2025年に向けたホワイトバランスマシンビジョンシステムの基本

ホワイトバランスは、あらゆるホワイトバランスマシンビジョンシステムにおいて重要なプロセスです。正確なホワイトバランスは、異なる光源の色温度を補正し、色に基づく検査の一貫性と信頼性を確保するのに役立ちます。自動車製造などの業界では、プラスチックパネルのグレーの色合いなど、材料の微妙な違いを見分けるために、正確なホワイトバランスが不可欠です。周囲光が干渉する場合には、物理的な筐体や特殊なフィルターなどの対策が、色検査の品質維持に役立ちます。ホワイトバランス調整と色補正マトリックスを組み合わせることで、エンジニアは実物に近い色再現を実現し、現代のアプリケーションにおける意思決定において信頼性の高いシステムを実現します。

主要なポイント（要点）

• ホワイト バランスにより、色が忠実かつ一貫して表示されるようになります。これは、マシン ビジョン システムでの正確な検査に不可欠です。
• 照明を制御し、定期的にシステムを調整することで 安定したホワイトバランスを維持する 信頼性の高い色検出を実現します。
• 自動ホワイト バランス モードと手動ホワイト バランス モードは、さまざまなニーズに対応します。自動では変化する光に適応し、手動では安定した環境で正確な制御が可能です。
• 高度なセンサー AI 駆動型アルゴリズムにより、複雑な照明条件にリアルタイムで適応し、ホワイト バランスの精度が向上します。
• ニュートラルな背景を使用し、キャリブレーション中に標本の存在を避け、環境要因を監視することで、ホワイトバランスの一貫性と信頼性が保たれます。

ホワイトバランスの基本

ホワイトバランスとは何ですか?

マシンビジョンシステムにおけるホワイトバランス調整は、照明条件に関わらず、白い物体が真に白く見えることを保証します。このプロセスは、正確なカラーバランスと信頼性の高い色に基づく検査に不可欠です。専門用語では、ホワイトバランスとは、画像が人間の目の知覚と一致するように、赤、緑、青の各チャンネルの強度を調整することを指します。その目的は、異なる光源によって引き起こされる色かぶりを中和することです。

注意： ホワイトバランスの調整が不適切だと色かぶりが発生し、品質管理にエラーが生じ、測定結果の信頼性が低下する可能性があります。特に照明やカメラの設定を変更した後は、ホワイトバランスを常に調整することが重要です。

ホワイト バランスの主な原則は次のとおりです。

• あらゆる照明条件下で白い物体が白く見えるようにします。
• ケルビン単位で測定される色温度について理解する。
• アルゴリズムを使用してカラーバランスを調整し、精度を維持します。

色温度の影響

色温度はケルビン単位で測定され、光源の暖かさや冷たさを表します。白熱電球や日光など、光源によって発する色温度は異なります。カメラはこれらの色温度の違いを補正するためにホワイトバランス設定を調整する必要があります。そうしないと、青、オレンジ、緑などの色かぶりが発生し、カラーバランスの精度が低下する可能性があります。

照明条件、特に色温度は、色再現において重要な役割を果たします。色温度の変動は、補正しないと望ましくない色かぶりを引き起こす可能性があります。産業現場では、照明を一定に保ち、インテリジェントな照明コントローラーを使用することで、色温度を安定させることができます。照明パルスをカメラの露出と同期させることも、色温度の変動を低減します。

ヒント： 照明の色温度に一致する適切なホワイトバランスの調整は、正確なカラーバランスと信頼性の高いマシンビジョンパフォーマンスに不可欠です。

RGBチャンネル調整

RGBチャンネル調整はホワイトバランスの中核を成します。このプロセスでは、照明条件を補正するために、R、G、Bチャンネルをスケーリングします。ベイヤーセンサーではGチャンネルが優勢であるため、ほとんどのマシンビジョンカメラはGチャンネルを基準として使用します。スケーリング係数は、G/RやG/Bなどの比率として計算され、最適なカラーバランスを実現します。

