Nguồn sáng đồng trục có thể loại bỏ bóng tối do bề mặt không bằng phẳng gây ra, do đó làm giảm hiện tượng nhiễu.

Đặc điểm của nó như sau:

• Thiết kế bộ chia chùm tia làm giảm sự mất mát ánh sáng và cải thiện độ rõ nét của hình ảnh.

• Có thể chiếu sáng đều bề mặt của vật thể.

• Nguồn sáng đồng trục có thể được áp dụng cho các tình huống như phát hiện vết xước trên bề mặt vật thể có độ phản chiếu cao (ví dụ: kim loại, kính, phim, tấm wafer, v.v.), phát hiện hư hỏng của tinh thể và tấm wafer silicon, định vị điểm đánh dấu và nhận dạng mã vạch.

Ánh sáng đồng trục đi qua một thấu kính bán trong suốt và chiếu sáng vào vật thể.

Ánh sáng phản xạ từ vật thể đi qua một thấu kính bán trong suốt và đi vào khẩu độ của máy ảnh; ngược lại, ánh sáng khuếch tán tỏa ra qua thấu kính. Hiệu ứng này có thể được kiểm soát bằng cách thay đổi khoảng cách giữa máy ảnh và vật thể.

Ánh sáng đồng trục thích hợp để tạo độ tương phản cao ở các cạnh của vật thể phản chiếu.

Mẹo: Chức năng này có thể được kiểm soát bằng cách điều chỉnh khoảng cách giữa máy ảnh và vật thể.

Ứng dụng: Kiểm tra đường viền và vị trí của màng thủy tinh và nhựa, kiểm tra đặc tính và vị trí của IC, kiểm tra tạp chất và vết xước trên bề mặt wafer, v.v.

Ví dụ ứng dụng:

• Phát hiện khuyết tật bề mặt có độ phản xạ caoThích hợp để phát hiện các bề mặt phản chiếu như tấm wafer, kim loại, kính và màng mỏng, ví dụ như để tìm vết xước hoặc vết lõm trên bề mặt.
• Đo kích thước chính xácĐược sử dụng để đo kích thước có độ chính xác cao, chẳng hạn như các bộ phận ô tô, linh kiện điện tử, thuốc viên, khoảng cách giữa các chân kết nối và bước ren của các vít chính xác.
• Nhận dạng điểm đánh dấu và ký hiệuĐược sử dụng để xác định vị trí các điểm đánh dấu, nhận dạng mã vạch và phát hiện các ký tự được khắc, chẳng hạn như trên mảng PCB hoặc tấm wafer.
• Kiểm tra linh kiện điện tử và chất bán dẫnĐược sử dụng để kiểm tra các tấm wafer, tấm silicon, tấm nền thủy tinh, bộ lọc, v.v. để kiểm tra hư hỏng hoặc xác định các dấu căn chỉnh.
• Y tế và Công nghệ sinh họcTrong lĩnh vực y tế, nó có thể được sử dụng để thử nghiệm các gói bột y tế, chai thủy tinh, v.v. và trong công nghệ sinh học, nó có thể được sử dụng để kích thích huỳnh quang, v.v. 

• Độ tương phản caoNó có thể tạo ra độ tương phản cao trên các bề mặt phản chiếu, hiển thị rõ nét đường viền của vật thể và làm nổi bật các chi tiết cạnh.
• Ánh sáng đồng đềuNó cung cấp ánh sáng đồng đều, giảm bóng tối và độ chói hiệu quả, làm cho hình ảnh rõ hơn và cải thiện độ chính xác của hệ thống phát hiện.
• Tập trung chính xácNhờ thiết kế quang học đặc biệt, nó có thể đạt được hiệu ứng hình ảnh có độ chính xác cao, không bị ảnh hưởng bởi sự khuếch tán và phù hợp cho những trường hợp cần lấy nét chính xác. 

Tầm nhìn máy tính là gì?

Nguyên tắc của nhận dạng hình ảnh là gì?

Thị giác máy (MV) là một phương pháp dựa trên hình ảnh để kiểm tra và phân tích tự động, được sử dụng rộng rãi trong kiểm tra tự động hóa công nghiệp, điều khiển quy trình và dẫn hướng robot. Nó bao gồm nhiều công nghệ, sản phẩm phần mềm và phần cứng, hệ thống tích hợp, chuyển động, phương pháp và chuyên môn. Là một ngành kỹ thuật hệ thống, thị giác máy được coi là khác biệt với thị giác máy tính, vốn thuộc khoa học máy tính. Nó cố gắng tích hợp các công nghệ hiện có theo những cách mới và áp dụng chúng vào việc giải quyết vấn đề thực tế. Toàn bộ quy trình thị giác máy bao gồm các yêu cầu lập kế hoạch và chi tiết dự án, sau đó là phát triển giải pháp. Trong quá trình thực thi hệ thống, quá trình hình ảnh bắt đầu, sau đó là phân tích hình ảnh tự động và trích xuất thông tin cần thiết.

