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工業相機拍攝的圖像比較暗,如何增強圖像亮度

jf_71723472 ? 來源:jf_71723472 ? 作者:jf_71723472 ? 2023-08-29 11:34 ? 次閱讀

機器視覺領域的一些應用中,圖像比較暗的話不利于缺陷識別和檢測,圖片暗也就是我們通常說的圖像亮度不夠。一幅8bit的黑白圖像有256個灰階,灰階值越接近于0亮度越低;反之,越接近255亮度越高。

若想增強圖像亮度,本文將從鏡頭、光源、與相機三個方面簡述提升圖像亮度的方法。

1、鏡頭

鏡頭的光圈大小表征了進光量的大小。如下圖16、11、8、5.6、4、2.8等不同的數值,是鏡頭光圈調節環。根據公式F#=f(焦距)/d(鏡頭入瞳直徑)。當鏡頭的焦距f值固定時,F#越小,鏡頭入瞳直徑(通光孔徑)越大,進而通光量更大,反映到圖像上其亮度也會提升。有效F#,此數值為鏡頭在有限距離內的實際光圈數,決定了實際操作時的亮度。光學放大倍率β越大,則鏡頭成像越暗。

有效 F#≈(1+β)*F#

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圖片來源于網絡

2、光源

合理的光源角度,光源物距與波長可以獲得亮度與對比度適宜的圖像,進而被算法處理識別。圖像較暗可嘗試調高光源控制器的檔位或更換更高功率的光源,也可以換用頻閃光源與頻閃控制器。另外根據被攝物材料表面特點、材料的吸收與反射特性找到合適的角度與光源物距,選擇合適波長的光源,利用對色補色原理也能讓圖像亮度與對比度提升,進而被算法處理識別。

3、相機

假設天空中下著雨,雨滴之間的密度均勻且速度一致,在室外分別放置一個水盆與一個杯子,一段時間后哪個容器里收集到的雨水最多?

wKgaomTtZ1qAVx5pAAM5L7569ec696.png

在這個比喻中,把光子比喻成密度均勻速度一致的雨滴,大像元比喻成水盆而小像元比喻為水杯,接水的時間則代表曝光時間。一塊Sensor的長寬固定,Sensor的面積也就固定,在這塊Sensor上的像素越多,單個像素所占的面積就越小,一定曝光時間內接收到的光子就越少。反過來講,同樣曝光時間、增益相同的兩臺相機,單個像元較大的一臺捕捉到的圖像較亮,且具有較高的信噪比。

在相機的軟件端,除了提升曝光時間可直接提升圖像亮度以外,更改數字增益,模擬增益或打開相機的Binning(若支持)時,也會增加圖像亮度。若使用TDI線掃相機,更改較高階數的TDI設置也可顯著增加亮度,改善信噪比。

wKgZomTtZ1uAfHyAAAFPMM7AZK0240.png

除此之外還可以更換感光能力更強的芯片的相機。

提升圖像亮度的方式有很多,但每種方式幾乎都伴隨著不利的影響,如:

光圈過大會導致景深變淺;

曝光時間過長會導致快速移動的物體有拖影或幀率下降影響生產節拍;

啟用Binning造成圖像橫縱分辨率減半甚至更多,造成精度下降;

調高增益導致圖像出現明顯的噪點。

所以,在實際情況中也需要平衡多方因素選擇或組合的方式進行調節,改善圖像亮度。

前往機器視覺產品資料查詢平臺,工業相機、工業鏡頭、光源更多信息可查看。

審核編輯 黃宇

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