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    镜头的选择过程，是将镜头各项参数逐步明确化的过程。作为成像器件，镜头通常与光源、相机一起构成一个完整的图像采集系统，因此镜头的选择受到整个系统要求的制约。一般地可以按以下几个方面来进行分析考虑：

一、波长、变焦与否

    镜头的工作波长和是否需要变焦是比较容易先确定下来的，成像过程中需要改变放大倍率的应用，采用变焦镜头，否则采用定焦镜头就可以了。

关于镜头的工作波长，常见的是可见光波段，也有其他波段的应用。是否需要另外采取滤光措施？单色光还是多色光？能否有效避开杂散光的影响？把这几个问题考虑清楚，综合衡量后再确定镜头的工作波长。

二、特殊要求优先考虑

    结合实际的应用特点，可能会有特殊的要求，应该先予明确下来。例如是否有测量功能，是否需要使用远心镜头，成像的景深是否很大等等。景深往往不被重视，但是它却是任何成像系统都必须考虑的。

三、工作距离、焦距

    工作距离和焦距往往结合起来考虑。一般地，可以采用这个思路：先明确系统的分辨率，结合CCD像素尺寸就能知道放大倍率，再结合空间结构约束就能知道大概的物像距离，进一步估算镜头的焦距。所以镜头的焦距是和镜头的工作距离、系统分辨率（及CCD像素尺寸）相关的。

四、像面大小和像质

    所选镜头的像面大小要与相机感光面大小兼容，遵循“大的兼容小的”原则——相机感光面不能超出镜头标示的像面尺寸——否则边缘视场的像质不保。

像质的要求主要关注MTF和畸变两项。在测量应用中，尤其应该重视畸变。

五、光圈和接口

镜头的光圈主要影响像面的亮度。但是现在的机器视觉中，Z终的图像亮度是由很多因素共同决定的：光圈、相机增益、积分时间、光源等等。所以为了获得必要的图像亮度有比较多的环节供调整。

镜头的接口指它与相机的连接接口，它们两者需匹配，不能直接匹配就需考虑转接。

六、镜头的其它类别：

    线阵镜头：配合线阵相机使用的镜头。采用扫描式的工作方式，需要镜头与目标相对运动，每次曝光成像一条线，多次曝光组成一幅图像。线阵扫描成像的特点：CCD线阵方向的图像分辨率固定，而在目标的运动方向上，空间采样频率与运动的相对速度有关。

    从成像的角度讲，线阵镜头和其它类型的镜头并没有本质的差异。只是对镜头的使用方式不同而已。

    显微镜头：为了看清目标的细节特征，显微镜头一般使用在高分辨率的场合。它们基本的特点是工作距离短，放大倍率高，视场小。

    远心镜头：物方主光线平行于光轴主光线的会聚ZX位于物方无限远，称之为物方远心光路。作用：可以消除物方由于调焦不准确带来的测量误差。

    视觉应用中镜头的机械参数尤其重要，镜头一般都由光学系统和机械装置两部分组成，光学系统由若干透镜（或反射镜）组成，以构成正确的物像关系，保证获得正确、清晰的影像，它是镜头的核心。而机械装置包括固定光学元件的零件（如透镜座、光圈等）、镜头调节机构（如光圈调节环、调焦环等）、连接机构（比如C、CS接口）等。此外，也有些镜头上具有自动调光圈、自动调焦或感测光强度的电子机构。

    对于镜头有关的光学参数我们可以将焦距f、光圈系数（相对孔径）、像方视场以及像差（比如畸变）看作镜头的内部参数。通常用户搭建视觉系统Z关心的参数，主要包括视场（FOV）、分辨率（Resolution）、工作距离（WD）和景深（DOF）。

    机器视觉行业内通常将镜头分定倍镜头、变焦镜头、远心镜头、高精度或百万像素镜头等。当然，这些分类并没有严格的划分界线。而每款镜头都有固定的机械参数，主要包括镜头的安装尺寸、螺丝孔径、接口尺寸、重量、工作距离、直径、长度等。

    特殊情况下，视觉应用对相机与镜头的安装尺寸有限制，因此不可能选择大尺寸的镜头，也可能不可以随意选择小尺寸的镜头。因此选择镜头时，某些机械参数对象在一些情况下也是需要考虑的。