• ホワイトバランスは手動または自動で設定できます。
• 自動ホワイトバランスでは、シーン内の平均色がグレーであると想定するグレーワールド定理がよく使用されます。
• 最大/最小ターゲット比、減衰定数、関心領域などのパラメータは、調整を微調整するのに役立ちます。
• 手動ホワイトバランスを使用すると、赤と青のチャンネル比率を直接制御できます。

高品質ホワイトバランスは、デモザイク処理後に色順応変換を適用することで、画像全体の正確なカラーバランスを実現します。マスク可能なホワイトバランスは、異なる光源の影響を受ける特定の領域をターゲットにすることができます。

RGBチャンネルの調整が不適切だと、誤分類や検査精度の低下につながる可能性があります。自動化システムでは、効果的なカラーバランスと信頼性の高い結果を維持するために、RGB調整を慎重に行う必要があります。

正確な色再現

照明条件

マシンビジョンシステムにおいて正確な色再現を実現するには、照明条件が極めて重要です。エンジニアは、ホワイトバランスを安定させるために照明を制御する必要があります。照明が変化すると、色温度が変化します。この変化によって色検出に誤差が生じ、色の恒常性が低下する可能性があります。また、影や反射によって撮影画像が歪むため、高ダイナミックレンジと色精度の維持が困難になります。

高演色LEDなどの安定した色温度の照明は、ホワイトバランスと色の恒常性を維持するのに役立ちます。リングライトやドームライトなどの特殊な照明設定は、影や反射を軽減します。これらの設定は、ハイダイナミックレンジイメージングをサポートし、色補正マトリックスアプリケーションの信頼性を向上させます。温度変化や周囲光などの環境変化に対応するには、ホワイトバランスと色の恒常性を維持するために頻繁なキャリブレーションが必要です。

校正方法

キャリブレーションにより、システムはあらゆる照明条件下で正確な色再現を実現します。定期的なキャリブレーションにより、カメラ、照明、そして色補正マトリックスが調整されます。このプロセスにより、色温度の変化が補正され、色の恒常性が維持されます。エンジニアは、既知の色のキャリブレーションターゲットを用いてホワイトバランスを設定し、色補正マトリックスを調整します。

• 照明を制御し、定期的な調整を行うことでホワイトバランスを維持し、 色の恒常性.
• 色補正マトリックスの調整により、システムはさまざまな色温度に適応できるようになります。
• 使い方 HSVやLABのような色空間 色と明るさを分離し、色の恒常性とハイダイナミックレンジのパフォーマンスを向上させます。
• 特殊レンズやマルチ CCD カメラなどのハードウェアの選択により、色収差が低減され、正確な色再現がサポートされます。

ヒント：頻繁なキャリブレーションと慎重な照明制御は、ホワイトバランス、色の恒常性、そしてハイダイナミックレンジの維持に役立ちます。これらの手順により、システムはあらゆる検査において信頼性の高い結果を提供します。

ホワイトバランスアルゴリズム

自動モードと手動モード

マシンビジョンシステムは、色の恒常性を実現するために、自動ホワイトバランスと手動ホワイトバランスの両方を利用しています。それぞれのモードには独自の利点があり、さまざまなアプリケーションのニーズに対応します。以下の表は、主な違いを示しています。

自動ホワイトバランスは、照明が頻繁に変化する環境で効果を発揮します。システムは自動ホワイトバランスを有効にすることで、ユーザーの介入なしに色の恒常性を維持できます。このアプローチでは、リアルタイム分析を用いて色チャンネルを調整し、正確な色再現を維持します。一方、手動ホワイトバランスでは、ユーザーが完全に制御できます。エンジニアは既知の照明条件に合わせて正確なパラメータを設定できるため、安定した環境で最高の精度を実現できます。どちらのモードも、色の恒常性と信頼性の高い検査結果の維持に重要な役割を果たします。

