CN201145154Y - 基于机器视觉系统特征模型的自适应照明光源装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种基于机器视觉系统特征模型的自适应照明光源装置，旨在提供一种根据机器视觉系统目标识别要求客观判断图像质量，主动调节LED光源的光强和光谱特性的智能照明光源装置。它由图像采集卡、计算机、LED光源智能驱动器、LED光源和色度传感器组成，图像采集卡的输出端连接计算机的输入端，计算机的输出端连接LED光源智能驱动器的输入端，LED光源智能驱动器的输出端连接LED光源的输入端，色度传感器的输出端连接LED光源智能驱动器的输入端。本实用新型的主要用途是能基于机器视觉系统特征模型自适应调整照明光源的光谱特性和辐射光强，排除环境、工件材质等客观条件变化带来的干扰，实现照明的稳定性。

Description

基于机器视觉系统特征模型的自适应照明光源装置

技术领域：

本实用新型属于LED照明技术领域，具体地说涉及一种用于机器视觉图像识别和精密测量系统的LED照明光源装置。这种光源能够结合机器视觉系统测量所需要获取的目标特征模型，根据被测工件的照度及被测工件的材料和表面特性，主动调整光源的光谱特性和辐射光强，使得机器视觉系统的目标识别和测量始终能获得最佳图像质量。

背景技术：

随着相关关键技术的不断发展和进步，机器视觉日益成为工业自动化技术中非常重要的的一个环节。传统的机器视觉图像识别及测量系统主要依靠环境光或常规光学系统附带的光源进行照明。照明质量对系统的识别程度和测量精度影响很大，测量中往往因照明质量不高，使视觉图像测量的准确性降低，给测量结果带来很大误差。

LED技术发展迅速，随着亮度和效率的不断提高，LED已经成为一种关键的照明技术，比较广泛地应用于机器视觉系统。其次，在实际应用中，发光二极管随着PN结温度的变化，输出光线的波长会发生10nm以上的偏移。这一色移不仅会影响该颜色的色点，还会影响到整个系统的白点。因此，在传统的应用中为了从根本上解决色移的问题，LED必须以较低的功率运行，或保证照明装置极高的热稳定性，这一点也限制了最新的大功率、高能效、小体积的发光二极管在机器视觉系统高要求照明光源中的应用。再者，目前机器视觉测量系统中使用光源的光强及色度都是由测量人员根据对图像质量的主观判断来调节的，经常要根据工件材质的变化通过重复性试验来选择不同颜色的光源，这种传统方法不仅效率低，机器视觉系统特征模型的图像识别能力和测量精度受操作人员主观判断的影响程度大，而且在实时在线测量系统中无法使用。

发明内容：

本实用新型的目的在于提供一种根据机器视觉系统目标识别要求客观判断图像质量，主动调节LED光源的光强和光谱特性的智能照明光源装置。

本实用新型的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于机器视觉系统特征模型的自适应调整光强及色度的照明光源装置，其特征在于由图像采集卡1、计算机2、LED光源智能驱动器3、LED光源4和色度传感器5组成，图像采集卡1的数据输出端连接计算机2的数据输入端，计算机2的输出端连接LED光源智能驱动器3的输入端，LED光源智能驱动器3的输出端连接LED光源4的输入端，色度传感器5的输出端连接到LED光源智能驱动器3的输入端。

计算机2中的运算模块由根据图像采集卡1输入的信号计算图像灰度标准差函数S和图像方差函数V的图像质量量化处理单元2-1、根据机器视觉系统实际图像处理工作目标建立的机器视觉系统模型特征单元2-2和根据机器视觉系统图像识别或测量模型的需要计算对图像质量贡献最大的光源色度指标及辐照度要求建立针对目标系统的理想照明光源的机器视觉系统理想光源建模单元2-3组成，机器视觉系统理想光源建模单元2-3的输出端连接LED光源智能控制单元3-1的输入端。

如图1所示，机器视觉系统中的CCD采集被光源照明的被测工件的图像，图像经由图像采集卡1送入计算机2，计算机2通过程序用图像灰度标准差函数S和图像方差函数V评价图像的质量，根据机器视觉系统图像识别或测量模型的需要确定出对图像质量贡献最大的光源色度指标及辐照度要求确定出理想光源模型的颜色RGB分量及光源光强分量，最后通过通讯总线发送数据给LED光源智能驱动器3。LED光源智能驱动器3中的LED光源智能控制单元3-1接收到计算机2输出的数据，经过色度空间坐标计算RGB色彩分量的亮度比例关系，同时根据光强分量的大小限定最大驱动电流的幅值，计算出RGB三种颜色LED发光二极管的理想驱动电流的PWM驱动占空比值，最后通过LED光源功率驱动单元3-2实现电流占空比的调节，调整发光二极管的电流使光源增强或减弱，使当前被测工件表面的照度达到最佳，保证在整个测量过程中被测工件表面的辐照度都处在最佳状态。同时在长期稳定的工作中，通过色度传感器5实时检测和反馈实际被测工件表面的辐照度变化，LED光源智能控制单元3-1可以对LED发光二极管因为温升和老化等原因造成的色度漂移做出补偿，在维持高亮度效率的同时实现照明的稳定性。

