高光谱视觉检测中光源的重要性

利用高光谱相机进行材料分类和异物检测、实现高速在线检测开发高功率高光谱相机用LED光源、可广泛应用。

检测光源包括可见光,如红光、蓝光和绿光、以及其他波长的光,如紫外和红外波长,可以选择与检测对象物相应的波长。但由于能够照射的波长较窄、例如受到同色异物混入或多个素材的材质分类等、可能需要使用可照射多种波长的光源和高光谱相机或类似设备。

近年来、各领域利用高光谱成像技术进行检测的市场规模不断扩大,对高光谱相机和相应光源的需求也随之增加。

以往、高光谱成像检测时使用卤素灯作为光源、可以照射从可见光到红外的各种波长范围的光、但具有以下缺点:

01从环境负荷的观点来看、卤素灯的制造公司相继停止生产

02由于灯泡的寿命需要定期更换、因此维护成本较高

03由于照射光中含有热射线、因此存在因被检测物体变热而导致变形和溶解的风险,作为能够解决上述问题的替代光源、比卤素灯寿命长具有照射光不含热射线的特点、并且能够照射较宽波长的超光谱相机用LED光源开始备受关注。

选择用于高光谱相机的LED光源,在生产现场进行在线检测时、当被检测物体高速运转时,传统产品有时会因亮度输出不足而导致图像暗淡。

如今、CCS开发出了用于高光谱相机的大功率LED光源系统。并且输出功率大于传统卤素灯。

此外、该产品有两种类型:可见光型和近红外型、可根据成像所需的波长范围供高光谱相机使用。

如上所述、该产品可用于各种视觉检测。例如、相同颜色异物的混入、多种材质的材料分类等。

可见光类型(备有400~1000nm)

例如、在检测白米是否有异物时、使用传统的光源和相机采像很难区分白米和异物的颜色差异。

因此、通过在照射可见光的同时获取使用高光谱相机的反射光的波长数据、可以对各种颜色的不同反射光谱进行解析和分类处理、使微妙的色度差异变得鲜明、还可检测出混入的异物。

近红外类型(备有900~1700nm)

近红外型在检测可见光难以辨别的物体时非常有效。例如,在检测ABS树脂和PP树脂等塑料材质的差异时、用肉眼很难区分。

另一方面,通过照射大范围的红外波长、使用高光谱相机获取反射光的波长数据、可以分析具有不同反射光谱的材料之间的差异、进行图像处理、并将其分类。

主要应用

l识别片剂和胶囊的成分,以防止污染和包装错误。

l测量晶圆的厚度以管理制造过程的质量。

l检测食品和制药制造过程中的外来物质,以确保产品安全。

相关推荐
模拟器连接器曾工2 天前
CCD定位与图像辨别的智能视觉检测系统
人工智能·计算机视觉·视觉检测·智能视觉检测系统
格林威2 天前
GigE Vision 多相机同步终极检查清单(可直接用于项目部署)
开发语言·人工智能·数码相机·机器学习·计算机视觉·视觉检测·工业相机
Fleshy数模3 天前
基于OpenCV的实时视觉检测:年龄性别识别与疲劳检测实战
人工智能·opencv·视觉检测
Coovally AI模型快速验证3 天前
YOLO训练可以偷懒?Anti-Forgetting Sampling跳过已学会的图片加速收敛
人工智能·yolo·视觉检测·异常检测·工业质检
格林威4 天前
工业相机异常处理实战:断连重连、丢帧检测、超时恢复状态机
开发语言·人工智能·数码相机·计算机视觉·视觉检测·机器视觉·工业相机
manyikaimen5 天前
博派智能-运动控制技术-PSO(位置同步输出)
图像处理·计算机视觉·机器人·视觉检测·运动控制·pso·点胶
amuzhichuang5 天前
阿姆智创15.6寸嵌入式工控一体机,深圳源头工厂ODM定制方案,工业智造硬核终端适配
视觉检测·mes·工控一体机·esop
格林威6 天前
ZeroMQ 在视觉系统中的应用
开发语言·人工智能·数码相机·机器学习·计算机视觉·c#·视觉检测
格林威6 天前
工业相机图像采集:如何避免多相机数据混乱
人工智能·数码相机·opencv·机器学习·计算机视觉·c#·视觉检测
格林威6 天前
GigE Vision 多相机同步优化方案: PTP + 硬件触发 + 时间戳对齐
c++·人工智能·数码相机·计算机视觉·c#·视觉检测·工业相机