apa itu Lens Vignetting? jenis dan punca vignetting

Dalam sistem penglihatan terbenam, satu fenomena optik yang biasa namun sering diabaikan yang dikenali sebagai pengecilan cahaya kanta menjejaskan kualiti imej. Ia menyebabkan kecerahan pada tepi imej berkurang secara beransur-ansur, mencipta kesan "sudut gelap" yang khusus. Walaupun ini mungkin merupakan pilihan estetik dalam fotografi pengguna, ini merupakan satu masalah utama dalam aplikasi penglihatan mesin.

Sebagai seorang perunding yang mengkhusus dalam modul kamera, artikel ini akan meneroka punca dan jenis pengecilan cahaya kanta, serta kepentingannya dalam penglihatan terbenam. Kami akan meneroka cara mengawal dan membetulkan fenomena ini secara berkesan bagi memastikan sistem penglihatan menangkap data yang paling tepat dan boleh dipercayai, menyediakan asas yang kukuh untuk aplikasi yang merangkumi pengautomatan industri, pengimejan perubatan, dan juga pengawasan keselamatan.

Apa itu pengecilan cahaya kanta? Penerokaan terperinci mengenai definisi vignettes

Vignetting kanta adalah fenomena optik di mana bahagian tengah imej kelihatan lebih terang berbanding tepinya. Penurunan kecerahan yang tidak sekata ini menyebabkan kesan perlahan-lahan menjadi gelap di penjuru atau tepi imej. Ia bukan disebabkan oleh kurang dedahan, tetapi disebabkan oleh cahaya yang dihalang oleh komponen optik atau mekanikal semasa melalui sistem kanta.

Memahami sifat vignetting adalah pengetahuan asas bagi semua jurutera penglihatan terbenam. Ia secara langsung menjejaskan kebolehpercayaan data imej dan ketepatan pemprosesan seterusnya. Mengikut takrifan vignettes, vignetting boleh difahami sebagai kelemahan cahaya dari tengah ke tepi imej semasa proses pengeimejan. Kelemahan ini biasanya adalah lancar dan beransur-ansur, iaitu hukum fizik yang biasa dan boleh diramalkan dalam bidang optik.

Keparahan vignetting selalunya diukur dalam "hentian cahaya", dengan setiap hentian mewakili pengurangan kecerahan separuhnya. Bagi penglihatan mesin, walaupun vignetting yang ringan sekalipun boleh menyebabkan penurunan nisbah isyarat kepada gangguan (SNR) data imej di tepi, seterusnya menjejaskan prestasi algoritma.

Apakah jenis-jenis dan punca-punca vignetting?

Tiada satu punca sahaja bagi vignetting; ia secara umumnya boleh dikategorikan kepada empat jenis:

Penggambaran mekanikal: Ini disebabkan oleh halangan fizikal dalam sistem kamera, seperti penutup lensa yang tidak serasi, gelang penapis, atau laras lensa. Halangan-halangan ini boleh secara langsung menghalang cahaya apabila memasuki pada sudut yang ekstrem. Sebagai contoh, menggunakan penutup lensa yang direka untuk lensa jauh pada lensa sudut lebar boleh menghasilkan vignetting mekanikal yang ketara.

Penggambaran optik: Ini disebabkan oleh had fizikal komponen dalaman kanta. Apabila cahaya melalui kanta pada sudut yang besar, bukaan, saiz, dan kedudukan komponen dalaman kanta akan menghalang sebahagian cahaya daripada sampai ke tepi sensor. Jenis penegelapan ini berkurangan apabila bukaan dikurangkan dan paling ketara pada bukaan maksimum.

Penggambaran semulajadi: Ini adalah fenomena fizikal yang tidak dapat dielakkan yang mengikuti hukum cos⁴θ. Walaupun dalam sistem kanta yang unggul dan tidak berhalangan, keamatan cahaya berkurangan apabila sudut tuju (θ) meningkat. Ini terutamanya ketara pada kanta sudut lebar dan saiz sensor yang besar, serta merupakan sifat asli yang tidak boleh sepenuhnya dihapuskan melalui reka bentuk fizikal.

