哈工大自动控制元件及线路大作业.docx
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哈工大自动控制元件及线路大作业
HarbinInstituteofTechnology
自动控制元件大作业
设计题目：
目标随动系统的设计
院系：
航天学院控制科学与工程系
班级：
小组成员：
指导教师：
哈尔滨工业大学
目录
目标随动系统的设计1
1背景1
1．1伺服系统的简单介绍1
1．2视觉伺服的简单介绍1
1．3视觉伺服的发展情况2
1．4视觉伺服的分类2
1．5视觉处理2
2系统总体方案3
2．1系统的结构3
2．2系统工作原理的概述4
3系统各部分的具体论述5
3．1图像部分5
3．2伺服电机部分7
3．2．1伺服控制系统的结构7
3．2．2功率驱动的方法8
3．2．3位移信号的测量方法10
3．2．4速度信号的测量方法10
3．2．5电流的测量方法11
4信号的传递过程与接口12
5具体元件的选择12
5．1摄像头的选择12
5．2DSP的选择16
5．3PWM功率放大器的电路16
5．4电机、减速机、编码器的选择17
5．5霍尔电流传感器的选择22
5．6光耦隔离器的选择23
5．7步进电机驱动器23
6小组分工23
7总结23
8参考文献24
目标随动系统的设计
1背景
1．1伺服系统的简单介绍
伺服系统（servomechanism）又称随动系统，是用来精确地跟随或复现某个过程的反馈控制系统。
伺服系统使物体的位置、方位、状态等输出被控量能够跟随输入目标（或给定值）的任意变化的自动控制系统。
它的主要任务是按控制命令的要求、对功率进行放大、变换与调控等处理，使驱动装置输出的力矩、速度和位置控制非常灵活方便。
在很多情况下，伺服系统专指被控制量（系统的输出量）是机械位移或位移速度、加速度的反馈控制系统，其作用是使输出的机械位移（或转角）准确地跟踪输入的位移（或转角），其结构组成和其他形式的反馈控制系统没有原则上的区别。
1．2视觉伺服的简单介绍
本次课程设计的系统就是一种机器人视觉伺服系统。
对于早期的伺服系统，都是由人来监控，或者是按照一定的模式使执行元件进行固定重复性的工作。
这样的系统灵活性差，不能较好的应对目标的变化，限制了机器的工作范围。
为了使机器具备环境适应能力，需要系统配备各种外部传感器，如力觉、触觉、距离和视觉传感器。
其中视觉传感器是无接触测量，具有信号范围大、信息完整等优点，被认为是被控对象最重要的传感器。
利用视觉传感器得到的图像作为反馈信息，可构造机器的闭环控制，即视觉伺服。
这里的视觉是机器视觉，机器视觉的一般定义为：
自动地获取分析图像，从而得到描述一个景物或控制某种动作的数据。
机器视觉的主要任务可分为：
第一，定位，即能够自动判断物体的位置，并将位置信息通过一定的通讯协议输出；第二，测量，自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量；第三，缺陷检测，这是机器视觉系统用的最多的一种功能，它可以检测产品表面的一些信息。
譬如：
包装正误，有没有包装正确、印刷有无错误、表面有无刮伤或颗粒、破损、有没有油污灰尘、塑料件有没有穿孔、有没有注塑不良等；基本上，产品的品质需要用人眼来判断的，都可以尝试用视觉技术来替代，获得更有的产品性能。
而视觉伺服则是以实现对机器人的控制而进行图像的自动获取与分析，因此是利用机器视觉的原理，从图像反馈信息中快速进行图象处理，并在尽量短的时间内给出控制信息，构成机器人的位置闭环控制。
机器人视觉伺服是机器视觉和机器人控制的有机结合，是一个非线性、强耦合的复杂系统，涉及众多的研究领域，主要有计算机视觉、图象处理、机器人运动学和动力学、控制理论、实时计算等。
随着计算机图象处理技术的飞速发展以及大量的数字图象处理设备性能价格比的提高，视觉伺服吸引了众多研究人员的注意并得到了快速的发展。
