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视觉检测背光源强度评估方式

文章出处:网责任编辑:作者:人气:-发表时间:2018-03-05 09:07:00
摘要:
 
    机器视觉是实现人工智能的重要方式,光源是机器视觉系统实现的基础,是决定整个系统成败的主要因素。传统对光源能量的评估是以照度为指标,随着光源在机器视觉系统中重要性的提升,以及光源种类和应用场合的丰富,单纯的使用照度指标对不同照明方式的光源进行评估时,设计出来的光源并不能满足实际应用的需求。基于此方面的需求,本论文提出了一种新的评估方式:背向照明应该采用亮度进行评估,并通过实验论证了该结论。
 
关键词:
 
机器视觉光源,背向照明,亮度,照度
 
引言:
 
    机器视觉检测系统是通过光学系统和半导体传感器实时自动获取图像,并通过图像处理算法获得必要信息的一种检测系统。一般的机器视觉检测系统包括照明系统、图像传感器、图像采集卡以及图像处理系统【1】。近些年随着高分辨率、高集成度图像传感器产业的成熟,低价格获取高质量标准化的图像传感器成为容易之事,加上计算机科学技术,信息处理设备的微型化、便携化,通过直接的“拍照”快速获取信息的方式正逐渐深入到各行各业,尤其是批量作业、危险工作环境。光源是机器视觉获取图像的基础,通过对光源的改进与设计可以高效的提取出所需目标信息,极大地提高图像处理和识别的效率,提高系统测量精度和可靠性;反之,光源的错误使用则会造成图像处理复杂度提高,系统效率低下。因此,光源是机器视觉获得图像的基础,是决定整个系统成败的关键因素【2】。
 
    目前对于光源强度的评估都是以照度为标准,随着光源在机器视觉系统中重要性的提升,以及光源种类和应用场合的丰富,单纯的使用照度指标对不同照明方式的光源进行评估时,设计出来的光源并不能满足实际应用的需求。基于此方面的需求,本论文提出了一种新的评估方式:背向照明应该采用亮度进行评估,并通过实验论证了该结论。
 
1.理论分析:
 
    机器视觉中评价光源质量的指标有光通量、照度、亮度、色温、显色性、寿命等。其中,照度、亮度都是衡量光源强度的指标,是两个既关联又不同的物理量。亮度:指的是人在看光源时,眼睛感觉到的光亮度,更侧重的是人的感受程度。我们常说一个地方很亮而不会说很“照”,就是人的感受,指的就是这个地方的物品被照射后,反射到我们眼中的光线相对多。指定方向上光源光通量的多少是决定性因素,指定方向上光源的光通量多,亮度就高。照度:指的是光源照射到样品上,单位被照射面积上的光通量,指的是有多少能量发射到被照的物品表面。单位被照射面积上的光通量多,照度就高。两者的关联是影响光源亮度及照度高低的物理量是共同的,即:光通量。不同点是:影响光源亮度的光通量,是光源表面指定方向辐射出来的光通量的多少;影响光源照度的光通量,是光源辐射到样品上的光通量的多少。两者表述不同,受外界影响因素也不同。同一只光源,指定方向上光源表面辐射出来的光通量、与光源辐射到样品上的光通量是不相等的。特别说明:光源的亮度视觉感,有时受色温影响较大。在光通量相同的光源中,色温高的光源会产生亮度高的错误的视觉感。这种“高亮度”光源,光效并不一定比其它光源高,只是一种刺眼的“虚假亮”。
 
    亮度指进入人眼中被感受到的光线强度,照度是指被照射面得到的光的数量,从机器视觉应用的照明方式来分析,背光源照明方式是相机接收到的背光源直接射入镜头的光线,如下图1。
 
图1:背光源照明方式 
 
图2:环光照明方式
 
    此时的相机相当于人眼,接收到的是直接入射到相机的光强,与亮度表达的概念相符,因此经理论分析亮度是评价此种光源的最佳指标。而其他照明光源例如环光,相机接收到的是照射到被测样品后的反射光,如图2。
 
    相机接收到的是照射到样品上反射的光,与照度表达的概念相符,因此照度是评价除背光外其他光源是最佳的指标。
 
2.实验验证:
 
    为了验证以上结论,本文分别用亮度和照度来判定背光源中一个辅助配件-棱镜膜的作用,同时以相机采集到的数据为判定的最终标准。实验使用的背光源为沃德普的背光源FQ2-51X51,如下图3:棱镜膜为3M,该光学膜材内部结构如图4:
 
图3:背光源FQ2-50X51
 
图4:棱镜膜内部结构
 
    该膜材通过内部微棱镜结构改变光的发散角度,将光收集到正前方从而达到提高该光源正方向的能量利用率。实验使用的照度计为柯尼卡美能达CL-200,亮度计为CS-160。相机为东芝CSFS20BC2,镜头为computar2514。分别使用照度计,亮度计测试该背光源不加棱镜膜和加入棱镜膜后的照度,亮度并与相机拍摄出来图片灰度值进行对比。
 
表1:亮度计和照度计测试光源的对比数据
亮度值(nit
未加棱镜膜 加棱镜膜 差值
21291nit 29641nit 33%
照度值(lx
未加棱镜膜 加棱镜膜 差值
57262lx 26726lx -73%
 
截取的中心水平轴上的未加棱镜膜和加入棱镜膜中心灰度最大值分别如图5、图6所示
 
图5. 未加棱镜膜图片中心灰度值
 
图6.加棱镜膜图片中心灰度值
 
数据如表2所示
表2:相机拍摄的中心最大灰度值
灰度值
未加棱镜膜 加棱镜膜 差值
97 135 33%
 
    由相机拍摄出来的图片和数据分析可知,经过棱镜膜的收光后中心灰度值增加 33%左右,而使用亮度计的测试结果同样为亮度增加33%左右,但是使用照度计的测试的结果是降低了73%,不能反映出真实数据。因此照度不是评价背光源能量的指标。
 
3.结论:
 
    本论文提出了针对机器视觉检测应用的光源能量评估方式:背向照明应该采用亮度进行评估,并通过对比实验验证了该方式的正确性。
 
 
参考文献:
 
1 刘双春.基于机器视觉的USB插头表面缺陷检测技术研究[M].成都:中国科学院光电技术研究所,2017.
 
2 李凤娇,叶亚楠.我国机器视觉光源专利特点分析[J].电子测试,2017,13.

 

此文关键字:机器视觉光源,机器视觉,光源控制器,非标定制光源

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