vad är objektivvignettering? Typer och orsaker till vignettering

I inbyggda visjonssystem är ett vanligt och ofta översett optiskt fenomen, kallat linsvignettering, som påverkar bildkvaliteten. Det orsakar en gradvis minskning av ljusstyrkan vid bildens kanter, vilket skapar en distinkt effekt av "mörka hörn". Även om detta kan vara ett estetiskt val inom konsumentfotografi, är det en avgörande problematik inom maskinseende.

Som konsult med specialisering på kameramoduler kommer denna artikel att gå djupare in på orsaker till och typer av vignettering samt dess betydelse inom inbyggda visjonssystem. Vi kommer att utforska hur man effektivt kan styra och korrigera detta fenomen för att säkerställa att visjonssystem samlar in mest exakt och tillförlitlig data, vilket skapar en solid grund för applikationer som sträcker sig från industriell automation till medicinsk avbildning och till och med säkerhetsövervakning.

Vad är linsvignettering? En djupdykning i definitionen av vignetter

Ljusfälldning är en optisk fenomen där bildens centrum uppenbarligen är ljusare än kanterna. Denna ojämna ljusminskning resulterar i en gradvis mörkningseffekt vid hörnen eller kanterna av bilden. Den orsakas inte av underexponering, utan snarare av att ljuset blockeras av optiska eller mekaniska komponenter när det passerar genom linsystemet.

Att förstå ljusfälldningens natur är grundläggande kunskap för alla inbäddade vision-ingenjörer. Den påverkar direkt bilddatans tillförlitlighet och exaktheten i efterföljande bearbetning. Enligt definitionen av ljusfälldning kan den förstås som ljusets dämpning från centrum till kanterna av en bild under avbildningen. Denna dämpning är typiskt jämn och gradvis, en vanlig och förutsägbar fysikalisk lag inom optiken.

Allvarlighetsgraden av vignettering mäts ofta i "stop av ljus", där varje stop representerar en halvering av ljusstyrkan. För maskinseende kan även mild vignettering orsaka en minskning av signal-till-brusförhållandet (SNR) i bildinformationen vid kanterna, vilket därmed påverkar algoritmernas prestanda.

Vilka är typerna och orsakerna till vignettering?

Det finns ingen enskild orsak till vignettering; den kan grovt sett indelas i fyra typer:

Mekanisk vinjettering: Detta orsakas av fysiska hinder i kamerans system, såsom okompatibla objektivhuvor, filterringar eller objektivhus. Dessa hinder kan direkt blockera ljuset när det kommer in i extrema vinklar. Till exempel kan användning av en objektivhuv som är konstruerad för ett teleobjektiv på ett vidvinkelobjektiv resultera i betydande mekanisk vignettering.

Optisk vinjettering: Detta orsakas av de fysiska begränsningarna i linsens interna komponenter. När ljus passerar genom en lins i stora vinklar blockerar bländaren, linsens storlek och position hos de interna komponenterna viss ljus från att nå sensorns kanter. Denna typ av vignettering minskar när bländaren snävras till och är mest påtaglig vid maximal bländare.

Naturlig vinjettering: Detta är en ounebar fysisk fenomen som följer cos⁴θ-lagen. Även i en ideal linskonstruktion utan hinder minskar ljusintensiteten när vinkeln för infall (θ) ökar. Detta är särskilt påtagligt i vidvinkelobjektiv och stora sensorsystem, och är en inneboende egenskap som inte helt kan elimineras genom fysisk design.

Pixelvignettering: Detta sker på grund av skillnaden i ljusets vinkel som mottas av kantpixlar jämfört med centerpixlar. Denna skillnad resulterar i en mörknings-effekt på hörnpixlarna på grund av en liten minskning av mängden ljus som fångas in. Till skillnad från optisk vignettering är pixelvignettering en inneboende egenskap hos sensordesignen och påverkas inte av att justera bländarinställningen. Det innebär att även om vignettering vanligtvis bara associeras med objektiv, kan den också uppstå på grund av sensorns egenskaper.

Vad är vignettering inom fotografi?

Fotografer betraktar ofta vignettering inom fotografi som ett konstnärsuttryck. De kan använda den för att lyfta fram motiv och skapa stämning. I den inbäddade visionens värld är dock situationen helt annorlunda. För maskinseendetssystem som måste utföra exakta mätningar är vignettering ett fel som allvarligt påverkar datakonsekvensen. Det kan orsaka att objekt i kantområdena felaktigt identifieras på grund av otillräcklig ljusstyrka, eller så kan det leda till felaktiga färg- och ljusstyrkeanalysresultat.

Fotografi strävar efter visuell skönhet och känslomässig uttrycksfullhet, medan maskinseende strävar efter datakonsekvens, repeterbarhet och precision. För en AI-algoritm kan små skillnader i ljusstyrka mellan bildens kanter och centrum misstolkas som variationer i objektets färg eller struktur, vilket leder till felaktiga bedömningar. Därför är vignettering inom inbäddad bildbehandling inte en valmöjlighet utan ett problem som måste lösas.