本实用新型的应用大大提高了机器视觉系统图像识别和精密测量的重复性、实时性和高可靠性，排除了使用环境及工件材质等客观条件变化带来的干扰；通过对系统反馈的回应，以及恰当的电源控制演算，可以在维持高亮度效率的同时实现照明的稳定性；避免了操作人员主观判断误差，节省了人工成本，提高了检测效率。

附图说明：

图1是本实用新型的结构示意图；

图2是实施方式一中的计算机2的运算模块结构示意图及实时方式二种的LED光源智能驱动控制器的模块结构示意图；

图3是实施方式三的结构示意图。

具体实施方式：

具体实施方式一：下面结合图1和图2具体说明本实施方式。它由图像采集卡1、计算机2、LED光源智能驱动器3、LED光源4和色度传感器5组成，图像采集卡1的数据输出端连接计算机2的数据输入端，计算机2的输出端连接LED光源智能驱动器3的输入端，LED光源智能驱动器3的输出端连接LED光源4的输入端，色度传感器5的输出端连接到LED光源智能驱动器3的输入端。计算机2中的运算模块由根据图像采集卡1输入的信号计算图像灰度标准差函数S和图像方差函数V的图像质量量化处理单元2-1、根据机器视觉系统实际图像处理工作目标建立的机器视觉系统模型特征单元2-2和根据机器视觉系统图像识别或测量模型的需要计算对图像质量贡献最大的光源色度指标及辐照度要求建立针对目标系统的理想照明光源的机器视觉系统理想光源建模单元2-3组成，机器视觉系统理想光源建模单元2-3的输出端连接LED光源智能控制单元3-1的输入端。

具体实施方式二：下面结合图1和图2具体说明本实施方式。本实施方式与实施方式一的不同点是，LED光源智能驱动器3由LED光源智能控制单元3-1和LED光源功率驱动单元3-2组成。LED光源智能控制单元3-1接收到计算机2输出的数据，经过色度空间坐标计算RGB色彩分量的亮度比例关系，同时根据光强分量的大小限定最大驱动电流的幅值，计算出RGB三种颜色LED发光二极管的理想驱动电流的PWM驱动占空比值，最后通过LED光源功率驱动单元3-2实现电流占空比的调节，调整发光二极管的电流使光源增强或减弱，使当前被测工件表面的照度达到最佳，保证在整个测量过程中被测工件表面的辐照度都处在最佳状态。同时在长期稳定的工作中，通过色度传感器5实时检测和反馈实际被测工件表面的辐照度变化，LED光源智能控制单元3-1可以对因为温升和老化等原因造成的LED发光二极管色度漂移做出补偿，在维持高亮度效率的同时实现白色的稳定性。

具体实时方式三：下面结合图3具体说明本实施方式。本实施方式与实施方式一的不同点是，所述LED光源4为LED光源4为白色、红色、绿色、蓝色四种颜色的高亮发光二极管以图3方式排列而成的阵列，高亮白色发光二极管4-1位置位于该正方形框的四个角上，红色、绿色、蓝色三种颜色的高亮二极管紧密排列构成的色彩模块4-2分别位于四边形的四条边的中轴线上。本实用新型的LED光源4包含一基板、和数个载设于基板的大视场角无透镜高亮发光二极管，仅运用少量的发光二极管实现照射角度范围重叠，互相补偿而投射出均衡、有效的照明光源。

Claims (2)

1.一种基于机器视觉系统特征模型的自适应照明光源装置，其特征是它由图像采集卡[1]、计算机[2]、LED光源智能驱动器[3]、LED光源[4]和色度传感器[5]组成，图像采集卡[1]的数据输出端连接计算机[2]的数据输入端，计算机[2]的输出端连接LED光源智能驱动器[3]的输入端，LED光源智能驱动器[3]的输出端连接LED光源[4]的输入端，色度传感器[5]的输出端连接到LED光源智能驱动器[3]的输入端；计算机[2]中的运算模块由根据图像采集卡[1]输入的信号计算图像灰度标准差函数S和图像方差函数V的图像质量量化处理单元[2-1]、机器视觉系统模型特征单元[2-2]和机器视觉系统理想光源建模单元[2-3]组成。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉系统特征模型的自适应照明光源装置，其特征是所述LED光源[4]为白色、红色、绿色、蓝色四种颜色的高亮发光二极管排列而成的阵列，高亮白色发光二极管位置位于正方形框的四个角上，红色、绿色、蓝色三种颜色的高亮二极管紧密排列构成的色彩模块分别位于正方形四条边的中轴线上。

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