螺丝孔径：

    主要是指一些镜头的光圈、对焦有固定螺丝，一般来说，这些螺丝是M1的。平时比较难买，都是镜头配的，如果丢了，又想要锁定光圈对焦等，比较难找这些螺丝。

镜头的接口：

    作为一个非常重要的参数，决定了其能适用于何种接口的相机。因此选型时一定要注意。

安装尺寸：

    一般的镜头都是靠接口连接相机起固定作用。但是有一些大的镜头，其体积重量非常大，因此在镜头壳体上也会有安装孔径。这时就必须要保证其安装孔位与底板、与相机安装孔位等在同一平面上。

    在部分高速运动的视觉系统中，如果镜头的重量太重，会产生很大的物理惯性。在采集图片时，就产生拖影，图像变得模糊。因此同样的情况下，使用远心镜，比变焦镜头要稳定，图像质量也更佳。

    当安装相机时，如果底板较大，就会对镜头造成安装限制。所以直径不能太大，不然就会对安装造成干涉。

    镜头工作的时候，实际工作距离是固定的，但是有些镜头的工作距离是不能改变的，如远心镜头、显微镜等。一般远心镜头的工作距离为40mm、65mm、110mm等，如果与标准的工作距离不相等，则无法清晰的成像。从经验来看，当镜头的长度越长时，运动时产生的惯性就越大，静态工作时，其振动能力也越弱。

    机器视觉就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。

    一套完整的机器视觉系统的主要工作过程：

    1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野ZX，向图像采集部分发送触发脉冲。

    2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。

    3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。

    4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。

    5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。

    6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。

    7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。

    8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。

    9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。

    10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。

    从上述的工作流程可以看出，机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。

    “嵌入式视觉”是指一种通过视觉方法去理解周边环境的机器，嵌入式视觉系统包含从所选成像传感器接收光到系统输出的整个信号链。系统输出是指从图像中提取的经过处理或未经处理的图像或信息，并提供给下游系统。当然，嵌入式系统架构师负责根据系统要求确保端到端性能。

    首先需要熟悉电磁波谱以及希望系统运行的光谱域。人眼只能看到390nm（蓝光）至700nm（红光）波长之间的光谱，也就是通常所指的可见光谱；成像设备凭借所采用的技术，则能捕获到更宽泛波长的图像，包括X光、紫外线、红外线以及可见光谱。

    在近红外光谱及以下范围，我们可以使用电荷耦合器件（CCD）或CMOS（互补金属氧化物半导体）图像传感器(CIS)；到了红外光谱范围，需要使用专用的红外检测器。红外光谱范围之所以需要专用传感器，部分原因在于芯片成像器（如CCD或CIS）需要的激发能。

    这些器件通常需要1eV的光子能量来激发一个电子，然而在红外范围，光子能量介于1.7eV-1.24meV之间，因此红外成像器应基于HgCdTe或InSb。这些器件需要更低的激发能量，经常与CMOS读出IC（即ROIC）配合使用，以控制和读出传感器。

     Z常见的两种检测器技术分别是CCD和CIS，电荷耦合器件被视为模拟器件，因此要集成到数字系统中就需要使用片外ADC以及所需模拟电压电平下的时钟生成功能。每个像素存储由光子产生的电荷。大多数情况下将像素排列成2D阵列，组成多个行，每行包含多个像素。读出CCD时通过行传输将每行并行传递到读出寄存器，再通过读出寄存器将每行串行读出。这个寄存器读出过程中，电荷转换为电压。

    CMOS成像传感器能实现更紧密集成，使ADC、偏置和驱动电路都集成在同一晶片上。这大大降低了系统集成要求，同时也提高了CIS设计的复杂性。CIS的核心是有源像素传感器(APS)，其中每个像素同时包含光电二极管和读出放大器，因此，与CCD不同，CIS能够读出阵列中的任意像素地址。

     尽管大多数嵌入式视觉都采用CIS器件，但是CCD仍用于非常注重性能的高端科研应用领域。

    机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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，机器视觉系统中，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，那么机器视觉工业镜头的相关专业术语我们不得不了解：

