视觉选型参数说明
放大倍率
光学透镜性能参数，是指物体通过透镜在焦平面上的成像大小与物体实际大小的比值。在相机镜头中，一般会标称“最大放大倍率”，指该镜头在：
1.最大焦距（定焦头焦距恒定）;
2.清晰成像的最近拍摄距离;
两个条件下的放大倍率值。这时的放大倍率值是这个镜头放大倍率的最大值。
例如：某70-200mm焦段的镜头标称放大倍率为1/6.5，是指该镜头在200mm焦段、能清晰成像的最短拍摄距离拍摄时，焦平面上的成像与被摄物体实际大小的比值为1/6.5。
大多数相机镜头的放大倍数是小于1的，也就是说大多镜头的成像其实是缩小的。
分辨率（resolution）
分辨率（港台称之为解释度）就是屏幕图像的精密度，是指显示器所能显示的像素的多少。由于屏幕上的点、线和面都是由像素组成的，显示器可显示的像素越多，画面就越精细，同样的屏幕区域内能显示的信息也越多，所以分辨率是个非常重要的性能指标之一。可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘，而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。
景深（depth of field）
景深示意图
景深是指在摄影机镜头或其他成像器前沿着能够取得清晰图像的成像景深相机器轴线所测定的物体距离范围。在聚焦完成后，在焦点前后的范围内都能形成
图像二值化
图像的二值化处理就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。
将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反
映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有
非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像
变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。其次，要进
行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。
所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。
“像素”（Pixel） 是由 Picture(图像) 和 Element(元素)这两个单词的字母所组成的，是用来计算数码影像的一种单位，如同摄影的相片一样，数码影像也具有连续性的浓淡阶调，我们若把影像放大数倍，会发现这些连续色调其实是由许多色彩相近的小方点所组成，这些小方点就是构成影像的最小单位“像素”（Pixel）。这种最小的图形的单元能在屏幕上显示通常是单个的染色点。越高位的像素，其拥有的色板也就越丰富，越能表达颜色的真实感。
Pixel 像素定义 一个像素通常被视为图像的最小的完整采样。这个定义和上下文很相关。例如，我们可以说在一幅可见的图像中的像素（例如打印出来的一页）或者用电子信号表示的像素，或者用数码表示的像素，或者显示器上的像素，或者数码相机（感光元素）中的像素。这个列表还可以添加很多其它的例子，根据上下文，会有一些更为精确的同义词，例如画素，采样点，字节，比特，点，斑，超集，三合点，条纹集，窗口，等等。我们也可以抽象地讨论像素，特别是使用像素作为解析度（也称分辨率，下同）地衡量时，例如2400像素每英寸(ppi)或者640像素每线。点有时用来表示像素，特别是计算机市场营销人员，因此dpi有时所写为DPI(dots per inch)。用来表示一幅图像的像素越多，结果更接近原始的图像。一幅图像中的像素个数有时被称为图像解析度，虽然解析度有一个更为特定的定义。像素可以用一个数表示，譬如一个"3兆像素" 数码相机，它有额定三百万像素，或者用一对数字表示，例如“640乘480显示器”，它有横向640像素和纵向480像素(就像VGA显示器那样)，因此其总数为640 × 480 = 307,200像素。数字化图像的彩色采样点(例如网页中常用的JPG 文件）也称为像素。取决于计算机显示器，这些可能不是和屏幕像素有一一对应的。在这种区别很明显的区域，图像文件中的点更接近纹理元素。在计算机编程中，像素组成的图像叫位图或者光栅图像。光栅一词源于模拟电视技术。位图化图像可用于编码数字影像和某些类型的计算机生成艺术。
镜头TV失真
分为图像失真和色彩失真 。图像失真就是图象产生一定的变形； 色彩失真就是色彩还原不正确。
绝大多数镜头都有程度不等的失真。在画幅中间的失真较小，在画幅边缘的失真较大； 最大光圈和最小光圈时的失真较大，中等光圈 时的失真较小
从光学分析: 光线射入镜头的镜片时，会产生一些有害的反射，折射，吸收过程，这些过程在边缘较为严重（界面附近）甚至光线中不同波长光波的吸收率也是不一样的-这就产生了失真。
解决办法：采用多层镀膜技术；采用光学性能好的材料，比如特制光学玻璃，佳能的萤石镜片，尼康的ED技术；工艺上的改进，比如非球面加工。
光圈大小 F3.3-5.0是什么意思
最小光圈系数：
一般民用变焦镜头不是恒定光圈的. F3.3-5.0指的是在某款镜头的
最短和最长的镜头焦距下的最小光圈系数. 比方佳能 EF-S
17-85mm F/4-5.6 IS U
它的最短镜头焦距(17mm端)下最大光圈系数是F4,在最长镜头焦距(85mm端上)的最大光圈系数是F5.6.当然 光圈系数越小相对孔径就
越大/通光量越多。
光圈Fno
光圈是一个用来控制光线透过镜头，进入机身内感光面的光量的装置，它通常是在镜头内。表达光圈大小我们是用f值。
光圈f值=镜头的焦距/镜头口径的直径
从以上的公式可知要达到相同的光圈f值，长焦距镜头的口径要比短焦距镜头的口径大。完整的光圈值系列如下:
f1，f1。4，f2，f2。8，f4，f5。6，f8，f11，f16，f22，f32，f44，f64
这里值得一题的是光圈f值愈小，在同一单位时间内的进光量便愈多，而且上一级的进光量刚是下一级的一倍，例如光圈从f8调整到f5.6，进光量便多一倍，我们也说光圈开大了一级。对于消费型数码相机而言，光圈f值常常介于f2.8 - f16。，此外许多数码相机在调整光圈时，可以做1/3级的调整。
光圈英文名称为Aperture，光圈是一个用来控制光线透过镜头，进入机身内感光面的光量的装置，也是相机一个极其重要的指标参数，它通常是在镜头内。它的大小决定着通过镜头进入感光元件的光线的多少。表达光圈大小我们是用F值。光圈F值 = 镜头的焦距 / 镜头口径的直径从以上的公式可知要达到相同的光
圈F值，长焦距镜头的口径要比短焦距镜头的口径大。
光圈及快门优先
