机器视觉中的相机分辨率重要性

您可能遇到过“百万像素神话”或短语：“相机分辨率越高，相机越好”。“百万像素神话”具有一定的道理，但它有两种作用。高分辨率图像更清晰，捕获更多细节，并具有进行数字缩放的空间，而不会造成细节损失。

但是，高分辨率并非总是可取的。在某些情况下，极高的分辨率会导致文件很大，并增加处理时间。最终，所需的分辨率归结为预期的应用程序。分辨率是为您的应用选择机器视觉相机时要考虑的关键方面。它指的是最小的光学特征，例如要区分的一条线。下面列举了一些影响分辨率的因素：

1. 图像传感器中的像素数。

2. 负责将图像映射到传感器的光学元件的质量。

3. 像素如何投影在对象上的放大率。

什么是分辨率？

术语“分辨率”可以定义为成像系统可以复制的对象细节量。换句话说，它是一个参数，用于控制您感兴趣的特征显示的清晰程度或详细程度。您可以通过以实际单位测量系统需要检测的最小特征的大小来确定成像系统所需的分辨率。

例如，如果应用程序是缺陷检测，则可能是微米级或毫米级的细小划痕或物理变形。在物体检测的情况下，最小的特征可能是物体的尺寸。

为了进行准确的测量，至少两个像素应构成您想要在数字化图像中检测到的最细微的特征。从理论上讲，两个像素是最基本的区别，但实际上至少应有4到5个像素。此信息可以帮助您为成像应用选择合适的相机和镜头。

如何根据您的应用要求计算分辨率？

因此，分辨率主要取决于以下三个不同的参数：

1.最小特征尺寸（MFS）最小特征尺寸或MFS是指视觉应用程序所关注的最次要特征的参数。

假设我们必须检查胶囊的质量，并用划痕或裂缝将其分开。然后，最小特征尺寸是那些裂缝的尺寸，可能在毫米量级。

2.视场（FOV）

视场是相机要成像的总面积。假设我们一次检查三个胶囊。那么FOV是三个胶囊所占据的面积。

3.像素分辨率（PR）

像素分辨率是解决最小特征尺寸（MFS）所需的像素数。可以说PR越高，图像质量就越高。对于缺陷检测，像素分辨率应为5或更高。对于OCR读数，建议至少最少十个。

用于计算任意维度分辨率的公式为：（FOV X PR）/ MFS。

让我们考虑一个现实生活中的应用程序，以正确理解如何为我们的应用程序计算所需的分辨率，并相应地选择一个合适的相机。

结论

分辨率是决定机器视觉系统功能的关键参数。为了准确地完成视觉应用（例如缺陷检测和OCR读取）。因此，拥有合适分辨率的视觉摄像机至关重要