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像方遠心、物方遠心、...
像方遠心、物方遠心、雙遠心鏡頭的區(qū)別 工業(yè)鏡頭是機器視覺系統(tǒng)中十分重要的成像元件，系統(tǒng)若想完全發(fā)揮其作用，工業(yè)鏡頭必須能夠滿足要求才行。隨著機器視覺系統(tǒng)在精密測量領域的廣泛應用，普通工業(yè)鏡頭難以滿足要求，而遠心鏡頭應運而生。 遠心鏡頭主要為矯正傳統(tǒng)工業(yè)鏡頭視差而設計，它可以在一定的物距范圍內，使得到的圖像放大倍率不變，從而彌補普通工業(yè)鏡頭“遠大近小”的視覺效果，滿足精密測量的要求。遠心鏡頭按設計原理可分為：像方遠心光路、物方遠心光路和雙側遠心光路。 --------------光路原理 1）像方遠心光路 像方遠心光路的光路圖下圖。它是將孔徑光闌放置在物方焦平面上，像方主光線平行于光軸主光線的會聚中心位于像方無窮遠。這種鏡頭的特點是放大倍率與像距無關，可以消除像方調焦不準引入的測量誤差。 2）物方遠心光路 物方遠心光路的光路圖如下圖。它是將孔徑光闌放置在光學系統(tǒng)的像方焦平面上，物方主光線平行于光軸主光線的會聚中心位于物方無限遠。這種鏡頭的特點是在合理的活動范圍內，物體的放大倍率與物距無關。即使物距發(fā)生改變，像高也并不會發(fā)生改變，即測得的物體尺寸不會變化。根據這個原理設計出來的鏡頭成為物方遠心鏡頭，簡稱遠心鏡頭。 3）雙側遠心光路 雙側遠心光路就是我們常說的雙遠心光路，光路圖如下圖。它綜合了像方遠心和物方遠心的雙重優(yōu)點，在景深范圍內，物體離得遠近或者相機離得遠近，都不會影響到成像系統(tǒng)的放大倍數(shù)，即像不隨物距和相距的變化而變化。根據雙側遠心光路設計出來的鏡頭成為雙遠心鏡頭。 鏡頭原型 正所謂“弱水三千，只取一瓢飲”。在遠心鏡頭選型過程中，需要我們根據實際情況，從百萬只鏡頭中，挑選出最適合我們的那一個。在了解了遠心鏡頭的光路原理之后，讓我們來康康鏡頭參數(shù)的含義吧?。?）物方遠心鏡頭 前面提到，物方遠心鏡頭簡稱為遠心鏡頭。遠心鏡頭常用參數(shù)包括倍率、工作距離、物方分辨率、景深、數(shù)值孔徑NA等。在眾多參數(shù)中，可能會讓大家困惑的參數(shù)，應該是數(shù)值孔徑NA了吧。 遠心鏡頭中提到的數(shù)值孔徑NA指像方數(shù)值孔徑，數(shù)值孔徑NA值越大，鏡頭分辨率和亮度越佳。數(shù)值孔徑NA與物方分辨率的對應關系為： 物方分辨率=，λ為測試光波長。一般遠心鏡頭參數(shù)中，也會給出鏡頭可匹配的像元大小。如果參數(shù)中并沒有給出鏡頭的良配怎么辦呢？不慌，不慌，一個公式解決煩惱：匹配相機像元尺寸=物方分辨率*鏡頭倍率。 （2）雙遠心鏡頭 雙遠心鏡頭常用參數(shù)相對于遠心鏡頭來說更容易理解。它包括倍率、物方分辨率、工作距離、景深、遠心度等。在這些參數(shù)中，各參數(shù)的對應關系與遠心鏡頭的對應關系相一致。需要特別解釋一下的，應該只有遠心度了。它是評價遠心鏡頭和雙遠心鏡頭好壞的重要參數(shù)之一。 遠心度是指主光線偏離光軸的角度。角度越小，遠心度越好，鏡頭的倍率誤差越小。在測量過程中的表現(xiàn)為：在景深范圍內，保證不同工作距下，物體的放大率是一樣的。它是彌補普通工業(yè)鏡頭“遠大近小”這一弊端的重要因素。 -------------雙遠心鏡頭優(yōu)勢遠心鏡頭和雙遠心鏡頭常用于精密測量領域。在解釋完他們的光路原理和參數(shù)意義后，大家有沒有困惑，遠心鏡頭和雙遠心鏡頭在景深范圍內，工作距離都不會影響成像倍率，且畸變值都很小。那在選型過程中，如何取舍呢？雙遠心鏡頭當然是靠實力取勝啦。 雙遠心鏡頭相對于遠心鏡頭景深更大。當其他參數(shù)相同的情況下，雙遠心鏡頭的工作范圍比遠心鏡頭的工作范圍要大，可觀測的范圍更廣。當我們需要觀測的物體高度差比較大時，可以優(yōu)先考慮雙遠心鏡頭。 雙遠心鏡頭相對于遠心鏡頭遠心度也更高。在精密測量的選型過程中，如果對觀測物體精度要求很高時，雙遠心鏡頭會是一個更好的選擇。 >>光虎光電科技（天津）有限公司<< >>公司網址：www.www.0731yewang.com<<