AIとスマートキャリブレーション

ホワイトバランスアルゴリズムの近年の進歩は、マシンビジョンシステムによる複雑な照明処理を変革しました。グレーワールド仮説などの従来の手法は、均一な照明を前提としています。これらのアプローチは、複数の光源や空間的に変化するシーンでは困難を伴います。最新のホワイトバランスアルゴリズムは、畳み込みニューラルネットワークやトランスフォーマーベースのモデルなどのディープラーニングを活用し、照明を「スタイル要因」として分析します。これにより、システムは困難な環境に適応し、色の恒常性を維持できます。

AI駆動型のホワイトバランスアルゴリズムは、複数の光源を動的に分析し、リアルタイムで設定を調整します。これらのシステムは、露出、コントラスト、彩度を継続的に微調整します。被写体と背景を分離することで、的確な照明調整が可能になります。このプロセスにより、影を最小限に抑え、明るくクリアな画像を実現します。 AI-powered カメラは自動ホワイトバランス機能を有効にし、混合照明下でもカラーバランスを自動的に最適化できます。これらのスマートなキャリブレーション技術は従来の方法よりも優れており、より高い精度と適応性を提供します。

最新のホワイトバランス アルゴリズムには次のようなものがあります。

• ベンチマーク データセットで従来の手法を上回るパフォーマンスを発揮するディープラーニング モデル。
• 正確な特徴分布マッチング (EFDM) は、強力な補正のために詳細な特徴統計を調整します。
• 重み付けマップのブレンドと高度なスタイル係数の学習により精度が向上します。
• 正確な色の恒常性を実現するパッチワイズ学習と無彩色ピクセル検出。

注: AI ベースのホワイト バランス アルゴリズムは、さまざまな照明シナリオにわたってプロフェッショナルな画像品質と色の一貫性を維持するのに役立ちます。

センサーの進歩

センサー技術は、高度なホワイトバランスをサポートする上で大きな進歩を遂げました。S1スペクトルセンサーなどの新しいセンサーは、可視光線と近赤外線のスペクトル全体を捉えます。これにより、多様な照明環境下でも、より正確で適応性の高い自動ホワイトバランスを実現できます。従来のRGBセンサーとは異なり、これらのマルチスペクトルセンサーは、あらゆる色相において真のホワイトバランスを測定するため、色の恒常性が向上し、アルゴリズムのみへの依存度が低減されます。

最新のセンサーは、量子効率の向上、ノイズの低減、ピクセル応答の均一性の向上といった特徴も備えています。これらの改良により、照明条件が変化しても色の恒常性と正確なホワイトバランスを維持できます。従来のカラーフィルターを廃止し、多層モノリシックペロブスカイト光検出器を採用することで、色精度がさらに向上しています。これらのセンサーは、積層構造で赤、緑、青の光を吸収することで、効率を高め、アーティファクトを低減します。

Teledyne FLIRのマシンビジョンカメラは、高度なCMOSセンサーとグローバルシャッター技術を採用しています。これらの機能により、画質が向上し、正確なホワイトバランス調整のための強固な基盤が提供されます。カメラにAIを統合することで、環境を分析して設定を自動調整することで、自動ホワイトバランス機能がさらに強化されます。

ヒント: エンジニアは、色の恒常性を最大限に高め、手動による介入を減らすために、高度なセンサーを備えたシステムで自動ホワイト バランスを有効にする必要があります。

ホワイトバランスマシンビジョンシステムの最適化

実装手順

セットアップ ホワイトバランスマシンビジョンシステム 慎重な計画と実行が必要です。エンジニアはまず、ブランド固有の色偏りが生じないカメラを選ぶべきです。市販の画像処理ソフトの中には、ニュートラルホワイトバランスよりも審美的な好みを優先するものがあるからです。これにより、照明とは無関係の色の変化が生じ、正確なホワイトバランス調整が難しくなる場合があります。セットアップ中は、必ずニュートラルホワイトのカードか、均一に照らされた背景を使ってキャリブレーションを行ってください。ホワイトバランス調整中に標本を視野内に置かないようにしてください。色の精度が歪む可能性があります。偏光などの特殊な画像を扱う場合は、背景の色合いによって調整が複雑になる場合があることに注意してください。システムが正確な色を表示できるよう、モニターのキャリブレーションを含むハードウェアとソフトウェアの設定を定期的に確認してください。

