Tất cả danh mục

Blog

Trang Chủ >  Blog

Giải mã thị giác máy ảnh công nghiệp: Đi sâu vào nguyên lý kiểm tra

Time : 2025-08-23

Máy ảnh công nghiệp là đôi mắt của thị giác máy, và việc hiểu rõ các nguyên lý cốt lõi là chìa khóa để tối ưu hóa hiệu suất. Bài viết này phân tích công nghệ nền tảng đằng sau thị giác máy ảnh công nghiệp, giúp các kỹ sư và những người đam mê hiểu rõ các cơ chế bên trong và tinh chỉnh hệ thống của họ để đạt được thành công.

 

1. Các Thành Phần Cốt Lõi Của Một Máy Ảnh Công Nghiệp

Trước khi đi sâu vào các nguyên lý, hãy cùng tìm hiểu những bộ phận cấu thành cơ bản:

Hệ Thống Quang Học: Ống kính là trái tim thu ánh sáng. Việc lựa chọn một ống kính phù hợp với góc nhìn, độ sâu trường ảnh và độ phân giải của ứng dụng là rất quan trọng. Ví dụ, một máy ảnh 5 megapixel đòi hỏi một ống kính có khả năng phân giải chi tiết nhỏ đến từng pixel.

Cảm biến: Cảm biến CMOS hoặc CCD chuyển đổi ánh sáng thành tín hiệu điện. Các chỉ số chính bao gồm Hiệu suất lượng tử (QE) , cái mà lý tưởng là phải trên 60% để chuyển đổi ánh sáng tối ưu, và Dải động , cái mà nên vượt quá 70dB để xử lý một dải rộng cường độ ánh sáng.

Bộ xử lý hình ảnh: Thành phần này thực hiện các nhiệm vụ như Nội suy Bayer , giảm tiếng ồn , và hiệu chỉnh màu sắc , sử dụng các thuật toán như ma trận 3x3 để cân bằng mức trắng.

Industrial Camera (2)(30632069d7).png

2. Nguyên lý cốt lõi của thị giác máy ảnh công nghiệp

Khi hình ảnh đã được chụp, những nguyên lý tiên tiến này sẽ được áp dụng để trích xuất dữ liệu có ý nghĩa:

Trích xuất đặc trưng: Các thuật toán như toán tử Canny cho phát hiện cạnh hoặc Tương quan chéo chuẩn hóa (NCC) để khớp mẫu được sử dụng nhằm xác định vị trí các mục tiêu cụ thể với độ chính xác dưới mức pixel, thường đạt độ chính xác tới 0.1px.

Hiệu chỉnh méo hình: Để đảm bảo độ chính xác đo lường, hiện tượng méo hình sẽ được hiệu chỉnh bằng các phương pháp hiệu chuẩn. Phương pháp này tính toán các hệ số méo hướng tâm và tiếp tuyến (k1,k2,p1,p2) để giữ sai số đo trong khoảng ±0.05mm.

Bù trừ chuyển động: Đối với các vật thể đang chuyển động, điều quan trọng là phải tránh hiện tượng mờ hình. Điều này đạt được bằng cách điều chỉnh thời gian phơi sáng dựa trên tốc độ của vật thể (ví dụ: thời gian phơi sáng ≤500μs cho một vật thể di chuyển với tốc độ 1m/s) và sử dụng màn trập toàn cục.

Industrial Camera (3)(fc75d58d78).png 

3. Ứng dụng thực tế của hệ thống camera công nghiệp

Những nguyên tắc này được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau:

Đo lường kích thước: Bằng cách hiệu chỉnh pixel theo tỷ lệ thực tế (ví dụ: 1px = 0,02mm), các hệ thống này có thể thực hiện các phép đo cực kỳ chính xác với độ lặp lại ±1μm.

Phát hiện khuyết tật: Sử dụng các mô hình học sâu như ResNet18 , các camera công nghiệp có thể phân loại các vết xước trên bề mặt và các lỗi khác với độ chính xác trên 99,5%.

Hướng dẫn robot: Thông qua hiệu chuẩn đa điểm, các hệ thống này có thể định hướng robot bằng cách chuyển đổi tọa độ camera sang hệ tọa độ của robot với sai số tối thiểu, thường nhỏ hơn 0,1°.

Industrial Camera (4)(1539ce5014).png

Trước: Sơ đồ chiếu sáng để phát hiện vết trầy xước bề mặt dựa trên thị giác máy

Tiếp theo: Ứng dụng của Đèn thị giác máy trong ngành Logistics

Yêu cầuYêu cầu

Liên hệ với HIFLY ngay hôm nay:

Tên
Công ty
Di động
Quốc gia
Email
Tin Nhắn
0/1000
Email Email Whatsapp Whatsapp WeChat WeChat
WeChat
ĐẦU TRANGĐẦU TRANG