要点
マシンビジョン光学系には、以下のような固有の明確な特徴があります。
- 視野が見える範囲と倍率を決める
- ワーキングディスタンスがレンズ位置決めの柔軟性に影響する
- 分解能は、小さな特徴を持つ画像がはっきりと見えるようにする
- 被写界深度は、対象物の奥行き範囲にピントが合った状態を維持する
- センササイズと倍率は、画像の鮮明さとレンズの選択に影響を与える
マシンビジョンテクノロジは、カメラ、センサ、ソフトウェアを使って、マシンが周囲の状況を「見て」「理解する」ことを可能にします。マシンは人間の目と同じように物事を検査し評価することができます - しかも、より迅速かつはるかに高い精度で実行できます。このテクノロジは、製造における検査、測定、意思決定を迅速かつ正確に自動化するために使用されます。適切な光学系の選択は、高品質の結果を得るうえで非常に大きな効果があります。
マシンビジョンに携わっている人なら、以下のことについて疑問に思うかもしれません。レンズの違いは検査や欠陥検出にどのような影響を与えるのか? 高解像度のためにハイエンドのレンズに投資する必要があるのか、それとも予算に優しいオプションでも役割を果たすことができるのか? システムの最適化は、画像品質に直接影響する6つの重要な要因を理解することから始まります。
1. 視野 (FOV):カメラが一度に映す範囲
視野 (FOV) は、カメラのセンサと選択したレンズの関係によって測定されます。ミリメートル単位で測定されるレンズの焦点距離は、度単位で測定される視野角を決定します。焦点距離が長いレンズは、視野は狭いがズーム率は高く(高倍率)、焦点距離が短いレンズは、視野は広いがズーム率は低くなります。
例:
- 長焦点距離レンズ:プリント基板(PCB)の細かな詳細を検査するためにズームインします。視野は狭くなりますが、はんだ接合部などの小さなコンポーネントを詳細に見ることができます。
- 短焦点距離レンズ:組み立て製造ライン全体を一度に取り込みます。視野が広く、生産工程を進む複数の部品や製品を見ることができます。
2. ワーキングディスタンス:レンズ前面と対象物との間の領域
ワーキングディスタンスはアプリケーションのニーズによって大きく影響されます:ビジョンシステムを部品の近くに取り付ける必要がある限られたスペースで作業をしていますか? それとも、生産ラインで大型の自動車コンポーネントを検査するような、柔軟性がありますか? これらの要素は、検査プロセスを最適化するためのレンズ選択の指針となります。
レンズの前面と検査する部品とのワーキングディスタンス。
3. 分解能:画像処理システムの微細な特徴を取り込む能力
画像センサはピクセルで構成されますが、各ピクセルはマイクロメートル単位で特定のサイズを表します。画素数が高いほど分解能が高くなり、より精密な画像処理が可能になります。小さな対象物の場合、検査中に複雑な細部を取り込むために、より高い分解能が必要です。センサを選ぶ際には、その分解能が検査する部品のサイズと複雑度に合っていることを確認してください。
解像度とは、オブジェクトまたは特徴量の詳細を再現する能力です。
4. 被写界深度 対象物が鮮明でピントが合った状態を維持する距離の範囲。
被写界深度(DOF)は、カメラから異なる距離にある対象物が継続して見える状態にある範囲を示し、多くのアプリケーションで重要な役割を果たします。例えば、バーコードリーダを使用する物流環境では、大きなDOFが求められます。これは、FOV 内にある対象物はサイズおよび大きさが異なるためで、レンズの焦点に対してさまざまなワーキングディスタンスにバーコードが配置されます。
DOFはレンズの絞り(F値またはFストップ)、つまり光を取り入れる開口部に影響されます。絞りが小さい(F値が大きい)と、光の量は少なくなりますが、DOFが大きくなり、シーンのより広い範囲にピントが合います。絞りが大きい(F値が小さい)と、より多くの光を取り込むことができますが、DOFが浅くなり、特定の距離内の対象物だけが鮮明になります。
その仕組み:
- 深いDOF: 倉庫の棚にある商品を走査する際、前景と背景の両方の品目に焦点が合うため、システムはさまざまな距離からバーコードを読み取ることができます。
- 浅いDOF:ベルトコンベヤ上の小さな部品を検査する場合、カメラは部品自体に焦点を合わせ、背景の機械はぼやけます。
浅い被写界深度
被写界深度が大きい
5. センササイズ:カメラセンサのアクティブ領域のサイズ(横寸法)
画像センサには、1インチから小さいものは1/4インチまで、さまざまなサイズがあります。センサのサイズは取り込める光の量に影響を与え、画像の品質や低照度性能に影響します。
を動かして見ましょう:
- 大型センサ: 特に薄暗い条件下で、より多くの光を取り込み、画像の鮮明さを高め、ノイズを低減します。
- 小型センサ:コンパクトなデザインと、取り込む光量が少ないのにもかかわらず、より細かなディテールへの高性能のピント合わせを実現。
画像センサの横寸法を、希望の FOV (mm) で使用して、アプリケーションに必要な光学倍率 (PMAG) を決定できます。
マシンビジョンカメラ内の画像センサーは、反射光をデジタル画像に変換します。
6. 基本倍率(PMAG):センササイズと視野の比率
PMAGは、マシンビジョン用レンズを選択する際のもう一つの重要な要素です。レンズの焦点距離、センササイズ、希望する視野によって決まり、これらすべてが検査対象物に必要な倍率のレベルに影響を与えます。
プリント基板を検査していて、小さな抵抗を取り込む必要がある場合、適切なPMAGはズームインしてそれをはっきりと見ることができます。一般的にセンサが大きいほど鮮明度が高くなり、視野は一度にボードのどれくらいを見ることができるかを決定します。
PMAGの計算にはこの式を使用します:
センササイズ / 視野 = PMAG
例えば、10mmのセンサで視野が50mmの場合、PMAGは0.2となります。これは、対象物が実寸大の0.2倍に拡大されることを意味します。ご自分の業務に最適なレンズを選ぶために、PMAGについて知っておくことは良いことです。 PMAGは、最終的な画像の詳細度や焦点など、被写界深度や分解能にも影響し、シーンのどれだけにピントが合ったままであるか、また、最終的な画像の詳細度を決定します。
この画像では、マシンビジョンまたは画像処理|画像形成|画像生成システムでPMAG(一次倍率)を計算する方法について説明します。PMAG は、カメラの水平センサー サイズと希望する水平視野 (視野) の比率です。