Фильтры машинного зрения

Введение:

В постоянно развивающемся мире технологий машинное зрение стало ключевым компонентом во многих отраслях. Эта передовая технология основана на сочетании аппаратного и программного обеспечения, позволяя машинам интерпретировать и принимать решения на основе визуальных данных. Одним из важнейших элементов, играющих решающую роль в эффективности систем машинного зрения, являются оптические фильтры. В этой статье мы погружаемся в мир фильтров для машинного зрения, исследуя их типы и понимая, как они повышают функциональность систем машинного зрения.

Как работают оптические фильтры?

Оптические фильтры работают благодаря своей способности выборочно пропускать или блокировать определённые длины волн света. Вот как работают оптические фильтры. Оптические фильтры сконструированы так, чтобы пропускать определённые длины волн света, блокируя остальные. Это достигается за счёт свойств материала фильтра. Различные типы фильтров взаимодействуют со светом по-разному.

Поглощение и отражение:

Некоторые фильтры работают за счёт поглощения нежелательных длин волн. Например, цветной фильтр может поглощать все длины волн, кроме той, которая соответствует желаемому цвету. С другой стороны, отражающие фильтры отражают определённые длины волн, не позволяя им проходить через фильтр.

Интерференция:

Некоторые фильтры, такие как интерференционные или дихроичные, используют принцип интерференции. Эти фильтры состоят из нескольких слоёв материалов с разными показателями преломления. Когда свет проходит через эти слои, происходит интерференция, приводящая к выборочному пропусканию или отражению определённых длин волн.

Поляризация:

Поляризационные фильтры пропускают световые волны, колеблющиеся в определённой плоскости, блокируя свет с другими ориентациями. Это свойство широко используется в фотографии и других областях, где необходимо контролировать поляризацию света.

Полосовые и режекторные фильтры:

Фильтры, предназначенные для определённых диапазонов длин волн, такие как полосовые и режекторные фильтры, позволяют проходить только узкому диапазону длин волн (полосовой) или блокируют определённый диапазон, пропуская остальные (режекторный). Эти фильтры незаменимы в приложениях, где требуется точный контроль спектральных характеристик света.

Нейтрально-плотностные фильтры:

Нейтрально-плотностные фильтры равномерно уменьшают интенсивность света во всём спектре длин волн. Это достигается с помощью материалов, которые поглощают и/или рассеивают свет, не внося цветовых искажений. Такие фильтры находят применение там, где необходимо уменьшить яркость света без изменения его цвета.

Таким образом, эффективность оптических фильтров заключается в их способности выборочно изменять характеристики света. Пропуская определённые длины волн и блокируя ненужные, оптические фильтры позволяют адаптировать свет в соответствии с требованиями различных приложений — от фотографии и микроскопии до машинного зрения и спектроскопии. Широкий ассортимент доступных оптических фильтров позволяет точно контролировать спектральный состав света, открывая множество возможностей в области оптики и изображений.

Что такое машинное зрение?

Машинное зрение, также известное как компьютерное зрение, является разделом искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, который сосредоточен на том, чтобы научить машины, в частности компьютерные системы, интерпретировать и понимать визуальную информацию из окружающего мира. Основная цель машинного зрения — воспроизвести и улучшить способность человека воспринимать и принимать решения на основе визуальных данных.

Ключевые компоненты и аспекты машинного зрения включают:

Получение изображений:

Системы машинного зрения начинают с захвата визуальных данных с помощью камер, датчиков или другого оборудования. Эти устройства преобразуют физический мир в цифровую информацию, которую могут анализировать компьютеры.

Обработка изображений:

Полученные изображения проходят обширную обработку с помощью алгоритмов и вычислительных методов. Это включает такие задачи, как улучшение изображения, извлечение признаков и распознавание шаблонов. Обработка изображений имеет решающее значение для извлечения полезной информации из необработанных визуальных данных.

Извлечение признаков:

Системы машинного зрения идентифицируют и извлекают важные признаки из изображений. Это могут быть формы, текстуры, цвета и другие визуальные характеристики, важные для конкретного применения.

Распознавание образов:

Алгоритмы распознавания образов анализируют извлечённые признаки для идентификации объектов или шаблонов на изображениях. Это может включать распознавание определённых форм, объектов или выявление аномалий и дефектов.

Принятие решений:

На основе анализа визуальных данных системы машинного зрения принимают решения или совершают действия. Это может быть контроль качества на производственной линии, распознавание объектов в робототехнике или даже распознавание лиц в системах безопасности.

Применение машинного зрения охватывает производство и контроль качества, робототехнику, медицинскую визуализацию, автономные транспортные средства, безопасность и видеонаблюдение, а также сельское хозяйство.

Оптические фильтры и машинное зрение:

Машинное зрение и оптические фильтры тесно связаны между собой, причём оптические фильтры играют ключевую роль в повышении производительности и возможностей систем машинного зрения. Эти фильтры способствуют точности, надёжности и эффективности получения и анализа изображений в различных приложениях. Давайте рассмотрим связь между машинным зрением и оптическими фильтрами:

1. Повышение качества изображения:

Оптические фильтры значительно улучшают качество изображения, выборочно пропуская или блокируя определённые длины волн. В приложениях машинного зрения такая фильтрация помогает устранять нежелательный окружающий свет, снижать блики и повышать контраст. Это особенно важно в сценариях, где требуется точный анализ изображений, например, в производстве или контроле качества.

