机器视觉中的滤波

共 4356字,需浏览 9分钟

 ·

2023-11-11 10:28

点击上方小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶

重磅干货,第一时间送达

       

过滤器技术的类型

机器视觉中有许多不同类型的滤光片,可以用来改善或改变被检查对象的图像。了解各种类型的过滤器背后的不同技术以了解它们的优势和局限性是很重要的。尽管滤光片种类繁多,但几乎所有滤光片都可以分为两大类:彩色玻璃滤光片和涂层干涉滤光片。

彩色玻璃滤光片

彩色玻璃滤光片在机器视觉中非常常见,它是通过在玻璃材料中掺杂选择性改变其吸收和透射光谱的元素而产生的。掺杂剂根据传输所考虑的波长而变化,并且制造过程几乎与标准光学玻璃制造相同。彩色玻璃滤光片的优势有几个原因:与干涉滤光片相比,它们的成本相对较低,更重要的是,当与广角透镜或以一定角度使用时,它们不会显示出波长传输的任何偏移。然而,彩色玻璃滤光片通常也具有宽的波段切割,不具有像涂层干涉滤光片那样尖锐或准确的曲线,并且不具有像干涉滤光片那样高的透射量。图1显示了几种常见彩色玻璃滤光片的透射曲线。注意,滤光片具有宽的波段截止,并且具有描述其传输函数的相对较浅的斜率。

图1:几种不同颜色玻璃滤光片的透射曲线。

红外(IR)截止滤光片可以是彩色玻璃滤光片,也可以是对单色和彩色相机都有用的涂层滤光片。由于大多数机器视觉相机中的硅传感器对高达约1µm的波长具有响应能力,因此从头顶荧光灯或其他不需要的光源入射到传感器上的任何IR光都可能导致传感器不准确。在彩色相机上,红外线会在传感器上产生一种伪色,从而降低整体颜色再现能力。出于这个原因,许多彩色成像相机都标配了红外截止滤光片。对于单色相机,IR光的存在会降低整体图像的对比度,但与彩色相机不同,IR截止滤光片通常不是内置的。还有许多其他类型的彩色玻璃滤光片。例如,当使用多色光源和颜色传感器时,日光蓝色滤光片可以用于颜色平衡。

涂层干涉滤光片

涂层滤光片通常比彩色玻璃滤光片提供更锋利的接通和切断转换、更高的传输和更好的阻塞。除了彩色玻璃滤光片,还有一系列涂层滤光片,包括硬涂层荧光滤光片、二向色滤光片和偏振滤光片。每个带涂层的过滤器都经过独特的制造工艺,以确保适当的性能。波长选择性滤光片是通过在高折射率和低折射率交替的特定衬底上沉积介电层来制造的。基板的表面质量和均匀性建立了滤波器的基线光学质量,同时设置了基板材料透射下降的波长限制。与彩色玻璃滤光片相比,介电层通过在一系列波长上产生相长和相消干涉,并通过提供更清晰的截止和切带,来产生滤光片的详细光谱结构。存在许多类型的硬涂层滤光片,例如带通滤光片、长通滤光片、短通滤光片和陷波滤光片,每种滤光片都具有特定的阻塞范围和传输范围。长通滤光片被设计为阻挡短波长并通过长波长。

短通滤光片则相反,通过较短的波长,阻挡较长的波长。带通滤光片通过一个波长带,同时阻挡位于通带之外的较长和较短波长。带通滤光片的反面是陷波滤光片,它阻挡一段波长并通过更长和更短的波长。这些滤光片类型的传输曲线形状如图2所示。

图2:长通和短通(a)以及带通和陷波滤波器(b)的传输曲线示例。

专为深度阻挡(高光密度)和陡坡(从阻挡到透射的急剧过渡)设计的滤光片在精确的光控制至关重要的应用中重复使用。大多数机器视觉应用不需要这种精度;通常,光密度(OD)为4或更大的任何滤光片都比要求的更精确并且增加了不必要的成本。由于硬涂层滤光片利用光学干涉来实现这种精确的传输和抑制带,因此在机器视觉应用中使用硬涂层滤光片会带来困难。所有干涉滤光片都是为特定的入射角(AOI)设计的,通常为0°,除非另有特别指定。当用于机器视觉时,这些滤光片通常放置在镜头前面;这样做使得滤光片接受来自透镜的角视场(AFOV)所规定的角度的光。特别是在短焦距(大AFOV)透镜的情况下,透射通过滤光片的光通常会显示出一种不想要的效果,称为蓝移。例如,4.5毫米宽角度焦距透镜的蓝移将比50毫米窄角度焦距透镜大得多。随着干涉滤光片上AOI的增加,通过滤光片层的光程长度增加,这导致截止波长和截止波长减小(图3)。

图3a:干涉滤光片的功能基于入射到滤光片上的光的传播距离。在正确的入射角下,入射到滤光片上的光波会发生破坏性干涉,阻止它们通过滤光片。从不同的角度来看,相消干涉并没有那么有效。

