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机器视觉检测的颜色应用和原理
发布时间:2020-11-03 09:50:08 人气:

视觉检测硬件构成的基本部分包括:处理器、相机、镜头、光源。其中,和光源相关的重要的两个参数就是光源颜色和光源形状。机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。因此,在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。例如:印刷质量检测、智能交通管理、金相分析、医疗图象分析、瓶装啤酒生产流水线检测等。


颜色识别是机器视觉中一个主要的应用,颜色识别是基于物体表面颜色特性差异,通过一定的算法来识别出不同的颜色,从而实现各种检测及控制颜色视觉工具是基于机器视觉检技术的检测工具之一,可提供色差测量、颜色监测、颜色识别、颜色检测整套颜色视觉图像的视觉解决方案。据悉其可实现以下多种功能:


1、颜色检测:检测产品着色是否正确,实时监测图像中感兴趣区域颜色,包括:RGB颜色值、CIELAB颜色值、HSI颜色值、OD颜色密度值、CIELCH颜色值


 2、颜色识别:和标准样品颜色比对,对物体进行识别或分拣


 3、颜色测量:测量图像两个区域颜色差异,包括CIELAB 色差和CMC修正色差


 4、颜色标定:根据色卡数据对颜色成像进行色度学标定 



另外机器视觉应用中应注意目标颜色与光源颜色的搭配,我们看到某个物体成某种颜色,是因为其反射了对应的光谱。我们拍摄物体时,如果要将某种颜色打成白色,那么就得使用与此颜色相同或相似的光源(光的波长一样或接近),而如果要打成黑色,则需要选择与目标颜色波长差较大的光源。例如样品带有红色字样,用红光打光,在黑白相机中可以看到字样部分会变白,变亮,若用蓝光打光,字样会变黑变暗,背景与字样会很明显

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