镜头FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意：①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变视觉检测中如何确定镜头的焦距为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素：· 视野 - 被成像区域的大小。· 工作距离 (WD) - 摄像机镜头与被观察物体或区域之间
定制视觉检测仪
镜头FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意：①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变视觉检测中如何确定镜头的焦距为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素：· 视野 - 被成像区域的大小。· 工作距离 (WD) - 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。· CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。
人类认知世界的重要手段是通过视觉感知外部世界信息，再通过大脑进行相应的判断，并做出相应的动作。让机器人像人一样拥有视觉功能并模拟人作出相应的判断是人类长久以来的梦想。随着计算机、人工智能、光学、电子、控制技术的发展，特别是CCD、DSP、图像处理、模式识别、计算机视觉技术的飞速进步，一门新兴的技术——机器视觉，正在将这一梦想变为现实。
机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
视觉检测是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。自起步发展至今，已经有20多年的历史。其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广。
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