【技术】工业相机精度如何计算？这些因素会影响其精度
在自动化与机器视觉日益普及的当下，工业相机作为核心组件，其精度指标尤为重要。那么，工业相机的精度究竟如何计算？又有哪些因素会影响其精度呢？本文将带您深入解析。
一、工业相机精度的定义与意义
工业相机精度，简而言之，是指相机在捕捉图像、识别目标时所能达到的准确性。这种准确性不仅关乎到图像的清晰度，更直接影响到机器视觉系统的整体性能。在工业生产线上，高精度的工业相机能够确保产品质量、提高生产效率，并降低因识别错误而产生的成本。
二、工业相机精度的计算方法
要计算工业相机的精度，首先需要了解其关键参数：分辨率、畸变、像素尺寸等。
分辨率：通常以像素数来表示，决定了相机捕捉图像时的细节能力。分辨率越高，相机捕捉到的图像信息越丰富，精度也相应提高。畸变：由于镜头制造和安装过程中的误差，导致图像出现畸变。畸变越小，相机的成像质量越好，精度越高。像素尺寸：指相机中每个像素所代表的实际物理尺寸。像素尺寸越小，意味着相机在相同视野范围内能够捕捉到更多的细节，从而提高精度。综合考虑这些因素，我们可以通过以下公式来计算工业相机的精度：
精度 = 分辨率 × 像素尺寸 / 畸变系数
其中，畸变系数是一个用于衡量畸变影响的权重因子，其值越小表示畸变对精度的影响越小。
三、影响工业相机精度的因素
除了上述参数外，还有以下因素会对工业相机的精度产生影响：
光照条件：适宜的光照条件有助于相机捕捉清晰的图像，提高识别精度。目标物体的表面特性：如颜色、纹理等，也会影响相机的识别效果。相机与镜头的匹配度：不同型号的相机与镜头在匹配时可能存在差异，从而影响精度。图像处理算法：图像处理算法的优化程度直接影响到相机对图像的处理效果，进而影响精度。四、总结与建议
综上所述，工业相机的精度计算涉及多个关键参数和影响因素。为提高相机的精度，我们可以从以下几个方面着手：
选择高分辨率、低畸变、小像素尺寸的相机和镜头。优化光照条件和目标物体的表面特性。加强相机与镜头的匹配度，确保最佳性能。不断改进图像处理算法，提高识别精度。通过以上措施，我们可以有效提升工业相机的精度，为自动化生产和机器视觉应用提供有力支持。
【光学知识】机器视觉中的精度（二）
精度的限制
然而，在实际应用中，并非像素越多越好。还有其他潜在的物理限制。例如，低于0.0001mm的分辨率可能会受到光学衍射极限的限制。
衍射是电磁辐射传播的基础，并导致超出简单几何模型预测范围的特征性能量传播。
对于成像来说，意味着从对象中的单个点收集的光会聚焦到图像中的一个有限点，而不是无限小的点。如果来自物点的辐射均匀地填充透镜孔径，并且透镜孔径是圆形且没有阻碍的，则所得光斑分布将表现为被同心环包围的中心圆盘。根据光的波动理论，中心圆盘包含光斑分布中总能量的 83.8%。
最直接的图像效果是相邻的点模糊在一起，因此无法分辨，彼此之间。在机器视觉应用中，所指的点是子像素“刻度”。衍射极限由瑞利准则定义为：
sinθ=1.22λ/D。其中θ是角分辨率，λ是波长，D是入瞳直径。当θ很小时，sinθ约等于θ，约等于d/f，其中d是最小分辨尺寸，f是焦距。
然而，这种限制会因应用条件和变量而加剧，例如：光照水平和光谱变化、光学畸变和像差、相机灵敏度不均匀性、视觉算法解释变化、温度、振动等。更不用说零件外观和呈现变量。结果是，在任何给定的机器视觉应用中，实际精度限制在 0.0008mm - 0.001mm的数量级。
视觉组件的分析
在机器视觉的测量应用中，处理具有需要0.001mm重复性和精度的公差的尺寸并不罕见。这些要求非常高，因此需要注意细节。
光源
