Éviter les artefacts de couleur et l'influence sur la fréquence d'images et la charge de calcul
La couleur est un facteur important dans le traitement des images industrielles et permet une détection précise des erreurs, par exemple dans l'inspection des images imprimées. Pour que l'inspection soit fiable, il faut éviter les erreurs de couleur. Cependant, la prévention de ces erreurs peut influencer d'autres paramètres du système tels que la fréquence d'images et la charge de calcul du système hôte.
Éviter les erreurs de couleur - la théorie
L'endroit et la manière dont les images couleur sont calculées et le format dans lequel elles sont transmises de la caméra au système hôte influencent l'erreur de couleur.
Image brute
Après la mise en service, les caméras industrielles transmettent en standard des informations d'image au système hôte au format 8 bits de Bayer, c'est-à-dire comme une image brute avec la matrice de Bayer du capteur d'image.
Lorsqu'une caméra couleur Basler est mise en service, la visionneuse pylon n'affiche pas l'image brute, mais le résultat d'un calcul de base de l'image couleur (2x2 debayering) effectué sur le système hôte. Cette étape de traitement simple peut produire des artefacts de couleur visibles, qui peuvent être évités en effectuant le dématriçage directement dans la caméra.
Localisation dématriçage
Le calcul de l'image couleur à partir des données brutes des capteurs d'image avec matrice de Bayer est appelé débayerisation/dématriçage. Il peut être effectué avant le transfert des données dans la caméra (formats de sortie : RGB8, variantes YCbCr) ou après le transfert des données sur le système hôte (formats de sortie : formats RAW de Bayer).
Lorsque le dématriçage est effectué sur le système hôte, il impose une charge plus lourde sur les ressources du système. En outre, pour éviter les erreurs de couleur, en particulier sur les bords, il faut des algorithmes de débayerisation très complexes. C'est pourquoi le dématriçage est généralement effectué sur le FPGA de la caméra, qui est l'option préférée.
Algorithme de dématriçage
Le débayage est un algorithme qui utilise l'interpolation pour calculer l'image couleur à partir des données brutes du capteur de Bayer. Avec un simple 2x2 debayering , l'algorithme prend en compte les pixels les plus proches. Avec le dématriçage 5x5 - qui fait partie de l'ensemble des fonctions PGI brevetées de Basler'- 24 pixels sont inclus dans le calcul.
Le calcul avec plus de pixels donne un meilleur résultat : les transitions entre les différentes couleurs sont plus nettes et les artefacts disparaissent.
Transfert de données d'image
La caméra transfère ensuite l'image couleur traitée au système hôte. Différents formats pixel sont disponibles, notamment RVB8, YCbCr422_8 et YCbCr420_8. Le format RVB8 fournit le plus grand nombre d'informations sur les couleurs et entraîne la plus grande taille de données. YCbCr422_8 transmet moins d'informations sur les couleurs et est plus petit, tandis que YCbCr420_8 transmet le moins d'informations sur les couleurs et a la plus petite taille de données.
Si moins d'informations sur les couleurs sont transmises, des artefacts de couleur apparaissent.
Conclusion: La clé pour éviter les erreurs de couleur réside dans le choix de la bonne méthode de débayerisation et dans le transfert correct des données de l'image couleur. Les images couleur optimales peuvent être obtenues avec un débayage 5x5 dans la caméra et un transfert de données ultérieur au format de pixel RVB8.
L'interaction de l'erreur de couleur, de la fréquence d'images et de la charge de calcul
Selon la perfection que vous souhaitez donner à votre image couleur, la fréquence d'images et la charge de calcul du système hôte de votre application'changeront. Il existe trois scénarios.
Qualité d'image maximale
Le dématriçage 5x5 est effectué sur le FPGA de la caméra, ce qui permet de transmettre au système hôte des images couleur entièrement traitées dans un format RVB8 de haute qualité. Bien que ce format offre une qualité de couleur optimale, il produit également un volume de données important, réduisant la fréquence d'images à environ 33 % du maximum. Cependant, comme le traitement de l'image est pris en charge par la caméra, toute la capacité de calcul du système hôte reste disponible pour des tâches de traitement ou d'analyse supplémentaires.
Qualité d'image et fréquence d'images équilibrées
Si le dématriçage 5x5 est effectué sur le FPGA de la caméra et que les images sont transmises dans un format plus compressé tel que YCbCr422_8 ou YCbCr420_8, la quantité de données transférées au système hôte est réduite. Il en résulte des taux de rafraîchissement plus élevés - environ 50 % du maximum pour YCbCr422_8 et jusqu'à 67 % pour YCbCr420_8. Cependant, en raison de la réduction des informations sur les couleurs, des artefacts de couleur peuvent apparaître. Le traitement de l'image étant effectué sur la caméra, toute la capacité de calcul du système hôte reste disponible pour d'autres tâches telles que l'analyse d'images supplémentaires.
Taux de rafraîchissement maximum
Dans votre application, une fréquence d'images élevée est-elle plus importante que d'éviter les erreurs de couleur ? Pour atteindre la fréquence d'images maximale de la caméra, le dématriçage est effectué sur le système hôte, la caméra transmettant des données Bayer standard à 8 bits. Le type de débayerisation choisi détermine l'efficacité avec laquelle les artefacts de couleur sont évités et le degré d'utilisation du système hôte. Il existe une relation inverse : des erreurs de couleur moindres nécessitent une charge de calcul plus élevée, et vice versa. Dans tous les cas, la charge de calcul sur le système hôte est plus élevée que dans les scénarios 1 et 2, ce qui laisse moins de capacité disponible pour d'autres tâches de traitement ou d'analyse d'images.
Faire le bon choix : des outils simulent les erreurs de couleur et la fréquence d'images
Vous ne savez pas quel scénario convient le mieux à votre application et si une fréquence d'images plus élevée vaut un compromis mineur au niveau de la précision des couleurs ? Nous vous proposons deux outils pour vous aider à prendre une décision éclairée.
Visualisateur d'artefacts de couleur
Chargez une image de votre application dans notre Color Artifact Visualizer pour voir comment le format des pixels et la méthode de débayérisation affectent l'erreur de couleur ΔE.
L'image RGB est l'image de référence sans erreur de couleur. L'image calculée dans la caméra à l'aide du débayage 5x5 est transmise au système hôte au format RVB.
YCbCr422_8 et YCbCr420_8 présentent des erreurs de couleur mineures, car les images couleur calculées dans la caméra à l'aide du dématriçage 5x5 sont transférées au système hôte dans des formats plus petits.
Avec les trois formats Bayer8, l'erreur de couleur est clairement visible, en particulier sur les bords des couleurs. Le dématriçage s'effectue sur le système hôte avec le format 8 bits de Bayer transmis en standard. Les trois formats présentent différents types de débayerisation.
Calculateur de fréquence d'images
Notre Frame Rate Calculator vous indique la fréquence d'images que vous pouvez atteindre avec votre appareil photo et le format de pixels qui vous convient.
Sélectionnez le modèle de votre caméra et au moins le format des pixels. Cliquez sur "Calculer" et vous obtiendrez la fréquence d'images maximale.
Nos caméras avec 5x5 debayering dans l'ensemble des fonctions PGI à l'intérieur de la caméra
Le dématriçage 5x5 fait partie de l'ensemble de fonctions brevetées de la caméra PGI. L'algorithme garantit d'excellentes images en couleur.
