离不同。 - **C/CS接口**：支持较大图像传感器尺寸，一般不超过1英寸。 4. **光学参数**： - **光圈与F值**：光圈决定镜头进光量，F值越小，光圈越大；例如f1.4、f2.8等。 - **焦距**：镜头镜头中心到成像焦点的距离，如16mm或25mm，影响视角和景深。 5. **分辨率**：衡量镜头细节再现能力的重要指标，通常以每毫米线对(lp/mm)表示，选购时需注意厂商定义方式。 理解这些基本概念对于设计和优化机器视觉系统至关重要，它们直接影响到图像的质量、系统的性能以及应用的可行性。掌握这些知识后，用户可以根据具体需求选择合适的镜头，实现准确的物体检测、识别和测量等任务。