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3D無序抓取
什么是3D無序抓?。?D無序抓取就是利用3D成像系統(tǒng)對工件表面進行感知和分析，計算得到物體的實時空間坐標和姿態(tài)，無需示教即可無縫驅動機械臂可被廣泛應用于料框堆疊工件的識別/無序抓取等多種需求。針對料框中散亂工件的上下料技術難點及機器代替人工的趨勢，3D視覺引導定位機器人無序抓取系統(tǒng)解決方案采用3D相機進行三維數(shù)據的采集、匹配、識別，并將最合適抓取工件的坐標轉換為機器人坐標，機器人根據限定條件進行最優(yōu)路徑規(guī)劃完成散亂工件的抓取，最終實現(xiàn)無序抓取的整個流程。為什么要使用3D無序抓取？在工業(yè)上，機器人完成重復性工作已經很常見了，但是無序的應用環(huán)境則要復雜得多。這就意味著機器人無法依靠設定好的程序繼續(xù)執(zhí)行工作，而是需要對環(huán)境進行感知、分析，從而再做出判斷。在沒有應用3D視覺之前，雜亂無章的工作任務通常是用傳統(tǒng)的工裝實現(xiàn)定位的。這種方式無法滿足不同產品使用一個工裝定位的問題。隨著電子行業(yè)的興起，工業(yè)生產中無序類的應用需求越來越多。為了解決這個問題，3D視覺就成為了最佳的選擇。專門針對散亂堆放的工件設計，來高效地完成3D智能抓取，來替代傳統(tǒng)的工裝夾具。3D無序抓取在實際工業(yè)中的使用使用3D無序抓取命令，可以做到：檢測任何物體的每個位置和形狀；在盒子中檢測未分類的零件，用機器人將他們撿起來并送入生產機器；將盒子中每個檢測到的零件的位置發(fā)送給機器人。通過3D匹配，可以只用1個3D傳感器來配置之前的任何對象的形狀和位置。因此，可以用來無序抓取復雜形狀的零件。在這些方向上3D無序抓取也得到了應用：>> 多品種工件的機器人3D定位抓取上料>> 料框堆疊物體3D識別定位>> 復雜多面工件的柔性化3D定位抓取>> 大型物體3D定位抓取>> 工件的無序來料3D定位>> 多工序間機器人協(xié)作3D定位抓取>> 輸送帶上物體的快速3D定位抓取>> 噴涂機器人來料3D識別定位>> 大型設備的機器人裝配3D定位3D無序抓取現(xiàn)狀及未來發(fā)展從生產和環(huán)境適應性的角度來講，未來幾年的發(fā)展方向對3D視覺有著更廣泛的需求。這要求3D相機能夠通過對工件3D數(shù)據的掃描，幫助機器人快速準確的找到被測零件并確認其位置，引導機械手準確抓取定位工件，從而實現(xiàn)工業(yè)機器人自動化生產線的柔性工裝。而在應用拓展方面，除了智能抓取，當前，機器人3D視覺在自動化焊接、自動化切割、自動化裝配、自動化碼垛等方面也有廣泛應用?！緛碓矗汗饣⒁曈X內部培訓資料】
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自動對焦技術