1．3视觉伺服的发展情况
七十年代，Shirai和Inoue提出了用视觉反馈提高机器人定位精度的方法，但由于当时条件所限，其实际为“staticlookthenmove”系统。
其工作过程分为两部分：
首先“look”，确定目标位置，计算出目标的坐标，然后“move”，控制机械臂到达目标位置，完成抓取任务。
显然该方法是一种基于图像处理的开环控制，在控制过程中并没有对图像信息进行反馈，其严格意义来讲并不属于我们所说的“视觉伺服”的范畴。
早期的“staticlookthenmove”模型本身并不具有实际意义，但却为机器人视觉伺服的研究奠定了基础。
八十年代末，Hill与Park提出了“视觉伺服”（VisualServo）的概念，该方法采用视觉反馈闭环控制方案，利用图像特征等视觉信息在线控制机械手位姿，实现控制功能。
1994年Hager研究了手眼分离配置下，任意放置的双摄像机组成立体视觉监控机器人抓取物体的手眼协调系统。
1995年Yoshimi实现了眼在手上配置的机器人视觉伺服系统插轴入孔的操作。
近年来，随着图像处理器件和计算机性能的不断提高，机器人视觉技术也取得了长足的进步，视觉伺服获得了迅猛的发展。
目前研究基于图像的运动目标跟踪问题成为主要的发展方向，无标定概念（在未知手眼关系模型的条件下，实现对运动目标的操作）的提出更是为视觉机器人领域提供了广空的发展空间。
1．4视觉伺服的分类
通常按照物理结构分可分为两种：
（1）眼固定（Fixedinworkspace）安装方式该种方式将摄像机固定在机器人空间中某个位置。
这种方式可获得固定的图像分辨率，并可同时获得机械臂和工作环境的图像信息，便于将视觉系统集成到控制中。
但采用这种方法有如下缺点：
在机器人运动过程中，会发生图像特征遮盖现象，观察灵活性差；摄像机无法根据作业要求给出环境的细节描述。
（2）眼在手上（Eyes-in-hand）安装方式该种方式将摄像机安装在机器人末端执行器上，随手爪的运动而运动，具有较大的视觉范围，并且不存在图像特征遮盖问题。
同时，通过调整手爪位姿，可以更好的得到执行器与目标的相对信息，从而提高测量精度。
这种方式的缺点是：
摄像机的运动容易造成图像模糊；目标不在视场内时寻找目标需要用很长时间。
1．5视觉处理
机器人视觉是随着上世纪60年代末计算机与电子技术的快速发展而出现的一种方法。
在视觉伺服系统中，图像的检测与处理直接关系到机器人系统的性能。
目前，大部分的图像处理方法采用物体的几何特征，如点、边、区域面积等。
为了便于快速、准确的抽取图像特征，多数系统采用经过特殊设计、有明显特征的目标。
在图像中信息并非全部有意义，所以从已知图像中提取出所需要的信息成为视觉处理中的主要任务。
现有的图像检测方法根据图像特征可分为基于边缘检测和基于区域检测两类。
边缘检测法比较适合于跟踪目标形状较为规则的场合，而区域检测法适用于低速运动的具有相对平坦表面的不规则物体。
另外，除了采用几何特征外，全局图像描述子的方法目前也被广泛的采用，如傅立叶描述子、矩、光流等。
2系统总体方案
2．1系统的结构
由于这是一个瞄准目标的系统，我们要能控制手枪能够射击到前方目标所能出现的任一位置。
我们小组从火炮上取得了灵感（火炮的结构图如图2-1）。
像火炮这样的结构，只需要控制其炮筒的水平方向的旋转角和垂直方向的俯仰角便可以实现对其前方目标的任意射击。
而我们也可以用控制旋转角和俯仰角的方法来实现任务要求。
只不过我们需要用电机带动一个支杆，而把手枪固定在支杆上。
图2-1火炮结构图
使用的元件：
两台无刷直流电机（带编码器）减速机DSP控制板一台步进电机步进电机驱动器五个USB摄像头（带镜头）PCI1711数据采集卡IR2130与六个MOSFETTLP521高速光耦芯片74HC244总线缓冲器
图2-2装置简图
2．2系统工作原理的概述
