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Uma Olhada Rápida em Iluminação Colorida e Filtros para Sensores de Visão

machine vision lighting and filters

Fabricantes que usam sistemas de visão para inspecionar peças, guiar braços robóticos e organizar embalagens enfrentam a mesma realidade conhecida de qualquer fotógrafo de fim de semana: Tudo é uma questão de acertar a luz.

O problema é que o chão de fábrica é um campo minado fotográfico. As janelas da oficina deixam entrar muita luz ao meio-dia, mas desenham muitas sombras quando o segundo turno entra. Peças brilhantes refletem luz de volta à câmera, estragando a imagem.

A solução para esses reveses de iluminação está nos filtros, na iluminação dispersa e muitas outras táticas de iluminação que garantem que os sistemas de visão produzam as imagens digitais claras que inspeções de automação de fábrica necessitam.

Desafios Comuns de Iluminação em Fábricas Automatizadas

Assim como todas as câmeras digitais, as câmeras de sistemas de visão usam lentes para refratar a luz em direção a um sensor de visão que funciona com um chip de processador digital de sinal (DSP) para traduzir ondas de luz para pixels que reproduz imagens. Essas imagens permitem que robôs industriais identifiquem peças e as movam para os locais adequados na sequência da produção. Todas essas variáveis devem interagir rapidamente e precisamente para manter a linha de produção andando em eficiência máxima.

Isso não é fácil devido a todas as variáveis de iluminação em um ambiente de produção. Os desafios mais comuns nas configurações de iluminação de automação industrial incluem:

Luz ambiente: Os níveis de luz ambiente de uma fábrica variam ao longo do dia. Operações como soldas criam explosões de branco quente que podem afetar a iluminação nos arredores de processos de produção automatizados.

Embora ajustes convencionais como velocidade do obturador e abertura das câmeras possam ajudar, os sistemas de visão também podem implementar filtros de passagem de banda que permitem que apenas um espectro reduzido alcance o sensor de visão da câmera. Isso garante que a câmera veja apenas o que o sistema de visão precisa que seja visto.

Cores: A cor de uma peça na produção pode afetar a capacidade de um robô vê-la com a câmera e, então, manipulá-la. Em uma caixa ou em uma etiqueta de embalagem, algumas cores refletem a luz, enquanto outras a absorvem. Isso pode ter um grande efeito no trabalho do sistema de distribuição da empresa de logística. Na fabricação de componentes eletrônicos, a cor dos fios pode enviar sinais críticos a um sistema de visão.

Os sistemas de visão frequentemente usam luzes de LED coloridas e neutralizam os efeitos de cores nas superfícies. Filtros coloridos podem aumentar ou complementar os efeitos das luzes de LED.

impacto das luzes coloridas em inspeção OCR

Reflexos: Superfícies brilhantes em metais e plásticos criam bolhas de excesso de luz que atrapalham a captação eficiente de imagem. Mas reflexos não são de todo ruins: Podem ser usados para redirecionar luz para uma área escura que outras técnicas de iluminação não alcançam.

Filtros polarizadores são uma das melhores maneiras de corrigir reflexos. Outra tática chamada iluminação indireta coloca luz em uma superfície em um ângulo raso para reduzir reflexão. Usar difusão de luz espalha raios de luz sobre um objeto para diminuir o número de raios diretos atingindo a superfície brilhante. Câmeras também podem ser anguladas e acesas especificamente para encontrar falhas em áreas reflexivas.

polarizador reduz brilho em imagens de inspeção

Sombras: Luz de praticamente qualquer ângulo pode causar sombras que reduzem a claridade de uma imagem de um sistema de visão. Peças tridimensionais (diferentemente de uma etiqueta bidimensional de um produto, por exemplo) são especialmente inclinadas a criar sombras em fotografias digitais.

Embora alterar os ângulos de montagem das câmeras possa superar algumas sombras, uma técnica de captura de imagem High Dinamic Range (HDR) está se tornando muito popular. Fotos HDR escurecem áreas claras e clareiam áreas escuras digitalmente para criar mais consistência visual e reduzir sombras.

HDR mais contraste em inspeção de imagem

Ângulos: Peças complexas como blocos de motores e válvulas de exaustores têm muitos ângulos que criam muitos desafios de iluminação.

Uma montagem de câmera pode ser angulada para considerar muitos desses problemas. Posicionar peças, câmeras e luzes a ângulos específicos também pode ajudar a identificar falhas em um produto.

Defeitos de superfície: Brocas e máquinas de perfurar deixam imperfeições em peças que devem ser removidas. Uma solda robótica pode deixar um calombo de metal derretido onde não deve. Os sistemas de visão devem ser capazes de apontar esses defeitos antes que eles causem problemas.

Um filtro de difusão ajuda a distribuir luz por todas essas superfícies tridimensionais para identificar anomalias. Em superfícies planas, a fotografia de campo escuro deve produzir uma imagem melhor.

Dimensões e distância ótica: O tamanho de um objeto pode representar um desafio de iluminação substancial, seja em um ambiente microscópico, como uma peça de silício, ou em um ambiente macro, como uma fábrica de aviões comerciais. Além disso, a distância ótica entre a câmera e o objeto pode afetar a qualidade da imagem e as necessidades de iluminação.

Distâncias óticas curtas normalmente demandam menos luz que distâncias óticas longas. Assim, as câmeras devem ser montadas estrategicamente para otimizar a eficiência do sistema de visão.

Hardware e software: Por fim, o sistema de visão trata de selecionar câmeras, lentes e softwares adequados que produzam o melhor resultado para uma necessidade de automação específica. Por exemplo, as câmeras podem ser equipadas com múltiplos LEDs coloridos para projetar uma luz azul em uma seção da peça e uma luz vermelha em outra seção. Câmeras com lentes líquidas não têm peças móveis, reduzindo os custos de manutenção.

Algumas aplicações requerem câmeras com infravermelho ou ultravioleta que capturam luz fora do espectro da visão humana. O software do sistema de visão de alto desempenho coloca todas essas variáveis juntas em uma solução coesa.

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