Formación de las imágenes

Sistema deiluminación

Batería de cámaras

Movimientos de la banda

Línea de inspección

Óptica

Escena

Formación de Imágenes

� De continua a discreta

� Proceso:� Iluminación/superficie

� Óptica

� Sensores

� Cámara

� Proceso de digitalización

� Calidad de una imagen � Parámetro subjetivo.

Lente Filtro IR Difusor Sensor

Cristal protector

Caracterización de las imágenes

10log [ ]señal

ruido

PSNR dB

P=

� Medidas de calidad� Calidad de la ópticas (PSF)� SNR (Ruido del sensor)� Resolución

� Factores� Iluminación� Superficies� Ópticas� Cámaras� Digitalizadoras� Entorno

3. Calidad de la medición.

Diseño de un Patrón → Ojo artificial

La calidad de la medición queda demostrada

Sin embargo se verá afectada por el factor humano

Ejemplo real

3. Calidad de la Medición. Cuantificación del factor humano en el Error Absoluto

Determinación del Error Absoluto.

Procedimiento estadístico riguroso para determinar la

exactitud y repetibilidad de la medición.

Determinación de la no-linealidad del Error

Absoluto.

Procedimiento para determinar la no-linealidad del

error en el campo visual del sujeto.

Las mediciones incluyen sujetos con gafas, sin gafas, con lentillas y lentes intraoculares

Ejemplo real

Ejemplo real

3. Calidad de la medición. Cuantificación del factor humano en el Error Absoluto

Dentro de los estándares de calidad según la literatura

RMS < 0.05 para aplicaciones médicas

Ejemplo

Iluminación� Estructurada & no estructurada� Computación Gráfica

� Realismo ->interacción entre la luz y la materia� Ray Tracing

Ejemplo

Halo difuso Halo especular

Pico especular

Luz incidente

Manantial

n

Sensor

θr

θi θi

n

αMicrosuperficies

planas

Iluminación� Computación Gráfica

� Realismo → interacción entre la luz y la materia

� Visión Artificial� Ubicar de forma óptima:

� Fuentes

� Objetos

� Cámaras

� Modelos de superficies� Textura

� Superficies lisas y rugosas� Modelado

� Perfiles

� Aleatorios, N( µα, σα )

� σα<< λ (lisas), σα>> λ (rugosas)

Cálculo de la iluminación y la luminancia

� Paraxial

� No paraxial

2r

I

dA

dI

dA

dE r ≅

⋅==

ωφ

( )

( )α

α

tgEE

d

IE

HV

H

=

⋅=

2

cos

Ejemplo 2.1

Una superficie está iluminada por una fuente luminosa puntual de0.1 W/sr de intensidad constante en todas direcciones situada a2 m de altura. Calcular la iluminancia de superficie y lailuminación vertical, si la inclinación entre la superficie y la fuente,α, es de 30º.

2

2

2

2

3

/72.18

/4.9

/2.16cos

mmWE

mmWtgEE

mmWh

IE

HV

H

=

==

==

α

α

Magnitud física Símbolo Unidad en S.I. Unidades

derivadas del S.I.

Flujo luminoso Φ W Lumen(Cd sr)

Intensidad luminosa I W sr-1 Candela (Cd)

Iluminación E W m-2 Lux(Lumen/m2)

Radiación o

luminancia

L W m-2 sr-1 Cd/m2

Ejemplo 2.2

Una superficie circular de 3 m de radio está iluminada por unabombilla de 50 cd de intensidad constante en todas direccionessituada a 2 m de altura sobre el centro de la plataforma. Calcularla iluminación máxima y mínima sobre la superficie.

lxh

IE 5.12

2max ==

( )( )( )

lxh

IE 13.2

cos/

cos2min =

⋅=

αα

Magnitud física Símbolo Unidad en S.I. Unidades

derivadas del S.I.

Flujo luminoso Φ W Lumen(Cd sr)

Intensidad luminosa I W sr-1 Candela (Cd)

Iluminación E W m-2 Lux(Lumen/m2)

Radiación o

luminancia

L W m-2 sr-1 Cd/m2

Ejercicio 1

Una luminaria se sitúa en el centro de un escenario de 5m x 2my a una altura de 3m. La intensidad luminosa es entregada por elfabricante según el diagrama polar adjuntado. Calcular lailuminación en los puntos a), b) y c).