2. Точность и различение цветов:

Машинное зрение часто связано с задачами, где точность и различение цветов имеют решающее значение. Цветные фильтры позволяют системам машинного зрения захватывать и анализировать изображения с большей точностью. Эти фильтры пропускают определённые цвета, блокируя остальные, обеспечивая точное распознавание цветов в приложениях, таких как сортировка и инспекция продукции.

3. Снижение помех от окружающего света:

Нейтрально-плотностные фильтры, которые равномерно уменьшают интенсивность света, используются в системах машинного зрения для устранения проблем, связанных с переизбытком яркости. Уменьшая свет без изменения его цвета, эти фильтры помогают поддерживать стабильное качество изображения, особенно в условиях переменного освещения.

4. Спектральный контроль для специфических задач:

Различные типы оптических фильтров, такие как полосовые и режекторные фильтры, обеспечивают спектральный контроль, необходимый в специфических приложениях машинного зрения. Полосовые фильтры пропускают только узкий диапазон длин волн, что полезно, например, в флуоресцентной визуализации. Режекторные фильтры блокируют определённые длины волн, устраняя помехи в приложениях, где необходимо исключить определённые частоты.

5. Точность выбора длины волны:

Дихроичные фильтры особенно полезны в сценариях машинного зрения, где требуется точный выбор длины волны. Эти фильтры разделяют свет на различные цвета в зависимости от их длин волн, что позволяет использовать их в микроскопии, спектроскопии и других областях, где необходима точная спектральная сепарация.

6. Адаптация к различным условиям:

Интеграция оптических фильтров в системы машинного зрения обеспечивает адаптацию к различным условиям. Путём настройки фильтрации света системы машинного зрения могут поддерживать стабильную производительность в сложных условиях, таких как переменное освещение или наличие нескольких источников света.

7. Оптимизация производительности системы:

Оптические фильтры способствуют общей оптимизации производительности систем машинного зрения. Улучшая контраст изображения, снижая шум и повышая различение цветов, эти фильтры играют решающую роль в адаптации визуального входа к специфическим требованиям приложения.

В заключение, оптические фильтры являются незаменимыми инструментами в области машинного зрения. Их способность выборочно изменять свет позволяет системам машинного зрения с высокой точностью захватывать и анализировать визуальную информацию, повышая надёжность и эффективность этих систем в различных отраслях и приложениях. С развитием технологий сотрудничество между машинным зрением и оптическими фильтрами, вероятно, приведёт к появлению ещё более совершенных и специализированных решений в области визуализации.

Рисунок 1. Фильтры для машинного зрения от Shalom EO.

Примеры оптических фильтров для машинного зрения:

Цветной фильтр:

Фильтры можно использовать для повышения контраста изображений при съёмке цветных объектов с использованием монохроматических камер. Цветные фильтры являются отличной альтернативой дорогостоящей и громоздкой системе световых шторок.

Нейтрально-плотностный фильтр:

Для таких приложений, как сварка, где существует переэкспозиция независимо от времени экспозиции, использование нейтрально-плотностного фильтра является хорошим решением для уменьшения потока света без изменения относительного отверстия (что может повлиять на разрешающую способность системы). Специальные нейтрально-плотностные фильтры, такие как аподизационные фильтры, могут использоваться для устранения горячих пятен в центре изображения, вызванных сильным отражением от объекта.

Поляризационный фильтр:

Поляризационные фильтры позволяют лучше снимать зеркальные объекты. При использовании поляризационных фильтров их необходимо установить как на источник света, так и на объектив. Эти фильтры поглощают сильные отражения на объективе. Чтобы обеспечить максимальное подавление нежелательных бликов, ось поляризации поляризатора должна быть наклонена на 90° к оси поляризации поляризатора на объективе.

Компания Hangzhou Shalom EO специализируется на производстве фильтров для машинного зрения. Мы предлагаем широкий выбор стандартных и индивидуальных фильтров для машинного зрения, подходящих для интеграции в различные приложения. В стандартной линейке мы предлагаем серию полосовых фильтров. В индивидуальной линейке — широкий ассортимент полосовых фильтров, включая коротковолновые фильтры, длинноволновые фильтры, нейтрально-плотностные фильтры и цветные фильтры. Коротковолновые оптические фильтры обладают непревзойдённым переходом от пропускания к отражению и обеспечивают отличный контраст. Коротковолновые фильтры лучше всего использовать для цветного отображения и блокировки ИК-излучения, а длинноволновые фильтры обеспечивают плавный переход от отражения к пропусканию и доступны на многих длинах волн, в зависимости от потребностей вашей системы. Нейтрально-плотностные (ND) фильтры можно складывать для увеличения оптической плотности, уменьшая общий светопоток. Цветные фильтры идеально подходят для использования с монохромными камерами для повышения контраста и разрешающей способности.

Related Articles

Tags: Фильтры машинного зрения

---