在机器视觉的相关应用中,总会涉及到图像的获取、检测,所以图像的质量对系统的测量检测结果有着非常重要的作用。瑞视特科技总经理表示:图像的质量由照明、镜头和相机参数等诸多因素决定。下面通过图例,介绍如何设置相机的增益、补偿、清晰度、伽玛相关参数以优化图像质量。

1、增益(对比度)

增益决定CCD输出信号的放大。可手动或自动调节这一参数,对输出信号进行放大可以增加对比度。然而,过高的增益会导致图像杂乱:

解析相机相关参数的设置-机器视觉_视觉检测设备_3D视觉_缺陷检测

源图像 增加对比度 增益过高

2、补偿(亮度)

这一补偿将被加入CCD的输出信号。此参数可以通过手动或自动方式调节。加入补偿将提高所有的灰度级。因此,图像看起来更明亮:

解析相机相关参数的设置-机器视觉_视觉检测设备_3D视觉_缺陷检测

源图像 少许增加亮度 过度增加亮度

3、清晰度

可以使用该方法改善模糊的图像。然而,过度使用会导致图像变形:

解析相机相关参数的设置-机器视觉_视觉检测设备_3D视觉_缺陷检测

源图像 提高清晰度 过度提高清晰度

4、伽玛(Gamma)

伽玛参数可增加或减少中间灰度级,换句话说,该参数可以补偿显像管的非线性特性:

解析相机相关参数的设置-机器视觉_视觉检测设备_3D视觉_缺陷检测

源图像 提高中间灰度级 降低中间灰度级

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本文关键词:标签检测、缺陷检测技术、视觉检测系统、瑞视特