机器视觉基础：镜头与系统构成详解

本文主要介绍了机器视觉的基本概念及其原理。机器视觉是一种技术，它通过处理数字化图像来获取零件或产品的品质信息，实现24/7/365的实时检测，具有快速、客观和可靠的特点。机器视觉系统的核心组成部分包括光源、相机、镜头、图像采集卡和电脑系统等。 视野（Field of View, FOV）是图像采集设备能捕捉的范围，决定了系统观察和分析的对象范围。最大最小工作距离则定义了摄像头与被检测对象之间可接受的最小和最大距离，超出这个范围可能导致成像质量下降或无法成像。 景深（Depth of Field）是指在特定焦距下，能清晰成像的前后物体的范围，对图像的清晰度有直接影响。在实际应用中，选择合适的景深有助于确保检测目标的精确性。 机器视觉系统主要分为两种类型：嵌入式系统（如智能相机）和PC-Based系统。嵌入式系统集成度高，成本较低，占用空间小，操作简便，但可能在性能上不如PC-Based系统灵活，如在处理复杂运算时可能有所限制。智能相机具备高速检测、高精度测量和多相机协作等特点，而PC-Based系统则提供更大的扩展性和用户定制化。 图像传感器，如CCD和CMOS，是视觉系统的核心元件，它们以像素的形式记录光信息，像素数量和分辨率直接影响图像质量和处理能力。不同的像素大小对应着不同的分辨率，比如1/3"、1/4"和1/2"等，像素越多，图像细节越丰富。 机器视觉的应用领域广泛，包括但不限于测量（如精确尺寸检测）、检测（如瑕疵检测）、定位（如机器人导航）以及识别（如条形码和二维码读取，字符识别OCR/OCV）。这些应用在制造业、物流、医疗等多个行业中发挥着重要作用，提升了生产效率和产品质量控制。