注：本文為 “keyence 視覺沙龍中機器視覺檢測基礎知識” 文章合輯。

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機器視覺檢測基礎知識（一）顏色篇

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視覺檢測硬件構成的基本部分包括：處理器、相機、鏡頭、光源。

其中，和光源相關的最重要的兩個參數就是光源顏色和光源形狀。

一，什么是顏色？

顏色是通過眼、腦和我們的生活經驗所產生的一種對光的視覺效應，我們肉眼所見到的光線，是由波長范圍很窄的電磁波產生的，不同波長的電磁波表現為不同的顏色，對色彩的辨認是肉眼受到電磁波輻射能刺激后所引起的一種視覺神經的感覺。

顏色具有三個特性，即色相，飽和度和明亮度。簡單講就是光線照到物體，反射到眼中的部分被大腦感知，引起的一種感覺。通過 H（Hue，色相）、S（Saturation，飽和度）和 V（Value，明亮度）來表示，即我們常說的 HSV。當然，顏色有不止一種表示方法，RGB 三原色也是另外一種表示方法。但是對人類最直觀感受的方式是 HSV。

二，什么是 HSV？

- 色相（Hue）

如果將色彩分類，可分為含有顏色的有彩色與不含顏色的無彩色（黑、白、灰）兩種。

在有彩色中，紅、藍、黃等顏色的種類即稱為 “色相（Hue)”。

作為主要色相有紅、黃、綠、藍、紫。以這些色相為中心，按照顏色的光譜將顏色排列成環狀的圖形我們稱之為 “色相環”。使用此色相環我們即可求得中間色與補色。

- 飽和度（Saturation）

飽和度（Saturation）是指顏色的鮮艷度，表示色相的強弱。顏色較深鮮艷的色彩表示 “飽和度較高”，相反顏色較淺發暗的色彩表示 “飽和度較低”。

飽和度最高的顏色稱為 “純色”，飽和度最低的顏色（完全沒有鮮艷度可言的顏色) 即為無彩色。

- 明亮度（Value）

明亮度（Value) 表示顏色的明暗程度。

無論有彩色還是無彩色都具有明亮度。明亮的顏色表示 “明亮度較高”，相反暗的顏色表示 “明亮度較低”。

無論有彩色還是無彩色，明亮度最高的顏色即為白色，明亮度最低的顏色即為黑色。也就是說，有彩色的明亮度可用與該亮度對應的無彩色的程度進行表示。

- HSV 的關系

用一張圖來表示如下

三，補色

紅與綠、藍與橙等，在色相環中位于相對位置的色相組稱為補色。

具有互補關系的顏色混合后變成無彩色。

顏料混合（減色法）時呈黑色，色光混合（加色法）時呈白色。

四，波長與顏色的關系

如果將自然光用棱鏡分解，則可見無色的光呈現出 7 種顏色。

光的不同顏色是因波長而起，從波長較短的光到波長較長的光，依次變化的順序是：紫、藍、綠、黃、紅。

各種顏色與波長的關系如下圖所示。

由光的波粒二象性可知，短波長的藍色光粒子性更強，實際應用中，更適合捕捉產品微笑的瑕疵創傷。

而紅色光更適合需要穿透表面播磨檢測內部的應用。

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機器視覺檢測基礎知識（二）光源篇

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接著上期內容，就視覺檢測中十分常用的幾類光源作一個簡單介紹。

一，環形光源

較為常見的 LED 光源之一，提供基本的照明作用。

隨著光源距離產品的工作距離 LWD 變化而產生的亮度分布，如下圖暖色表示亮；冷色表示暗。

同時該圖示是針對特定一款大小的環形光源的數據（下同）。

二，條形光源

較為常見的 LED 光源之一，可對長尺區域進行均勻照射，同時通過角度改變可以完成多種照明效果。

比如安裝為斜向照射，以漫反射光進行拍攝、辨別，從而避免產生引起光暈的鏡面反射光。

此外，還可將 CCD 與照明呈相同角度傾斜，以獲取鏡面反射光，從而突顯出刻印等的邊緣成分。

單個條形光源直接照明的亮度分布:

