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机器视觉应用两大不可忽视的要点:成像光学系统和照明设计

2020年01月14日 11:24:15 中国传动网

新的应用和传感器往往会推动机器视觉领域光学和照明的创新,而这种创新通常必须同时进行。传感器的选择,在很大程度上取决于所讨论的最终应用,照明也常常如此。

对于光学器件来说,传感器和照明通常是“有问题的应用”,往往需要解决的问题任务艰巨。即使是非常灵敏的传感器,有时也会无法发挥作用,除非在镜头的有效区域上,光线能够正确且均匀地分配。光学产品供应商面临的挑战,是机器视觉应用的发展如此之快,难以跟上发展的步伐。

随着传感器和照明技术的发展,对新应用的需求如此之多。光学产品供应商面临的问题已经变成“哪些透镜的设计需要优化,才能与下游企业正在发生的应用协同工作?”Edmund光学公司成像业务部副总裁GregHollows说。

光学设计的挑战

安装在无人机上的遥感装置,可能更喜欢具有高分辨率的大幅面传感器,这仅仅是因为可以将更多像素打包成更大的阵列,从而使无人机在有限的飞行时间内能够收集尽可能多的图像数据。如果您是传感器制造商,此应用程序需求很容易理解。因此,积极投资开发更大尺寸的传感器是合理的。而对于光学制造商而言,这种选择并不是那么简单,因为光学制造商如果不考虑其它因素就无法设计更大的透镜。

许多系统将镜头组件和滤镜组合在一起,对于当今通常与无人机相关联的宽视场应用而言,这可能会变得更复杂。

与照明的协同设计

这种对整体设计方法的诉求也延伸至照明组件。理想情况下,应将照明和成像光学系统整体设计为一个系统,以确保镜头收集的是最佳光线,而不会收集次佳光线。协同设计照明和光学元件可以更轻松地将两者匹配,以达到最佳效果。它还可以最小化成本并缩短产品上市时间。

成像系统光源的波长范围也会影响镜头的选择以及整个系统的性能。将范围缩小到几纳米,通常可以提高图像对比度。将滤波器与宽带光源一起使用会有所帮助,但这类解决方案并不总是像窄带光源一样灵活。

利用光源的波长可以在机器视觉中完成很多工作。使用诸如LED之类的窄带光源,可以最大程度地减少透镜设计所需的校正,并引入有趣的新选项来增加图像的对比度。特定材料吸收或反射特定波长的方式,还可以突出显示在宽带光源下不可见的缺陷。

在可见光范围内,每种颜色都有相反的颜色,可用于增强图像对比度。因此,用绿色光源照射绿色的对象,会使它在图像传感器上显得更亮,而用红色的光照射(绿色相反的颜色),则会使它看起来更暗。

但是,提高图像对比度不必依靠窄带光源。例如,紫外线范围内的短波长比可见光或红外线更强地散射出表面特征。或者,如果紫外线被吸收,它们倾向于在表面被吸收。无论哪种情况,使用气体放电管或UVLED来成像紫外线光如何与材料相互作用,都可以帮助检测在光谱其它区域不可见的污染物或浅划痕。当检查在可见光谱中看起来透明的玻璃显示器、透镜和其它材料时,这带来的好处显而易见。

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供稿:Winn Hardin 控制工程网

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