蓝菲光学超均匀面光源助力机器视觉相机校准-亚博手机版怎么下载

本文摘要:作者:曾旭博士一,背景说明近年来,随着工业4.0及人工智能的发展,更多的自动化设备普遍应用于生产过程中。

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作者:曾旭博士一,背景说明近年来,随着工业4.0及人工智能的发展,更多的自动化设备普遍应用于生产过程中。工业4.0离不开智能生产,在中国2015年明确提出的“中国生产2025”宏伟计划中,第一个战略对策是“实行数字化网络化智能化生产”,智能生产中,最核心的一环是机器视觉。机器视觉是指用机器模拟人眼的功能,对客观事物展开信息提取、处理、分析,最后构建检测和判别,最后交给计算机展开控制。

中国是机器视觉产业发展特别快的国家,目前在工业、航天、医疗、交通、科学研究等多个行业都有普遍的应用。图1的机器视觉交换人眼2、现在的机器视觉没有问题的典型产业机器视觉系统包括光源、镜头、照相机、图像采集卡、软件、监视器、输出/输入等。在光学检查中,机器视觉系统的性能主要是不同的系统,光学相关部件例如光源、镜头、照相机等的性能不同。

另外,光学检查拒绝的精度一般很高,但很多照相机在出厂时没有用于展开光学检查专用的校准。机器视觉系统的精度几乎不会被拒绝,结果误差不好。例如,如果将刚出厂的工业照相机朝向光均匀分布的闪烁面展开照片,拍摄的图像的四角可能会经常出现暗区域。这主要是照相机镜头余弦呼吁引起的。

另外,由于照相机传感器(CCD/CMOS )的不均匀分布性,在使光场均匀分布的光学情况下,图像变暗,颜色不会不均匀分布,如下图右图所示。这些主要原因在平板显示检查等部分机器的光学检查时,检查结果和实际情况经常产生小的偏差。除了图2校准前的摄像机平台呼吁以外,基于摄像机亮度的线性呼吁也不同。

从照相机输入的信号是灰度值,因此没有现实的物理意义。因此,为了进行光学检测(例如亮度检测时),需要在照相机中展开直线性和亮度校准,制作照相机的灰度信号和现实亮度的关系曲线。

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