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延伸拓展
详情介绍:机器视觉系统中的照明系统应该如何选择才合适?机器视觉系统中的照明系统是极其重要的一部分,它的好坏直接影响着后面的图像处理。那么照明是怎样一门学问呢?如何在机器视觉系统中选择合适的照明系统呢?合适的照明是机器视觉应用成功的关键,而且是要考虑的部分。一个设计良好的照明系统不仅会带来更好的性能,节约时间,而且从长远来看能节约成本。下面来分享选择最合适机器视觉照明的八个小技巧:(1) 检测材料缺损请使用亮度高的光;(2) 精确定位请使用合适波长的光;(3) 检测玻璃上的刮痕请使用非漫射的光,即Non-Diffused Light;(4) 检测透明包装请使用漫射光,即Diffused Light;(5) 创造对比请使用颜色光;(6) 检测快速移动物体请使用频闪光;(7) 消除反射时请使用红外光;(8) 消除颜色变化请使用红外光;照明是怎样影响机器视觉应用的呢?对于将质量最为输出的机器视觉系统依赖于图像质量。高质量的图像使得系统能够精确地解释出从检测物体中提取的信息,这样就可以产生可靠的并可重复的系统性能。在任何视觉应用中需要的图像质量很大程度上取决于照明条件:颜色,角度和使用照明对象的光源数量意味着图像之间的差异有可能会产生更好的性能,也会带来质量差的图像,产生不好的结果。机器视觉照明应该化特征对比,同时最小化其它剩下的对比度,因此让相机清晰看到部分或标记。高对比度特征简化集成和提高可靠性;对比度差的图像和不规则的照明需要来自系统的更多努力,而且也增加了处理时间。的照明取决于检测物体的尺寸,它的表面特征和部分几何特征和系统需求。具有宽范围的波长(颜色),视场(尺寸),对于特殊应用需要,就可以灵活的选择机器视觉照明。
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