在机器视觉系统中，工业相机和镜头共同协作作为相机的“眼睛”，承担着将外部光学信息传递给传感器的重要任务。镜头性能的优劣和参数选择的合理与否，直接决定了成像质量与检测精度。因此，掌握镜头选型的基本知识，对于提升工业检测与自动化生产的效率具有重要意义。
工业镜头不同于普通消费类镜头，其主要目标是保证成像的准确性、稳定性和一致性。在图像测量过程以及机器视觉应用中，它们常被应用于精密测量、缺陷检测、尺寸识别等场景。相较于民用镜头性能，工业镜头更注重低畸变、高分辨率以及成像均匀性，以确保在大规模生产环境中获得稳定的图像数据。
相机和镜头的选取
在选择镜头时，必须考虑相机参数与检测需求的匹配。相机的分辨率、靶面尺寸、像元大小都与镜头的焦距、放大倍率、光圈范围密切相关。如果镜头与相机不匹配，就可能导致成像不完整、分辨率浪费或者畸变过大，从而影响后续检测与识别的准确性。
工业镜头的稳定性主要来源于以下几个方面：
低畸变：保证物体图像在传感器上的几何形状与实际一致；
高分辨率与均匀性：确保整个视场范围内成像清晰，无明显边缘模糊；
合理的光学设计：通过优化光圈、焦距和景深，使得在复杂光照环境下仍能获得稳定图像；
匹配的接口与传感器尺寸：避免暗角和光学损失，确保镜头与相机完美配合。
畸变是镜头选型过程中必须关注的关键参数，它直接影响测量和检测精度。
径向畸变：沿着透镜半径方向分布的畸变。由于光线在远离透镜中心时弯曲更明显，常见的形式有：
桶形畸变：图像边缘向外扩展，看起来像桶鼓起；
枕形畸变：图像边缘向内收缩，看起来像枕头边缘。
切向畸变：由镜头安装或制造工艺中的偏心引起，表现为图像点相对理想位置产生切向偏移。
不同类型的畸变会导致检测误差，因此在精密测量场景下，需要优先选择畸变控制优良的工业镜头。
除了桶形和枕形畸变之外，在实际应用中还可能出现复合畸变，这种情况下需要通过标定或软件算法进行修正。畸变展现的复杂性，要求用户在选型时不仅要看镜头参数，还要结合实际应用环境进行验证。
常用的相机标定方法
为了消除畸变带来的影响，保证图像与真实世界坐标的一致性，通常需要进行相机标定。常见的标定方法包括：
1）传统相机标定法
通过已知尺寸的标定物（如棋盘格）建立标定点与图像点的对应关系，从而计算相机的内外参数。根据标定物不同，可分为平面标定和三维标定。这种方法精度高，但需要高质量标定物，且操作相对繁琐。
2）主动视觉相机标定法
该方法不依赖标定物，而是通过相机的已知运动轨迹来推算参数。优点是算法简洁、鲁棒性好，但缺点是实验设备昂贵，且仅适用于可控运动条件下的场景。
3）相机自标定法
基于场景中的几何特征（如平行线、正交线）进行标定。通过消失点和投影几何关系推算相机参数。这种方法灵活，适合在线标定，但算法复杂度高，鲁棒性较差。
工业相机镜头的选型涉及光学原理、成像参数和标定方法等多方面内容。只有在深入理解焦距、畸变、景深、光圈等参数的基础上，结合实际应用场景，才能选出最合适的镜头。对于追求高精度和高可靠性的机器视觉系统来说，正确的镜头选择和合理的标定方法，是保证检测质量和生产效率的关键。