进阶级以上的数码相机除了提供全自动(auto)模式，通常还会有光圈优先(aperture priority)、快门优先(shutter priority)两种选项，让你在某些场合可以先决定某光圈值或某快门值，然后分别搭配适合的快门或光圈，以呈现画面不同的景深(锐利度)或效果。
光圈先决曝光模式
由我们先自行决定光圈f值后，相机测光系统依当时光线的情形，自动选择适当的快门速度(可为精确无段式的快门速度)以配合。设有曝光模式转盘的数码相机，通常都会在转盘上刻上’a’字母来代表光圈先决模式(见图四)。光圈先决模式适合于重视景深效果的摄影。
由于数码相机的焦距比传统相机的焦距短很多，使镜头的口径开度小，故很难产生较窄的景深。有部份数码相机会有一特别的人像曝光模式，利用内置程序令前景及后景模糊。
光圈种类
固定光圈。最简单的相机只有一个园孔的固定光圈
沃特侯瑟光圈. 最初的可变光圈只是一系列大小不同的园孔排列在一个有中心
轴的圆盘的周围；转动园盘可将适当大小的圆孔移到光轴上,达到控制孔径的效果。十九世记中叶约翰·沃特侯瑟发明这种光圈。
猫眼式光圈由一片中心有椭圆形或菱形孔的金属薄片平分为二组成，将两片有半椭圆形或半菱形孔的金属薄片对排,相对移动便可形成猫眼式光圈。猫眼式光圈多用于简单照相机。
"虹膜"类型的光圈是由多个相互重叠的弧形薄金属叶片组成的，叶片的离合能够改变中心圆形孔径的大小。有些照相机可以借助转动镜头筒上的圆环改变光圈孔径的大小，而有些照相机则是利用微处理器芯片控制微电机自动地改变光圈的孔径。弧形薄金属叶片可多达十八片。弧形薄金属叶片越多，孔径越近圆形。通过电子计算机设计薄金属叶片的形状，可以只用7片薄金属叶，得到近圆形孔径。
瞬时光圈
单反照相机的光圈是瞬时光圈，只在快门开启的瞬间，光圈缩小到预定大小。平时光圈在最大位置。
兼快门光圈
有的简便照相机的光圈兼有快门的功能，这类兼快门光圈大多是双叶片的猫眼式光圈，与单纯猫眼式光圈不同的是：于兼快门光圈平时是完全关闭的：在按下快门的瞬间，双叶片光圈开启到预定的孔径后，保持这孔径到一段预定快门开启时间之后，立刻闭合：如此一来，光圈便又兼快门的功能。
MAC
MAC地址也叫物理地址、硬件地址或链路地址，由网络设备制造商生产时写在硬件内部。IP地址与MAC地址在计算机里都是以二进制表示的，IP地址是32位的，而MAC 地址则是48位的。MAC地址的长度为48位（6个字节），通常表示为12个16进制数，每2个16进制数之间用冒号隔开，如：08:00:20:0A:8C:6D就是一个MAC地址，其中前6位16进制数08:00:20代表网络硬件制造商的编号，它由IEEE（电气与电子工程师协会）分配，而后3位16进制数0A:8C:6D 代表该制造商所制造的某个网络产品（如网卡）的系列号。只要你不去更改自己的MAC 地址，那么你的MAC地址在世界是惟一的。
清晰的像，这一前一后的距离范围，便叫做景深。在镜头前方（调焦点的前、后）有一段一定长度的空间，当被摄物体位于这段空间内时，其在底片上的成像恰位于焦点前后这两个弥散圆之间。被摄体所在的这段空间的长度，就叫景深。换言之，在这段空间内的被摄体，其呈现在底片面的影象模糊度，都在容许弥散圆的限定范围内，这段空间的长度就是景深。
相机景深：当相机的镜头对着某一物体聚焦清晰时，在镜头中心所对的位置垂直镜头轴线的同一平面的点都可以在胶片或者接收器上相当清晰的结像，在这个平面沿着镜头轴线的前面和后面一定范围的点也可以结成眼睛可以接受的较清晰的像点，把这个平面的前面和后面的所有景物的距离叫做相机的景深。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，再以锥状的扩散开来，这个聚集所有光线的一点，就叫做焦点。
分辨能力resolution
释文：区分两个相邻界面上相继到达的地震波的最小时间间隔称为分辨能力,它由仪器的自由振动和波的主频决定。自由振动延续时间愈小,波的主频愈高,分辨能力愈高。泛指则也包括在横向上区分两个最小间隔地质体的能力。在未作偏移处理的剖面上,水平分辨能力由第一菲涅尔带的大小来决定。[1]
①距离分辨力:雷达在距离上区分邻近目标的能力，通常以最小可分辨的距离间隔来度量。雷达距离分辨力约为c/(2B)。c为光速；B为雷达信号带宽。雷达脉冲宽度若为1微秒,在无脉内调制时信号带宽为1兆赫,则距离分辨力约150米；有100兆赫的脉内调频时，信号带宽相应增大为100
兆赫，则距离分辨力约为1.5米。
②角度分辨力:雷达在角度上区分邻近目标的能力，通常以最小可分辨的角度来度量。雷达的角度分辨力取决于雷达的工作波长λ和天线口径尺寸L，约为λ/(2L)。例如，一部工作在5厘米波长、天线口径为1.5米的雷达，其角度分辨力约为1°。对于口径相位呈线性分布的天线（通常如此），雷达的角度分辨力取决于天线的波束宽度。普通雷达的角度分辨力为度的量级，毫米波雷达或激光雷达可达到毫弧度量级或更高。
③速度分辨力:雷达在径向速度上区分目标的能力。雷达的速度分辨力取决于雷达工作波长λ和相干信号处理器的积累时间T，约为λ/(2T)。例如,一部工作在5厘米波长的雷达，相干积累时间为250毫秒，则速度分辨力约为0.1米/秒。
以上是脉冲雷达单一参数的极限分辨能力。多参数分辨（即联合分辨）比较复杂，较简单的一种情况是距离－速度联合分辨（见雷达模糊）。雷达的实际分辨能力还受到种种限制,如对于反射能力悬殊的相邻目标,强反
射目标的旁瓣会掩盖弱反射目标，使分辨能力受到影响。显示器光点过大
也会影响雷达的实际分辨能力。
失真度Distortion
失真有多种：谐波失真、互调失真、相位失真等等。我们平常所说的失真
度的技术术语为总谐波失真，英文为：Total Harmonic Distortion，简称THD。一般在多媒体音箱的功放电路上，THD的指标是指在fo＝1KHz正弦波
输入，功率在1/2额定输出功率时的总谐波失真，这个指标我们可以很容
易地做到0.5%以下。但是，当音量开大，功放的功率达接近额定功率时，THD会开始急剧增加，这主要是由于电源功率的限制，使功放输出出现了削
波现象，也就是我们所说的削波失真，这个时候它是THD中的最主要成分。
谐波失真是由放大器的非线性引起的，失真的结果是使放大器输出产
生了原信号中没有的谐波分量，使声音失去了原有的音色，严重时声音会
发破、刺耳。多媒体音箱的谐波失真在标称额定功率时的失真度均为10%，要求较高的一般应该在1%以下。谐波失真还有奇、偶次之分，人们通过试
验和分析发现：奇次谐波使人烦躁不爱听，而少量的偶次谐波则能使音色
更好听。
放大器的失真度定义
失真度是用一个未经放大器放大前的信号与经过放大器放大后的信号
作比较，被放大过的信号与原信号之比的差别，我们称之为失真度。其单
位为百分比。
音箱的失真度定义
