解决方案
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工业镜头设计之球面镜...
所谓球面和非球面，主要是针对镜片的几何形状而言，即球面镜片与非球面镜片。二者在几何形状上的差别决定了它们在平行的入射光的折射方向上产生差异，从而影响工业镜头成像效果的好坏。
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巨型帧的简单介绍
巨型帧可为本地网络提供一些好处，可以加快整体网络速度，在某些应用程序质检提供更好的交互，并减少网络压力。
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关于瑞士Baumer LXT ...
Baumer作为一家全球性家族企业，对传感器技术、编码器、测量仪表以及自动化图像处理组件充满热情。
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机器视觉中的精度
无论使用何种仪器来测量参数，都有两个关键因素：准确性和可重复性。一个基本的经验法则是，测量仪器应该至少比它要测量的过程规范好十倍。换句话说，它的可重复性和准确性至少应该是过程的十倍。所有的测量仪器都有一个刻度，由沿刻度的许多“刻度”或标记组成。在使用机器视觉的情况下，“刻度”之间的距离是像素（子像素）的大小或像素（子像素）之间的距离。在机器视觉中，“刻度”对应于分辨率，但不一定对应于机器视觉系统的灵敏度——系统能够检测到的测量值的最小变化。在机器视觉中，这对应于像素（子像素）增量或像素（子像素）分辨率。在使用机器视觉测量零件时，通常面临着一个问题：零件特征的边缘通常不会精确落在一个像素或两个像素之间。边缘的影响通常会在几个相邻像素上体现。人们无法区分落在同一像素上的两条边。通常，编码的灰度值表示像素的强度平均值。边缘可通过四个属性来表征1、对比度 - 以边缘为特征的线的累积强度变化2、宽度（模糊度） - 发生大部分强度变化的剖面上的间隔大小3、陡度 - 此区间内的表面坡度4、方向 - 垂直于边缘像素的向量角度由于对象的边缘通常覆盖具有特定灰度轮廓的几个连续像素（将灰度值视为空间数据点的第三维属性），因此可以使用任意数量的数学或统计方案来基本上推断边缘点的位置，或将边缘的位置建立在有效对象距离的某个增量内的通过对象空间中的像素。例如，将灰度轮廓视为曲线，可以计算曲线的二阶导数——预期发生变化的特定点——并将其定义为边缘像素。不同的机器视觉算法利用边缘的各种属性来计算像素（子像素）内边缘的位置。值得注意的是，不同的算法在子像素增量的大小方面确实会产生不同的结果。精度的准确性和可重复性精度由校准程序决定。在机器视觉中，与大多数数字系统一样，“校准”旋钮可以一次更改一个“刻度”（一个像素或亚像素距离）。每个“刻度”代表系统输出中的离散值变化，离散值是物理尺寸增量。例如，公称尺寸为 0.1，公差为 0.005。（总容差范围为0.01）。因此，校准旋钮的每个“刻度”（像素或子像素距离）应具有0.1的0.01或0.001的值。因此，每个步长的一半为 0.0005。换句话说，机器视觉系统的精度应等于或优于0.0005。由于重复性的经验法则与精度相同，因此系统对重复性的要求是相同的，即重复性应等于“刻度”的尺寸。虽然精度在给定的应用中可能不是那么重要，因为它可以通过校准得出，但可重复性更为重要，因为它不能通过校准或其他方式进行校正。据观察，上述分析被许多人认为是保守的。因此，有些人建议将重复性从10/1放宽到5/1。在某些情况下，使用的经验法则是精度和可重复性的总和应小于公差带的三分之一。实际上，无论遵守什么“规则”，测量仪器的准确度或重复性不应等于被测量尺寸的公差，事实上，必须小得多！光虎视觉观点光虎视觉认为，具有亚像素能力的机器视觉通常可用于满足此类“规则”的许多计量应用。在某些情况下，无论系统分辨率或理论像素大小（视场除以水平/垂直方向的像素数）如何，性能都接近工业环境中机器视觉的实际极限。在要测量的零件尺寸为0.1的上述示例应用中，鉴于相机/机器视觉系统的全视场应用于该尺寸，理论子像素分辨率可能为0.1/1500（基于一个基于 500 x 500 区域相机的机器视觉系统和1/3像素分辨率的子像素能力）。
