เลนส์วิกเน็ตติ้งคืออะไร? ประเภทและสาเหตุของวิกเน็ตติ้ง

ในระบบวิชันแบบฝังตัว (embedded vision systems) มีปรากฏการณ์ทางแสงที่พบได้ทั่วไปและมักถูกละเลย ซึ่งเรียกว่าเลนส์วิกเน็ตติ้ง (lens vignetting) ที่ส่งผลต่อคุณภาพของภาพ มันทำให้ความสว่างของขอบภาพลดลงอย่างค่อยเป็นค่อยไป จนเกิดเป็นลักษณะเด่นที่เรียกว่า "มุมมืด" (dark corner) แม้ว่าปรากฏการณ์นี้อาจถูกใช้เป็นทางเลือกเชิงศิลป์ในงานถ่ายภาพสำหรับผู้บริโภค แต่กลับเป็นปัญหาสำคัญในระบบวิชันสำหรับอุตสาหกรรม

ในฐานะที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านโมดูลกล้อง บทความนี้จะเจาะลึกถึงสาเหตุและประเภทของวิกเน็ตติ้ง รวมถึงความสำคัญของมันในระบบวิชันแบบฝังตัว เราจะพิจารณาวิธีควบคุมและแก้ไขปรากฏการณ์นี้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้ระบบวิชันสามารถจับภาพข้อมูลที่แม่นยำและเชื่อถือได้มากที่สุด ซึ่งจะเป็นฐานที่มั่นคงสำหรับการประยุกต์ใช้งานตั้งแต่ระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรม การถ่ายภาพทางการแพทย์ ไปจนถึงระบบเฝ้าสังเกตการณ์ด้านความปลอดภัย

เลนส์วิกเน็ตติ้งคืออะไร? การเจาะลึกถึงคำจำกัดความของวิกเน็ตต์

เลนส์วิกเน็ตติ้งเป็นปรากฏการณ์ทางแสงที่ทำให้ภาพมีความสว่างมากกว่าที่บริเวณศูนย์กลางเมื่อเทียบกับขอบของภาพ ปรากฏการณ์นี้ทำให้เกิดการลดความสว่างอย่างไม่สม่ำเสมอ ซึ่งส่งผลให้เกิดลักษณะค่อย ๆ มืดลงที่มุมหรือขอบของภาพ เป็นปรากฏการณ์ที่ไม่ได้เกิดจากแสงน้อยเกินไป แต่เกิดจากแสงที่ถูกบล็อกโดยองค์ประกอบทางแสงหรือเครื่องกลขณะที่แสงเคลื่อนผ่านระบบเลนส์

การเข้าใจลักษณะของวิกเน็ตติ้งเป็นความรู้พื้นฐานที่สำคัญสำหรับวิศวกรระบบภาพทุกคน เนื่องจากมันส่งผลโดยตรงต่อความน่าเชื่อถือของข้อมูลภาพและความแม่นยำในการประมวลผลขั้นต่อไป ตามคำนิยามของวิกเน็ตติ้ง เราสามารถเข้าใจว่า วิกเน็ตติ้งคือการลดลงของแสงจากศูนย์กลางไปยังขอบของภาพในระหว่างกระบวนการสร้างภาพ การลดลงของแสงนี้โดยทั่วไปมีลักษณะเรียบและค่อยเป็นค่อยไป ซึ่งเป็นกฎทางฟิสิกส์ที่พบได้ทั่วไปและสามารถทำนายได้

ระดับความรุนแรงของปรากฏการณ์แสงตกขอบ (vignetting) มักจะถูกวัดในหน่วย "stops of light" โดยแต่ละ stop หมายถึงความสว่างที่ลดลงครึ่งหนึ่ง สำหรับระบบการมองเห็นด้วยเครื่องจักร (machine vision) ปรากฏการณ์แสงตกขอบแม้เพียงเล็กน้อยก็อาจทำให้สัญญาณภาพ (signal-to-noise ratio หรือ SNR) ของข้อมูลภาพที่บริเวณขอบลดลง ซึ่งส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริธึม

ปรากฏการณ์แสงตกขอบมีประเภทและสาเหตุอย่างไรบ้าง

ปรากฏการณ์แสงตกขอบไม่ได้เกิดจากสาเหตุเดียว แต่สามารถแบ่งออกเป็น 4 ประเภทหลัก ได้แก่

วิเน็ทติ้งแบบกลไก: เกิดจากสิ่งกีดขวางทางกายภาพในระบบกล้อง เช่น อุปกรณ์บังแดดเลนส์ (lens hoods) วงแหวนกรองภาพ (filter rings) หรือลำกล้อง (lens barrels) ที่ไม่เหมาะสม สิ่งกีดขวางเหล่านี้สามารถบล็อกแสงที่เข้ามุมมากได้โดยตรง ตัวอย่างเช่น การใช้อุปกรณ์บังแดดเลนส์ที่ออกแบบมาสำหรับเลนส์เทเลโฟโต้กับเลนส์มุมกว้าง อาจทำให้เกิดปรากฏการณ์แสงตกขอบทางกล (mechanical vignetting) ที่ชัดเจน

