第二章：光学成像系统——光源类型、镜头选型与相机分类

大家好，我是老张。做AOI这行十几年了，今天咱们聊聊光学成像系统。说白了，AOI的眼睛就是这套系统——光源、镜头、相机。眼睛不好使，算法再牛也白搭。

我见过太多项目，调试几个月搞不定，最后发现是光源没选对。嗯，咱们今天就把这块掰开揉碎了讲。

2.1 光源类型——选对了，问题解决一半

光源是AOI系统的灵魂。我个人习惯，拿到一个检测项目，先不急着调算法，而是花半天时间试光源。为什么？因为光源选对了，缺陷特征自然就凸显出来了。

环形光

环形光是最常用的。它围绕镜头一圈，从各个角度打光。我做过一个PCB焊点检测项目，用环形光45度角照射，焊点的立体感一下就出来了。虚焊、少锡一目了然。

同轴光

同轴光是通过半透半反镜，让光线沿着镜头光轴方向垂直照射。说白了，就是光从镜头里打出去，再反射回来。这种光对反光表面特别有效。

我记得有一次检测手机玻璃盖板上的微小划痕。用环形光怎么都看不清楚，换成同轴光后，划痕像发光的线条一样清晰。嗯，这里要注意：同轴光对表面平整度要求高，如果被测物有弧度，效果会打折扣。

背光

背光就是把光源放在被测物后面，从背面打光。这种光只适合检测轮廓、外形、通孔等。

我曾经做过一个连接器针脚检测项目。针脚密密麻麻，正面打光根本看不清哪个弯了。换成背光后，针脚的轮廓像剪影一样清晰，歪斜的针脚一眼就能看出来。

2.2 镜头选型——焦距、光圈、景深

镜头选型，说白了就是三个参数：焦距、光圈、景深。你想想看，这三个参数是相互制约的。

焦距

焦距决定视野大小。焦距越短，视野越大，但物体在图像中越小。焦距越长，视野越小，但物体放大倍数越大。

我一般这样估算：如果检测区域是50mm×50mm，用25mm焦距的镜头，工作距离大概在200mm左右。具体公式是：

视野宽度 = 传感器宽度 × (工作距离 / 焦距)
举例：传感器宽度6.4mm，工作距离200mm，焦距25mm
视野宽度 = 6.4 × (200 / 25) = 51.2mm

光圈

光圈控制进光量。光圈越大（F值越小），进光越多，但景深变浅。光圈越小（F值越大），进光越少，但景深变深。

我个人习惯，在AOI中一般用F8到F11。为什么？因为AOI需要一定的景深来容忍PCB板的翘曲。我见过有人用F2.8的大光圈，结果板子稍微翘一点就虚焦了。

景深

景深就是清晰成像的深度范围。AOI中景深很重要，因为被测物不可能绝对平整。

2.3 相机分类——CCD vs CMOS

这个话题，十年前大家还在争论CCD比CMOS好。但现在，CMOS已经全面逆袭了。为什么？

CCD（电荷耦合器件）

CCD的优点是灵敏度高、噪声低、动态范围大。但缺点是帧率低、功耗大、成本高。我记得早期做AOI，用的都是CCD相机，一个500万像素的CCD要上万块。

CMOS（互补金属氧化物半导体）

CMOS的优点是帧率高、功耗低、集成度高。现在的CMOS传感器，噪声控制已经做得非常好了。我最近用的一个1200万像素CMOS相机，帧率能到60fps，价格才3000多。

2.4 分辨率与视野——匹配才是王道

分辨率不是越高越好。你想想看，5000万像素的相机，如果视野是100mm×100mm，每个像素对应的实际尺寸是0.02mm。但你的镜头能不能分辨0.02mm的细节？镜头分辨率跟不上，像素再高也是浪费。

我一般这样算：

像素精度 = 视野宽度 / 水平像素数
举例：视野50mm，相机500万像素（2592×1944）
像素精度 = 50 / 2592 ≈ 0.019mm/pixel

实际能检测的最小缺陷，一般是3-5个像素
所以最小可检测缺陷 ≈ 0.019 × 3 = 0.057mm

嗯，这里要注意：像素精度不等于检测精度。因为还有镜头畸变、照明不均匀、算法误差等因素。我一般会留50%的余量。

2.5 实战总结——我的选型流程

最后，分享一下我个人的选型流程：

1. 先定视野：根据被测物尺寸，确定需要多大的视野。一般留10-20%的余量。
2. 再定分辨率：根据最小缺陷尺寸，计算需要的像素精度。然后反推相机分辨率。
3. 选光源：根据被测物表面特性（反光、透明、粗糙等），选择光源类型和角度。
4. 定镜头：根据视野、工作距离、景深要求，计算焦距和光圈。
5. 最后选相机：根据速度要求，确定用CCD还是CMOS，以及具体型号。

这个流程我用了十几年，基本没出过大问题。当然，实际项目中总会有意外情况，比如空间限制、成本限制等。但有了这个框架，至少不会犯方向性错误。

好了，光学成像系统就聊到这儿。下一章咱们讲图像采集与预处理，到时候我会分享一些信号处理的实战技巧。