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汉振分享 | 双偏振解决金属零件反光问题探究
日期:2019年10月24日

在工业视觉领域,镜面反射光进入相机内,产生有害杂光是经常出现的,利用CPL?#21496;擔?#20559;振片)来解决非金属介质的强反光是业内公认的最简单有效的方式,如何有效地解决金属零件表面反光呢?就该问题,本文提出一个简单实用的方法——双偏振减反光。


要解决反光问题,首先应该从反射光的性质进行分析。光的波动性决定了光波在介质分界面进行反射和透射时,其振动方向会发生改变,可以简单分解成s分量(垂直界面)和p分量(平行界面)。且s光和p光的反射比例不一样。


当光的入射一般介?#26102;?#38754;角度为56.3°时,只剩s光(布儒斯特定律),如果在这种条件下利用CPL镜,就可以把s光部分全部滤除,也就实现了非金属介质消反光的作用。

对于金属铁,麦克斯韦方程组Maxwell's equations解得铁的折射率是复数,主折射率为3.03,主损耗率为1.78,将数据代入菲涅尔方程。


可以得到s和p的反射曲线图。(图1.2 为近似图,由于篇幅限制,不做具体数据和公式罗?#23567;#?#32437;轴为反射?#21097;?#27178;轴为入射角,金属介质反光和非金属介质s、p反光率如下图。 


从图1.2中可以看出,金属反射的s光和p光反射率都很高,并不会出现布儒斯特效应,所以金属表面反射的光不会出现完全偏振光。用上述CPL镜的一般使用方法效果不明显。


在普通2D机械视觉中,可以通过相对角度调整,改变光源位置,从而改变光入射角度并调整相机接收位置,来消除一部?#26234;?#21453;光。


在主动式的双目3D机械视觉中,比起2D视觉更容?#36164;?#21040;金属反光的影响,并且由于条纹?#38431;?#35282;度受限制, 双相机的角度活动范围较小,且相互限制,更难以通过调整光源和相机之间的角度来消除强反光。

偏振光在金属表面进行反射时仍为偏振光。沿着偏振消光的思路,在?#38431;?#38236;头(DLP?#38431;?#20809;可视为普通自然光光源)前?#24067;?#20837;CPL?#21496;擔?#20559;振片),使?#38431;?#20986;来的光直接成为偏振光,在接收端的相机前?#24067;?#20837;CPL?#21496;擔?#27492;时可以通过调整两组偏振镜的偏振方向来代替调整空间角度位置关系。对s偏振光和p偏振光反射率差异越大的金属应用,效果会更好。


可参考一组实验数据。用激光作为入射光源(激光就是偏振光无需偏振片),入射近似垂直金属表面,相机与光源入射法线成45°角,控制相机前的偏振片角度从0°到110°均匀变化,采集相应图像,得到如下图数据。


然后,对相机采集到的图做灰度变换,提取线激光部分的灰度,做垂直方向灰度截面图。


上图可以看出较为明显的反光减弱的现象,当偏振角度变化时,反射的光强局部下降,线激光整体形状改善,更有利于识别和图像处理。


DLP?#38431;?#20809;机(光源LED)使用偏振片试验,测试环境光约300lx,主动光?#38431;?#20202;光通量400lm,检测零件为铁合金金属:

图一采用调整光圈和曝光时间,调整到整幅画面基本不过曝状态,相机采集的结果。

图二采用双偏振片方法,将相机前偏振片调整偏光角度夹角为23°左右时候的相机采集结果。


图二中可以看出:

A、在高亮一样的情况下,零件1条纹边缘正弦性改善。

B、零件2明显高于图一的亮度和对比度,因此图一无法识别出零件,但是改善后的图二可以成像出3D图像。

C、零件3的亮度明显提高,正?#19994;?#24418;状也有所改善。

优点:用双偏振片可以改善由于高曝光导致的亮度不均匀问题(高亮部分过曝,同时较暗部分不能识别),在同一场景应用时,可以削弱部分由于机器视觉中主动发光产生的强烈反射光。

缺点:但是由于双偏振片对光强的衰减偏大,使用的场景有限,不能广泛应用所有金属零件检测的场景中,需要根据不同的应用场景进行调整。


首先,对于激光方式检测金属表面(MEMS或者线激光投格雷码),效果明显,可以改善激光由于过曝光影响线宽的问题。明显提高条纹的对比度。

其次,对于精度更高的高分辨率DLP主动3D结构光而言,光栅正弦条纹使用时环境要求更加严苛,虽然采用双偏振可以提高部分检测效果,但是效果有限。对于大基线大视野的使用场景效果更?#29992;?#26174;,但是此时要求光机的亮度要足够高。

最后,双偏振片减反光的缺点也比较明显,比较依?#21040;?#26500;光的高亮度,且比图像融合改?#21697;?#20809;效果差,效果也因零件材质而异。但是应用在?#25215;?#29305;殊场合来改善成像效果,成本低,方法简单,结果显而易见。

更多机器视觉分享,?#38431;?#32487;续关注“汉振智能”....


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