视觉元件为USB摄像头，用USB摄像头进行采样照相，并将图像信息经由USB总线传到监控计算机，监控计算机对图像信息进行降噪，边缘检测，提取特征等一系列处理，得到目标图像信息的特征向量，建立实时窗口，同时计算得到相应的输入量通过相应的控制器来驱动相应的电机，以此实现定位。
指标要求系统的带宽为3Hz，考虑到这个要素，我们的采样时间就受到了限制，为了能更好的复现人的移动过程，我们用10倍带宽来作为采样频率，所以我们的采样频率为30Hz，即一秒钟处理30张图像，对计算机而言，接近30ms的采样时间已经不是太大的难事，真正的难点在于相机的选取上。
这要求相机的曝光时间要很短，数据传输速度要很快。
控制量主要有三个，分别是用来驱动旋转角电机，俯仰角电机以及执行机构。
旋转角电机与俯仰角电机分别构成相应的伺服系统。
而执行机构只是能够完成一个简单的动作即可，因此执行机构部分对驱动的要求相对较低。
图2-3系统简易逻辑图
3系统各部分的具体论述
3．1图像部分
该装置的工作地点设置为在室内，并且我们设定的房间墙面是白色的，这就使得一些环境因素造成的干扰可以被忽略，我们可以利用室内的布置来进行目标的定位与跟踪。
上文曾经说过，视觉伺服主要有“眼固定”和“眼在手上”两种方式，但是在此系统中，两种方式均有自己的优点与不足。
“眼固定”方式下，可以通过利用多台摄像头获得较为全面的视野，但是此例中，“眼固定”的方式不利于精确地确定目前枪口的指向，并且为了获得全面的视野，摄像头往往都选择比较小的焦距，也就是说成的像比较小，一个像素包含的位置信息的分辨率也比较低，这样定位的精度也比较小。
“眼在手上”这种工作方式可以通过长焦距的摄像头将视野“拉近”，使得图像中物体位置信息更为精确。
此外，由于眼与手在同一个直线上，当目标出现在视野中心时，枪的指向也指向了物体，这也降低了图像处理的难度。
但是由于视野内物体的位置分辨率变高了，导致所能获得的视野范围变窄。
这样当目标不在视野范围内时，会出现悬空指令，此时便不易寻找目标。
综上，本系统采用二者混合工作的模式。
使用多个摄像头进行定位。
固定安装两个（有关数量的计算在后面摄像头选择章节有计算）全局摄像头实现粗定位，在手枪处安装一个主摄像头控制精度。
即先通过“眼固定”的方式获得大范围的图像，并确定目标大概位置，以绝对式编码器返回的信息大概确定当前枪的指向，这时给出控制信号使电机旋转，当目标出现在主摄像头的视野中时，对主摄像头中的图像进行处理，此时由于主摄像头中的图像视野较窄，单位像素上包含的位置信息较多，分辨率更高。
并且此时我们只需要控制目标的质心与摄像头视野中心的关系即可。
对于枪指向的定位和人的定位，我们的想法是在室内后面的墙上作上标记，如图3-1，主摄像头会根据视野中标记的位置来判断当前的指向，同时采用的绝对式编码器可以反映出现在电机的转角的绝对式位置用这两项信息即可比较精确的确定枪的指向。
对人的位置的确定相对比较复杂，和枪指向的确定不同，因为枪的指向可以以一面静止不动的墙作为参考系，但是人不同，人相对于镜头的垂直距离也在变化，所以在对人的定位时还需要在棚顶安装三个摄像头并对地面作上标记，用以定位垂直距离。
图3-1正面全局摄像头分布位置（主视图）
图3-2棚顶全局摄像头分布位置（俯视图）
本课程设计对图像处理的算法不作详细叙述，只给出程序逻辑框图：
图3-3图像处理程序框图
3．2伺服电机部分
3．2．1伺服控制系统的结构
旋转角电机与俯仰角电机的工作原理基本相同，所以我们只以旋转角电机为例进行系统结构的说明，本文这一部分只包括对系统的控制的主要概述，详细元件与信号的传递将在下文进行叙述。
对于此部分系统，我们采用数字控制技术。
以数字方式实现对电机的控制，和模拟控制系统相比，数字系统主要有以下特点：
（1）控制系统集成度高，硬件电路简单而且统一，可靠性高，可重复性好，对于不同的控制对象和控制要求，只需改变控制算法软件即可。
（2）数字控制器的输入输出通道可以实现控制量的模拟输出、反馈量的输入，具有数据采集速度快、值域范围宽、分辨率高等特点，为实现高性能的控制算法打下了基础。
