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视觉方案中的打光选择

作 者:康耐德智能关注:51发表时间:2019-03-28 11:30:35来源:网络资源

机器视觉是自动化的一部分,是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别等前沿技术的行业,综合电气、机械、光学、计算机软硬件等各方面的技术,把图像中的特征信息通过一定的算法提取出来,进行处理并加以理解,然后应用到实际工程中。因为目标信息包含在图像中,所以图像本身的质量对整个 视觉系统而言就成为了关键所在。


例如对于尺寸测量,采取理想的打光方式,采集到的图像边缘清晰,特征明显,很容易提取到目标轮廓信息,可以使用简易快速的算法测量,得到结果。这对提高软件的稳定性与快速性有很大的帮助。但是每一种实际应用对图像质量的要求是不相同的,有时需要清晰的图像,有时反而模糊的图像对特征提取更理想。



初学者可能没有这样的感觉,但是对于***老手来说,看似简单容易的光学系统,其实是机器视觉系统为关键的部分,往往关系到视觉系统的成败。打光的主要目标是选择合适的[ 视觉光源 ]以某种合适的方式将光线投射到被测物体上,突出被测特征部分与背景的对比度,降低后续软件算法的难度,提高软件的稳定性。


好的光学系统能够改善整个视觉系统的分辨率,简化软件的运算量,提高视觉系统的精度与稳定性;不合理的光学习太,容易引起很多问题:

1、曝光过度则隐藏许多重要特征信息。

2、阴影会引起边缘、位置的误检。

3、信噪比过低、均匀性不好,则导致图像阈值分割困难,系统稳定性下降等。



视觉项目中,如何才能选择到理想的打光方案呢?这个过程中,我们需要考虑很多方面的因素,比如光的方向、光源的大小、形状、安装空间要求,光的强度、偏振、光线均匀度、漫射光还是平行光、目标的背景等,使用视觉光源的颜色、色温、目标大小、工作距离、发射角度、发光器件等也是需要考虑的因素。


从项目经验来看,针对不同的检测样品,通常需要采用不同的打光方式才能得到理想的图像,能凸显目标物特征。但也有某些样品使用多种不同类型的光源都可以适用,能得到理想的图像特征。如小范围的字符识别,可能是条形光源、无影光源、环形光源、同轴光源等都可以适用。而有些样品,则可能只能有一种光源能适用,甚至有时需要采用组合光源的方式才能得到理想的特征。因此除了必须的理论知识外,平时的经验积累也是相当重要的。



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