揭示机器视觉

GIGO。今天的信息技术也是如此。垃圾进=垃圾出。然而，当涉及到机器视觉时，旧的计算机缩略词可以更新:好的图像=好的输出。

理想的机器视觉GIGO从照明开始。“设计机器视觉系统的第一步应该是照明，”西门子机器视觉业务经理约翰·阿加帕基斯(John Agapakis)说。“你把光线投射到拍摄对象上，然后用相机和镜头捕捉到传回来的任何东西。”

Agapakis指出，机器视觉系统处理能力的提高使得设计算法使视觉系统在次优光线下表现更好成为可能，这似乎否定了对最佳照明条件的需求。然而，在这些应用中所需的图像处理能力大大减少了通过避免购买正确的照明而获得的任何节省。这种低光成像设置不仅降低了计算周期，降低了系统做其他事情的能力，还会增加废料，并引入产品或工艺的可变性。

在谈到机器视觉照明时，一般的经验法则是最好的照明产生最大的对比度，这在系统负载更少、更好的可重复性和整体性能方面得到了回报。

为了解决照明在机器视觉应用中的关键重要性，西门子提供了NERLITE照明系列，以补充其SIMATIC智能相机和视觉系统的产品组合。它的智能相机有集成处理器，而它的视觉系统在个人电脑上处理。

根据应用程序匹配照明

为了理解正确的光线对机器视觉有多重要，请尝试一个简单的实验。在阳光明媚的日子，把一本杂志拿出来打开。这些页面很容易阅读。然而，倾斜杂志，强光可以冲洗掉所有的东西。

你的眼球和视神经没有改变。处理捕捉到的图像的算法，在你童年学习阅读时获得的，是相同的。光的强度是不变的。唯一不同的是照明的角度。然而，这种变化足以成就或破坏与视觉相关的特定任务。

NERLITE市场开发经理Jon Chouinard已经在机器视觉应用中看到了这种情况。在一个案例中，客户要求捕获金属冲压零件的尺寸测量，以确保满足规格要求，并出于工艺控制的原因。客户将零件压在背光上，用机器视觉系统捕获测量数据。简单地在光源和零件之间增加一些空间就增加了对比度，并在尺寸测量的重复性上获得了好处。“我们看到抖动——测量的变化——从几个像素下降到很多像素，”Chouinard说。“灯的位置确实使应用程序更加健壮。”

然而，这并不仅仅是零件和光线的位置。有时是关于照明的类型。例如，环形灯是一种廉价且常见的照明解决方案，因此通常是机器视觉应用中考虑的第一个照明解决方案。不幸的是，在光源上的节省可能会被其他地方的成本所抵消。

环形灯可能不是最佳选择的一个例子是，当测量一个高度反射的部件时，它被加工成与其他部件精确匹配。即使该部分被黑暗的背景包围，当被环形灯照亮时，高反射表面的结果也会导致对比度差。

当使用环形灯时，对该零件直径的重复测量显示直径= 0.080密耳的1西格玛动态重复性。由于轴上照明来自头顶，这一数字降至27。可重复性从80增加到27，这足以显著提高成品率，因为很少有好零件会因为错误的超规格读数而报废。

尽管环形灯在某些应用中存在缺陷，但在机器视觉中确实有有用的地方。正如Chouinard所指出的，“当你做一些简单的事情时，比如在一张哑光或沉闷的纸上捕捉人物，这时环形灯是一个可行的解决方案。”

多种场景的照明选项

在任何比简单的照明应用更复杂的情况下，工程师必须考虑各种因素。表面是平坦的，轻微颠簸还是非常颠簸?哑光的还是闪亮的?弯的还是平的?即使从这么短的可能性列表中，很明显没有一种光源适合所有的应用。为了解决这个问题，西门子为机器视觉提供了11种不同的NERLITE照明产品类别。

环形灯和阵列灯可用于表面平坦和扩散的场合。对于必须测量外部尺寸或查看开口的情况，背光效果最好。当只需要成像零件的轮廓时，选择暗场照明。在其他应用中，暗场照明用于发现玻璃瓶的侧壁裂缝，这是一项很难用其他类型的照明完成的检查任务。

