ラインスキャンマシンビジョンカメラにおける熱誘起画像歪みの防止

天文学的撮像では、様々な大気条件や天候効果が画質に影響を与えることはよく知られています。これは光路における空気の屈折率の局所的変化によるものです。これらの変化は波長依存性であり、大気圧と湿度の変化に応じて変化します。

マシンビジョンの分野では、通常、圧力と湿度は光路全体で一定と仮定できます。しかし、光路に乱流があって局所的な圧力変化を引き起こす場合は例外です。乱流の典型的な原因は、異なる温度の部品間の熱対流です。マシンビジョンにおける一般的な熱源は、照明、高負荷エレクトロニクス、溶融金属のような高温サンプルなどです。

撮像への影響

乱流内の異なる屈折率は勾配レンズとして働き、影響を受けた領域の画像コンテンツを歪ませます。歪みの大きさと範囲は、セットアップに依存しすぎており、数学的にモデル化するには複雑すぎます。代わりに、この効果の代表的な大きさを示し、独自のセットアップでの測定をガイドするための測定例を示します。

ラインスキャンカメラでは、スキャン方向に沿って各ラインの光学的歪みは一定であるため、画像では見えません。この事実は問題を空間的な1次元（スキャン方向に垂直）と時間的次元に還元します。両次元は、ラインスキャンカメラで静止ターゲットの画像を取得することで同時に観測できます。光学的歪みは画像コンテンツのx方向位置をシフトさせ、y方向の歪みの広がりが時間情報を表します。

このシフトは、静止ラインパターンを撮像することで容易に測定できます。この測定の基本原理は図1に示されています。基準画像強度プロファイルは、各x位置周辺の数列の領域を含む関心領域を平均化することで取得します（緑で表示）。正方形のテストブロック（赤で表示）を列全体に沿って通し、各位置でテストデータを補間によりサブピクセルステップでシフトさせます。テストと基準の相関が最も高くなるシフトを各ピクセルで記録し、カラースケール画像でプロットしてデータを可視化します。

図2は、Chromasens allPIXAカメラ（5μm光学分解能）で撮影した静止ラインパターン画像からのこの可視化を示しています。この場合の熱源は、最大LED電流で動作させたChromasens Corona IIチューブライト照明です。このセットアップでは、光学的歪みの大きさは0.15ピクセル未満の範囲です。乱流はシフト画像上で、同様の歪みを持つ領域として見えます。それらは10mm〜30mmのサイズに広がり、200ms〜800ms持続します。

この測定は、標準的な照明からの熱対流による画像擾乱の大きさが、標準的な検査タスクでは顕著な影響を与えないことを示しています。しかし、サブピクセル精度に依存する特殊な画像処理タスク（サブピクセル精度の特徴抽出、サブピクセルベースの画像相関など）では、これらの歪みにより測定精度が低下する可能性があります。

画像歪みの抑制

画像歪み効果は、乱流を防止することで抑制できます。この目的で、ファンを使用して層流気流を作り出せます。層流では圧力が一定であるため、勾配レンズ効果は発生しません。気流は熱源の全表面、または乱流が発生しやしい光路の全体積をカバーする必要があります。

第2の選択肢は、光路が平面に制約されるラインスキャンカメラでは通常より容易に実現できます。ファンはカメラの側面に、センサーラインに沿った流れ方向で設置できます。上記の例では、チューブライトの視スリット直下の空気体積を層流で透過させる必要があります。照明の側壁が気流の直接的な側面アクセスを遮るため、図3に示すように、ファンをチューブライトの上部に設置し、傾斜角度で視スリットに向けて吹き付けました。この方法で歪みの大きさを判別不能なレベルまで低減できました。

結論

光路近くの熱源は、画像コンテンツの位置を局所的にシフトさせる画像歪みを引き起こす可能性があります。ラインスキャンカメラでは、数mmの視野をカバーする同様のシフト領域が現れ、約1秒の時間枠で出現と消失を繰り返します。画像コンテンツのサブピクセル解析はこのシフトにより悪影響を受けます。この効果を抑制するには、乱流の影響を受ける光路沿いの全体積を、ファンからの層流気流で覆うことを推奨します。

この記事は、Timo Eckhard（研究・イノベーションチームリーダー、イノベーション・IP管理）、Sebastian Georgi（研究・イノベーションマネージャー）、Chromasens GmbH（ドイツ、コンスタンツ）によって執筆されました。詳細については、Eckhard氏（メールアドレスはスパムボットから保護されています。表示にはJavaScriptが必要です）、Georgi氏（メールアドレスはスパムボットから保護されています。表示にはJavaScriptが必要です）、またはこちらをご覧ください。