机器视觉：图像传感器与工业相机类型详解

本资源主要聚焦于计算机视觉领域的图像采集技术，特别是工业相机的分类和相关硬件基础知识。首先，文章将按照图像传感器的不同类型进行区分，包括CCD相机，它们使用CCD感光芯片作为图像传感器，以及CMOS相机，采用CMOS感光芯片。这种区分有助于理解不同技术在机器视觉中的应用特点。 接下来，文章讨论了按照输出图像颜色的区分，即单色相机和彩色相机，前者只提供黑白图像，后者则能捕捉和处理丰富的色彩信息，这对于视觉检测和识别任务至关重要。 在硬件方面，文章详细阐述了工业相机的几个关键概念： 1. 镜头基本概念：包括成像面，即镜头成像清晰的物方平面；工作距离，指镜头到被检测物体的距离范围；景深，定义为某一焦距下可获得清晰成像的物体范围；视野，即相机能看到的图像区域；以及镜头接口，如常见的C-MOUNT和CS-Mount接口，及其尺寸和兼容性。 2. 光学参数：如光圈与F值，光圈决定光线通过镜头的数量，F值越小，光圈越大；焦距决定了成像的视角和景深；分辨率，衡量相机捕捉细节的能力，通常以每毫米线对(lp/mm)为单位。 3. 畸变：介绍镜头可能产生的几何畸变，如径向畸变和切向畸变，这些都会影响图像的准确性。 通过对这些基础概念的深入解析，读者可以更好地理解机器视觉中图像采集技术的选择和优化，以及如何根据不同应用场景挑选合适的工业相机和镜头。这对于从事计算机视觉项目的设计和实施者来说，具有很高的实用价值。