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【opencv-python】机器视觉|镜头选型案例分析

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【opencv-python】机器视觉|镜头选型案例分析

假如我想检测一张电路板某个焊片的尺寸,整个电路板的尺寸是50mm×50mm,相机需要拍到整个电路板全貌,单个焊盘的尺寸是5mm×5mm,如下图所示:

先确定整张图片的分辨率,通过这个指标确定相机,就是想用多少像素拍整张图片。假如我们想用1280×1026像素的分辨率显示整张图像,那么图像的总像素数为1315332pixels,大约130万像素,如果选用aca1300-60gm-NIR型号相机,按照相机数据手册如下图所示:


每个像元尺寸是5.3μm,按照物体边界50mm的尺寸计算,行占1282像素,则每个像素代表的尺寸数值为50/1282=0.0007mm,约等于0.7μm,完全满足系统测量精度需求,因此可知此款相机适应工况。

在相机确定的前提下,我们根据视场和物距选择镜头,相机距离载物台距离为100mm,根据上述相机型号,像面的长度为6.8mm,则按照等比例关系,镜头焦距 f f f应该遵循如下表达式:
50 / 6.8 = 100 / f 50/6.8=100/f 50/6.8=100/f
则 f f f=13.6mm,考虑到冗余量和邻近尺寸原则,可以选择 f f f=12mm的镜头。

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