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焊接领域中的机器视觉
什么是焊接？焊接，也称作熔接、镕接，是一种以加热、高温或者高压的方式接合金属的工艺技术。现代焊接的能量来源有很多种，包括气体焰、电弧、激光、电子束、摩擦和超声波等。通常来说焊接有三种：熔焊——加热欲接合之工件使之局部熔化形成熔池，熔池冷却凝固后便接合，必要时可加入熔填物辅助，它是适合各种金属和合金的焊接加工，不需压力。压焊——焊接过程必须对焊件施加压力，属于各种金属材料和部分金属材料的加工。钎焊——采用比母材熔点低的金属材料做钎料，利用液态钎料润湿母材，填充接头间隙，并与母材互相扩散实现链接焊件。适合于各种材料的焊接加工，也适合于不同金属或异类材料的焊接加工。为什么要在焊接领域中使用机器视觉？焊接的特点是工艺因素复杂、劳动强度大、生产周期长、劳动环境差，其品质依赖操作者的技能、技术和经验，也和操作者情绪及身体状况相关，因此，焊接自动化技术对于提高接头品质，保证稳定性具有很重要的意义。焊接机器人技术实现了焊接自动化、柔性化，但焊接机器人无法自主获取工件定位信息、焊缝空间位置信息、焊缝熔透信息等，也不能自主适应工件与接头组对，焊接热变形等引起的轨迹、坡口尺寸变化，不能进行在线调整，即不具有智能。现实生产中轨迹和接头坡口几何尺寸的变化较为常见，无智能的再现式焊接会出现焊偏、焊穿、未焊透等较为严重的成型缺陷，所以急需基于视觉的智能化焊接技术，光虎视觉提供了丰富的案例和解决方案，为智能化焊接技术提供了极大的帮助。在焊接应用中，通常金属件和部件通过熔化连接区域中的材料而连接在一起。在某些应用中，尤其是厚材料时，填充材料被添加到接头中。热量通常由电（如感应焊接、点焊和电弧焊接）或电磁辐射（如激光和电子束焊接）引起。由于高能量对小面积的影响，该过程会发出大量的热光。因此，焊接工艺的核心是极其明亮的，因此也是基于相机的焊接成像系统的一大挑战。机器视觉技术在焊接领域的使用在焊接中通常使用带有激光照明的相机，可以实现清晰化可视化的焊接过程。这主要是由于激光照明的高光谱亮度与热光的高效滤波相结合，可以应用于所有电弧和激光焊接工业。通过这些技术，光虎视觉可以实现从用于研究目的的高速焊接成像，到工业生产线焊接工艺的质量保证。适用于所有主要的电弧焊接工艺，如GMAW（MIG、MAG）和TIG，以及所有主要的光束焊接工艺，如CO2激光器、光纤激光器、二极管激光器、Nd：YAG激光和电子束应用。在焊接领域使用机器视觉的优势>> 焊工和操作员可以根据图像实时调整工艺>> 图像可用于图像分析和自动化>> 可以存储图像或视频以进行质量记录>> 快速错误检测可减少报废>> 系统可在安全距离内操作>> 改善了焊工的人机工程学>> 降低吸入不健康焊接烟雾的风险>> 缩短焊接过程的设置时间焊接领域使用机器视觉的方向>> GMAW 焊接（MIG、MAG）>> TIG 焊接>> 混合焊接（激光和电弧焊接）>> 激光焊接（例如二氧化碳、Nd：YAG、光纤和光盘激光器）>> 电子束>> 机器人焊接>> 半自动焊接>> 线性焊接>> 轨道焊接【来源：光虎视觉内部培训资料】
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景深
