מהי אפקט החשכה בזווית? הסוגים והסיבות לאפקט

במערכות תחזית משובצות, תופעה אופטית שכיחה אך לעיתים מוזנחת הנקראת אפקט הקימור של העדשה משפיעה על איכות התמונה. היא גורמת להבהירות בפינות התמונה לקטון בהדרגה, ומייצרת אפקט של "פינה כהה" מובהק. אף על פי שזה יכול להיות בחירה אסתטית בצילום לצרכנים, מדובר בנקודה כואבת חשובה במערכות תחזית מכאנית.

כמי שמתמחה בייעוץ עבור מודולי מצלמה, המאמר הזה יבחן את הסיבות והסוגים השונים של הקימור, וכן את חשיבותו במערכות תחזית משובצות. נבחן כיצד ניתן לשלוט ולתקן בצורה יעילה את התופעה הזו, כדי להבטיח שהמערכות האופטיות יתפסו את הנתונים המדויקים והאמינים ביותר, ויספקו בסיס מוצק ליישומים מגוונים, החל מאוטומציה תעשייתית ועד דימות רפואי ואפילו מעקב ביטחוני.

מהי הקימור של עדשה? ניתוח מעמיק של ההגדרה של ווינטט

עיגוליית עדשה היא תופעה אופטית שבה מרכז התמונה בהיר יותר מקצותיה. ירידה זו של בהירות לא אחידה וגורמת להשחיה הדרגתית בפינות או בקצות התמונה. התופעה נובעת לא מחוסר חשיפה, אלא מכך שאלומת האור מוסתרת על ידי רכיבים אופטיים או מכאניקליים בעת מעבר דרך מערכת העדשות.

הבנה של תופעת העיגוליית היא ידע בסיסי לכל מהנדס ראייה טרי. יש לה השפעה ישירה על אמינות נתוני התמונה ועל דיוק העיבוד שבא לאחר מכן. על פי ההגדרה של ויגנט, ניתן להבין את עיגוליית התמונה כהפחתה של עוצמת האור מהמרכז לקצה התמונה בעת תהליך היצירתה. הפחתה זו היא בדרך כלל חלקה והדרגתית, והיא חוק פיזיקלי שכיח ונתפס כמובן מאליו באופטיקה.

חומרת הקימור נמדדת לעיתים קרובות ב"עוצרת אור", כאשר כל עצרת מייצגת הקטנה בחצי של עוצמת האור. עבור ראייה מכאנית, קימור קל יכול לגרום לירידה ביחס אות-רעש (SNR) של נתוני התמונה בפינות, ובכך להשפיע על ביצועי האלגוריתם.

אילו הם הסוגים והסיבות לקימור?

אין סיבה בודדת לקימור; ניתן לחלק אותו לארבעה סוגים עיקריים:

תהום מכנית: הסיבה היא מכשולים פיזיים במערכת המצלמה, כמו אבטי אביזרים לא מתאימים, טבעות מסנן או גוף העדשה. מכשולים אלו יכולים לחסום את האור ישירות כשמגיעים בזוויות קיצוניות. לדוגמה, שימוש באבט אביזרים שתוכנן למצלמה טלסקופית על מצלמה זווית רחבה יכולה לגרום לקימור מכאנלי משמעותי.

תהום אופטית: הסיבה לכך היא הגבולות הפיזיקליים של רכיבי העדשה הפנימית. כאשר אור עובר דרך עדשה בזוויות גדולות, הפותח, הגודל והמיקום של הרכיבים הפנימיים של העדשה חוסמים חלק מהאור מלהגיע לקצות הגלאי. סוג זה של כיווץ אורן מופחת כאשר הפותח מצטמצם והוא בולט ביותר בפותח המרבי.

תהום טבעית: זהו תופעה פיזיקלית בלתי נמנעת שכתוצאה ממנה מתקיימת חוקיות של cos⁴θ. גם במערכת עדשות אידיאלית ופתוחה, עוצמת האור נחלשת ככל שגדל זווית הפגיעה (θ). תופעה זו בולטת במיוחד בעדשות זווית רחבה ובגדלים גדולים של חיישנים, והיא תכונה אינרנטית שאינה ניתנת למחיקה מוחלטת בעיצוב פיזיקלי.

