单透镜大景深机器视觉检测技术的色散研究

"基于色散的单透镜大景深机器视觉检测技术研究.pdf" 这篇硕士学位论文主要探讨了基于色散的单透镜大景深机器视觉检测技术，旨在解决机器视觉系统在检测大型物体时因景深限制而遇到的问题。论文由研究生丁峥伟完成，专业为光学工程，研究方向为光学成像与检测，导师为高淑梅。该论文于2018年6月20日在江南大学通过答辩。 论文首先介绍了机器视觉检测技术的基本概念，这是一种利用相机捕获物体图像并从中解析提取信息，进而进行检测和测量的技术。随着人工成本的增加，非接触式的机器视觉检测技术在提升生产效率和降低成本方面变得尤为重要。 然而，传统低成本的机器视觉系统往往受限于光学成像的景深，对于大型检测对象，无法实现有效的全范围检测。为解决这一问题，论文重点研究了如何通过色散理论来扩大单透镜系统的景深： 1. 论文深入研究了单透镜成像的景深及其色散原理。景深是光学成像中的一个重要参数，它决定了成像清晰区域的深度。作者探讨了影响成像景深的各种因素，包括镜头的焦距、物距、光圈大小以及被摄物体的尺寸等。 2. 色散是指不同波长的光在同一种介质中传播速度不同，导致光束在经过光学元件（如透镜）时发生分离的现象。在本文中，色散被用作扩展景深的工具。通过巧妙设计光学系统，可以利用色散效应使得不同距离的物体在成像平面上同时保持清晰，从而实现大景深。 3. 论文可能还涉及了实验设计和实施，通过实验验证了利用色散扩大景深的可行性，并可能分析了这种方法在实际应用中可能遇到的问题和优化策略，比如如何控制和补偿色差，以及如何在保持成像质量的同时增强系统的检测精度。 这篇论文对基于色散的单透镜大景深机器视觉检测技术进行了深入研究，为机器视觉领域提供了一种新的解决方案，尤其适用于需要大景深的工业检测应用场景。这种方法有望提高检测效率，减少设备成本，并为未来的机器视觉技术发展开辟新的方向。