重庆条形视觉光源
无论是对人工检测,还是机器视觉光源检测来说,产品表面的裂痕、划痕和变色缺陷的检测工作都极具挑战性。由于该类缺陷形状不规则、深浅对比度低,而且往往会被产品表面的自然纹理或图案所干扰,因此检测对视觉光源、相机被检测部件与工业相机的相对位置、复杂的机器视觉算法等要求都非常高。
利用机器视觉检测划痕,首先要确定检测产品表面是否有划痕;其次,在确定被分析图像上存在划痕之后,对划痕进行提取。
由于在工业检测中图像的多样性,对于每一种图像,都要经过分析综合考虑各种手段来进行处理达到效果。一般来说,划痕部分的灰度值和周围正常部分相比要暗,也就是划痕部分灰度值偏小;而且,大多都是在光滑表面,所以整幅图的灰度变化总体来说非常均匀,缺乏纹理特征。因此,划痕的检测一般使用基于统计的灰度特征或者阈值分割的方法将划痕部分标出。 视觉光源,就选上海嘉励自动化科技有限公司,欢迎客户来电!重庆条形视觉光源
在利用视觉光源进行机器检测是,物体表面的划痕通常有三大类:
一种划痕,从外观上较易辨认,同时灰度变化跟周围区域对比也比较明显。可以选择较小的阈值精缺陷部分直接标记。
第二种划痕,部分灰度值变化并不明显,整幅图像灰度比较平均,划痕面积也比较小,只有几个像素点,灰度也只比周围图像稍低,很难分辨。可以对原图像进行均值滤波,得到较平滑的图像,并与原图像相减,当其差的值大于阈值时就将其置为目标,并对所有的目标进行标记,计算其面积,将面积过小的目标去掉,剩下的就标记为划痕。
第三种划痕,各部分灰度差异较大,形状通常呈长条形,如果在一幅图像上采取固定阈值分割,则标记的缺陷部分会小于实际部分。由于这类图像的划痕狭长,单纯依靠灰度检测会将缺陷延伸部分漏掉。对于这类图像,根据其特点选择双阈值和缺陷形状特征相结合的方法。 甘肃视觉光源厂家上海嘉励自动化科技有限公司致力于提供视觉光源,欢迎您的来电!
视觉光源及光学系统的设计是决定机器视觉系统效果的关键因素,了解色光混合的规律,才能很好指导机器视觉光源系统的设计。
光的三原色是红、绿、蓝,三原色中任意一色都不能由另外两种原色混合产生,而其他色光可由这三色光按照一定的比例混合出来。
1.色光连续变化规律——由两种色光组成的混合色中,如果一种色光连续变化,则混合色也连续变化。
2.补色规律——三原色光等量混合,可以得到白光。如果先将红光与绿光混合得到黄光、黄光再与蓝光混合,也可以得到白光。这两种颜色称为补色。基本的补色有:红一青、绿一品红、蓝一黄。补色的一个重要性质:一种色光照射到其补色的物体上,则这种色光将被吸收。如用蓝光照射黄色物体,则呈现黑色。
3.中间色规律——任何两种非补色光混合,可产生中间色。其颜色取决于两种色光的相对能量,其鲜艳程度取决于两者在色相顺序上的远近。
4.代替规律——颜色外貌相同的光,不管它们的光谱成分是否一样,在色光混合中都具有相同的效果。凡是在视觉上相同的颜色都是等效的,即相似色混合后仍相似。
色光混合的代替规律表明,只要在感觉上颜色是相似的便可以相互代替,所得的视觉效果是相同的。
线性视觉光源采用柱面透镜聚光,具有超高亮度,系用于流水线连续检测等。
从条纹图上得出,“线性光”模式把基色图像和混合色图像简单相加或相减,然后掐头去尾,得到一个大致保留了基色混合色中间色调细节的图像。“线性光”是"线性加深"和"线性减淡"的“马太效应”组合,“线性光”模式的条纹实现了无缝衔接,从条纹图的中间看不到衔接痕迹,“线性光”模式与"亮光"模式一样,是混合后细节损失较多的模式,容易造成色阶溢出。在使用“线性光”模式时需要时刻提防暗调和高光的色阶溢出,以便在需要的时候找回它们。
使用“线性光”模式可以纠正图像色调不匀,如图像四周比中间暗的现象。通过复制同源图层、去色、“高斯模糊”,将图层混合模式改变"线性光",然后反相。然后通过"亮度和对比度"以加深/减淡工具来调整图层,让图像的色调恢复正常。 上海嘉励自动化科技有限公司是一家专业提供视觉光源的公司。
在用机器代替人眼进行测量和判断的机器视觉系统中,照明、镜头、高速相机、图像采集卡、图像处理软件和输入输出设备等各单元环环相扣,通过选择合适的视觉光源产品获取一张好的图片无疑是一个好的开端。选择视觉光源主要考虑以下几点:
对比度:机器视觉应用的照明的重要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比较大的对比度,从而易于特征的区分。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
亮度:当选择两种光源的时候,比较好的选择是选择更亮的那个。
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较小。当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比较大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了,剩下来的工作就容易多了。
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生活中,如果一张纸上面的文字不够清晰,我们通常会将其放在一盏灯下面再仔细观察。如果是希望看清纸上模糊的轮廓,我们通常会举起纸张朝向光源,这样就可以看得更清楚。
在机器视觉系统中,光亦是相机、芯片、光学配件和软件之外的一个主要因素。在可用自然光线不足或光的成分不适合时,应用需要外部的视觉光源,合适的光源可以削减编程和图像分析成本。因此,投入时间和精力去挑选合适的光源是十分值得的。
要选择合适的光源,首先必须确定需要显示物体的特征:由什么材料制成?是否反射或吸收光?
采用什么样的结构、几何形状和颜色?此外,物体的运动情况、环境光条件和对象的距离也会影响光源的选择。一旦确定了这些因素,选择光源类型就变得比较容易,或者说,它至少缩小了选择范围。
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