景深景深是光学摄影中一个很重要的参数，它是指光学系统获取清晰成像时，被测物体所能移动的距离范围。当一个光学系统的景深较小时，就会出现背景虚化的现象。光圈、焦距、工作距离都是影响景深的重要因素。在对光学系统的景深进行计算时，需要先了解容许弥散圆的概念。弥散圆是指在焦点前后，光线开始聚集和扩散，点的影像变成模糊时所形成的一个扩大的圆。如果弥散圆的直径足够小，成像会足够清晰；如果弥散圆再大些，成像就会显得模糊。中间的临界点，这个可以被接受的最大的直径被称为容许弥散圆直径。在拍摄过程中，通过弥散圆判断图像是否锐利进而判断景深的深浅。下图为两款不同双远心镜头利用景深板拍摄的测量景深的图片。其中图二为型号光虎视觉TTL11.5-25-45C双远心镜头在平行光照射下拍摄的图片。图一图二实际应用中，景深可分为前景深和后景深，计算公式如下：景深（dof）=图三根据景深公式我们可以看出，景深与有效F数、焦距、工作距离都有关系。图四是利用光线追迹的方法解释景深与F数的关系。增大F数之后，相同工作距离下，光线入射角变小，在容许弥散圆大小不变的情况下，使得景深变大。即有效F数与景深正相关。图五给出了在焦距、拍摄距离固定的情况下，不同F数下的拍摄效果图。当F数较小时，景深较小，从图片中可以明显的看出背景已经虚化。随着F数的增加，背景虚化现象明显变小，甚至消失。图四图五图六给出了有效F数与景深之间的关系图。有效F数越小，光圈越大，景深越小；有效F数越大，光圈越小，景深越大。图六此外，通过景深公式，我们还可以推算出：若镜头焦距可变，光圈和工作距离确定时，焦距越大，景深越小；焦距越小，景深越大。当镜头焦距、F数确定时，工作距离越大，景深越大；工作距离越小，景深也会随之减小,容易出现背景虚化现象。而双远心镜头与FA镜头略有不同。在双远心镜头的使用过程中，使用者可以微调镜头与相机传感器之间的距离，即法兰距，从而获得想要的景深效果。当然景深的极限还是由双远心镜头本身的设计决定，这些调整只能在设计的景深极限范围内进行微调。需注意的一点是，景深是一个相对的概念，在景深之内和景深之外，并不存在绝对的清晰或者模糊的界限。景深的测量也具有一定的主观性，需要使用者根据自己的具体需求进行调整。【来源：光虎视觉内部培训资料】
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曝光时间对成像质量的...
曝光时间对成像质量的影响在任何工业相机应用中，相机的曝光时间是设置的关键。在任意的情况下，由于我们拍摄物体的移动，生成的图像可能会模糊。为了最大程度的优化图像质量，可以计算最小曝光时间来消除模糊并最大化拍摄亮度。在这篇文章中，将帮助了解曝光时间对图像质量的影响并避免它。什么是曝光时间曝光时间或快门速度是让光线落在图像传感器上的时间。曝光时间越长，就越能“曝光”传感器为像素充电以使其更亮。快门速度通常以几分之一秒的形式给出，例如摄影相机中的 1/60、1/125、1/1000秒。在工业相机中，曝光时间通常以毫秒为单位，只是快门速度的倒数。（即1/60秒=0.0166秒或16毫秒）。图像模糊模糊是当物体相对于传感器移动并在曝光时间内移动跨越2个或更多像素时所得到的。当拍摄移动速度超过在曝光时间内可以完全静止运动的物体时，就会看到这一现象。在左边的图像中，可以清晰的拍到运动员，但是球移动得非常快，导致看起来很模糊。本例中的曝光时间为 1/500 秒（2 毫秒），但在此曝光期间球移动了许多像素。快门速度越快，物体相对于它开始的位置移动的可能性就越小。在机器视觉中，相机绝大多数情况下是固定的，所以它们不会移动，但担心的是物体在曝光时间内移动所产生的影响。根据应用场景的不同，图像处理可能对模糊敏感，也可能不敏感。例如，假设相机横向上的分辨率为2448像素，而传感器上的呈现出来的物体为1000像素。