什么是自動對焦？ 自動對焦指的是能夠根據被測物與視覺系統(tǒng)之間的距離，來自動調整鏡頭焦距以保持影像清晰。是利用物體光反射的原理，相機上的傳感器接收反射的光，通過計算機進行處理，帶動電動對焦裝置進行對焦。自動對焦技術通常分為兩類：主動式和被動式。 主動式 指的是相機上的紅外線發(fā)生器、超聲波發(fā)生器發(fā)出紅外光或超聲波到被測物。相機上的接收器接收反射回來的紅外光或超聲波進行對焦，其光學原理類似三角測距對焦法，即測距自動對焦。 被動式 即直接接收并分析來自被測物自身的反光，進行自動對焦的方式。這種自動對焦方式的優(yōu)點是自身不需要一個發(fā)射系統(tǒng)，因而耗能少，對具有一定亮度的被測物有較為理想的自動對焦。通常為聚焦檢測自動對焦。一般來說，工業(yè)上進行使用多數(shù)為被動式自動對焦。 如何進行自動對焦？ 配備有自動對焦功能的相機，通常使用軟件搭配液態(tài)鏡頭來調整焦距，從而達到聚焦清晰的效果。 只有在需要對焦的區(qū)域中需要達到最佳聚焦點時才會有作用，然后會停止自動對焦的動作。這就是通過接收來自被測物自身反射的信息，進行圖像數(shù)據分析，從而達到控制液態(tài)鏡頭，改變焦距的效果。 如何判斷最佳聚焦點？ 有不同的方法來測量圖像的清晰度，依據兩個基本原理。第一個原理是圖像的邊緣清晰度。也就是在實際獲取的圖像中，搜索相鄰像素之間的大的灰度值的跳躍，來突出顯示邊緣或者輪廓。這些邊緣輪廓的對比度則用來決定圖像的銳利度。邊緣圖像越清晰，原始圖像的清晰度越高。（具體可以參考圖像在時域和頻域的轉換中的高頻部分）。 第二個原理是基于圖像直方圖的值的分析?？梢杂脕碛嬎銏D像的平均灰度值的像素值的變化量。方差越大，現(xiàn)有的灰度值邊緣和圖像的對比度就越高。如果圖像變得不聚焦，那么之前的灰度值跳躍大的邊緣就會呈現(xiàn)斜坡形式的梯度，導致圖像的對比度降低。也就是說，圖像越清晰，灰度擴散越高，圖像中的對比度也就越高，圖像也越清晰。 在使用自動對焦，焦距在改變過程中，圖像的銳利度和方差是會實時改變的，通過軟件進行圖像銳利度以及方差的分析處理，達到一個效果顯著的清晰圖像。 自動對焦技術的優(yōu)勢在哪？ 自動對焦技術使用液態(tài)鏡頭來實現(xiàn)，與傳統(tǒng)透鏡有所不同，液體鏡頭是一種使用一種或多種液體制成的無機械連接的光學元件，可以通過外部控制改變光學元件的內部參數(shù)，有著傳統(tǒng)光學透鏡無法比擬的性能。簡單來說就是透鏡的介質由玻璃變?yōu)橐后w。更準確地來說就是一種動態(tài)調整透鏡折射率或通過改變其表面形狀來改變焦距的新型光學元件。 就像利用玻璃制成的傳統(tǒng)光學鏡頭一樣，液體鏡頭也屬于單體光學元件，但其材質是可以改變形狀的光學液態(tài)材料。玻璃鏡頭焦距取決于其材質和曲率半徑。液態(tài)鏡頭也遵從相同的基本原理，但其獨特之處在于可以改變曲率半徑，從而改變焦距。這種半徑變化采用電控方式，能夠實現(xiàn)毫秒級的變化。生產廠家利用從電潤濕到形變聚合物再到聲光調節(jié)等各種技術，控制液態(tài)鏡頭曲率半徑和折射率。 大多數(shù)成像鏡頭都是多元件鏡頭，單光學鏡頭的成像性能難以滿足需要。因此只使用液態(tài)鏡頭是不明智的。但在多元件設計中結合使用液態(tài)鏡頭和成像鏡頭，就可以發(fā)揮液態(tài)鏡頭的速度和靈活性優(yōu)勢。液態(tài)鏡頭能夠以毫秒級的反應時間在近距離或光學無窮遠對焦，這對于條碼讀取、包裝分類、安保和快速自動化等需要在多個位置進行對焦的應用來說是一種理想選擇，這些被檢測物體要么尺寸不同，要么與鏡頭之間的距離不同。在需要快速對焦的各種應用中，可以利用液態(tài)鏡頭提高成像系統(tǒng)靈活性。 【來源：光虎視覺內部培訓資料】
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CXP2.0與5、10、25Gig...
