ano ang lens vignetting？mga uri at sanhi ng vignetting

Sa mga sistema ng embedded vision, isang karaniwang at madalas na napapabayaang optical phenomenon na kilala bilang lens vignetting ang nakakaapekto sa kalidad ng imahe. Ito ay nagdudulot ng unti-unting pagbaba ng kaliwanagan sa mga gilid ng imahe, lumilikha ng isang natatanging "dark corner" effect. Habang maaaring isang aesthetic choice ito sa consumer photography, ito ay isang kritikal na problema sa mga aplikasyon ng machine vision.

Bilang isang konsultant na may espesyalisasyon sa mga camera module, aalamin ng artikulong ito ang mga sanhi at uri ng vignetting, pati na rin ang kahalagahan nito sa embedded vision. Tatalakayin natin kung paano epektibong kontrolin at ayusin ang phenomenon na ito upang matiyak na mahusay at tumpak na makukuha ng mga sistema ng vision ang pinakamainam na datos, na nagbibigay ng matibay na pundasyon para sa mga aplikasyon mula sa industrial automation, medical imaging, at kahit na security surveillance.

Ano ang lens vignetting? Isang masinsinang pagtalakay sa kahulugan ng vignettes

Ang lens vignetting ay isang optical phenomenon kung saan ang gitna ng imahe ay mas maliwanag kaysa sa mga gilid. Ang hindi pantay na pagbawas ng liwanag ay nagdudulot ng unti-unting pagmadilim sa mga sulok o gilid ng imahe. Hindi ito dulot ng underexposure, kundi dahil sa liwanag na nababara ng optical o mechanical components habang dadaan sa lens system.

Ang pag-unawa sa kalikasan ng vignetting ay pangunahing kaalaman para sa lahat ng embedded vision engineers. Nakakaapekto ito nang direkta sa katiwalaan ng datos ng imahe at sa katumpakan ng mga susunod na proseso. Ayon sa kahulugan ng vignettes, ang vignetting ay maaaring maunawaan bilang ang pagbaba ng liwanag mula sa gitna patungo sa mga gilid ng imahe habang nag-iimaging. Ang pagbaba na ito ay karaniwang maayos at unti-unti, isang karaniwang at maasahang batas sa optics.

Ang kabigatan ng vignetting ay kadalasang sinusukat sa "stops of light", kung saan ang bawat stop ay kumakatawan sa kalahati ng liwanag. Para sa machine vision, maging ang mild vignetting ay maaaring magdulot ng pagbaba sa signal-to-noise ratio (SNR) ng image data sa mga gilid, kaya nakakaapekto sa pagganap ng mga algorithm.

Ano ang mga uri at dahilan ng vignetting?

Walang iisang dahilan para sa vignetting; maaari itong mahati sa apat na uri:

Mekanikal na vignetting: Ito ay dulot ng pisikal na mga balakid sa sistema ng camera, tulad ng hindi tugma na lens hoods, filter rings, o lens barrels. Maaaring direktang mapigilan ng mga balakid ito ang liwanag kapag papasok ito sa matutulis na anggulo. Halimbawa, ang paggamit ng lens hood na idinisenyo para sa telephoto lens sa isang wide-angle lens ay maaaring magresulta sa makabuluhang mechanical vignetting.

Optikal na vignetting: Ito ay dulot ng mga pisikal na limitasyon ng mga internal na bahagi ng lente. Kapag dumadaan ang liwanag sa isang lente sa malalaking anggulo, ang butas, sukat, at posisyon ng mga internal na bahagi ng lente ay humahadlang sa ilang liwanag na makarating sa mga gilid ng sensor. Uri ng vignetting na ito ay bumababa habang binabawasan ang butas at pinakamaliliwanag sa pinakamataas na butas.

Natiral na vignetting: Ito ay isang hindi maiiwasang pisikal na fenomeno na sumusunod sa batas na cos⁴θ. Kahit sa isang perpektong, hindi nababara na sistema ng lente, ang kadaan ng liwanag ay bumababa habang tumataas ang anggulo ng pagtama (θ). Lalo itong nakikita sa mga wide-angle lens at malalaking sukat ng sensor, at ito ay isang likas na katangian na hindi ganap na maaalis sa pamamagitan ng pisikal na disenyo.

