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機器視覺系統雖然發展了這么多年,但很多人認識機器視覺系統的工業鏡頭或工業相機還是用民用數碼相機的概念來直接套用,造成認知誤差,甚至導致項目或研究因為硬件的選型不合適而失敗,走了很多彎路,浪費財力、物力、精力耽擱時間。
機器視覺系統目前已成為實現工業自動化和智能化的核心關鍵點之一,尤其在中國,科技發展日新月異,機器視覺行業伴隨制造業的強勢崛起,受到各行業的廣泛關注和充分的工業應用,所以機器視覺系統的工業鏡頭的相關專業術語我們不得不了解。
今天就由康耐德來給大家介紹一下工業鏡頭的16個專業術語!
指主光線平行于鏡頭光學軸的光學系統。而光從物體朝向鏡頭發出,與光學軸保持平行,甚至在軸外同樣如此,則稱為物體側遠心光學系統。光從鏡頭朝向影像,與與光學軸保持平行,甚至在軸外同樣如此,則稱為影像側遠心光學系統。
遠心鏡頭指主光線與鏡頭光源平行的鏡頭。有物體側的遠心,成像側的遠心,兩側的遠心行頭等方式。
·通常的鏡頭
主光線與鏡頭光軸有角度,因此工件上下移動時,像的大小有變化。
·兩方遠心鏡頭
主物方,像方均為主光線與光軸平行
光圈可變,可以得到高的景深,比物方遠心境頭更能得到穩定的像
最適合于測量用圖像處理光學系統,但是大型化成本高
·物方遠心境頭
只是物方主光線與鏡頭主軸平行
工件上下變化,圖像的大小基本不會變化
使用同軸落射照明時的必要條件,小型化亦可對應
·像方遠心境頭
只是像方主光線與鏡頭光軸平行
相機側即使有安裝個體差,也可以吸收攝影倍率的變化
用于色偏移補償,攝像機本應都采用這種鏡頭
優點:更小的尺寸。減少鏡頭數量,可降低成本。
缺點:上下移動物體表面時,會改變物體尺寸或位置。
優點:上下移動物體表面時,不會改變物體尺寸或位置。使用同軸照明時。可使用更小的尺寸。
缺點:未使用同軸照明時,大于標準鏡頭的尺寸。
優點:與MML相似,但鏡頭凸緣后端的尺寸出現極大差異時,會改善精確度。
缺點:與MML相似,但成本比MML更高。
Telecentricity是指物體的倍率誤差。倍率誤差越小,Telecentricity越高。Telecentricity有各種不同的用途,在鏡頭使用前,把握Telecentricity很重要。遠心鏡頭的主光線與鏡頭的光軸平行,Telecentricity不好,遠心鏡頭的使用效果就不好;Telecentricity可以用下圖進行簡單的確認。
光學系能力的尺度,表示黑白格狀圖案通過鏡頭觀察時,1mm中可以分辨觀察到黑白條紋的最多對數。分辨率為兩點間在無法識別前,能靠近的最近距離測量值,例如1μm的分辨率代表兩點間在無法識別前,能靠近的最近距離為1μm。以下為根據鏡頭的無相差光衍射情況計算理論分辨率的公式。
分辯力指黑白網線圖鏡頭里影像內1mm面積,可識別的黑白兩色條紋數。分辨力的單位為線條/mm,例如100線條/mm代表可識別黑白間距1/100mm(10μm)。黑白線條的寬度為1/200mm(5μm)。
實際邊長的歪曲形狀與理想的形狀的百分比算出的值。
孔徑效率為使用鏡頭拍攝均勻亮度的物體時,成像盤光學軸與四周區域之間的亮度差異,單位為百分比(%),假設中央亮度為100,為鏡頭的光學特征之一。
寬度里的黑白水平線總條數,相當于電視機屏幕垂直高度的高度值。屏幕的垂直與水平長度比率通常為3:4,因此水平寬度里的總條數為3/4。電視機水平分辨率為240TV條線,電視機屏幕水平寬度的總條數為320條線。測量鏡頭的分辨率時,一組黑色與白色線條應視為一條線,但是在電視機分辨率線條方面,一組視為2TV線條。
失真為光學軸外的直型物體,呈現曲線時的鏡頭像差。鏡頭失真也稱為鏡頭畸變,即光學透鏡固有的透視失真的總稱,可分為枕形失真和桶形失真,直線朝向中心的失真情況為枕形失真(Pincushion Distortion),向外擴張的失真稱為桶形失真(Barrel Distortion)。如下圖示:
在鏡頭光學統中,形成影像的位置與影像放大倍率隨光線波長的不同而不同。不同波長的光線有不同的顏色,這叫做色彩失真。光學軸上的失真叫做色彩失真。放大倍率的差異則叫做放大倍率色彩失真。
工作距離指鏡頭第一個工作面到被測物體的距離。
TV屏幕上的影像失真。數值越接近零,牲能越高。
遮蔽為使用鏡頭與CCD-TV鏡頭拍攝均勻亮度的物體時,電視機屏幕中央與邊緣之間的亮度差異,單位為百分比(%)。通常使用受光組件與CCD組件的功率比計算此百分比。遮蔽意指鏡頭與TV鏡頭的整體表現,可使用遠心光學系統以縮小遮蔽的情況。
OI指物體到結像平面的距離。
焦距為光學系統的主光點到焦點的距離。從最后一片鏡頭的頂點到后焦點的距離,為后焦距。從第一片鏡頭的頂點到前焦點的距離,為前焦距。
焊接機器人能夠根據3D視覺數據進行自適應調整,提高焊接精度和效率,降低對工件特征和編程的要求,實現更智能化和自動化的焊接生產。
這些創新點展示了3D視覺技術在提升焊接質量方面的重要應用,它們通過提高焊接過程的自動化、智能化水平,增強了焊接的精確性和穩定性,從而顯著提升了焊接質量
3D視覺識別技術在智能制造中的創新應用主要體現在以下幾個方面:
3D相機相比傳統2D相機的優勢主要體現在以下幾個方面:
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