机器视觉检测系统中相机景深问题的研究与建模

　　相对于人工检测, 机器视觉系统具有连续工作不疲劳、可适应恶劣工作环境、判断标准客观、容易实现整线自动化等优点, 因而在大批量工业生产过程中, 用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度[ 1- 2] , 在近年来被越来越多的工业企业和设备制造商所采用, 成为工业自动化中的一项重要技术。

　　在连续工作的工业现场环境中, 被测物往往通过传送带送入相机拍摄区域[ 3- 6] 。然而, 工业现场的传送带在传送过程中, 由于各种原因, 不可避免的会有振动产生, 如图1所示。这样, 在相机成像光轴方向的振动会引起被测物离焦, 若离焦范围超过成像系统的景深范围, 会引起成像离焦模糊[ 7- 8] , 从而影响检测处理过程及判断结果。因此, 对视觉检测系统中相机景深问题进行研究, 可以根据系统参数对成像系统景深做有效的预测和控制, 提高工业现场振动环境下的检测效率[ 9- 10 ] 。

　　本文以线阵CCD 成像系统为例, 对视觉检测中成像系统景深问题做以讨论和建模。

　　1 光学系统的景深

　　对于理想光学系统, 物、像空间满足严格的共轭关系, 即物空间的一个平面, 在像空间只有一个平面与之共轭。共轭面上的点, 在像面上成一个清晰的点像; 非共轭面上的点, 在像面所成的像将不再是点像, 而是相应光束的截面, 形成一个弥散斑[ 11- 13] , 如图2所示。

　　然而用于接收成像的不同接收器, 其特性不同。如果上述弥散斑的尺寸足够小, 小于像接收器的允许值, 可以认为由弥散斑组成的像是“点”像, 是“清晰”的。能在像面上获得清晰像的物方空间深度被称为“景深”, 如图2中( △2 + △1 )所示。在这里需说明的是, 图2以及本文后续图所示的物像关系, 各个量值的符号均为正值, 以图示为准, 即不考虑成像系统的光路方向问题。

　　2 线阵CCD 成像系统的景深

　　对于线阵CCD 成像系统, 引起景深问题的是物体相对与CCD 像元阵列(即成像扫描线)垂直方向的运动, 沿扫描线方向的运动引起的是成像的左右错位, 而不是相机景深问题。在工业应用中, 引起相机景深问题的振动方向[ 14 - 15], 是被测物相对于传送带传送方向的法线方向, 如图3所示, 下面对向下方振动的景深△1 和向上方振动的景深△2 分别讨论。

　　因此, 可得出结论, 被测物体无论是向上方还是向下方振动, 只要其振动位移小于△, 成像系统所成影像依然可以看成每个像素点都是“清晰点”的“清晰像”。

　　另一方面, 从式( 16)中也可以看出, 视觉检测