CoaXPress2.0 CoaXPress是專業(yè)和工業(yè)成像應用（例如機器視覺、醫(yī)學成像、生命科學、廣播和國防）的全球最快標準。它是一種不對稱的點對點串行通信標準，可通過單根或多根同軸電纜傳輸視頻和靜止圖像，CXP 1.1相機已經面世了十年，它具有用于視頻、圖像和數(shù)據的每條電纜高達6.25 Gbps的高速下行鏈路特點，其使用的標準連接器為75?BNC和DIN1.0/2.3；目前CXP1.1引入的單個通道最大傳輸速度為6.25Gbps，對于CXP-10，CXP 2.0將其提高到10 Gbps，對于CXP-12，CXP2.0將其提高到12.5 Gbps。 作為CXP協(xié)議的制定商之一的Active Silicon，CXP-12采集卡上行速度提高一倍，達到42Mbps，因此現(xiàn)在可以實現(xiàn)超過500kHz的觸發(fā)速率。實時觸發(fā)是CoaXPress眾所周知的優(yōu)勢，并且是許多工業(yè)檢測系統(tǒng)中的關鍵功能，值得注意的是，CXP-12采集卡首選的連接器是Micro-BNC，也稱為HD-BNC，使用更小的連接器能合并到更緊湊的硬件中；CXP2.0協(xié)議引入了多目標功能，因此可以將數(shù)據從單個攝像機輸出到位于不同PC上的多個圖像采集卡。 該標準的未來版本有望包括對GenDC的正式支持，與預期的光接口的兼容性以及對串行通信的支持。速度可能會隨著技術的發(fā)展而提升。 5GigE IEEE 802.3bz-2016的發(fā)布旨在為雙絞線以太網連接提供增強的標準，速度為2.5和5 Gbps。獲得了當前1 Gb和10 Gb以太網標準之間的中間速度。產生的標準稱為2.5GBase-T和5GBase-T，或2.5和5 GigE Vision?？赏ㄟ^標準的at5eC電纜以高達5 Gbps的速度傳輸，提供更大的靈活性。使用普通的銅雙絞線，該技術可以將數(shù)據傳輸容量提高到100米，而銅雙絞線往往是傳統(tǒng)系統(tǒng)中的標準配置。 2.5G超過100米Cat5e(D類)非屏蔽雙絞線銅纜 5Gb/s超過100米Cat5e(D類)非屏蔽雙絞線銅纜 5Gb/s超過100米Cat6(E類)非屏蔽雙絞線銅電纜 10GigE 10GigE(萬兆以太網)，一種以太網的傳輸標準，最初在2002年通過，成為 IEEE Std 802.3ae-2002。它規(guī)范了以 10 Gbit/s 的速率來傳輸?shù)囊蕴W，因為速率是1GigE以太網的十倍，因此得名。 10GBase-T連接中使用的標準銅纜（Cat6，Cat6a和Cat7）支持的最大長度為100 m，這取決于所用電纜的類型。但是，Cat6電纜最多只能使用55 m的長度，Cat6a或Cat7電纜的距離更長；光纖電纜可提供更長距離的傳輸，但需要轉換器來生成光信號和NIC卡中的光接收器，支持以太網供電（PoE）和同一根電纜。 25GigE 千兆以太網視覺發(fā)布于2006年，傳輸距離高達100m。當攝像頭為低分辨率甚至現(xiàn)在使用中分辨率攝像頭（例如12Mpx）和低幀速率要求時，這種方法就可以工作?，F(xiàn)在，為了獲得更高的分辨率并支持更高的幀速率（即更高的帶寬），業(yè)界開始采用5、10和25 GigE視覺，這比原始GigE Vision接口快5、10和25倍。直到長度為25GigE的點式光纜接管為止，電纜的長度都會有所妥協(xié)。某些PC支持新的速度，但是實際上任何現(xiàn)代PC都可以添加相對便宜的網絡接口卡（NIC），能實現(xiàn)更高的速度。 25GigE SFP28接口提供了三個選項，可以滿足所有應用的電纜長度要求。第一種選擇是使用SFP28多模光纖模塊/收發(fā)器和LC-LC多模光纖電纜，電纜長度從1M到70M。第二種選擇使用SFP28單模光纖模塊/收發(fā)器和LC-LC單模光纖電纜，電纜長度范圍從1M到10KM。第三種選擇是使用低成本直接連接來連接1至5米之間的電纜。相比于CXP連接器，25 GigE的連接器碩大無比。 【來源：光虎視覺內部培訓資料】
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相機標定的理解及原理...