凸顯邊緣的應用實例：

連接器行業，給產品的端子頭部照明，可以獲得很好的效果。

經過組合，還可以做成如下圖的可以調整照射角度的照明搭配。

三，碗形光源

常見的 LED 光源，可以實現照明效果是均勻的無影光。

發光原理和亮度分布如下圖：

應用實例

四，同軸光源

常見的 LED 光源，其突出特點是具備高對比度，在檢測鏡面、光澤面或希望以光澤差異進行辨別時非常有效。

照射原理如下圖：

同軸光源從側面將光線發射到半反射鏡上，反射鏡再將光線反射到工件上。鏡面反射光可以返回到 CCD，而工件表面如刻印傷痕等凹凸不平的部分產生的漫反射光則不能接受到。這樣就使得工件的邊緣點形成了對比度。而且，來自工件的光線越遠，不能接受到的漫反射光就越多，形成更大的圖像對比度和清晰度。

亮度分布如下

應用實例

五，低角度光源

和同軸光源的平行照射的理念正好相反，通過從小角度或幾乎平行的角度照射 LED，可僅突出邊緣，輪廓或者表面的缺陷劃傷。

通常檢測工件的邊緣或表面上的瑕疵對于標準的直接照明都很困難。但低角度光源從很小的角度將光線直接照射到工件上，由于光的方向幾乎與表面平行，所以表面高度的變化都會改變到 CCD 的光路，從而突出變化。

應用實例

六，點光源

特點是節省空間，同時可以實現小范圍高亮度照明。

此外，可以與 C 接口長焦鏡頭配合使用，在沒有空間安裝的地方，實現遠距離照明。

同時，如果和遠心鏡頭配合，還可以作為平行光源使用。

七，多角度光源

更加柔和的照明，以及放在不同高度可以實現不同的效果。

應用實例

八，背光光源

以上介紹的各個通用照明的相同點是：光源位于相機和工件之間，使用正面打光，通過獲取工件表面的反光而獲得工件的表面信息。

背光源與通用照明的不同之處是：通常情況下使用時工件位于背光和鏡頭之間，通過工件阻擋光線通過，獲取工件的輪廓信息。

背光光源通常情況下的安裝圖

應用實例

以上介紹的即為常用的 LED 光源標準品類型。當然對于特殊的應用，也有很多種尺寸和形狀的定制光源，有配合線掃描相機的線性光源，配合 2.5D 相機的多方向發光光源，配合貼片檢測的多色 AOI 光源等等。

市面上專業的光源供應商有日本的 CCS，國內的 V-light，OPT，CST 等。

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機器視覺檢測基礎知識（三）鏡頭篇

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完成視覺檢測的基本卻重要的部分除了顏色，光源，還有鏡頭部分。

一，什么是鏡頭？

簡單講鏡頭就是在其一端收集物體的光線，并將光線在另一端匯聚為實像，并投影到接收面的物體。此時，匯集光線的點稱為焦點，鏡頭中心到焦點的距離稱為焦點距離。

當鏡頭為凸鏡時，焦點距離將根據鏡頭的厚度（膨脹）程度不同而各不相同，膨脹程度越大焦點距離越短。

二，鏡頭的重要參數

玩攝影的朋友都知道，鏡頭幾個基本的參數包括焦距（長焦，廣角，變焦范圍），F 值（表征透光率）等。

而工業用鏡頭與之相比，更關注以下幾個參數：

1，WD（Work Distance，工作距離）

WD 表示焦點對準拍攝對象時，鏡頭頂端到拍攝對象的距離。也稱為作動距離。

當為 CCD 時，比例公式工作距離：視野＝焦點距離：CCD 尺寸成立。

2，焦點距離（焦距）

FA (Factory Automation) 鏡頭中有代表性的鏡頭為焦點距離為 8 mm /16 mm /25 mm /50 mm 等規格的鏡頭。

根據想要拍攝的拍攝對象所需的視野和焦點距離，可以求出對焦位置＝WD（工作距離）。

WD 和視野的大小由鏡頭的焦點距離和 CCD 的尺寸來決定。

例如：焦點距離為 16 mm 鏡頭，CCD 尺寸 3.6 mm 時，如果想把視野設為 45 mm，則 WD 變為 200 mm。

3，視野

視野指工作距離范圍中的拍攝范圍。一般來說，拍攝對象和鏡頭的工作距離越長，則視野越廣（視野角）。另外，視野的廣度由鏡頭的焦點距離來決定。相對于視野，使用鏡頭可以拍攝的范圍的角度，我們稱為視角或者視野角。鏡頭的焦點距離越短，則視角越大，視野也就越廣。相反，焦點距離越長，則可以放大遠處的拍攝對象。

4，景深

景深是指使人感覺鏡頭對焦的深度范圍（拍攝物體側的距離）。范圍較大時，稱為「景深深」，相反范圍較小時稱為「景深淺」。嚴謹的來說，對焦位置只有一個，只不過肉眼在一定的范圍內感覺圖像能夠清晰成像，我們將此范圍稱為景深。

