Все категории

Белая, синяя, красная и зеленая подсветка в машинном зрении

Time : 2025-10-02

В системах машинного зрения цвет освещения выбирается не случайно — правильный выбор позволяет четко выделить дефекты, тогда как неправильный может затруднить распознавание признаков даже самым передовым алгоритмам. Многие упускают из виду влияние цвета освещения, что приводит к нестабильной точности инспекции.

 

Сегодня мы объясним применение четырех основных цветов освещения и одной стратегии контраста, которые помогут быстро выбрать подходящее освещение.

 

ⅰ. Белый свет: подходит для 80% общих случаев

Белый свет охватывает весь видимый спектр (380–750 нм), точно воспроизводя истинные цвета объектов. Это наиболее универсальный вариант освещения и «стандартный выбор» при визуальном контроле.

 

1. Основные преимущества :

Равномерный спектр и всесторонняя детализация, исключающие необходимость учитывать совместимость с материалами — белый свет позволяет получать четкие базовые изображения как для пластиковых, металлических, так и бумажных изделий.

 

2. Применимые сценарии :

Базовое тестирование на начальном этапе осмотра (сначала оцените эффекты при белом свете, затем скорректируйте), осмотр изделий смешанных категорий (например, одновременный осмотр пластиковых и металлических деталей на одной производственной линии) и сценарии, требующие обнаружения различий в цвете (например, проверка цвета пищевых продуктов).

Machine Vision Lighting (2).png

Примечание:

Если вы не уверены, какой цвет выбрать, начните с белого света. Он подходит для 80% типичных случаев осмотра.

 

. Синий свет: усиление мельчайших дефектов

Синий свет имеет короткую длину волны (450–495 нм) и сильно рассеивается при взаимодействии с мелкими структурами (например, царапины, частицы), что делает его идеальным для выявления микродефектов на высокоотражающих материалах.

 

1. Основные преимущества :

Подавляет зеркальное отражение на металлах (например, предотвращает блики на поверхностях из нержавеющей стали), создавая высокий контраст для дефектов, таких как царапины и вмятины.

 

2. Применимые сценарии :

Инспекция поверхности металлических деталей (например, царапины на автомобильных подшипниках, вмятины на корпусах смартфонов), обнаружение мельчайших загрязнений на стеклянных поверхностях и сценарии, требующие точного определения краев (например, выравнивание выводов микросхем).

Machine Vision Lighting (3).png

Примечание: Синий свет может быть резким для глаз; при работе необходимо использовать защитные очки.

 

ⅲ. Красный свет: высокая проникающая способность

Красный свет имеет более длинную длину волны (620–750 нм), что позволяет ему проникать через темные или полупрозрачные материалы. Он подходит для инспекции «элементов внутри или под поверхностями».

 

1. Основные преимущества

Не поглощается темными материалами, что позволяет проникать сквозь поверхности и выявлять скрытые элементы — например, делает символы видимыми сквозь темные пластиковые бутылки.

 

2. Применимые сценарии

Считывание символов на темных бутылках с жидкостью (например, бутылки с лекарствами для приема внутрь, чернильные бутылки), обнаружение внутренних пузырьков в полупрозрачных коллоидах (например, силикон, смола) и выявление загрязнений между слоями ткани.

Machine Vision Lighting (4).png

Примечание: красный свет может быть резким для глаз; при работе необходимо использовать защитные очки.

 

ⅳ. Зеленый свет: подавление фоновых помех для точного распознавания символов

Зеленый свет имеет среднюю длину волны (520–570 нм) и демонстрирует исключительно высокую эффективность в монохромных системах с камерами, эффективно подавляя фоновые помехи и усиливая характеристики объекта.

 

1. Основные преимущества

Обеспечивает чрезвычайно высокий контраст для красных объектов (например, красные символы становятся ярче при зеленом освещении) и может «нейтрализовать» зеленые фоны (например, зеленые крышки бутылок становятся темнее при зеленом свете, что делает белые символы более четкими).

 

2. Применимые сценарии

Распознавание символов на упаковочных этикетках (например, белые номера партий на зеленых крышках бутылок), обнаружение красных дефектов (например, белые примеси на красных резиновых деталях), выделение объектов на зашумленных фоновых изображениях (например, позиционирование деталей на зеленых конвейерных лентах).

Machine Vision Lighting (5).png

Примечание: зеленый свет может быть резким для глаз; при работе необходимо использовать защитные очки.

 

ⅴ. Ключевая стратегия: повышение контрастности с помощью «смежных/дополнительных цветов»

После выбора подходящего цвета освещения применение «стратегии цветового контраста» может вдвое повысить эффективность инспекции:

 

1. Стратегия смежного цвета

Используйте цвет освещения, близкий к цвету объекта (например, зеленый свет для зеленых деталей). Это делает объект ярче на изображении и «нейтрализует» отвлекающие фоны — например, зеленые узоры на зеленых упаковочных пакетах при зеленом свете становятся бледными, не мешая распознаванию белого QR-кода .

 

2. Стратегия дополнительного цвета

Используйте цвет освещения, противоположный цвету объекта на цветовом круге (например, красный против зеленого, синий против желтого). Это создает сильный контраст по яркости — например, белые символы на зеленом фоне становятся ярче при красном свете, в то время как фон затемняется, что значительно повышает вероятность успешного распознавания.

Machine Vision Lighting (6).png

ⅵ. Сводная таблица выбора цвета освещения для удобства использования

Основная цель цвета освещения — «повысить контраст между объектом и фоном». Не нужно всё усложнять. В зависимости от типа материала и дефекта, воспользуйтесь приведённой ниже таблицей и примените стратегию смежных/дополнительных цветов, чтобы достичь оптимального качества изображения и удвоить эффективность алгоритмов.

 

Выбор цвета освещения требует всестороннего учёта следующих факторов:

Цвет освещения

Диапазон длин волн (нм)

Основные характеристики

Типичные применения

Белый свет

380–750

Универсальный, полный охват цветопередачи

Первичное тестирование, инспекция с разными категориями, обнаружение различий в цвете

Синий свет

450–495

Выделение дефектов, подавление отражений

Царапины на металле, примеси в стекле, локализация краёв

Красный свет

620–750

Сильная проникающая способность, подходит для тёмных/полупрозрачных материалов

Считывание символов на тёмных бутылках, обнаружение пузырьков в коллоидах, инспекция межслойных дефектов

Зеленый свет

520–570

Подавление фона, высокий контраст

Распознавание символов, усиление красных объектов

 

Предыдущий: Применение систем машинного зрения для обнаружения гнили фруктов

Следующий: От человеческой ошибки к точности ИИ: как машинное зрение революционизирует контроль качества печатных плат

ЗапросЗапрос

Свяжитесь с HIFLY сегодня:

Имя
Компания
Мобильный
Страна
Электронная почта
Сообщение
0/1000
Электронная почта Электронная почта Whatsapp Whatsapp Wechat Wechat
Wechat
ВЕРХВЕРХ