机器视觉选型小知识！

机器视觉技术应用于很多测试中，机器视觉光源影响着整个机器视觉系统。很多人认为机器视觉光源在整个系统中并不重要，但它往往是一个小光源，可以提高整个系统的工作效率。在这里，我将介绍一些机器视觉光源选择的技巧。

　　机器视觉系统依靠高质量的图像来获得高质量的输出。高质量的图像使系统能够准确解读从被检测物体中提取的信息，从而获得可靠且可重复的系统性能。在任何视觉应用中获得的图像质量取决于照明配置:用于照亮物体的照明的颜色、角度和数量可以显示好图像和产生坏结果的坏图像之间的差异，从而产生好的性能。

机器视觉照明应该最大化特征的对比度，同时最小化其余部分的对比度，从而使摄像机能够清楚地“看到”零件或标记。高对比度特性简化了集成并提高了可靠性;对比度差和光照不均匀的图像需要系统付出更多努力，并增加处理时间。最佳照明配置取决于待检测零件的尺寸、表面特征和几何形状，以及系统要求。机器视觉照明具有广泛的波长(颜色)、视野(大小)和几何形状(形状)选择，可以根据特定的应用要求进行定制。以下八条建议会告诉你怎么做。

　　1.使用强光检测丢失的材料

　　识别塑料成型应用中的缺失材料对于确保良好的密封表面非常重要。当材料缺失时，你会出现“射料不足”的状态(即注入模具的材料量不足)。为了识别短射，使用扩散轴上的照明器来突出密封表面上缺失的材料。

　　照明技术:一个光明的领域

　　明亮的室外照明技术取决于表面纹理和平坦的地形。光线进入平面镜后，会强烈地将光线反射到相机上，形成一个亮区。粗糙的纹理或缺失的表面会散射相机的光线，形成一个黑暗的区域。

　　2.使用合适的波长来准确放置元件

　　确定正确的元件定位是PCB组装中常见的机器视觉应用。在这个例子中，芯片在自动装配步骤中被错误地“翻转”。芯片没有被放置在基板上，铜面朝下用于正确的电连接，而是被翻转，银面朝下，导致元件和组件故障。

　　照明技术:一个光明的领域

　　为了识别有问题的组件，使用蓝色波长光源来突出显示芯片的方向。这种照明技术依赖于阿波罗长度和同轴照明几何。蓝色的波长(460 nm)明显区分了银和铜的表面:铜吸收蓝光看起来很暗，而银反射蓝光看起来很亮。独特的同轴照明几何结构消除了错误剔除的根本原因，如不必要的眩光、反射和黑斑。

　　3.非漫射光用于检测玻璃中的裂纹

　　装运前检查玻璃容器的侧壁是减少浪费、减少收入和增强消费者信心的重要途径。为了检测透明材料中的裂纹，可以使用机器视觉光源阵列来突出缺陷。

　　照明技术:暗场

　　在这种应用中，暗场照明用于在黑暗的背景中创造一个明亮且容易注意到的特征。光线从黑暗的区域发射到透明的瓶子上。从相机的视野来看，大部分光线穿过透明物体而不被相机探测到。如果有裂缝等不均匀的材料，一些光会照射到不均匀的材料上。特别是裂缝，会产生内部空腔，光线在这里被折射、反射和散射到许多方向，包括回到相机。这些灯光会把原本察觉不到的裂缝变成黑暗背景上的亮点。

　　4.使用漫射光检查透明包装

　　检测泡罩包装中缺失、损坏或不正确的内容物是确保成品药品质量的重要检测步骤。避免细胞覆盖物反射的照明通常是一个困难的挑战。为了给机器视觉照相机提供细胞及其内容物的精确图像，使用白色多云照明器。CDI消除了透明细胞覆盖物的反射，使它们几乎消失，同时提供了细胞内容物的高对比度、中性颜色视图。

　　照明技术:持续扩散

　　连续漫射照明技术削弱了表面纹理和高程变化。它提供了大而强的照明角度，将光线从多个角度导向物体，从而消除了单向或单面光源的典型反射和阴影。

　　5.用颜色创造对比

　　在机器视觉应用中创建高对比度图像的一种有用方法是用特定波长(颜色)的光照射物体。光的波长可以使单色相机的色彩特性变亮或变暗。以色轮为参照，选择对色光使特征变暗;选择同色灯使功能变亮。

　　6.使用strongpoint快速移动零件

　　当零件快速移动且拍摄的图像看起来模糊时，使用strongpoint。要计算门脉冲宽度(最大可接受模糊图像= 1个像素)，请使用以下公式:

　　门脉冲宽度=视野(英寸。)+像素÷部分速度(英寸。/s)

　　在公式中，视场和像素来自行进轴。例如，假设典型的1英寸视场和640像素帧，以及每秒500英寸的部分速度，则需要3.1μs的选通脉冲宽度。

　　7.使用红外线消除反射

　　机器视觉系统依赖于数字图像的灰度转换。在许多视觉应用中，环境光源(例如，头顶上的房间照明)会产生不想要的明亮反射，这使得视觉系统很难或不可能检测到感兴趣的特征。红外光源可以用来消除这个问题。

　　8.使用红外线减少颜色变化

　　红外光可以用来减少彩色物体之间的灰度差异。深色物体吸收红外光波，从而在其他不同色调的物体中产生均匀性。这种照明解决方案有助于检测预期颜色或阴影变化的不一致性，并且不应影响检查。

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