其他NERLITE照明选项包括漫射轴上光(DOAL)，其中光从分束器反射到物体上，几乎成直角。在这样的应用中，镜面，也就是镜面，表面看起来是明亮的，而那些有一定角度的表面看起来是黑暗的。非镜面吸收光线，也显得黑暗。这就是为什么这种类型的光提高了加工零件的测量重复性。

在方形连续漫射照明器(SCDI)中，再次使用分束器反射光，但在这种情况下，光源倾斜平行于分束器。这个改变增加了非平面镜面的均匀性。

另一类机器视觉照明是阴天照明器，简称CDI。在这里，光从两个光源反射到一个球面上。结果是轻覆盖近170°。这可以是一个不均匀的镜面的最佳选择。

CDI为一家用玻璃纸包装产品的制造商挽救了局面。简单的照明方案会导致反射，使人们很难看到玻璃纸内产品的字母。结果，有许多非常好的部分被错误地拒绝。乔纳德说:“有了CDI，玻璃纸包装基本上从机器视觉摄像头的视野中消失了，这样它就可以清楚地看到下面是什么。只需将照明调整到CDI，就可以在不干扰算法或模式匹配的情况下解决问题。”

波长考虑和LED应用

除了照明角度的变化，其他需要评估的照明参数包括光源的波长。例如，如果你有一个用蓝色墨水标记的金属部件，可以考虑使用光谱另一端的照明来观察该部件。红色照明将使蓝色标记突出，提高对比度。

因为一些墨水有荧光的潜力，使用紫外线可以很容易地看到那些可能很难捕捉到的图像。红外光源也有类似的作用。西门子提供了一系列具有各种波长配置的新背光来解决这些问题。

发光二极管(led)是机器视觉照明的主要来源。它们价格便宜，坚固耐用，寿命长，而且具有相当单色的特殊优势。如果只有一个窄带的波长从光源穿过透镜和其他光学元件，进入相机，机器视觉的重复性就更容易实现。

进一步提高LED在机器视觉应用中的性能的其他技术包括频闪灯，以提高检查运动部件时的性能。频闪灯停止像素模糊，以帮助捕捉运动中的部分，但由于部分时间灯关闭，图像捕捉强度下降。

西门子的照明通过巧妙的工程设计解决了这个问题。乔纳德解释说:“我们使用控制器将光脉冲与相机同步，并对LED进行超速驱动。”在短时间内，LED可能有许多倍于建议电流流过它，大大提高其强度。机器视觉应用的好处是改进的图像和更好的重复性。然而，为了成功实现这一技术，有必要真正了解LED的工作原理，并知道它们可以安全地推动到什么程度，西门子通过多年的经验和调查获得了这些知识。

做出正确的选择

由于照明对机器视觉应用如此重要，这就引出了一个自然的问题:为什么不简单地用正确的照明来构建视觉系统呢?

阿加帕基斯指出，答案与用法有关。机器视觉系统从数字图像中提取有用的信息，在一个环境中有用的东西在另一个环境中可能不重要。例如，在一个应用程序中，部件的尺寸可能很重要，但在另一个应用程序中，最重要的是组件的存在与否。在下一个应用程序中，标签上的字母可能是最关键的。

当情况非常可预测时，将光源构建到视觉系统中是有意义的。这就是数据矩阵读取器的情况——在零件上捕获二维条形码的设备。图像分析算法的进步允许西门子Hawkeye系列产品集成到设备中，并为在非常低对比度的情况下读取数据矩阵标记提供了强大的解决方案。

在光谱的另一端，西门子提供了一种称为UID一致性验证器的智能相机，它有10个不同的内置灯。该设备足够智能，可以根据应用程序评估不同的内置灯，并选择最好的，无论是自己还是通过操作员交互。

有了如此高水平的车载智能，这样的产品并不便宜，而且对于某些应用来说可能是多余的。但在某些情况下，并不总是能够预测哪种照明系统最适合特定应用，而只有一种是最佳的，任何其他照明和视觉系统只会增加总成本，而不会产生流程简化效益。

Agapakis解释说:“为了最大限度地降低系统的安装成本，重要的是为给定的应用提供一种最佳的光源。”

由于产品种类繁多，导致不同的照明要求，单一光源无法满足，西门子提供SIMATIC机器视觉系统和智能相机，以及各种NERLITE照明产品。这种产品线的组合，以分析特定情况并开发有用的视觉和照明解决方案所需的专业知识为后盾，确保输入良好的图像，从而获得良好的数据和产品。

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