Что означают хроматические характеристики в освещении машинного зрения?

В системах машинного зрения выбор и настройка источников освещения критически влияют на качество изображения и результаты анализа. Цветовые характеристики — включая цветность, цветовую температуру, коррелированную цветовую температуру (КЦТ) и индекс цветопередачи (ICC) — фундаментально влияют на качество изображения. Ниже приведено подробное объяснение этих свойств и их значимость в промышленных приложениях машинного зрения.

Цветность: Суть цвета света

Цветность определяет собственный цвет, излучаемый источником света. Разные цветовые свойства создают различные визуальные эффекты, которые напрямую влияют на контрастность, четкость и точность цветопередачи изображения. Например:

○  При осмотре поверхностных дефектов стратегически выбранный цвет усиливает видимость царапин или загрязнений на фоновых текстурах.

○  Красный свет (620–750 нм) улучшает контрастность при осмотре медных проводников на печатных платах.

○  Синий свет (450–495 нм) подчеркивает топологию поверхности при 3D-сканировании деталей.

Точная настройка цвета позволяет инженерам «программировать» оптический контраст для конкретных материалов или дефектов.

Цветовая температура: тепловой отпечаток света

Измеряется в кельвинах (K). Цветовая температура описывает визуальное восприятие теплоты или холодности источника света, сравнивая его оттенок с теоретическим излучателем черного тела, нагретым до этой температуры:

○  Низкая цветовая температура (1800–3500 K):

Красноватые/желтоватые тона (например, галогенные лампы). Создают «теплую» среду изображения, идеально подходящую для снижения бликов на отражающих поверхностях.

○  Средняя цветовая температура (3500–5000 K):

Нейтрально-белый (например, светодиоды дневного света). Обеспечивает баланс цветопередачи и контраста для общих задач осмотра.

○  Высокая цветовая температура (5000 К–10000 К):

Голубовато-белый (например, ксеноновые дуговые лампы). Обеспечивает высокую интенсивность освещения для скоростной съемки или детектирования флуоресценции.

Практическое применение: при инспекции полупроводниковых пластин часто используется освещение с цветовой температурой 5600 К, чтобы соответствовать условиям освещенности в чистых помещениях и предотвратить появление артефактов, связанных с изменением цвета.

Коррелированная цветовая температура (CCT): связующее звено

Нетермические источники света, такие как люминесцентные лампы или светодиоды, не обладают истинными кривыми излучения абсолютно черного тела. CCT указывает воспринимаемую цветовую температуру, соотнося разрывные спектры с ближайшим эквивалентом излучения черного тела:

○  Важно для обеспечения стабильной цветопередачи при:

Многоисточниковом освещении

Устаревших люминесцентных светильниках на производственных предприятиях

○  Современные системы машинного зрения используют калибровку CCT для сохранения точности цветопередачи при интеграции гибридного освещения.

Индекс цветопередачи (CRI): метрика точности

CRI определяет способность источника света передавать истинные цвета объекта по сравнению с естественным дневным светом (CRI=100). Шкала: 0–100.

○  Высокий CRI (>90):

Необходим для приложений, требующих точного воспроизведения цвета (например, проверка автомобильной краски, сортировка фармацевтических таблеток).

○  Низкий CRI (<80):

Вызывает искажение цветов (например, красный компонент может казаться коричневым).

Влияние на отрасль : Для оценки качества пищевых продуктов необходим светильник с CRI≥95, чтобы точно определить степень зрелости или загрязнения продукции.

Заключение: освещение как аналитический инструмент

В машинном зрении освещение выходит за рамки простого освещения — это спроектированное решение для извлечения информации. Основные принципы реализации:

○  Приоритет CRI >90 и контролируемая CCT для задач, критичных к цветопередаче

○  Используйте холодные источники (светодиоды) для обеспечения стабильности и снижения эксплуатационных расходов

○  Используйте фотометры для стандартизации условий освещения

○  Сопоставляйте цветность с оптическими характеристиками целевых материалов

Точное освещение превращает необработанные пиксели в пригодные для использования данные. По мере развития гиперспектральной визуализации освоение этих основ остается ключевым элементом надежной автоматизации.