Preskus slikanja industrijskih kamer v okolju z nizko svetlobo

V kontekstu hitrega razvoja industrijske avtomatizacije in inteligentne proizvodnje je nadzor strojnega vida postal nepogrešljiv in pomemben del sodobnih proizvodnih linij. Zmogljivost slikanja industrijskih kamer kot osrednje strojne opreme sistema vizualnega pregleda neposredno vpliva na natančnost in stabilnost rezultatov pregleda. Zlasti v okoljih s šibko svetlobo je vprašanje, ali lahko industrijske kamere stabilno oddajajo visokokakovostne slike, postalo eden od pomembnih kazalcev za merjenje njihove splošne učinkovitosti.

1. Uporaba industrijskega vidnega pregleda pri šibki svetlobi

Aplikacije industrijskega vizualnega pregleda lahko običajno razdelimo v tri glavne kategorije: merjenje dimenzij in pozicioniranje, odkrivanje površinskih napak ter odkrivanje in identifikacija logotipa. Med njimi se meritve dimenzij uporabljajo predvsem za zaznavanje dolžine, širine, višine in drugih geometrijskih dimenzij obdelovanca. V praktičnih aplikacijah je najpogostejše dvodimenzionalno zaznavanje dimenzij. Zaznavanje površinskih napak se osredotoča na neenakomerna področja lokalnih fizikalnih ali kemičnih lastnosti na površini predmeta, ki ga je treba izmeriti, kot so praske, jamice, lise na površini kovinskih ali plastičnih izdelkov, manj kositra, več kositra, manjkajoče spajke in druge težave na plošči PCB. Zaznavanje logotipa se uporablja predvsem za ugotavljanje, ali je natisnjena vsebina pravilna, popolna in ali je položaj točen.

V dejanskem proizvodnem okolju je zaradi zaprte strukture opreme, omejenega prostora delovne postaje, absorpcije svetlobe s strani materiala predmeta, ki se preskuša, ali pomislekov o varčevanju z energijo pogosto problem nezadostne osvetlitve na mestu pregleda. Okolja s šibko svetlobo bodo privedla do nezadostne svetlosti slike, znatnega povečanja šuma in izgube podrobnih informacij, zaradi česar so višje zahteve glede zmogljivosti slikanja in stabilnosti industrijskih kamer. Zato je testiranje in analiziranje zmogljivosti slikanja v pogojih šibke svetlobe zelo pomembno za izbiro in uporabo sistemov industrijskega vida.

2. Osnovna sestava sistema za pregled industrijskega vida

Celoten sistem industrijskega vizualnega nadzora je običajno sestavljen iz treh glavnih delov: zajemanje slike, obdelava in analiza slike, upravljanje podatkov in interakcija med človekom in računalnikom. Z vidika strojne opreme modul za pridobivanje slik v glavnem vključuje opremo, kot so svetlobni viri, industrijske kamere, industrijski objektivi in ​​kartice za zajem slike; z vidika programske opreme je modul za obdelavo in analizo slik v glavnem sestavljen iz algoritmov za predprocesiranje slik in algoritmov za odkrivanje, ki se uporabljajo za izboljšanje ciljnih lastnosti in popolno merjenje velikosti ali presojo napak; modul za upravljanje podatkov in interakcijo med človekom in računalnikom sortira, alarmira ali beleži izdelke na podlagi rezultatov zaznavanja.

Pri aplikacijah za zaznavanje pri šibki svetlobi je pomen modula za zajemanje slike še posebej pomemben. Sposobnost kamere, da zajame svetlobne signale, raven nadzora hrupa in zmogljivost dinamičnega razpona, bo neposredno vplivala na učinek obdelave poznejših algoritmov in celo določila, ali lahko celoten vizualni sistem deluje stabilno.

3. Ključni parametri kamere, ki so zaskrbljujoči pri preskusih slikanja pri šibki svetlobi

Med preskusom slikanja industrijskih kamer pri šibki svetlobi se je treba osredotočiti na naslednje ključne parametre. Ti parametri skupaj določajo dejansko slikovno zmogljivost kamere v kompleksnih svetlobnih pogojih.

1. Ločljivost in podrobnosti o slikanju

Ločljivost je eden najosnovnejših kazalcev delovanja industrijskih kamer in je določena s številom slikovnih pik slikovnega senzorja. Kamere za območno skeniranje običajno izražajo ločljivost glede na število vodoravnih in navpičnih slikovnih pik, na primer 1920×1080; v praktičnih aplikacijah se pogosto izraža v obliki 1K, 2K, 4K itd.

Znotraj istega vidnega polja, višja kot je ločljivost, bogatejše podrobne informacije lahko prikaže kamera. V okoljih s šibko svetlobo kamere z visoko ločljivostjo pomagajo ohraniti učinkovitejše slikovne informacije, kar zagotavlja osnovno jamstvo za kasnejše odkrivanje napak in merjenje velikosti.

