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机器视觉不可见成像-红外波长

2022年01月25日 13:19来源:北京根德科贸集团 >>进入该公司展台人气:170

  机器视觉更广泛的可用性和改进的成像组件性能,以从红外波长的非可见光捕获和创建图像是一种趋势能力,可以积极影响各种机器视觉应用。这种趋势的一部分是能够在各种IR波长下产生光的LED照明的激增。用于这种类型的成像的用例是普遍的,并且识别IR成像可以在何时何地可以使应用受益,这主要取决于被成像的对象和应用的需要。
 
  大约700-1000nm的“近红外”(NIR)波长的成像已经用于机器视觉多年。用于成像约1000-2800nm的“短波红外”(SWIR)波长的相机也不是全新的,但最近传感器技术的进步使得这些相机在自动化应用中更加实用。最后,现在可以使用非冷却且非常适合自动检测的小型相机(微测辐射热计)进行热成像或大约7000-14000nm发射的IR波长的成像。不可见成像-红外波长
 
  更广泛的可用性和改进的成像组件性能,以从红外波长的非可见光捕获和创建图像是一种趋势能力,可以积极影响各种机器视觉应用。这种趋势的一部分是能够在各种IR波长下产生光的LED照明的激增。用于这种类型的成像的用例是普遍的,并且识别IR成像可以在何时何地可以使应用受益,这主要取决于被成像的对象和应用的需要。
 
  机器视觉大约700-1000nm的“近红外”(NIR)波长的成像已经用于机器视觉多年。用于成像约1000-2800nm的“短波红外”(SWIR)波长的相机也不是全新的,但最近传感器技术的进步使得这些相机在自动化应用中更加实用。最后,现在可以使用非冷却且非常适合自动检测的小型相机(微测辐射热计)进行热成像或大约7000-14000nm发射的IR波长的成像。
 
  实际执行:
 
  不可见成像具有特定用途。NIR已被用于消除机器视觉灯的高功率眩光造成的工作人员分心和不适,或突出显示红外灯可能以不同方式对颜色或某些材料作出反应的特定部件的特征。SWIR波长由一些*不透明的材料(例如许多塑料)传输,并且以与可见光波长非常不同的方式被一些透明的材料(例如水)吸收。当热像必须在自动化环境中进行测试时,热成像是的解决方案。
 
  实际限制:
 
  机器视觉总体而言,对于非可见成像,如果目标波长提供所需的成像结果,则该技术是一个不错的选择。但是,请记住,应用程序库是机器视觉组合中用例的一小部分。限制可能包括:很难总是准确地预测NIR或SWIR照明将如何与待检查的材料相互作用。建议测试应用程序。
 
  自动化中热成像的一个共同挑战是为相对于背景温度的所需热分布开发可靠的基线。例如,必须在部件由于散热而冷却之前进行“过热”部件的检查,并且在检查过程中冷却必须在部件之间保持一致。成本正在下降,但SWIR和热部件可能比可见成像部件更昂贵。
 
关键词:机器视觉
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