Illuminazione bianca, blu, rossa e verde nella visione artificiale

Nei sistemi di visione artificiale, il colore dell'illuminazione non viene scelto arbitrariamente: scegliere quello giusto può far risaltare chiaramente i difetti, mentre uno sbagliato può rendere difficile persino per gli algoritmi più avanzati riconoscere le caratteristiche. Molte persone trascurano l'impatto del colore della luce, causando un'accuratezza di ispezione inconsistente.

Oggi illustreremo le applicazioni di quattro colori principali di illuminazione e di una strategia di contrasto, per aiutare a selezionare rapidamente la luce più adatta.

ⅰ. Luce bianca: adatta all'80% degli scenari generali

La luce bianca copre l'intero spettro visibile (380–750 nm), riproducendo accuratamente i colori reali degli oggetti. È l'opzione di illuminazione più versatile e rappresenta la "scelta predefinita" nell'ispezione visiva.

1. Principali vantaggi :

Spettro uniforme e resa dettagliata completa, senza doversi preoccupare della compatibilità con i materiali: che si tratti di prodotti in plastica, metallo o carta, la luce bianca è in grado di catturare immagini di base nitide.

2. Scenari applicabili :

Test di riferimento nella fase iniziale di ispezione (valutare gli effetti prima sotto luce bianca, quindi regolare), ispezione di prodotti misti (ad esempio, ispezionare contemporaneamente parti in plastica e in metallo sulla stessa linea di produzione) e scenari che richiedono il rilevamento delle differenze di colore (ad esempio, controllo del colore degli alimenti).

Nota:

Quando non si è sicuri di quale colore scegliere, iniziare con la luce bianca. Può gestire l'80% degli scenari di ispezione generici.

ⅱ . Luce Blu: Amplificazione dei Difetti Minuti

La luce blu ha una lunghezza d'onda corta (450–495 nm) e si diffonde intensamente quando interagisce con strutture fini (ad esempio, graffi, particelle), risultando ideale per evidenziare microdifetti su materiali altamente riflettenti.

1. Principali vantaggi :

Sopprime la riflessione speculare sui metalli (ad esempio, evita i bagliori sulle superfici in acciaio inossidabile), creando un forte contrasto per difetti come graffi e ammaccature.

2. Scenari applicabili :

Ispezione superficiale di parti metalliche (ad esempio, graffi sui cuscinetti automobilistici, ammaccature sui telai degli smartphone), rilevamento di piccole impurità su superfici in vetro e scenari che richiedono un'accurata localizzazione dei bordi (ad esempio, allineamento dei pin dei chip).

Nota: La luce blu può essere fastidiosa per gli occhi; durante l'uso è obbligatorio indossare occhiali protettivi.

iII. Luce Rossa: Elevata Capacità di Penetrazione

La luce rossa ha una lunghezza d'onda più lunga (620–750 nm), il che le consente di penetrare certi materiali scuri o semitrasparenti. È adatta per ispezionare "caratteristiche interne o sottostanti alle superfici".

1. Principali vantaggi

Non assorbita dai materiali scuri, permettendo così la penetrazione delle superfici e la visualizzazione di dettagli sottostanti, ad esempio rendendo visibili i caratteri attraverso bottiglie di plastica scura.

2. Scenari applicabili

Lettura di caratteri su bottiglie di liquidi scuri (ad esempio, bottiglie di medicinali orali, bottiglie di inchiostro), rilevamento di bolle interne in colloidi semitrasparenti (ad esempio, silicone, resina) e identificazione di impurità tra strati di tessuto.

Nota: La luce rossa può essere fastidiosa per gli occhi; durante il funzionamento è obbligatorio indossare occhiali protettivi.

ⅳ. Luce Verde: Suppressione dell'interferenza di fondo per un riconoscimento accurato dei caratteri

La luce verde ha una lunghezza d'onda media (520–570 nm) e si comporta in modo eccezionale nei sistemi con telecamere monocromatiche, sopprimendo efficacemente l'interferenza di fondo e migliorando le caratteristiche del bersaglio.

1. Principali vantaggi

Fornisce un contrasto estremamente elevato per i bersagli rossi (ad esempio, i caratteri rossi appaiono più luminosi sotto luce verde) e può "neutralizzare" gli sfondi verdi (ad esempio, i tappi delle bottiglie verdi appaiono più scuri sotto luce verde, facendo risaltare i caratteri bianchi).

2. Scenari applicabili

Riconoscimento di caratteri su etichette di imballaggio (ad esempio, numeri di lotto bianchi su tappi di bottiglie verdi), rilevamento di difetti rossi (ad esempio, impurità bianche su parti di gomma rossa) ed estrazione del bersaglio in presenza di sfondi complessi (ad esempio, posizionamento di parti su nastri trasportatori verdi).

Nota: La luce verde può essere fastidiosa per gli occhi; durante il funzionamento è obbligatorio indossare occhiali protettivi.

ⅴ. Strategia Chiave: Migliorare il Contrasto con "Colori Adiacenti/Complementari"

Dopo aver selezionato il colore della luce appropriato, l'applicazione di una "strategia di contrasto cromatico" può raddoppiare l'efficacia dell'ispezione:

1. Strategia del Colore Adiacente

Utilizzare un colore della luce simile all'oggetto target (ad esempio, luce verde per parti verdi). Questo rende più luminoso l'oggetto nell'immagine e "neutralizza" gli sfondi disturbanti—ad esempio, motivi verdi su sacchetti di imballaggio verdi appaiono sbiaditi sotto luce verde, evitando interferenze con il riconoscimento del codice QR bianco .

2. Strategia del Colore Complementare

Utilizzare un colore della luce opposto all'oggetto target sulla ruota dei colori (ad esempio, rosso contro verde, blu contro giallo). Questo crea un forte contrasto di luminosità—ad esempio, caratteri bianchi su sfondo verde appaiono più luminosi sotto luce rossa, mentre lo sfondo si scurisce, migliorando significativamente i tassi di riconoscimento.

ⅵ. Riepilogo: Tabella di Selezione del Colore della Luce per Facile Riferimento

Lo scopo principale del colore dell'illuminazione è "migliorare il contrasto tra l'oggetto e lo sfondo". Non c'è bisogno di complicarlo eccessivamente. Sulla base del materiale e del tipo di difetto, fare riferimento alla tabella seguente e applicare la strategia di colori adiacenti/complementari per ottenere una qualità dell'immagine ottimale e raddoppiare l'efficienza algoritmica.

La selezione del colore dell'illuminazione richiede una considerazione completa dei seguenti fattori: