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机器视觉光源选型的三大技巧

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小白学视觉
发布2020-07-09 17:15:58
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发布2020-07-09 17:15:58
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什么是机器视觉光源

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。

光源选型的三个技巧

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

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-07-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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