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    應用案例 Solutions
    新視界|光在機器視覺中的應用
    點擊次數:1815 更新時間:2021-06-08

    通過幾代科學家的不懈努力,我們不僅認識到光本身的性質,并且通過不同波長的光開辟了不同的實際應用。

    今天,就一起領略光在機器視覺中的廣泛應用吧~

     

    其實光是一種電磁波,其振幅、頻率,相位等物理特性都包含了信息,而電磁波的頻率范圍從1赫茲以下到1025赫茲以上,對應的波長范圍是幾千公里到原子核的幾分之一。

     

    頻率范圍(電磁頻譜)根據波長分為不同的頻段,每個頻段內的電磁波用不同的名稱稱呼。每段波長還具有不同的特征,例如它們的產生方式,它們與物質的相互作用方式,以及對我們而言重要的是它們的實際應用。

     

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    ▲頻譜,電磁頻譜的頻帶范圍從低端的X射線(最短的波長)到遠程紅外(最長的波長)。

     

    X射線

    X射線是頻譜中最小的最左邊的一段,在0.01-10nm之間。X射線光穿過物體并根據物體密度被吸收,我們可以通過測量吸收率來查看被測物的結構。X射線有著能夠深入地穿透材料而不會破壞材料的這一特性,因而成為無損測試和檢測的理想之選。

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    在機器視覺中,我們將X射線與CMOS檢測技術相結合,可以做到在更低的X射線劑量下提供更品質的圖像。這樣可以實現更大的動態范圍、更好的分辨率、更優的對比度,并且為客戶提供更高的速度,更長的使用壽命和更低的劑量。

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    ▲在機器視覺中應用X射線檢測精密結構件。

     

    紫外線

    我們之所以能在部分光譜中看到某些事物而在其他光譜中看不到某些事物的原因之一,是因為不同的材料具有不同的光譜特性。在可見光或甚至在SWIR中看起來非常相似的材料在光譜的UV部分(10-400nm)中看起來可能非常不同。

     

    另外,某些類型和強度的紫外線會導致曬傷。而高功率的紫外線源還用于定位、識別血液、唾液等體液,在紫外燈光的照射下某些肉眼無法看到的事物也將清晰可見。

     

     

    ▲在紫外燈的照射下,人的雀斑也將更加明顯。

     

    在機器視覺中,我們可以借助紫外線,看到不同金屬或塑料之間的對比,并且通過散射的特性,我們可以使用紫外線來檢測比常規光學成像所觀察到的缺陷或污染物小得多的缺陷或污染物。紫外線按波長通常分為長、中、短波三種:UVA(波長:400~320nm),UVB(波長:320~275nm),UVC(波長:200~275nm)。

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    ▲諸如昂貴的硅芯片掩模之類的關鍵組件可能需要更高能量的UV-C光進行檢測,以確保不會遺漏任何東西。

     

    可見光

    可見光是可見的,其波長在400-700nm之間。在機器視覺中,可見光的應用相當廣泛,大多數的成像都在此范圍內進行。雖然我們也可以用眼睛看到可見光下的物體,但相機代替人眼做檢測是大勢所趨。

     

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    ▲圖為凌云光參加2021VC上海展其中一套自主研發的基于深度學習的圖像分析軟件的視覺解決方案

     

    近紅外光

    近紅外是可見光與SWIR的過渡階段,其波長在700-900nm之間。在機器視覺中,將可見光與SWIR相結合的方案應用在傳感器和相機上,幫助識別不可見&可見的特征。近紅外還可以應用在農業中,它可以檢測植物反射光的變化,這是植物健康的主要指標。

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    ▲應用近紅外光的整套鉆石真假檢測系統構成圖,黑白相機通過采集被測物反射出的近紅外光線,來判斷被測物的是否是真鉆石。

     

    短波紅外

    短波紅外(SWIR)是在900到2500nm范圍內的光。SWIR可以幫助我們區分顏色相似的物體,看到高溫的物體,甚至穿透某些材料。在機器視覺中,短波紅外可以幫助檢測并突出顯示某些難以用可見光和可見光相機區分的物體。

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    ▲SWIR可以用于食品分選,通過食品中不同的水分含量將相同或相似顏色的物體進行分類。例如對肉桂,咖啡豆,巖石和葡萄干進行區分。

     

    長波紅外

    長波紅外(LWIR)的起始波長約為5000nm,高可達40000nm。在此長度下,該波受環境光的影響較小,并且大部分受熱量調制。當我們將臉轉向太陽時,正是LWIR使我們感到溫暖。在機器視覺中,LWIR對于熱成像(基于它們散發的熱量查看事物)和熱成像/放射成像(檢測對象中的特定溫度或溫度范圍)都非常有用。

     

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    ▲左右圖分別顯示了兩個PCB組件:一個處于50度,一個處于41度。由于這些組件對熱敏感,因此我們可以通過LWIR檢測溫度來診斷其效率和可操作性。

     

    凌云光:懂得&專業

    光譜的不同波段揭示了不同的事物,而結合機器視覺技術可以幫助我們在成像問題中獲得更多的解決方案。

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