在曝光期间，被拍摄的物体移动1个像素，则在传感器上呈现出来的图像就整体偏移了1个像素，这就是“像素模糊”。快门速度越快，物体相对于它开始的位置移动的可能性就越小。在机器视觉中，相机绝大多数情况下是固定的，所以它们不会移动，但担心的是物体在曝光时间内移动所产生的影响。根据应用场景的不同，图像处理可能对模糊敏感，也可能不敏感。例如，假设相机横向上的分辨率为2448像素，而传感器上的呈现出来的物体为1000像素。在曝光期间，被拍摄的物体移动1个像素，则在传感器上呈现出来的图像就整体偏移了1个像素，这就是“像素模糊”。如何计算最合适的曝光时间在大多数情况下，都需要没有像素模糊的清晰图像。要计算合适的曝光时间，需要注意以下几点：l 以像素为单位的相机分辨率（沿行进方向）l 视野（FOV）l 物体的速度l 曝光时间然后，就可以使用以下公式计算对象在曝光期间将移动多少像素：B = Vp * Te * Np / FOVB = 以像素为单位的模糊Vp = 物体的速度FOV = 运动方向的视野Te = 曝光时间（以秒为单位）Np = 跨越视野的像素数光虎视觉认为，在大多数情况下，产生超过1个像素的拖影时，模糊就会成为一个问题。在精密测量中，即使是1个像素的模糊也可能太多，需要使用更快的曝光时间。【来源：光虎视觉内部培训资料】
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平场校正技术
平场校正技术什么是平场校正？平场校正是一种用于提高数字成像质量的技术，它消除了由传感器的像素对像素灵敏度变化和光路失真而导致的图像伪像效果，通常用于像素与像素敏感度以及暗电流变化相关的校正。图为Alkeria Necta 线扫相机所演示的平场校正什么时候会用到平场校正？由于自然制造公差，每个传感器的亮度输出都有一定程度的不均匀性，每个像素对相同数量的光的反应可能不同。使用面阵相机时，图像中亮度的差异不会产生太大的影响，因为整个图像中出现的差异很小。整体图像几乎不受影响，通常对于大多数应用程序来说已经足够了。但是，当使用线扫相机时，线扫相机的传感器高度只有几个像素，这意味着任何像素产生的错误将在同一位置的每次刷新中重复。例如，产生的图像错误可能会以垂直条纹的形式发生，会对记录的图像数据产生重大影响。如何平场校正？图像的误差可以通过两个步骤来进行校正：暗信号非均匀性（DSNU）校正和光响应非均匀性（PRNU）校正。要校准 DSNU，必须在黑暗中记录参考图像，而对于 PRNU，必须用均匀的照明记录参考图像。因此，平场校正中的这两个单独的步骤分别称为暗场校正和亮场校正。平场校正的第一步：低暗噪声校正，用于尽可能降低暗信号非均匀性（也称为偏移噪声或固定模式噪声）。因此，暗场和亮场校正都是校正 DSNU 和 PRNU 的平场校正的一部分。暗场校正是最容易校准的。它只需要在图像传感器上不带照明的情况下记录参考图像。为此，需要遮盖住镜头。然后，使用偏移量对所有像素值进行标准化，就可以补偿传感器芯片的不均匀性。在第二步，即光响应非均匀性（PRNU）校正（也称为低频平场校正），由于它纠正的低频变化，通常由光路失真引起，而不是由于像素到像素在照片响应中的变化，因此校准低频校正的实际光强就不那么重要了，（通常来说保持在12.5%到90%之间的适当值即可）。使用模拟增益用于在均匀的照明条件下获取所有像素的一定目标值。由此来消除边缘的强度下降，图像显示整个宽度下的均匀亮度。平场校正优点及应用行业在平场校正后，线扫图像没有条纹和阴影，这就使得图像分析更容易、更方便、更可靠，不需要使用软件执行任何后续的校正。通常用于对光较为敏感，即非常依靠光来进行下一步判断的线扫应用，如半导体行业、医疗行业、包装行业等。
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光学基础概念之F-Numb...
