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为什么使用彩色相机来进行机器视觉检测

文章出处:网责任编辑:作者:人气:-发表时间:2019-02-28 09:23:00
    在机器视觉检测中会使用到彩色相机、黑白相机等。而沃德普机器视觉今天要介绍的是彩色相机在机器视觉检测中的应用,为什么机器视觉检测会越来越多的人选择彩色相机呢?下面就一一来了解一下。
 
    曾几何时,彩色视觉技术不仅成本预算昂贵而且属于大型机构内部的技术专长。但是,随着近年来相机、照明和软件方面的不断进步使得色彩视觉更加经济实惠、变得简单,并且更易于在装配线上使用。
 
    如今,视觉技术正在被集成到越来越多的自动化应用中,因为它能够以新的方式解决复杂的生产挑战。
 
    颜色提供的关键信息可以提高许多机器视觉检测应用的可靠性。颜色检测的能力可以检查许多无法以灰度值进行检查的产品。典型的例子包括确保安装棕褐色而不是灰褐色的汽车内部部件,并检查墨盒是否泄漏。
 
    彩色视觉让用户能够在同一台设备上监控更多的情况,例如,除了尺寸和位置外,用户还可以验证物体的颜色。以及“存在的部分是什么?”和“放置在正确位置是否正确?”
 
    这对于在质量控制方面检测物体颜色的微小变化非常重要,此外,彩色成像仪可用于检查颜色的正确与否。
 
    彩色相机对于装配和检测应用非常重要,彩色图像能够准确地识别目标物体,进行质量控制比灰度图像更容易地与图像相关联。一些缺陷检测应用中只有使用彩色视觉才可以进行。
 
    使用彩色视觉可以增强材料的颜色响应,从而提高缺陷检测的灵敏度,进一步增强图像,突出难以看到的缺陷。
 
    可以检测颜色的视觉系统更容易验证组件是否正确。事实上,有些检查任务,如检查线束中导线的颜色,只能通过彩色成像技术来完成。其他任务,例如搜索沿着高速传输器移动的对象,也可以从颜色提供的额外信息中获益。
 
    彩色视觉处理的一个主要优点是它可以检测并显示灰度成像无法实现的细微差别。当视觉系统捕获灰度图像时,它基于从256个灰度梯度中选择的单个值做出评估决策。当视觉系统捕获彩色图像以进行评估时,它可以使用的数据是灰度图像的三倍的。
 
    制造商通常使用彩色机器视觉技术来解决三个主要任务:
 
    1.部件分类–颜色通常是区分某些部件的唯一特征,例如帽子或容器。
 
    2.颜色识别和匹配——人类经常无法确定匹配相似的颜色,而机器视觉系统可以可靠地区分它们,以监控颜色的一致性。
 
    3.装配验证和检查——当组件非常小,或者识别不容易看到的标记(如字符串或条形码)时,识别在装配过程中使用了正确的部件可能具有挑战性。在这些情况下,颜色可以准确地确定零件是否正确组装。
 
    目前,随着机器视觉技术、成像处理软件和检测工具的进步,处理彩色图像变得更容易、更快、更便宜。
 
    但是,并非所有机器视觉应用都需要彩色视觉处理。
 
    在大多数应用中,颜色并不重要,灰度相机通常也可以根据不同的灰度来区分颜色。
 
    使用传统的灰度视觉系统,绝大多数检测应用仍然是最好的解决方案,但是,人们对彩色成像的兴趣越来越大,因为这种技术更加实惠。视觉软件也更易于使用且更易于访问。
 
    在某些情况下,你可以从灰度图像中获得更合理的图像对比度和特征分割,其中一个原因是因为用于机器视觉的算法不一定在色彩空间中独特操作。
 
    例如,处理一个简单的彩色测量任务可能对制造商没有任何好处,但是,如果机器视觉应用的任务是通过颜色区分、识别或分类,那么彩色视觉系统将具有自身的优势,并且将是最好的解决方式。
 
照明方式:
 
    照明对于所有视觉应用都很重要。但对于彩色摄像机来说,这一点尤为重要。
 
    照明是彩色成像应用中的首要挑战,那是因为照明的不一致性会改变场景中颜色的表现方式。
 
    颜色只是从物体反射的光的波长,因此,如果光源是白色LED灯,就其性质而言,其光谱曲线稍微偏蓝,那么将光照射到物体上将导致图像看起来比相机稍微偏蓝。
 
    照明系统的稳定是最大的挑战,环境中的因素,例如外部环境光,可能会改变物体的颜色响应。在彩色视觉应用中光的管理可能会非常困难。
 
    LED灯根本无法在整个可见光范围内提供光谱波长的广谱和均匀响应,因此,我们在LED灯中获得峰值和谷值,这会极大地影响某些成像应用的色彩准确度。
 
    解决这个问题的方法包括使用平衡LED或老式卤素灯,它们可以提供更好的色彩响应,但是,最近专门为彩色视觉应用设计的照明系统也有所改进。它们提供更一致和均匀的光谱响应。
 

 其实一整个机器视觉系统中,每一个部件都是环环相扣的,选择不一样的部件,会导致得出的检测效果也是不一样的。沃德普机器视觉为您提供最具性价比的的机器视觉选型方案。想了解更多的可直接咨询沃德普客服。 

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