机器视觉是一个影响深远和多样化的应用，需要紧凑和强大的光学系统和镜头，提供良好的对比度，远心和高分辨率。

图片来源:Resolve Optics

Resolve Optics的紧凑型变焦和固定镜头Resolve Optics Ltd拥有多年生产紧凑型变焦和定焦镜头的经验，用于视觉应用，如精确组件放置，部件识别，放置，自动校准和制造组件的自动检测。由于传感器格式的广泛范围和相机的不同分辨率版本，机器视觉镜头和光学系统的种类相当多。

面临的挑战

在设计视觉系统时最常见的错误之一是科学家或工程师通?；嵩谘≡窬低分把≡翊衅骱拖嗷?。这可能会导致应用程序无法使用优化镜头。

重要的是要考虑到，所有机器视觉系统都需要产生足够质量的图像，以便进行必要的测量。镜头或镜头组合的选择是决定图像质量的关键因素。

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透镜的选择还会影响其他因素，如下游分析的再现性和可靠性、可实现的速度和视觉系统的测量精度。

如何选择机器视觉镜头

推荐的机器视觉镜头选择过程应包括识别应用的光学要求，并就实现这一要求的主要规格达成共识。

这些光学参数应包括分辨率(或要观察或检测的最小部分或细节的尺寸)，视场，工作距离以及景深和范围(被观察物体的高度)。

一旦这四个主要规格达成一致并设置好，选择优化的相机和镜头就变得简单了。最合适的镜头和相机中使用的传感器之间有一种特定的关系。当传感器尺寸已知时，可以选择一个优化的镜头，它将照亮传感器的整个区域，而不会出现渐晕和阴影。所选择的镜头还必须能够分辨传感器的像素大小。如果透镜的光学分辨率高，将实现更详细的机器视觉分析。

标准分辨率镜头(MTF 70至90 lp/mm，产生低渐晕和畸变)是分辨率小于100万像素的机器视觉传感器最常用的镜头类型。

与标准镜头相比，高分辨率镜头(MTF> 120 lp/mm和非常低的失真)提供了优化的成像性能，特别适合包含小像素尺寸的相机。

本文概述了在利用机器视觉产生优化的检测解决方案时需要考虑的几个因素。

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本信息来源于、审查并改编自Resolve Optics Ltd.提供的材料。

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