Ejercicio 2

En el punto A, la intensidad es de 150 mW/sr y el ánguloentre la normal de la superficie y el foco es nula:

2

2

2

2

3

/6.16

/0

/6.16cos

mmWE

mmWtgEE

mmWh

IE

a

HVa

Ha

=

==

==

α

α

Ejercicio 2

En el punto B, la intensidad es de 130 mW/sr y el ánguloentre la normal de la superficie y el foco es de 26.57º:

2

2

22

3

/5.11

/2.5

/3.10cos

mmWE

mmWtgEE

mmWh

IE

b

HVb

Hb

=

==

==

α

α

Ejercicio 2

En el punto C, la intensidad es de 140 mW/sr y el ánguloentre la normal de la superficie y el foco es de 18.43º:

32

2

2

2

cos13.3 /

4.4 /

14 /

Hc

Vc H

c

IE mW m

h

E E tg mW m

E mW m

α

α

= =

= =

=

Halo difuso Halo especular

Pico especular

Luz incidente

Manantial

n

Sensor

θr

θi θi

Radiación o Luminancia

� Superficies:� Lambertianas (rugosas)

� Refleja en todas las direcciones

� Especulares (lisas)

( )

2

cos cosr r r aparente

d dI dI IL

dA d dA dA n v Sθ ω θΦ

= = = ≈⋅ ⋅r r

( )lnII in

ddd

rr⋅= ρ

( )kin

s s sI I r vρ= ⋅r r

Radiación percibida por el observador

ρi coef de reflexión de la superficie

Iins,d intensidad incidente sobre la supficie

Halo difuso Halo especular

Pico especular

Luz incidente

Manantial

n

Sensor

θr

θi θi

Modelo de Phong de Reflexión de la luz

� Computación Gráfica� RGB� Sin interacción

( ) ( )kin in in

a d s e a a d d s s eI I I I I I I n l I r v Iρ ρ ρ= + + + = + ⋅ + ⋅ +rr r r

Halo difuso Halo especular

Pico especular

Luz incidente

Manantial

n

Sensor

θr

θi θi

Ejemplo 2.4

Una fuente luminosa de 0.1 W/sr ilumina a una superficie. Losfactores de reflexión difusa y especular sobre esta superficieson:

Los ángulos de incidencia y de colocación de la cámara son:

respecto a la normal de la superficie. Determinar la intensidadrecibida Considérese que no hay interferencias de otrassuperficies y su emisión es nula. Utilizar el modelo de Pong.Dato: k=100.

6,

4

πθ

πθ == ri

5.0,3

1

( )

( ) 2

1100cos 40.82

43

1100cos 1.56

2 4 6

in

d d d

kkin

s s s

mWI I n l

sr

mWI I r v

m

πρ

π πρ

= ⋅ = =

= ⋅ = − =

rr

r r

Técnicas de Iluminación (1/6)

� Tipos básicos de iluminación� Direccional, Difusa, a contraluz, estructurada

� Tipos de haces luminosos por su geometría� Puntual, línea, plano, corona

Técnicas de Iluminación (2/6)

� Direccional� Inspección de piezas� iluminación uniforme, � fácil de implementar� Brillos

Técnicas de Iluminación (3/6)

� Difusión� Eliminación de contrastes en el objeto y de sombras� Difusores blancos� Inspección de piezas metálicas� Difícil de implementar� Problemas bordes� Superficies suaves

Técnicas de Iluminación (4/6)

� A contraluz� Opacos: formas

� Extracción de siluetas

� Translucidos:� Propiedades de la materia

Técnicas de Iluminación (5/6)

� A contraluz� Imágenes médicas

� Tomografía axial computarizada

� No necesariamente en el espectro visible

http://www.rtve.es/television/20110117/tecnicas-imagen-tres14/395603.shtml

Técnicas de Iluminación (6/6)

� Estructurada� Deformación de la luz� Peligros al usuario

� Ejemplos de aplicación industrial

Otros elementos de la iluminación

� Polarizadores� Especular: acromática y polarizada.� Saturación y cromaticidad� Eliminación de brillos

� Luces estroboscópicas

Fuentes de iluminación

� Incandescentes� Bajo costo, diversas formas

� Halógenas� Continua & alterna� 350ºC

� Fluorescentes� Difusa, reactancias de alta frecuencia

� Láser� Led� Fibra óptica

� Endoscopia

Óptica

� Concentrar los rayos sobre el elemento sensor.� Calidad y tamaño de los objetos.