（3）采用数字高速控制器，可以实现复杂的高性能的各种控制策略和方法，如矢量控制、多变量模糊控制等。
由于软件的灵活性，可以尽可能充分地实现人工智能，更好的适应控制系统的复杂多变。
（4）借助于一些人机界面设备，可以方便对系统的运行状态进行监控、预警、故障诊断等，还可完成与上位机的实时通信借助通信技术可以方便的实现高复杂度的机协作。
常用的数字控制器有PLC可编程逻辑控制器、单片机、DSP控制板等。
PLC适用于工业自动化控制，安全可靠，比较完善，但是PLC的体积较大，并且价钱昂贵，用在这个系统中不太合适。
相比较于单片机，DSP具有独立的存储空间，有着各自独立的程序总线和数据总线，结构复杂，但是具有更强的数据处理能力，而现在已经有很多专用于驱动电机的DSP芯片，包含脉冲处理模块，AD采样模块等等，而价格与单片机相差不多，所以本课程设计采用DSP作为数字控制器的核心。
电机的控制结构采用三闭环伺服控制，控制系统中同时存在位置闭环，速度闭环，电流闭环。
因为此系统对电机的控制精度相对要求较高，要求在给定的位移输入信号下应该得到极小的输出误差，并且还需要有很好的动态性能。
若只用一个闭环对电机进行伺服驱动，会使电机的输出量有着较大的超调，不符合此课程设计的指标要求。
控制系统框图如图3-4所示
图3-4控制框图
3．2．2功率驱动的方法
在此控制系统中，控制信号不能直接驱动电机，因为控制信号的电流和电压通常都比较小，它不能提供电机运转所需要的功率，所以我们需要功率驱动环节。
功率驱动环节需要有独立的电源对其供电，换言之，功率驱动环节就是将具有固定电压的电源变成了由控制信号控制的电压、电流或者其他参数可以由控制信号控制的电源。
在此系统中，我们需要的是直流功率放大器，我们常用的直流功率放大器有线性功率放大器和脉冲调制型功率放大器（PWM）几种。
对于线性功率放大器，它实际上属于模拟电子技术中的直接耦合方式功率放大器。
这种功率放大器最大的优点就是线性度好，失真小，快速性好，频带宽，不产生噪音和电磁干扰信号。
但是这种线性功率放大器的缺点也很明显，那就是这种功率放大器的效率较低，尤其是执行元件所需要的功率较大时，晶体管会有很严重的发热现象，这有可能会损坏晶体管，因此这种线性功率放大器往往不能用在大功率的电路中。
一般地当额定功率小于100W时我们选用线性放大器
脉冲调制型功率放大器属于开关型功率放大器，其输出电压不是连续的信号，而是矩形波脉冲信号。
与线性功率放大器相比，开关式功率放大器的优点是电力电子器件损耗小，效率高，输出功率大，但是脉冲调制型功率放大器会由于开关动作产生强烈的干扰和噪声，，所以脉冲调制型功率放大器的电路中常常加入滤波环节，而这也意味着脉冲调制型功率放大器的高频跟踪特性并不好。
本课程设计所采用的控制系统为数字控制系统，并且所选电机的额定功率为750w，由跟踪目标的要求可以看出，此系统的频带不是很宽。
所以，我们选用脉冲调制型功率放大器。
脉冲调制型功率放大器（PWM）有单极性输出和双极性输出两种工作方式。
单极性PWM驱动是指在一个控制周期内，电机电枢只承受或正或负的电压。
图3-5是常用的H桥式单极性PWM可逆驱动系统的电路图。
图3-5H桥式单极性PWM可逆驱动系统
该系统由四个开关管和四个续流二极管组成。
当
、
接收极性相反的同步脉冲
吋，
保持常闭，
保持常开，此时电机正转，电枢绕组中的电流方向为A到B反
之，当
、
接收极性相反的同步脉冲时，
保持常闭，
保持常开，电机反转，电
枢绕组巾的电流方向B为A到。
双极性PWM驱动是指在一个控制周期内，电机电枢承受正负变化的电压。
图3-6是常用的H桥式双极性PWM可逆驱动系统的电路图。
图3-6H桥式双极性PWM可逆驱动系统
可以看出双极性就是将
的同步脉冲
与
的同步脉冲
与保持一致；将
的同步脉冲
与
的同步脉冲
保持一致。
