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如今是自动化生产时代,自动化生产领域和自动化检测方面,机器视觉作出了突出的贡献。机器视觉光源以及光源控制器是视觉自动化设备最重要的零部件之一。机器视觉光源的目的是为了取得一副好的图像,简化视觉算法,提高识别检测效率,它直接确定了自动化设备的成与败,属于视觉集成中最重要的一个环节并被广泛使用于视觉自动化设备中。
光源及光学系统设计的成败是决定系统成败的首要因素。在机器视觉系统中,视觉光源的作用至少有以下几种:
1、照亮目标,提高目标亮度;
2、形成最有利于图像处理的成像效果;
3、克服环境光干扰,保证图像的稳定性;
4、用作测量的工具或参照。
影响光源的主要因素:
1、对比度
对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度,从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
依靠机器视觉光源可以增强图像的对比度,使用相同颜色的光或相近颜色的光源照射可以使被照射部分变亮;使用相反颜色的光或相近颜色的光源照射可以使被照射部分变暗。不同的波长,对物质的穿透力(穿透率)不同,波长越长,对物体的穿透力愈强,波长越短,对物质表面的扩散率愈大。
2、鲁棒性
鲁棒性就是对环境有一个好的适应。好的光源需要在实际工作中与其在实验室中的有相同的效果。
3、亮度
当选择两种光源的时候,最佳的选择是选择更亮的那个。光源的亮度不够,必然要加大光圈,从而减小了景深。
4、均匀性
均匀性是光源一个很重要的技术参数。均匀性好的光源使系统工作稳定。
5、可维护性
可维护性主要指光源易于安装,易于更换。
6、寿命及发热量
光源的亮度不易衰减过快,这样会影响系统的稳定,增加维护的成本。发热量大的灯亮度衰减快,光源的寿命也会受到很大影响。
机器视觉光源如何选择,光源的好坏在于对比度、亮度和对位置变化的敏感程度,机器视觉光源包括LED光源、紫外照明系统、红外光源、光纤照明系统、卤素灯等。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要设计相应的照明装置,以达到最佳效果。机器视觉系统的视觉光源的价值也正在于此。
机器视觉光源如何选择:
1、亮度:在两种光源中选择时,最佳的选择是更亮的那个。当光源不够亮时,可能有三种不好的情况会出现。第一,工业相机的信噪比不够;由于光源的亮度不够,图像的对比度必然不够,在图像上出现噪声的可能性也随即增大。第二,光源的亮度不够,必然要加大光圈,从而减小了景深。第三,当光源的亮度不够的时候,自然光等随机光对系统的影响会最大。
2、光源均匀性:不均匀的光会造成不均匀的反射。均匀关系到三个方面。第一,对于视野,在摄像头视野范围部分应该是均匀的。简单地说,图像中暗的区域就是缺少反射光,而亮点就是此处反射太强了。第二,不均匀的光会使视野范围内部分区域的光比其他区域多。从而造成物体表面反射不均匀(假设物体表面对光的反射是相同的)。第三,均匀的光源会补偿物体表面的角度变化,即使物体表面的几何形状不同,光源在各部分的反射也是均匀的。
3、光谱特征:光源的颜色及测量物体表面的颜色决定了反射到摄像头的光能的大小及波长。白光或某种特殊的光谱在提取其他颜色的特征信息时可能是比较重要的因素。当分析多颜色特征的时候,选择光源的时候,色温是一个比较重要的因素。
4、寿命特性:光源一般需要持续使用。为使图像处理保持一致的精确,视觉系统必须保证长时间获得稳定一致的图像。
5、对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度,从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
编辑:fqj
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