У контексті швидкого розвитку промислової автоматизації та інтелектуального виробництва перевірка машинного зору стала незамінною та важливою частиною сучасних виробничих ліній. Будучи основним апаратним забезпеченням системи візуального контролю, продуктивність зображення промислових камер безпосередньо впливає на точність і стабільність результатів перевірки. Особливо в умовах слабкого освітлення одним із важливих показників для вимірювання загальної продуктивності стало те, чи можуть промислові камери стабільно виводити високоякісні зображення.
1. Застосування інспекції промислового зору в умовах слабкого освітлення
Застосування промислового огляду зазвичай можна розділити на три основні категорії: вимірювання розмірів і позиціонування, виявлення поверхневих дефектів, виявлення та ідентифікація логотипів. Серед них вимірювання розмірів в основному використовується для визначення довжини, ширини, висоти та інших геометричних розмірів заготовки. У практичних застосуваннях двовимірне вимірювальне виявлення є найпоширенішим. Виявлення поверхневих дефектів зосереджується на нерівних ділянках локальних фізичних або хімічних властивостей на поверхні об’єкта, що підлягає вимірюванню, таких як подряпини, ямки, плями на поверхні металевих або пластикових виробів, менше олова, більше олова, відсутність припою та інші проблеми на друкованій платі. Розпізнавання логотипу в основному використовується, щоб визначити, чи надрукований вміст є правильним, повним і правильним положенням.
У реальному виробничому середовищі через закриту структуру обладнання, обмежений простір робочої станції, поглинання світла матеріалом об’єкта, що випробовується, або міркування енергозбереження часто виникає проблема недостатнього освітлення на місці перевірки. Середовище з низьким освітленням призведе до недостатньої яскравості зображення, значного збільшення шуму та втрати детальної інформації, що висуває вищі вимоги до можливостей зображення та стабільності промислових камер. Тому тестування та аналіз продуктивності зображення в умовах слабкого освітлення має велике значення для вибору та застосування систем промислового зору.
2. Базовий склад системи промислового огляду
Повна промислова система візуального контролю зазвичай складається з трьох основних частин: отримання зображень, обробка та аналіз зображень, керування даними та взаємодія людини з комп’ютером. З точки зору апаратного забезпечення, модуль отримання зображення в основному включає таке обладнання, як джерела освітлення, промислові камери, промислові об’єктиви та карти захоплення зображення; з точки зору програмного забезпечення, модуль обробки та аналізу зображень в основному складається з алгоритмів попередньої обробки зображень і алгоритмів виявлення, які використовуються для покращення цільових характеристик і повного вимірювання розміру або визначення дефекту; модуль керування даними та взаємодії між людиною та комп’ютером сортує, подає тривогу або записує продукти на основі результатів виявлення.
У програмах виявлення слабкого освітлення важливість модуля отримання зображень є особливо помітною. Здатність камери вловлювати світлові сигнали, рівень контролю шуму та продуктивність динамічного діапазону безпосередньо впливатимуть на ефект обробки наступних алгоритмів і навіть визначатимуть, чи зможе вся візуальна система працювати стабільно.
3. Основні параметри камери, що викликають занепокоєння під час тестування зображень за слабкого освітлення
Під час тестування зображень промислових камер за слабкого освітлення необхідно зосередитися на наступних основних параметрах. Ці параметри разом визначають фактичні характеристики зображення камери за складних умов освітлення.
1. Роздільна здатність і деталі зображення
Роздільна здатність є одним із основних показників продуктивності промислових камер і визначається кількістю пікселів датчика зображення. Камери зонального сканування зазвичай виражають роздільну здатність у вигляді кількості горизонтальних і вертикальних пікселів, наприклад 1920×1080; у практичних застосуваннях він часто виражається у формі 1K, 2K, 4K тощо.
В межах того самого поля зору, що вища роздільна здатність, то багатшу детальну інформацію може надати камера. В умовах слабкого освітлення камери з високою роздільною здатністю допомагають зберігати ефективнішу інформацію про зображення, забезпечуючи базову гарантію для подальшого виявлення дефектів і вимірювання розміру.
