色差分析的案例
Zemax案例 | ZEMAX 賦能高分辨率投影物鏡設計
圖7 優化之后的點列圖
圖8 優化之后的MTF
圖9 優化之后的場曲/畸變
4）色差分析與微透鏡陣列設計
考慮到激光器輸出存在微小線寬，團隊在ZEMAX中進行色差分析：設置線寬1nm，以405nm為中心波長，添加404.5nm和405.5nm參考光。分析結果顯示，全視場波像差均在0.25λ以內（圖10），MTF雖有下降但仍≥40%（圖11），系統對微小色差具備良好容忍度。
圖10 考慮色差的波相差
圖11 考慮色差的MTF
為解決高斯光束光照不均勻問題，團隊在ZEMAX非序列模式下設計微透鏡陣列勻光系統：選用高斯光源，設置光軸為z軸，微透鏡陣列采用20×20排列，搭配OKP-1材質聚焦透鏡，通過探測器監測確定像面位置（圖12）。該系統能將高斯分布的激光轉化為均勻分布的光束，非相干輻照度集中于0.51~0.90區間（圖13），有效消除光照不均勻影響。
圖12 勻光系統結構
圖13 勻光之后的非相干輻照度分布
5）公差分析與量產可行性驗證
為確保設計方案具備實際生產可行性，通過ZEMAX進行全面公差分析：設置透鏡曲率半徑誤差±0.01mm，元件偏心傾斜±0.01°，選用幾何MTF平均曲線為評價標準，將誤差放大10倍以兼顧分析精度與可讀性。
采用蒙特卡洛算法進行仿真驗證，生成滿足公差要求的隨機鏡頭數據并按正態分布評估。結果顯示，前10項誤差主要來自非標準面加工偏心，實際誤差僅為仿真值的1/10，90%的成品MTF>0.7692，完全滿足工業加工精度要求，證明該設計方案具備量產潛力。
展開 機器視覺技術在工業智能化生產中的應用
5 機器視覺中的關鍵技術
通俗來說，機器視覺的作用是代替了人眼來做測量和判斷，機器視覺系統利用照相機和照明設備獲取圖像信息，然后傳送給圖像處理系統，圖像處理系統將圖片進行顏色、亮度處理，然后將圖像信息轉換成數字信號，最后通過計算機進行處理、分析。機器視覺中的兩大關鍵技術：圖像采集和圖像分析與處理。
（1）圖像采集
圖像的獲取是機器視覺技術中至關重要的一步，他是后續圖像處理的保障。利用攝像頭進行圖像捕捉，攝像頭的選擇因功能而異；有時，圖像的質量優劣還與光線強度有關，因此，會添加照明功能輔助圖像采集。
圖像采集工作涉及到圖像傳感器的使用，一般靈敏度高、像素大、動態范圍大、功耗低的圖像傳感器較受人們歡迎。目前市場上普遍使用的傳感器是CCD，其靈敏度高、讀取噪聲低，因此在圖像傳感器占據一定的市場。日常生活中常見的圖像采集有數碼相機、手機、各式各樣的攝像頭、多媒體等，圖像采集的速度、質量直接影響到后面圖像的處理以及機器的控制。
（2）圖像分析與處理
圖像分析一般利用數學模型對圖像的色彩、透明度、色差進行分析，進而提取出有用的圖像信息。主要包括圖像信息識別與讀取、圖像的存儲、圖像數據變換、圖像分割、模型匹配以及解釋。
對于分析好的圖像信息，下一步就需要進行處理。一般的圖像處理方法是數字處理，主要技術和方法包括去噪、增強、復原、提取特征等。圖像處理所需的硬件有數字圖像采集器以及圖像處理計算機，主要的圖像處理操作，還是要通過圖像處理軟件來完成。涉及的算法有傅里葉變換、正余弦變換、沃爾什變換，微分計算、濾波處理等。
圖像是機器獲取和信息交流的主要來源。
展開 SYNOPSYS 光學設計軟件課程三十四：90度目鏡
這是大約1/2波長的橫向色差。為了分析這一點，我們給鏡頭設置了10個波長，根據天文物體和人眼的光譜進行加權。首先，我們刪除曲率求解，因此半徑不會隨光譜改變。
CHG
NOP
END
MSW
當光譜向導打開時，我們選擇天文學資源例如太陽，月亮，行星。然后我們單擊視覺，并選擇視覺，明視覺。 單擊10個波長的選項，然后單擊“獲取光譜”。
這是光源和探測器組合的光譜。單擊精細設置，將光譜向右移動一點。然后對鏡頭單擊應用于鏡頭并關閉對話框。
關閉向導并打開MPF對話框。這將顯示衍射點在視場上的擴散。選擇外觀顯示，通過4放大，然后執行。
我們可以通過打開對話框MGS，選擇繪制條紋 X設置為3，然后點擊OK來顯示圖形系統總結
衍射限制了大部分視場的清晰度。我們必須判斷目標值。這里顯示的彌散斑與你眼睛能查看的清晰度相當。
這個鏡頭是DSEARCH列表上的頭一個鏡頭，但是我們有時會嘗試其他初始結構的鏡頭。請檢查它們——并注意，由于我們在本課中使用了模擬退火特性，每次返回的結果都會有所不同。所以多運行DSEARCH幾次，每次都要優化和檢查結果。并嘗試使用RSTART的值。
如果我們對這個目鏡的結果滿意的話，下一步就是把它優化成可加工的鏡頭。閱讀有關IRG和ARGLASS的內容，您將了解更多。
展開 汽車顏色安全性能測試(圖)
色差及灰度差分析
從顏色理論的客觀角度，選取灰度差與色差兩個指標來衡量車輛顏色與外界環境顏色的反差程度，車輛顏色與外界環境顏色反差大的車輛則更容易被人眼辨識，所以具有比較高的顏色安全性。當兩種顏色的色差低于人眼的色差閾值時，人眼便無法區分。因此可以用色差來定量的描述物體顏色與外界環境顏色的反差。對于黑白圖像沒有顏色的概念，所以人們引入灰度等級的概念。灰度等級是對于黑白圖像，由黑色到白色之間的亮度層次，目前對該亮度信息都采用8bit 量化，即用“0～255”這256 個數來描述“白～黑”不同的亮度層次。在本次試驗中，由于在清晨以及傍晚時段光線不充足，從而測試車輛的具體顏色不容易被辨識，所以用車輛與周圍環境的灰度差來描述車輛在外界環境中是否容易被人眼所識別是一種合理的方法。
測試過程中不同時刻五種顏色被測車輛的色差變化
測試過程中不同時刻五種顏色被測車輛的灰度差變化
3. CAA事故數據分析
大陸汽車俱樂部(CAA)還根據全年的事故統計以及黎明、黃昏這兩個時段的事故統計對顏色安全性進行比較，因為這兩個時段道路上機動車的視認性低，尤其是在司機不開前燈的情況下。統計結果發現，淺色系的汽車視認性佳，交通事故率低，行車安全性較高。然而黑色汽車的研究結果卻令人擔憂，不僅視認性低，事故發生率也較高。
CAA統計數據得出的不同顏色車輛的事故率
根據CAA 2004年7月到2005年6月的統計數據，針對5158起交通事故，得到各顏色車輛事故率及排名。從左向右事故率逐漸降低，顏色安全性逐漸升高。
·測試結論: 主觀評價得出的結論：視認性白色好于銀灰色，好于藍色，好于綠色，好于黑色。
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