在镜头行业里，一般不常使用相对孔径的概念，而是使用相对孔径的倒数，称之为F数，也叫光圈数。记作F/-。例如，F/5.6表示F数等于5.6。即相对孔径的倒数为5.6，它表示镜头的焦距等于光圈直径的5.6倍。显然，像面接收到的光强反比于F数的平方。即 F数又称为镜头速度，F数小的镜头速度快。因为拍摄的曝光时间△t 正比于F数的平方。一、F数与分辨率的关系 F数能表征镜头的分辨率，F数越小，能分辨两点间的距离越小，即分辨率越高。因为圆孔最小衍射角为： 所以，像面上能够分辨得开的两点间的最小距离可以计算得到： 二、F数与光圈的关系 F数和光圈是一个反比关系。即F值越小，光圈越大。F值越大，光圈越小；F值越小，光圈越大。例如F1.8比F2.8光圈要大，光圈越大进光亮越多，光圈小相反，光圈大背景越虚化（如图1），光圈小背景越清(如图2)。 图1. 大光圈成像 图2. 小光圈成像 三、F数与景深的关系 通常我们说，光圈越大，景深越浅；光圈越小，景深越深。那么为什么光圈越大，景深越浅；光圈越小，景深越深呢？首先在了解光圈与景深的关系之前，我们先介绍两个概念。光线射入透镜汇聚成一点，在数学上，这个点我们称之为焦点。但是在焦点前后形成的光线的聚集和扩散，会产生一个扩大的圆，这个圆就是允许弥散圆，弥散圆仍然足够清晰呈现物体，通常我们认为这是“合焦”。因此，我们通常用允许弥散圈来作为成像清晰和成像模糊的界限。焦深：两个允许弥散圈的距离我们称之为焦深。景深的大小与焦深有着密切的联系（如图3.成像光路图）。前焦深对应着前景深，后焦深对应着后景深。所以，要知道光圈与景深的关系，必须先了解光圈与弥散圈之间的关系。 弥散圈的取决于光的波长和光圈直径。 弥散圈直径= 其中λ是光的波长，f是焦距，N是光圈直径，一般的f/N即是光圈系数F值。所以，光圈越大，弥散圈直径越小；光圈越小，弥散圈直径越大，即f数越大，景深越大；f数越小，景深越小。 如光虎视觉TTL11.5-65远心系列 TTL11.5-O5-65C镜头其有效F数为9景深为2.88mm，物方分辨率为12.08μm 满足需要大视野高景深的客户的需求，如对分辨率有更高的要求就需要选择小景深大F数镜头如TTL11.5-20-65C此镜头的放大倍率为2，其F数为13，景深为0.26其分辨率可达4.362μm，此系列镜头均满足低畸变，高远心。
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远心镜头如何进行参数...