วิเน็ทติ้งแบบออปติคอล: สิ่งนี้เกิดจากข้อจำกัดทางกายภาพของชิ้นส่วนภายในของเลนส์ เมื่อแสงผ่านผ่านเลนส์ในมุมที่กว้าง รูรับแสง ขนาด และตำแหน่งของชิ้นส่วนภายในเลนส์จะบล็อกแสงบางส่วนไม่ให้ไปถึงขอบเซนเซอร์ ปรากฏการณ์วิญเน็ตติ้งประเภทนี้จะลดลงเมื่อปรับรูรับแสงให้แคบลง และจะเห็นได้ชัดเจนที่สุดเมื่อใช้รูรับแสงกว้างสุด

วิเน็ทติ้งแบบธรรมชาติ: นี่คือปรากฏการณ์ทางกายภาพที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ซึ่งเป็นไปตามกฎ cos⁴θ แม้แต่ในระบบเลนส์ที่สมบูรณ์แบบและไม่มีสิ่งกีดขวาง ความเข้มของแสงจะลดลงเมื่อมุมตกกระทบ (θ) เพิ่มขึ้น สิ่งนี้เห็นได้ชัดเจนโดยเฉพาะในเลนส์มุมกว้างและเซนเซอร์ขนาดใหญ่ และเป็นคุณสมบัติในตัวที่ไม่สามารถกำจัดให้หมดไปได้ด้วยการออกแบบทางกายภาพ

Pixel vignetting: ปรากฏการณ์นี้เกิดขึ้นเนื่องจากความแตกต่างของมุมของแสงที่พิกเซลขอบได้รับเมื่อเทียบกับพิกเซลตรงกลาง ความแตกต่างนี้ทำให้พิกเซลที่มุมมืดลง เนื่องจากปริมาณแสงที่ถูกจับได้ลดลงเล็กน้อย ต่างจากการบังแสงแบบออปติก ปรากฏการณ์บังแสงจากพิกเซลเป็นคุณสมบัติเฉพาะตัวของเซนเซอร์ที่ไม่ได้รับผลกระทบจากการปรับรูรับแสง ซึ่งหมายความว่า แม้จะมักเชื่อมโยงปรากฏการณ์บังแสงกับเลนส์เพียงอย่างเดียว แต่ก็สามารถเกิดขึ้นได้จากคุณสมบัติของเซนเซอร์ด้วย

Vignetting ในทางถ่ายภาพคืออะไร?

ช่างภาพมักมองว่าการลดแสงขอบ (vignetting) ในภาพถ่ายเป็นการแสดงออกทางศิลปะ โดยสามารถใช้เพื่อเน้นวัตถุเป้าหมายและสร้างบรรยากาศ อย่างไรก็ตาม ในวงการวิชันนิ่งแบบฝังตัว (embedded vision) สิ่งต่าง ๆ กลับแตกต่างออกไป สำหรับระบบวิชันนิ่งของเครื่องจักรที่ต้องทำงานวัดค่าอย่างแม่นยำ การลดแสงขอบถือเป็นข้อบกพร่องที่ส่งผลกระทบต่อความสม่ำเสมอของข้อมูลอย่างรุนแรง อาจทำให้วัตถุในพื้นที่ขอบถูกจำแนกผิดพลาดเนื่องจากความสว่างไม่เพียงพอ หรือทำให้การวิเคราะห์สีและความสว่างให้ผลลัพธ์ที่คลาดเคลื่อนได้

การถ่ายภาพมุ่งเน้นความงามเชิงทัศน์และการแสดงออกทางอารมณ์ ในขณะที่วิชันนิ่งของเครื่องจักรให้ความสำคัญกับความสม่ำเสมอ ความสามารถในการทำซ้ำ และความแม่นยำ สำหรับอัลกอริธึม AI ความแตกต่างเล็กน้อยของความสว่างระหว่างบริเวณขอบและศูนย์กลางของภาพ อาจถูกตีความผิดว่าเป็นความแตกต่างของสีหรือเนื้อผ้าของวัตถุ ส่งผลให้การตัดสินใจผิดพลาด ดังนั้น ในระบบวิชันนิ่งแบบฝังตัว การลดแสงขอบจึงไม่ใช่เรื่องที่เลือกได้ แต่เป็นปัญหาที่ต้องแก้ไขให้ได้