单极性可逆驱动和双极性可逆驱动均可以实现电机的四象限运行，但是单极性比双极性电流的波动较小，有利于电机换向和热损耗的减小，因此适用于大功率系统。
虽然双极性的脉动电流较大，但是其低速时的高频振荡却有益于克服负载的摩擦性，因此低速平稳性较单极性的好。
双极性驱动由于四个开关管都处于幵关状态，导致功率损耗较大，因此双极性驱动只适用于中小型直流电机。
此系统，电机属于中型电机，但是跟踪的信号属于中低频信号，电机的转速也处于低转速状态，所以我们选用双极型可逆PWM输出方式。
3．2．3位移信号的测量方法
为了实现电机的位移控制，必须有位置检测装置用来确定电机旋转的位移量，常见的位置检测装置有光栅、光电编码器、感应同步器、旋转变压器及测速发电机等。
在这些元件中，光栅用于测量直线位移量，我们主要控制的是电机的角位移，因此光栅这种方式我们不作考虑。
旋转变压器在低频时的信噪比较低，低频测量效果较差，根据目标要求，电机的转速不会太快所以旋转变压器在这里也不理想。
感应同步器与旋转变压器相同，低频测量时效果不理想，并且感应同步器的输出信号更小，还需要相应的放大电路，所以我们也不采用。
测速发电机因为其体积较大，并且还会引入负载效应与其他测量元件相比，使用的已经越来越少。
现在伺服系统的趋势是像数字化系统发展，而对于测量，光电编码器的使用已经越来越广泛。
通过光电编码器输出的正交脉冲可判断电机的正转、反转的位移量，同时由于控制系统以DSP为核心，而DSP芯片还有专门的QEP正交编码模块可以用来采集编码器的输出脉冲。
这样使得系统结构更加简单可靠。
3．2．4速度信号的测量方法
速度的测量也应用测量位移的编码器，
，由编码器可以反应出位移量，而定时器可以反映出时间量，由此两者即可确定一段时间内的平均速度。
当采样时间较短时，这个平均速度就可以很接近电机的瞬时速度，用这种思想就可以通过编码器来进行速度量的测量。
常用的速度测量有三种，即M法、T法、MT法。
M法即是在采样时间一定时测量编码器的脉冲输出数，但是这种方法要求电机的转速不能过低。
T法是测量编码器输出的两个脉冲之间的时间，通常采取在脉冲间填充高频脉冲的方法。
这种方法要求电机的转速不能过高，否则对填充脉冲的要求会很高，使系统较难实现。
而MT法是取两者的综合，即取出N个编码器输出的脉冲，并测量这N个脉冲之间的时间，具体测量方法一般仍采用填充高频脉冲的方法。
这样可以使得测速范围较大。
由于本次课程设计对算法的要求并不严格，在这只简略地叙述，具体实现方法不作详细论证。
3．2．5电流的测量方法
电流的测量一般有两种方法，一是串联采样电阻，将采样电阻的电压信号反馈回去得到电流的值。
这种方法结构简单，速度快，失真度小。
但是对于有功率放大器的输出，这种方法并不是很适用，因为这种方法不能将控制侧与功率侧很好的隔离开，使电路存在一定的风险，可能使得功率侧的电压烧毁控制侧的元件。
另一种方法是霍尔电流传感器法。
霍尔电流传感器法具有无插入损耗、精度高、线性好、频带宽、过载能力强等优点，在现在已经应用的越来越广泛。
同时因为霍尔元件法使用的霍尔元件利用了霍尔效应与电磁感应，并没有使得控制侧元件与功率侧元件实现直接的电联系，因此这种方法对于电路保护也有一定的作用。
下图为一霍尔电流传感器的工作方式。
图3-7霍尔电流传感器工作方式图
4信号的传递过程与接口
图4-1信号接口关系图
USB摄像头的数据信息经由USB总线传输到计算机的内部存储，而计算机与数据采集卡通过PCI总线进行数据传输。
数据采集卡的输出端直接与步进电机驱动器的信号输入端相连，控制步进电机转过一周。
同时数据采集卡与DSP的SCI串口模块相连，实现上位机与工作机之间的信息交换，上位机将输入指令通过SCI串口传输到DSP控制板，而DSP通过串口数据传输将编码器等反馈的信息传送回上位机。
电机的输出量由编码器测量，编码器输出的脉冲信号连接到DSP的QEP正交编码模块，此模块内部可实现四倍频，由此还可实现编码器输出脉冲的四细分。