כיווץ אורן פיקסלי: התופעה נובעת מההפרש בזווית האור הנקלטת על ידי פיקסלים בקצה לעומת פיקסלים במרכז. ההפרש הזה יוצר אפקט של החמרה בפינות בגלל הפחתה קלה בכמות האור שנקלטת. בניגוד לרפרידציה אופטית, רפרידציה פיקסלית היא תכונה אינרנטית של עיצוב הסנסור ולא מושפעת מהגדרת הפסיפס. משמעות הדבר היא שרפרידציה בדרך כלל קשורה לעדשות בלבד, אך היא יכולה להתרחש גם כתוצאה מתכונות הסנסור.

מהי רפרידציה בצילום?

לעיתים מתייחסים מצולמים לריבועיות בתמונה כאל ביטוי אומנותי. הם יכולים להשתמש בה כדי להדגיש דמויות וליצור אווירה. עם זאת, בתחום הראייה המוטמעת, המצב שונה לחלוטין. במערכות ראייה מכאנית שמבצעות מדידות מדויקות, ריבועיות בתמונה היא מום שמשפיע קשות על עקביות הנתונים. היא יכולה לגרום לזהות שגוייה של עצמים באזורים הطرفיים עקב חוסר די אור, או לגרום לתוצאות מעוותות בניתוח הצבע והבהירות.

הצילום מבקש יופי וביטוי רגשי, בעוד ראייה מכאנית שואפת לעקביות, חזרתיות ודיוק של הנתונים. עבור אלגוריתם בינה מלאכותית, הבדלים זעירים בבהירות בין קצה התמונה למרכזה יכולים להתפרש כהבדלים בצבע או kết של העצם, מה שעלול להוביל להחלטות שגויות. לכן, בתחום הראייה המוטמעת, ריבועיות בתמונה אינה אפשרות אלא בעיה שעל פתרונה חובה.

חשיבות בתמונת ואופטיקה. הבנת נקודות הכאב של אפקט הקימור

במערכות שידור ובאופטיקה משובבת, ההשפעה השלילית של הקימור איננה ניתנת להתעלמות. הקימור מפר את אחידות התמונה, וגורם לשונות באור, בקונטראסט ובצבע באזורי תמונה שונים. הדבר מציב אתגרים משמעותיים למשימות כגון איזון צבעים, חיבור תמונות ומעקב אחרי עצמים.

תוצאה ישירה של הקימור היא ירידה ביחס אות-רעש (SNR) בקצוות התמונה, מה שמוביל לאיכות תמונה גרועה ואובדן פרטים באזורים אלו. הקימור מהווה נקודת כאב משמעותית ליישומים המחייבים תפיסת קצה מדויקת, זיהוי של פגמים עדינים או מדידת צבע. לדוגמה, בבדיקה תעשייתית לאיכות, פגם קטן בקצה התמונה עשוי להישאר בלתי זוהה על ידי האלגוריתם עקב תאורה לא מספקת, מה שיוביל לדחיית מוצר שלא בוצעה בו בדיקה.

יישומים של שיקום תלת-מימד, vignetting יכול גם לגרום להטיה באלגוריתמים של תפיסת עומק, מה שגורם לעוות במודלים תלת-מימדיים שמשוחזרים בקצוות. לכן, טיפול ב-vignetting הוא שלב הכרחי בכל מערכת תחזית משובצת שדורשת דרישות איכותיות מוגזמות.

איך לשלוט ולצמצם vignetting של עדשה? בחירת מצלמה עם vignetting וקליברציה

שליטה וצמצום vignetting של עדשה הוא תהליך שיטתי שדורש מאמצים במקביל בעיצוב החומרה ובטיבוא התוכנה.