一、失真

可分为枕形失真和桶形失真，如下图示：

二、电视失真

实际边长的歪曲形状与理想的形状的百分比算出的值。

三、光学倍率

四、监视放大

计算方法：

例：VS-MS1＋10x镜头 1/2” CCD 照相机, 14”监视器上的成像

0.1mm的物体在监视器得到的是44.45mm的成像

※有时根据TV监视器的扫描状态，以上的简易计算将有一些变化。

五、解析度

表示了所能见到了2点的间隔0.61x 使用波长(λ)/ NA=解析度(μ)

以上的计算方法理论上可以计算出解析度，但不包括失真。

※使用波长为550nm

六、解像力

１mm中间可以看到黑白线的条数。单位（lp）/mm.

七、MTF（Modulation Transfer Function）

成像时再现物体表面的浓淡变化而使用的空间周波数和对比度。

八、工作距离（Working Distance）

镜头的镜筒到物体的距离

九、O/I（Object to Imager）

物像间距离即物体到像间的长度。

十、成像圈

成像尺寸φ，要输入相机感应器尺寸。

十一、照相机 Mount

C-mount: 1" diameter x 32 TPI: FB: 17.526mm

CS-mount: 1" diameter x 32 TPI: FB: 12.526mm

F-mount: FB:46.5mm

M72-Mount: FB 厂家各有不同

十二、视野 (FOV)

视野指使用照相机以后看到的物体侧的范围

照相机有效区域的纵向长度（V）/光学倍率（M）＝视野（V）

照相机有效区域的横向长度（H）/光学倍率（M）＝视野（H）

＊技术资料上的视野范围是指由光源及有效区域的一般数值计算出来的值。

照相机有效区域的纵向长度（V）or（H）=照相机一个画素的尺寸×有効画素数（V）or（H）来计算。

十三、景深

景深是指成像后物体的距离。同样，照相机侧的范围称为焦点深度。具体的景深的值多少略有不同。

十四、焦距 (ｆ)

ｆ（Focal Length）光学系的后主点（H2）到焦点面的距离。

十五、FNO

镜头从无限远时，亮度表示的数值，值越小越亮。FNO=焦距/入射孔径或有効口径=f/D

十六、实效F

有限距离时镜头的明亮度。

实效F = (1 +光学倍率) x F#

实效F = 光学倍率 / 2NA

十七、NA（Numerical Aperture）

物体侧的 NA = sin u x n

成像侧的NA' = sin u'x n'

如下图所示 入社角度 u, 物体侧折射率n, 成像侧的折射率' n'

NA = NA' x 放大率

十八、边缘亮度

相对照度是指ZY的照度与周边的照度的百分比。

十九、远心镜头

主光线与镜头光源平行的镜头。有物体侧的远心，成像侧的远心，两侧的远心行头等方式。

二十、远心

Telecentricity是指物体的倍率误差。倍率误差越小，Telecentricity越高。

Telecentricity有各种不同的用途，在镜头使用前，把握Telecentricity很重要。远心镜头的主光线与镜头的光轴平行，

Telecentricity不好，远心镜头的使用效果就不好；Telecentricity可以用下图进行简单的确认。

二十一、景深 (DOF)

景深（Depth of Field）可以用以下的计算式计算出来：

景深 = 2 x Permissible COC x 实效F / 光学倍率2 = 允许误差值 / (NA x 光学倍率)

(使用的是0.04mm的Permissible COC)

二十二、通风盘及解析度

    Airy Disk是指通过没有失真的镜头在将光集中一点时，实际上形成的是一个同心圆。这个同心圆就叫做Airy Disk。Airy Disk的半径r可以通过以下的计算公式计算出来。这个值称为解析度。ｒ= 0.61λ/NA Airy Disk的半径随波长改变而改变，波长越长，光越难集中于一点。 例：NA0.07的镜头 波長550nm r=0.61*0.55/0.07=4.8μ

二十三、 MTF 及解析度

     MTF（Modulation Transfer Function) 是指物体表面的浓淡变化，成像侧也被再现出来。表示镜头的成像性能，成像再现物体的对比度的程度。测试对比性能，用的是具有特定空间周波数的黑白间隔测试。空间周波数是指１mm的距离浓淡变化的程度。