世界平面測量與校正 與觀察和檢查平面（平坦）表面或放置在此類表面（例如傳送帶）上的物體有關的視覺系統(tǒng)可以利用Adaptive Vision Studio的圖像到世界平面轉換機制，該機制可以： 從原始圖像上的位置計算現(xiàn)實世界的坐標。例如，這對于與外部設備（例如工業(yè)機器人）的互操作性至關重要。假設在圖像上檢測到對象，并且需要將其位置傳輸?shù)綑C器人。檢測到的對象位置以圖像坐標給出，但是機器人在現(xiàn)實世界中使用不同的坐標系進行操作，需要一個由世界平面定義的通用坐標系。 將圖像校正到世界平面上。當使用原始圖像進行圖像分析不可行時（由于高度的鏡頭和/或透視失真），這是必需的。對校正圖像執(zhí)行的分析結果也可以轉換為由世界平面坐標系定義的真實坐標。另一個用例是將所有攝像機的圖像校正到公共世界平面上的多攝像機系統(tǒng)校正，從而在這些校正后的圖像之間提供簡單且定義明確的關系，從而可以輕松疊加或拼接。 下圖顯示了圖像坐標系。圖像坐標以像素表示，原點（0,0）對應于圖像的左上角。X軸從圖像的左邊緣開始，并向右邊緣。Y軸從圖像的頂部開始向圖像的底部開始。所有圖像像素都具有非負坐標。 圖像坐標中的方向和像素位置 這個世界平面是一個特殊的平面，在真實的三維世界中定義。它可以任意放置在相機上，有一個定義的原點和XY軸。 下面的圖像顯示了世界平面。第一幅圖像呈現(xiàn)原始圖像，這是由一個尚未安裝在感興趣物體上方的相機拍攝的。第二個圖像顯示的是世界平面，它已與物體所在的表面對齊。這允許從原始圖像上的像素位置計算世界坐標，或者進行圖像校正，如下一幅圖像所示。 不完全定位的相機捕獲的感興趣對象 世界平面坐標系疊加在原始圖像上 圖像到世界平面坐標的計算 圖像校正，在世界坐標下，將從點(0，0)到(5，5)的區(qū)域裁剪 如何實現(xiàn)相機標定？ 使用針孔相機模型 濾波器通過有效地最小化RMS重投影誤差（圖像上觀察到的網格點之間的平均平方距離的平方根），從一組平面校準網格中估計攝像機的固有參數(shù)-焦距，主點位置和畸變系數(shù)，使用估計的參數(shù)（即網格姿態(tài)和相機參數(shù)）將關聯(lián)的網格坐標投影到圖像平面上。如果至少一個校準網格不垂直于相機的光軸，則可以通過濾鏡計算焦距?；蛘?，可以通過inFocalLength將焦距設置為固定值。inFocalLength以像素為單位測量，可以通過傳感器和鏡頭參數(shù)計算得出： 其中f_pix焦距測量為像素，f_鏡頭焦距測量為毫米，pp-傳感器像素間距測量為每像素毫米，d-攝像機結合或/和圖像縮小因子。 InFocalLength也可以從視角獲得，對于水平情況，適用以下公式： 其中f_pix焦距以像素為單位，w-圖像寬度，α-水平視角 支持一些失真模型類型。最簡單的部門支持大多數(shù)用例，即使校準數(shù)據稀疏也具有可預測的行為。高階模型可能更準確，但是它們需要更大的高質量校準點數(shù)據集，通常需要在低于0.1 pix的整個圖像量級上實現(xiàn)高水平的位置精度。當然，這只是經驗法則，因為每個鏡頭都不同，并且有例外。 失真模型類型與OpenCV兼容，并使用標準化圖像坐標用方程表示： 分部失真模型 多項式失真模型 多項式--薄棱鏡畸變模型其中，x’和y’不失真，x”和y”是失真的歸一化圖像坐標。 相機模型可直接用于獲取未失真的圖像（該圖像將由具有相同基本參數(shù)的相機拍攝，但不存在鏡頭失真），但是在大多數(shù)情況下，相機校準只是某些條件的先決條件其他操作。例如，當使用照相機檢查平面（或放置在該表面上的物體）時，需要照相機模型來執(zhí)行世界平面校準 一組用于基本校準的柵格圖像 使用OUT ReprojectionErrorSegments用于識別圖像點及其網格坐標的不良關聯(lián)。 