Що означають хроматичні характеристики в освітленні машинного зору?

У системах машинного зору вибір та конфігурація джерел світла критично впливають на якість зображення та аналітичні результати. Кольорові характеристики — зокрема, кольоровість, колірна температура, корельована колірна температура (CCT) і індекс передачі кольорів (CRI) — суттєво впливають на якість зйомки. Нижче наведено докладне пояснення цих властивостей та їх значення в промислових застосуваннях машинного бачення.

Кольоровість: Сутність Кольору Світла

Кольоровість визначає природний колір, що випромінюється джерелом світла. Різні кольорові характеристики створюють різноманітні візуальні ефекти, які безпосередньо впливають на контрастність, чіткість та точність передачі кольорів зображення. Наприклад:

○  При виявленні дефектів поверхні правильно підібрана кольорова гама підвищує видимість подряпин або забруднень на тлі текстури.

○  Червоне світло (620–750 нм) підвищує контрастність при перевірці мідних доріжок на друкованих платах.

○  Синє світло (450–495 нм) підкреслює топологію поверхні при 3D-скануванні деталей.

Точне налаштування кольору дозволяє інженерам «програмувати» оптичний контраст для конкретних матеріалів чи дефектів.

Колірна температура: тепловий відбиток світла

Вимірюється в Кельвінах (K) і описує візуальну теплоту або прохолодність джерела світла шляхом порівняння його відтінку з теоретичним абсолютно чорним тілом, нагрітим до цієї температури:

○  Низька колірна температура (1800–3500 K):

Червонуваті/жовті відтінки (наприклад, галогенові лампи). Створює «тепле» середовище для зйомки, що ідеально підходить для зменшення блисків на відблискових поверхнях.

○  Середня колірна температура (3500–5000 K):

Нейтральний білий (наприклад, денні світлодіодні лампи). Забезпечує баланс між кольоровою точністю та контрастністю для загальних завдань у процесі перевірки.

○  Висока кольорова температура (5000K–10000K):

Блакитно-біле (наприклад, ксенонові дуги). Забезпечує високоенергетичне освітлення для швидкісної відеозйомки або флуоресцентного детектування.

Практичне застосування: у процесі інспектування напівпровідникових пластин часто використовують освітлення з кольоровою температурою 5600K, щоб відповідати умовам чистих приміщень, запобігаючи виникненню артефактів зсуву кольору.

Корельована кольорова температура (CCT): місток між двома світами

Нетеплові джерела світла, такі як флуоресцентні лампи або LED-діоди, не мають справжніх кривих спектру теплового випромінювання. CCT показує сприйману кольорову температуру, вирівнюючи перервні спектри з найближчим еквівалентом теплового випромінювання:

○  Критично важливо для забезпечення стабільної інтерпретації кольору при:

Освітленні від кількох джерел

Старих флуоресцентних установках на заводах

○  Сучасні системи технічного зору використовують калібрування CCT, щоб зберегти точність передачі кольору під час інтеграції гібридного освітлення.

Індекс передачі кольору (CRI): метрика точності

CRI визначає здатність джерела світла передавати справжні кольори об'єкта порівняно з природним сонячним світлом (CRI=100). Шкала: 0–100.

○  Високе CRI (>90):

Важливо для застосувань, що потребують точного співставлення кольорів (наприклад, перевірка фарби автомобілів, сортування ліків).

○  Низьке CRI (<80):

Викликає спотворення кольорів (наприклад, червоний елемент може виглядати як коричневий).

Вплив на промисловість : Для оцінки якості харчових продуктів необхідне освітлення з CRI≥95, щоб точно визначати ступінь дозрівання або забруднення продукції.

Висновок: освітлення як аналітичний інструмент

У машинному баченні освітлення виходить за межі простої підсвітки — це продуманий розв’язок для отримання інформації. Основні принципи реалізації:

○  Надавати пріоритет CRI >90 та контрольованій CCT для завдань, чутливих до кольору

○  Використовувати холодні джерела (LED) для забезпечення стабільності та зменшення операційних витрат

○  Використовуйте фотометри для стандартизації умов освітлення

○  Узгоджуйте колориметричні характеристики з оптичними властивостями контрольних матеріалів

Точне освітлення перетворює зображення у корисні дані. У міру розвитку гіперспектральної візуалізації знання цих основ залишається ключем до надійної автоматизації.