　图1所示，黑白矩阵波，黑白的对比度为.这个对象被镜头摄影后，成像的对比度的变化被定量化。基本上，不管什么镜头，都会出现对比度降低的情况。Z终对比度降低至0%。，不能进行颜色的区别。

　图2、3显示了物体侧与成像侧的空间周波数的变化。横轴表示空间周波数，纵轴表示亮度。物体侧与成像侧的对比度由A、B计算出来。MTF由A,B的比率计算出来。

　解析度与MTF的关系：解析度是指2点之间怎样被分离认识的间隔。一般从解析度的值可以判断出镜头的好坏，但是实际是MTF与解析度有很大的关系。图4显示了两个不同镜头的MTF曲线。镜头a 解析度低但是具有高对比度。镜头b对比度低但是解析度高。

    工业4.0是利用信息化技术促进产业变革的时代，是智能化时代，机器人也将与时俱全，
传统的机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，缺乏对环境的感知与应变能力，这极大地限制了机器人的应用。智能化时代，利用机器人的视觉控制，不需要预先对工业机器人的运动轨迹进行示教或离线编程，提高生产效率和加工质量，基于机器视觉的工业机器人定位技术在国内Z早被应用于焊接机器人对焊缝的跟踪。

    机器人视觉定位系统在关节型机器人末端安装单个摄像机，使工件能完全出现在摄像机的图像中。
    系统包括摄像机系统和控制系统：
    1.摄像机系统：由单个摄像机和计算机(包括图像采集卡)组成，负责视觉图像的采集和机器视觉算法。就目前行业技术发展水平来说，数字相机是比较理想的选择，其中维视图像的MV-EM/E系列工业相机提供了接口丰富的开发包函数，分辨率、帧率等覆盖面广，通用性及稳定性好，所以是我们推荐的首要选择。

    2.控制系统：由计算机和控制箱组成，用来控制机器人末端的实际位置。经CCD摄像机对工作区进行拍摄，计算机通过图像识别方法，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置误差值，Z后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。

机器视觉系统的原理

    通过光学系统，将需要拍摄的目标转换成为图像信号，再将图像信号传送至图像采集卡，并根据像素分布、亮度、颜色等信息，转换成为数字信号。

机器视觉系统的构成模块

    一个完整的机器视觉系统一般由光学系统(光源、镜头、工业相机)、图像采集单元、图像处理单元、执行机构及人机界面等模块组成，所有功能模块相辅相成，缺一不可。

1.照明(光源)

    照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，光源系统的设计至关重要，直接关系到输入数据，即图像的质量和应用效果。

工程师需根据用户需求和产品特性，首先确定有效的照明条件，选择相应的照明装置，才能确保在此光照条件下生成的图像能突显出用户需要的目标信息特征。

    光源一般分为可见光源和不可见光源，工业上常用的可见光源有LED、卤素灯、荧光灯等;不可见光源主要为近红外光、紫外光、X射线等。LED光源是目前运用Z多的机器视觉光源，它具有效率高、寿命长、防潮抗震、节能环保等特点，是工程师在设计照明系统时的Z佳选择。不可见光源主要用来应对一些特定的需求，如管道焊接工艺的检测，由于不可见光的可穿透性，才能到达检测点。

2.镜头

    镜头是机器视觉系统中的重要组件，其作用是光学成像。镜头的主要参数有焦距、景深(DOF，Depth of Field)、分辨率、工作距离、视场(FOV，Field of View)等。

