图像采集:机器视觉图像采集优化方法

网友投稿 132 2024-02-09


机器视觉在不同的复杂技术领域有着广泛应用在简单的应用中(例如,利用背光检测不透明物体的轮廓),成像系统可在宽松的系统参数条件下可靠地运行但在要求较高的应用中(比如检测镜面的表面缺陷),必须将主要参数设置在较小的公差范围内,或使用成本更高的高精度硬件,成像系统才能稳定运行。

图像采集:机器视觉图像采集优化方法

? ?成像系统中涉及的主要参数的数量,随着成像应用复杂度的提高而增加Edmund Optics东京成像实验室对此进行了研究,对于要求较高的成像应用,需要精确调整的参数大约多达20个图像采集优化 ? ?本文主要讨论图像采集优化(以下称为OIA),即:将成像系统中的所有主要参数调整到能够获得最佳图像的过程。

完成OIA后,获得的图像具有以下共同特点:1)在成像系统物理条件限制下,所拍摄的图像获得尽可能多的有用信息;2)尽可能多地利用相机传感器的有效像素,让待测工件在视野范围内(FOV)最大呈现,仅受工件几何形状和位置变化的限制;3)在不使用降噪算法的情况下,图像具有最高的信噪比,仅受传感器的参数限制;4)图像的动态范围接近最大值,没有达到饱和;5)图像中没有来自其他外部环境产生的不必要影像(例如未使用扩散片的环形光产生的亮斑)。

? ?为达成OIA,需要对所有主要参数进行精确调整经过OIA调整后的成像系统,为机器视觉系统集成商提供了以下优势:1)高性价比成像系统中的关键组件(成像镜头、相机、照明光源和光机结构)充分发挥作用,实现了具有成本效益的解决方案。

2)最少的图像运算处理和分析,最低的软件复杂度由于OIA可以获得高还原度、高对比度和低噪声的图像,因此对图像处理算法(例如降噪、直方图均衡、膨胀/腐蚀)的需要降至最低,从而显著减少了开发周期、测试时间和硬件成本。

3)显著降低误判率,高质量的图像减少了测试错误 ? ?已经调整好的成像系统可以满足以下条件,如图1和图2所示:1)像平面(传感器面)和物面(检查工件表面)平行;2)被检查的工件表面位于工作距离(WD)最佳聚焦位置;3)被检查的工件,接近FOV拍摄矩形成像区域大小,但不超过FOV;4)工件中心位于镜头的光轴上;5)被检查工件的浅色(白色、浅灰色等)区域特征,其成像亮度接近像素灰度饱和值(例如8位格式为255,灰度值可以达到220),但未达到饱和。

图1 成像系统调整要求,透视图图2 成像系统调整要求,上视图调整方法 ? ?通常的调整方法是:操作人员通过相机观察图像,以主观判断完成由Edmund Optics 日本分公司开发的调整应用程序,可对成像系统中的11-17个参数(取决于硬件条件)进行即时测量,从而为操作人员提供实时量化的参数以进行判断。

? ?以下案例中,使用的是西门子星标测试板(产品编号58835)将星标测试板的标刻面朝向成像系统,并使其与待测物平面重合 ? ?使用EO开发的EORTM(Edmund Optics Real-Time Metrology)软件,实时运算和分析拍摄到的测试板图像。

EORTM可以在精确调整至少8组硬件参数(光学机械平台的六个自由度、光源亮度和相机曝光时间)的过程中,给操作人员提供实时闭环反馈 ? ?借助EORTM,在高精度机器视觉应用中调整参数的时间,从大约数小时减少到20分钟甚至更短,但是精度却提高了至少2倍,因为它提供精确可量化指标,而不是依靠主观判断。

? ?一旦所有硬件调整都在软件设定的允许范围内,EORTM将显示如图3所示的全部通过状态,并且判定图像系统已调整完成图3 使用EORTM软件和西门子星标测试板进行微调 ? ?硬件配置包含一个6维自由度调整平台和相关的光机结构件,以及照明光源和测试板,完全由EO产品目录中的标准产品组成,如图4所示。

图4 Edmund Optics 6维调整定位平台用于成像系统调整结论 ? ?为了达到OIA,需要精确调整近20种光学、机械、电子和软件参数表1中列出了这些参数,根据其需要调整的频率归类为: ? ?1)设计阶段(DT):一次,系统规划选型时; ? ?2)设置阶段(ST):一次,相机初始化安装时; ? ?3)实时调整(RT):多次,在OIA调整过程中视需要,可通过可视化或使用软件实时测量获得反馈。

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