Pixel vignetting: Ito ay nangyayari dahil sa pagkakaiba ng anggulo ng liwanag na natatanggap ng mga pixel sa gilid kumpara sa mga pixel sa gitna. Ang pagkakaibang ito ay nagdudulot ng madilim na epekto sa mga pixel sa sulok dahil sa kaunti lamang na pagbawas sa dami ng liwanag na nakukuha. Hindi tulad ng optical vignetting, ang pixel vignetting ay isang likas na katangian ng disenyo ng sensor at hindi naapektuhan ng pagbabago sa setting ng aperture. Ibig sabihin, habang karaniwang nauugnay ang vignetting sa mga lente lamang, maaari rin itong mangyari dahil sa mga katangian ng sensor.

Ano ang vignetting sa photography?

Maraming photographer ang nakikita ang vignetting sa larawan bilang isang artistic na ekspresyon. Maaari nilang gamitin ito upang i-highlight ang mga paksa at lumikha ng ambiance. Gayunpaman, sa larangan ng embedded vision, iba ang sitwasyon. Para sa mga system ng machine vision na kailangang gumawa ng tumpak na mga sukat, ang vignetting ay isang depekto na malubhang nakakaapekto sa pagkakapare-pareho ng datos. Maaari nitong mali-interpret ang mga bagay sa gilid dahil sa kawalan ng sapat na liwanag, o maaari itong magdulot ng hindi tumpak na resulta sa pagsusuri ng kulay at liwanag.

Ang photography ay umaangat sa kagandahan at ekspresyon ng damdamin, samantalang ang machine vision ay umaangkop sa pagkakapare-pareho ng datos, pag-uulit, at katiyakan. Para sa isang AI algorithm, ang maliit na pagkakaiba sa liwanag sa pagitan ng gilid at gitna ng larawan ay maaaring maling ikinategorya bilang pagkakaiba sa kulay o tekstura ng bagay, na magreresulta sa hindi tamang paghatol. Kaya naman, sa embedded vision, hindi isang opsyon ang vignetting kundi isang problema na kailangang lutasin.

Kahalagahan sa imaging at optical applications. Pag-unawa sa mga problema dulot ng vignetting effect

Sa mga embedded vision at optical applications, hindi maitatapon ang negatibong epekto ng vignetting. Ang vignetting ay nakakaapekto sa uniformity ng imahe, nagdudulot ng pagbabago sa liwanag, kontrast, at kulay sa iba't ibang bahagi ng imahe. Ito ay nagdudulot ng malaking hamon sa mga gawain tulad ng color calibration, image stitching, at object tracking.

Ang direkta at bunga ng vignetting ay ang pagbaba ng signal-to-noise ratio (SNR) sa mga gilid ng imahe, na nagreresulta sa mababang kalidad ng imahe at nawalang detalye sa mga bahaging ito. Ang vignetting ay isang malaking problema para sa mga aplikasyon na nangangailangan ng tumpak na pagkuha ng gilid, pagkilala sa maliit na depekto, o pagsukat ng kulay. Halimbawa, sa industriyal na inspeksyon ng kalidad, maaaring hindi mapansin ng algoritmo ang isang maliit na depekto sa gilid ng imahe dahil sa kakaunting ilaw, na nagreresulta sa hindi natuklasang inspeksyon ng produkto.

Sa mga aplikasyon ng 3D reconstruction, maaari ring maging sanhi ng bias sa mga algorithm ng depth perception ang vignetting, na nagreresulta sa distorsyon sa mga reconstructed 3D model sa mga gilid. Kaya, mahalagang hakbang sa anumang embedded vision system na may mahigpit na mga kinakailangan sa kalidad ng imahe ang pagtugon sa vignetting.

Paano Kontrolin at Bawasan ang Lens Vignetting? Pagpili at Pagkalkula ng Vignette Camera

Ang pagkontrol at pagbawas ng lens vignetting ay isang sistematikong proseso na nangangailangan ng sabay-sabay na pagsisikap sa parehong hardware design at software calibration.

