Vse kategorije

Blog

Domov >  Blog

Belo, modro, rdeče in zeleno osvetlitev v sistemu strojnega vida

Time : 2025-10-02

V sistemih strojnega vida barva osvetlitve ni izbrana naključno – prava izbira omogoča jasno opazovanje napak, napačna pa lahko povzroči težave pri prepoznavanju značilnosti tudi najnaprednejšim algoritmom. Mnogi prezirajo vpliv barve osvetlitve, kar vodi do neenakomernosti natančnosti pregleda.

 

Danes bomo pojasnili uporabo štirih osnovnih barv osvetlitve in ene strategije kontrasta, da bi pomagali pri hitri izbiri ustrezne osvetlitve.

 

ⅰ. Bela svetloba: primerna za 80 % splošnih primerov

Bela svetloba zajema celoten vidni spekter (380–750 nm) in natančno reproducira dejanske barve predmetov. Gre za najuniverzalnejšo možnost osvetlitve ter »privzeto izbiro« pri vizualnem pregledu.

 

1. Glavne prednosti :

Enakomeren spekter in celovita podajanje podrobnosti, zaradi česar ni treba skrbeti za združljivost z materiali – bela svetloba namreč zajame jasne osnovne slike, ne glede na to, ali gre za plastične, kovinske ali papirnate izdelke.

 

2. Veljavni scenariji :

Preverjanje osnovnega stanja v začetni fazi pregleda (najprej ocenite učinke pod belo svetlobo, nato prilagodite), pregled izdelkov mešanih kategorij (npr. hkratni pregled plastičnih in kovinskih delov na isti proizvodni liniji) ter scenariji, ki zahtevajo zaznavanje razlik v barvi (npr. pregled barve hrane).

Machine Vision Lighting (2).png

Opomba:

Če niste prepričani, katero barvo izbrati, začnite s točko bele svetlobe. Obravnava 80 % splošnih primerov pregleda.

 

. Modra svetloba: Povečevanje majhnih napak

Modra svetloba ima kratko valovno dolžino (450–495 nm) in se močno sipa ob interakciji s finimi strukturami (npr. brazgotinami, delci), kar jo naredi idealno za poudarjanje mikronapak na visoko odsevnih materialih.

 

1. Glavne prednosti :

Zatira zrcalne odboje na kovinah (npr. preprečuje bleščanje na površinah iz nerjavnega jekla), pri čemer ustvarja močan kontrast za napake, kot so brazgotine in udarnice.

 

2. Veljavni scenariji :

Pregled površine kovinskih delov (npr. brazgotine na avtomobilskih ležajih, vdelanina na okvirjih pametnih telefonov), zaznavanje majhnih primesi na steklenih površinah in scenariji, ki zahtevajo natančno lokalizacijo robov (npr. poravnava kontaktov čipa).

Machine Vision Lighting (3).png

Opomba: Modro svetlobo je lahko trdo za oči; med obratovanjem je treba nositi zaščitna očala.

 

iII. Rdeča svetloba: Močna predrasnost

Rdeča svetloba ima daljšo valovno dolžino (620–750 nm), zaradi česar lahko predira skozi določene temne ali polprozorne materiale. Primerna je za pregled »lastnosti znotraj ali pod površinami«.

 

1. Glavne prednosti

Ni absorbirana s strani temnih materialov, kar ji omogoča predrasnost skozi površine in razkrivanje podlage – npr. omogoča branje znakov skozi temne plastične steklenice.

 

2. Veljavni scenariji

Branje znakov na temnih steklenicah z tekočino (npr. steklenice z užitnimi zdravili, tintne steklenice), zaznavanje notranjih mehurčkov v polprozornih koloidih (npr. silikon, smola) ter prepoznavanje primesi med sloji tkanine.

Machine Vision Lighting (4).png

Opomba: Rdeča luč lahko močno obremeni oči; med obratovanjem je treba nositi zaščitna očala.