� Modelos � Pin-hole

� Lente delgada

Al aumentar el tamaño del orificio, se degrada la calidad de la imagen � uso de lentes

� Lentes� Requiere más energía

� convergentes o divergentes

La óptica es el elemento del sistema de visión que

permite concentrar los rayos luminosos del entorno

sobre el plano sensor

Parámetros de la óptica

� Distancia focal, f� Distancia entre la lente y el elemento

sensor enfocando a infinito.

� Ángulo visual, θ� A mayor f menor ángulo visual.

� Diafragma, F� Potencia luminosa que le llega al

sensor.

� Profundidad de campo� Volumen que es proyectado de forma

nítida.

Modelo pin-hole

� Sin enfoque

� Teorema de Tales

� Magnificación

YZ

fyX

Z

fx ==

Z

f

Y

y

X

xM ===

Ejemplo 2.5

Para la práctica de calibración de las cámaras se ha empleado unacuadrícula tipo de ajedrez. Los lados son de 27 mm y se ha puesto larejilla a 1 metro de distancia respecto a la cámara. Se ha empleado unacámara de píxel cuadrado de 5.6µm. Las aristas de las caras se ven en 15píxeles. ¿Cuál debe ser la distancia focal de la óptica?. ¿Qué área sevisualiza, si la cámara está constituida por 357x293 píxeles?. Utilícese elmodelo pin-hole.

( )2

23

66

2

3

6

341.0101.3

106.5293106.5357

1.311027

106.515

mx

M

yxYXS

mmf

=⋅

⋅⋅⋅⋅=

⋅=⋅=

=⋅⋅

⋅⋅=

−

−−

−

−

Ejercicio 3

Se tiene una cámara de vídeo a calibrar. La óptica tiene unadistancia focal de 3mm y el tamaño del píxel es de 5.6 µm x 5.6 µm.El número efectivo de píxeles son 357(H) x 293(V). ¿Cual es ladistancia mínima que podrá ponerse una rejilla de calibraciónrespecto de la cámara, si ésta se constituye por cuadros blancos ynegros de 27mm de lado y según se observa en la figura, hay 7x9cuadrados?.

Ejercicio 3

� En la mínima distancia deberá de entrar la rejillacompleta. Se parte de la hipótesis que los nueve cuadrosdeben de entrar en las 357 columnas, por tanto:

� Habrá que observar que en las filas entrar los sietecuadrados:

� Por tanto, se verifica que cuando la distancia es de 0.364m entra por completo la rejilla.

33

6

9 27 103 10 0.364

357 5.6 10

YZ f m

y

−−

−

⋅ ⋅= = ⋅ =

⋅ ⋅

33

6

7 27 103 10 0.345

293 5.6 10

XZ f m

x

−−

−

⋅ ⋅= = ⋅ =

⋅ ⋅

Aberraciones(1/2)

� Imperfecciones introducidas por la óptica� Espectro frecuencial (Cromáticas) � Alejamiento del eje axial

(geométricas)

� Cromáticas (refracción)� Geométricas o Seidel

� Esféricas (distancia del eje axial)� Coma (rayos no paraxiales)� Astigmatismo (desenfoque en el

mismo plano)

Aberraciones(2/2)

� Modelos

� El efecto del diafragma� ↑F-> menores aberraciones

� ↑F-> Más iluminación

� Geométricas o Seidel� Curvatura del campo (efecto del

ángulo sólido)

� Distorsión (diferencia entre la proyección ideal y la real)

( )( ) dd

ud

udyxr

yrkrky

xrkrkx 222

42

21

42

21

1

1+=

≅++

≅++

Sensores de vídeo

� Cámara oscura, tubo de vacío(1923), estado sólido(1970).

� Tecnologías: CCD, CID, TDI, CMOS

� Efecto fotoeléctrico� Modelo radiométrico� Cuantificación y transmisión

( ) IOA

pixelr

pixel tMF

ALn ττ

π22 14 +

=

Pixel Pixel

T1

T2

T3

T4

Puerta V1V2

Carga

Modelo radiométrico

02

1

r aparente r

lente r S A I

d L S d

An L A t

R

φ ω

τ

≅ ⋅ ⋅

=

sor

pixel

sorpixelA

Ann

sensen=

02

1sensor r S A O I

An L A t

Rτ τ=

( )0

22 1

pixel

pixel r A O I

A An L t

f Mτ τ≅

+ ( )224 1

r pixel

pixel A O I

L An t

F M

πτ τ=

+

( ) ( )

( )( )( )

( ) ( )