音箱的失真度定义与放大器的失真度基本相同，不同的是放大器
输入的是电信号，输出的还是电信号，而音箱输入的是电信号，输出的则
是声波信号。所以音箱的失真度是指电声信号转换的失真。声波的失真允
许范围是10%内，一般人耳对5%以内的失真不敏感。大家最好不要购买失
真度大于5%的音箱。
有谐波失真、互调失真和瞬态失真之分。谐波失真是指声音回放中增加
了原信号没
失真度
有的高次谐波成分而导致的失真；互调失真影响到的主要是声音的音调方面；瞬态失真是因为扬声器具有一定的惯性质量存在，盆体的震动无法跟上瞬间变化的电信号的震动而导致的原信号与回放音色之间存在的差异。它在音箱与扬声器系统中则是更为重要的，直接影响到音质音色的还原程度的，所以这项指标与音箱的品质密切相关。这项常以百分数表示，数值越小表示失真度越小。普通多媒体音箱的失真度以小于0.5%为宜，而通常低音炮的失真度普遍较大，小于5%就可以接受了。
远心镜头的原理、应用范围及其选型
工业镜头是机器视觉采集系统的重要组成部分，远心镜头是镜头大家族中相对年轻的成员，并且正以其独特的性能，成为最善良的明星。但是，也因为远心镜头被引入时间比较短，其很多特性还未广泛的为人们所熟知，本文即是本着向大家介绍远心镜头基础知识的原则，从远心镜头的原理，应用范围，选型方法三个方面，对其进行综合阐述，揭秘光在远心系统里经历的神秘的艺术之旅。 第一部分：远心镜头的原理说明 首先，我们从非远心镜头的几个问题说起。第一个问题，一般镜头在成像过程中，当工作距离发生变化时，其所成图像大小会相应的发生变化，造成的结果就是同一个焦距的镜头，对应不同的物距，将会有不同的放大倍率，这一现象跟人类视觉系统的近大远小视觉差类似。这一问题在某些应用场合是可以被忽略甚至加以利用的，但是当我们的视觉系统被用来执行精密测量任务时，这一特性则会成为极大的阻碍。第二个问题，普通的镜头都存在一定范围的景深，当被测物体不在镜头的景深范围内时，图像就会变得模糊，无法清晰聚焦，为此，设计师们在普通镜头上设计了调焦环，当工作距离发生变化时，可以通过调节对焦面来看清楚感兴趣的区域。问题是，如果被测物体本身的深度超出了一定范围，镜头始终没办法同时看清首尾两端，这个问题，必须通过其他的途径来解决。第三个问题，随着现在成像芯片分辨率的不断提高，用户对测量精度的要求也越来越苛刻，普通的镜头受制于其光学成像的原理，最好的也只能做到10um左右，视觉检测领域需要精度更高的成像产品。 双远心镜头即是为了解决这些问题应运而生的。双远心镜头通过在光学系统的中间位置放置孔径光阑，使主光线一定通过孔径中心点，则物体侧和成像侧的主光线一定平行于光轴进入镜头。入射平行光保证了足够大的景深范围，从镜头出来的平行光则保证了即是工作距离在景深范围内发生大幅度变化，成像的高度也就是放大倍率不会发生变化。 第二部分：远心镜头使用范围 什么情况下应该选用远心镜头呢?根据笔者多年从事机器视觉产品选型的经验，再次给读者一些参考，如下情况，建议选用双远心镜头。 1)当被检测物体厚度较大，需要检测不止一个平面时，典型应用如食品盒，饮料瓶等。 2)当被测物体的摆放位置不确定，可能跟镜头成一定角度时。 3)当被测物体在被检测过程中上下跳动，如生产线上下震动导致工作距离发生变化时。 4)当被测物体带孔径、或是三维立体物体时。
机器视觉选型计算概述
机器视觉硬件选型计算概述 V1.0
目录 1相机 (4) 1.1相机光谱类型 (4) 1.2相机像素值 (5) 1.3图像帧速率和快门速度 (6) 1.3.1断续送料的应用 (6) 1.3.2连续送料的应用 (7) 1.4图像数据传输 (7) 1.4.1模拟传输方式 (8) 1.4.2数字传输方式 (8) 1.5其他要点 (9) 1.5.1像素深度 (9) 1.5.2传感器尺寸 (9) 1.5.3像元尺寸 (10) 1.5.4CCD&CMOS (10) 2镜头 (10) 2.1靶面尺寸 (11) 2.1.1面阵相机镜头 (11) 2.1.2线阵相机镜头 (11) 2.2焦距 (11) 2.3镜头分辨率 (12) 2.4接口类型 (13) 2.5工作距离 (14) 2.6镜头其他参数 (14)
2.6.1景深 (14) 2.6.2工作波长 (14) 2.6.3畸变 (15) 3光源 (16) 3.1光源类型 (16) 3.2光源照射方向性 (17) 3.2.1反射类型 (17) 3.2.2照射角度 (17) 3.3光源光谱 (23) 3.3.1光源颜色 (23) 3.3.2光源波长特性 (24) 3.3.3几种光源光谱使用情况汇总对比 (25) 3.4光源亮度调整 (26) 4其他 (27) 4.1各种滤镜/选配件 (27) 4.1.1偏光镜 (27) 4.1.2锐波滤镜 (28) 4.1.3保护镜 (28)
机器视觉硬件选型计算概述V1.0本资料主要包括相机、镜头和光源的选型计算概述。 1相机 相机选型主要参数包括：相机光谱类型、相机像素值、图像帧速率和快门速度、像素深度、传感器尺寸、像元尺寸。 1.1相机光谱类型 相机光谱类型即相机色彩类型主要分为彩色相机和黑白相机。在处理图像时，彩色照相机使用的是色调（颜色）数据，而黑白照相机使用的是强度（亮度）数据。首先要强调目前市场上同等分辨率的彩色相机和黑白相机价格差异不大，但是同等条件下仍然优选黑白相机（特别是涉及尺寸测量），主要原因如下： 1、在图像边缘检测算法中一般实现先将彩色图片转换为黑白 图片然后根据像素之间像素值差异实现边缘检测。在数据 转换中会存在像素信息的丢失。 2、黑白相机本身像素的准确度要优于彩色相机。 3、黑白相机的处理速度要更快，而且软件上可省略彩色转黑 白的时间，因此系统整体的响应时间更短。 但是在色彩信息可以作为识别区分要素的时候，需要选用彩色相机。如下图1所示为金色螺钉识别案例，需要通过色彩区分金色和银色。
机器视觉基本介绍
机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 机器视觉系统的特点：是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务 视觉检测：指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变
机器视觉系统设计五大难点
机器视觉系统设计五大难点 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明
机器视觉应用有哪些 浅谈机器视觉软件的介绍与选择