2. Hitrost pridobivanja in zmožnosti nadzora osvetlitve

Hitrost zajema kamere je običajno izražena s hitrostjo sličic (fps) ali frekvenco črte (kHz). Za aplikacije za zaznavanje premikajočih se ciljev mora imeti kamera zadostno hitrost zajemanja, da prepreči zameglitev slike ali izgubo informacij.

V okoljih s šibko svetlobo so razumne nastavitve časa osvetlitve še posebej kritične. Daljši čas osvetlitve lahko pomaga izboljšati svetlost slike, vendar lahko povzroči tudi zamegljenost zaradi gibanja. Zato sta zmožnost nadzora zaklopa fotoaparata in zmogljivost hitrega zajema pomembna jamstva za doseganje jasnih slik pri šibki svetlobi.

3. Raven šuma in razmerje med signalom in šumom

Šum je eden najpomembnejših dejavnikov pri slikanju pri šibki svetlobi. V skladu s standardom EMVA1288 hrup kamere v glavnem vključuje s signalom povezan strelni šum in inherentni šum, ki ga povzročajo vezja za odčitavanje senzorjev in vezja za obdelavo signalov. Poleg tega se med procesom digitalizacije ustvarja tudi kvantizacijski šum.

V slabih svetlobnih pogojih zmožnosti nadzora šuma neposredno vplivajo na uporabnost slike. Industrijske kamere z nizkim šumom lahko ohranijo višje razmerje med signalom in šumom v okoljih s šibko svetlobo, zaradi česar so ciljne funkcije jasnejše in omogočajo stabilno zaznavanje.

4. Globina slikovnih pik in sivina

Globina slikovnih pik se nanaša na število sivinskih bitov v sliki, ki jo ustvari fotoaparat, ki so običajno 8-bitni, 10-bitni, 12-bitni ali celo višji. Višja kot je globina slikovnih pik, bogatejše so sivine, ki jih je mogoče izraziti, kar pomaga razlikovati subtilne razlike v svetlosti.

V aplikacijah pri šibki svetlobi lahko večja globina slikovnih pik izboljša zmogljivost sivin, vendar postavlja tudi višje zahteve glede hitrosti prenosa podatkov in sistemske integracije. Zato je treba v praktičnih aplikacijah narediti celovit kompromis, ki temelji na natančnosti zaznavanja in zmogljivosti sistema.

5. Spektralni odziv in sposobnost ujemanja svetlobnega vira

Spektralni odziv industrijske kamere določa njeno občutljivost na svetlobo različnih valovnih dolžin. Glede na različna območja odzivnosti lahko kamere razdelimo na kamere za vidno svetlobo, infrardeče kamere in ultravijolične kamere. Pri zaznavanju pri šibki svetlobi bo pravilno ujemanje značilnosti spektralnega odziva kamere in svetlobnega vira na kraju samem pomagalo povečati pridobitev učinkovitih signalov in izboljšati splošni učinek slikanja.

4. Praktični pomen preskušanja slikanja pri šibki svetlobi

Z izvajanjem preskusov slikanja na industrijskih kamerah v okoljih s šibko svetlobo lahko sistematično ocenimo njihove zmožnosti obnavljanja podrobnosti, zmožnosti nadzora šuma in stabilnost slike v pogojih šibke svetlobe. To ne samo pomaga optimizirati izbiro kamere, ampak tudi zmanjša odvisnost od svetlobnih virov visoke svetlosti v praktičnih aplikacijah, kar zmanjša porabo energije sistema in strukturno zapletenost.

V scenarijih, kot so pregled spajkalnih spojev PCB, pregled elektronskih komponent in natančen pregled videza komponent, lahko industrijske kamere z dobrimi zmožnostmi slikanja pri šibki svetlobi ohranijo stabilen izhod v zapletenih okoljih in zagotovijo zanesljivo bazo podatkov za avtomatizirane sisteme pregledovanja.

Učinkovitost slikanja v okoljih s šibko svetlobo je postala ena od pomembnih usmeritev za razvoj tehnologije industrijskih kamer. Z znanstvenimi preskusnimi metodami in razumno analizo parametrov je mogoče celoviteje oceniti delovanje industrijskih kamer v praktičnih aplikacijah. V prihodnosti bodo z nenehnim izboljševanjem tehnologije slikovnih senzorjev in zmožnosti obdelave signalov industrijske kamerePodročje zaznavanja pri šibki svetlobi kaže večji potencial uporabe. Smart Vision bo prav tako še naprej preizkušal in optimiziral industrijske kamere in rešitve za vid na podlagi dejanskih potreb aplikacij, da bi strankam zagotovil stabilnejšo in učinkovitejšo podporo za inšpekcijo strojnega vida.