InImageGrids-兩分交換校準網格的提取 相機校準和圖像到世界平面的轉換計算均使用具有網格索引的圖像點陣列形式的提取的校準網格，即帶注釋的點。 網格的實際坐標是2D，因為平面網格上任何點的相對坐標都是0。 Adaptive Vision Studio為幾種標準網格格式提供了提取過濾器（例如DetectCalibrationGrid_Chessboard和DetectCalibrationGrid Circles）。 獲得高精度結果的最重要因素是提取的校準點的精度和準確性。校準網格應盡可能平坦且堅硬（紙板不是合適的支撐材料，厚玻璃是完美的選擇）。拍攝校準圖像時，請注意適當?shù)臈l件：通過適當?shù)南鄼C和柵格安裝座最大程度地減少運動模糊，防止來自校準表面的反射（最好使用漫射照明）。使用自定義校準網格時，請確保點提取器可以達到亞像素精度。驗證真實網格坐標的測量結果是否準確。另外，使用棋盤格校準格時，請確保整個校準格在圖像中可見。否則，將不會檢測到它，因為檢測算法需要在棋盤周圍有幾個像素寬的空白區(qū)域。請注意列數(shù)和行數(shù)，因為提供誤導性數(shù)據可能會使算法無法正常工作或根本無法工作。 使用圓點標定板的圖片示例： 使用棋盤標定版的圖片示例，只需要拍攝標定板的圖片，并通過ImageObjectsToWorldPlane：Points過濾器模塊，輸入棋盤格的尺寸以及棋盤格所對應的像素，即可實現(xiàn)相機標定以及畸變校正。 再輸入棋盤格每個方形格的實際尺寸，即可實現(xiàn)世界坐標轉換圖像坐標。 【來源：光虎視覺內部培訓資料】
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相機標定的理解及原理...
相機標定，是一個估計相機模型參數(shù)的過程：一組描述圖像捕獲過程內部幾何形狀的參數(shù)。
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量子點CMOS
與可見光面陣相機相比，SWIR光子被對象反射或吸收，從而提供了高分辨率成像所需的強烈對比度。
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熒光技術
熒光，是指一種光致發(fā)光的冷發(fā)光現(xiàn)象。
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紫外成像與高壓放電檢...
紫外線產生的本質是電暈放電，它是一種局部化的放電現(xiàn)象， 在極不均勻的電場環(huán)境下，當電壓還未能引起擊穿前，電離現(xiàn)象已經非常強烈，大量空間的電荷積聚一起，使得間隙中的電場發(fā)生畸變。
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10GigE和25GigE相機在...
Emergent在運用包括PTP和硬件觸發(fā)在內的各種方法來同步相機方面擁有極其豐富的經驗，可以輕而易舉地實現(xiàn)微秒級精度。
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什么是LUT？
LUT是Look Up Table（顏色查找表）的縮寫。
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深度學習應用示例
光虎視覺代理的Adaptive Vision公司軟件帶有深度學習插件，本文重點介紹了深度學習的應用示例，適用于各種檢測場景。
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