工业镜头-瑞利光学-工业镜头品牌

　　1.安防监控

　　这是当前备受机器视觉关注的一个领域。机器视觉打破了传统视频监控系统的限制，增加了系统的智能，使得智能视频分析得以逐步实现。以公共场所的视频监控为例，通过运用机器视觉技术，可以实现对可人物的自动检测、人脸识别、实时跟踪，工业镜头接口，必要时还可以实现多摄像机接连跟踪，同时发出告警，存储现场信息。

　　2.智能交通

　　机器视觉在交通领域有着广泛的应用。例如，在高速公路上及卡口处，对来往车辆进行车型、牌照等识别，甚至对行驶车辆的违规行为进行识别。在汽车上对驾驶员面部图像进行分析，工业镜头品牌，判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。再如，无人驾驶汽车借助于机器视觉技术，使用摄像头、激光/毫米波/超声波雷达、GPS等感知道路环境信息，自动规划和控制车辆的安全行驶。

　　有数据显示，2016年**机器视觉系统的市场规模约46亿美元，

2017年约50亿美元，2018年达到55亿美元，年增长率为10%左右。中国机器视觉市场的增长是从2010年开始的，2017年市场规模约68亿元，预计到2020年或达780亿元，市场增长率将**过**。

　　机器视觉行业的快速发展有赖于工业自动化的蓬勃发展，国内的企业想要在这个优胜劣汰的行业中站稳脚跟，需要不断的发展自身，技术的不断提升，生产力的提高，降低成本，提升质量。瑞丽光学的价值主张是科技之光，共创未来，期待与您一起拓宽自动化的道路。

　　机器视觉镜头的组成部分及主要参数有哪些?大家清楚吗?瑞丽光学今天就给大家科普一下机器视觉镜头的参数，请阅读下文：

　　机器视觉镜头的光学系统一般是由若干组透镜组成。每组透镜可能是一个单透镜，也可能是由两片或两片以上单片透镜互相胶合而成。

机器视觉镜头都是厚透镜。但在大多数情况下，薄透镜的几何关系和参数计算，可以用来作为选择镜头的依据。

　　光学镜头的主要参数： 1.视野：或者叫视场角，图像采集设备所能覆盖的范围，即和靶面上的图像所对应的物平面尺寸;

2.工作距离：一般指镜头前端到被测物的距离，小于小工作距离系统一般不能清晰成像;

3.景深：以镜头佳焦距时的WD为中心，前后存在一个范围，在此范围内镜头都可以清晰成像。

4.相对孔径：是指该镜头的入射光孔直径(用D表示)与焦距(用f表示)之比，即D/f; 5.大相对孔径：它往往标示在镜头上，如1：1.2或f/1.2;

6.光圈系数：相对孔径的倒数称为光圈系数，用F表示。 7.分辨率：指在像面处镜头在单位毫米内能够分辨的黑白相间的条纹对数;

8.调制传递函数：实际的镜头分辨率比理想镜头的分辨率要低很多。因此通常用MTF来表示镜头的实际分辨率。

　　MTF定义为一定空间频率时像面对比度与物面对比度之比，这里空间频率用单位mm内的线对数来表示。

对于同一镜头，不同空间频率处的MTF值是不同的，一般随着空间频率的增大，MTF越来越小，直至为零。MTF为零时的空间频率为镜头的截至频率，也用于表示镜头的实际分辨率。

　　以上就是瑞丽光学机器视觉光学镜头的参数概略，大家了解了吗?机器视觉选型对很多朋友来说都很困难，因为需要针对不同的检测物体来选型，现今并没有一款通用的机器视觉检测系统，因此瑞丽光学为了方便大家，给大家提供免费的机器视觉选型服务，详情可咨询瑞丽光学机器视觉客服人员。

　　瑞丽光学之前给大家介绍的机器视觉应用多数都是在工业上的，工业镜头，例如半导体和电子生产行业晶圆加工制造的分类切割、PCB检测(底片、内/外层板、成品外观终检等)、SMT贴装检测、LCD全流程的AOI缺陷检测、各种3c组件的表面缺陷检测、3c产品外观检测等，今天瑞丽光学给大家介绍几个除了工业外的应用，大家准备好了就一起往下看吧!

　　机器视觉应用广泛，如安防、制造、教育、出版、医、交通、军事领域等。在这些机器视觉的应用中，智能图像处理都是不可或缺的，这里仅简要介绍其中几个方面的应用。

　　1.教育考试

　　考试试卷时常发现因排版或印刷错误影响学生考试，利用智能图像处理技术，机器自动对印刷后的试卷和原版试卷进行比对，发现不一致之处，会自动提示并报警，工业镜头调焦，完全替代之前只能通过人工对试卷进行校验。

　　2.出版印刷

　　和教育考试类似，专业出版印刷厂由于印刷的图书、报纸杂志，以及承接来自企业产品包装和宣传资料的种类多，数量大，排版和印刷中经常出错。为此，需安排不少专业人员进行校对，耗费大量的资金和时间。通过利用智能图像处理技术进行自动校对，既提高了校对准确度，又缩短了校对时间，降低了印刷成本，缩短了出版物的交付周期。