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先進的基于CCD的視覺檢測

新機器視覺 ? 來源:YXQ ? 2019-07-26 08:57 ? 次閱讀

人類視覺感知是任何旨在被人類觀看的照明或顯示產品質量的最終標準。從平板電視到智能手機,燈泡到交通信號,VR球場的jumbotrons體育場,您的車內GPS到噴氣式飛機的駕駛艙儀表,人類用戶感知的以及他們注意到的任何缺陷都是決定性因素設備質量。人類對亮度和顏色的感知為操作和安全公差設定了基準。

沒有任何機器視覺或其他傳感系統能夠完全重現人眼的識別和準確性水平,但是我們可以使用基于CCD的成像技術來獲得非常接近的效果。諸如使用CCD傳感器的成像色度計等光測量系統提供了與人類視覺的精確度和靈敏度幾乎匹配的系統。校準的基于CCD的色度計可以提供光線和顏色的絕對測量值。更重要的是,CCD成像系統為生產線上的自動視覺檢測和質量控制提供必要的可重復性,速度和數據采集。

CCD技術

數碼攝影中,圖像是通過圖像傳感設備(CMOS或CCD)將光子轉換為電荷(電子)時形成的。在曝光期間(例如,當相機快門打開時),入射電子累積在相機的各個檢測器元件中,稱為像素。讀取每個像素中收集的電荷量可以讓設備重新創建原始圖像。

目前有兩種類型的圖像傳感器:CMOS(互補金屬氧化物半導體)和CCD(電荷耦合器件)傳感器。由于基礎技術,CCD像素大于CMOS(更大的電子阱深度),它們可以產生更高分辨率的圖像(高達2900萬像素),并具有較低的“噪點”(光線和顏色隨機變化)通過適當的濾光片和校準,基于CCD的圖像可以為每個像素提供計量學聲音亮度和CIE色彩值。基于CCD的色度計提供了與人類視覺敏銳度相匹配的光度測量光和色彩評估功能。

成像色度計

圖2 – 該成像色度計使用鏡頭,經過校準的CIE匹配三色濾光片,ND濾光片和CCD,以最精確地匹配人類視覺感受。

CCD成像的優點

為了滿足人類視覺標準對發光設備的質量檢測和測試,基于CCD的攝像機與其他類型的檢測系統(如點測光計和光譜儀)相比具有優勢。它們也超出了機器視覺系統的功能 – 但與人工檢測相比,具有類似的自動化優勢。這些無數的優勢包括:

光測量。絕對亮度(亮度)和色度(顏色)數據是從圖像中解釋出來的,超出了標準機器視覺的能力;

一次測量所有數據點。CCD相機可以捕捉和評估完整的圖像,而不僅僅是單個點(或點測光點);

可量化的數據。捕獲和存儲大量數據以進行分析和趨勢分析,速度和準確度超出人類的能力;

重復性和一致性。自動化成像系統不像人類檢查員那樣容易疲勞或具有主觀性。

憑借這些優勢,使用校準的基于CCD的系統進行光和色彩測量可以幫助組織:

根據人類視覺感受確保光線和顏色的準確性

在整個圖像上執行尺寸測量

提高測量效率

執行自動化生產級檢查

確保測量標準始終得到應用

圖3 – 具有高級分析軟件的基于CCD的成像色度計系統執行的顯示mura(瑕疵)檢測示例。從左上角開始順時針方向:黑色mura,蝴蝶mura,漏光圖案,角落mura,LED mura(背光單元通用 – BLU),斑點mura。

顏色準確度

在人眼中,有三種類型的光感受器(視錐細胞)有助于顏色辨別。每個對不同但重疊的光波長敏感;人類可見的整個光譜落在大約380納米(nm)和750nm之間。硅CCD傳感器通常對約300nm至1080nm的電磁輻射敏感 – 超出人類感知的范圍。

捕獲準確的彩色圖像以進行產品評估需要過濾入射光,以便只有符合人眼三個圓錐的所需波長才能到達CCD表面。

1931年,CIE標準被定義為數學表示的三刺激響應曲線(圖1)。為了與人類視覺感知相匹配,成像系統必須捕捉單個三色紅色(x-bar),綠色(y-bar)和藍色(z-bar)濾波圖像。然后按照CIE標準將單個組件圖像聚合成完整的顏色測量。

為獲得最佳顏色精度,濾光片必須與CIE三色激勵響應曲線非常匹配。今天,最精密的色度計使用移動的濾光輪來實現與CIE值相匹配的快速和準確的光照和色彩測量。

應用:測量顯示器

基于CCD的比色系統已被證明對于測量各種各樣的發光顯示設備特別有效 – 即每天圍繞著我們的屏幕。LCD(液晶顯示器)和OLED(有機LED)顯示器被發現在消費電子設備中,如手機,筆記本電腦和電視機;內置于汽車儀表板和GPS系統;以及具有可視顯示面板界面的各種“智能”設備。一些最新的應用包括虛擬現實耳機和可穿戴設備中的“近眼”顯示器(NED),以及航空航天和汽車的“抬頭”顯示器(HUD)。

成像光度計和色度計可識別多種類型的顯示缺陷,幫助研發實驗室改進產品設計和工程設計,以及稍后發現缺陷產品到達客戶手中之前生產線上的缺陷。常見的缺陷包括背光單元中的漏光(BLU),不均勻性(屏幕上亮度,顏色和對比度的變化),異物(玻璃和基板之間或之間的污垢和纖維),壞點,線條,和瑕疵(mura)。