פתרון חומרה

• בחירת עדשה: בחר עדשה איכותית ומעוצבת היטב. עדשות קבועות מציעות בדרך כלל שליטה טובה יותר ב-vignetting מאשר עדשות זום. מעגל התמונה של העדשה צריך להיות גדול יותר, או לפחות שווה, לגודל חיישן התמונה שנמצא בשימוש.
• שליטה באפerture: הקטן את הפסיל (ידוע גם כ"הפחתת הפסיל"). עבור אובך אופטית, הפחתת הפסיל מפחיתה באופן יעיל את הסבירות לכך שאלומת האור תיח blocked על ידי רכיבי העדשה, ובכך מפחיתה את רמת האובך. עם זאת, שים לב לכך שהפחתה מוגזמת של הפסיל יכולה להכניס אפקטים של פיזור, אשר עלולים להפחית את וضوح התמונה.
• התאמת מערכת: ודא שהعدשה תואמת לחלוטין לאביזרים כגון מודול מצלמה ומ_filtים_ כדי למנוע אובך מכאניקלי.

פתרון תוכנה

• תיקון שדה שטוח (FFC): זו השיטה הנפוצה והיעילה ביותר לתיקון תוכנה. הרעיון המרכזי הוא ליצור "מפת תיקון" לאיבוד אור בפינות. ראשית, מצלמים תמונה רפרנטית אדומה או אפרורית בתאורה אחידה (תמונה שדה-שטוח). לאחר מכן, מצלמים תמונה בחושך מוחלט (תמונה שדה-כהה). בעזרת שתי תמונות אלו, האלגוריתם יכול לחשב את מקדם הדעיכה של הבהירות עבור כל פיקסל ולבצע פיצוי הפוך על כל התמונות בעיבוד תת-עוקב.
• טבלת חיפוש (LUT): במערכות מסוימות עם דרישות זמן אמת גבוהות, ניתן מראש לחשב את מקדמי התיקון ולשמור אותם ב-LUT, תוך קורבן של חלק מהזיכרון בתמורה לעיבוד מהיר יותר.

בעת בחירת מצלמה עם איבוד אור בפינות למערכת תחזית משובצת, על מהנדסים לשקול במלואה את תכונות האיבוד של העדשה ולתכנן מראש פתרון תיקון תוכנה.

איבוד אור בפינות במערכות תחזית משובצות

במערכות תחזית משובצות, אפקט החשכה בפינות (Vignetting) אינו זניח כלל. הוא משפיע ישירות על אמינות ודיוק של המערכת. בין אם מדובר בזיהוי פגמים באוטומציה תעשייתית ובזיהוי פנים במערכות אבטחה, תמונה מושפעת מאפקט החשכה יכולה לגרום לתקלות באלגוריתם הראייה המכאנית.

לכן, הכרת אפקט החשכה בLENZ ויישום שיטות תיקון אפקטיביות היא הכרחית לצורך בניית מערכת תחזית משובצת בעלת ביצועים גבוהים ואמינות גבוהה. בפיתוח מערכת תחזית משובצת, יש להתייחס לתיקון אפקט החשכה כפונקציה מרכזית. בחירת LENZ באיכות גבוהה, בשילוב עם אלגוריתם תיקון שדה אחידות מדויק, הוא שילוב מושלם לפתרון בעיה זו.

פתרון תחזות טוב שכולל טכנולוגיית ראייה ממוקמת (Embedded Vision) אינו תלוי רק בכוח האלגוריתמים שלו אלא גם באלמנטים הפיזיים שמרכיבים את המערכת ואת נתוני התמונה. שליטה ותיקון vignetting (הכהה בפינות התמונה) חשובים במיוחד כדי להבטיח את אמינות הנתונים, והם אתגר שכל מהנדס מערכות ראייה ממוקמת נאלץ להתמודד איתו בעיצוב ובמימוש המוצר.

‏Muchvision מציעה פתרונות לתיקון vignetting

האם גם אתם מתמודדים עם אתגר של תאורה לא אחידה בפינות התמונה בפרויקטים שלכם בתחום הראייה הממוחשבת? צור קשר עם צוות המומחים שלנו היום ‏ונספק לך פתרונות מקצועיים לבחירת עדשה ותיקון vignetting כדי להבטיח שהמערכת שלך תקליט את הנתונים המושלמים ביותר!