理想的照明是使用背光源进行准直照明，以提供最高对比度和最清晰的边缘。这仅在可以在对象的轮廓中观察到要测量的特征时才有效。另一种方法是使用具有频闪功能输出的光源。频闪提供了额外的优势，即减少运动和振动对图像拖尾的影响。
使用频闪的优点是效率高，并且能够准确地控制对相机或移动物体的光脉冲调整。
镜头
负责收集光的镜头应采用远心设计，以获得最小的边缘畸变，并能容忍由于位置和振动变化引起的潜在放大倍数变化。
在理想化的实验室条件下，可以设计分辨率为0.000020mm的显微镜。然而，在实际的工业环境中，分辨率不可能超过0.00005 - 0.0001mm。
被测物的摆放和相机的固定应该使被测物始终与相机的图像平面呈平行。这将避免由于透视和梯形失真效果导致的像素拉伸。需要注意的是，光学的其他特性也会影响分辨率，尤其是离轴分辨率：失真、像散、场曲、渐晕等。
在某些情况下，与像素尺寸相比，这些将成为误差的很大一部分，因此，由机器视觉系统进行相应的补偿。或者，可能需要更好的光学器件，例如光虎视觉生产的双远心镜头。
相机
相机中使用的光电传感器应具有至少500 x 500数量级的分辨率（就其包含的感光点数量而言）。在使用光电传感器相机的情况下，机器视觉中的分辨率通常等同于到成像器中的感光点数量。相机应该对照明的蓝色光谱具有尽可能高的响应，以产生具有尽可能高对比度的图像。
正方形的传感器相机是机器视觉中的首选，因为它的水平和垂直值相同。虽然使用长方形光电传感器时可以在软件中纠正，但它需要额外的计算能力，进而需要更多的时间。
相机本身应该具有异步扫描能力，尤其是在使用频闪光源的情况下。曝光控制功能也可用于进一步减少背景照明的影响。
具有异步扫描能力的相机还具有帮助将事件同步到相机的优势。通过将相机与事件同步，可确保对象在物理上始终位于图像中的同一位置。这可以最大限度地减少对平移校正的需求，这种算法会增加执行的处理时间，因此会降低机器视觉系统的性能。
影响相机分辨率的问题包括：照明、电子噪声、机械噪声、光学和混叠。
A-D/帧缓冲区应与成像器中的感光点数量兼容。还应该能够从帧缓冲区同步相机，以消除像素抖动的影响。
像素抖动会导致像素到对象空间的重复映射错误。这在更高分辨率的相机中更加明显，例如那些应该用于精密测量应用的高分辨率相机，其中抖动可能会导致一个像素的偏差。
视觉软件
光虎认为，视觉软件应该具有进行亚像素算法分析的能力。值得注意的是，子像素处理有许多不同的方法，这些方法产生的结果在鲁棒性上有所不同。虽然许多公司声称有能力将子像素实际达到像素的1/64，但人们普遍认为，在工业应用中通常能实现的最佳子像素约为1/10或1/20个像素。
亚像素化方法利用了这样一个事实：即对象的边缘实际上会落在几个像素上，并有效地产生灰度曲线。在该曲线上运行的任意数量的不同数学方法将产生将边缘位置解释为像素内的能力。本质上，子像素代表两个“刻度”之间的最佳距离，并且与视觉系统进行测量的能力有关，而不是检测小于像素的属性。
视觉软件应该能够补偿适度的平移(0.005mm)和旋转 (5°)误差。它还应该能够基于亚像素处理技术对边缘进行操作（至少为1:10）。理想情况下它应该能够根据像素数据的最佳拟合来追踪边缘，并在两条这样的线之间进行测量。
值得注意的是，具有更高处理速度（每分钟 3000 张或更高）的带视觉软件的计算机有更大的优势：它可以对单个被测物上拍摄的多张图片进行平均。这种平均可以提高信噪比，因此，通常能通过样本数量的平方根有效地提高系统的分辨率。
【来源：光虎工业镜头】
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