Source: https://www.scribd.com/doc/69876285/Clase2
Timestamp: 2016-07-30 09:08:23+00:00

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– Subsistema de adquisición – computador con tarjeta digitalizadora (“frame grabber”) – subsistema de visualización
– software para manipular la imagen – software para controlar la adquisición y almacenamiento de la imagen
Componentes básicos de un S.V.
En los sistemas de visión artificial, el éxito de las fases de preprocesamiento y análisis depende altamente de la calidad de la información en las imágenes. La calidad de la imagen depende fuertemente de:
– la iluminación – la óptica – los sensores utilizados para capturar la imagen
Para la adquisición de imágenes digitales se requiere:
• Un dispositivo físico que sea sensible a una banda del espectro de energía electromagnética (visible, infrarrojo, ultravioleta) y que produce una señal eléctrica de salida proporcional al nivel de energía percibido: Cámara. Un digitalizador (frame grabber) que convierta la señal analógica de salida de la cámara en una información digital.
el éxito de un sistema de visión industrial depende más, del buen diseño del sistema de iluminación que de un análisis sofisticado de la imagen.
Las características de la fuente luminosa tiene una gran repercusión sobre las prestaciones de un SV. Con condiciones de iluminación inestables (varíables), el preprocesamiento necesario de las imágenes para obtener resultados razonables, aumenta rápidamente en complejidad y costo.
ILUMINACIÓN: • La imagen (representación de la información de la escena) es una función de:
– Las fuentes de luz – Las características de la superficie (capacidad de reflexión. etc. metálica.
. superficies y fuentes. rugosa.) – Las relaciones espaciales (distancia y ángulos) entre sensores.
ILUMINACION Reflexión:
• • Rayo incidente y rayo reflejado en el mismo plano Ángulo de incidencia = Ángulo de reflexión α=β
• Rayo incidente y rayo refractado en distinto plano • Se cumple la ley de Snell: Senα nr
Sen β = ni
n: Indice de refracción
TIPOS BASICOS DE ILUMINACION
– Direccional – Difusa – Contraluz – Estructurada – Estroboscópica
ILUMINACION DIRECCIONAL • Orientación del foco
– Hacia el objeto
– – – – Localización de piezas Reconocimiento de piezas Inspección de superficies Seguimiento de cordones de soldadura
• Posibles casos
– Punto luminoso – Plano de luz – Corona circular luminosa
ILUMINACION DIRECCIONAL • Frontal Direccional
– Crea sombras y no refleja hacia la cámara
Ventajas: • Arroja sombras • Con fibra óptica • Fácil de implementar
Inconvenientes: • Sombras no deseadas • No uniforme
ILUMINACION DIRECCIONAL • De ángulo bajo
– Incide en el mismo plano que la pieza
Ventajas: • Resalta defectos
Inconvenientes: • Iluminación irregular
ILUMINACION DIFUSA • Orientación del foco
– Sin orientación predominante
– Análisis de objetos con superficies suaves – Inspección de superficies contínuas:
• Papel • Aluminio.
FRONTAL DIFUSA • Utilizado para iluminación superior en general
Ventajas: • Suave. no direccional • Reduce destellos • Fácil de implementar
Inconvenientes: • Bordes difusos • Bajo contraste
CARPA DE LUZ • Iluminación de día nuboso
Ventajas: • Elimina destellos • Elimina sombras
Inconvenientes: • Debe rodear la pieza • Puede ser cara • Problemas de tamaño
– Obtención de imágenes con dos niveles de gris – Localización de piezas – Análisis dimensional
ILUMINACION A CONTRALUZ • Orientación del foco
– Por detrás del objeto.
RETROILUMINACIÓN COLIMADA • La iluminación colimada es pseudo-paralela
Ventajas: • Bordes muy resaltados (mediciones) Inconvenientes: • Difícil de implementar • Interferencias de manipuladores • Puede saturar cámara sin filtro
RETROILUMINACIÓN DIFUSA • Al lado opuesto de la cámara y a través de un difusor
Ventajas: • Fácil de implementar • Crea siluetas con alto contraste • Bajo coste Inconvenientes: • Bordes difusos • Interferencias del manipulador
franjas o rejillas
– Detección de objetos – Medida – Visión 3D
– Ilumina con un patrón conocido Las diferencias con ese patrón indican la presencia de objeto
ILUMINACION ESTRUCTURADA • Orientación del foco
– En dirección al objeto Proyectando puntos.
ESTRUCTURADA • Plano de luz generado con lentes o láser
Ventajas: • Muestra info 3D • Alto contraste • Fácil de filtrar
Inconvenientes: • Problemas de seguridad • Algunos materiales
ILUMINACION ESTROBOSCOPICA
• Necesidad de fuentes puntuales de luz muy intensas • Escenas en movimiento • Sensores poco luminosos
ESTROBOSCOPICA • Para ‘detener’ elementos en movimiento
Ventajas: • Imágenes nítidas • Distintas fuentes • Larga vida útil Inconvenientes: • Alto costo • Sincronización con cámara • Protección al personal
• • • • • • Iluminación solar Lámparas de filamento incandescente Lámparas halógenas Tubos fluorescentes Láser Sistemas de iluminación específicos
Eficiencia moderada
Lámparas de filamento incandescente
• Potencia: Hasta 500 W • Forma: Redonda. de hasta 100 mm de diámetro • Punto luminoso: No uniforme.
