Obrazowanie komputerowe (ang. Computational imaging – CI) jest coraz częściej używane w systemach wizyjnych w celu zwiększenia możliwości kamery oraz uchwycenia obrazów, co wcześniej było trudne do zrobienia. Obrazowanie komputerowe bazuje na wykonaniu serii zdjęć w różnych warunkach i różnym oświetleniu. Specjalna aplikacja następnie łączy te obrazy razem, w wyniku czego powstaje obraz wyjściowy zawierający wszystkie kluczowe szczegóły potrzebne do konkretnego zadania. Obrazowanie komputerowe pozwala na stworzenie obrazów lepszych niż wcześniej w krótszym czasie i z ukierunkowaniem na zadaną konkretną cechę. Znajduje zastosowanie w różnorodnych zadaniach również z powodu tego, że może pracować z obiektami stacjonarnymi i ruszającymi się. Istnieje wiele przykładów, gdzie wykorzystanie obrazowania komputerowego polepszyłoby działanie przemysłowego systemu wizyjnego, między innymi zapewniłoby lepszy kontrast, większą rozdzielczość kolorów, cechy multispektralne, pogłębioną głębię ostrości, podzielone informacje 3D, dostosowane oświetlenie. Wraz z obrazowaniem komputerowym projektanci mogą zacząć myśleć w nowy sposób o tworzeniu rozwiązań do trudnych i złożonych problemów wizyjnych oraz osiągnięciu wyższej jakości obrazów niższym kosztem.
Czym obrazowanie komputerowe różni się od tradycyjnej akwizycji obrazu?
| Cykl tradycyjnej akwizycji obrazu | Cykl obrazowania komputerowego |
- Obliczanie parametrów (FOV, rozdzielczość, prędkość)
- Wybór kamery i obiektywu
- Wypróbowanie różnego oświetlenia i wybranie najlepszego
- Zrobienie zdjęć i rozpoczęcia działania algorytmów wizyjnych
- Stwierdzenie niewystarczającej jakości zdjęć i powtórzenie doboru oświetlenia (od kroku 3)
- Jeśli obraz nadal nie jest wystarczająco dobry – dodanie obróbki wstępnej (np. filtry)
- Otrzymanie obrazu najlepszej możliwej jakości i rozpoczęcie pracy z oprogramowaniem
| - Obliczanie parametrów (FOV, rozdzielczość, prędkość)
- Wybranie techniki obrazowania komputerowego odpowiedniej do zastosowania
- Czy aplikacja wymaga głębszej strefy odczytu, lepszych kolorów, większego kontrastu, szczegółowych informacji?
- Czy aplikacja wymaga kombinacji technik oświetlenia i multispektralnych informacji?
- Wybór kamery, obiektywu i sprzętu CI
- Zrobienie zdjęć ze skupieniem się na potrzebnych cechach
- Stwierdzenie wystarczającej jakości zdjęć i rozpoczęcie pracy z oprogramowaniem
|
Jak to działa? Robienie zdjęć jest w kwestiach fundamentalnych niezmienne od 40 lat: pojedyncze naświetlanie z ustawioną optyką i oświetleniem. W bardziej skomplikowanych wyzwaniach należy jeszcze dobrać odpowiednie oświetlenie i obiektyw, czasem poprawić obraz w oprogramowaniu. Obydwa rozwiązania wymagają dodatkowego czasu i kosztów i mimo to często zawodzą.
Z obrazowaniem komputerowym, programowalnym oświetleniem i systemem kontroli obiektywów jest możliwe dostosowanie się do różnorodnych aplikacji przez zmianę takich parametrów jak kierunek i kąt oświetlenia, długość fali, intensywność, polaryzacja czy ostrość. W oprogramowaniu obrazy są łączone w jeden o ulepszonej jakości wydobywający cechy potrzebne do danego zadania. Narzędzia CI ulepszają kontrast, zapewniają wysoką rozdzielczość kolorów, zwiększają głębię ostrości, wydobywają informacje o powierzchni 3D, usuwają odblaski, zapewniają dobre techniki oświetlenia i wykorzystują informacje multispektralne.
Popatrzmy teraz na popularne metody obrazowania komputerowego stosowane w systemach wizyjnych. Fotostereoskopia oddziela kształt obiektu od jego struktury 2D lub koloru powierzchni. Zwyczajowo ta technika uwidacznia cechy powierzchni 3D lub niedoskonałości w jednym obrazie i usuwa odblaski w miejscach, które je odbijają światło.
HDR (ang. High Dynamic Range Imaging) to metoda pozwalająca tworzenie obrazów o dużej rozpiętości jasności polegająca na stworzeniu kilku zdjęć w różnych ekspozycjach (raz niedoświetlonych, a raz prześwietlonych).
Dzięki oświetleniu RGB i monochromatycznym czujniku obrazu można osiągnąć wysoką rozdzielczość obrazu i koloru bez interpolacji zniekształceń.
Rozszerzona głębia ostrości (ang. Extended depth of fiels – EDOF) pozwala na większą ostrość obrazu bez tracenia jasności czy powiększenia przez złożenie ze sobą obrazów z różnymi nastawami ostrości.
Metoda jasne/ciemne pole to połączenie zalet dwóch dobrze znanych i przeciwnych technik oświetlania, która pozwala na wydobycie cech danego obiektu.
Obrazowanie multispektralne składa się z wielu kanałów będących uogólnieniem barw RGB na pełną przestrzeń barw w zakresie ultrafioletu, światła widzialnego i podczerwonego.
Źródło:
www.vision-systems.com 