成像色度計解決方案包括成像透鏡,CIE匹配濾色器,CCD檢測器以及數據采集和圖像處理硬件/軟件(Rykowski,R。和Kostal,H.,“Imaging Colorimetry:Accuracy in Display and光源計量學“,光子手冊(2008))。

其他元件可能包括中性密度(ND)濾光片和機械快門。為了執行色度測量,系統依次通過每個CIE匹配的濾色器獲取待測設備(DUT)的圖像。在需要時,中性密度,ND濾光片(如相機的太陽鏡)用于非常明亮的設備,以確保足夠長的曝光時間以獲取準確的亮度測量。然后處理圖像數據以產生圖像中每個像素的準確顏色或亮度數據。

使用成像色度計的好處是可以同時測量顯示屏中的每個像素。

由于基于CCD的色度計在單次測量中獲取多個數據點,因此它比基于點的測量解決方案本質上是一個快得多的檢測解決方案。同時測量DUT的整個表面也是測量總體顏色和亮度均勻性,識別非常小的缺陷并分級缺陷嚴重程度所必需的。成像色度計甚至可以用來渲染顯示器的處理圖像,以顯示微妙的色彩,這在大型高分辨率屏幕上尤其難以檢測到。

明顯的差異

基于CCD的成像色度計擅長捕捉詳細的視覺信息和識別缺陷。事實上,他們的視力水平甚至可能超過人眼的水平。人類的視覺感受可能是主觀的,無法量化的,并且難以從觀察者復制到觀察者。這種不精確性使得很難始終如一地應用標準,特別是隨著時間的推移,在開發環境中,從批次到批次或從設置到設置(例如,在生產設施之間,或者在比較傳入和傳出的質量控制數據時)。這種可變性也使得在整個供應鏈中對多個來源應用統一的標準尤其困難。

根據所應用的公差,可變性增加了接受有缺陷的顯示器或失敗的顯示器的風險 – 這兩者都增加了制造成本。為模擬人類視覺敏感度來模擬顯示缺陷的實驗導致開發了一種自動分類顯示技術“明顯差異”(JND)的系統。

基于人類觀察者的抽樣,定義JND尺度以使得JND = 0表示與標準人類觀察者沒有可見的空間對比,并且JND = 1在統計上僅僅是明顯的。由于基于CCD的成像系統能夠跨顯示器和其他大型空間區域進行均勻性測試,所以可以通過成像色度計將JND測量納入缺陷檢測。制造商可以使用這些測量值來根據定義的公差對缺陷進行分級,這會導致設備從生產中拉出。

先進的基于CCD的視覺檢測

圖4 – 基于CCD的高級視覺檢測示例:識別可能通過人體檢測甚至功能測試的錯位連接器,但稍后會在產品發貨并由客戶使用時導致失敗。

應用:測量光源

除了顯示器之外,像燈泡(如熒光燈,LED)和燈具(照明燈具)等產品可以使用CCD色度計獨立測量,或使用測角儀測量,可捕捉照明設計師所需的大量數據。根據光通量(發光總量),照度(從光源落在表面上的光量)和發光強度分布(在每個方向上發射的光的特性)評估光源。光源也可以直接成像(亮度)以查看設計元素(如擴散板)如何影響外觀。照明制造商可能還需要測量色度和色溫 – 光源的顏色特性。

某些行業如航空和汽車對前照燈和其他燈具的性能特征有嚴格的要求以確保安全。將光源投射到朗伯表面上,并使用校準的基于CCD的色度計測量光束分布,這些公司可以驗證其產品的符合性,并準確報告這些光源如何發出照度或發光強度下的可感知光。

應用:裝配驗證,表面檢測,粒子檢測

基于CCD的成像系統的卓越分辨率,像素阱深度和圖像清晰度在其他質量控制應用中具有優勢,例如:

組裝驗證 – 檢測復雜組件中的細微缺陷,如錯誤布線或缺少組件,特別是在低對比度區域。

表面檢測 – 檢測和分級異常特征,如發紋痕跡,凹痕,甚至標簽放置和易讀性,比典型的機器視覺系統具有更高的精度。

粒子檢測 – 在玻璃或透明塑料膜等透明表面上或材料層之間定位和分類異物,以幫助確定零件是否可以清潔或必須丟棄。

結論

沒有一種技術最適合所有的測量需求;基于CCD的成像系統具有明顯的優勢:

捕獲高動態范圍和低圖像噪聲的高分辨率圖像

測量整個顯示器的圖像以進行均勻性和mura測試

使用光線和顏色的絕對變化識別細微缺陷

同時測量多個點

高速快速收集數據,具有可重復性和一致性

報告空間尺寸,失真和聚焦質量

對定量和定性特征進行高級分析

在研發環境,質量控制或生產線上,基于CCD的測量可以提供最相關的產品質量測定。校準的基于CCD的色度計是測試光源、顯示器和其他組件的最佳解決方案,以確保它們符合最高視覺標準:人眼的感知。

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原文標題:CCD成像在光源和色彩檢測中的優勢和應用

文章出處:【微信號:vision263com,微信公眾號:新機器視覺】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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