Punto luminoso: No uniforme. etc.Adquisición de Imágenes
• • • • Potencia: Hasta 1500 W Alimentación: Admiten DC Forma: Cilíndrica alargada. circular. Eficiencia moderada
Hasta 2400 mm Punto luminoso: Distribución lineal. a cualquier frecuencia Forma: Cilíndrica alargada. Larga vida
• • • • • Potencia: Hasta 150 W Alimentación: Alterna. Alta eficiencia Características: Baja temperatura.
Iluminación mediante láser
• Crear patrones de luz específicos • Generación de patrones múltiple
Modelo ‘pin-hole’
• Captar los rayos luminosos para proyectarlos en el sensor de la imagen.
Cámara oscura ideal Cámara oscura real
• Modelo de lente delgada:
– Todos los rayos paralelos al eje óptico convergen al foco F
• Círculo de Confusión
• Efecto de la variación del enfoque
Profundidad de Campo • Determina la anchura de a zona enfocada • Depende de la resolución del elemento sensor. de la apertura del diafragma y de la distancia de enfoque
Distorsión Optica
. Cámaras de estado sólido – Sensores CCD (Charge Coupled Device) – Sensores CID (Charge Injection Device) – Sensores TDI (Time Delay and Integration) – Sensores CCD color
..Adquisición de Imágenes
Cámaras de tubo – Orticón – Vidicón – Plumbicón ..
• Tiempo de integración
– Tiempo durante el cual los elementos CCD se encuentran sometidos a los efectos luminosos – Depende de la luminosidad de la escena y de los resultados esperados
• Tiempo de adquisición
– Tiempo que tardan los elementos CCD en transmitir la información recogida – Depende del número de elementos CCD en el sensor
• Cámaras matriciales (bidimensionales)
• Cámaras lineales (unidimensionales)
05 ms Tiempo total línea: 2.05 ms Tiempo total imagen: 512 * 2.05 = 1050 ms
Comparación entre lineales y matriciales
• Resolución de 512x512 • Tiempo de integración: 2 ms • Reloj de adquisición: 10 MHz
• Tiempo de integración: 2 ms • Tiempo de adquisición: 512 * 512 / 107 = 25 ms • Tiempo total: 25 + 2 = 27 ms
• • • • Tiempo de integración: 2 ms Tiempo de adquisición: 512 / 107 = 0.
Una señal típica de vídeo contiene la información de un frame.
– Cada frame puede estar dividido en campos (field). Cada frame se corresponde con una pantalla completa de información visual.
• Dos campos: vídeo entrelazado • Un campo: vídeo no-entrelazado
• • La cámara adquiere un imagen y la transmite en forma de una señal analógica (señal de vídeo).
La señal de vídeo incluye el ruido del sensor (SNRsensor)
. Los valores de tensión representan el brillo (luminancia) obtenido en cada fotoelemento del sensor.Adquisición de Imágenes
• • • • Las diferentes líneas de un frame (field) aparecen en la señal de vídeo separados por pulsos de sincronismo horizontal. También aparecen pulsos de sincronismo vertical para separar los frames (fields).
– – – – Resolución de niveles de gris (Grayscale quantization) Resolución espacial (Spatial Resolution) Resolución temporal (Temporal Quantization) Resolución espectral (color)
Cuantización o Digitalización
• • Es la conversión de la señal analógica continua en valores discretos digitales.--> Resolución. La cuestión es cómo de fiel es la representación digital respecto a la señal original.
– Ejemplo: g = 256 = 28 niveles de gris. • Depende del rango dinámico del sensor y del número de niveles o intervalos de cuantización empleados (niveles de gris). siendo b = número de bits para representar cada nivel de gris.Adquisición de Imágenes
Cuantización de Niveles de Gris • La cuantización de niveles de gris representa la habilidad del sistema para representar el mínimo cambio de brillo o luminancia de la escena.
.Vs) se puede digitalizar a ‘g’ niveles de gris discretos.
– Una señal continua (0. con intervalos ∆g. Usualmente g = 2b.
Cuantización de Niveles de Gris
es decir.Adquisición de Imágenes
Ejemplos de Cuantización
•Es imposible disponer de un rango infinito de valores para representar la intensidad luminosa (nivel de gris) de los píxeles. 256 niveles de gris. •Lo usual es disponer de al menos 8 bits.
Ejemplos de Resolución Espacial
y) representa la resolución espacial de la imagen. y = 1. y) es uno de los valores de gris que puede tomar la imagen (generalmente una potencia de 2).
. 3. n. Con n generalmente una potencia de 2. y)
– Donde x.Adquisición de Imágenes
IMAGEN DIGITAL • Es una función f(x. – I(x. …. 2. e I la cuantización en niveles de gris.y) = I(x.
• En general (x.
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