机器视觉应用有哪些浅谈机器视觉软件的介绍与选择 本文主要是关于机器视觉的相关介绍，并着重对机器视觉的应用场景进行了详尽的阐述。 机器视觉机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、I/O 卡等）。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。［2］机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。 系统可再分为 一、采集和分析分开的系统。 主端电脑（Host Computer） 影像撷取卡（Frame Grabber）与影像处理器 影像摄影机 定焦镜头镜头 显微镜头
工业相机镜头地全参数与选型
工业相机镜头地全参 数与选型 Revised on November 25, 2020
工业相机镜头的参数与选型 一、镜头主要参数 1.焦距（Focal Length） 焦距是从镜头的中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离。焦距的大小决定着视角的大小，焦距数值小，视角大，所观察的范围也大；焦距数值大，视角小，观察范围小。根据焦距能否调节，可分为定焦镜头和变焦镜头两大类。 2.光圈(Iris) 用F表示，以镜头焦距f和通光孔径D的比值来衡量。每个镜头上都标有最大F值，例如8mm /代表最大孔径为毫米。F 值越小，光圈越大，F值越大，光圈越小。 3.对应最大CCD尺寸(Sensor Size) 镜头成像直径可覆盖的最大CCD芯片尺寸。主要有：1/2″、 2/3″、1″和1″以上。 4.接口(Mount) 镜头与相机的连接方式。常用的包括C、CS、F、V、T2、Leica、M42x1、等。 5.景深(Depth of Field,DOF) 景深是指在被摄物体聚焦清楚后，在物体前后一定距离内，其影像仍然清晰的范围。景深随镜头的光圈值、焦距、拍摄距离而变化。光圈越大，景深越小；光圈越小、景深越大。焦距越长，景深
越小；焦距越短，景深越大。距离拍摄体越近时，景深越小；距离拍摄体越远时，景深越大。 6.分辨率(Resolution) 分辨率代表镜头记录物体细节的能力，以每毫米里面能够分辨黑白对线的数量为计量单位：“线对/毫米”（lp/mm）。分辨率越高的镜头成像越清晰。 7、工作距离(Working distance,WD) 镜头第一个工作面到被测物体的距离。 8、视野范围(Field of View,FOV) 相机实际拍到区域的尺寸。 9、光学放大倍数(Magnification,) CCD/FOV，即芯片尺寸除以视野范围。 10、数值孔径(Numerical Aperture,NA) 数值孔径等于由物体与物镜间媒质的折射率n与物镜孔径角的一半（a\2）的正弦值的乘积，计算公式为=n*sin a/2。数值孔径与其它光学参数有着密切的关系，它与分辨率成正比，与放大率成正比。也就是说数值孔径，直接决定了镜头分辨率，数值孔径越大，分辨率越高，否则反之。 11、后背焦(Flange distance) 准确来说，后倍焦是相机的一个参数，指相机接口平面到芯片的距离。但在线扫描镜头或者大面阵相机的镜头选型时，后倍焦是
机器视觉简介
机器视觉 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 发展折叠 如今，中国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。 经历过长期的蛰伏，2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的最高水平。 2011年，中国机器视觉市场步入后增长调整期。相较2010年的高速增长，虽然增长率有所下降，但仍保持很高的水平。2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元，同比增长30.1%，增速同比2010年下降18.1个百分点，其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速，光源也达到了28.6%的增长幅度，增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币，增长35.1%。市份额达到了46.3%。电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。 概述折叠编辑本段 机器视觉(Machine vision) 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;
工业相机镜头的参数与选型
工业相机镜头的参数与选型 一、镜头主要参数 1.焦距（Focal Length） 焦距是从镜头的中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距 离。焦距的大小决定着视角的大小，焦距数值小，视角大，所观察的范围也大；焦距数值大，视角小，观察范围小。根据焦距能否调节，可分为定焦镜头和变焦镜头两大类。 2.光圈(Iris) 用F表示，以镜头焦距f和通光孔径D的比值来衡量。每个镜头上都标有最大F值，例如8mm /F1.4代表最大孔径为 5.7毫米。F值越小，光圈越大，F值越大，光圈越小。 3.对应最大CCD尺寸(Sensor Size) 镜头成像直径可覆盖的最大CCD芯片尺寸。主要有：1/2″、 2/3″、1″和1″以上。 4.接口(Mount) 镜头与相机的连接方式。常用的包括C、CS、F、V、T2、Leica、M42x1、M75x0.75等。 5.景深(Depth of Field,DOF) 景深是指在被摄物体聚焦清楚后，在物体前后一定距离内，其影像仍然清晰的范围。景深随镜头的光圈值、焦距、拍摄距离而变化。 光圈越大，景深越小；光圈越小、景深越大。焦距越长，景深越小；
焦距越短，景深越大。距离拍摄体越近时，景深越小；距离拍摄体越远时，景深越大。 6.分辨率(Resolution) 分辨率代表镜头记录物体细节的能力，以每毫米里面能够分辨黑白对线的数量为计量单位：“线对/毫米”（lp/mm）。分辨率越高的镜头成像越清晰。 7、工作距离(Working distance,WD) 镜头第一个工作面到被测物体的距离。 8、视野范围(Field of View,FOV) 相机实际拍到区域的尺寸。 9、光学放大倍数(Magnification,?) CCD/FOV，即芯片尺寸除以视野范围。 10、数值孔径(Numerical Aperture,NA) 数值孔径等于由物体与物镜间媒质的折射率n与物镜孔径角的一半（a\2）的正弦值的乘积，计算公式为N.A=n*sin a/2。数值孔径与其它光学参数有着密切的关系，它与分辨率成正比，与放大率成正比。也就是说数值孔径，直接决定了镜头分辨率，数值孔径越大，分辨率越高，否则反之。 11、后背焦(Flange distance) 准确来说，后倍焦是相机的一个参数，指相机接口平面到芯片的距离。但在线扫描镜头或者大面阵相机的镜头选型时，后倍焦是一个
