組み込みカメラの選択には、アプリケーションの概要、センサー/カメラ モジュールの選択、適切なレンズ アセンブリ、適切なインターフェイス、最適なホスト プラットフォームの選択など、複数のステップが含まれます。
その中でも、適切なレンズの選択は、画質に大きな影響を与えるため、最も重要なステップの 1 つです。 適切なレンズは、適切な視野を実現すると同時に、必要な詳細を確実に捉えるのに役立ちます。
この記事では、組み込みカメラ用のレンズを選択する際に考慮すべき要素と、それらが製品全体のパフォーマンスにどのような影響を与えるかについて詳しく見ていきましょう。
レンズの種類は?
カメラ レンズを使用して光ビームをセンサー アレイに集束させ、画像に変換するために使用されます。 主なレンズの種類は次のとおりです。
- 広角レンズ: 焦点距離が35mm以下のレンズで、近くのものを大きく、適度な距離のものを小さく写すことができます。
- 通常のレンズ: このタイプのレンズは、焦点距離が約 50 mm またはフィルム フォーマットの対角線に相当するレンズです。通常のレンズを通して見た風景や物体は、人間の目で見るのと同じ遠近法を持っているように見えます。
- 望遠レンズ: 望遠レンズの焦点距離は 70 mm 以上です。 このレンズの焦点により、遠くのオブジェクトが正確なディテールで表示されます。
これらの一般的なレンズ タイプの他に、IR カット レンズ、焦点距離変化の広いレンズ、広角および狭角レンズなどの特殊なレンズもあります。
組み込みカメラ レンズを選択する際に考慮すべき主な要因
すでに説明したように、イメージ センサーは、レンズやその他の光学系を介して集束された入射光を受け取ります。従って、様々なレンズ パラメータをカメラ アプリケーションの観点から検討する必要があり、それに応じて選択する必要があります。
焦点距離
焦点距離はレンズの特徴です。レンズが無限遠に焦点を合わせたときに、レンズと光線が収束する点との間の距離です。焦点距離は、レンズの曲率とその素材によって異なります。以下に示すように、焦点距離が短い場合はレンズをセンサーに近づける必要があり、焦点距離が長い場合はレンズをセンサーから遠ざける必要があります。
バーコード スキャン、農業検査、地理情報システム、監視デバイスなどの組み込みカメラ アプリケーションでは、液体レンズのようなオートフォーカス レンズで実現できる、焦点距離をさらに変化させる機能が必要です。これらのレンズは、高速で幅広い焦点距離にわたって動作するように設計されており、優れた画像安定化を提供します。例えば、監視カメラの用途では、焦点距離が 2.8mm から 12mm の範囲のレンズが適しています。
視野 (FOV)
イメージ サークルに依存する視野 (FOV) は、レンズを選択するための最も重要なパラメーターの 1 つです。レンズのイメージャー サイズは、レンズが選択されているセンサーのサイズ以上である必要があります。しかし、イメージャーサイズが大きすぎると、レンズを使用することはできますが、実際の視野は失われます(ROI または関心領域の一部を形成しない、より広い視野をカバーすることになります)。
以下の表は、イメージ サークルの値に対応する FOV の値を示しています。
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視野 |
イメージサークル値 |
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89° |
3.5 mm |
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125° |
6.2 mm |
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135° |
7.1 mm |
上記の FOV は、イメージ センサーに対して対角線上にあるものです。また、場合によっては、以下に示すように、水平方向と垂直方向の FOV 値で表すことも可能です。これらの FOV 値は、イメージ センサーのアスペクト比によって異なる場合があります。
後焦点距離 (BFL) は、レンズの最後の光学面の頂点から後焦点までの距離です。視野角 (AFOV) は、水平方向で捕捉された光とエッジで捕捉された光の間の角度です。
一部の組み込みカメラ アプリケーションでは、広い表示領域をカバーするために十分な広さの FOV が必要です。例えば、より広い FOV とより大きな被写界深度 (DOF) を特徴とする魚眼レンズは、監視用途に適している場合があります。ズーム/望遠アプリケーションの場合、通常/狭い FOV レンズがより適しています。しかし、近年、複数のレンズメーカーが、このような広い視野と狭い視野を1つのレンズでカバーするようになりつつあります。
アプリケーションに必要な適切な視野を見つけるには、FOV Calculator をチェックしてください。
絞り
レンズの絞りは、f値で示されます。レンズの焦点距離と絞りの直径の比率を指し、レンズを通過した光の量を表します。下の図に示すように、絞りを小さくする(f値を上げる)と、被写界深度は大きくなります。
