Iluminação Branca, Azul, Vermelha e Verde na Visão Computacional

Em sistemas de visão artificial, a cor da iluminação não é escolhida arbitrariamente — selecionar a cor certa pode fazer com que defeitos fiquem claramente evidentes, enquanto a errada pode dificultar até mesmo para os algoritmos mais avançados reconhecerem características. Muitas pessoas ignoram o impacto da cor da iluminação, levando a uma precisão de inspeção inconsistente.

Hoje, explicaremos as aplicações de quatro cores principais de iluminação e uma estratégia de contraste para ajudar na seleção rápida da iluminação adequada.

ⅰ. Luz Branca: Adequada para 80% dos Cenários Gerais

A luz branca cobre todo o espectro visível (380–750 nm), reproduzindo com precisão as cores reais dos objetos. É a opção de iluminação mais versátil e atua como a "escolha padrão" na inspeção visual.

1. Principais Vantagens :

Espectro uniforme e reprodução abrangente de detalhes, eliminando preocupações com compatibilidade de materiais — seja para produtos plásticos, metálicos ou de papel, a luz branca consegue capturar imagens de referência nítidas.

2. Cenários aplicáveis :

Teste de referência na fase de inspeção inicial (avaliar os efeitos sob luz branca primeiro, depois ajustar), inspeção de produtos de categorias mistas (por exemplo, inspecionar peças plásticas e metálicas na mesma linha de produção) e cenários que exigem detecção de diferença de cor (por exemplo, inspeção de cor de alimentos).

Nota:

Quando não tiver certeza sobre qual cor escolher, comece com a luz branca. Ela pode lidar com 80% dos cenários gerais de inspeção.

ⅱ . Luz Azul: Amplificação de Pequenos Defeitos

A luz azul possui um comprimento de onda curto (450–495 nm) e espalha-se intensamente ao interagir com estruturas finas (por exemplo, arranhões, partículas), sendo ideal para destacar microdefeitos em materiais altamente reflexivos.

1. Principais Vantagens :

Suprime a reflexão especular em metais (por exemplo, evita ofuscamento em superfícies de aço inoxidável), criando alto contraste para defeitos como arranhões e amassados.

2. Cenários aplicáveis :

Inspeção superficial de peças metálicas (por exemplo, arranhões em rolamentos automotivos, amassados em estruturas de smartphones) e detecção de pequenas impurezas em superfícies de vidro, além de cenários que exigem localização precisa de bordas (por exemplo, alinhamento de pinos de chips).

Observação: A luz azul pode ser intensa para os olhos; óculos de proteção devem ser usados durante a operação.

ⅲ. Luz Vermelha: Alta Capacidade de Penetração

A luz vermelha possui um comprimento de onda mais longo (620–750 nm), permitindo que penetre certos materiais escuros ou semitransparentes. É adequada para inspecionar "características internas ou sob superfícies".

1. Principais Vantagens

Não é absorvida por materiais escuros, permitindo que atravesse superfícies e revele características subjacentes — por exemplo, tornando caracteres visíveis através de frascos plásticos escuros.

2. Cenários aplicáveis

Leitura de caracteres em frascos escuros com líquidos (por exemplo, frascos de medicamentos orais, frascos de tinta), detecção de bolhas internas em coloides semitransparentes (por exemplo, silicone, resina) e identificação de impurezas entre camadas de tecido.

Observação: A luz vermelha pode ser intensa para os olhos; óculos de proteção devem ser usados durante a operação.

ⅳ. Luz Verde: Supressão de Interferência de Fundo para Reconhecimento Preciso de Caracteres

A luz verde possui um comprimento de onda médio (520–570 nm) e apresenta desempenho excepcional em sistemas de câmeras monocromáticas, suprimindo efetivamente a interferência de fundo e realçando as características do alvo.

1. Principais Vantagens

Proporciona contraste extremamente alto para alvos vermelhos (por exemplo, caracteres vermelhos aparecem mais brilhantes sob luz verde) e pode "neutralizar" fundos verdes (por exemplo, tampas verdes de garrafas aparecem mais escuras sob luz verde, fazendo com que caracteres brancos se destaquem).

2. Cenários aplicáveis

Reconhecimento de caracteres em rótulos de embalagens (por exemplo, números de lote brancos em tampas verdes de garrafas), detecção de defeitos vermelhos (por exemplo, impurezas brancas em peças de borracha vermelha) e extração de alvos em fundos poluídos (por exemplo, posicionamento de peças em esteiras verdes).

Observação: A luz verde pode ser intensa para os olhos; óculos de proteção devem ser usados durante a operação.

ⅴ. Estratégia Chave: Aumentar o Contraste com "Cores Adjacentes/Complementares"

Após selecionar a cor de iluminação adequada, aplicar uma "estratégia de contraste de cor" pode dobrar a eficácia da inspeção:

1. Estratégia de Cor Adjacente

Utilize uma cor de iluminação semelhante ao objeto alvo (por exemplo, luz verde para peças verdes). Isso aumenta o brilho do alvo na imagem e "neutraliza" fundos distrativos — por exemplo, padrões verdes em embalagens plásticas verdes aparecem desbotados sob luz verde, evitando interferência no reconhecimento de códigos QR brancos .

2. Estratégia de Cor Complementar

Utilize uma cor de iluminação oposta à do objeto alvo na roda de cores (por exemplo, vermelho versus verde, azul versus amarelo). Isso cria um forte contraste de brilho — por exemplo, caracteres brancos sobre fundo verde aparecem mais brilhantes sob luz vermelha, enquanto o fundo escurece, melhorando significativamente as taxas de sucesso no reconhecimento.

ⅵ. Resumo: Tabela de Seleção de Cor de Iluminação para Referência Rápida

O propósito principal da cor na iluminação é "realçar o contraste entre o alvo e o fundo". Não há necessidade de complicar. Com base no tipo de material e defeito, consulte a tabela abaixo e aplique a estratégia de cores adjacentes/complementares para obter qualidade de imagem ideal e dobrar a eficiência algorítmica.

A seleção da cor da iluminação exige consideração abrangente dos seguintes fatores: