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选择视觉光源的技巧

作 者:康耐德智能关注:316发表时间:2018-08-08 09:13:46来源:网络资源

机器视觉是图像技术、模式识别技术以及计算机技术发展的产物,是实现智能化、自动化、信息化的先进技术领域。机器视觉的发展带动了人工智能的进步。

机器 视觉系统从物理结构上来讲,一般包括以下几个部分:[视觉光源]、摄像机和镜头、图像采集卡、机器视觉软件等运动控制部分。在机器视觉系统中,合适的视觉光源为视觉系统提供良好的外界条件,使得系统得到的图像信号有很高的信噪比。

判断机器视觉照明的好坏,首先需要了解光源的作用,视觉光源的作用并不仅仅局限于使检测部件能够被摄像头“看见”,有时候,一个完整的机器视觉系统无法支持工作,很大一部分原因是视觉光源造成的。


照明系统是机器视觉系统中尤为关键的部分之一,机器视觉光源直接影响到图像的质量,进而影响到系统的性能。好的打光设计能够使我们得到一幅好的图像,从而改善整个系统的分辨率,简化软件的运算。

[ 视觉光源]光路原理:

照相机并不能看见物体,而是看见从物体表面反射过来的光。

镜面反射:平滑表面以对顶角反射光线;

漫射反射:粗糙表面会从各个方向漫射光线;

发散反射:多数表面既有纹理,又有平滑表面,会对光线进行发散反射。


选择视觉光源的基本要素:

亮度:当选择两种视觉光源的时候,更优的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时,可能有三种不好的情况会出现。其一,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。其次,视觉光源的亮度不够,必然要加大光圈,从而减小了景深。另外,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更大。

对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用照明的关键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更大的对比度,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。

鲁棒性:另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度相对更小。当视觉光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时,结果图像应该不会随之变化。方向性很强的视觉光源,增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性,这不利于后面的特征提取。

好的[视觉光源]需要能够使你需要寻找的特征非常明显,除了是摄像头能够拍摄到部件外,好的光源应该能够产生大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。视觉光源选择好了,剩下来的工作就容易多了。具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。




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