2. Можливості контролю швидкості та експозиції
Швидкість отримання камерою зазвичай виражається у частоті кадрів (fps) або частоті лінії (kHz). Для програм виявлення рухомих цілей камера повинна мати достатню швидкість отримання, щоб уникнути розмиття зображення або втрати інформації.
В умовах слабкого освітлення розумні налаштування часу експозиції особливо важливі. Довший час витримки може допомогти покращити яскравість зображення, але також може спричинити розмиття під час руху. Таким чином, здатність камери керувати затвором і висока швидкість отримання даних є важливими гарантіями для отримання чітких зображень за слабкого освітлення.
3. Показники рівня шуму та співвідношення сигнал/шум
Шум є одним із найпомітніших факторів у зображенні за слабкого освітлення. Відповідно до стандарту EMVA1288, шум камери в основному включає шум, пов’язаний із сигналом, і внутрішній шум, створений схемами зчитування датчика та схемами обробки сигналу. Крім того, під час процесу оцифрування також генерується шум квантування.
В умовах слабкого освітлення можливості контролю шуму безпосередньо впливають на зручність використання зображення. Промислові камери з низькими шумовими характеристиками можуть підтримувати вищий відношення сигнал/шум в умовах слабкого освітлення, роблячи об’єкти цілі чіткішими та сприяючи стабільному виявленню.
4. Глибина пікселів і рівень сірого
Глибина пікселів означає кількість біт у градаціях сірого у зображенні, виведеному камерою, яка зазвичай становить 8 біт, 10 біт, 12 біт або навіть більше. Що вища глибина пікселів, то багатші рівні сірого, які можна виразити, що допомагає розрізнити тонкі відмінності яскравості.
У додатках із слабким освітленням більша глибина пікселів може покращити продуктивність відтінків сірого, але вона також висуває вищі вимоги до швидкості передачі даних та системної інтеграції. Таким чином, у практичних застосуваннях необхідно зробити комплексний компроміс на основі точності виявлення та продуктивності системи.
5. Спектральний відгук і здатність узгоджувати джерело світла
Спектральна характеристика промислової камери визначає її чутливість до світла різних довжин хвиль. За різними діапазонами відгуку камери можна розділити на камери видимого світла, інфрачервоні камери та ультрафіолетові камери. При виявленні в умовах слабкого освітлення правильне узгодження характеристик спектрального відгуку камери та джерела світла на місці допоможе максимізувати отримання ефективних сигналів і покращити загальний ефект зображення.
4. Практичне значення тестування зображень при слабкому освітленні
Проводячи тестування зображень на промислових камерах в умовах слабкого освітлення, ми можемо систематично оцінювати їх можливості відновлення деталей, можливості контролю шуму та стабільність зображення в умовах слабкого освітлення. Це не тільки допомагає оптимізувати вибір камери, але й зменшує залежність від високояскравих джерел світла в практичних застосуваннях, зменшуючи енергоспоживання системи та структурну складність.
У таких сценаріях, як перевірка паяних з’єднань друкованої плати, перевірка електронних компонентів і точна перевірка зовнішнього вигляду компонентів, промислові камери з хорошими можливостями отримання зображень за слабкого освітлення можуть підтримувати стабільний вихід у складних середовищах і забезпечувати надійну базу даних для автоматизованих систем перевірки.
Продуктивність зображення в умовах слабкого освітлення стала одним із важливих напрямків розвитку технології промислових камер. За допомогою наукових методів тестування та розумного аналізу параметрів продуктивність промислових камер у практичних застосуваннях можна більш повно оцінити. У майбутньому, завдяки постійному вдосконаленню технології датчиків зображення та можливостей обробки сигналів, промислові камери будутьОбласть виявлення слабкого освітлення демонструє більший потенціал застосування. Smart Vision також продовжить тестувати та оптимізувати промислові камери та рішення для бачення на основі реальних потреб додатків, щоб надавати клієнтам більш стабільну та ефективну підтримку інспекції машинного зору.
