Cơ sở của Xử lý hình ảnh

1. Tín hiệu hình ảnh từ máy ảnh

Khung/Trường

Đối với camera truyền liên dòng, tín hiệu hình ảnh được chia ra và xuất ra cho các trường số lẻ và số chẵn để truyền một hình ảnh duy nhất. Một hình ảnh khung được tạo ra bằng cách kết hợp hai hình ảnh trường này.

Số dòng cần đọc (Chức năng quét một phần)

Bằng cách thu hẹp phạm vi hình ảnh cần tải, thời gian quét hình ảnh có thể được rút ngắn. Bạn có thể sử dụng quét một phần khi kết nối máy ảnh hỗ trợ quét một phần.
Thiết lập phạm vi có tính đến độ lệch của đối tượng đo.

2. Lọc

Lọc

Xử lý hình ảnh thu được từ máy ảnh để giúp việc đo lường dễ dàng hơn. Bạn có thể thu được hình ảnh tối ưu để đo lường bằng cách lọc nhiều lần hoặc kết hợp các loại mục lọc khác nhau.

Giảm thiểu nền

Loại bỏ nền (BGS) loại trừ nền của đối tượng đo khỏi quy trình đo để đo dễ dàng hơn.
Đặt giới hạn trên và dưới của mật độ BGS trong khi giám sát hình ảnh.
BGS thay đổi các vùng hình ảnh có mật độ dưới giới hạn dưới thành giới hạn dưới và các vùng hình ảnh có mật độ trên giới hạn trên thành giới hạn trên.

Ví dụ: Giới hạn dưới được đặt thành 100 và giới hạn trên được đặt thành 220

Chỉ những hình ảnh có mật độ từ 100 đến 220 mới được đo.

3. Bồi thường vị trí

Khi vị trí và hướng của các đối tượng đo không cố định, độ lệch vị trí giữa vị trí tham chiếu và vị trí hiện tại được tính toán và phép đo được thực hiện sau khi hiệu chỉnh. Có một số phương pháp bù vị trí khác nhau để bạn lựa chọn cho các ứng dụng cụ thể.

4. Cảm biến màu sắc thực tế

Đây là công nghệ xử lý hình ảnh do OMRON phát triển có thể xử lý hình ảnh màu mà không cần chuyển đổi màu. Các cảm biến thị giác màu thông thường chuyển đổi màu thành hình ảnh thang độ xám đã lọc để xử lý. Cảm biến màu thực xử lý 16,77 triệu thông tin màu thực (256 tông màu cho mỗi RGB). Điều này cho phép kiểm tra chính xác hơn, gần với mắt người hơn.

5. Xử lý màu xám

Phương pháp này xử lý hình ảnh dưới dạng 256 mức độ sáng đen trắng. Có thể tạo ra kết quả chính xác và ổn định hơn so với phân đoạn màu.

Xử lý hình ảnh màu: Hình ảnh màu được chuyển đổi thành 256 mức độ sáng đen trắng.

Xử lý hình ảnh đơn sắc: Hình ảnh đơn sắc được xử lý mà không cần chuyển đổi thành 256 mức độ sáng đen trắng.

6. Xử lý phân đoạn

Hình ảnh màu do máy ảnh chụp được xử lý sau khi chuyển đổi thành các điểm ảnh đen trắng. Dựa trên thông tin tối thiểu, có thể xử lý tốc độ cao.

Xử lý phân đoạn màu: Màu nằm trong phạm vi sắc độ, độ bão hòa và độ sáng được chỉ định sẽ được trích xuất. Màu được trích xuất sẽ được biểu diễn dưới dạng màu trắng và các màu khác sẽ được biểu diễn dưới dạng màu đen.

Xử lý phân đoạn đơn sắc: Độ sáng nằm trong phạm vi chỉ định sẽ được biểu thị bằng màu trắng, các độ sáng khác sẽ được biểu thị bằng màu đen.

Xử lý đo lường

Cảm biến thị giác cung cấp nhiều loại mục xử lý đo lường khác nhau (thuật toán) để đo các đặc điểm của một vật thể.
Sau đây là một số ví dụ về các thuật toán này:

1. Đo lường bằng cảm biến màu thực

Các phép đo được thực hiện bằng cách xử lý 16,77 triệu thông tin màu thực (256 tông màu cho mỗi RGB) do máy ảnh thu được, mà không cần bất kỳ chuyển đổi nào. Điều này dẫn đến các phép đo ổn định hơn so với các phương pháp truyền thống. Vì đối tượng cần kiểm tra khớp với hình ảnh đã xử lý, nên lượng điều chỉnh (ví dụ: ánh sáng) cần thiết để chuẩn bị hình ảnh để xử lý có thể giảm đáng kể.

Đặc trưng

• Có thể nhận ra những thay đổi nhỏ về màu sắc ngay cả trong những hình ảnh có cùng màu sắc của các vật liệu khác nhau hoặc có độ tương phản thấp

• Có thể phát hiện những vết xước nhỏ trên bề mặt kim loại

• Có thể phát hiện ổn định ngay cả trong điều kiện ánh sáng thay đổi

• Không cần phải thay đổi cài đặt để phù hợp với nhiều định dạng sản phẩm

Phát hiện cạnh

Những thay đổi lớn về màu sắc và độ sáng làm tăng sự khác biệt về màu sắc. Sự thay đổi về sự khác biệt về màu sắc này được nhận dạng là một cạnh.
Điều này có thể được sử dụng để đếm số cạnh của một màu cụ thể trong vùng đo lường.
Điều này lý tưởng để phát hiện các cạnh trên nhãn có màu tương tự.