Betydelse inom bildbehandling och optiska applikationer. Förståelse för problemen kring ljusfallseffekten

I inbyggda visionssystem och optiska applikationer kan effekterna av ljusfals inte ignoreras. Ljusfals påverkar bildens enhetlighet negativt, vilket orsakar variationer i ljusstyrka, kontrast och färg mellan olika delar av bilden. Detta innebär stora utmaningar för uppgifter såsom färgkalibrering, sammanslagning av bilder och objektspårning.

En direkt konsekvens av ljusfals är en minskning av signal-brusförhållandet (SNR) vid bildkanterna, vilket resulterar i sämre bildkvalitet och förlust av detaljer i dessa områden. Ljusfals är ett stort problem för applikationer som kräver exakt kantdetektering, identifiering av subtila defekter eller färgmätningar. Till exempel kan en liten defekt vid kanten av en bild gå obemärkt för algoritmen i industriella kvalitetsinspektioner på grund av otillräcklig belysning, vilket leder till att produkter inte inspekteras ordentligt.

I 3D-rekonstruktionsapplikationer kan också ljusfall orsaka fel i djupuppfattande algoritmer, vilket resulterar i förvrängning i rekonstruerade 3D-modeller vid kanterna. Därför är det avgörande att åtgärda ljusfall i alla inbyggda visionssystem med strikta krav på bildkvalitet.

Hur man kontrollerar och minskar objektivljusfall? Välj och kalibrera kamera med ljusfall

Att kontrollera och minska objektivljusfall är en systematisk process som kräver samtidiga insatser på både hårdvarudesign och programvarukalibrering.

Hårdvarulösning

• Objektivval: Välj ett högkvalitativt, välkonstruerat objektiv. Fastbrännviddsobjektiv erbjuder generellt bättre kontroll av ljusfall än zoomobjektiv. Bildcirkeln för objektivet bör vara större än, eller åtminstone lika stor som, bildsensorns storlek som används.
• Bländarreglering: Minska bländaren på lämpligt sätt (även känt som "att blända ner"). För optisk vignettering minskar det effektivt sannolikheten för att ljus blockeras av linsdelar, vilket därmed minskar graden av vignettering. Observera dock att att alltför mycket blända ner kan introducera diffraktionseffekter, vilket faktiskt kan minska bildskärpan.
• Systemmatchning: Se till att linsen är fullt kompatibel med tillbehör såsom kameramodul och filter för att undvika mekanisk vignettering.

Programvarulösning

• Flat-Field-korrigering (FFC): Detta är den vanligaste och mest effektiva programvarukorrigeringmetoden. Dess kärnkoncept är att skapa en "korrigeringstabell" för vignettering. Först tas en vit eller grå referensbild upp under jämn belysning (flat-field-bilden). Därefter tas en mörkfältsbild upp i mörkerförhållanden (dark frame-bilden). Med hjälp av dessa två referensbilder kan algoritmen beräkna ljusstyrkeförminskningskoefficienten för varje pixel och utföra invers kompensering på alla bilder i efterföljande bildbehandling.
• Uppslagstabell (LUT): I vissa system med höga krav på realtid kan korrektionskoefficienter förberäknas och lagras i en LUT, vilket innebär att viss minnesanvändning offras för snabbare bearbetning.

När en vignetteringskamera väljs för ett inbyggt visionssystem bör ingenjörer fullt ut beakta objektivets vignetteringsegenskaper och i förväg planera en programvarulösning för korrigering.

Vignettering i inbyggda visionssystem

I inbyggda visonssystem är det alls inte försumbart med vignettering. Det påverkar direkt systemets tillförlitlighet och noggrannhet. Oavsett om det används för defektidentifiering inom industriell automation eller ansiktsigenkänning inom säkerhetsövervakning kan en bild som är förorenad av vignettering orsaka att maskinseendets algoritm misslyckas.

Därför är det avgörande att förstå linsvignettering och implementera effektiva korrigeringsmetoder för att bygga ett högpresterande och mycket tillförlitligt inbyggt visonssystem. När man utvecklar ett inbyggt visonssystem bör vignetteringskorrigering betraktas som en kärnkomponent. Att välja en högkvalitativ lins, kombinerat med en exakt planfältskorrigeralgoritm, är den perfekta lösningen på detta problem.

En lyckad inbyggd visionslösning bygger inte bara på algoritmernas styrka utan också på den underliggande hårdvarans och bilddatans tillförlitlighet. Kontroll och korrigeringsarbete kring linsvignettering är avgörande för att säkerställa dataintegritet och utgör en utmaning som alla ingenjörer inom visonssystem måste hantera under produktutveckling och implementering.

Muchvision erbjuder vignetteringskorrektionslösningar

Ställs du också inför utmaningen med ojämn ljusstyrka vid bildkanterna i dina inbyggda visionprojekt? Kontakta vårt expertteam idag och vi kommer att erbjuda dig professionell linsval och lösningar för vignetteringskorrektion för att säkerställa att ditt system fångar in den mest perfekta datan!