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视觉光源对打光方案的影响

作 者:康耐德智能 关注:387 发表时间:2019-04-30 08:57:52 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。


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。



看似简单容易的光学系统,其实是机器视觉系统的关键部分,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。



视觉项目中选取[视觉光源],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。


机器视觉系统的核心部分是图像采集和图像处理,图像本身的质量对整个视觉系统的影响极为关键。而照明光源则是决定整个机器视觉系统图像质量的重要因素,通过选择合适的视觉光源,可以使图像中的目标特征与背景信息得到合理分离,从而大大降低图像处理的难度,提高系统的稳定性和可靠性。



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