机器视觉系统设计五大难点【详解】
机器视觉系统设计五大难点 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、数控系统、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 机器视觉系统的组成 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。 机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。 机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。 视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的
软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS 其它系统集成。 图像的获取 图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成： ＊照明 ＊图像聚焦形成 ＊图像确定和形成摄像机输出信号 1、照明 照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。 过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。 另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。
工业相机的选型规则
工业相机的选型规则 工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成AFT-808小型高清工业相机为有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机不仅是直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。 在机器视觉系统应用中，工业相机、工业镜头、图像采集卡、机器视觉光源、机器视觉系统平台软件，在选择过程中存在很多问题，那么今天就工业相机、工业CCD摄像头的选择，给大家介绍一些经验。 1、选择工业相机的信号类型 工业相机从大的方面来分有模拟信号和数字信号两种类型。 模拟相机必须有图像采集卡，标准的模拟相机分辨率很低，一般为768*576，另外帧率也是固定的，25帧每秒。另外还有一些非标准的信号，多为进口产品，那么成本就是比较高了，性价比很低。所以这个要根据实际需求来选择。另外模拟相机采集到的是模拟信号，经数字采集卡转换为数字信号进行传输存储。模拟信号可能会由于工厂内其他设备（比如电动机或高压电缆）的电磁干扰而造成失真。随着噪声水平的提高，模拟相机的动态范围（原始信号与噪声之比）会降低。动态范围决定了有多少信息能够被从相机传输给计算机。工业数字相机采集到的是数字信号，数字信号不受电噪声影响，因此，数字相机的动态范围更高，能够向计算机传输更精确的信号。 2、工业相机的分辨率需要多大。 根据系统的需求来选择相机分辨率的大小，下面以一个应用案例来分析。
应用案例：假设检测一个物体的表面划痕，要求拍摄的物体大小为 10*8mm,要求的检测精度是0.01mm。首先假设我们要拍摄的视野范围在12*10mm,那么相机的最低分辨率应该选择在：(12/0.01)* (10/0.01)=1200*1000,约为120万像素的相机，也就是说一个像素对应一个检测的缺陷的话，那么最低分辨率必须不少于120万像素，但市面上常见的是130万像素的相机，因此一般而言是选用130万像素的相机。但实际问题是，如果一个像素对应一个缺陷的话，那么这样的系统一定会极不稳定，因为随便的一个干扰像素点都可能被误认为缺陷，所以我们为了提高系统的精准度和稳定性，最好取缺陷的面积在3到4个像素以上，这样我们选择的相机也就在130万乘3以上，即最低不能少于300万像素，通常采用300万像素的相机为最佳(我见过最多的人抱着亚像素不放说要做到零点几的亚像素，那么就不用这么高分辨率的相机了。比如他们说如果做到0.1个像素，就是一个缺陷对应0.1个像素，缺陷的大小是由像素点个数来计算的，试问0.1个像素的面积怎么来表示？这些人以亚像素来忽悠人，往往说明了他们的没有常识性)。换言之，我们仅仅是用来做测量用，那么采用亚像素算法，130万像素的相机也能基本上满足需求，但有时因为边缘清晰度的影响，在提取边缘的时候，随便偏移一个像素，那么精度就受到了极大的影响。故我们选择300万的相机的话，还可以允许提取的边缘偏离3个像素左右，这就很好的保证了测量的精度。 3、选择工业相机的芯片。 工业相机从芯片上分，有CCD和CMOS两种。 如果要求拍摄的物体是运动的，要处理的对象也是实时运动的物体，那么当然选择CCD芯片的相机为最适宜。但有的厂商生产的CMOS相机如果采用帧曝光(全局曝光)的方式的话，也可以，虽然是CMOS芯片，但在拍摄运动物体时绝不比CCD的差，又假如物体运动的
机器视觉系统中镜头的选用技巧
热点论坛 Column 专栏 29 2006年2月刊 自动化博览 Selection Technique of Lens in Machine Vision System 1 概述 光学镜头一般称为摄像镜头或摄影镜头，简称镜头，其功能就是光学成像。镜头是机器视觉系统中的重要组件，对成像质量有着关键性的作用，它对成像质量的几个最主要指标都有影响，包括：分辨率、对比度、景深及各种像差。镜头不仅种类繁多，而且质量差异也非常大，但一般用户在进行系统设计时往往对镜头的选择重视不够，导致不能得到理想的图像，甚至导致系统开发失败。本文的目的是通过对各种常见镜头的分类及主要参数介绍，总结各种因素之间的相互关系，使读者掌握机器视觉系统中镜头的选用技巧。 2 机器视觉系统中常用镜头的分类 (1) 根据有效像场的大小划分 把摄影镜头安装在一很大的伸缩暗箱前端，并在该暗箱后端安装一块很大的磨砂玻璃，当将镜头光圈开至最大，并对准无限远景物调焦时，在磨砂玻璃上呈现出的影像均位于一圆形面积内，而圆形外则漆黑、无影像。此有影像的圆形面积称为该镜头的最大像场。在这个最大像场范围的中心部位，有一能使无限远处的景物结成清晰影像的区域，这个区域称为清晰像场。照相机或摄影机的靶面一般都位于清晰像场之内，这一限定范围称为有效像场。