人民日报:推动5G与工业互联网融合发展
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2024-01-29
机器视觉传统上被定义为利用机器代替人眼来做各种测量和判断的系统,目前已经被非常成熟的应用于工业和国民生产的各个领域在机器视觉应用中,照明是其中一项非常关键的技术,通过调整光源的形状、照射角度、亮度等信息,可以非常显著的凸出我们想要检测或测量的特征,屏蔽掉不需要的信息对系统的干扰。
过去,机器视觉技术依靠许多种类的光源来捕获图像,包括荧光灯,石英卤素灯,LED,金属卤化物(汞)和氙气等,但在当前的视觉系统中,被应用的最多、最广泛和最成熟的,是各种类型的可见光LED光源然而,今天我们要讨论的,是除了可见光LED之外,正在被越来越多的应用于机器视觉系统中并解决许多实际问题的两种不可见光照明技术,即紫外和红外照明。
在某些视觉系统中合理的利用不可见光,可以大大的提高系统效率本篇主要介绍紫外成像的应用 紫外线(UV)是波长10~400nm的电磁辐射,分三个不同的波段300~400nm称为近紫外波段,这个波段又分为UV-A(315~400nm)和UV-B(280~315nm)两个子波段。
UV-C波段位于300nm以下,覆盖100~280nm波长机器视觉常用的紫外波长位于UV-A波段,最常用的有365nm和395nm 紫外光在机器视觉应用中,通常用于检测用可见光无法检测到的特征由于紫外光能被许多材料吸收,所以可以捕获产品表面的图像,并且由于紫外光具有比可见光更短的波长,因此能被产品的表面特征散射。
紫外照明能以两种不同的方式应用到机器视觉系统中在反射紫外成像应用中,用紫外光照射物体,并使用对紫外光敏感的单色或彩色相机捕获图像在紫外-荧光成像中,用紫外光照射物体表面,在添加有荧光增白剂的涂料、塑料、印刷油墨和染料等产品中,这些荧光材料将吸收紫外辐射,然后发射出波长更长的荧光。
吸收峰位波长和发射峰位波长之间的差,称为斯托克斯位移(Stokes shift),如下图所示
使用此技术的典型应用案例是纸尿裤缝合线的检测,普通的可见光相机无法清晰显示纸尿裤与缝合线的区别,但是在365nm紫外光源配合滤光片的成像中,可以清晰的看见缝合线的特征,据此完成产品的质量检测下图为常规拍摄和定制的紫外光源拍摄纸尿裤缝合线的对比效果:。
虽然紫外-荧光成像广泛应用于众多领域,但是在显示产品缺陷方面,也可以使用反射紫外成像(不发射荧光)在反射紫外成像应用中,使用紫外光照射被检产品,并捕获发射的紫外光例如,在检测产品标签上是否存在气泡的应用中,可以使用紫外照明突出显示任何可能存在的气泡。
现在,紫外照明已经在许多工业检测应用中部署,荧光成像模式和反射紫外成像模式都有应用尽管紫外照明还处于起步阶段,但随着紫外LED成本的下降,以及开发者在他们的生产环境中集成紫外照明、现成的机器视觉硬件和图像处理软件,这将会催生很多新的紫外照明应用。
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