简单的FA镜头选择

执行摘要

工厂自动化(FA)镜头应用不同于其他采用数码相机的应用，如安防或智能交通系统(ITS)，因为它们是为高精度设计的，通常有控制照明和部件位置。考虑到这种精度需求，难怪百万像素相机在这个市场上迅速获得了认可。而且，虽然众多的安全和摄影网站提供了关于光线通过镜头进入媒体的行为的有用的一般信息，但针对fa的特定信息并不常见。本文描述了在FA应用程序中为相机选择镜头的一步一步的过程。

一个FA(工厂自动化/机器视觉)应用程序就像一个凳子。就像凳子的每条腿的大小和形状都是正确的，所以灯光、光学系统、电脑和软件都是精心挑选的，以最大限度地发挥性能。适当的光照至关重要;计算机和软件必须能够执行所需的计算，并在规定的时间内作出决定。相机和镜头组成了光学系统;它们的能力必须相互匹配。系统的整体性能受到最弱“腿”的限制。在本文中，假设照明是受控的，并对计算机和软件进行了优化。讨论考虑了光学系统。

FA应用程序考虑因素
有许多变量需要考虑机器视觉应用程序，其目的是将机器的世界“出来”转化为1和0的“在这里”，以便它可以做出良好的决定。机器是准确的;它是可重复的;它快速，但其决策的质量（输出）取决于准确的信息（输入）。

在开始应用程序评估时，以下问题是主要的考虑因素：

• 是受控照明源可见光还是另一波长？
• 这个角色会动吗?如果是，多快?
• 措施单位的缺陷的大小是多少（“没有可辨别的划痕”不是规格）？
• 对象的大小是多少（更具体地，相机将被视图查看的对象的区域）？
• 物体和镜头之间的距离是多少?由于机器访问或房地产的限制是什么?

有了这些问题的答案，我们可以开始发展光学系统的规格，值为:

• 透镜组成
• 焦距比数
• 焦距
• 传感器格式

其中一些是易于解决的;其他人需要一些计算和了解相机和镜头如何共同制作光学系统。

透镜组成
透镜的组成是由光源驱动的。可见光谱约为390 ~ 700 nm。大多数FA应用程序使用光谱的这一部分的光。然而，LED光源在紫外和红外光谱中的扩散，为某些材料特性对不同波长(如塑料和荧光材料)响应不同的FA应用提供了成本有效的物体照明

正如检查的对象可以基于波长，不同的透镜材料折射或透光不同地响应。例如，在大多数FA镜片的玻璃中使用的二氧化硅不会屈服。制造商为SWIR（800-1700 nm）和LWIR（8-12μm）镜头提供，适用于这些应用。对于其他应用，对某些颜色过滤可见光可能是有用的。如果需要镜头外侧的滤光线是必要的（参见图1）以适应适当的过滤器

这里可以在这里找到关于玻璃透射率的良好讨论（Galbraith，2017）

焦距比数
F-Number是指镜头的速度。它是光圈大小和相机焦距之间的比率。最小f值越小的镜头光圈越大，被称为“快速”镜头，因为在快速快门速度下获得的图像比“慢”镜头接收到的光更多。

通常，较低的F数镜头产生更好的结果，特别是对于移动部件。推动规则是更多的光和孔，其稍微封闭的孔比低光和宽开口的孔更好地产生更好的结果。可以在本网站（Mansurov，2015）找到优秀的非技术讨论

焦距
镜头的焦距确定放大率，工作距离与视野之间的关系（图2）。

它被定义为初始准直光线聚焦的距离(维基百科，2016)。名义上，它是镜头的光学中心到视觉传感器芯片表面的距离。随着距离的减小，光线进一步弯曲，提供更宽的视角和增加的失真(广角);随着距离的增加，光线弯曲的减少，提供一个更窄的视角和减少失真(远摄)。因此，对于机器视觉应用来说，当考虑精度时，更大的工作距离是可取的。

