一种机器视觉LED光源的优化设计方法

摘要

本发明提供了一种机器视觉LED光源的优化设计方法，本发明利用物体表面材质对不同波长、入射角度和亮度条件下的光，在不同方向上反射和吸收所存在差异性，使得背景与目标之间的对比度不同的原理，以物体的反射模型为基础搭建了对比度优化模型，并根据各个背景与目标之间的近似度添加了权重因子，以适应复杂背景下的需要。通过对比度优化模型计算在一定波长、入射角度和亮度条件下的对比度，来得到需要的优化参数。

主权项

一种机器视觉LED光源的优化设计方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：测量光源优化对象的基本参数，包括目标和背景材料的总的反射率γ、粗糙度σ₀、自相关长度τ以及材料本身的颜色波长λ；步骤二：确定波长的优化范围，判断目标波长λ_M与背景波长λ_B之间的差距是否大于80nm，若是，即|λ_M‑λ_B|>80nm时，波长优化范围为{λ||λ_M/B‑λ|＝50nm}，反之，波长的优化范围为{λ|380nm≤λ≤760nm}；步骤三：利用步骤一获得的参数，在优化范围内，利用反射模型，计算背景与目标的反射率，物体表面反射率的模型以Cook的反射模型为基础；步骤四：通过步骤三，根据背景与目标的反射率，最大化背景和目标的对比度，计算公式为(7)(8)，并结合视觉传感器的响应参数，获得优化参数；步骤四中，单一背景时，目标M与背景B之间的对比度表达式如下：$D{({\theta }_i,{\phi }_i,{\theta }_r,{\phi }_r)}_{MB}=\frac{|{\gamma }_M{R}_M-{\gamma }_B{R}_B|}{Max({\gamma }_M{R}_M,{\gamma }_B{R}_B)}·P\left({\theta }_i\right)---\left(7\right)$其中θ、φ分别为天顶角和方位角，γ是材料总的反射率，P(θ_i)是0～1的视差因子，随着θ_i增大而减小；步骤四中，多种物体多种材料构成的复杂背景时，目标M与背景B之间的对比度表达式如下：$D({\theta }_i,{\phi }_i,{\theta }_r,{\phi }_r)=\underset{k=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\omega }_k{D}_k({\theta }_i,{\phi }_i,{\theta }_r,{\phi }_r)---\left(8\right)$其中n为背景的个数，ω_k表示背景为k时，对比度的权重，表达式为：ω_k＝ω_kλ·ω_km·ω_kγ  (9)式(9)中ω_kλ、ω_km、ω_kγ分别表述第k个背景与第M个目标的波长、坡度以及总的反射率的相似度；利用式(8)，获得在复杂背景下，使得复合对比度达到最大时的波长λ_opt和入射角度θ_opt，同时获得在观察方向上各个物体的反射率，结合视觉传感器的响应参数获得优化参数I_opt；步骤五：优化LED光源的几何外观。