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视觉方案-轮廓的提取
时间:2021-07-25 10:10 点击次数:

视觉检测两大核心“图像+算法”只有先采集了图像,算法工程师才可根据图像采集的信息来进行算法的处理,所以说在视觉检测当中图像的获取很关键,图像质量获取的优劣或者好坏完全取决于打光工程师,因此打光工程师在项目中前期扮演了很重要的角色。当获取到了优质或者好的图像给算法工程师进行处理,算法在处理过程中就会减轻很多的工作量,同时也会及时的给出图像的处理结果,该项目是否可继续进行。

什么样的图像是优质的图像,什么样的图像是劣质的图像呢?怎样来判断,首先应当是将被测目标物与目标物以外的背景清晰的区分,被拍摄的目标物应清晰的显现出也就是聚焦要达到最佳焦点位置,最后要将目标物表面被测的信息点与目标物也要能清晰的区分。这就会考验到打光工程师前期方案选型的能力。

如:要检测齿轮外齿每个齿的尺寸及内圆齿的尺寸。

在了解到检测需求,我们提供以下几种方案进行图像采集。

  • 定焦镜头+背光源:调节背光源的光源亮度,使背景灰度值达到255,背景与齿轮可清晰的区分,由于定焦镜头固有的视场角原因整个内圆齿侧面完全可见,导致每个齿的轮廓不明显,算法很难对每个内圆齿的尺寸进行测量,准确率也很低。同时外齿与内圆齿不在一个平面上,得不到一个聚焦位置,所采集的图像始终会有一边模糊一边清晰。属于劣质图像。

 

  • 远心镜头+背光源:图像有了明显的改善,外齿与内圆齿都可与背景得到明显的区分,远心镜头无定焦镜头固有的视场角特性,使内圆齿轮廓不受侧面影响。虽然外齿与内圆齿不在一个平面上但远心镜头的强大的景深特性使其在景深内得到一个聚位置,同时都可成清晰图像,但此图外齿与内圆齿灰度有定的差异,给算法处理带来一定的困扰。属于质量较优图像。
  • 远心镜头+平行光源:整个齿轮没有灰度差异,不受外界杂光干扰整个图像锐度,对比度远远的好于其它图,属于优质图像。

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