何謂機器視覺光學？
機器視覺光學的定義
機器視覺光學包含照明器、鏡頭、反射鏡和稜鏡等光學元件和光學組件，這些元件和組件專為實現機器自動視覺檢測而設計和製造。幾乎所有工業生產的產品都會經過視覺檢測，其中包含對目標物體狀況或狀態各方面的檢查。
檢測元素的範例包括：
- 形狀、尺寸、尺寸穩定性
- 空間中的正確位置和方向
- 光學特性，例如顏色和外觀
- 缺陷的存在與否
- 預期零組件的存在與否（例如，在電路板組件中
如需更多關於機器視覺光學的資訊，請參閱參考文獻 [1]。
目錄
機器視覺光學如何運作，以及它解決了什麼問題？
機器視覺光學利用照明、鏡頭和感測器，擷取與電腦執行任務相關的資訊。它具有多種功能，例如癌症檢測、腫瘤體積估計、水果分級、生產線上的合格/不合格檢測、作物成熟度判斷等等。
此外，工業檢測也利用機器視覺測量測試物件的特定尺寸和大小，以檢查產品品質。這消除了手動測量每個零件的需求，這在大量生產環境中尤其耗時。
圖 1. 藥廠中的機器人視覺感測器攝影機系統
機器視覺光學適合哪些產業和應用？
機器視覺和自動檢測的提供可支援廣泛的產業、需求和應用，因此，幾乎所有從事產品生產和市場供應的製造商都能從產品品質的視覺檢測中受益。
回收中心利用光譜學根據類型對塑膠進行分類，並將每種類型收集到不同的回收箱中。
農業供應鏈可利用機器視覺，例如，將輸送帶上移動的淺綠色萵苣品種與深綠色品種分開，然後單獨包裝。
醫療配送、製藥、汽車硬體和電氣供應、消費性電子產品大量生產、航空、航空電子等產業，以及支援這些產業的供應鏈，均利用機器視覺執行生產檢測任務。
圖 2. 食品工廠壽司工業生產線輸送帶的條碼機器視覺技術。
如何開發和建模機器視覺光學系統？
為了開發和建模機器視覺光學系統，第一步是定義要求，通常針對成像系統中使用的特定焦平面，並具有一定的靈敏度。這會影響照明系統的設計，包括光源的選擇、所需功率和採集效率。特別是，被檢測表面的反射率 — 即有多少光線進入成像路徑 — 直接影響照明要求。
在成像系統方面，關鍵因素包括：
- 在被檢測部件上要解析的特徵尺寸
- 解析度、景深和訊號電平所需的數值孔徑
- 被檢測部件與鏡頭之間的工作距離
- 要成像的被檢測部件的面積（視野）
- 物體的偏振特性
此外，可能還有處理系統性能更一般方面的系統級指標。例如：
- 高訊噪比要求，包括高速相機功能和曝光要求
- 具有可接受失真和用於待測單元側壁大視角的部件超中心成像，可能會產生獨特的照明要求
- 針對非常大（或非常窄）部件尺寸的獨特要求
- 檢測器陣列特性，例如像素間距和主光線角度限制（遠心度的其中一個輸入）
- 遠心度要求，以確保焦距變化不會改變物體尺寸
- 光譜範圍、取樣波長和波長權重
- 放大倍率
- 允許的失真
- 外形尺寸限制
- 重量限制
- 生產數量
- 成本目標
機器視覺系統使用影像訊號處理 (ISP) 執行視覺檢測。ISP 例程的設計考量包括：
- 待識別物體的先驗知識。這有助於設計和訓練系統，以便檢測演算法針對特定的物體集合進行最佳化
- 成像系統特性知識，例如解析度和視野，以及影像感測器特性，包括像素陣列尺寸和像素大小
- 場景的照明條件
- 影像處理技術，例如邊緣偵測和影像分割
- 物件或特徵偵測方法
對於整個系統而言，其他考量包括整體尺寸和成本。
設計一個光學系統至關重要，該系統應盡可能擷取與任務相關的資訊，同時要了解影像處理方法如何修改或改善系統性能。設計參數可能包括結構光照明、光源的同調性、反射率、吸收、散射、光譜響應、相位對比、偏振特性、輻射度量等等。
為協助開發機器視覺系統，Keysight 提供用於照明設計的 LightTools、用於光學系統設計的 CODE V，以及作為平台的 ImSym，該平台提供包含鏡頭系統、偵測器特性和影像訊號處理方法在內的端對端系統模型。
參考資料
[1]《機器視覺：自動視覺檢測：理論、實踐與應用》，Beyerer、Puente Leon、Frese，Springer Verlag，2016。
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