Penegelapan piksel: Ini berlaku disebabkan oleh perbezaan sudut cahaya yang diterima oleh piksel tepi berbanding piksel pusat. Perbezaan ini menghasilkan kesan gelap pada piksel penjuru disebabkan oleh sedikit pengurangan jumlah cahaya yang dirakam. Berbeza dengan vignetting optik, vignetting piksel adalah ciri semulajadi reka bentuk sensor dan tidak dipengaruhi oleh pelarasan tetapan aperture. Ini bermaksud walaupun vignetting biasanya hanya dikaitkan dengan kanta, ia juga boleh berlaku disebabkan oleh ciri-ciri sensor.

Apa itu vignetting dalam fotografi?

Pendekatan ahli fotografi terhadap penapisan dalam fotografi sering kali dianggap sebagai satu ekspresi seni. Mereka boleh menggunakannya untuk menyerlahkan subjek dan mencipta suasana. Walau bagaimanapun, dalam bidang penglihatan terbenam, keadaannya agak berbeza. Bagi sistem penglihatan mesin yang perlu melakukan pengukuran tepat, penapisan adalah kecacatan yang memberi kesan besar kepada kekonsistenan data. Ia boleh menyebabkan objek di kawasan tepi salah dikenal pasti disebabkan oleh kecerahan yang tidak mencukupi, atau ia boleh membawa kepada keputusan analisis warna dan kecerahan yang tidak tepat.

Fotografi mengejar keindahan visual dan ekspresi emosi, manakala penglihatan mesin berusaha untuk kekonsistenan data, kebolehulangan, dan ketepatan. Bagi algoritma AI, perbezaan kecil dalam kecerahan antara tepi dan tengah imej boleh salah ditafsirkan sebagai perbezaan pada warna atau tekstur objek, menghasilkan keputusan yang tidak betul. Oleh itu, dalam penglihatan terbenam, penapisan bukanlah satu pilihan tetapi satu masalah yang mesti diselesaikan.

Kepentingan dalam aplikasi pengimejan dan optik. Memahami masalah kesan vignetting

Dalam aplikasi visi tertanam dan optik, kesan negatif vignetting tidak boleh diabaikan. Vignetting mengganggu keseragaman imej, menyebabkan perbezaan kecerahan, kontras, dan warna di kawasan imej yang berbeza. Ini menimbulkan cabaran besar terhadap tugas-tugas seperti kalibrasi warna, penyambungan imej, dan penjejakan objek.

Akibat langsung vignetting ialah pengurangan nisbah isyarat kepada derau (SNR) di tepi imej, menghasilkan kualiti imej yang rendah dan kehilangan butiran di kawasan tersebut. Vignetting merupakan satu masalah utama bagi aplikasi yang memerlukan penangkapan tepi yang tepat, pengenalpastian kecacatan halus, atau pengukuran warna. Sebagai contoh, dalam pemeriksaan kualiti industri, kecacatan kecil di tepi imej mungkin tidak dapat dikesan oleh algoritma disebabkan oleh pencahayaan yang tidak mencukupi, seterusnya menyebabkan kegagalan dalam pemeriksaan produk.

Dalam aplikasi pembinaan semula 3D, pengegelapan juga boleh menyebabkan bias dalam algoritma persepsi kedalaman, menghasilkan penyimpangan pada model 3D yang dibina semula di bahagian tepi. Oleh itu, menangani pengegelapan adalah langkah penting dalam sebarang sistem penglihatan terbenam yang mempunyai keperluan kualiti imej yang ketat.

Bagaimana untuk Mengawal dan Mengurangkan Pengegelapan Kanta? Kamera Vignette: Pemilihan dan Penentukuran

Mengawal dan mengurangkan pengegelapan kanta adalah proses sistematik yang memerlukan usaha serentak pada reka bentuk perkakasan dan penentukuran perisian.

