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- 2020
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Vision小助手
(CMVU)
1 前言
机器视觉是计算机科学的一个分支,是用机器代替人眼做各种测量和判断。一个典型的机器视觉系统包括图像采集、图像处理、运动控制部分等。
图像采集是其中的一个重要环节,它将被测物的可视化图像和特征通过成像光学、CCD或者CMOS转换为能被计算机处理的一系列数据。
图像采集部分由光学照明系统、被测物、成像镜头、CCD或者CMOS图像传感器构成。采集过程如图1所示,具体描述如下:由光学照明系统照明到被测物,根据被测物的表面特性将光能量反射或者透射,镜头采集反射或者透射后的光能量到达CCD或者CMOS图像传感器产生电平信号,再由FPGA芯片将电平信号编码传送到计算机的图像采集卡,最后再通过图像采集卡传达到内存经由CPU进行处理。
图1 机器视觉检测图像采集流程图
在机器视觉检测系统中,光谱产生重大作用的应用有以下几类:
1.荧光激发(例如生物检测、防伪检测等应用);
2.对于光谱信息敏感特征的检测(例如ITO的检测);
3.印刷品的色差检测(利用全光谱光学照明系统);
本文以印刷品的色差检测为例,详细阐述了光谱信息是如何影响机器视觉检测的。
2 印刷品色差检测流程:
印刷品色差检测流程如下:
1.采用全光谱光学照明系统照射到待检物体上;
2.根据待检物体的光谱反射特性,其中有一部分的光通过成像镜头传输到CCD或CMOS图像传感器中;
3.CCD或者CMOS图像传感器将图像信息传输到计算;
4.计算机根据检测要求判定待检物体是否合格,并将待检物体是否合格信息传输到执行机构;
5.执行机构将合格品与不合格品区分开;
由于对于待检测物体的颜色未知,所以在整个检测过程中,对于光谱信息有要求的有以下几个部分:
3 光学照明系统:
只有光学照明系统发出了包含完整光谱信息的光波,待检测测物体才能根据它本身的光谱折射、反射、吸收能力折射、反射、吸收光能量,成像镜头、CCD或者是CMOS传感器才能采集到颜色信息。
图2.图3分别为采用常规光学照明系统拍摄PANTONE色卡的图像与采用全光谱光学照明系统拍摄PANTONE色卡的图像
图2 常规光学照明系统拍摄PANTONE色卡图
图3 全光谱光学照明系统拍摄PANTONE色卡图
表1 常规光学照明系统与全光谱光学照明系统RGB差值
通过以上图表可以看出,在PANTONE色卡卡号为6676与7677的区分上,采用两种不同光谱照明光学系统的灰度差值达到27.38(R)、18.31(G)、2.53(B),在图像处理上,这种差异是很方便提高软件判别精度的。
4 成像镜头的光谱信息传递真实性:
色差(又称为“色散现象”)是由于成像镜头没有把不同波长的光线聚焦到同一个焦平面(不同波长的光线折射率不同),或者和镜头对于不同波长光线的放大程度不同而形成。色差的程度随着镜头里玻璃的色散程度不同而有所差异。
具体色散在实际成像中的表现形式如图5:
图5 色散在磁砖实际成像中的表现形式
在印刷品色差检测中,色散会使本身是绿色的图像让计算机识别为其他颜色的,让计算机产生误判。
4 结语
本文以印刷品色差检测为例,从光学照明系统、成像镜头二个方面详细阐述了光谱信息是如何影响机器视觉检测的。