栏目导语
#机器视觉#系列第五期与大家见面啦！机器视觉被誉为智能制造皇冠上的明珠。凌云光深耕机器视觉行业二十余载，拥有丰富的技术积累及应用实践经验，深度参与编写了《机器视觉发展白皮书》2021版。本栏目将以白皮书为蓝本，为您讲述机器视觉发展变迁、机遇挑战、市场前景、行业应用。快来跟随一起探索机器视觉的星辰大海吧！
本期主要内容：机器视觉核心技术之镜头。
在一代又一代的工业革命浪潮推动下，机器视觉发展被催生，作为机器视觉中重要器件镜头的发展已经跨越了整整两个世纪，是国产还是进口？如今镜头的发展是怎样的？今天请跟随凌小云的步伐，一起回溯镜头发展史。
先解决个小问题：光路镜头为什么重要?
类比人眼成像原理，机器视觉系统中，镜头的主要作用是利用光学原理将需要拍照的景物聚焦到CCD成像面上。机器视觉的镜头一般由若干个具有一定厚度的透镜组成。但是在大多数情况下，可以将整个镜头等效为一片薄透镜来进行参数计算，来作为选型镜头的依据。镜头是机器视觉光学成像系统中必不可少的组成部分。
视觉镜头包含许多性能参数，如焦距、光圈、分辨率、景深、畸变、靶面等，这些参数直接影响成像质量（对比度、清晰度等）的优劣，近而影响算法的实现和效果，最 终影响到机器视觉系统的整体性能。合理选择光学镜头是机器视觉系统设计的一个重要环节。
光学镜头发展，国产化替代崛起
从开山鼻祖新月型相机镜头问世至今，光学镜头已经走过了二百多年的发展史。在世界范围内，发达工业国家的光学镜头制造工艺较为领先，尤其是德国和日本在镜头的研究与制造方面拥有悠久的历史与传统，造就了莱卡（Leica）和卡尔蔡司（CarlZeiss）等光学巨头，其中卡尔蔡司镜头至今仍为世界镜头制造技术的典型代表。日本光学镜头产业自二战后飞速发展，凭借更高性能价格比，在全 球镜头行业市场逐渐占据优势，其主要生产企业有佳能（Canon）、尼康（Nikon）、富士（Fuji）、奥林巴斯（Olympus）等。
机器视觉从上世纪80年代萌芽，这一时期的机器视觉镜头主要来自各种摄影及安防镜头,主要集中在德国和日本。至2002年机器视觉技术迈入发展期，全 球范围内已经出现专业的机器视觉镜头及镜头厂商。日本的CBC和Myutron公司在2003年相继推出了百万像素级镜头；针对线阵相机市场，德国的施奈德公司推出了最 高支持4K线阵芯片的线扫描工业镜头，加速线扫描相机方案的广泛应用。我国民用光学镜头产业起步较晚，2000年后才有部分光学企业涉足民用光学镜头市场。
在安防领域，海康威视、大华股份等国内安防龙头企业与博世、安讯士等世界知名安防企业展开充分竞争，国产化替代正在加速。在高分辨率定焦、星光级定焦、大倍率变焦、超高清、光学防抖、安防监控一体机镜头等中高端光学镜头方面，以舜宇光学、联合光电、宇瞳光学等为代表的国内企业经过持续研发积累，逐步打破了日本、德国技术垄断，迎来发展良机。2013年~2015年间，国内机器视觉进入高速发展期，出现了以福建浩蓝光电、广州长步道、深圳视清为代表的一批国内镜头厂商，凭借高性价比在中低端市场与国外品牌竞争并逐渐取得优势。
高性能、精细化、智能化成为高端镜头发展趋势
在国产镜头厂商崛起的同时，机器视觉镜头产品本身也向着高性能和精细化分工方向发展。传统的FA镜头性能进一步提升，从分辨率、靶面和光圈镜头三个关键参数上可以知道从二十一世纪初的百万像素镜头，发展到了5百万像素镜头，千万像素镜头也开始出现；镜头的靶面主流视觉面阵镜头普遍可以做到1”，最 大可以做到2”以上；光圈随着工业自动化的提速而增大，动态成像应用中，通光量增加了1倍以上。还根据应用市场的不断细分，在不同的细分应用领域等出现专业功能的镜头，如：远心镜头、短波红外镜头、显微镜头等。
随着工业4.0的推进，机器视觉整体向着智能化方向发展，镜头发展也符合这一趋势。相对于传统的手动调节镜头，最 新一代自动化的镜头可以将调焦、变倍、调光圈等功能进行自动反馈控制，彻底消除人工干预，提升图像质量，成为新一代智能镜头。国内工业镜头市场领域，已经开始涉足高端产品，如深圳东正光学、昆山慕藤光等，其中东正光学的线扫系列镜头已应用在华为、比亚迪、富士康的生产检测当中。以高性价比挤进赛道的国产，在中低端市场上，国内企业已经实现了市场上的绝 对占比。从目前情况看，国内的机器视觉系统的应用还处于一个高速增长阶段，尤其在生产领域有着广泛应用，镜头的市场远未饱和。
把握新的光学技术提升生产工艺，是中国研发自主品牌的机器视觉镜头的必经之路。掌握新兴技术，实现填补国内高端产品空缺。高速调焦技术，毫秒级响应时间实现不同深度位置物体的深度成像；光学精密镀膜技术，提升镜头良率；加工与自动化技术，提升镜头生产效率与加工精度。在未来国产高端镜头的设计及制造上，还有较长的路要走，作为基建狂魔的中国正在从中国制造走向中国品牌，多给国产一点时间，一定可以看到中国品牌树立在全 球树立旗帜。
#机器视觉#专栏将持续为您带来行业对于机器视觉的思考、认知与洞察，更多有料内容，下期我们不见不散！