 

ⅳ. Zelena luč: Zmanjševanje motenj v ozadju za natančno prepoznavanje znakov

Zelena luč ima srednjo valovno dolžino (520–570 nm) in izjemno dobro deluje v monokromatskih kamerah, učinkovito zmanjšuje motnje v ozadju ter poudarja lastnosti cilja.

 

1. Glavne prednosti

Omogoča izjemno visok kontrast za rdeče cilje (npr. rdeči znaki pod zeleno lučjo postanejo svetlejši) in lahko »nevtralizira« zelene ozadja (npr. zelene stope pod zeleno lučjo postanejo temnejše, zaradi česar se beli znaki bolj poudarijo).

 

2. Veljavni scenariji

Prepoznavanje znakov na nalepkah embalaže (npr. belega serijskega številka na zelenih stopenj), zaznavanje rdečih napak (npr. belega onesnaženja na rdečih gumijastih delih) ter ločevanje ciljev iz zahtevnih ozadjij (npr. pozicioniranje delov na zelenih tekočih trakovih).

Machine Vision Lighting (5).png

Opomba: Zelena luč lahko močno obremeni oči; med obratovanjem je treba nositi zaščitna očala.

 

v. Ključna strategija: Povečanje kontrasta z »sosednjimi/dopolnjevalnimi barvami«

Po izbiri prave barve osvetlitve lahko uporaba »strategije barvnega kontrasta« podvoji učinkovitost pregleda:

 

1. Strategija sosednje barve

Uporabite barvo svetlobe, podobno ciljnemu objektu (npr. zelena luč za zelene dele). To osvetli cilj na sliki in »nevtralizira« motilne ozadja – npr. zeleni vzorci na zelenih embalažnih vrečkah pod zeleno svetlobo izgledajo izbledeli, kar preprečuje motnje pri prepoznavanju belih QR kod .

 

2. Strategija dopolnjevalne barve

Uporabite barvo svetlobe, ki je na barvnem krogu nasprotna ciljnemu objektu (npr. rdeča proti zeleni, modra proti rumeni). To ustvari močan kontrast svetlosti – npr. beli znaki na zelenem ozadjih pod rdečo svetlobo postanejo svetlejši, medtem ko se ozadje zatemni, kar znatno izboljša stopnjo uspešnosti prepoznavanja.

Machine Vision Lighting (6).png

ⅵ. Povzetek: Tabela izbire barve osvetlitve za enostavno referenco

Osnovni namen barve osvetlitve je »povečati kontrast med ciljem in ozadjem«. Ni potrebno, da je preveč zapleteno. Na podlagi vrste materiala in napake si oglejte spodnjo tabelo ter uporabite strategijo sosednjih/komplementarnih barv, da dosežete optimalno kakovost slike in podvojite učinkovitost algoritmov.

 

Izbira barve osvetlitve zahteva celovito upoštevanje naslednjih dejavnikov:

Barva osvetlitve

Valovno območje (nm)

Glavne značilnosti

Tipične aplikacije

Bela svetloba

380–750

Univerzalna, popolna reprodukcija barv

Začetno testiranje, pregled mešanih kategorij, zaznavanje razlik v barvah

Modri svetlobni signal

450–495

Poudarjanje napak, zmanjševanje odsevov

Zgreznine na kovini, primesi v steklu, lokalizacija robov

Rdeči svetlobni signal

620–750

Močno prediranje, primerno za temne/polprosojne materiale

Branje znakov na temnih steklenicah, zaznavanje mehurčkov v koloidih, pregled medplastičnih slojev

Zeleno svetlo

520–570

Zatiranje ozadja, visok kontrast

Prepoznavanje znakov, izboljšanje rdeče tarče

 

Prejšnji : Uporaba sistemov strojnega vida pri zaznavanju gnitja sadja

Naslednji : Od človeške napake do natančnosti umetne inteligence: kako strojno vidjenje preobrazuje nadzor kakovosti tiskanih vezij

PovpraševanjePovpraševanje

Kontaktirajte HIFLY še danes:

Ime
Podjetje
Mobilni
Država
E-pošta
Sporočilo
0/1000
E-pošta E-pošta Whatsapp  Whatsapp Wechat  Wechat
Wechat
VRHVRH