远心镜头如何进行参数选型 远心镜头有两种类型的远心度：物方和像方远心度（分别指入射光瞳和出射光瞳位置）。所以，远心镜头分为：物方远心镜头，像方远心镜头、双远心镜头。那么需求和合适的镜头相匹配就成为了一个重要的问题，也就是说我们该如何通过我们的需求来匹配到合适的镜头。一、影响选型的参数 那么在我们选择远心镜头时，首先应明白在什么时候需要时选择远心镜头。根据远心镜头原理特征及独特优势 当检查物体遇到以下6种情况时，最好选用远心镜头： 1）当需要检测有厚度的物体时（厚度>1/10 FOV直径）； 2）需要检测不在同一平面的物体时； 3）当不清楚物体到镜头的距离究竟是多少时； 4）当需要检测带孔径、三维的物体时； 5）当需要低畸变、图像效果亮度几乎完全一致时； 6）当缺陷只在同一方向平行照明下才能检测到时。其次选择远心镜头，要明白远心镜头相关指标对应的使用条件： 1）物方尺寸：拍摄范围。 2）像方尺寸：使用的CCD的靶面大小。考虑镜头像面和相机芯片的匹配，对于远心镜头来说一般像面越大价格越高，所以我们在选择时尽量考虑相机芯片规格和镜头像面规格一致的配合，如果镜头的像面直径大于相机芯片的对角线，那对镜头来说会产生成本浪费，和视野损失，如果镜头像面直径小于相机芯片的对角线，那么最后的成像就会有暗角、黑角的问题。 3）工作距离：物方镜头前表面距离拍摄物的距离。 4）分辨率：使用的CCD像素大小。 5）景深：镜头能成清晰像的范围。像/物倍率越大景深越小。 6）接口：远心镜头主要围绕工业相机做匹配设计的，镜头和相机的接口一般也是常规的标准接口：C接口、F接口、M42接口、M58接口等。这些接口是镜头和相机它连接在一起的物理标准，它不光对应了不同规格尺寸的卡口或螺纹对应尺寸，它还对应了标准的法兰距(相机接口端面到芯片之间的距离)，一般1.2英寸极其以下靶面芯片的工业相机以C接口为主。 7）放大倍率：光学放大倍率=CCD相机元素尺寸/视场实际尺寸 =CCD（V）或（H）尺寸/视场（V）或（H）尺寸根据使用情况（物体尺寸和需要的分辨率）选择物方尺寸合适的物方镜头和CCD或CMOS相机，同时得到像方尺寸，即可计算出放大倍率，然后根据产品列表选择合适的像方镜头。选择过程中还应注意景深指标的影响，因为像/物倍率越大景深越小，为了得到合适的景深，可能还需要重新选择镜头。 8）畸变：远心镜头通过严格的加工制造和质量检验，将此误差严格控制在0.1%以下甚至无畸变。二、镜头选型的参数计算 1、分辨率相机的传感器sensor是有许多像素点按照矩阵的形式排列而成，分辨率就是以水平方向和垂直方向的像素来表示的。分辨率越高，成像后的图像像素数就越高，图像就越清晰。常用的工业面阵相机分辨率有130万、200万、500万等；对于线阵相机而言，分辨率就是传感器水平方向上的像素数，常见有1K、2K、6K等。 在相机分辨率的选型上，要根据我们的项目需求而定，并不一定是分辨率越高就越好，分辨率高带来的图像数据量就大，后期的算法处理复杂度就高，而且一般分辨率大的相机，帧率一般都不会太高。 2、传感器尺寸传感器尺寸是以有效面积（宽x高）或以对角线大小（英寸）来表示的，常见的传感器尺寸如下：图1. 传感器尺寸传感器尺寸越大，一定程度上表示相机可容纳像素个数越多，成像的画幅越大。3、远心度（ecentricity）不同厂家的远心镜头消除透视误差的能力也有差异，这是因为远心度不同。远心度定义为主光线与光轴间的夹角θ，如图所示。图2. 远心度测量假设物体高低差d=2mm, 镜头远心度θ=0.05°，则物体位置偏移量=2mm*tan0.05°=1.7µm. 若选用普通镜头θ=15°，则物体位置偏移量=2mm*tan15°=535.9µm。因此对于非平面物体的测量应用，只有选用远心度高的远心镜头，才能很好的消除透视误差，从而减小测量误差。 4、景深景深，在光学摄影中是一个很重要参数，它的大小决定着清晰图像范围。在远心光学成像中，景深也是一个经常被提及的参数，它的大小取决于镜头倍率、光圈数、波长、像素大小、客户使用的边缘提取算法灵敏度。景深可用于测量应用，它通常比缺陷检测景深要大，图像的对比度必须尽可能高。景深非常困难用参数来定义：它取决于倍率、光圈数、波长、像素大小、客户使用的边缘提取算法的灵敏度。由于这个原因：没有客观的，也没有标准的方式来定义它：这是一个主观参数。景深=(工作光圈数*像素大小*应用程序特定参数)/（放大倍率*放大倍率）。