ความสำคัญในงานด้านการสร้างภาพและการประยุกต์ใช้ทางแสง รวมถึงการเข้าใจปัญหาที่เกิดจากเอฟเฟกต์วิกเนตติ้ง (vignetting effect)

ในงานด้านระบบการมองเห็นแบบฝังตัว (embedded vision) และการประยุกต์ใช้ทางแสง ผลกระทบเชิงลบจากวิกเนตติ้งไม่สามารถเพิกเฉยได้ วิกเนตติ้งทำให้ภาพไม่สม่ำเสมอ ส่งผลให้เกิดความแตกต่างของความสว่าง ความคมชัด และสีในแต่ละพื้นที่ของภาพ ซึ่งเป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับงานต่างๆ เช่น การปรับเทียบสีของภาพ การต่อมุมมองภาพ (image stitching) และการติดตามวัตถุ (object tracking)

ผลโดยตรงของวิกเนตติ้งคือการลดลงของอัตราสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน (signal-to-noise ratio หรือ SNR) ที่ขอบภาพ ส่งผลให้คุณภาพของภาพต่ำลง และรายละเอียดในพื้นที่เหล่านั้นสูญหายไป วิกเนตติ้งเป็นปัญหาที่สำคัญสำหรับการประยุกต์ใช้งานที่ต้องการการจับขอบภาพอย่างแม่นยำ การระบุข้อบกพร่องเล็กน้อย หรือการวัดค่าสี เช่น ในระบบตรวจสอบคุณภาพสินค้าในอุตสาหกรรม ข้อบกพร่องเล็กน้อยที่อยู่บริเวณขอบภาพอาจไม่ถูกตรวจจับโดยอัลกอริธึม เนื่องจากแสงสว่างไม่เพียงพอ ซึ่งนำไปสู่โอกาสที่จะเกิดการตรวจสอบสินค้าผิดพลาด

ในแอปพลิเคชันการสร้างแบบจำลอง 3D การเกิดวิกเนตติ้ง (vignetting) ยังสามารถทำให้เกิดความคลาดเคลื่อนในอัลกอริทึมการรับรู้ความลึก ส่งผลให้แบบจำลอง 3D ที่สร้างขึ้นมาเกิดการบิดเบือนที่บริเวณขอบภาพ ดังนั้น การแก้ไขปัญหาวิกเนตติ้งจึงเป็นขั้นตอนสำคัญในระบบวิชันที่ฝังตัว (embedded vision system) ที่มีข้อกำหนดด้านคุณภาพของภาพอย่างเข้มงวด

วิธีการควบคุมและลดวิกเนตติ้งของเลนส์ (Lens Vignetting)? การเลือกและคาลิเบรตกล้องวิกเนตติ้ง

การควบคุมและลดวิกเนตติ้งของเลนส์เป็นกระบวนการเชิงระบบ ซึ่งต้องอาศัยความพยายามพร้อมกันทั้งในด้านการออกแบบฮาร์ดแวร์และการคาลิเบรตซอฟต์แวร์

วิธีการด้านฮาร์ดแวร์

• การเลือกเลนส์: เลือกใช้เลนส์ที่มีคุณภาพสูงและออกแบบมาอย่างดี เลนส์ชนิด Prime โดยทั่วไปมีประสิทธิภาพในการควบคุมวิกเนตติ้งได้ดีกว่าเลนส์ซูม เส้นรอบวงของภาพจากเลนส์ควรจะใหญ่กว่า หรืออย่างน้อยเท่ากับขนาดของเซ็นเซอร์ภาพที่นำมาใช้งาน
• การควบคุมรูรับแสง: ลดรูรับแสงให้เหมาะสม (เรียกอีกอย่างว่า "การปิดรูรับแสง") สำหรับการบังรูปภาพแบบออปติคอล (optical vignetting) การปิดรูรับแสงจะช่วยลดโอกาสที่แสงจะถูกบล็อกโดยองค์ประกอบเลนส์ จึงช่วยลดระดับการเกิดวีด์ดิ้ง (vignetting) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม ควรระวังว่าการปิดรูรับแสงมากเกินไปอาจทำให้เกิดผลของการเลี้ยวเบน (diffraction) ซึ่งจะส่งผลให้ความคมชัดของภาพลดลง
• การจับคู่ระบบ: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเลนส์เข้ากันได้กับอุปกรณ์เสริมต่างๆ เช่น โมดูลกล้อง และตัวกรอง (filters) เพื่อหลีกเลี่ยงการบังรูปภาพแบบกลไก (mechanical vignetting)

