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机器视觉照明光源判断好坏?

2013-10-16  发布者:admin 

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分 CMOS 和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

在工业零件制造中,经常需要对半成品或成品或再制造产品进行几何尺寸的检测,一般要求具有较高检测精度和较快的检测速度。传统的接触式人工检测方法不仅繁琐,劳动强度大,而且检测速度较慢,不能消除人为的测量误差,在检测过程中还可能对物体的表面造成一定的损伤,这些都是传统检测方法达到不理想的效果。而非接触式的基于机器视觉技术在线检测方法,以其检测速度快,精度高,测量项目多等特点在工业制造中具有广阔的应用前景。

在机器视觉系统中照明技术是决定系统成败的关键,也是机器视觉发展的关键。所谓照明并非单纯的照亮工具,是视觉功能的一部份,起到怎么看,看什么的作用。判断机器视觉的照明的好坏,首先必须了解什么是光源需要做到的!显然光源应该不仅仅是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,但是仅仅优化一下光源就可以使系统正常工作。

  对于人而言,由于人是由心理作用来认识图像信息的,照明即为明亮的工具;对于机器视觉而言,是通过分析由光的物理特性来决定光的变化量的视觉信息,用图像处理方式分析而得到的特征量来比较判断的。若仅仅是明亮,是不能使光的变化量达到最恰当的程度。照明的目的是增强对比度。在一幅机器视觉的图像中,对比度代表着图像信号的质量,它反应了两个区域间的差别,比如物体和背景的差别。因此,设计光源照明的第一步是确定区域间的不同,然后用光源来突出这些不同之处。

  在机器视觉中,照明设计既不是光的照射方法也不是光源的选型,而是指如何去看来自物体的光,决定特征信息的S/N,其作用是提取特征信息,就是捕捉来自物体的光的变化,包括观察光学系和处理系的系统最优化。照明的选择是由工件表面的形状、平坦度、光滑程度等条件决定的。最佳的照明颜色(红、兰、绿、白)可通过检测工作或被检测区域的颜色来决定。

  在具体应用中,将光的变化分成光波的四要素,并作最优化处理,设计照射光和观察光的最优化参数,计算直射光和照明的辉度、散射光和物体面的照度,然后按照明视野和暗视野建立照明体系,最后将辉度和照度以及照射光的平行度作最优化处理提取信息。