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Baumer工业相机

工业相机是常用与工业视觉领域的常用专业视觉核心部件，拥有多种属性，是机器视觉系统中的核心部件，具有不可替代的重要功能。

工业相机已经被广泛应用于工业生产线在线检测、智能交通,机器视觉,科研,军事科学,航天航空等众多领域

工业相机的主要参数包括:分辨率、帧率、像素、像元尺寸、光谱响应特性等，本文主要介绍工业相机的芯片CRA角度与镜头选型的匹配关系

Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能、高质量的工业相机，可用于各种应用场景，如物体检测、计数和识别、运动分析和图像处理。

Baumer的万兆网相机拥有出色的图像处理性能，可以实时传输高分辨率图像。此外，该相机还具有快速数据传输、低功耗、易于集成以及高度可扩展性等特点。
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​视觉检测项目中蓝光和红光怎么选？

在工业视觉检测中，视觉检测系统的光源是选择蓝光还是红光？

红光

红光波长一般在600-800纳米之间，适用于低反射性或无反射性的物体检测场景。
例如在二维码识别读取的场景。

蓝光

蓝光波长一般在400-500纳米之间，适用于对材料物体及表面进行检测。

互补色

在实际的视觉检测项目中，在色环上对称的颜色称为互补色。

红色打光彩色物体

用红色光源给彩色物体打光，用黑白相机进行拍摄时，待检测的物体的白色部分变为浅灰色，物体蓝色部分变为深灰色，物体红色部分变为亮白色。

​工业视觉中如何选择蓝光还是红光

在工业视觉中，蓝光和红光的选择主要取决于检测对象的特性和检测任务的要求

检测对象的颜色和材质

• 颜色
  • 如果检测对象是红色或对红光吸收较强的颜色，那么选择蓝光可能会获得更好的对比度和图像质量。因为蓝光与红色物体之间的颜色差异较大，物体在蓝光照射下会显得更暗，与背景形成鲜明对比，便于检测。例如，在检测红色汽车零部件表面的划痕时，蓝光能使划痕更清晰地显现出来。
  • 对于蓝色或对蓝光吸收较强的物体，则适合选择红光。比如检测蓝色电子元件的表面缺陷，红光照射可以突出元件的细节，提高缺陷的检测精度。
• 材质
  • 对于金属材质的检测对象，蓝光和红光都有各自的优势。蓝光波长较短，具有较高的分辨率，在检测金属表面的微小划痕、裂纹等细节方面表现出色。例如，在航空发动机叶片的检测中，蓝光可以清晰地显示出叶片表面的细微损伤。
  • 红光的穿透能力相对较强，对于一些表面有油污、灰尘或轻微氧化层的金属部件，红光能够更好地穿透这些杂质，获取到更准确的表面信息。例如，在汽车发动机缸体的检测中，红光可以有效检测到缸体内部的缺陷。
  • 对于透明或半透明材料，如玻璃、塑料等，蓝光和红光的选择也有所不同。蓝光在透明材料表面的反射率较高，能够清晰地勾勒出物体的轮廓和表面缺陷，适用于检测玻璃制品的表面裂纹和气泡。
  • 红光则更适合检测半透明塑料件内部的缺陷，如气泡、杂质等。因为红光能够穿透一定厚度的塑料，使内部缺陷在图像中呈现出明显的对比度。

检测环境和条件

• 光照条件
  • 如果检测环境中的自然光或其他背景光以红光为主，那么选择蓝光作为照明光源可以减少背景光的干扰，提高图像的信噪比。例如，在户外环境中，早晨和傍晚的自然光中红光成分较多，此时使用蓝光照明可以获得更稳定的检测效果。
  • 相反，如果环境光以蓝光为主，或者检测区域处于蓝色灯光的照射下，那么红光光源可能更合适。
• 工作距离
  • 蓝光由于波长较短，在传播过程中容易受到散射和衰减的影响，因此在工作距离较长的情况下，蓝光的光强可能会明显减弱，影响检测效果。而红光的波长较长，传播距离相对较远，在长距离检测中具有一定优势。例如，在对大型机械装备进行远距离视觉检测时，红光光源能够提供更充足的光照，保证图像的清晰度。

相机和视觉系统的特性

• 相机光谱响应
  • 不同的工业相机对不同波长的光具有不同的响应特性。一些相机在蓝光波段具有较高的灵敏度，能够捕捉到更多的蓝光信息，对于这类相机，选择蓝光光源可以充分发挥相机的性能，获得高质量的图像。
  • 如果相机对红光的响应更好，那么红光光源则是更好的选择。在选择光源时，需要根据相机的光谱响应曲线来匹配合适的光源，以达到最佳的检测效果。
• 光学元件
  • 视觉系统中的光学元件，如镜头、滤光片等，也会对蓝光和红光产生不同的影响。某些镜头可能对蓝光的折射和散射较大，导致图像质量下降，而对红光的成像效果较好。在这种情况下，应选择红光光源。
  • 此外，滤光片的使用也会影响光源的选择。如果需要过滤掉特定波长的光以减少干扰，那么就要根据滤光片的特性来选择光源。例如，使用了能过滤掉红光的滤光片，那么就只能选择蓝光光源来进行检测。

工业视觉中的蓝光和红光场景有哪些？

蓝光场景

• 电子元件检测：在电子制造行业，许多电子元件如芯片、电容、电阻等体积小且精度要求高。蓝光波长较短，具有较高的分辨率，能够清晰地检测出电子元件表面的微小划痕、裂纹、引脚变形等缺陷。例如，在芯片封装过程中，使用蓝光照明可以精确检测芯片表面的光刻图案是否完整，以及封装引脚是否有偏移等问题。
• 玻璃制品检测：玻璃制品表面的缺陷如划痕、气泡、裂纹等需要高精度的检测。蓝光在玻璃表面具有较高的反射率，能够形成清晰的图像，便于检测出这些细微缺陷。比如在平板玻璃生产线上，通过蓝光照明和工业视觉系统，可以实时检测玻璃表面的质量，及时发现并处理有缺陷的产品。
• 精密机械零件检测：对于一些精密机械零件，如航空发动机叶片、汽车发动机曲轴等，需要检测其表面的加工精度和缺陷。蓝光能够提供高分辨率的图像，有助于检测出叶片表面的微小气膜孔、裂纹以及曲轴表面的加工纹路是否符合要求等。

红光场景

• 金属材料表面检测：金属材料在加工和使用过程中，表面可能会出现氧化、腐蚀、裂纹等问题。红光具有较强的穿透能力，能够穿透金属表面的油污、灰尘和轻微的氧化层，获取到更准确的表面信息。例如，在钢铁厂对热轧钢板进行表面检测时，红光照明可以有效检测出钢板表面的隐伤和内部缺陷。
• 塑料薄膜检测：在塑料薄膜生产过程中，需要检测薄膜的厚度均匀性、表面瑕疵以及内部的气泡、杂质等。红光能够穿透一定厚度的塑料薄膜，使内部缺陷在图像中形成明显的对比度，便于检测。同时，红光对塑料薄膜表面的反射相对较弱，减少了反光对检测的干扰。
• 农产品检测：在农产品分级和检测领域，红光也有广泛应用。例如，在苹果、橙子等水果的分级检测中，红光可以穿透水果表皮，检测内部的腐烂、黑心等问题。此外，对于一些谷物类农产品，红光可以检测其内部的虫害、霉变等情况，帮助实现农产品的质量分级和筛选。