由于视觉系统中所用的摄像机的靶面尺寸有各种型号，所以在选择镜头时一定要注意镜头的有效像场应该大于或等于摄像机的靶面尺寸，否则成像的边角部分会模糊甚至没有影像。 根据有效像场的大小分类见表1。 表1 分类 (2) 根据焦距分类 根据焦距能否调节，可分为定焦距镜头和变焦距镜头两大类。依据焦距的长短，定焦距镜头又可分为鱼眼镜头、短焦镜头、标准镜头、长焦镜头、超长焦五大类。需要注意的是焦距的长短划分并不是以焦距的绝对值为首要标准，而是以像角的大小为主要区分依据，所以当靶面的大小不等时，其标准镜头的焦距大小也不同。变焦镜头上都有变焦环，调节该环可以使镜头的焦距值在预定范围内灵活改变。变焦距镜头最长焦距值和最短焦距值的比值称为该镜头的变焦倍率。变焦镜头有可分为手动变焦和电动变焦两大类。 变焦镜头由于具有可连续改变焦距值的特点，在需要经常改变摄影视场的情况下非常方便使用，所以在摄影领域应用非常广泛。但由于变焦距镜头的透镜片数多、结构复杂，所以最大相对孔径不能做得太大，致使图像亮度较低、图像质量变差，同时在设计中也很难针对各种焦距、各种调焦距离做像差校正，所以其成像质量无法和同档次的定焦距镜头相比。 实际中常用的镜头的焦距是从4毫米到1000毫米的范围内有很多的等级，如何选择合适焦距的镜头是在机器视觉系统设计时要考虑的一个主要问题。光学镜头的成像规律可以根据两个基本成像公式即牛顿公式和高斯公式来推导，对于机器视觉系统的常见设计模型，一般是根据成像的放大率和物距这两个条件来选择合适焦距的镜头的，在此给出一组实用的计算公式： ? 放大率：m=h’/h=L’/L ；? 物距：L = f(1+1/m)； 有效像场尺寸 3.2mm ×2.4mm （对角线4mm ） 4.8mm ×3.6mm （对角线6mm ）6.4mm ×4.8mm （对角线8mm ）8.8mm ×6.6mm （对角线11mm ）12.8mm ×9.6mm （对角线16mm ）21.95mm ×16mm （对角线27.16mm ）10.05mm ×7.42mm （对角线12.49mm ）36mm ×24mm 40mm ×40mm 80mm ×60mm 82mm ×56mm 240mm ×180mm 电视摄像镜头电影摄影镜头照相镜头 镜头类型 1/4英寸摄像镜头 1/3英寸摄像镜头1/2英寸摄像镜头2/3英寸摄像镜头1英寸摄像镜头 35mm 电影摄影镜头 16mm 电影摄影镜头135型摄影镜头127型摄影镜头120型摄影镜头中型摄影镜头大型摄影镜头 机器视觉系统 中镜头的选用技巧 王亚鹏（1972－） 男，河北安平人，现就职于中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技术分公司任副总工程师、开发部经理，研究方向为机器视觉、模式识别。 （中国大恒（集团）有限公司北京图像视觉技术分公司，北京 100080） 王亚鹏 机器视觉
VI系统视觉
VI系统视觉基本要素设计企业标志 企业标志，可分为企业自身的标志和商品标志。 企业标志特点： 其一，识别性。 其二，系统性。 其三，统一性。 其四，形象性。 其五，时代性。 企业标志设计作业流程： 调查企业经营实态、分析企业视觉设计现状，其具体包括如下现状： 其一，企业的理念精神内涵与企业的总体发展规划。 其二，企业的营运范围、商品特性、服务性质等。 其三，企业的行销现状与市场占有率。 其四，企业的知名度与美誉度。 其五，企业经营者对整个形象战略及视觉识别风格的期望。 其六，企业相关竞争者和本行业特点的现状等。 1、确立明确的概念。 2、具体设计表现。 3、标志作业的缜密化： 其一，标志细部的缜密化。 其二，标志形态的数值化： 一是方格化， 二是比例尺寸标志法， 三是圆弧角度标志法。 其三，标志形态的多样化： 线条粗细的变化； 正负形的变化； 彩色与黑白的变化； 各种点、线、面的变化（如空心体、网纹、点成面、线成面等）； 对应不同媒体的形态变更； 缩小或放大形态的变化。 企业标准字 企业标准字是将企业名称、企业商标名称略称、活动主题、广告语等进行整体组合而成的字体。 企业标准字特征： 其一，识别性。 基二，可读性。 其三，设计性。 其四，系统性。 企业标准字种类： 其一，企业名称标准字。 其二，产品或商标名称标准字。 其三，标志字体。
其四，广告性活动标准字。 企业命名或更名： 企业更名方案有以下几种情况： 其一，全面变更公司名称，包括现有标准字、标准色等基本视觉要素。 其二，部分变更或简化企业名称，同时推出新的标准字、标准色。 其三，阶段性变更。 其四，统一企业名称和商标品牌名称。 其五，在企业名称的标准字和标准色不变的前提下，根据不同的使用场合，开发出适应不同场合的变化形式，以求达到形式变化的感觉。 标准字制图法： 标准字制图法常用两种方法： 其一，方格表示法。 其二，直接标志法。 企业标准色 企业标准色，是指企业通过色彩的视知觉传达，设定反映企业独特的精神理念、组织机构、营运内容、市场营销与风格面貌的状态的色彩。 标准色的开发设定： 调查分析阶段： 其一，企业现有标准色的使用情况分析。 其二，公众对企业现有色的认识形象分析。 其三，竞争企业标准色的使用情况分析。 其四，公众对竞争企业标准色的认识形象分析。 其五，企业性质与标准色的关系分析。 其六，市场对企业标准色期望分析。 其七，宗教、民族、区域习惯等忌讳色彩分析。 概念设定阶段： 积极的、健康的、温暖的等（如红色）； 和谐的、温情的、任性的等（如橙色）； 明快的、希望的、轻薄的等（如黄色）； 成长的、和平的、清新的等（如绿色）； 诚信的、理智的、消极的等（如蓝色）； 高贵的、细腻的、神秘的等（如紫色）； 厚重的、古典的、恐怖的等（如黑色）； 洁净的、神圣的、苍白的等（如白色）； 平凡的、谦和的、中性的等（如灰色）。 色彩形象阶段： 通过对企业形象概念及相对应的色彩概念和关键语的设定，进一步确立相应的色彩形象表现系统。 模拟测试阶段： 其一，色彩具体物的联想、抽象感情的联想及嗜好等心理性调查。 其二，色彩视知觉、记忆度、注目性等生理性的效果测试。 其三，色彩在实施制作中，技术、材质、经济等到物理因素的分析评估。 色彩管理阶段： 本阶段主要是对企业标准色的使用，作出数值化的规范，如表色符号、印刷色数值。
企业形象视觉识别系统设计方案
企业形象视觉识别系统设计方案 1
企业形象视觉识别系统设计方案 VI设计说明书 Design Manual VI ２
企业VI设计的意义 在品牌营销的今天, 没有VI对于一个企业来说, 就意味着它的形象将淹没于商海之中, 让人辨别不清, 就意味着它的产品与服务毫无个性, 消费者对它毫无眷恋; 就意味着团队的涣散和士气。 企业VI设计实现目的, 对内部员工的归属感, 加强企业凝聚力, 对外部树立企业的整体形象, 统一的形象的将企业的信息传达给受众, 经过视觉形象, 不断的强化受众的意识, 从而获得市场的认同。在市场经济体制下, 企业要想长远发展, 一个成功的VI系统的确立无疑是该企业的无形资产的一个重要组成部分, 有效的形象识别系统必不可少, 这也成为企业发展的助跑器。 ３
