实施案例

机器视觉中不同类型光源的不同打光方式的效果探究

2018-02-05 21:23:05 12

有经验的机器视觉工程师都会认可这样一句话:机器视觉项目的成败在于能否得到一张打光优秀的图片。如果采集到的图片本身“质量”很差,那么接来下的图像处理工作就会困难重重。

 

由于项目的需求以及光源厂商的努力,目前机器视觉光源的类型可以说十分丰富,例如条光、背光、平行背光、同轴光、点光、隧道光、碗光、环形光、球形光、条形聚光等。根据光的波长和颜色,又可以分为X光、蓝光、红光、白光、红外光等。

 

网上关于光源选型方面的资料多如牛毛,我不想再重复,我想说点其他的。

 

在光源大家族中,有一种光最为灵活多变,它就是环形光。环形光有低角度环形光、高角度环形光等不同类型,例如0°环形光、30°环形光、45°环形光、60°环形光、90°环形光等。

 

不同的资料对于这个环光的“角度”定义不同,有的指“光源照射方向与水平面的夹角”,有的指“光源照射方向与镜头光轴(一般是竖直方向)的夹角”。本文采用后一种定义方式来描述。

 

为什么说环形光的花样多呢?因为它的口径可以不同、它的“角度”可以不同、它的光的颜色可以不同、它的安装高度也可以不同(其他光源安装高度不同差异一般不会有这么大)。

 

下面我以拍摄镜头模组为例,采用不同“角度”的环形光,沿着镜头光轴方向在不同高度分别采集图像,大家可以观察图像的特点与变化。

图片关键词

(这是一个手机镜头模组,高约6mm,中间有一块透明的有划伤的玻璃镜片)

注意:以下每一系列组图中,光源的高度都是从高到低不断往下移的

 

① 90°环形光(即光源照射方向与竖直方向成90°的环形光)

图片关键词

 

 

② 30°环形光

图片关键词

 

如果你读到了这里,不妨停下来想想,为什么用不同角度、不同高度的环形光照明,图像会有这样的差异呢?

 

其核心就一点:始终抓住有哪些光被反射之后,沿着竖直方向被相机捕捉到了。物体在相机中成了像,是因为物体表面有光反射进了相机,这些光被相机捕捉到从而成了像。

如果想提高光源选型的能力,深刻理解上面这两句话是十分必要的。

 

在只有光源而暂时没有相机的时候,如何猜测相机采集到的图像是什么样的呢?我有一个小技巧:把头伸到被测物正上方,从上往下竖直观察被测物的打光情况。为什么要以这个姿势观察呢?因为相机也是以这个姿势“观察”被测物的。

 

从上面的两组图片可以看出,如果想检测模组的镜片划伤,在合适的高度用90°环形光打光,能得到一张高质量的易于处理的图片。但这是最佳的方案吗?未必。

 

我们用背光试试:

图片关键词

 

划伤一览无余,很好地从背景里被分割出来了。当然,对于这种检测并不是说背光就一定优于90°环光,因为很多时候,由于现场条件的限制,是没有办法放置背光的。

 

我顺手拍了一张同轴光打光的,顺便也贴上来:

图片关键词

 

同轴光源一般比较贵,它之所以贵我猜测一方面是因为它发出的是平行光,另一方面是因为它内部的那个45°的“半透半反”装置需要较高的装配精度。

图片关键词

 

观察上面的同轴光打光的图片,可以发现,用同轴光拍的图片一般看起来比较“平庸”。同轴光能够凸显物体表面的不平整,克服表面反光造成的干扰

这些是由同轴光的特性决定的:同轴光最终照到被测物上的是竖直向下的光,光经物体反射后,只有竖直往上的反射光才能通过同轴光的“半透半反”装置竖直进入相机(因此反光不见了,因为反光折射到其他方向去了,没有射入相机)。

 

另外,很多人在应用中应该发现了,在相机镜头参数、安装高度等其他条件一致时,把同轴光源调到最亮去打光,得到的图片一般亮度也很低,这是为什么呢?这是因为同轴光从发出光到光最终被相机捕捉到,它经历了两次“半透半反”的过程,光源的亮度有极大的损失。

 

文末我再把之前的两句话重复一下:

始终抓住有哪些光被反射之后,沿着光轴方向被相机捕捉到了。物体在相机中成了像,是因为物体表面有光反射进了相机,这些光被相机捕捉到从而成了像。