优化机器视觉：镜头与图像质量的关键

本篇白皮书深入探讨了机器视觉中的关键组件——镜头，其在确保高质量图像获取和处理中的核心作用。镜头不仅负责创建图像，而且直接影响视觉系统的性能，因为这些图像数据是后续算法识别和分析的基础。理解视场（Field of View, FOV）至关重要，它决定了镜头可以捕获的特征范围，应足以涵盖待检测目标并留出适当的空间容错。为了精确测量，特征在视场内需足够大，并且镜头还需确保图像具有稳定的几何形状，这依赖于工作距离（Working Distance, WD）。 景深（Depth of Field, DOF）是另一个重要因素，它表示在特定焦距下可以清晰成像的物体深度范围，同时也决定了工作距离变化的允许范围。通过调整镜头和传感器的关系，如初级放大倍率，可以平衡视场和分辨率的需求。传感器尺寸决定系统的有效视场大小，过大的传感器可能导致边缘失真或"渐晕"现象。 分辨率是评价视觉系统分辨率能力的重要指标，通过像素网格的线对模式来体现。当两个相邻的小物品位于图像近处时，由于传感器分辨率的限制，它们会被合并成一个像素，而增大物体间距则能清晰区分。因此，选择合适的镜头和调整参数以达到足够的分辨率是优化机器视觉应用的关键。 本白皮书提供了实用的指南，旨在帮助读者更好地理解和应用这些光学原理，以提升机器视觉系统的性能，无论是对于对齐、测量还是更高精度的场景。通过结合实际案例和专业指导，读者将能更好地应对不同应用场景中对图像质量和分辨率的要求。