形象视觉识别系统设计( 共三个阶段) 第一阶段( 准备阶段) 一、成立VI项目工作组 以工作组长( 宏观把握视觉表现与理念的结合) 为核心, 其它组成成员有——创意总监, ( 负责把握视觉设计的方向) , VI总监( 确保设计项目的可执行性) , 设计师( 负责VI设计项目) 等 组长: 创意总监: VI总监: 设计师: 二、理解消化品牌理念( MI) 经过对企业内部调研, 问卷, 及对高层管理人员访谈结合品牌 定位结论, 将多方位收集到的信息加以分析, 讨论, 总结; 并明确企 业核心价值观, 核心竞争力, 深入挖掘, 提炼”关键”点, 寻求品牌 定位于视觉表现的结合方向。 三、搜集企业相关信息( 同行业视觉形象分析, 找出视觉形象差异) 四、组织项目工作会议, 讨论, 确定VI视觉基本表现形式 ４
机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案
机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案
目录 1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室 ................................. - 3 - 1.1总体规划............................................................ - 3 - 1.2实验设备............................................................ - 3 - 1.2.1机器视觉教学平台................................................ - 3 - 1.2.2智能监控实训平台............................................... - 19 -
1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室 1.1总体规划 机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室主要用于对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算等核心课程的知识点学习，能够服务于相关课程的实验和实训需求。 核心课程主要针对学科基础技术的培养，掌握对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算的配置、维护和开发，接入等知识。 核心课程采用全模块化的教学产品进行实验，具备优良的教学实验特性：全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。 1.2实验设备 1.2.1机器视觉教学平台 AI机器视觉教学平台（AI-HNP）是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备，主要满足：Python程序设计、机器视觉、嵌入式Linux系统、边缘计
工业相机镜头的参数与选型
工业相机镜头的参数与选型
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工业相机镜头的参数与选型 一、镜头主要参数 １.焦距(Focaｌ Lｅngth） 焦距是从镜头的中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离。焦距的大小决定着视角的大小，焦距数值小，视角大，所观察的范围也大；焦距数值大，视角小,观察范围小。根据焦距能否调节，可分为定焦镜头和变焦镜头两大类。 2.光圈(Iris) 用F表示，以镜头焦距f和通光孔径D的比值来衡量。每个镜头上都标有最大Ｆ值,例如８mm /F1.４代表最大孔径为５.７毫米。Ｆ值越小，光圈越大，F值越大，光圈越小。 3.对应最大CCＤ尺寸(Senｓoｒ Sizｅ) 镜头成像直径可覆盖的最大ＣCＤ芯片尺寸。主要有：1／2″、2／3″、1″和１″以上。 4.接口（Mouｎt） 镜头与相机的连接方式。常用的包括C、CS、Ｆ、Ｖ、T２、Ｌe ｉca、M42x1、M75x0.７5等。 5．景深(Ｄepth of Ｆield，ＤOF） 景深是指在被摄物体聚焦清楚后,在物体前后一定距离内,其影像仍然清晰的范围。景深随镜头的光圈值、焦距、拍摄距离而变化。光圈越大，景深越小；光圈越小、景深越大。焦距越长，景深越小;
焦距越短，景深越大。距离拍摄体越近时，景深越小；距离拍摄体越远时,景深越大。 6.分辨率(Ｒeｓoluｔion) 分辨率代表镜头记录物体细节的能力,以每毫米里面能够分辨黑白对线的数量为计量单位：“线对/毫米”（lp/mm）。分辨率越高的镜头成像越清晰。 ７、工作距离（Wｏｒking ｄistance,WＤ) 镜头第一个工作面到被测物体的距离。 8、视野范围（Fｉeld of Viｅw,ＦOＶ） 相机实际拍到区域的尺寸。 9、光学放大倍数(Mａｇnｉｆｉcation，?) CCＤ/FOV,即芯片尺寸除以视野范围。 10、数值孔径(Numerｉcａｌ Apｅｒture,NＡ) 数值孔径等于由物体与物镜间媒质的折射率n与物镜孔径角的一半（a\２）的正弦值的乘积，计算公式为N.A=n＊ｓin a／2。数值孔径与其它光学参数有着密切的关系,它与分辨率成正比，与放大率成正比。也就是说数值孔径，直接决定了镜头分辨率，数值孔径越大，分辨率越高,否则反之。 11、后背焦(Flａnge distａnｃe) 准确来说,后倍焦是相机的一个参数，指相机接口平面到芯片的距离。但在线扫描镜头或者大面阵相机的镜头选型时,后倍焦是一个
工业相机选型--镜头参数与选型(Word版)
