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22
2025
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光学部15：如何评判一支工业镜头的“好”与“不好”？
在工业视觉检测中，工业镜头就像机器的“眼睛”，它的质量直接影响检测结果。那怎么判断工业镜头的好坏呢?接下来，我们就来聊聊这个话题。
一、工业镜头的好坏
工业镜头是用于工业视觉检测中的各种成像镜头的统称。
一支工业镜头的评判标准其实来源于：
这支镜头是否能满足视觉检测场景对图像的视野和精度等需求;
这支镜头的价格。
所以评判工业镜头的“好”与“不好”，其实是综合剖析以上两点所得出来的结果。
二、是否满足视觉检测对图像的要求
首先看第一点：镜头是否满足视觉检测对图像的要求。
这里其实也要分两部分来讨论：
工业视觉的检测需求;
视觉检测的环境。
检测需求提出了对镜头不同光学参数需求的优先级，检测环境提出了对镜头某些特定的光学参数特定的技术要求。
检测需求
工业视觉检测可以大致分为四大类：
识别检测(字符识别、颜色识别、条码识别、二维码识别、有无识别、特征识别等)
尺寸检测
缺陷检测
视觉定位
选择镜头的关键在于将光学性能优势与项目需求精准匹配。
这四大类需求对图像的要求存在共性，比如图像的分辨率，但我们这里重点讨论不同的点。
因为对于主要参数相近的镜头来说，不同厂家的设计，光学性能参数也会有所不同。将镜头的光学性能优势和项目的需求对应起来，对于项目来说这支镜头才能称得上“好”。
例如，在工件轮廓尺寸做边缘提取时需要对镜头的对比度有着比较高的要求。
这里就要利用视觉进行尺寸检测和视觉定位，因为需要精准的物像比例关系，且在视野范围内这种关系一致性的要求。这类视觉项目对镜头的光学畸变、图像对比度有着比较高的要求，对镜头的景深、色差等光学性能要求就没那么高。
识别检测一般是对物体的某种图像特征抓取，因此物体的材质、颜色、反/透光程度造成了成像的困难度。
对镜头来说，镜头的色差和对比度的要求就是成像的首位要求，这时镜头的景深、光学畸变等性能就没那么重要。
视觉检测中最麻烦的是缺陷检测，因为它综合了特征的抓取和尺寸的计算，缺陷类型的确立是依靠特征区域抓取来确定的，特征区域的大小又需要做尺寸计算来给良品和不良品下红线定义。
因此对于缺陷检测所使用的镜头就需要根据具体的成像方式及检测样品要求来取镜头综合光学性能满足的镜头。
视觉检测的环境
很多工程师都会在做项目中发现一个问题——
许多项目在评估阶段可以很好的实现视觉检测目标，可是真正项目落地时经常会出现很多各种各样的问题。
这里的差别主要是环境的差异造成的：
首先，实验室的取像环境和实际实施的环境光照环境不一样，不同的光照环境一定会影响到成像效果。
其次，实际实施是持续的动态场景，样品相对于镜头的距离也是动态变化的，如果镜头景深小，图像就会有虚焦的可能。
因此实际检测环境也要在项目评估阶段考虑在内。
三、结合价格考虑
一支镜头的“好”，不能仅凭光学参数的纸面对比来判断，而是要在满足项目成像需求的前提下，选择最具性价比的镜头。
也就是说，最优解并非性能最强的镜头，而是能以最低成本满足核心需求的镜头。
避免“性能过剩”陷阱
高分辨率、超低畸变、超大景深的镜头通常价格昂贵，但如果项目并不需要这些极致性能，就会造成资源浪费。
核心需求优先，次要需求妥协
明确项目的关键光学指标，并优先满足这些需求。次要指标可以适当妥协，以降低成本。
考虑长期成本：维护、更换与兼容性
镜头寿命：某些低价镜头可能在长期使用后出现性能衰减，导致维护成本增加。
兼容性：某些特殊镜头(如远心镜头、高倍率镜头)可能需要定制支架或光源，增加额外成本。
批量采购：如果项目需要多台设备，可考虑标准化镜头型号，以降低采购和管理成本。
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