光学镜头生产厂家-光学镜头-瑞利光学

浅谈光学镜头的原理及应用

　　光学镜头对于机器视觉行业的人而言应该非常熟悉，因为镜头是机器视觉检测系统中必不可少的组成部分。对于镜头的原理，我们也应该进行一些了解，在我们的一些镜头中也可能存在一些观察的图像畸形的问题。我们一起来了解一下。

　　在机器视觉系统中，光学镜头相当于人的眼睛，其主要作用是将目标的光学图像聚焦在图像传感器（相机）的光敏面阵上。视觉系统处理的所有图像信息均通过镜头得到，镜头的质量直接影响到视觉系统的整体性能。一旦信息在成像系统有严重损失，在后面的环节中试图恢复是非常睏难的。选择工业镜头、设计成像光路是视觉系统的关键技术之一。

　　光学镜头的种类繁多，从焦距上分类，可以分为短焦距、中焦距、长焦距和变焦距镜头；从视场的大小分类，可以分为广角、标准、远摄镜头；从结构上分类，还可以分为固定光圈定焦镜头、手动光圈定焦镜头，自动光圈定焦镜头，手动变焦镜头、自动光圈电动变焦镜头、电动三可变镜头（光圈、焦距、聚焦这三者均可）等类型。

　　光学镜头成像或多或少会存在畸变。较大的畸变会给视觉系统带来很大睏扰，在成像设计时应对此有详细的攷虑，包括选用畸变小的镜头，有效视场只取畸变较小的中心视场等。镜头另一个特性是其光谱特性，主要受镜头镀膜的干涉特性和材料的吸收特性影响。要求尽量做到镜头高分辨率的光线应与炤明波长、CCD器件接受波长相匹配，并使光学镜头对该波长的光线透过率尽可能提高。在成像系统中选用适当的滤光片可以达到一些特殊的效果。另外，成像光路的设计还需要重视各种杂散光的影响。

　　镜头也是电视监控中必不可少的部件，镜头与CCD 工业相机配合，可以将远距离目标成像在工业相机的 CCD 靶面上，再通过它将光学成像系统所形成的光学图像转变成视频/数字信号。

   瑞丽光学的高品质机器视觉镜头，采用**低失真设计，低畸变率，具有多种光学校正方式，大限度的减少像差的发生，使其在空间频率数高的频带处也可维持较高的MTF值，对比度清晰度高，镜头坚固的机械设计，调节后的锁定装置，非常适合工厂自动化、机器视觉、智能检测、图像处理等对画质要求非常高的场合，光学镜头公司，能配搭各类工业相机使用，广乏应用于医行业、印刷检测、液晶屏检测、玻璃检测、太阳能检测、锂电池检测、电路板检测等诸多领域、高精测量、检测、识别等工业机器视觉和图像处理系统中。

视觉检测系统的组成

　　图像分析用计算机

　　计算机是整个视觉检测系统的核心，软件系统负责完成图像特征的提取、数据的分析与综合等功能，软件系统是整个检测系统的魂，其处理精度和速度直接影响着整个检测系统的精度和实时性能。

　　视觉检测系统一般由以下结构组成，如图1所示。以机械系统为基础，线阵、面阵电荷耦合器件CCD或全息照相系统构成摄像系统;信息的转换由视频处理器件完成电荷信号到数字信号的转换;计算机及计算技术实现信息的处理和显示;反馈系统包括温度误差补偿，摄像系统的自动调焦等功能;载物工作台具有三坐标或多坐标自由度，可以确控制微位移。

　　机器视觉检测在机械零件、汽车、纺织品、农产品、木材和玻璃加工中得到应用。更多的应用有待我们一起去发掘，瑞利光学机器视觉致力于解决客户关键需求，持续打造前瞻性光源产品和提供完善光源应用服务，拓宽自动化设备未来应用空间。

　　机器视觉检测技术的不断发展，有赖于技术人员的不懈努力及创新，可是现今机器视觉检测技术有哪些瓶颈呢?今后的发展方向又是怎样的呢?瑞丽光学机器视觉下面就给大家分析一下：

　　在机器视觉的智能图像处理技术的发展中，还存在不少技术瓶颈，如：

　　(1)稳定性：某种处理方法往往在研究和开发中表现良好，但在复杂多变的应用环境中，却不时地出现问题。例如人脸识别系统，在目标配合时识别率可高达95%以上，光学镜头，但在实际监控环境下，识别率就会大大下降。

　　(2)实时性：如果图像的采集速度、处理速度较慢，再加上新近引入的深度学习类算法，加大了系统实时处理的难度，跟不上机器运行和控制的节奏。

　　(3)准确性：机器视觉系统要求图像识别和测量的准确性接近**，任何微小的误差都有可能带来不可预测的后果。例如目标定位的误差会使装配出来的设备不符合要求。

　　(4)系统能力：目前的嵌入式图像处理系统，存在芯片的计算能力不足，存储空间有限等问题，常常不能满足运算量较大的图像处理运算，如神经网络的迭代运算，大规模矩阵运算等。

　　今后机器视觉中智能图像处理的发展主要体现在以下几个方面：

　　(1)算法：传统算法继续不断有所突破，新一波人工智能浪潮带来不少新的性能优良的图像处理算法，如深度学习(DL)，卷积神经网络(CNN)，生成对抗网络(GAN)，等等。

　　(2)实时性：出现更多结构新颖、资源充足、运算快速的硬件平台支撑，例如基于多CPU、多GPU的并行处理结构的计算机，海量存储单元等。

　　(3)嵌入式：新的高速的信号处理器阵列，**大规模FPGA芯片。

　　(4)融合处理：从单图像传感器发展到多传感器(多视点)的融合处理，可更加充分地现场信息。还可融合多类传感器，如图像传感器、声音传感器、温度传感器等共同完对现场目标定位、识别和测量。

　　总之，无论是“中国制造2025”还是“工业4.0”都离不开人工智能，离不开计算机视觉，而智能图像处理是机器视觉的核心技术，随着图像处理水平的不断提高，光学镜头，一定会有力推动机器视觉的迅速发展。

　　沃德普认为机器视觉技术是不断的发展的，工业自动化也不断的更新换代，产品检测需要不断的提升检测技术来提高产品质量。

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