工业相机选型之 镜头的参数与选型 镜头主要参数 1．焦距(Focal Length) 焦距是从镜头的中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离。焦距的大小决定着视角的大小，焦距数值小，视角大，所观察的范围也大；焦距数值大，视角小，观察范围小。根据焦距能否调节，可分为定焦镜头和变焦镜头两大类。 2．光圈(Iris) 用F表示，以镜头焦距f和通光孔径D的比值来衡量。每个镜头上都标有最大F值，例如8mm /FI. 4代表最大孔径为 5．7毫米F值越小，光圈越大，F值越大，光圈越小 3．对应最大CCD尺寸(Sensor Size) 镜头成像直径可覆盖的最大CCD芯片尺寸。主要有：1 /2 ”、2/ 3 " 严和1 ”以上。 4．接口(Mount) 镜头与相机的连接方式。常用的包括C、CS、F、V、T2、Leica、M42x1、M75x0．75等。 5，景深(Depth of Field, DOF) 景深是指在被摄物体聚焦清楚后，在物体前后一定距离内，其影像仍然清晰的范围。景深随镜头的光圈值、焦距、拍摄距离而变化。光圈越大，景深越小；光圈越小、景深越大。焦距越长，景深越小； 焦距越短，景深越大。距离拍摄体越近时，景深越小；距离拍摄体越远时，景深越大。
6．分辨率(Resolution) 分辨率代表镜头记录物体细节的能力，以每毫米里面能够分辨黑白对线的数量为计量单位：“线对/毫米" (Ip/mm)。分辨率越高的镜头成像越清晰。 7、工作距离(Working distance, WD) 镜头第一个工作面到被测物体的距离。 8、视野范围(Field of View, FOV) 相机 实际拍到区域的尺寸。 9、光学放大倍数(Magnification, 13) CCD/FOV,即芯片尺寸除以视野范 围。 10、数值孔径(Numerical Aperture, NA) 数值孔径等于由物体与物镜间媒质的折射率n与物镜孔径角的一半(a\2)的正弦值的乘积，计算公式为N. A=n*sin a/2a数值孔径与其它光学参数有着密切的关系，它与分辨率成正比，与放大率成正比。也就是说数值孔径，直接决定了镜头分辨率，数值孔径越大，分辨率越高，否则反之。 11、后背焦(Flange distance) 准确来说，后倍焦是相机的一个参数，指相机接口平面到芯片的距离。但在线扫描镜头或者大面阵相机的镜头选型时，后倍焦是一个非常重要的参数，因为它直接影响镜头的配置。不同厂家的相机，哪怕接凵一样也可能有不同的后倍焦。 、镜头选型 1．选择镜头接口和最大CCD尺寸
视觉配件选型
光源 光源是机器视觉系统的重要组成部分，是机器视觉系统设计中必须重点注意的工作，在一定程度上，光源的设计与选择往往决定机器视觉系统成败的关键。机器视觉中光源的选择 判断机器视觉的照明的好坏，首先必须了解什么是光源需要做到的！显然光源不仅仅应该只是使检测部件能够被摄像头“看见”。有时候，一个完整的机器视觉系统无法支持工作，但是仅仅优化一下光源就可以使系统正常工作。 机器视觉光源的选择标准 对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。 亮度：当选择两种光源的时候，最佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。第一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会最大。 鲁棒性：（鲁棒性是控制系统在其特性或参数发生摄动时仍可使品质指标保持不变的性能）另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度最小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。在很多情况下，好的光源需要在实际工作中与其在实验室中的有相同的效果。 好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显，除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生最大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了，剩下来的工作就容易多了！ 机器视觉应用关心的是反射光（除非使用背光）。物体表面的几何形状、光泽及颜色决定了光在物体表面如何反射。机器视觉应用的光源控制的诀窍归结到一点就是如何控制光源反射。如何能够控制好光源的反射，那么获得的图像就可以控制了。因此，在机器视觉应用中，当光源入射到给定物体表面的时候，明白光源最重要的方面就是要控制好光源及其反映。
工业镜头主要参数与选型
工业镜头主要参数与选型 一、镜头主要参数 1.焦距（Focal Length） 焦距是从镜头的中心点到胶平面上所形成的清晰影像之间的距离。焦距的大小决定着视角的大小，焦距数值小，视角大，所观察的范围也大；焦距数值大，视角小，观察范围小。根据焦距能否调节，可分为定焦镜头和变焦镜头两大类。 2.光圈(Iris) 用F表示，以镜头焦距f和通光孔径D的比值来衡量。每个镜头上都标有最大F值，例如8mm/F1.4代表最大孔径为 5.7毫米。F值越小，光圈越大，F值越大，光圈越小。 3.对应最大CCD尺寸(Sensor Size) 镜头成像直径可覆盖的最大CCD芯片尺寸。主要有：1/2″、2/3″、1″和1″以上。 4.接口(Mount) 镜头与相机的连接方式。常用的包括C、CS、F、V、T2、Leica、M42x1、M75x0.75等。 5.景深(Depth of Field,DOF) 景深是指在被摄物体聚焦清楚后，在物体前后一定距离内，其影像仍然清晰的范围。景深随镜头的光圈值、焦距、拍摄距离而变化。光圈越大，景深越小；光圈越小、景深越大。焦距越长，景深越小； 焦距越短，景深越大。距离拍摄体越近时，景深越小；距离拍摄体越远时，景深越大。 6.分辨率(Resolution) 分辨率代表镜头记录物体细节的能力，以每毫米里面能够分辨黑白对线的数量为计量单位：“线对/毫米”（lp/mm）。分辨率越高的镜头成像越清晰。 7、工作距离(Working distance,WD) 镜头第一个工作面到被测物体的距离。 8、视野范围(Field of View,FOV) 相机实际拍到区域的尺寸。 9、光学放大倍数(Magnification,?) CCD/FOV，即芯片尺寸除以视野范围。 10、数值孔径(Numerical Aperture,NA) 数值孔径等于由物体与物镜间媒质的折射率n与物镜孔径角的一半（a\2）的正弦值的乘积，计算公式为N.A=n*sin a/2。数值孔径与其它光学参数有着密切的关系，它与分辨率成正比，与放大率成正比。也就是说数值孔径，直接决定了镜头分辨率，数值孔径越大，分辨率越高，否则反之。 11、后背焦(Flange distance) 准确来说，后倍焦是相机的一个参数，指相机接口平面到芯片的距离。但在线扫描镜头或者大面阵相机的镜头选型时，后倍焦是一个非常重要的参数，因为它直接影响镜头的配置。不同厂家的相机，哪怕接口一样也可能有不同的后倍焦。 二、镜头选型 1.选择镜头接口和最大CCD尺寸