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光辐射的危害及其防治
光辐射的危害及其防治 什么是光辐射 一般按辐射波长及人眼的生理视觉效应将光辐射分成三部分：紫外辐射、可见光和红外辐射。以电磁波形式或粒子（光子）形式传播的能量，它们可以用光学元件反射、成像或色散，这种能量及其传播过程称为光辐射。 光辐射的危害 近年来的光生物学研究表明，光辐射与人类健康息息相关，不管是紫外光、可见光、红外光，在照射适当的情况下，都能对人体的生理产生积极的影响。然而，在照射不足或者照射过度的情况下，光辐射带来的影响要么是可以忽略的，要么就存在潜在危害。 紫外危害 紫外辐射是指波长范围在100nm—400nm的光辐射，一般把100nm—280nm称作UVC，把280nm—315nm称作UVB，把315nm—400nm称作UVA。其中100nm—200nm的紫外辐射被大气吸收，对人类没有影响，被称为真空紫外，因此对人类有影响主要是200nm—400nm的紫外辐射。 研究表明，紫外线的有害效应主要是由于紫外线对脱氧核糖核酸（DNA）的作用造成的。最有害的效应是细胞致死，其它的效应则包括致突、致癌、干扰DNA、核糖核酸（RNA）和蛋白质的合成、细胞分裂的延迟、以及在通透性和能动性上的变化等。 就目前所知，紫外线对人体的有益效应极少（如促进人的皮肤中产生维生素D），但是紫外线能够造成的危害却很多。紫外线对眼睛的危害主要有：光致角膜炎、光致结膜炎、白内障等。紫外线对面皮肤的危害主要有：红斑（短期效应）、皮肤癌（长期效应）。 蓝光危害 随着时间推移，脂褐质在视网膜色素上皮细胞的积聚将使视网膜更容易受到长时间光照的损伤。研究表明，对由于遗传、营养、环境、习惯、年龄等因素而有上述视网膜斑点问题的人群，蓝光特别有害。尽管波长较短的UVA和UVB被角膜和晶状体吸收，但是研究发现，紫外到蓝光波段的光辐射都能造成此类危害。 可见与红外危害 电磁波可见部分的波长范围约在380nm到780nm之间，在这个范围内的各种波长，都可凭眼睛的颜色感觉来加以区别。蓝色和紫色属于短波，红色属于长波，黄色和绿色处于可见波长范围的中间，也是人眼最敏感的区域。可见光的最重要的效应就是我们的视觉，视觉是将光能转化为电能或者神经冲动的过程，它的光化学反应就是光物理与光异构化作用。视觉是人类最重要的知觉功能，人类接收的外界信息中的百分之八十到九十来自视觉，可见光使我们能够感觉、认识、记忆这个世界，使我们能够维持我们的方位。可见与红外部分的光辐射危害主要有：灼伤、红斑效应、白内障等。 此外高强度的光源光辐射也能对人体造成损伤，如直视激光会引起黄斑烧伤，会造成不能恢复的视力减退，这种伤害是生理性的，往往不能修复。 光辐射危害的防治 起初为了防止激光对人体产生危害，建立了IEC/EN 60825激光安全标准，将激光安全等级分为6类安全等级。如今各种光源越来越普及，为了保护人们免受光辐射造成的伤害和失明，人们制定了IEC/EN 62471标准，目的是为了评估与不同灯和灯系统相关的光辐射危害，并全面取代IEC/EN 60825标准中关于LED产品能量等级的要求，增加了光生物方面的要求，其中包括辐射强度、辐射亮度等并根据测试数据对产品进行危害分级。例如美国Smar Vision Lights遵守IEC/EN 62471标准生产的光源，在保证多波长的基础上（365nm、395nm、470nm、505nm、530nm、625nm、850nm、940nm及白光），可确保光源产生的光辐射对人体无危害。 根据EN 62471:2008规定，按照光辐射来源的潜在光生物学危害性，将光辐射来源划分为不同风险组。