   景深，是指镜头能够获得Z佳图像时，被摄物体离此Z佳焦点前后的距离范围。

视场，表示摄像头所能观测到的Z大范围，通常以角度表示，一般说来，视场越大，观测范围越大。

    工作距离，是指镜头到被摄物体的距离，工作距离越长，成本越高。

    在设计机器视觉系统时，要选择参数与用户需求相匹配的镜头。

3.工业相机

    在机器视觉系统中工业相机必不可少，它就像人眼一样，用来捕获图像。相机按其感光器的不同，可分为：CCD相机;CMOS 相机。

    CCD—Charge Coupled Device

    CMOS —Complementary MetalOxide Semiconductor

    CCD相机的成本较高，但成像品质、成像通透性、色彩的丰富性等较CMOS相机出色很多。CCD相机按其使用的CCD感光元件可分为线阵式和面阵式两大类。

    线阵相机，是呈“线”状的，对图像的信息只能以行为单位进行处理，分辨率高，速度快，主要应用于工业、YL、科研等领域中，相配套的机器视觉系统上。

    面阵式相机则一次可以获得整幅图像的信息，价格相对便宜。

4.图像采集单元

    图像采集单元中Z重要的元件是图像采集卡，它是图像采集单元与图像处理单元的接口，用来将采集到的图像进行数字化，并输入、存储到计算机中。

图像处理单元包含大量图像处理算法。在取得图像后，用这些算法对数字图像进行处理，分析计算，并输出结果。

5.执行机构与人机界面

在完成图像采集和处理工作之后，需要将图像处理的结果输出，并做出与结果相匹配的动作，如剔废、报警等，并通过人机界面显示生产信息。

    工业机器人Z早应用于汽车制造领域，但技术发展至今，工业机器人的应用早已不局限于某个领域，现代工业的方方面面都有工业机器人的身影。工业机器人由主体、驱动系统和控制系统三个基本部分组成。工业机器人的分类方式很多，可以按机械结构、操作机坐标形式和程序输入方式等进行分类，下面就盘点一下工业机器人的种类：

1.关节机器人

    关节机器人也称关节手臂机器人或关节机械手臂，是当今工业领域中Z常见的工业机器人的形态之一。适合用于诸多工业领域的机械自动化作业，比如，自动装配、喷漆、搬运、焊接等工作。机器人前3个关节决定机器人在空间的位置，后3个关节决定其姿态，多以旋转关节形式构成。

2.直角坐标机器人

    也称桁架机器人或龙门式机器人。是能够实现自动控制的、可重复编程的、多自由度的、运动自由度建成空间直角关系的、多用途的操作机。其工作的行为方式主要是通过完成沿着X、Y、Z轴上的线性运动。特点：简单，控制方便，占地空间大。

3.串联和并联机器人

    串联机器人其串联式结构是一个开放的运动链，其所有运动杆并没有形成一个封闭的结构链。串联机器人的工作空间大，运动分析比较容易可以避免驱动轴之间的耦合效应。但其机构各轴必须要独立控制，并且需要搭配编码器和传感器来提高机构运动时的jing准度。

    而并联机器人和传统工业用串联机器人在应用上构成互补关系，它是一个封闭的运动链。并联机器人不易产生动态误差，无误差积累精度较高。另外其结构紧凑稳定，输出轴大部分承受轴向力，机器刚性高，承载能力大。但是，并联机器人在位置求解上正解比较困难，而反解容易。

4.平面SCARA机器人

    平面内运动，结构简单，性能优良，运算简单，适于精度较高的装配操作;SCARA机器人有3个旋转关节，其轴线相互平行，在平面内进行定位和定向。另一个关节是移动关节，用于完成末端件在垂直于平面的运动。这类机器人的结构轻便、响应快，Z适用于平面定位，垂直方向进行装配的作业。

1.光路原理

4.构造光源

3.按输出信号区分

1.主要参数

    机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。
    机器视觉的引入，代替传统的人工检测方法，极大地提高了投放市场的产品质量，提高了生产效率。本期内容介绍分辨率、精度、公差的关系，以便根据检测要求准确地选择合适的相机。
    分辨率（Resolution）
 
    比如要看看的产品大小是30mm*10mm，使用200万像素（1600pixel*1200pixel）的相机。因为产品是长条形，为了把产品都放入到视野内，我们计算分辨率的时候要考虑长边对应，此时分辨率为：
 
　　精度（Accuracy）
　　精度的单位是mm。根据产品表面和照明状况的不同，我们可以通过放大图像观察辨别稳定像素的个数，从而得出精度。如果条件不允许实际测试观察，一般的规律是，如果使用正面打光，有效像素为1个，使用背光，有效像素为0.5个。
 