同时电流值经由霍尔电流传感器测量，以电压信号的形式反馈回DSP的外部模数转换端子。
DSP得到了反馈的位置信息与电流信息，按照预先编程计算出控制量。
控制量输出到功率放大环节。
由于功率放大后具有大电压，大电流，为了防止DSP侧被损坏，现引入光耦隔离环节，以此实现控制侧和功率侧的隔离。
控制信号以脉冲方式输出，而脉冲信号由DSP的事件管理器产生。
5具体元件的选择
5．1摄像头的选择
当前被普遍采用的两种图像传感器是CCD（ChargeCoupledDevice电荷耦合器件）和CMOSComplementaryMetalOxideSemiconductor互补金属氧化物半导体）传感器，两者都是利用感光二极管进行光电转换，将光像转换为电子数据。
CCD和CMOS之间的主要差异是数据传送的方式不同:
CCD传感器中每一行中每一个像素的电荷数据都会依次传送到下一个像素中，由最底端部分输出，再经由传感器边缘的放大器进行放大输出；而在CMOS传感器中，每个像素都会邻接一个放大器及A/D转换电路，用类似内存电路的方式将数据输出。
图5-1ccd与cmos的简图
正是由于数据传送方式的不同，造成了两者之间的本质差别:
1.成本:
价格方面由于CCD图像传感器工艺制程复杂，且集成度等较低。
所以CMOS图像传感器更胜一筹。
2.噪声:
CMOS计算出的噪点要比CCD多，这将会影响到图像品质。
3.响应速度：
CMOS的存取速度快，体积小，焊点和接头较少，可靠性高。
4.成像质量：
CCD成像质量相对CMOS光电传感器有一定优势。
5.驱动电压:
CCD阵列驱动脉冲复杂，不能与大规模集成电路制造工艺技术相兼容，而CMOS经光电转换后直接产生电流或电（电压）信号，只需要单一的工作电源，信号读取相对简单。
考虑到系统指标的要求，系统的带宽为3Hz，对于这个指标要求，我们需要考虑到相机的数据传送速度的影响。
为了能够很好的及时跟踪目标，需要保证相机数据传送的帧数与传送速度。
而跟踪的目标是人，在进行图像处理的时候不容易产生较大的干扰，所以噪声的影响与传送速度相比小得多，综合考虑各方面因素，我们采用CMOS摄像头。
为了方便图像数据的传送，我们不采用模拟接口的CMOS相机，下图给出了一些数字接口的简介：
图5-2各种数字接口对比图
经过以上对比，可以看出，USB3.0接口的摄像头同步速度是最快的，并且对电脑的负载较低，所以我们选择USB3.0接口的相机。
相机与镜头型号的选择：
首先考虑到指标的要求，我们在立题的时候期望定位误差小于5厘米，但是在实际的设计过程中，我们发现，可以将误差进一步缩小在1~3cm。
对于现在的相机，一般来说感光元件的有效像元的距离都在1~2
，（两个像素点间的距离）。
一般来说：
相机镜头的放大倍数≈焦距/物距，因此距离相机镜头的距离越远时定位的精度越低，所以我们取目标定位要求的最远距离8m作为研究标准。
对于有效像元间的距离目前基本上无法做到1
，为留有余量以下，由
得到
，由此可大概确定了相机的镜头焦距至少要大于16mm，我们选用了日本Computar公司的摄像头镜头，以下是镜头参数：
图5-3待选摄像头参数
我们选择固定焦距镜头，焦距为16mm。
其型号为M1620_MPW2
镜头与相机对应的并不是相机自身的像素分辨率（像素数），而是各自的极限空间分辨率（即传递函数MTF对应的空间截止频率）。
按目前公开的性能指标，100万像素的镜头对应的极限空间分辨率为90线对/mm，200万像素的镜头对应的极限空间分辨率为110线对/mm，500万像素的镜头对应的极限空间分辨率为160线对/mm。
按照相机镜头的匹配原则，镜头的极限分辨率需大于或等于相机的极限分辨率。
相机的极限空间分辨率不是由相机自身的分辨率决定，而是
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