絞りの選択は、デバイスが動作する照明条件に適している必要があります。例えば、低照度アプリケーションでは、できるだけ多くの光をセンサーに到達させるために、より広い口径のレンズが推奨されます。
主光線角度 (CRA)
CRA は、レンズを選択する際に考慮すべきもう 1 つの重要なパラメーターです。レンズのケラレや色の劣化をなくすには、レンズの CRA 値がセンサーのマイクロレンズの CRA 値よりも小さくなければなりません。
センサー メーカーは、さまざまなレンズ サイズと焦点距離に合わせて、センサーにさまざまな CRA オプションを提供する傾向があります。例えば、焦点距離が非常に短い M8 レンズは、画像の焦点を合わせる BFL (背面焦点距離) が非常に限られているため、CRA を高くする必要があります。一方、焦点距離が長い M12 レンズは、センサーの CRA が低い角度を受け入れるように設計されているため、CRA が低くなります。
解像力
解像度は、レンズの解像能力です。これは、レンズが像面に焦点を合わせることができる物体面の詳細を表します。自動ナンバー プレート認識 (ALPR) などの交通監視アプリケーションなどで高解像度の USB カメラを使用している場合は、レンズが必要な最大解像度を満たしていることを確認する必要があります。通常、多くの組み込みカメラには、高品質の 100° 広角 (対角) M12 レンズが組み込まれています。
解像度は通常、高周波の暗い線と明るい線のペアで表され、以下に示すように、1ミリメートルあたりの線のペア (lpmm) で測定されます。
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図 4: 焦点を合わせたオブジェクトの高頻度の暗線と明線のペア
レンズの解像力を計算するプロセスの詳細については、記事「レンズの解像力を計算する方法」を参照してください。
歪み
歪みは、レンズの中心から端までの倍率の変化です。歪みには大きく分けてバレル歪みとピンクッション歪みの2種類があります。
バレル歪み (負の歪み) では、FOV 内のポイントが中心に近すぎます。一方、ピンクッション歪み (正の歪み) では、ポイントが中心から離れすぎています。
両方の現象を以下に示します。
これらの歪みは、広角レンズで撮影した場合に顕著に現れます。しかし、補償光学素子を使用することで、両方の歪みを減らすことができます。
2 つの歪みに加えて、色にじみや色収差も見られます。レンズの屈折率が光の波長によってわずかに変化する場合に発生します。高品質なレンズではあまり問題にならない傾向です。2 つの波長の光を同じ面に集光できるアクロマティック レンズは、色収差の影響を低減するためにビジョン アプリケーションで使用されます。
以下の画像は、色収差の影響とその解消を示しています。
IR光のみを取り込んで処理する必要があるアプリケーションでは、IR 波長に応じて IR バンドパス レンズを使用できます。また、レンズの色補正を実現するために、ほとんどの OEM カメラには IR カット フィルターが組み込まれており、不要な IR 光を反射して可視光のみを通過させます。
焦点範囲
レンズの焦点範囲は、物体面での最小および最大焦点位置を表します。レンズの作動距離は、複数の平面が関係するアプリケーションでは重要です。レンズは、センサーとレンズの間の相対運動なしに動作範囲全体をカバーするか、アプリケーションに基づいて焦点面を変更するために移動する必要があります。レンズからセンサーまでの距離は、動作範囲に基づいて設計する必要があります。
e-con システムがレンズ選択プロセスにどのように役立つか
e-con Systems は、組み込みビジョン アプリケーションの主要な設計者およびサプライヤーとして、お客様独自のアプリケーション要件を満たす適切なレンズの選択を支援します。また、レンズの固定とマウントのカスタマイズで製品開発者をサポートし、レンズのケラレや色の歪みなどの問題を解消するお手伝いをします。その他、ISP の調整、ファームウェアの変更、エンクロージャの設計、キャリア ボードの設計など、カメラ モジュールのカスタマイズ サービスの提供でも実績があります。
カメラ セレクターにアクセスして、アプリケーションに適したカメラを見つけ、カメラ統合の旅を始めましょう。
適切なレンズの選択、または一般的にカメラを製品に統合するためのサポートをお探しの場合は、camerasolutions@e-consystems.com までご連絡ください。
Prabu Kumarは、e-con Systemsの最高技術責任者兼カメラ製品責任者であり、組み込みビジョン分野で15年以上の豊富な経験があります。彼は、USBカメラ、組み込みビジョンカメラ、ビジョンアルゴリズム、FPGAに関する深い知識をも有しています。医療、工業、農業、小売、生体認証などのさまざまなドメインにまたがる50以上のカメラソリューションを構築してきました。また、デバイスドライバー開発とBSP開発の専門家でもあります。現在は、新時代のAIベースのアプリケーションを強化するスマートカメラソリューションの構築に全力を注いでいます。