分组是通过风险评估来实现的，而风险评估是根据从制造商获得的信息对单个部件或成品进行的。若光辐射来源被划分到“安全”组或“低风险”组，则不需要对工作场所进行详细评估，因为并不存在光生物学安全隐患问题。按照危害性，根据放射限制以及危害超标前的允许接触时长，将光辐射来源划分为以下四组： 风险组判断基础安全组无光生物学危害 低风险组正常操作情况下无光生物学危害 中风险组由于对强光或热度不适有保护性反应，不会造成危害 高风险组即使是短暂接触也有危险 >>光虎光电科技（天津）有限公司<< >>公司网址：www.optiger.com.cn<<
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光度立体技术及其应用
光度立体技术及其应用随着计算机视觉理论的逐渐成熟，从图像中获取物体表面的三维信息的算法己经达到了实际应用的阶段。立体视觉技术、Shape From X技术、光度立体技术（Photometric Stereo）等一系列图形算法可以自动从单幅或多幅真实物体照片中提取出其三维结构的信息，而这些技术实施简便，设备易于获取，核心部件仅需一台数码相机即可。所以，通过应用计算机视觉理论，从真实物体的照片中重建物体的三维结构的技术是目前得到真实物体3D模型的比较廉价的手段。光度立体法光度立体法是SFS（Shape From Shading）阴影恢复形状方法的一个分支，与SFS不同的是，光度立体法使用多幅图像来还原物体表面的三维结构，它要求物体和摄像机的相对位置不变，然后使用不同方向的光源照射物体，从而产生不同的明暗效果。由于有多幅不同的光源下的图像，计算物体表面的向量场就相对容易了许多，而且不受物体表面反射系数的影响。光度立体技术的优点测量任何给定像素的高度不是光度立体技术的主要考虑因素。相反，该技术通过使用3D表面取向及其对反射光的影响产生对比度图像，突出局部3D表面变化。使用传统的2D成像时，显示的变化可能是不可见的。当使用光度立体技术时，不需要知道测试对象和相机之间的精确3D关系，也不必使用两个相机来捕获3D数据。而是使用具有多个照明源的单个相机系统。通过在不同光照条件下观察物体，计算其表面。该方法是利用表面相对于光源，从传感器观察到的表面反射的光量来进行计算的。由于光度立体算法的出现，人们越来越意识到良好的照明以及低成本的多光解决方案是机器视觉成功的关键，例如Smart Vision Lights的LED灯管理器（LLM）（允许通过以下方式控制四个灯）基于浏览器的简单界面，成本低于帧抓取器或智能相机分线盒，光度立体学在工业中的应用越来越受到关注，其独特优点使得许多以前难以或不可能解决的常见工业检测应用成为可能。 光度立体技术的应用轮胎和夹子例如，无论零件是卡车轮胎还是汽车夹，在零件上读取凸起的字母对于机器视觉系统来说总是有问题的。在这个例子中，塑料连接器表面具有多种特征，以及数字"2"和方向符号。从组成图像中可以看到，包含剪辑的材料和凸起的字母之间没有区别，因此没有对比度。在较大的物体（如轮胎）上，通常使用激光三角测量系统创建 3D 曲面图。用于 3D 测量的激光扫描系统已变得更加集成和有效，但仍是成本高昂的解决方案，并且通常要求对象在检查过程中移动，从而增加了自动化解决方案的成本和复杂性。在这些照片中，黑色塑料夹由位于轮胎周边 90 度、180 度、270 度和 360 度的线性微型 （LM） LED 灯照亮，并由 LED 灯管理器 （LLM） 控制。当相机触发每次曝光时，LLM 会从不同的方向触发光线。相机将每个图像导入带有光度立体算法的 PC 中，该算法从每个图像中获得最佳像素，并将它们组合成一个合成图。（图片由Matrox Imaging提供）合成皮革穿孔在这个例子中，显示了四张合成皮革材料的图片。人造革，与其模仿的有机材料类似，具有相当大的表面纹理。人眼几乎不可能在整个图像上可视化100％的表面纹理。
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