工业镜头最简单最专业的评测方法
工业镜头和其他镜头（如单反镜头、行车记录仪镜头、手机镜头）在使用、性能、设计、和生产等方面都是有差异的。所以要知道在评测工业镜头的性能时，我们到底要测哪些指标？专业精密的镜头测试仪器可以对一支镜头给出几十页的报告，价格也非常昂贵。作为镜头使用者而非生产者，只用一些简单的工具加算法也能实现镜头评测。
分辨率
分辨率是工业镜头最重要的参数，描述镜头能看清多少细节。镜头可以看成是一个低通滤波器。信息经过镜头后，带有细节的高频信息会丢失。
测试镜头分辨率，我们首先需要一个分辨率板。USAF1951可以读取镜头能分辨最细的线宽，我们就可以准确的读出镜头的物方分辨率。物方分辨率跟工作距离远近有关，最好换算成像方分辨率。星标板比USAF1951更加直观，但是不能读数。
一定要把视野中心调至最清晰，再分别读取中心和四角的读数。注意下，不同的镜头对比测试时，要保证光圈和工作距离的一致。测试分辨率至少要测中心和四角5个点，好的镜头四角成像差异不大。对FA镜头来说中心成像肯定优于边缘。
两款同样规格不同生产厂商的镜头
第一个镜头有明显的场曲即中心和周边不同步
畸变
光学上以放大倍率的不准确性的定义畸变，即物象空间的坐标不是线性对应的。一般离视野中心越远放大倍率变化越大。
但是由于光学畸变不容易准确测量，我们又创造了一个新的定义：TV畸变=△H/H。
Halcon等图像处理软件在标定畸变时用光学畸变。软件测量畸变大部分用TV畸变。同一支镜头，光学畸变的值要大于TV畸变。用软件Imatest测试畸变是最快速准确的。如果没有条件购买Imatest，可以根据光学畸变的定义写个程序。读取物空间坐标，找出和理论坐标的差异，再除以到中心点的距离，就知道了一个点的畸变值。但光学畸变是非线性的，尤其是混合畸变，可能出现中心枕形边缘桶形畸变。所以要尽可能多的采集点，拟合畸变曲线。
Imatest测试畸变
三个不同镜头的畸变曲线
最简单的办法就是用棋盘格标定板直接肉眼看，甚至用尺子放在视野边缘看弯曲程度。
相对照度
人们常忽视图像中心和边缘的亮度差，这在识别边缘时非常重要，过大的亮度差会导致中心和边缘图像提取特征不稳定。
测试镜头相对照度非常简单，找一块较大的亮度均匀的面光源，先想办法验证光源的亮度均匀性。对光源拍照，取中心和边缘区域平均灰度值的差值，再除以中心区域灰度值，就得到了镜头的相对照度。图像的亮度是从中心到周边逐步变暗的，各方向没有差别，所以只要对一个角取值。相对照度是会随着工作距离变化，一般工作距离越近，相对照度越高。光圈越小，亮度越均匀，相对照度越高。
相对照度曲线
对比度
对比度是经常被忽略的重要参数，人们常混淆了对比度和分辨率这两概念。对比度对应MTF图中的低频区域，分辨率对应高频区域。拍摄分辨率板，在较粗线条的边缘拉一条线，读取黑到白的连续灰度值，再由以下公式计算。
如图，ABC分别是三个镜头的MTF曲线。镜头B比A对比度好，但分辨率差。
在手机面板的检测应用中，镜头的对比度比分辨率更加重要。因为不良点和正常点常常只有个位数的灰度值差异，对比度低的镜头很难将不良点找到。
杂光
工业镜头比起安防、单反和车载镜头，对杂光的要求不高。这是因为大部分机器视觉应用打光较均匀，环境稳定，强光直射入镜头的情况比较少。杂光问题比较难解决，不良现象种类多，不同的环境光下，镜头的不良现象会不同。用一个强光手电筒，可以简单测试镜头抗杂光能力。如果在项目中遇到杂光，请试着调整光源角度，或者安装偏振片。实在不行就需要更换镜头。
高效率镜头测试神器
我司制作了一款方便携带的镜头测试仪，用于给客户演示镜头效果。可以快速测试镜头的分辨率和畸变。比相机实拍检测更快速，五分钟内可以对比两款不同镜头的成像优劣，让镜头的性能不再是一种玄学。
工业相机检测
在工业或生产环境中，机器视觉通常使用单个相机或多个相机自动检查和分析物体。然后利用获得的数据控制过程或生产活动。例如在装配线的典型应用中，对部件执行操作之后，触发相机以捕获和处理图像。可以对相机进行编程以检查目标物体的位置、颜色、大小或形状、或物体是否存在。它还可以查看和解密标准或二维矩阵条形码，甚至可以读取打印的字符。
在对产品进行检查后，通常会生成一个信号以确定如何处理它。零件可能被拒收到容器或分支输送机中，或通过更多的装配操作、系统跟踪其检查结果。相对于简单的传感器，机器视觉系统通常可以提供关于物体的更多信息。机器视觉的典型应用包括：质量保证，机器人/机器指导，测试和校准，实时过程控制，数据采集，机器监控，排序/计数。
许多制造商使用自动化机器视觉而不是人工检查员，因为它更适合重复性的检查任务。它更快、更客观，并且可以持续不间断的工作。机器视觉系统每分钟可检测数百甚至数千个零件，并提供比人工检查员更一致和更可靠的检测结果。
通过减少缺陷、提高产量，机器视觉系统帮助制造企业跟踪产品、组件和提升合规性，从而节省了成本并提高了盈利能力。
机器视觉检测未来的发展趋势有以下几个方向：
1、光源与成像：机器视觉中优质的成像是第一步，由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取，因此光源与成像可以说是机器视觉检测要攻克的第一个难关。比如现在玻璃、反光表面的划痕检测等，很多时候问题都卡在不同缺陷的集成成像上。
2、重噪音中低对比度图像中的特征提取：在重噪音环境下，真假瑕疵的鉴别很多时候较难，这也是很多场景始终存在一定误检率的原因，但这块通过成像和边缘特征提取的快速发展，已经在不断取得各种突破。
3、对非预期缺陷的识别：在应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为之前没有发生过，或者发生的模式过分多样，而被漏检。如果换做是人，虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷，但是他会注意到，从而有较大几率抓住它，而机器视觉在这点上的“智慧”目前还较难突破。
4、嵌入式解决方案发展迅猛，智能相机性能与成本优势突出，嵌入式PC会越来越强大。模块化的通用型软件平台和人工智能软件平台将降低开发人员技术要求和缩短开发周期。
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