Obtenez une uniformité d’image parfaite grâce à la correction des ombres et du champ plat (FFC)
Défis de la qualité d’image des systèmes de vision haute résolution
Dans l’imagerie haute résolution pour la fabrication de semi-conducteurs ou d’autres inspections AOI de haute précision, les lignes d’automatisation industrielle à grande vitesse utilisent plusieurs sources lumineuses et caméras, qui peuvent être déclenchées simultanément ou séparément pour détecter de minuscules défauts. Cependant, cette configuration conduit souvent à une uniformité d’arrière-plan variable dans les images capturées, ce qui n’est pas souhaitable car il ne provient pas de l’objet d’intérêt. Les artefacts d’image tels que le vignettage de l’objectif, les imperfections du capteur de la caméra, les irrégularités de la texture de la surface et l’éclairage inégal contribuent à une détection inexacte des caractéristiques, aux erreurs de mesure et à un contrôle qualité compromis.
Différents algorithmes de correction traitent différents artefacts
Pour résoudre les problèmes de qualité d’image, différents algorithmes de correction sont utilisés. Certains algorithmes ciblent spécifiquement le motif de bruit fixe lié au capteur (FPN fixed pattern noise), qui comprend deux composantes principales : la non-uniformité du signal sombre (DSNU) et la non-uniformité de la réponse photonique (PRNU). D’autres algorithmes résolvent des problèmes non liés aux capteurs, tels que l’ombrage ou le vignettage. La correction de champ plat (FFC) et la correction d’ombrage sont couramment utilisées sur le marché de la vision industrielle pour obtenir l’uniformité de l’image et améliorer la qualité globale de l’image.
Différentes versions de l’algorithme de correction de champ plat
Toutefois La correction de champ plat (FFC) est interprétée et utilisée différemment par différents fournisseurs de vision industrielle, ce qui permet d’obtenir des résultats de qualité variable. Plus important encore, les différentes applications ont généralement des exigences individuelles, de sorte que les solutions uniques/universelles ne suffisent souvent pas.
La correction pixel par pixel est idéale pour les artefacts liés aux capteurs, mais nécessite une capacité de stockage importante. À l’inverse, pour des problèmes optiques ou liés à l’éclairage, par bloc,où de petits segments carrés de pixels adjacents sont traités comme une unité, est plus efficace.
Les capteurs à faible résolution bénéficient de solutions FFC plus simples et plus économiques dans les tâches de vision courantes. Cependant, les applications d’imagerie à large bande passante et à faible latence sont confrontées à des limites avec des algorithmes fixes en raison de contraintes de stockage et d’un manque de flexibilité dans les paramètres de la caméra.
Correction de champ plat personnalisée
Lorsque les algorithmes de correction fixes intégrés à la caméra ou aux cartes d’acquisition d’images sont insuffisants, Basler propose Des solutions avancées, flexibles grâce à la programmation FPGA avec le logiciel VisualApplets pour des images parfaitement uniformes. Au-delà de nos algorithmes FFC existants, vous avez la possibilité de modifier les détails de la fonctionnalité grâce à nos services et à notre assistance supplémentaires, garantissant une interprétation précise de FFC pour vos applications spécifiques.
Voici des exemples d’options supplémentaires :
Plusieurs réglages pour différentes séquences d’éclairage, temps d’exposition et niveaux de gain
Modes adaptatifs avec étalonnage de la température
Réduction du bruit
Détection/correction automatique des pixels défectueux par seuillage adaptatif local
Options liées à la séquence
Vos avantages
Correction avancée et personnalisable du shading et de la FFC adapté à des applications, surpassant les solutions de caméra standard.
Flexibilité pour personnaliser et ajuster les fonctionnalités en fonction de vos besoins
Un accompagnement parl’équipe expérimentée de Basler, spécialisée dans ces approches avancées depuis plus de 15 ans
Pas de coût de licence d’exécution
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