Technical Knowledge

วิธีเลือกความละเอียดของกล้อง Area Scan ให้เหมาะสมกับงาน Machine Vision

กล้อง Area Scan เป็นกล้องที่ใช้กันอย่างกว้างขวางในระบบ Machine Vision โดยทั่วไปมักจะคิดว่าใช้ Resolution สูงจะตรวจจับได้แม่นยำสูง แต่การใช้ Resolution สูงข้อเสียคือต้องจ่ายเงินสูงขึ้น แต่ได้ความเร็วกล้องที่ลดลง Fameless ที่ลดลง

ขั้นตอนในการเลือก Resolution มีทั้งหมด 4 ขั้นตอน

  1. ต้องทราบขนาดที่ใหญ่สุดของวัตถุ เช่น วัตถุขนาดใหญ่สุดที่ต้องการจะวัด 10 ซม. เราจะวัดค่า FOV ได้ขนาดค่าที่ขึ้นเต็มหน้าจอประมาณ 12 ซม.
  2. ต้องรู้ก่อนว่าจะตรวจจับอะไร เช่น ตรวจจับตัวหนังสือ อ่าน 2D code, Bar Code, วัดขนาด, เปรียบเทียบความเหมือนไม่เหมือน และต้องดูขนาดวัตถุเล็กสุดเท่าไร
  3. คำนวณหา Pixel Size มาจาก ขนาด FOV (field of view) ที่ใหญ่ที่สุดหารด้วย Resolution ของกล้องในแนวแกนที่กว้างที่สุด ส่วนใหญ่จะเป็นแนวแกน X
  4. Rule of Thumb เปรียบเทียบกับสิ่งที่ได้ทำมา เพื่อหาว่ากี่ Pixel จึงจะเหมาะสม

โดยปกติถ้าเลือกกล้องไม่เหมาะสมจะไม่สามารถตรวจสอบชิ้นงานได้ หรือได้กล้องที่มี Resolution ที่สูงเกินไป เช่น ในท้องตลาดที่ใช้จะมี 300 แสนพิกเซล 1 ล้านพิกเซล 2 ล้านพิกเซล ไปจนถึง 10 ล้านพิกเซล พิกเซลตาเราจะมีมากกว่า 1 ร้อยล้านพิกเซล เพราะฉะนั้นการที่จะหากล้องที่ตรวจสอบได้ดีกว่าตาเราเป็นเรื่องที่ยากมาก เพราะหน้าที่ของกล้องก็คือตัว Sensor ที่อยู่ในกล้องทำหน้าที่ในการแปลงสัญญาณแสง (Photons) ที่ผ่านจากเลนส์มาให้เป็นสัญญาณไฟฟ้า (Electrons) ซึ่งหน้าที่นั้นคือพิกเซลเล็กๆ ย่อมากจาก Picture element

ถ้า Prosection ภาพลงไปในตัว Sensor ซึ่งประกอบด้วย pixel เยอะๆ ก็จะแปลงภาพให้เป็นภาพที่ออกโทนสีดำ ตัวเลขจะถูกแปลงเป็น Grayscale ในระดับต่ำ ถ้าเป็นสีขาว Grayscale จะเป็นระดับสูง ตั้งแต่ระดับ 0-255 เป็นระดับ Grayscale ถ้าเลือกระดับ pixel ไม่เหมาะสม ภาพที่ถูกแปลงไปจะหาย ไม่สามารถรู้ได้ว่าเป็นขาวหรือเป็นดำ

สูตรคำนวณ Pixel size คือ ขนาด FOV หารด้วยจำนวน pixel ของแกนกล้องที่เลือกมา

เมื่อเราได้ขนาดของ Pixel size แล้วก็มาดูว่า Application ที่ต้องการตรวจคืออะไร ถ้าต้องการจำนวน Pixel ที่เพียงพอในการวัดขนาด เช่น ต้องการอ่านตัวหนังสือ จำนวน Pixel ที่ต้องการในแนวแกนตั้ง 40 px จำนวนแกนนอน 20 px สมมติขนาดตัวหนังสือประมาณ 1 ซม. = 10 มม. คำนวณ Pixel size ออกมาได้ที่ 0.1 มม. หรือ 100 ไมครอน (1 ไมครอน = 1/1,000 มิลลิเมตร) ซึ่งถ้าคำนวณแล้วจะได้ 100 px ในแนวแกนตั้ง ถือว่ามากกว่า 40 px ที่ต้องการ เพราะฉะนั้นการเลือกกล้องหลังจากที่คำนวณ pixel size ออกมาแล้วถือว่าใช้ได้ แต่ถ้าเราเลือกออกมาแล้ว pixel size ที่คำนวณได้ เหลืออยู่แค่ 25 pixel ในแนวแกนตั้ง การอ่านตัวหนังสือก็จะมีปัญหา เช่น อ่าน 1200 เป็น 12O0 จะประหยัดในส่วนของฮาร์ดแวร์ แต่สิ่งที่เสียไปคือเวลา ดังนั้นการเลือก Resolution ของกล้องมีความสำคัญ

ในการกำหนดจำนวน pixel ที่เราต้องการ ขึ้นอยู่กับประสบการณ์และการ Test ทุกครั้งซึ่งไม่ได้รวม Dissolution ของเลนส์และเรื่องการควบคุมแสง

Rule of Thumb for pixel resolution requirement

  1. ตรวจว่ามี/ไม่มี : จำนวน Pixel ที่ต้องการคือ 5-10 pixel
  2. ตรวจสอบรูปร่างเหมือน/ไม่เหมือน : จำนวน Pixel ที่ต้องการคือ 1000 pixel ขึ้นไป
  3. ใช้ในการวัดขนาด : Pixel Resolution (pixel size) ที่ต้องการคือ 1/10 เท่าของขนาดเล็กสุดที่ต้องการวัด 1/10 เท่าของไมครอน
  4. 2D code QR, Barcode : จำนวน Pixel ที่ต้องการคือ 8-10 pixel ต่อ cell หรือ 3 Pixels ต่อความกว้าง bar ที่เล็กที่สุดของ barcode
  5. OCR ต้อง 40×20 Pixels ต่อตัวหนังสือ 1 ตัว

Example :
วัตถุที่ต้องการจะตรวจสอบมี FOV 100 mm
Application : Presents / Absent min object ที่ต้องการตรวจให้ได้ 1 mm
ทดลองใช้กล้องทั้งหมด 3 รุ่น
Find Pixel Size

  1. Camera 2 MP : 1600×1200 Pixel Size = 100/ 1600 = 0.0625 mm : min detected object” = 0.30 mm (300 ไมคอน)
  2. Camera 1 MP : 1200x 800 Pixel Size = 100/ 1200= 0.0833 mm : min detected object”= 0.40 mm (400 ไมคอน)
  3. Camera 0.3 MP : 640×480 Pixel Size = 100/640 = 0. 156 mm : min detected object” = 0.78 mm (780 ไมคอน)

ㆍRule of Thumbs : At least 5 pixels ขั้นต่ำต้องมี 5 px
Min required object 1 mm > min detected object 0.78 mm. Select 0.3 MP camera resolution
Abiz เราสามารถใช้กล้องแค่ 3 แสน px ก็สามารถตรวจสอบวัตถุชิ้นนี้ได้แล้ว ราคาถูกและตรวจสอบวัตถุได้เร็ว