Cuándo usar el filtrado óptico en una aplicación de visión artificial

El procesamiento de imágenes industriales es esencialmente un requisito en las líneas de producción modernas. Las soluciones de visión pueden ofrecer control de calidad visual, identificación y posicionamiento. Si bien los sistemas de visión se han vuelto más fáciles de instalar y usar, no existe una solución única para todos. Saber cómo y cuándo debe usar el filtrado óptico en una aplicación de visión artificial es una parte vital para asegurarse de que su sistema le brinde todo lo que necesita.

Entonces, ¿cuándo se debe usar el filtrado óptico en aplicaciones de visión artificial? SIEMPRE. El filtrado de imágenes aumenta el contraste, la resolución utilizable, la calidad de imagen y, lo que es más importante, reduce drásticamente la interferencia de la luz ambiental, que es la razón número uno por la que una aplicación de visión artificial no funciona como se esperaba.

Diferentes aplicaciones requieren distintos tipos de filtrado. He destacado los más comunes.

Filtrado de pasobanda
Los diferentes espectros de luz mejorarán o minimizarán ciertos aspectos del objetivo que se está inspeccionando. Por lo tanto, lo primero que debe hacer es seleccionar el color/longitud de onda adecuado que le brinde el mejor contraste para su aplicación. Por ejemplo, si está utilizando una luz de área roja que transmite a 617 nm (Figura 1), querrá seleccionar un filtro (Figura 3) para conectarlo a la lente (Figura 2) que pasa la frecuencia de la luz de área y filtra el resto del espectro de color. Esta técnica de filtro se denomina referencia de filtrado de pasobanda (Figura 4).

Figura 1 Figura 2
Figura 3 Figura 4

Esto permite que solo pase la luz de la luz del área mientras se filtra toda la otra luz. Para ilustrar mejor los tipos de efectos que pueden enfatizarse o minimizarse, podemos ver las siguientes imágenes del mismo producto pero con diferentes filtros.

Figura 5: se utilizó una fuente de luz LED roja con un filtro de pasobanda rojo Figura 6: se utilizó una fuente de luz LED verde con un filtro de pasobanda verde
Figura 7: se utilizó una fuente de luz LED azul con un filtro de pasobanda azul Figura 8: la imagen en su color natural

Otro ejemplo de filtrado de pasobanda se puede ver en la (Figura 9), que demuestra el beneficio de usar un filtro en una aplicación para leer el código de LOTE y la fecha de venta preferente. Una fuente de luz LED azul y un filtro de pasobanda azul hacen que la información sea legible, mientras que sin el filtro no lo es.


Figura 9

Filtrado de pasobanda estrecho
El filtrado de pasobanda estrecho, que se muestra en la (Figura 10), se utiliza principalmente para aplicaciones de medición dimensional de líneas láser, a las que se hace referencia en la (Figura 11). Esta técnica crea más inmunidad a la luz ambiental que el filtrado de pasobanda normal. También disminuye el ancho de banda de la imagen y crea una especie de efecto negro sobre blanco, que es el resultado que se desea para esta aplicación.

Figura 10 Figura 11

Filtrado de paso corto
Otra técnica de filtrado óptico es el filtrado de paso corto, que se muestra en la (Figura 12), que se usa comúnmente en imágenes de cámaras a color porque filtra las fuentes de luz UV e IR para brindarle una imagen en color real.

Figura 12

Filtrado de paso largo
El filtrado de paso largo, al que se hace referencia en la (Figura 13), a menudo se usa en aplicaciones IR donde se desea suprimir el espectro de luz visible.

Figura 13

Filtrado de densidad neutral
El filtrado de densidad neutra se utiliza regularmente en la inspección de LEDs. Sin filtrado, la luz proveniente de los LED satura completamente la imagen, lo que hace difícil, si no imposible, realizar una inspección adecuada. La implementación del filtrado de densidad neutral actúa como unas gafas de sol para su cámara. En resumen, reduce la cantidad de luz de espectro completo que ve la cámara.

Filtrado de polarización
El filtrado de polarización es mejor cuando tiene superficies que son altamente reflectivas o brillantes. El filtro de polarización se puede utilizar para reducir el reflejo en su objetivo. Puede ver claramente los beneficios de esto en la (Figura 14).

Figura 14

Esta entrada fue publicada en Identificación industrial, Machine vision, Sin categoría y etiquetada , . Enlace permanente.

Comenta aquí