图3b:蓝移示例,显示了在15˚入射角下使用的带通滤光片。不仅要注意向较低中心波长的偏移,还要注意斜率的变浅。当滤波器以0˚入射角使用时,虚线曲线是理想的。

因此,在图像中的不同场点,滤光片将通过传输不同的波长范围而表现出不同的行为:场中越远,蓝移就越明显。在大多数情况下,干涉滤光片仍然可以提供比彩色玻璃滤光片更好的滤波控制,但在使用带有广角镜头的干涉滤光片时要注意潜在的陷阱。

机器视觉中滤波片的应用

在设计机器视觉系统时,增强被检测对象感兴趣特征的对比度是很重要的。滤波提供了一种简单的方法来增强图像的对比度,同时阻挡不需要的照明。滤光片可以通过多种不同的方式增强对比度,滤光片类型取决于应用程序。机器视觉中使用的一些常见滤光片有彩色玻璃、干涉、中性密度(ND)和偏振。彩色玻璃带通滤光片是可用于大幅提高图像质量的一些最简单的滤光片。这些滤光片在缩小视觉系统可见的波段方面工作得非常好,而且通常比类似的干涉滤光片便宜。彩色玻璃滤光片在用于遮挡色轮另一侧的颜色时效果最佳(图4)。

图4:色轮展示了暖色应该用来过滤掉色轮另一侧的冷色。

彩色滤光片

考虑图5中所示的例子,其中正在检查凝胶胶囊。如图所示,两个红色胶囊位于一对绿色胶囊的外侧,在白光背光下。

图5:使用相同的视觉系统检查的四个液体胶囊,如图所示。

这是一种分拣应用程序,药丸需要按颜色分开才能到达各自的位置。用单色相机对胶囊进行成像(图6),绿色和红色胶囊之间的对比度仅为8.7%,低于20%的最小建议对比度。在这个特定的例子中,环境光的微小波动,例如个人走过系统,可以将已经很低的8.7%的对比度值降低到足以使系统不再能够正常操作的程度。这个问题有几种解决方案:可以建造一个体积庞大、成本高昂的挡光系统来完全封闭检查系统,可以重新设计系统的整个照明方案,或者可以添加一个滤光片来增强绿色和红色药丸之间的对比度。在这种情况下,最简单和最具成本效益的解决方案是使用绿色玻璃滤光片,以提高两种不同颜色胶囊之间的对比度。如图6所示,对比度从8.7%提高到86.5%:几乎增加了10倍。

图6:使用单色相机观察胶囊,对比度为8.7%(a),使用单色相机和绿色滤光片观察胶囊,对照度为86.5%(b)。

中性密度滤光片

中性密度滤光片用于某些应用中,其中在不改变曝光时间或调整f/#的情况下对图像的亮度进行额外控制是有利的。尽管有两种主要类型的中性密度滤光片(吸收和反射),但对图像的影响是相同的:均匀地降低透射通过透镜并到达传感器上的光。对于像焊接这样的应用,无论曝光时间如何,成像器都可能过载,中性密度滤光片可以在不需要改变f/#的情况下提供必要的吞吐量下降(这可能会影响系统的分辨率)。特殊的中性密度滤光片,如变迹滤光片,有助于处理由物体的强烈反射引起的图像中心的热点,但光密度随着距离滤光片中心的径向距离而降低。

偏振滤光片

偏振滤光片是机器视觉应用中使用的另一种常见类型的滤光片,可以更好地对镜面物体进行成像。要正确使用偏振滤光片,光源和透镜上都必须有偏振滤光片。这些滤光片分别被称为偏振器和分析器。图7展示了偏振滤光器在观察镜面反射对象时如何发挥作用的示例。

图7:无滤镜拍摄的图像(a)显示高眩光,有偏振滤镜(b)减少眩光。

在图7a中,使用明场照明检查CCD成像器,图7b显示了相同的照明设置,光源上有偏振器,透镜上有分析仪。如图7b所示,使用偏振器增强系统可提供卓越的性能,因为透镜上的滤光片会吸收强烈的反射。为了确保最大限度地抑制不必要的眩光,偏振器的偏振轴必须与透镜上的偏振器偏振角成90°角。否则,透镜仍会将一些强烈反射的光透射到系统中,从而导致眩光。至关重要的是要理解滤光片的存在是为了操纵图像的对比度以帮助提高成像系统的精度。无论是通过颜色过滤还是通过偏振过滤,每个滤光片的存在都是为了解决一个独特的问题;了解哪些滤光片应该用于特定的应用程序是很重要的。

转自:光子位

声明:部分内容来源于网络,仅供读者学习、交流之目的。文章版权归原作者所有。如有不妥,请联系删除。

   
   
下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版,涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2:Python视觉实战项目52讲
小白学视觉公众号后台回复:Python视觉实战项目即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目,助力快速学校计算机视觉。

下载3:OpenCV实战项目20讲
小白学视觉公众号后台回复:OpenCV实战项目20讲即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目,实现OpenCV学习进阶。

交流群


欢迎加入公众号读者群一起和同行交流,目前有SLAM、三维视觉、传感器自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN算法竞赛等微信群(以后会逐渐细分),请扫描下面微信号加群,备注:”昵称+学校/公司+研究方向“,例如:”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注,否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告,否则会请出群,谢谢理解~


浏览 382
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报