

机器视觉光源的颜色选择
机器视觉常用的光源颜色有白色、蓝色、红色、绿色、红外光、紫外光,这六种颜色。那么这六种光源颜色有什么区别及用途呢?机器视觉光源的颜色又应该如何选择呢?
1. 白色光源(W):
白色光源通常用色温来界定,色温高的颜色偏蓝色(冷色,色温>5000K),色温低的颜色偏红(暖色,色温<3300与5000K),之间的称之为中间色,白色光源适用性广,亮度高,在拍摄彩色图像时使用更多。
2. 蓝色光源(B):
蓝色光源波长在430-480之间,适用产品:银色背景产品(如钣金,车加工件等)、薄膜上金属印刷品。
3. 红色光源(R):
红色光源的波长通常在600-720之间,可以透过一些比较暗的物体,例如底材黑色的透明软板孔位定位、绿色线路板线路检测,透光膜厚度检测等,采用红色光源更能提高对比度。
4. 绿色光源(G):
绿色光源波长510-530,介于红色与蓝色之间,主要针对产品:红色背景产品,银色背景产品(如钣金,车加工件等)。
5. 红外光(IR)
红外光的波长一般为780-1400,红外光属于不可见光,其透过力强。一般用于LCD屏检测等。
6. 紫外光(UV):
紫外光的波长一般为190-400,其穿透力强,主要用于触摸屏ITO检测、布料表面破损、点胶溢胶检测等方面,金属表面划痕检测等
生活中看到某个物体呈现某种颜色,是因为物体表面反射了该对应的光谱。
视觉应用中,为目标颜色合理地选择光源的颜色有利于降低算法难度、提高系统稳定性。
同类色
同类色指色相性质相同,但色度有深浅之分。
是色相环中15°夹角内的颜色。
如深红与浅红,深蓝与浅蓝。
邻近色
邻近色,就是在色带上相邻近的颜色。
例如红色和橙色。
是色相环中,凡在60度范围之内的颜色都属邻近色的范围
互补色/对比色
有非常强烈的对比度,在颜色饱和度很高的情况下,可以创建很多十分震撼的视觉效果。
例如橙和蓝、红和绿、黄和紫。
在色相环中每一个颜色对面(180度对角)的颜色。
类似色
类似色是指在色轮上相邻的三个颜色。
在色轮上90度角内的色统称为类似色。
例如红-红橙-橙、黄-黄绿-绿、青-青紫-紫等均为类似色。
光源颜色的选择
基于以上颜色理论,如果要将目标打成白色需要选用同类色,如果要目标打成黑色需要选用互补色。
合理选择光源颜色可以使特征和背景之间产生较大的灰度差别。一把情况下,如果使用黑白相机,对被测物体的颜色没有特殊要求的情况下,红色是比较好的选择。
红色LED寿命长、稳定、价格低。通常ccd对红光比较敏感。
波长越长,穿透能力越强。红外的穿透能力强,适合检测透光性差的物体,如棕色口服液杂质检测。
波长越短,扩散能力越强。紫外对表面的细微特征敏感,适合检测对比不够明显的地方,如食用油瓶上的文字检测。表面瑕疵检测一般使用蓝光。
不同波长的光线聚焦点不一样,可以参照彩虹形成的原理。在图像中心区域,不用颜色形成的光斑是同心圆。向图像边缘移动时会产生彩虹效应,目标特征将在更大区域上成像,会导致对比度降低。对像素较小的相机影响更严重。
波长为380—780nm的电磁波为可见光。可见光透过三棱镜可以呈现出红、橙、黄、绿、青、蓝、紫七种颜色组成的光谱。红色光波最长,640—780nm;紫色光波最短,380—430nm。
红640—780nm,
红640—780nm
橙640—610nm
黄610—530nm
绿505—525nm
蓝505—470nm
紫470—380nm
[视觉光源]的类型种类繁多,选择合理的光源颜色可以使特征和周围区域产生足够的灰度值差别。在选择视觉光源的时候会涉及到光源的角度、形状、亮度、颜色等诸多参数,为了更大程度的区别被观察物体和背景,通常选择颜色互补的光源。
选择合理的视觉光源颜色可以使特征和周围背景区域产生足够大的灰度值差别,一般情况下,如果使用黑白相机,又对被测物体的颜色选择没有特殊的要求,红色是比较合适的选择。因为红色LED寿命长、稳定、价格低廉,更重要的是红色LED的波长更接近传感器的灵敏度峰值,而通常的CCD对紫色、蓝色的光敏感程度没有红光强。
如果进行彩色成像,则通常考虑使用白色视觉光源。白色LED光源的制造有几种方法,一种是使用白色LED制造,发光管内部有蓝色发光芯片与受到激发后发出黄色的荧光粉,发出的光按一定比例叠加到一起,看起来形成了白色光源,这是较为常见的制造形式。这种形式的光源只能通过调节供电电压或电流来改变LED发光强度、颜色是恒定不变的。
另一种方法是使用红绿蓝三种不同颜色的LED,按某种顺序或方式在视觉光源上进行排列,并分别控制每种颜色的度,使用相对方便。此种方法通常使用四个单色RGGB颗粒进行排列,所以其中的绿色分量通常会比较足。
我们通常所见的彩色显示器、彩色电视机、手机屏等显示设备,也是基于RGGB此种方式进行排列的。之所以多加一个绿色的G通量,是因为人眼对绿色光源(波长555nm)较为敏感。
机器视觉应用中需要注意目标颜色与视觉光源颜色的搭配,搭配合理,则可以降低算法难度,提高系统稳定性。生活中,我们看到某个物体成某种颜色,是因为其反射了对应的光谱。
即如果目标是红色的,如果是白色的光照射或者是红色的光照射,都有红色的光返回,那么在黑白相机中将会是白色的。如果是蓝色的光来拍摄,则没有红色的光可以反射,那么其将会是黑色的。
基于这样的理论,我们拍摄物体时,如果要将某种颜色的成像打成白色,那么就得使用与此颜色相同或相似的光源(光的波长一样或接近),而如果要将目标图像打成黑色,则需要选择与目标颜色波长差较大的光源。