机器视觉光源选型的三大技巧
共 1276字,需浏览 3分钟
·
2021-09-14 15:25
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
在机器视觉系统中,通过适当的光源照明可以将被测物体的目标信息与背景信息区分,以获得高品质,高对比度的图像,从而可以降低图像处理算法的难度,同时提高系统的精度和可靠性。
在实际项目中,图像实际成像的效果跟光照条件有密切的关系。毫不夸张的说,它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果,因为良好的光照条件能够取得良好的成像效果,从而有效区分目标物体和背景,减低识别的难度。
技巧1 利用波长的特性
红外光波长长,具有穿透性强的特性,红外光可以过滤产品表面有机涂料干扰,检测表面划痕,也可以穿透深色口服液检测内部杂质。
紫外光波长短,具有扩散率高以及激发荧光的特性,适用于透明物体表面Mark点定位;路由器字符检测,该油墨对短波长紫外反射率较低;UV胶体检测;隐形码读取等。
技巧2 颜色的叠加(互补色,相邻色)
互补色:色环中对称颜色叠加在黑白相机下呈现深色
邻色:色环中相邻或同种颜色叠加在黑白相机下呈现浅色
技巧3 不同材质金属对不同波段的光源反射率不同
铜和金对于波长短的光源,反光较弱
银和铝在波长850nm左右反光相差最大
蓝色光源能够更好地打出铜、金、铝之间的差异
好消息,小白学视觉团队的知识星球开通啦,为了感谢大家的支持与厚爱,团队决定将价值149元的知识星球现时免费加入。各位小伙伴们要抓住机会哦!
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~