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视觉光源打光方案要点

作 者:康耐德智能 关注:191 发表时间:2019-12-23 10:31:18 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。


好的[视觉光源]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;不合理的打光容易引起很多问题:

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,如何才能选择到合理的打光方案呢?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。


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。而视觉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。

在机器视觉系统中,视觉光源的作用:

1、突出测量特征,简化图像处理算法。

2、克服环境光的干扰,提高图像信噪比。

3、提高视觉系统的定位、测量、识别精度,以及系统的运行速度。

4、降低系统设计的复杂度。


在机器视觉系统中,较为常见的视觉光源一般有高频荧光灯、光纤卤素灯、氙气灯、LED光源。而LED光源则为常用,且在机器视觉光源领域占据主导地位,成为机器视觉系统集成的选光源。具有特点:

1、发光效率高,耗电量小,使用寿命长,工作温度低。

2、新火种照明的LED光源安全可靠性强。

3、反应速度快,单元体积小,绿色环保。



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