　　这个例子我们取1 Pixel，得到精度为0.019mm约等于0.02mm。
　　公差（Tolerance）
　　一般情况下，精度和公差的对应关系如下：
 
　　对一个项目来讲，先从图纸上读到公差的要求。然后再根据上述关系，反推得出需要多少像素的相机，徕深科技竭诚为您服务。
 

    工业机器人视觉系统在工业中得到了广泛的应用，这不光设计到了计算机、图像、模式识别等领域，但对于其工作原理都不甚了解。需要明白的是：了解清楚工业机器人视觉系统的工作过程，可以更好的完善系统以及促进其发展。

    一套完整的工业机器人视觉系统的工作过程如下：

    1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野ZX，向图像采集部分发送触发脉冲。

    2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。

    3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。   

    4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。

    5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。

    6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。

    7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。

    8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。

    9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。

    10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。

    随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是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。

    如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。

1、图像识别

    利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中Z典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中Z为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理。通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。

2、图像检测应用

    检测是机器视觉工业领域Z主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。

3、视觉定位应用

    视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域Z基本的应用。

4、物体测量应用

    机器视觉工业应用Z大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括，齿轮，接插件，汽车零部件，IC元件管脚，麻花钻，罗定螺纹检测等。

5、物体分拣应用

    物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。

    徕深科技在工业级机器视觉领域也有多年经验，并有工业机器人3D视觉引导系统、视觉定位等国内lingxian的技术。

在机器视觉、工业影像等实际应用中应该如何选择工业相机呢?

1、模拟相机&&数字相机

    模拟相机必须带数字采集卡，标准的模拟相机分辨率很低，另外帧率也是固定的。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。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、相机分辨率

    根据系统的需求来选择相机分辨率的大小,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、CCD&&CMOS

    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Z适宜。但有的厂商生产的CMOS相机如果采用帧曝光的方式的话，也可以当作CCD来使用的。又假如物体运动的速度很慢，在我们设定的相机曝光时间范围内，物体运动的距离很小，换算成像素大小也就在一两个像素内，那么选择CMOS相机也是合适的。因为在曝光时间内，一两个像素的偏差人眼根本看不出来(如果不是做测量用的话)，但超过2个像素的偏差，物体拍出来的图像就有拖影，这样就不能选择CMOS相机了。

4、彩色&&黑白

    如果要处理的是与图像颜色有关，那当然是采用彩色相机，否则建议你用黑白的，因为黑白的同样分辨率的相机，精度比彩色高，尤其是在看图像边缘的时候，黑白的效果更好。

5、传输接口

    根据传输的距离、稳定性、传输的数据大小(带宽)选择USB、1394、Camerlink、百兆/千兆网接口的相机。

6、帧率

    根据要检测的速度，选择相机的帧率一定要大于或等于检测速度，等于的情况就是你处理图像的时间一定要快，一定要在相机的曝光和传输的时间内完成。

7、线阵&&面阵

    对于检测精度要求很高，面阵相机的分辨率达不到要求的情况下，当然线阵相机是必然的一个选择。

8、CCD靶面

    靶面尺寸的大小会影响到镜头焦距的长短，在相同视角下，靶面尺寸越大，焦距越长。在选择相机时，特别是对拍摄角度有比较严格要求的时候，CCD靶面的大小，CCD与镜头的配合情况将直接影响视场角的大小和图像的清晰度。因此在选择CCD尺寸时，要结合镜头的焦距、视场角一起选择，一般而言，选择CCD靶面要结合物理安装的空间来决定镜头的工作距离是否在安装空间范围内，要求镜头的尺寸一定要大于或等于相机的靶面尺寸。

    自动化应用范围广，几乎所有的工业部门都可以同自动控制挂上钩，现代化的农业、国防也都与自动化息息相关。

    工业自动化就是工业生产中的各种参数为控制目的，实现各种过程控制，在整个工业生产中，尽量减少人力的操作，而能充分利用动物以外的能源与各种资讯来进行生产工作，即称为工业自动化生产，而使工业能进行自动生产之过程称为工业自动化。而电气自动化所涉及层面范围较广，能够从事与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验技术、研制开发、经济管理以及电子与计算机技术应用等领域的工作，是宽口径“复合型”高级工程技术人才。