2

1

2

1224 1

pe r pixel

r pixel

pe r A O I

n R n d

L An R t d

F M

λ

λ

λ

λ

λ λ λ

λπλ τ λ τ λ λ

=

=+

∫

∫

Cámaras matriciales

� CCD & CMOS� CCD mayor calidad� CMOS bajo costo

� Color� 1CCD-Bayer� 3CCD-Prisma

� Requiere más luz� Aberraciones cromáticas

� Elección de la cámara� Formato de vídeo� Resolución� Tipo de rosca� Señales adicionales

� Sincronismo� Autoiris� Tiempo de integración

Tecnologías de vídeo

Material de Visión Artificial: http://www.infaimon.com

� Iluminación, tiempo de integración y resolución

Tecnologías de vídeo

� Tipos de cámaras� Lineales

� TDI

� Matriciales� Entrelazadas

� Progresivas

Cámara TDI

Movimientos de la banda

Líneas de inspección

Elementos TDI

Tecnologías de vídeo

Resolución & tI & Iluminación

Modelo geométrico

� Pin-hole

� Conversión de mm a píxeles

� Aplicaciones: medición y navegación

� Parámetros � Intrínsecos: f, C (centro del plano del

sensor) y modelo lentes

� Extrinsecos: T, R

� dx y dy es la distancia entre pixeles y es un parámetro de fabricación.

� dy se altera por la frecuencia de muestre de la imagen: d’y

� nsy nº de sensores por columna

� npy nº pixeles digitalizados

( )( )

i xi x x

i yi y y

x p c d

y p c d

− = −

′− = −

' sy

y y

py x

nd d

n k=

wi

wi

i

i

wi

wi

i

i

z

y

f

y

z

x

f

x−=−=

0

0

1 10 0 1

wix

wixxi

wiyi y

y wi

xfc

zdp

yfp c

d z

= ′

Calibración y formatos de ficheros

� Procedimiento� Determinar con precisión un

conjunto de puntos 3D del mundoexterior.

� Fijar sus correspondencias con lasproyecciones de estos puntos 3Dsobre la imagen proyectada 2D.

� Obtener mediante técnicas deoptimización la mejor solución de ladeterminación de los parámetrosintrínsecos y extrínsecos.

� Coplanares o no

Ejercicio 4

Se emplea una cámara con una lente de 3mm y un sensorCMOS que tiene un pixel cuadrado de 5.6µm x 5.6µm. Elnúmero efectivo de píxeles es 357 (H) x 293 (V). Se hacolocado una plantilla de calibración a 500 mm respecto aleje de referencia en la cámara. Sabiendo que los lados delcuadrado son de 27mm y que las coordenadas XYZ delpunto indicado en la rejilla son (50,50,500). Determinar enqué píxeles de la cámara se proyectan las cuatro esquinasdel cuadrado seleccionado. Considérese que no haydistorsión en la lente, el eje axial de la lente pasa por elcentro del elemento sensor y que los ejes de proyecciónson ortonormales.

Ejercicio 4

� El modelo pin-hole de la cámara quedará definido por:

� El primer punto quedará proyectado en el píxel (200,232)y los otros tres en (229,232),(200,261) y (229,261).

0535.71 0 146.5

0 0 535.71 178.5

1 0 0 11 10 0 1

i wi wixi

x wi wixi

i wi wiyi yi

y wi wi

f x xc

d z zp

f y yp c

d z z

= = ′

Formatos de ficheros

� Formatos gráficos� Vectoriales

� Mapas de bits� raw

� Con o sin pérdida de información

� Compresión� Codificación, redundancia visual

Cuestiones1. Diferencias entre la Visión Artificial y la Computación Gráfica sobre la

iluminación.2. Factores que influyen en la formación de una imagen.3. Calidad de una imagen.4. Técnicas de iluminación.5. Discrepancias entre el modelo de lente delgada y el modelo pin-hole.6. Consecuencias de variar el diafragma.7. Tipos de aberraciones y distorsiones ópticas.8. Diferencias entre cámaras lineales y cámaras TDI9. Modelado geométrico y radiométrico de una cámara.10. Cámaras CCD versus cámaras CMOS.11. Ventajas e inconvenientes de la distintas arquitecturas de transferencia:

cuadro, interlínea, cuadro-interlínea.12. Cámaras entrelazadas y cámaras progresivas.13. Clasificación de las señales de vídeo.14. Partes de una digitalizadora de vídeo de bajo costo.15. Tipos de archivos de imágenes.