对于机器视觉应用，所需的焦距可以近似^*使用以下公式:

f = h x wd / stultal fov

在哪里：

f = mm的焦距

H = MM中传感器的水平尺寸

WD = MM的工作距离

水平视场，单位为mm

*这是一个近似值，因为光学中心和传感器表面之间的精确距离往往不是很容易得到的。

传感器尺寸和像素大小
在使用当前相机传感器芯片具有较小像素之前，矩阵中的像素数确定光学系统分辨率;今天，它是像素的大小。然后，只有每秒30帧的模拟摄像机，可用于机器视觉应用。这些很快将道路与其改进的640×480像素分辨率（VGA）提高了数码相机，并直观地叠加到要检查的物体上的网格。为CCTV应用开发的镜头非常足以提供在该像素分辨率下所需的图像清晰度，例如，通过以下方式计算视野：

视野（mm）=缺陷尺寸（mm / pixel）x像素数或

6.4 mm FOV =。01mm/像素x 640像素

现在，分辨率更高、像素更小的相机已经将重点从像素分辨率转移到空间分辨率(见我的文章“在百万像素相机检查应用中，你的镜头是最薄弱的环节吗?”(Kepf, 2016))。

空间分辨率是指系统区分两个目标的能力。在机器视觉中，它指的是可检测到的最小缺陷。更小的像素意味着能够解决更小的缺陷。给定缺陷尺寸所需的像素尺寸计算为:

空间分辨率=缺陷大小/缺陷的像素数

缺陷的像素数必须至少为2，并且对于某些相机可以是3或4。这是因为缺陷检测取决于对比度或边缘。边缘被定义为过渡（光到暗;暗到光线）;定义至少两个像素。图2示出了跨像素矩阵的对角线边缘。注意对比度，暗到光，指示边缘并要求至少两个像素。（注意：可以通过大多数图像处理软件执行边缘插值，并且可以通过大多数图像处理软件来执行少于像素，并且通常考虑几个像素 - 实际上，上述FOV计算需要“子像素分辨率”，这是本文范围的主题）。

例如，0.01mm的缺陷需要0.005mm或5µm或更小的像素:

0.005 mm/像素= 0.01mm/2像素

今天的数码相机具有大于24百万像素的阵列和小于2μm的像素。a搜索的一个摄像头供应商for a sensic size <=5μmuceights各种matrix size和formats：640 x 480（svga），800 x 600（svga），1024 x 768（xga），1280 x 960,1280 x 1024（sxga），1920 x 1200（wuxga），2448 x 2048,2592 x 2048，和2560 x 2048.此外，百万像素相机的像素尺寸为4.8μm，5μm和6μm，都没有对于示例应用程序是可以接受的。请注意，像素尺寸不一定意味着百万像素相机，百万像素相机不一定意味着需要的分辨率。这具有重要的镜片考虑因素。

为我们的示例，选择了一个带有2448 x 2048-像素矩阵的500万像素摄像头。

从上面可以清楚地看出，“百万像素镜头”这个词有点用词不当。这个术语指的是无论矩阵是否为“百万像素”，镜头都能分辨较小像素的能力。事实上，由于以下原因，4.8µm像素的VGA相机实际上可能需要一个百万像素的镜头。目前还没有行业标准来定义百万像素镜头的像素大小，但大多数制造商都会提供一些数据来匹配合适的像素大小。

就像照相机具有空间分辨率一样，镜头也具有空间分辨率。回忆一下，空间分辨率指的是系统区分两个对象的能力。对于透镜，它是在一定空间频率下的对比度水平，称为光学传递函数(OTF)或模传递函数(MTF)。工业标准的空间频率是每毫米线对(lp/mm)。本质上，OTF/ MTF描述了镜头的质量。

它不是一个计算，而是从一个已知的目标得到的测量结果。目标被用来确定系统可以探测到的从黑暗到光明的最小过渡，反之亦然。图3展示了一个通过非百万像素镜头(橙色，左)和百万像素镜头(蓝色，右)的图像的线对目标。注意，在图像的中心和四个角都有水平线和垂直线和目标。这允许测量线之间的大小和间距范围，从大到小，在不同的位置和在两个轴。还要注意的是，百万像素镜头的清晰度有了显著提高。

