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Parámetros Ópticos para Aplicaciones de Visión Artificial. Parte 2 de 2.


Explicación sobre Ópticas

En la primera parte de este blog, presentamos las ópticas de visión artificial y cubrimos algunos de los fundamentos de éstas: campo de visión, distancia de trabajo (WD) y resolución del sensor. En esta segunda parte, continuaremos repasando algunos de estos parámetros ópticos, examinando cómo funcionan las lentes y guiándote en la elección de la óptica adecuada para tu aplicación de visión artificial..

Optical & Image Quality Parameters for Machine Vision Optics

La Calidad de la Imagen Depende de Varios Parámetros Clave: Campo de Visión, Distancia de Trabajo, Resolución, Profundidad de Campo, Tamaño de Sensor, Contraste, Distorsión y Perspectiva.

¿Por qué importan las ópticas?

Debido a la disminución del tamaño de píxel en las cámaras de visión actuales, la responsabilidad es cada vez más hacer la elección correcta de la lente en su sistema de visión al principio del proceso. A medida que la resolución del sensor mejora cada vez más, es más probable que la resolución de la óptica sea el factor limitante para la obtención de la máxima resolución posible en un sistema de visión artificial. Un buen entendimiento de estos parámetros permitirá un diseño óptimo del sistema de visión artificial.

Resolución de la Óptica

Como ya se mencionara en entregas anteriores, la resolución mide la capacidad de reproducción de detalles de un objeto por un sistema de visión.

Sensor Resolution Calculation Equation Pixels Horizontal Vertical Diagram Machine Vision

En la imagen anterior, tenemos un ejemplo de un sistema de visión que está fallando debido a una incorrecta elección de óptica. La cámara industrial tiene resolución suficiente para poder percibir un objeto con dos áreas de interés separadas por una distancia tangible. Sin embargo, la óptica no tiene suficiente resolución como para proyectar una separación entre ambos objetos, haciendo que la imagen que llega al sensor no resuelva el nivel de detalle requerido para esta aplicación.

En la imagen B, las áreas de interés están más separadas, por lo que la óptica, en este caso, es capaz de resolver el nivel de detalle requerido para percibir dos objetos separados entre sí. La conclusión es que la aplicación A requerirá una óptica de mayor resolución que la situación B, al requerir ésta menor nivel de detalle.

Veamos ahora ejemplos de aplicaciones con ópticas de mayor resolución o más nítidas.

Sensor Resolution Calculation Equation Pixels Horizontal Vertical Diagram Machine Vision

Como la óptica de los diagramas C y D tiene una mejor resolución, la habilidad del sistema para detectar niveles de detalle mayores ha mejorado. Mirando a los píxeles del sensor en la imagen C, podemos observar que se aprecia la fina línea que separa las dos áreas de interés, proporcionando resultados adecuados para la aplicación de visión artificial.

La conclusión en estos ejemplos es que, para obtener el mejor nivel de detalle de un sensor de visión, la óptica tendrá que soportar la resolución del sensor para no decrementar la resolución global del sistema.

Contraste

El contraste en una óptica de visión artificial se refiere a la capacidad del sistema para diferenciar entre píxeles blancos y negros a una resolución determinada en un sistema de visión. Para que un sistema de visión artificial funcione de manera óptima, las áreas negras del sujeto deben aparecer como negras en la imagen y el blanco debe aparecer como blanco.

A medida que los píxeles en blanco y negro convergen hacia las sombras vecinas de gris, menor será el contraste en esa frecuencia dada.

Machine Vision: Industrial Machinery Application viewed with high contrast lens and low contrast lens.

Imágenes de maquinaria: Imagen A, bajo contraste; Imagen B alto contraste

Como se puede ver en la ilustración anterior, la imagen de la derecha tiene una disparidad mucho mayor en el brillo entre las líneas claras y oscuras, lo que significa un mejor contraste.

La elección de lente, sensor e iluminación afectará y determinará el nivel de contraste obtenido por el sistema.

En última instancia, como con casi todos los demás parámetros discutidos hasta ahora, el nivel de contraste requerido dependerá de lo que requiera la aplicación final. Cuanto más nivel de detalle se requiera, más contraste se necesitará en el sistema para distinguirlo.

Profundidad de campo

Dentro del campo de visión de cada sistema de visión artificial, habrá un rango focal óptimo de lo que se considera que satisface un nivel aceptable de calidad de imagen.

Machine Vision: Narrow Depth of Field in an Automotive Factory Setting

Machine Vision: Wide Depth of Field in an Automotive Factory Setting

Profundidades de campo estrechas y amplias en un entorno automotriz.

Cada óptica proporcionará una capacidad diferente de profundidad de campo. Algunas ópticas generarán una profundidad de campo estrecha, como el primer diagrama anterior; Los puntos más lejanos y cercanos del objeto a la cámara pueden comenzar a volverse borrosos a medida que estos puntos comienzan a alejarse más del punto focal óptimo. No solo se pierde claridad en estos puntos, sino que la resolución y el contraste también se deterioran, lo que, por supuesto, contribuye a una mala calidad de imagen.

Otras ópticas podrán generar una profundidad de campo más amplia, como en el segundo diagrama, lo que permitirá una mayor flexibilidad

en las aplicaciones de visión artificial. Esto es particularmente útil cuando se intenta crear imágenes de objetos con complejas estructuras geométricas u objetos grandes con una profundidad considerable.

Te Ayudamos a Tomar la Decisión Acertada

Estén atentos a esta serie de blogs mientras continuamos poniendo el foco en las ópticas, explorando aberraciones, distorsiones, gráficos MTF y una guía definitiva para elegir la lente correcta.

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