一貫性のヒント

ホワイト バランス マシン ビジョン システムで一貫したホワイト バランスを維持するには、いくつかのベスト プラクティスが必要です。

1. 日光や蛍光灯などのさまざまな照明条件下で画像をキャプチャし、現実世界のシナリオをシミュレートします。
2. 自動ホワイトバランスアルゴリズムを使用して、ニュートラル領域を識別し、RGB ゲインを調整します。
3. フィルターやコーティングなどのレンズ特性を調整して、ホワイトバランスを微調整します。
4. 色温度しきい値などのアルゴリズム パラメータを繰り返し微調整します。
5. 正確さを確認するために、自然光と人工照明の両方でキャリブレーションをテストします。

温度や湿度などの環境要因は、ホワイトバランスの安定性に影響を与える可能性があります。高温は材質の変化を加速させ、色の変化を引き起こす可能性があります。また、湿度は色褪せやセンサー性能の変化につながる可能性があります。検査エリアでは、これらの要因を管理することで、信頼性の高い結果を得ることができます。

ヒント: 定期的なキャリブレーション セッションをスケジュールし、環境条件を監視して最適なホワイト バランスを維持します。

実際のユースケース

自動車業界のメーカーは、塗装仕上げやプラスチック部品の検査にホワイトバランス・マシンビジョンシステムを活用しています。厳格なホワイトバランス調整プロトコルに従うことで、欠陥を示す微妙な色の違いを検出します。食品加工業界では、エンジニアがホワイトバランス調整を行い、一日を通して照明が変化する状況でも製品の色が品質基準に適合するようにしています。生物サンプルを分析する研究室では、標本の汚れや屈折率の違いによるキャリブレーションエラーを回避する必要があります。ホワイトバランス設定時にサンプルを除去し、ニュートラルな背景を使用することで、これを実現しています。これらの例は、一貫したホワイトバランスが、業界を問わず正確な検査と信頼性の高い意思決定をいかに支えているかを示しています。

• エンジニアは、ホワイト バランスを正確に保つために、ニュートラルな背景と定期的なキャリブレーションを使用する必要があります。
• チームは色の一貫性を確保するために、さまざまな照明の下でシステムをテストする必要があります。
• 新しいホワイト バランス アルゴリズムを常に最新の状態にしておくと、検査結果が向上します。

センサー設計と AI の継続的なイノベーションにより、2025 年までにマシン ビジョンの色再現の精度がさらに向上します。信頼性の高いホワイト バランスは、業界全体の品質管理に不可欠なものとなります。

よくあるご質問

マシンビジョンにおけるホワイトバランスの主な利点は何ですか?

ホワイトバランスは、色が正確かつ均一に見えることを保証します。このプロセスは、システムが製品の欠陥や差異を検出するのに役立ちます。エンジニアはホワイトバランスを利用して、 検査品質の向上 エラーを減らします。

マシンビジョンシステムのホワイトバランスはどのくらいの頻度で調整する必要がありますか?

専門家がお勧め システムの調整 照明が変化するたびに、または毎週など定期的に校正を行います。頻繁な校正により、色検出の信頼性が維持され、色精度の変動を防ぎます。

自動ホワイトバランスはあらゆる照明条件に対応できますか?

自動ホワイトバランスは多くの状況でうまく機能します。ただし、複雑な照明や混合照明の場合は、手動での調整が必要になる場合があります。エンジニアは、アプリケーションに最適な結果を見つけるために、両方のモードをテストすることがよくあります。

正確なホワイトバランスを実現するのに役立つツールは何ですか?

これらのツールは、エンジニアが検査において正確な色再現を維持するのに役立ちます。

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