如下圖所示，我們在拍攝斜面上粘貼表示高度的膠帶的這個對象時，針對調大光圈的情況和調小光圈的情況進行比較。

最終的景深需要實測才能知道。因為除了鏡頭本身的結構外，影響景深的因素還有很多：

1. 鏡頭本身。

2. 光圈越小，景深越大。

3. 照明越亮，景深越大。（快門速度越慢，景深越大）

4. 焦距越小，景深越大。

5. WD 工作距離越大，景深越大。

6. CCD 的單個像素直徑越大，景深越大。

5，鏡頭的分辨率

鏡頭的分辨率不光使用在圖像處理中，它是指所有光學測量儀器中使用的鏡頭可以觀察的最小間隔。如分辨率為 10 μm 的鏡頭，可以清晰的觀察線寬為 10 μm、間距為 10 μm 并列條紋線。分辨率不足時，人們感覺 2 根線好像重疊在一起。這時候，需要更高分辨率的鏡頭。

6，鏡頭的倍率

所謂倍率，是指檢測對象的實際大小與通過光學測量儀器成像大小的比率。以往在通過顯微鏡的接眼部觀察時，我們使用光學倍率這一概念，但是近年來由于可以將觀測對象物顯示在液晶顯示器上的系統不斷增多，顯示器倍率這一概念也已經普及。

光學倍率	用數碼相機的原理考慮時，光學倍率可以通過「CCD 有效像素大小 ÷ 視野」來求得。
顯示器倍率	顯示器倍率可以通過「顯示器對角 ÷ CCD 素子對角 × 光學倍率」來求得。

7，F 值

F 值（或者光圈值）是指表示鏡頭的明亮度的基準。準確的來說，就是鏡頭的焦點距離除以鏡頭直徑（口徑）得到的值。F 值的「F」來源于 focal （焦點的）這個詞。

事實上，鏡頭并不會讓所有光線都透過，其中的一部分會反射。而且，為了減少像差使用多個鏡頭時，透過的光量會變少。

因此，光的透過量較多，可以獲得明亮成像的鏡頭我們稱為「亮」，相反光的透過量較鏡頭則稱為「暗」。鏡頭的焦點距離和直徑的關系，是可以大大影響鏡頭明暗的要素之一，也即 F 值。這個值較小的鏡頭稱為「亮鏡頭」，較大的鏡頭稱為「暗鏡頭」。一般的小型相機都會在鏡頭旁刻上「F = 2.5」「1:2.5」的標記，這就表示 F 值為 2.5。

在相機鏡頭的性能上，如果 F 值達到 2.0 左右，則表示這個相機的明亮等級非常高。

8，歪曲像差（失真）

歪曲像差（失真）表示通過鏡頭成像的圖像發生歪曲的狀態。

事實上不存在形狀完美的鏡頭。因此，雖然從理論上來說，直射光通過鏡頭后會沿著直線傳播，而實際上光通過鏡頭后會向外側或者內側歪曲。前者稱為「桶形失真」，后者稱為「枕形失真」。一個鏡失真的參數以百分比表示。

三，遠心鏡頭

大家都有這種印象，一個物體在人眼看來，會有近大遠小的現象。這是因為物體近的時候，在視網膜上投影大，小的時候，投影小。鏡頭也是一樣，因為近大遠小的原因，會產生誤差。特別是在做尺寸測量的時候，就尤其關鍵。

為了解決這個問題，就產生了遠心鏡頭。簡單講就是不會因為 WD 工作距離的遠近而在投影端產生大小變化的的鏡頭。

對于有厚度測產品，也會照出截面的效果。

遠心鏡頭主要應用于精密測量。在精密光學測量系統中，由于普通光學鏡頭會存在一定的制約因素，如影像的變形、視角選擇而造成的誤差、不適當光源干擾下造成邊界的不確定性等問題，進而影響測量的精度。而遠心鏡頭（Telecentric 鏡頭）能有效降低甚至消除上述問題，因此 Telecentric 鏡頭已經成為精密光學量測系統決定性的組件，其應用領域也越來越廣泛。

遠心鏡頭和普通鏡頭的簡單對比如下：

普通鏡頭優點	成本低，實用，用途廣。
普通鏡頭缺點	放大倍率會有變化，有視差。
普通鏡頭應用	大物體成像。
遠心鏡頭的優點	放大倍數恒定，不隨景深變化而變化，無視差。
遠心鏡頭的缺點	成本高，尺寸大，重量重。
遠心鏡頭的應用	度量衡方面，基于 CCD 方面的測量，微晶學

