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    线扫条纹光源与光度立体算法的结合——特点与优势分析

    时间 :[2023-05-31] 浏览次数 :196748 作者 :TECH

    随着计算机视觉和光学技术的快速发展 ,线扫条纹光源在三维重建 、物体检测等领域得到了广泛应用 。本文将结合光度立体算法 ,探讨全新P-DISL2系列高速线扫型程控条纹光源的特点及优势 ,并分析其在电池 、玻璃 、手机和金属加工等行业的应用。


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    产品简介

          全新P-DISL2系列是一款高速线扫型程控条纹光源 ,能够在同一个工位中高速产生横向和纵向条纹图案的新型光源 。光源将条纹图案投影到被测物上 ,相机利用镜面反射形式采集被测物的镜像特征,适用于光泽工件上的细小缺陷检测 ,如刮伤 、凹凸 、脏污等 。


          P-DISL2系列高速线扫型程控条纹光源采用广泛兼容的设计理念 ,配有一个专用光源控制器和对外一置型线状激光定位器 。控制器配合专用软件具有自由编辑条纹图案功能 ,支持内触发模式 、外触发模式和第三方软件通讯控制功能 ,线状激光定位器安装在相机上 ,快速定位相机与光源的最佳角度 ,简单易用 ,适合多种线扫平台使用 。


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    优势特点

    1、能够投影横向和纵向的条纹图案 ,满足多样化的检测需求 。

    2 、能够修改条纹的宽度 、间隔 、偏移等参数 ,自由编辑条纹图案 。

    3 、支持线扫和面阵两种工作模式 ,适应不同的应用场景 。

    4 、高速条纹图案变换 ,线扫行频最大可达71428行/秒 ,提高检测效率 。

    5 、配有外置型线状激光定位器 ,快速定位角度 ,简化调试过程 。


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    应用领域

    1 、电池行业 :P-DISL2系列高速线扫型程控条纹光源可用于电池外观检测 ,包括表面刮痕 、凹凸 、脏污等缺陷的检测 。通过光度立体算法 ,实现对电池产品质量的准确评估 ,确保电池性能和安全 。


    2 、玻璃行业 :在玻璃制品生产过程中 ,细微的划痕 、气泡和局部变形等缺陷可能影响产品的质量和使用寿命 。P-DISL2系列高速线扫型程控条纹光源与光度立体算法相结合,能够对玻璃表面进行高精度的检测 ,提高产品质量 。


    3 、手机行业 :手机外壳 、屏幕和镜头等部件的外观质量对产品整体质感和使用体验具有重要影响 。P-DISL2系列高速线扫型程控条纹光源在手机行业的应用 ,可以帮助厂家及时发现产品中的细小缺陷 ,提升手机产品的品质 。


    4 、金属加工行业 :金属零件加工过程中可能产生刮痕 、凹陷和脏污等缺陷 。利用P-DISL2系列高速线扫型程控条纹光源和光度立体算法 ,可以实现对金属零件表面的高精度检测 ,提高产品质量 ,降低生产成本 。


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    竖条纹投影在各行业效果图 :(有利于检测明暗交界才可呈现的缺陷)



    操作与实现

            P-DISL2系列高速线扫型程控条纹光源在使用过程中 ,可以根据需求设置光源每次切换的图案及切换的图案数量 。以下是一个典型的操作流程:


    1 、设置光源图案 :通常在线扫拍照时 ,可以设置8种图案 。这些图案在投影过程中 ,可以产生横向和纵向的条纹变化 ,以满足不同的检测需求 。


    2、拍照与图像拆分 :在获得原始图像后 ,需要对其进行拆分 ,将原始图像分解为8张子图 。每张子图包含了不同方向的条纹信息 ,如纵向条纹投影产生明暗场变换 ,而横向条纹投影则产生灰度变化 。


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    3 、选择合适的条纹图案组合 :8张子图中 ,横向条纹的4张子图可以合成漫反射图 ,检脏污 、漏液 ,竖向条纹拍出来的4张子图 ,包含了不同方向的光照信息 。通过这些信息 ,可以利用光度立体算法合成深度图 ,检凹坑 、气泡 。


    4 、光度立体合图与缺陷提取 :将选定的4张子图输入光度立体算法 ,对其进行合成处理 。合成后的图像将包含被测物的表面信息 ,突显出缺陷部分 。利用图像处理技术 ,可以准确地提取出缺陷信息 ,为后续的质量分析和控制提供依据 。


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            通过以上步骤 ,P-DISL2系列高速线扫型程控条纹光源与光度立体算法相结合 ,可以实现对不同行业中光泽工件上的细小缺陷进行高效 、准确的检测 。这种方法具有操作简单 、灵活性高 、检测速度快等优势 ,为各行业提供了强大的质量控制手段 。



    结论

            P-DISL2系列高速线扫型程控条纹光源与光度立体算法的结合 ,为电池 、玻璃 、手机和金属加工等行业提供了一种高效 、准确的检测方法 。其优势特点包括多功能的条纹图案 、高速条纹变换 、简化的角度定位等 ,使得在不同应用场景下都能发挥出良好的检测效果 。随着计算机视觉和光学技术的不断发展 ,老哥俱乐部相信这种技术将在未来获得更广泛的应用 ,为各行业的质量控制提供更加便捷和高效的解决方案 。


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    应用场景与成果展示


    https://book.yunzhan365.com/iepsi/oacd/mobiles/index.html(《机器视觉》杂志第二十六期同步 、P63-P64页)




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