透過陰影和平面場校正 (FFC)，實現完美的影像一致性
高解析度視覺系統影像品質的挑戰
在半導體製造或其他高精度 AOI 檢查的高解析度成像，高速工業自動化生產線會利用多組光源和相機，可以同時或單獨觸發，以檢測微小缺陷。然而這種設定通常會導致擷取的影像中出現不同的背景均勻性，這是不理想的；因為這種現象並非產自目標物體。鏡頭暈影、相機感光元件的瑕疵、表面紋理不規則和不均勻的光源等影像瑕疵，會導致特徵偵測不準確、測量誤差。並損及品質控制。
不同的校正算法處理不同的偽影
為了解決影像品質問題，使用了各種校正演算法；其中一些演算法特別針對感光元件相關的固定圖像雜訊 (FPN) 加以解決，主要包括兩個層面：暗訊號非均勻性 (DSNU) 和光子響應非均勻性 (PRNU)。其他演算法可解決與感光元件無關的問題，例如陰影或暈影。 平場校正 (FFC) 和陰影校正通常用於機器視覺市場，以實現影像均勻性並提高整體影像品質。
平場校正演算法的不同版本
然而，各種機器視覺供應商對 平場校正 (FFC) 的詮釋和使用方式 各有不同，導致結果的品質差異。更重要的是，不同的應用通常也有各自的需求，而 通用解決方案通常無法解決問題。
畫素到畫素校正很適用於和感光元件相關的偽影，但需要極大儲存空間才能運作；相對的，對於光學或光源相關的問題，將相鄰畫素的小正方形區塊視為一個單元的區塊式校正，能帶來更高的效率。
低解析度感光元件在常見的視覺任務中，能受惠於更簡單、更具成本效益的 FFC 解決方案。然而，由於相機設定的儲存空間限制與缺乏彈性，高頻寬、低延遲的成像應用，將面臨固定演算法的限制。
自訂平場校正
當相機或影像擷取卡內建的固定式校正演算法不足使用時，Basler 透過具備VisualApplets 軟體的 FPGA 程式設計，提供先進且具有彈性的解決方案，帶來完美均勻的影像。除了我們現有的 FFC 演算法外，您也可以透過我們提供的額外服務和支援，彈性修改功能的細部項目，確保在您的特定應用上能有精確的 FFC 詮釋。
其他選項包括：
用於不同光源序列、曝光時間與增益幅度的多重設定
具備溫度校正的自適應模式
雜訊抑制
透過局部閾值自適應進行自動瑕疵畫素偵測/校正
序列相關選項
您可享有的好處
超越標準相機的解決方案，針對特定應用量身打造的進階、可自訂的 FFC 和陰影校正。
完全彈性根據您的要求來自訂並調整功能
來自 Basler 經驗豐富團隊的專屬支援，精研此類先進技術長度 15 年以上
無執行階段授權成本
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