Solusyon sa Hardware

• Pagpili ng Lens: Pumili ng high-quality, maayos na disenyo ng lens. Ang prime lenses ay karaniwang nag-aalok ng mas magandang kontrol sa vignetting kaysa sa zoom lenses. Ang image circle ng lens ay dapat mas malaki kaysa, o hindi bababa sa katumbas ng sukat ng image sensor na ginagamit.
• Control ng Aperture: Angkop na bawasan ang aperture (kilala rin bilang "stopping down"). Para sa optical vignetting, ang pagbaba ng aperture ay epektibong binabawasan ang posibilidad na mabaraan ang ilaw ng mga elemento ng lente, at sa gayon ay binabawasan ang antas ng vignetting. Gayunpaman, tandaan na ang labis na pagbaba ng aperture ay maaaring magdulot ng diffraction effects, na maaaring talagang mabawasan ang kaliwanagan ng imahe.
• System Matching: Tiyaking angkop na tugma ang lente sa mga aksesorya tulad ng modulo ng camera at mga filter upang maiwasan ang mekanikal na vignetting.

Solusyon sa Software

• Flat-Field Correction (FFC): Ito ang pinakakaraniwan at epektibong paraan ng pagwawasto ng software. Ang pangunahing konsepto nito ay ang paglikha ng "correction map" para sa vignetting. Una, kumuha ng imahe ng isang puti o abong reperensya sa ilalim ng pantay na ilaw (flat-field image). Susunod, kumuha ng imahe sa ilalim ng walang ilaw (dark frame image). Gamit ang dalawang reperensyang imahe, ang algorithm ay maaaring makalkula ang coefficient ng pagbaba ng ningning para sa bawat pixel at isagawa ang inverse compensation sa lahat ng imahe sa susunod na pagproseso ng imahe.
• Look-Up Table (LUT): Sa ilang mga sistema na may mataas na pangangailangan sa real-time, ang mga coefficient ng pagwawasto ay maaaring i-pri-calculate at itago sa isang LUT, iniaalay ang ilan sa memorya para sa mas mabilis na proseso.

Sa pagpili ng isang vignette camera para sa isang embedded vision system, dapat lubos na isaalang-alang ng mga inhinyero ang mga katangian ng lens na vignetting at planuhin nang maaga ang isang solusyon sa software correction.

Vignetting sa Embedded Vision Systems

Sa mga sistema ng embedded vision, hindi maitatakwil ang problema ng vignetting. Ito ay direktang nakakaapekto sa katiyakan at katumpakan ng sistema. Kung gagamitin man ito para sa pagtuklas ng depekto sa automation ng industriya o pagkilala sa mukha sa seguridad ng bantay, ang isang imahe na marumi dahil sa vignetting ay maaaring magdulot ng kabiguan sa algoritmo ng machine vision.

Kaya naman, mahalaga na maintindihan ang lens vignetting at maisakatuparan ang epektibong paraan ng pagwawasto nito upang makabuo ng isang mataas ang pagganap at maaasahang embedded vision system. Sa pag-unlad ng isang embedded vision system, dapat isaalang-alang ang pagwawasto ng vignetting bilang isang pangunahing tungkulin. Ang pagpili ng mataas na kalidad na lente, kasama ang isang tumpak na flat-field correction algorithm, ay ang perpektong kombinasyon para malutas ang problemang ito.

Ang isang matagumpay na solusyon sa embedded vision ay umaasa hindi lamang sa kapangyarihan ng mga algorithm nito kundi pati sa katiyakan ng hardware at datos ng imahe nito. Ang kontrol at pagwawasto ng lens vignetting ay mahalaga para sa pagtitiyak ng integridad ng datos at isa itong hamon na nararapat tugunan ng lahat ng inhinyero ng sistema ng pagtingin sa disenyo at implementasyon ng produkto.

Nag-aalok ang Muchvision ng mga solusyon sa pagwawasto ng vignetting

Nakaharap ka rin ba sa hamon ng hindi pantay-pantay na ningning sa paligid ng mga gilid ng imahe sa iyong mga proyekto sa embedded vision? Makipag-ugnayan sa aming koponan ng eksperto ngayon at magbibigay kami sa iyo ng propesyonal na pagpili ng lente at mga solusyon sa pagwawasto ng vignetting upang matiyak na makakakuha ang iyong sistema ng pinakaperpektong datos!