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如何正确选用合适的热像仪镜头?

来源:中国工控网  
2022/12/8 13:32:41
更系统的镜头分辨率衡量参数是调制传递函数 (MTF)。

本文关键字: 热像仪

对于红外热像仪而言,镜头是一个重要的部件,它会直接影响热像图质量和测温精准度。镜头接口种类繁多,例如 C 接口、CS 接口和 S 接口等,这些接口究竟有什么区别呢?如何选择与热像仪镜头接口兼容的镜头呢?


C 和 CS 接口热像仪的后法兰距离

C 和 CS 接口镜头都是大多数工业 CCD 热像仪和镜头所采用的螺纹镜头接口。C 和 CS 接口设备之间的差别是镜头法兰(外壳上与热像仪对接的部分)与镜头焦平面(CCD 传感器必须定位于此)之间的距离。这叫做后法兰距离。


典型 C 或 CS 接口镜头的示意图

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C 接口镜头的后法兰距离规格为 17.53 mm,CS 接口镜头为 12.53 mm。但是,在 FLIR 热像仪上,由于 1 mm 的红外截止 (IRC) 滤光片和 0.5 mm 的传感器封窗的存在,实际的距离要加一个补偿量。这两个玻璃片位于镜头和传感器图像平面之间。FLIR 在彩色热像仪上安装了这种 IRC 滤光片;在单色热像仪中,IRC 被透明的玻璃窗取代。传感器封窗由传感器制造商安装。考虑到这些玻璃部件的折射,后法兰距离要在标称值基础上加一个补偿量。


如果使用 CS 接口的热像仪和 C 接口的镜头,可以加一个 5mm 垫片,以实现正确的对焦。但如果使用 C 接口的热像仪和 CS 接口的镜头,则无法实现正确对焦。


与 M12 显微镜头的兼容性


M12(有时称为 S 接口)光学器件常用来替代 C 接口或 CS 接口光学器件,因为它们的尺寸较小、c 金属较低、镜头和 CS 转 M12 适配器,以及一些预装 M12 镜头接口的热像仪。


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FLIR 的铸造金属 M12 镜头底座由锌合金制成,可安装更大格式的传感器,如 Sony ICX445 CCD 和 Sony IMX035 CMOS。其他功能包括用于调整光背焦距的固定螺丝、用于使镜头底座与热像仪电路板精确对齐的定位销,以及 IRC 滤光片。


FLIR 还提供 CS 转 M12 镜头适配器,用于将 M12 镜头连接到配备 CS 接口镜头底座的热像仪。


特定的广角(短焦距)M12 镜头可能存在一些兼容问题。兼容问题主要是由于光背焦距的差异所致,如下所述。


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镜头焦距

选择镜头时的另一个重要考虑因素是焦距。焦距大约等于传感器对角线尺寸的镜头可以再现对人眼而言正常的观察视角。焦距比正常值短的镜头(又称“广角镜头”)可以捕捉更大的视野。焦距比正常值长的镜头,(即“长焦镜头”)捕捉的视野较小。因此,在考虑焦距时,必须考虑传感器尺寸、要捕捉的视野,镜头与拍摄对象之间的大致距离,又称“工作距离”。


焦点是光轴上所有与光学轴平行的入射光线相交的位置。当景物上的同一点发出的光线经折射后,交汇于图像平面上的同一点时,就实现了对焦。此概念如下图所示。请注意,对于对称透镜,焦点 F 和 F’ 与透镜等距。穿过 F 的光线经折射后,沿着与光轴平行的方向到达图像平面。


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焦距、工作距离与图像距离的关系如高斯透镜公式所示:


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在许多成像应用场景中,工作距离远远大于图像距离。在这种情况下,上述公式可以近似为:


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可以看到,图像距离大致等于焦距。针对这种情况的简化版光线示意图如下所示,图中只画出了从传感器边缘发出的主要光线。这些光线穿过透镜中心,且方向不改变。


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在这种情况下,焦距的近似值如以下公式所示:


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对于微距摄影等近距离应用场景,由于工作距离并不显著大于焦距,图像距离不能近似为焦距。上述等式(工作距离较近和较远均适用)的更准确形式如下式:


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许多镜头供应商在其网站上提供镜片选择计算器,该计算器根据焦距公式的近似形式生成推荐焦距。由于计算很简单,因此如果有疑问,可在已知传感器尺寸的情况下手动完成。传感器尺寸通常以几分之几英寸的单位给出,出于历史原因,无法直接得出传感器有效成像区域的实际尺寸。下表列出了几种标准传感器尺寸的宽度、高度和对角线长度。


例如,假设某个应用场景采用 1/2” 传感器、100 mm 的工作距离和 50 mm 水平视野。从表格中看,1/2” 传感器宽 6.4 mm,高 4.8 mm,对角线长度 8 mm。为了达到指定的水平视野,我们采用下式:


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或者采用精确公式:


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用精确公式计算的焦距为 11.3 mm,用近似公式计算的焦距为 12.8 mm。此偏差随工作距离与焦距相对比例的减小而增加。


在选择最符合要求的焦距后,可能需要调整工作距离,以达到所需的视野。此外,请记住,焦距较短的镜头通常会呈现明显的畸变。实际的畸变程度取决于所使用的具体镜头,并且可能对实际视野有较大影响。上述公式忽略了畸变。如果镜头畸变程度较大(例如 > 10%),则上述公式的准确性不足以预测焦距,只能用作起点。应查阅镜头数据表。通常,广角和鱼眼镜头会为针对其所支持的每一种传感器格式规定视场角。此视场角应用于计算给定视场的工作距离(以距离单位表示)。