空间分辨率计算是复杂的，其结果通常以图表的形式以图形方式呈现。MTF图表绘制百分比对比度与LP / mm。因为“完美”镜头是抽象，并且因为制造过程将像差引入投影中，所以将显示几种曲线，其距离镜头中心的距离（其中最少的像差发生）。实际对比度要求通过应用变化，但从0.5（保守）到0.2（最小）的范围是可接受的。

正如从扬声器的较差立体声的声音可能会受到损害的那样，像素和光学分辨率之间的不匹配导致次优光学性能。要计算给定像素大小的LP / mm：

(1/像素大小的µm * 2(行对)* 1000

从上面的例子：

（1 / 3.45 * 2）* 1000 = 144 LP / mm

对于0.2至0.5mTF的所需的144磅/mm不能与图4中描述的透镜可实现（实际上，样品图表不适用于百万像素镜头）。

许多制造商认为MTF信息是专有知识产权，因此可能不容易获得。因此，为了帮助规格师选择镜头，许多制造商根据相机类型对镜头进行分类。因此，一个500万像素的相机将使用一个匹配的500万像素镜头(图5)。然而，这方面的规范并没有行业标准。在实践中，最好是获得MTF图表或从可靠的供应商那里购买，这些供应商已经对任何产品进行了实际比较，但不是最简单的应用程序。

工作距离（WD）
工作距离与视场成反比。它通常是由机器空间或工厂场地考虑驱动的设计约束。一般来说，更大的工作距离是精度的首选，因为更近的距离意味着更大的折射角度和增加的像差。

这个例子应采用300mm的WD。

视野
最好是在相机的视场范围内捕获整个对象，尽管这并不总是可能的。例如，如果整个物体都在待处理的图像中，那么尺寸测量就很简单。我们可以对不同焦距的不同视场进行如下实验:

F (mm) = h (mm) x WD (mm)/水平FOV (mm)

求解水平传感器尺寸，给定像素大小和矩阵：

3.45μm/ pixel * 2448水平像素* 1000 = 8.4mm

我们的示例未指定对象大小，但是替代焦距的FOV是：

水平fov（mm）= 8.4mm x 300 / f

315毫米= 8.4毫米x 300/ 8

210mm = 8.4mm x 300/12

157.5mm = 8.4mm x 300/16

100.8mm = 8.4mm x 300/ 25

50.4mm = 8.4mm x 300/50

25.2mm = 8.4mm x 300/100

比较像素分辨率与光学分辨率是有用的：

像素分辨率(mm/像素)= FOV (mm) /像素

.128 mm / pixel = 31 5mm / 2448像素（8mm fl）

.020 mm / pixel = 50.4 mm / 2448像素（50mm fl）

光学分辨率= 0.0035毫米/像素

因此，对于该示例应用，镜头不是限制因素。

传感器格式
数码相机传感器有多种格式和尺寸可供选择。格式是指横纵轴的比例，尺寸是指形状对角线的尺寸。对角线是参考的，因为它决定了镜头投射的图像圆的最小直径(图6)。重要的是，镜头与传感器的格式兼容，以最大化可用像素和避免渐晕。一般来说，较大的传感器尺寸的镜头可以与匹配的或较小的传感器(例如2/3“到2/3”和½“)一起使用。

概括
FA（机器视觉）应用的更高的准确度要求需要更多关注镜头属性而不是之前的镜头属性。现代摄像机中的较小像素提示相机和镜头作为光学系统，其自身的空间分辨率由相机和镜头确定。这种空间分辨率通常是像素大小的函数，而不是像素的数量。

Pete Kepf是CBC Americas，公司工业光学部门的镜头业务开发执行官。在他30年的自动化职业生涯中，他已经表演了数百台机器视觉装置和评估。Pete是一个认证的愿景专业 - 高级和Spie和MVA的成员