     工业自动化就是工业领域的电气自动化的应用，也就是研究工业中的电气应用以提高工厂自动化水平。工业自动化技术是一种运用控制理论、仪器仪表、计算机和其他信息技术，对工业生产过程实现检测、控制、优化、调度、管理和决策，达到增加产量、提高质量、降低消耗、确保安全等目的综合性高技术，包括工业自动化软件、硬件和系统三大部分。工业自动化技术作为20世纪现代制造领域中Z重要的技术之一，主要解决生产效率与一致性问题。无论高速大批量制造企业还是追求灵活、柔性和定制化企业，都必须依靠电气自动化技术的应用。

项目：铁板自动化焊接机器人
项目描述：
1、焊接产品有直板、法兰、两块板搭成一个角焊外角；
2、焊接厚度是3mm—5mm,直板长度是1m—4m，精度要求不高；
3、材质基本为铁板；

项目分析:
1、 放置材料采用人工还是自动化
2、 机器人需要按照材料的Z大尺寸进行选型，无法确认产品详细参数
3、 需要焊接的产品是否是独立进行焊接，且每个焊接的产品材质是否都是一样的。

在包装生产线上整合机器人技术并得以应用，其实没有想象的那么复杂、危险与高成本，反而是非常简易而安全的，同时也可能获得经济优势。

1.生产安全性

    在安装时，机器人通常被正立或倒置安装在封闭的自动化工作单元上。工作单元的外层一般由铝框、防碎塑料或孔状金属网包裹。机器人及其他相关设备一般使用螺栓固定在工作单元的钢铁机台平面上。工作单元的采用使得工作人员可在外围观察机器人工作台的工作状况，而无须进入工作单元内部。

    为安全起见，一旦打开了工作单元的检修门，机器人将自动停止工作。对于那些不能完全密闭在一个工作单元内的机器人，如门帘、压力感应地垫等装置同样可以提供自动关闭功能。

2.生产简易性

    而包含控制机器人运行的电子电路控制器，通常位于工作单元平台的下端。一般而言，大多数机器人制造商为用户提供了友好的编程软件，操作人员不需要掌握专业的机器人编程技术即可自如操控。通过手持接口设备或计算机，操作人员可以对机器人进行程序设置。

    而教学模块允许操作人员控制机器人从一个地点移动到另一个地点，并指示其在每个位置的动作，也就是说，操作人员可以“教”机器人它工作所需的常规动作。

而借助相关软件，操作人员也可以通过计算机远程对机器人编程，从而节省开发时间。此外，通过一个模拟的三维环境，操作人员也可以对机器人和其他外围设备进行配置，而不必直接操作机器人的部件。

3.低成本生产优势

    相对于传统自动化设备，在包装生产流程中使用装配机器人Z重要的好处在于能够降低生产成本。使用机器人不仅初始成本较低，而且因为其高度的灵活性，很快就能获得投资回报。小尺寸和低维护费用使总成本也较低。

    机器人与传统自动化设备相配合，还可以使包装生产更有效率，更能保证包装产品的质量一致性，与人工作业相比，具有更好的成本效益比。但需要指出的是，虽然机器人能够填补一些自动化生产的空白，但生产线上的其他任务可能仍然需要手工完成，因为一个传统的全自动化解决方案会过于昂贵。

    同时，与专门为特定生产过程设计的固定式自动化设备不同，机器人由于基于模块化设计，因而能够相对容易地适应一个自动化系统，大大减少了昂贵的工程设计费用。此外，机器人工作单元通常比固定自动化设备的体积更小，这也节约了宝贵的厂房空间。如果需要，机器人可以移动到其他生产线中，从而减少企业的设备投资。

    而且，与固定自动化设备不同，机器人并不需要更新昂贵的工具以满足产品变化的需求。通常，只需对程序进行简单修改，对臂端操作装置进行更换就能满足产品变化的需求。这特别有利于包装设计变化频繁的小批量包装生产。通常固定自动化生产线无法满足这种变化的需求，或者实现成本过于昂贵。

    此外，装配了多功能自动夹取器或自动工具切换器的机器人，可以执行多种操作，如先对产品进行装卸、检查和贴商标，然后再将其放入包装中。同时多功能机器人能轻松应付多种大小和形状的产品。此外，如装配视觉检测系统和输送带跟踪系统等可选配件，还能进一步提高机器人的能力。

