在機(jī)器視覺領(lǐng)域的一些應(yīng)用中，圖像比較暗的話不利于缺陷識(shí)別和檢測，圖片暗也就是我們通常說的圖像亮度不夠。一幅8bit的黑白圖像有256個(gè)灰階，灰階值越接近于0亮度越低；反之，越接近255亮度越高。

若想增強(qiáng)圖像亮度，本文將從鏡頭、光源、與相機(jī)三個(gè)方面簡述提升圖像亮度的方法。

1、鏡頭

鏡頭的光圈大小表征了進(jìn)光量的大小。如下圖16、11、8、5.6、4、2.8等不同的數(shù)值，是鏡頭光圈調(diào)節(jié)環(huán)。根據(jù)公式F#=f(焦距)/d(鏡頭入瞳直徑)。當(dāng)鏡頭的焦距f值固定時(shí)，F(xiàn)#越小，鏡頭入瞳直徑(通光孔徑)越大，進(jìn)而通光量更大，反映到圖像上其亮度也會(huì)提升。有效F#，此數(shù)值為鏡頭在有限距離內(nèi)的實(shí)際光圈數(shù)，決定了實(shí)際操作時(shí)的亮度。光學(xué)放大倍率β越大，則鏡頭成像越暗。

有效 F#≈(1+β)*F#

圖片來源于網(wǎng)絡(luò)

2、光源

合理的光源角度，光源物距與波長可以獲得亮度與對比度適宜的圖像，進(jìn)而被算法處理識(shí)別。圖像較暗可嘗試調(diào)高光源控制器的檔位或更換更高功率的光源，也可以換用頻閃光源與頻閃控制器。另外根據(jù)被攝物材料表面特點(diǎn)、材料的吸收與反射特性找到合適的角度與光源物距，選擇合適波長的光源，利用對色補(bǔ)色原理也能讓圖像亮度與對比度提升，進(jìn)而被算法處理識(shí)別。

3、相機(jī)

假設(shè)天空中下著雨，雨滴之間的密度均勻且速度一致，在室外分別放置一個(gè)水盆與一個(gè)杯子，一段時(shí)間后哪個(gè)容器里收集到的雨水最多？

在這個(gè)比喻中，把光子比喻成密度均勻速度一致的雨滴，大像元比喻成水盆而小像元比喻為水杯，接水的時(shí)間則代表曝光時(shí)間。一塊Sensor的長寬固定，Sensor的面積也就固定，在這塊Sensor上的像素越多，單個(gè)像素所占的面積就越小，一定曝光時(shí)間內(nèi)接收到的光子就越少。反過來講，同樣曝光時(shí)間、增益相同的兩臺(tái)相機(jī)，單個(gè)像元較大的一臺(tái)捕捉到的圖像較亮，且具有較高的信噪比。

在相機(jī)的軟件端，除了提升曝光時(shí)間可直接提升圖像亮度以外，更改數(shù)字增益，模擬增益或打開相機(jī)的Binning（若支持）時(shí)，也會(huì)增加圖像亮度。若使用TDI線掃相機(jī)，更改較高階數(shù)的TDI設(shè)置也可顯著增加亮度，改善信噪比。

除此之外還可以更換感光能力更強(qiáng)的芯片的相機(jī)。

提升圖像亮度的方式有很多，但每種方式幾乎都伴隨著不利的影響,如:

光圈過大會(huì)導(dǎo)致景深變淺;

曝光時(shí)間過長會(huì)導(dǎo)致快速移動(dòng)的物體有拖影或幀率下降影響生產(chǎn)節(jié)拍;

啟用Binning造成圖像橫縱分辨率減半甚至更多，造成精度下降；

調(diào)高增益導(dǎo)致圖像出現(xiàn)明顯的噪點(diǎn)。

所以，在實(shí)際情況中也需要平衡多方因素選擇或組合的方式進(jìn)行調(diào)節(jié)，改善圖像亮度。

前往機(jī)器視覺產(chǎn)品資料查詢平臺(tái)，工業(yè)相機(jī)、工業(yè)鏡頭、光源更多信息可查看。

審核編輯 黃宇