镜头光学设计-瑞利光学-光学镜头

　　扫描环境：振动、光照条件或摄像机运动中***轻微的环境故障会极大地影响3D点云的质量。因此，应该通过在接合之前扫描环境来避免这种干扰。

　　硬件和软件集成:摄像头由外部电源和机器人***控制单元自动控制。因此，临时开发是面向硬件和软件集成的。大多数商用机器视觉系统都与机器人相连，而机器人又由外部软件控制。

　　预算:除了技术问题，在选择理想的机器视觉技术实现时，还应该考虑行业预算。正确的解决方案应该平衡成本和性能。

　　这些因素是为工业机器人应用选择理想技术的起点。然而，进一步的研究可以提供更多关于结构光、激光三角测量和立体视觉等技术的信息，这些技术在特定条件下可以提供可接受的精度。

　　其实机器视觉技术不但能引导机械手作业，还可以进行更多精密的检测。想了解更多关于机器视觉检测案例的朋友，可以关注瑞利光学机器视觉网。

　　测量影响因素及注意事项

　　在测量过程中，反复验证，总结影响测量精度的主要因素有以下四个方面：

　　(1)传感器采集图片时的姿态 垂直于检测特征面时精度高，随着倾斜角的增大，测量精度随着降低。

　　(2)温度的影响

环境温度的影响可以忽略，但机器人本体运行过程中温度的变化对测量的数值影响较大，温度变化主要在检测特征面的法线方向上产生偏差(垂直测量时)。在极限条件下，对精度大影响约为0.2mm。通常情况下，温度影响不大。

　　(3)测量特征的影响

测量特征越明显，测量的精度越高，光学镜头实例，例如棱线上测量点的测量精度要比口边线上的测量精度高，平面孔的测量精度比螺母孔的测量精度高。

　　(4)机器人 机器人本身的重复性***精度越高，测量的精度就越高。

　　在某些情况下，你可以从灰度图像中获得更合理的图像对比度和特征分割，其中一个原因是因为用于机器视觉的算法不一定在色彩空间中独特操作。

　　例如，处理一个简单的彩色测量任务可能对制造商没有任何好处，但是，如果机器视觉应用的任务是通过颜区分、识别或分类，光学镜头，那么彩色视觉系统将具有自身的优势，并且将是好的解决方式。

　　照明方式：

　　照明对于所有视觉应用都很重要。但对于彩色摄像机来说，这一点尤为重要。

　　照明是彩色成像应用中的首要挑战，镜头光学设计，那是因为照明的不一致性会改变场景中颜色的表现方式。

　　颜色只是从物体反射的光的波长，因此，如果光源是白色LED灯，就其性质而言，其光谱曲线稍微偏蓝，那么将光照射到物体上将导致图像看起来比相机稍微偏蓝。

　　照明系统的稳定是大的挑战，环境中的因素，例如外部环境光，可能会改变物体的颜色响应。在彩色视觉应用中光的管理可能会非常困难。

　　LED灯根本无法在整个可见光范围内提供光谱波长的广谱和均匀响应，因此，我们在LED灯中获得峰值和谷值，这会极大地影响某些成像应用的色彩准确度。

　　解决这个问题的方法包括使用平衡LED或老式卤素灯，它们可以提供更好的色彩响应，但是，***近专门为彩色视觉应用设计的照明系统也有所改进。它们提供更一致和均匀的光谱响应。

　　其实一整个机器视觉系统中，光学镜头设计，每一个部件都是环环相扣的，选择不一样的部件，会导致得出的检测效果也是不一样的。