一、背景

近年来，随着工业4.0和人工智能的发展机器视觉光源，越来越多的自动化设备在生产过程中得到广泛应用。工业4.0离不开智能制造。在我国2015年提出的“中国制造2025”的宏伟规划中，第一个战略对策就是“推进数字网络化智能制造”，而在智能制造中，最核心的部分就是机器视觉。机器视觉是指通过机器模拟人眼的功能，对客观事物进行提取、处理和分析，最终实现检测和判断，最后交由计算机进行控制。中国是机器视觉产业发展最快的国家，

图1 机器视觉取代人眼

二、目前机器视觉存在问题

典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机、图像采集卡、软件、监视器、输入/输出等。对于光学检测，机器视觉系统的性能主要取决于系统中光学相关元件的性能，如光源、镜头、相机等。此外，光学检测所要求的精度一般都很高，但大多数相机在出厂时并没有专门针对光学检测应用进行校准，这往往会导致检测的精度不高。机器视觉系统不符合要求，导致错误。

例如，如果在均匀照明的发光面上拍摄新的工业相机，拍摄图像的四个角经常会出现暗区，这主要是由于相机镜头的余弦响应。另外，由于相机传感器（CCD/CMOS）的不均匀性，在对均匀光场成像时，图像有明有暗，颜色不均匀，如下图所示。以上因素会导致某些精密光学检测（如平板显示器检测）的检测结果与实际情况存在较大偏差。

图 2 标定前的相机平场响应

此外，相机对不同亮度的线性响应也不同。由于摄像头输出的信号是灰度值，没有真正的物理意义。因此，在做光学检测（如亮度检测）时，需要对摄像头的线性度和亮度进行标定，建立摄像头灰度信号与真实亮度的关系曲线。

三、工业相机校准解决方案

为了解决机器视觉系统中的上述问题，提高机器视觉系统，尤其是AOI等光学检测系统的精度，欧洲机器视觉协会EMVA提出了《成像传感器和相机性能表征标准》，介绍了如何将图像成像一种表征和校准传感器和相机的空间不均匀性、灵敏度、线性度和噪声等一系列指标的方法。明确写着：“最好的均匀光源是积分球均匀光源”，并建议“光源均匀度应大于97%”。

图 3 澜飞光学相机平场校正方法

用户使用时，只需将摄像头对准均匀光源的开口处，拍摄一张图像，然后通过算法计算出摄像头的均匀度即可。这个过程称为平场校正。用均匀光源标定后，相机的均匀性可以显着提高。如下图所示，是工业相机在积分球均匀光源校正前后的均匀度测试结果。从图中可以看出，校正前相机的均匀性较差，中心场的响应要好于外围。校正后相机平面内的响应是一致的。

相机校准前

相机校准后

图4 -CT LED均匀光源系统平场校正前后工业相机对比

四、完美集成球面光源

工业相机的精度决定了机器视觉系统的检测精度，标定光源的均匀性决定了工业相机的精度。积分球光源越均匀，其标定后得到的相机均匀度越高。根据积分球的原理，入射到积分球上的光在积分球内部经过多次反射，最终在输出端得到亮度和色度完全均匀的面光源。积分球出光口的均匀性主要取决于以下几个方面：

积分球内壁材料的反射特性。材料的反射特性可分为朗伯反射、镜面反射和混合反射。从积分球原理可知，积分球内壁材料的反射特性越接近朗伯性质机器视觉光源，其开口的均匀性就越高。此外，当入射光为广谱光（如白光）时，材料的光谱反射率一致性决定了开口处的色度均匀性。材料的光谱反射率越一致，每个波长的反射率就越一致。开口处的色度更均匀。

积分球的设计。如何设计积分球的大小、入射光的位置、挡板的位置和方向，都会影响积分球开口的均匀性。

蓝场光学积分球均匀光源-CT 提供超均匀、高动态范围、可微调亮度/色温的面光源。积分球光源采用独特的朗伯材料，具有高反射率和完美的朗伯反射率。基于40多年的光学系统开发经验，精细的积分球结构设计是机器视觉相机标定的完美解决方案。它主要具有以下特点：

图5 LED均匀光源系统（-CT）及开口处光斑亮度分布

-CT是一种均匀度非常高的面光源，其优异的性能可以满足相机所需的均匀度、线性度、信噪比、动态范围等多项参数测试。是各种工业相机从研发到生产的理想校准光源。