Các lĩnh vực ứng dụng chính
Công nghệ thị giác máy được sử dụng rộng rãi trong các tình huống sản xuất công nghiệp và tự động hóa:

• Kiểm tra quang học tự động (AOI): Phát hiện các khuyết tật, sai sót hoặc lắp ráp không đúng trên bề mặt sản phẩm.
• Kiểm soát chất lượng: Đảm bảo kích thước, hình dạng hoặc màu sắc của sản phẩm đáp ứng tiêu chuẩn.
• Định vị và hướng dẫn: Hướng dẫn robot nắm, đặt hoặc lắp ráp các bộ phận một cách chính xác.
• Nhận dạng: Đọc mã vạch, mã QR, văn bản hoặc nhận dạng đối tượng.
• Đo lường: Thực hiện các phép đo kích thước chính xác, không tiếp xúc của một vật thể.

Sự khác biệt với Thị giác máy tính

Mặc dù hai bên có liên quan chặt chẽ và công nghệ của chúng có sự chồng chéo, nhưng trọng tâm của chúng lại khác nhau:
Tầm nhìn máy tính: tập trung nhiều hơn vào các ứng dụng thực tế trong tự động hóa công nghiệp, nhấn mạnh vào tích hợp hệ thống, tính ổn định và hiệu quả để giải quyết các vấn đề kỹ thuật cụ thể.
Thị giác máy tính: tập trung nhiều hơn vào nghiên cứu lý thuyết và phát triển thuật toán. Đây là một nhánh của trí tuệ nhân tạo và nhằm mục đích cho phép máy tính "hiểu" nội dung hình ảnh và mô phỏng khả năng nhận thức thị giác phức tạp của con người.

Phát hiện AOI

Kiểm tra quang học tự động (AOI) là hệ thống kiểm tra hình ảnh quang học tốc độ cao, độ chính xác cao, sử dụng công nghệ thị giác máy làm công nghệ kiểm tra tiêu chuẩn. AOI khắc phục những hạn chế của phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống bằng thiết bị quang học. Ứng dụng của AOI trải rộng từ nghiên cứu và phát triển (R&D) và kiểm soát chất lượng sản xuất trong các ngành công nghiệp công nghệ cao đến quốc phòng, hàng tiêu dùng, chăm sóc y tế, bảo vệ môi trường, năng lượng và các lĩnh vực khác.

Kiểm tra quang học tự động là một phương pháp phổ biến và tiêu biểu trong các quy trình công nghiệp. Phương pháp này sử dụng các thiết bị quang học để xác định tình trạng bề mặt của sản phẩm hoàn thiện, sau đó sử dụng công nghệ xử lý hình ảnh máy tính để phát hiện các khuyết tật như vật lạ hoặc bất thường về hoa văn. Vì là phương pháp kiểm tra không tiếp xúc, phương pháp này có thể được sử dụng để kiểm tra các sản phẩm bán thành phẩm trong các quy trình trung gian. Hệ thống kiểm tra hình ảnh quang học có độ chính xác cao bao gồm các lĩnh vực như công nghệ thấu kính đo lường, công nghệ chiếu sáng quang học, công nghệ đo lường định vị, công nghệ kiểm tra mạch điện tử, công nghệ xử lý hình ảnh và các ứng dụng công nghệ tự động hóa. Việc phát triển và ứng dụng của nó không chỉ đáp ứng nhu cầu phát triển của ngành công nghiệp công nghệ cao mà công nghệ này còn có thể được mở rộng sang ngành công nghiệp quốc phòng và quân sự. Ví dụ, việc sản xuất vũ khí quân sự, hệ thống tác chiến nhìn đêm, và việc phân tích và đánh giá các đặc điểm địa hình chiến lược đều liên quan chặt chẽ đến công nghệ hình ảnh này.

thị trường thị giác máy tính cạnh tranh

Thị trường thị giác máy tính Mỹ

Thị trường thị giác máy tính châu Âu

thị trường thị giác máy phía Nam|thị trường thị giác máy toàn cầu|thị trường thị giác máy móc|thị trường thị giác máy móc