วิธีแก้ปัญหาด้วยซอฟต์แวร์

• การแก้ไขสนามแบน (Flat-Field Correction หรือ FFC): นี่คือวิธีการแก้ไขซอฟต์แวร์ที่พบบ่อยและมีประสิทธิภาพที่สุด แนวคิดหลักคือการสร้าง "แผนที่การแก้ไข" สำหรับปรากฏการณ์มืดหัวมุม (vignetting) ก่อนอื่นให้ถ่ายภาพขาวหรือเทารูปหนึ่งภายใต้แสงที่สม่ำเสมอ (ภาพ flat-field) จากนั้นถ่ายภาพในสภาพมืดสนิท (ภาพ dark frame) โดยใช้ภาพอ้างอิงทั้งสองนี้ อัลกอริธึมสามารถคำนวณค่าสัมประสิทธี่การลดลงของความสว่างของพิกเซลแต่ละจุด และดำเนินการชดเชยแบบผกผันให้กับภาพทั้งหมดในกระบวนการประมวลผลภาพถัดไป
• ตารางการค้นค่า (Look-Up Table - LUT): ในบางระบบซึ่งต้องการประมวลผลแบบเรียลไทม์สูง ค่าสัมประสิทธิ์การแก้ไขสามารถคำนวณล่วงหน้าและจัดเก็บไว้ในตาราง LUT ได้ โดยยอมแลกเปลี่ยนกับการใช้หน่วยความจำเพิ่มขึ้น เพื่อแลกกับความเร็วในการประมวลผลที่เพิ่มขึ้น

เมื่อวิศวกรเลือกกล้องที่มีปรากฏการณ์มืดหัวมุม (vignette camera) สำหรับใช้ในระบบวิชันแบบฝังตัว (embedded vision system) ควรพิจารณาคุณสมบัติการเกิด vignetting ของเลนส์อย่างถี่ถ้วน และวางแผนการแก้ไขด้วยซอฟต์แวร์ไว้ล่วงหน้า

ปรากฏการณ์มืดหัวมุม (Vignetting) ในระบบวิชันแบบฝังตัว (Embedded Vision Systems)

ในระบบภาพแบบฝังตัว (Embedded Vision Systems) การบังขอบภาพ (Vignetting) ถือเป็นปัญหาที่ไม่ควรมองข้าม เนื่องจากมันส่งผลโดยตรงต่อความน่าเชื่อถือและความแม่นยำของระบบ ไม่ว่าจะนำไปใช้ตรวจจับความบกพร่องในระบบอัตโนมัติภาคอุตสาหกรรม หรือการรู้จำใบหน้าในระบบเฝ้าสังเกตด้านความปลอดภัย ภาพที่ได้รับผลกระทบจากวิเนตติ้งสามารถทำให้อัลกอริทึมการประมวลผลภาพของระบบมองเห็นเครื่องจักรทำงานล้มเหลวได้

ดังนั้น การเข้าใจปรากฏการณ์วิเนตติ้งของเลนส์ และการนำวิธีการแก้ไขที่มีประสิทธิภาพมาใช้ จึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างระบบภาพแบบฝังตัวที่มีสมรรถนะสูงและเชื่อถือได้ เมื่อพัฒนาระบบภาพแบบฝังตัว การแก้ไขวิเนตติ้งควรได้รับการพิจารณาให้เป็นฟังก์ชันหลัก ในการแก้ปัญหานี้ การเลือกใช้เลนส์คุณภาพสูงร่วมกับอัลกอริทึมแก้ไขสนามภาพ (Flat-Field Correction) ที่แม่นยำ ถือเป็นการผสมผสานที่ลงตัวที่สุด

การมีระบบภาพแบบฝังตัว (Embedded Vision) ที่ประสบความสำเร็จ ไม่เพียงแต่ขึ้นอยู่กับพลังของอัลกอริทึมเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับความน่าเชื่อถือของฮาร์ดแวร์และข้อมูลภาพที่ใช้เป็นพื้นฐานอีกด้วย การควบคุมและการแก้ปัญหาเงาขอบเลนส์ (Lens Vignetting) มีความสำคัญอย่างมากในการรับประกันความน่าเชื่อถือของข้อมูล และเป็นความท้าทายที่วิศวกรระบบภาพทุกคนต้องแก้ไขในระหว่างการออกแบบและพัฒนาผลิตภัณฑ์

Muchvision เสนอทางแก้ปัญหาการแก้ไขเงาขอบเลนส์ (Vignetting Correction)

คุณกำลังเผชิญกับความท้าทายเรื่องความสว่างของภาพไม่สม่ำเสมอตามขอบภาพในโครงการระบบภาพแบบฝังตัว (Embedded Vision) เช่นเดียวกันหรือไม่ ติดต่อทีมผู้เชี่ยวชาญของเราในวันนี้ และเราจะมอบทางแก้ปัญหาการเลือกเลนส์และแก้ไขเงาขอบเลนส์ (Vignetting Correction) ที่มีความเป็นมืออาชีพ เพื่อให้ระบบของคุณสามารถจับข้อมูลที่สมบูรณ์แบบที่สุด!