Penyelesaian Perkakasan

• Pemilihan Kanta: Pilih kanta berkualiti tinggi dan direka dengan baik. Kanta perdana biasanya menawarkan kawalan pengegelapan yang lebih baik berbanding kanta zum. Bulatan imej kanta tersebut perlu lebih besar atau sekurang-kurangnya sama dengan saiz sensor imej yang digunakan.
• Kawalan Apertur: Kurangkan bukaan secara sesuai (juga dikenali sebagai "menutup bukaan"). Bagi penggelapan sudut optik, penutupan bukaan secara berkesan mengurangkan kebarangkalian cahaya dihalang oleh elemen kanta, seterusnya mengurangkan tahap penggelapan sudut. Walau bagaimanapun, perlu diingat bahawa menutup bukaan secara berlebihan boleh memperkenalkan kesan belauan, yang sebenarnya boleh mengurangkan kejelasan imej.
• Padanan Sistem: Memastikan kanta tersebut sepenuhnya serasi dengan aksesori seperti modul Kamera dan penapis untuk mengelakkan penggelapan sudut mekanikal.

Penyelesaian Perisian

• Pembetulan Medan Rata (FFC): Ini adalah kaedah pembetulan perisian yang paling biasa dan berkesan. Konsep utamanya adalah untuk mencipta "peta pembetulan" bagi vignetting. Pertama, ambil imej rujukan putih atau kelabu di bawah pencahayaan seragam (imej medan rata). Seterusnya, ambil imej medan gelap dalam keadaan tiada pencahayaan (imej bingkai gelap). Menggunakan dua imej rujukan ini, algoritma boleh mengira pekali penumpuan kecerahan bagi setiap piksel dan melakukan pampasan songsang ke atas semua imej dalam proses imej berikutnya.
• Jadual Gantian (LUT): Dalam beberapa sistem dengan keperluan masa nyata yang tinggi, pekali pembetulan boleh dikira terlebih dahulu dan disimpan dalam LUT, dengan mengorbankan sebahagian memori untuk memperoleh pemprosesan yang lebih cepat.

Apabila memilih kamera vignette untuk sistem penglihatan terbenam, jurutera perlu sepenuhnya mengambil kira ciri-ciri vignetting kanta tersebut dan merancang penyelesaian pembetulan perisian lebih awal.

Vignetting dalam Sistem Penglihatan Terbenam

Dalam sistem penglihatan terbenam, penjelmaan langsung bukanlah isu yang boleh diabaikan. Ia memberi kesan langsung kepada kebolehpercayaan dan ketepatan sistem. Sama ada digunakan untuk pengesanan kecacatan dalam pengautomatan industri atau pengenalan muka dalam pemantauan keselamatan, imej yang tercemar oleh penjelmaan langsung boleh menyebabkan algoritma penglihatan mesin gagal.

Oleh itu, memahami penjelmaan kanta dan melaksanakan kaedah pembetulan yang berkesan adalah penting untuk membina sistem penglihatan terbenam berprestasi tinggi dan sangat boleh dipercayai. Semasa membangunkan sistem penglihatan terbenam, pembetulan penjelmaan langsung perlu dianggap sebagai fungsi utama. Memilih kanta berkualiti tinggi, dikombinasikan dengan algoritma pembetulan medan rata yang tepat, merupakan kombinasi yang sempurna untuk menyelesaikan masalah ini.

Kejayaan penyelesaian visi terbenam bergantung bukan sahaja kepada kekuatan algoritma tetapi juga kebolehpercayaan perkakasan dan data imej yang mendasarinya. Kawalan dan pembetulan peneduhan kanta adalah sangat penting untuk memastikan kebolehpercayaan data dan merupakan cabaran yang mesti ditangani oleh semua jurutera sistem visi semasa merekabentuk dan melaksanakan produk.

Muchvision menawarkan penyelesaian pembetulan peneduhan

Adakah anda juga menghadapi cabaran kecerahan tidak sekata di sekeliling tepi imej dalam projek visi terbenam anda? Hubungi pasukan pakar kami hari ini dan kami akan menyediakan anda dengan penyelesaian pemilihan kanta profesional dan pembetulan peneduhan untuk memastikan sistem anda menangkap data yang paling sempurna!