机器视觉图像采集：工业镜头与相机分类解析

"计算机视觉课程，主要讲解按照传感器类型区分的相机以及工业镜头在机器视觉中的图像采集技术基础知识。" 在计算机视觉领域，图像采集技术是至关重要的组成部分，它涉及到硬件设备，如相机和镜头的选择与配置。根据传感器类型，相机可以分为面扫描相机和线扫描相机。面扫描相机的传感器上像素呈面状分布，生成的图像为二维“面”图像，适合捕捉整个场景。而线扫描相机的传感器呈线状分布，生成的图像为一维“线”图像，适用于连续生产线上的目标检测。 在图像采集技术中，工业镜头扮演着关键角色。首先，我们需要了解一些基本概念，例如成像面，即传感器能够捕获图像的平面；工作距离（WD），即镜头到被检测物体的最小和最大距离，超出此范围可能无法正确成像；景深（DOV），在特定焦距下能保持清晰的物体深度范围；以及视野（FOV），表示镜头能覆盖的物理空间范围。 此外，镜头的其他特性包括畸变，尤其是径向畸变和切向畸变，它们可能导致图像变形；镜头接口，如常见的C-MOUNT和CS-MOUNT，它们决定了镜头与相机的连接方式；成像面，是镜头能形成清晰图像的平面；光圈与F值，光圈控制通光量，F值表示光圈大小，影响进光量和景深；焦距，即像方主面到像方焦点的距离，决定了镜头的视角和放大倍率；分辨率，通常用lp/mm表示，是衡量镜头能分辨的最小细节的能力，高分辨率意味着能捕捉更细腻的图像。 在选择工业镜头时，需要综合考虑这些参数，确保它们满足特定应用的需求。例如，对于高精度检测，可能需要高分辨率和大景深的镜头；而对于高速运动的目标，线扫描相机配合适当的镜头可能会是更好的选择。理解这些基础知识对于设计和实施有效的机器视觉系统至关重要。