    Z后还需指出的是，机器人技术由于采用封闭式结构（通常自动化设备的一些部件，如马达等设备是敞开的，因而容易进入灰尘和碎片对机器造成磨损），因而保养成本要低得多。

    工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其Z本质的功能就是将光信号转变成小型高清工业相机为有序的电信号。要进行怎样的拍摄，要达到什么样的效果，就要选择合适的相机，购买工业相机前了解其具体参数尤为重要，才能根据具体使用环境设计相应的机器视觉系统。

1、分辨率（Resolution）

    相机每次采集图像的像素点数。对于数字工业相机一般是直接与光电传感器的像元数对应的，对于模拟相机则是取决于视频制式，PAL制为768*576，NTSC制为640*480。

2、像素深度（Pixel Depth）

    即每像素数据的位数，一般常用的是8Bit，对于数字工业相机一般还会有10Bit、12Bit等。

3、Z大帧率（Frame Rate）/行频（Line Rate）

    即相机采集传输图像的速率，对于面阵相机一般为每秒采集的帧数，对于线阵相机为每秒采集的行数。

4、曝光方式（Exposure）和快门速度（Shutter）

    对于线阵相机都是逐行曝光的方式，可以选择固定行频和外触发同步的采集方式，曝光时间可以与行周期一致，也可以设定一个固定的时间；面阵工业相机有帧曝光、场曝光和滚动行曝光等几种常见方式。数字工业相机一般都提供外触发采图的功能，快门速度一般可到10微秒，高速工业相机还可以更快。

5、像元尺寸（Pixel Size）

    像元大小和像元数共同决定了相机靶面的大小。目前数字工业相机像元尺寸一般为3-10μm，一般像元尺寸越小，制造难度越大，图像质量也越不容易提高。

6、光谱响应特性(Spectral Range)

    指该像元传感器对不同光波的敏感特性，一般响应范围是350-1000nm,一些相机在靶面前加了一个滤镜，滤除红外光线，如果系统需要对红外感光时可去掉该滤镜。

项目：散热器自动化视觉检测
需求：1、散热器自动化视觉检测设备，笔记本散热器检测有无贴料以及贴料的完整度有无残缺； 
2、速度是4.5s/30cm； 
3、安装方式流水线上安装； 
4、检测种类不止一种，样式类似，检测方式差不多。

    验室初步估计可实现概率80%以上

    该项目采用识别检测工具，可用于医药、食品、产品包装、印刷等一维码、二维码识别，OCR/OCV的检测。   
   【识别检测】：支持多种类型的条码和二维码检测、设置简单，识别稳定。 
    具有可独立配置的多码识别功能。相机一次拍照可读取多达50个码，一个视野范围内可根据不同位置码的图像质量单独配置参数，龙睿可读取28种码制且自带训练功能。还可结合检测、定位和测量应用，大大提高了现代化生产的效率。

    机器视觉系统，解决识别、定位、检测等主要核心功能，将人工从繁复的工作中解放出来，并为智能智造及智能化提前打好基础，徕深科技是不可错过的选择！

项目需求:

1.需要焊接的位置：上面各零件互相接触到的地方都要焊接

2.精度：焊接精度±0.8mm

3.产品材料：SAPH440 采用二保焊   汽车前悬臂

项目分析：

1.综合需求情况，可采用人工上下料或自动化上下料；

2.建议选用自动化上下料，主要原因有：速度可控、质量可控、效率快（预计可以达到人工的两倍及以上）。

项目解决方案：

流程说明：

1.人工把前悬臂零部件放入变位机夹具上进行夹紧；

2.焊接机器人自动焊接，同时人工放入第二个前悬臂零部件至另一变位机夹具上夹紧；

3.焊接完diyi个产品后，机器人自动焊接第二个产品，同时人工取下diyi个产品并上料；

4.重复以上步骤即可。

生产节拍：

根据焊缝长度计算是38.3秒每件；焊接夹具可以做成一出四；

按照每天：8小时计算8*60*60÷39*4=2952件每天；

两班生产：2952*2=5904件每天。