Kiểm tra lỗi

Chức năng này chia vùng đo thành các vùng phát hiện khuyết tật nhỏ hơn (các phần tử) và đo sự khác biệt về màu sắc (mức độ khuyết tật) giữa mỗi phần tử và các phần tử xung quanh.
Phương pháp này không bị ảnh hưởng bởi nền, do đó có thể phát hiện khuyết tật trên các vết, khuyết tật có độ tương phản thấp và khuyết tật trên bề mặt kim loại.

(Để biết thêm chi tiết, hãy tham khảo Vision Express Tập 9: Lỗi và Bụi bẩn (Mã số danh mục Q220).)

2. Đo lường bằng cách sử dụng Gray Processing

Hình ảnh chụp bằng máy ảnh được xử lý thành 256 mức độ sáng đen trắng. Những hình ảnh đã xử lý này được sử dụng để đo lường.

Tìm kiếm

Các mẫu hình ảnh tham chiếu được đăng ký dưới dạng mô hình và sau đó tìm kiếm được thực hiện bằng cách sử dụng các phần của hình ảnh đầu vào giống nhất với mô hình. Mức độ tương đồng được biểu thị bằng giá trị tương quan và có thể thực hiện kiểm tra các khuyết tật và các phần khác nhau được trộn lẫn. Vị trí (X, Y) nơi mô hình được tìm thấy sau đó cũng có thể được đưa ra để sử dụng trong định vị.

(Để biết chi tiết, hãy tham khảo Vision Explorer Tập 2: Thuật toán tìm kiếm (Mã số Q240).)

Phát hiện cạnh

Các cạnh được tìm thấy thông qua những thay đổi về mật độ. Đặt hướng phát hiện cạnh và thay đổi mật độ làm điều kiện phát hiện cạnh.

Khuyết tật bề mặt

Phương pháp này kiểm tra các khuyết tật bề mặt bằng cách đo các biến thể về mật độ.
Tuy nhiên, nền phải hoàn toàn đồng nhất như một điều kiện tiên quyết. Phương pháp này sử dụng các biến thể về mật độ, do đó nếu có một mẫu hoặc các vết trong vùng đo thì nó sẽ được phát hiện là một khuyết tật.

3. Đo lường bằng cách sử dụng xử lý phân đoạn

Hình ảnh do máy ảnh chụp được xử lý và đo lường sau khi được chuyển đổi thành các điểm ảnh đen trắng.

Trọng tâm, Diện tích và Góc trục

Có thể đo được trọng tâm, diện tích và góc trục của các điểm ảnh màu trắng trong vùng đo.

Nhãn hiệu

Ghi nhãn là quá trình mà một số khác nhau được đưa vào mỗi nhãn được trích xuất.
Sử dụng phép đo ghi nhãn để đếm số lượng nhãn trong vùng đo và để tìm diện tích và trọng tâm của một nhãn cụ thể.

Ví dụ: Sắp xếp theo diện tích theo thứ tự giảm dần

4. Đo lường bằng cách sử dụng xử lý hình ảnh EC (Mã biên)

Các thay đổi về độ sáng được trích xuất dưới dạng một cạnh và hướng của các thay đổi về độ sáng được tính toán. Hướng này được gọi là mã cạnh (EC). Các phép đo sử dụng EC có thể phát hiện các hình dạng như hình tròn hoặc hình chữ nhật thông qua các phép tính hình học dựa trên mã cạnh, do đó phương pháp này ít bị ảnh hưởng bởi biến dạng hoặc bụi bẩn. Một số ví dụ về quá trình xử lý sử dụng mã cạnh là kiểm tra khuyết tật EC và định vị EC.

Ví dụ về trích xuất vòng tròn sử dụng mã cạnh

Kiểm tra lỗi EC

Phương pháp này có thể phát hiện các khuyết tật nhỏ hoặc khuyết tật có độ tương phản thấp trên các đối tượng đo hình tròn hoặc tuyến tính với độ chính xác cao.
Phát hiện ổn định có thể được thực hiện trên các đối tượng dễ bị biến dạng hoặc biến dạng như bao bì cao su.

Ví dụ: Kiểm tra lỗi vòng chữ O và gờ

Vị trí EC

Các dấu định vị được phát hiện bằng cách sử dụng thông tin hình dạng như “tròn” hoặc “góc cạnh”. Có thể định vị chính xác cao ngay cả khi hình dạng bị biến dạng hoặc một phần hình dạng bị mất.
Nó cũng hoạt động với hình ảnh có độ tương phản thấp.

Tìm kiếm ECM (Tìm kiếm mô hình mã biên)

Mục xử lý này tìm kiếm hình ảnh đầu vào để tìm các phần có mức độ tương đồng cao với điểm mục tiêu (mô hình) và đo giá trị tương quan (mức độ tương đồng) và vị trí của nó.
Quá trình xử lý này đảm bảo tìm kiếm đáng tin cậy ngay cả đối với hình ảnh có độ tương phản thấp hoặc nhiễu.