Ottenete una perfetta uniformità dell'immagine con l'ombreggiatura e la correzione del campo piatto (FFC)
Sfide nella qualità dell'immagine dei sistemi di visione ad alta risoluzione
Nell'imaging ad alta risoluzione per la produzione di semiconduttori o altre ispezioni AOI ad alta precisione, le linee di automazione industriale ad alta velocità utilizzano più sorgenti luminose e telecamere, che possono essere attivate contemporaneamente o separatamente per rilevare piccoli difetti. Tuttavia, questa configurazione spesso porta a variare l'uniformità dello sfondo nelle immagini acquisite, il che è indesiderabile in quanto non proviene dall'oggetto di interesse. Gli artefatti , come la vignettatura dell'obiettivo, le imperfezioni del sensore della telecamera, le irregolarità della struttura superficiale e l'illuminazione non uniforme, contribuiscono a un rilevamento impreciso delle caratteristiche, a errori di misurazione e a un controllo di qualità compromesso.
Diversi algoritmi di correzione risolvono diversi artefatti
Per risolvere i problemi con la qualità dell'immagine, vengono utilizzati vari algoritmi di correzione. Alcuni algoritmi mirano specificamente al rumore a pattern fisso (FPN) correlato al sensore, che include due componenti principali: la non uniformità del segnale oscuro (DSNU) e la non uniformità della risposta dei fotoni (PRNU). Altri algoritmi risolvono problemi non correlati al sensore, come l'ombreggiatura o la vignettatura. La correzione del campo piatto (FFC) e la correzione dell'ombreggiatura sono comunemente utilizzate nel mercato della visione industriale per ottenere l'uniformità dell'immagine e migliorare la qualità complessiva dell'immagine.
Diverse versioni dell'algoritmo di correzione del campo piatto
Tuttavia La correzione del campo piatto (FFC) viene interpretata e utilizzata in modo da vari fornitori di sistemi di visione industriale, portando a risultati di qualità variabile. Ancora più importante, le diverse applicazioni di solito hanno requisiti individuali, quindi valide per tutti spesso non sono sufficienti.
da pixel a pixel è ideale per gli artefatti relativi ai sensori, ma richiede un'ampia capacità di archiviazione. Al contrario, per problemi ottici o relativi all'illuminazione, la correzionein cui piccoli segmenti quadrati di pixel adiacenti vengono trattati come un'unità, è più efficiente.
I sensori a bassa risoluzione beneficiano di soluzioni FFC più semplici ed economiche nelle comuni attività di visione. Tuttavia, le applicazioni di imaging ad alta larghezza di banda e bassa latenza devono affrontare limitazioni con algoritmi fissi a causa dei vincoli di archiviazione e della mancanzadi nelle impostazioni della telecamera.
Correzione del campo piatto personalizzata
Quando gli algoritmi di correzione fissi integrati nella telecamera o sui frame grabber sono insufficienti, Basler offre avanzate e flessibili attraverso la programmazione FPGA con il software VisualApplets per immagini perfettamente uniformi. Oltre ai nostri algoritmi FFC esistenti, hai la flessibilità di modificare i dettagli della funzione con i nostri servizi e supporto aggiuntivi, garantendo un'interpretazione FFC precisa per le tue applicazioni specifiche.
Esempi di opzioni aggiuntive includono:
Set multipli per diverse sequenze di illuminazione, tempi di esposizione e livelli di guadagno
Modalità adattive con calibrazione della temperatura
Riduzione del rumore
Rilevamento/correzione automatica dei pixel difettosi tramite soglia adattiva locale
Opzioni relative alla sequenza
I vantaggi per te
FFC avanzato e personalizzabile e correzione su misura per applicazioni, superando le soluzioni standard per telecamere.
Flessibilità per personalizzare e regolare le funzioni in base alle proprie esigenze
Supporto dedicato del team Basler, specializzato in questi approcci avanzati da oltre 15 anni
Nessun costo di licenza runtime
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