传感器尺寸

在购买镜头时,应确保镜头与热像仪所使用的图像传感器的光学尺寸(如 1/3"、2/3" 等)兼容。镜头投射的图像必须能够覆盖整个传感器。用于较大传感器(如 2/3”)的镜头通常可也可用于较小的传感器(如 1/3"),但可能会损失分辨率(见下文)。

用于较小传感器(如 1/3”)的镜头不能用于较大的传感器(如 1/2”),因为这样镜头很可能无法投射足够大的图像来覆盖整个传感器,从而会导致晕影。在这种情况下,图像的四角可能看起来模糊、发暗甚至完全变黑。


下表显示了不同尺寸传感器的有效区域的近似宽度 (W)、高度 (H) 和对角线长度 (D),以及与将某些镜头用于较小传感器相关的裁剪系数。例如,假设我们为一个 1/3” 的传感器配备了 6 mm 的镜头,并且想知道哪种镜头用于 1/4” 的传感器时具有相同的视野。1/3” 传感器和 1/4” 传感器相比的裁切系数为 1.33。因此,应该选择 6 mm / 1.33 = 4.5 mm 的焦距。


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传感器空间分辨率和百万像素级镜头

选择镜头时的另一个重要因素是传感器总面积所对应的像素数量。此衡量参数通常与像素(像素单元)的尺寸成反比,像素数目越高,单个像素越小,距离越近。而传感器上的像素间距越小,记录(采样)微小细节的能力就越强。这种能力被称为空间频率或空间分辨率。高密度传感器需要用高质量光学组件制成的百万像素 (MP) 级镜头,其光学组件可以以和传感器分辨率相同或更高的分辨率投射图像。


下表显示了 FLIR 热像仪中使用的传感器样例,以及是否应该使用百万像素级镜头。建议对百万像素级传感器采用百万像素级镜头。对于数百万像素的传感器,镜头的百万像素等级应达到或超过传感器的百万像素数。百万像素级传感器如果使用常规镜头,可能会导致图像模糊,因为镜头可能无法为传感器提供足够高的分辨率。虽然百万像素级镜头可以用于非百万像素级传感器,但从性价比角度,这样做不可行。


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镜头格式最好也和传感器格式相匹配,以获得最佳性能。例如,100 万像素,2/3” 格式的镜头如果用在 100 万像素,1/3” 传感器上,可能无法发挥出最佳性能,因为传感器只能捕捉镜头产生的全部细节中的一部分。100 万像素,1/3” 镜头由于传感器面积较小,可提供比 100 万像素,2/3” 更高的分辨率,以便捕捉相同程度的 100 万像素图像内容。


传感器空间分辨率以每毫米的线对(lpm 或 lp/mm)数来衡量,表示传感器可以分辨的重复黑/白条对的最小尺寸。一个 1/3",130 万像素的传感器,如 Sony ICX445,其像素大小仅为 3.75 微米,分辨率约为 133 lpm(1/3.75 µm × 1/2 × 1000 µm/mm)。百万像素级镜头可以投射细节更丰富的图像,以利用更高像素密度的小格式百万像素级传感器,如 Sony ICX445(1/3",130 万像素)或 Sony ICX655 (2/3",500 万像素)。


镜头的分辨率通常以不同间距 (lpm) 的黑白条成像集来衡量。刚好可以分辨的最小间距(在传感器上)被视为镜头的分辨率。然后,将该分辨率乘以 2(将线对数转换为线数),再乘以传感器尺寸,即可得到镜头的百万像素等级。这一指标也存在一些缺陷。

首先,镜头的分辨率在整个视野内是变化的(通常在图像中心附近最高),因此分辨率的测量位置处的细节对百万像素等级影响较大。第二个缺陷是,对“刚好可以分辨”的理解可能因测试者的不同而各异。此外,两个镜头的分辨率可能只有 133 lpm,因此有着相同的百万像素等级,但这并不能保证它们在 60 lpm 等分辨率下提供相同的对比度。因此,百万像素等级并不说明一切。


更系统的镜头分辨率衡量参数是调制传递函数 (MTF)。MTF 可衡量在给定空间频率(单位:循环/mm(cy/mm,有时也称为 lp/mm 或 lpm))下,在黑色和白色之间平滑循环的正弦模式*图像的幅度(对比度)。此模式的空间频率越高,图像模糊成均匀灰色的可能性就越大。因此,此衡量参数的标称“分辨率”是对比度下降到低频率对比度的一定百分比的频率,类似于电路的带宽。


此参数通常表示为 MTF50(低频率对比度的 50%)或 MTF30(低频率对比度的 30%)。有时也采用 MTF10,与从柱状图(见上文)中获得的“刚好可以分辨”的分辨率大致相等。MTF10 应慎用,因为难以可靠测量。另一个指标是测量特定频率的有限集的对比度,通常以图像中的径向位置的函数呈现。虽然与简单的百万像素等级相比,MTF 数据可以提供更详细的镜头质量信息,但解读起来更复杂,并且数据并不一定可用。


* MTF 的测量也可通过点扩散和斜边分析等其他方法来进行。


责编:畅享精灵
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