机器视觉镜头的成像机理与特性解析

机器视觉

16人已加入

描述

成像原理

镜头成像原理是基于凸透镜成像通过透镜的组合,把物体发出或者反射的光线成像在像平面上(与芯片面重合)。运用凹凸透镜组合能有效地平衡球差、轴外像差、色差等各种像差,提高成像质量。摄像头成像的过程可以分为以下几个步骤:光学成像、光电转换、信号处理、数字编码和数据传输。

机器视觉

技术指标

焦点/焦距

与光轴平行的光线射入凸透镜时,理想的镜头应该是所有的光线聚集在一点后,再以锥状扩散开来,这个聚集所有光线的点叫做焦点。

对于单个透镜来说,焦距是指从光心到焦点的距离,如图一;

对于多个透镜组成的镜头组来说,焦距是指像方主平面到焦点的距离,如图二。

机器视觉

光圈  

光圈就是控制光线进入镜头的装置。在镜头内部多枚叶片组合成一个圆形孔径调节装置,通过调节孔径大小就可以控制镜头的通光量。光圈用英文字母F表示,F值与光圈大小成反比,F值越小光圈越大,F值越大光圈反而越小。

机器视觉

光圈系数是指镜头焦距    与整个镜头入瞳直径D的比值,通常用f/#来表示。其计算公式:f/#=f′/D。

机器视觉

f/#值越小,光圈越大。一般f/#值是以√2倍递增,因此光圈常用的计数为F1.4,F2.0,F2.8,F4.0……在同一单位时间内上一级的通光面积是下一级的两倍,例如光圈从f/8调整到f/5.6,通光面积便增加一倍。

光圈对图片亮度的影响:相同应用条件下,同一镜头,光圈越大,通光孔径越大,图片越亮。

机器视觉

工作距离

工作距离(Working Distance):镜头聚焦清晰时,被测目标到镜头最前端的距离称为工作距离。实际应用中,镜头不能对任意物距下的目标都同时聚焦清晰,因此镜头的工作距离有一定范围。 

一般的镜头是可以看到无限远的,也就是说是没有上限的,我们需要注意的是“最小工作距离”在镜头上有两个有刻度的调节圈,一个是调节光圈的,另一个是调焦的,在调焦的刻度圈上标有此镜头的工作距离从最近到最远是多少。

机器视觉

视场角/视野

视场角:在光学工程中,视场角是指镜头对图像传感器的张角,即若y'为Sensor的半对角线长度,则视场角2θ≈2*arctan(y'/f')。

视野:视野(Field of View, FoV),也叫视场范围,是指镜头能观测到的实际范围。镜头的视野大小和相机的分辨率,决定视觉系统所能达到的视觉检测精度。

机器视觉

相同的工作距离下,焦距越短,视场角越大,视野也就越大;相同的焦距下,视场角一定,工作距离越远,视野越大。 

机器视觉

放大倍率

放大倍率定义为像的大小与物的大小之比。 
        -1<β <0时,物像异侧,成倒立缩小的实像,如AA′所示,这就是镜头的成像原理。
        β=-1时,物像异侧,成倒立等大的实像,如BB′所示。
        β<-1时,物像异侧,成倒立放大的实像,如CC′所示,这就是显微镜的成像原理。
        β>0时,物像同侧,成正立放大的虚像,如DD′所示,这就是放大镜的成像原理。    

机器视觉

分辨率

分辨率是指光学系统可以测到的被测物体上的最小可分辨特征尺寸。

镜头分辨率与相机像素、分辨率均无关,只与镜头成像质量有关,通常镜头分辨率指的是解像力。镜头只与解像力有关,越高质量的镜头,解像力越高,通常称为“锐度越高”,所拍照片也自然越清晰。

镜头能分辨物体的细节越小,镜头的分辨率就越高。通常用像面处每毫米能够分辨的黑白相间的条纹对数(lp/mm)描述。

在实际应用中,建议镜头的分辨率不低于相机的分辨率。   

机器视觉

景深

深度为当CCD从最佳焦点前后移动时,出现最锐利焦点的最近点与最远点之间的距离。影像侧的深度范围称为焦深。

机器视觉

影响景深的主要因素

镜头光圈

光圈越大,景深越小;光圈越小,景深越大。

镜头焦距

镜头焦距越长,景深越小;焦距越短,景深越大。

拍摄距离

距离越远,景深越大;距离越近,景深越小。    

光学畸变

光学畸变(distortion):由于镜头在不同视场放大倍率的不一样,使得像相对于物体失去相似性,这种像变形的缺陷称为光学畸变。光学畸变只影响成像的几何形状,并不影响成像的清晰度。常见的光学畸变主要有两种类型,桶形畸变和枕形畸变(如图)。

机器视觉

TV畸变

TV畸变是图像的视觉畸变的度量,TV畸变的定义有很多 。其中RIAA TV畸变计算公式如下:

机器视觉

后截距

法兰距:镜头法兰面到像面(芯片)的距离。
机械后截距:镜头最后的机械面到像面的距离。
光学后截距:镜头最后端镜片表面顶点到像面的距离。

机器视觉

审核编辑:黄飞

 

打开APP阅读更多精彩内容
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !

×
20
完善资料,
赚取积分