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LumiTrax?案例：反光消除

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大家是否有這樣的經驗，視覺檢測過程中反光問題時有出現，導致檢測不穩定。或者是因為晴天和陰天的影響，導致檢測失效。

大部分情況光源是無法調整的，環境光更是難以控制。有一種做法是使用圖像濾波器來處理圖像。會有幫助，但是很多情況下幫助有限。濾波器于圖像就像是化妝于女孩子的容貌，如果女孩子漂亮的話，根本不需要化妝；如果不漂亮，濃妝艷抹也很難滿意。所以，獲取檢測標的突出于背景的原始圖像是關鍵。這也是為什么有句話說，穩定檢測 70% 的精髓在于打光（即獲取原始圖像）。

下圖是麥弗遜結構懸架的部件之一，彈簧。該案例是通過檢測色標的顏色和個數來區別彈簧類型。圖中的彈簧有反光。

經過 LumiTrax?去除環境光和防止光暈的特殊處理的功能后，得到下圖（其原理請參考歷史文章）。完全消除了反光。

同樣，以下三組圖左右兩邊也是消除反光之前和之后的效果對比圖。得到了右圖漂亮的原始圖片。

然后通過 HSV 功能對相近的顏色進行準確的提取。如左圖即為第一色塊的 HSV 參數，從而可以對相近顏色進行準確區分。

從而不同色標都可以準確識別。

四個不同顏色色標的檢測效果圖。

同樣，下圖 OCR 檢測，可以看到反光處的文字讀取不可行。

但但是通過去除反光的功能，原本看似不可能的 OCR 檢測馬上輕松搞定（觀察文字切割的清晰波形圖）。

下圖顏色檢測也是，因為反光的原因，顏色飽和度很差，而消除反光后，顏色變得清晰易于識別。

最后，需要強調一下的是，消除反光只是 LumiTrax?能拍出的三種圖像之一，此外還有普通圖片和 2.5D 圖像。

三種圖像之間可以交叉進行位置補正和計算。

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機器視覺檢測相機選型：分辨率，精度，公差

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視覺行業的初學者，甚至是做了 1-2 年的銷售也許還會困惑這樣的事情 —— 在拿到檢測要求后，不知道根據圖紙上的公差，應該選用多少萬像素的相機。同時還不明確為什么要三個類似的專有名詞來描述同一個事情。

這一期內容就是為大家詳細介紹：分辨率，精度，公差的關系，從而指導相機的選型。

分辨率（Resolution）

比如我要看的產品大小是 30mm10MM，使用 200 萬像素（1600pixel1200pixel）的相機。因為產品是長條形，為了把產品都放入到視野內，我們計算分辨率的時候要考慮長邊對應，此時分辨率為

精度（Accuracy）

精度的單位是 mm。根據產品表面和照明狀況的不同，我們可以通過放大圖像觀察辨別穩定像素的個數，從而得出精度。如果條件不允許實際測試觀察，一般的規律是，如果使用正面打光，有效像素為 1 個，使用背光，有效像素為 0.5 個。

這個例子我們取 1 Pixel，得到精度為 0.019mm 約等于 0.02mm。

公差（Tolerance）

一般情況下，精度和公差的對應關系如下：

【最小可檢測尺寸】=	10 倍精度 (精度小一個數量級)	本例: 0.2mm, +0.1mm
【外觀容差】=	4 倍精度本例:	最小可檢測的瑕疵或者污點大小為 0.08mm

對一個項目來講，我們是先從圖紙上讀到公差的要求。然后再根據上述關系，反推得出我們需要多少像素的相機。

我們準備了一個表格，輸入視野，即可自動算出不同相機的精度矩陣，方便快速選型。需要的客戶可以發送郵件到 info@keyence.com.cn 免費索取。

Field of View × 30mm

Camera Types	1 Pixel Resoluiton	3 Pixel Resoluiton	5 Pixel Resoluiton	10 Pixel Resoluiton
21M pixel 5120×4096	0.006 mm	0.018 mm	0.029 mm	0.059 mm
5M pixel 2432×2050	0.012 mm	0.037 mm	0.062 mm	0.123 mm
2M pixel 1600×1200	0.019 mm	0.056 mm	0.094 mm	0.188 mm
0.3M Pixel 640×480	0.047 mm	0.141 mm	0.234 mm	0.469 mm

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via:

• 視覺沙龍 | 基恩士中國官方網站
  https://www.keyence.com.cn/landing/gen/vision_salon.jsp