相机选型、光源选型、偏振片

本文讲解了光圈数与镜头分辨率的关系,强调镜头分辨率需大于相机分辨率,镜头视野需覆盖相机视野,避免出现黑边。介绍了工业相机原理,以及如何根据应用场景选择合适的光源,如同轴光、积分球型光源、偏振片、红外光和紫外光。

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在这里插入图片描述光圈数越大,镜头分辨率越低,光圈数越小,镜头分辨率越高
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1.镜头分辨率要大于相机分辨率。
2.镜头所占视野要大于相机视野,如果小于会出现黑边。
3.镜头接口和相机接口要匹配,否则加5mm接圈

工业相机原理

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在实际检测过程中大多采用双侧远心镜头
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线阵相机

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面阵相机

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光源选型

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同轴光对反光有一定的屏蔽作用,同时对被测物的对比度也有较高的提升。
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积分球型光源对金属表面的反光有一定的屏蔽作用,同时使金属表面的光比较均匀。
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偏振片可消除物体的反光。
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红外光拍水果会呈现出比较好的对比度。
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紫外光会使部分物体产生荧光的效果。
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低角度环形光
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### 关于机器视觉设备或方案的选型案例分析 在机器视觉领域,设备或方案的选型是一个复杂的过程,涉及多个方面的考量。以下是基于提供的引用内容以及专业知识对机器视觉设备或方案选型的实际应用进行的详细分析。 #### 1. 视野计算与相机分辨率匹配 视野的选择对于机器视觉系统的性能至关重要。通常情况下,视觉系统的视野应比实际产品的尺寸稍大一些,以确保整个目标物能够被完全覆盖并留有一定的余量。具体而言,视野范围建议为物体尺寸的 **1.1 至 2 倍**[^4]。 通过公式可以进一步细化视野的设计参数: - 短边视野 = 物体尺寸 × 1.3 - 长边视野 = 短边视野 / (宽高比),其中常见的相机芯片比例为 **3:4**[^1] 例如,在一个具体的选型案例中,如果物体短边尺寸为 15 mm,则其对应的短边视野为 19.5 mm(即 15 × 1.3)。随后利用宽高比得出长边视野为 26 mm(即 19.5 ÷ (3/4))。 #### 2. 光源设计及其重要性 光源作为机器视觉系统的关键组成部分之一,直接影响到图像质量及后续处理的效果。为了实现最优的结果,需依据应用场景选取适合类型的光源。主要考虑的因素包括但不限于光照角度、颜色波长以及强度分布等方面[^2]。 例如,在检测表面缺陷的任务中,可能需要采用环形光来均匀照亮待测件;而在测量高度变化较大的三维结构时,则更适合使用条纹投影等方式提供对比度更高的特征信息。 #### 3. 镜头特性与成像需求适配 镜头决定了最终获取到的画面清晰程度以及放大倍率等因素。当涉及到特殊方向上的调整时,可能会用到棱镜组件来进行光线路径转换或是改变影像的方向属性[^3]。另外还需要注意的是,偏振滤光片可以帮助减少反射干扰从而提高信噪比水平。 ```python def calculate_field_of_view(object_size, factor=1.3): """ Calculate the field of view based on object size and scaling factor. Parameters: object_size (float): The actual dimension of the target object in millimeters. factor (float): Scaling multiplier applied to extend beyond physical dimensions. Returns: tuple[float]: Short side FOV value followed by long side equivalent considering aspect ratio constraints. """ short_side_fov = object_size * factor wide_ratio = 4 / 3 # Assuming standard camera sensor proportions here as per reference data provided earlier return round(short_side_fov, 2), round((short_side_fov / wide_ratio), 2) example_dimensions = calculate_field_of_view(15) print(f"Short Side Field Of View={example_dimensions[0]}mm | Long Side Field Of View={example_dimensions[1]}mm") ``` 上述代码片段展示了如何根据给定的目标对象大小自动推导出所需的视场宽度数值,并考虑到典型摄像元件纵横比的影响进行了必要的修正操作。 ---
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