Human Vision & Machine Vision

กล่าวได้ว่าแสงเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดของระบบ Vision System และด้วยเหตุนี้ใน Application ของ Machine Vision จึงไม่ควรมองข้ามการเลือกใช้วิธีการจัดแสง

การจัดแสงเป็นเทคนิคที่ซับซ้อนและไม่มีวิทยาศาสตร์ที่แน่นอนในการทำความเข้าใจว่าทำไมแสงบางประเภทจึงเหมาะกับการใช้งานเฉพาะ กล้องถ่ายรูปและกล้องมีความหลากหลายน้อยกว่าสายตามนุษย์และสภาพแสงมักจะต้องได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อให้กล้องตรวจจับวัตถุที่ตามนุษย์มองเห็นได้ในทุกสภาวะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับรูปทรงที่ซับซ้อนหรือส่วนประกอบสะท้อนแสง

ความไวสัมพัทธ์ของสายตามนุษย์ต่อแสงเรียกว่า “ประสิทธิภาพการส่องสว่างของสเปกตรัม“

แผนภาพแสดงประสิทธิภาพการส่องสว่างของดวงตามนุษย์เมื่อเทียบกับเซ็นเซอร์ CCD ทั่วไป กราฟแสดงให้เห็นว่าความไวของ CCD ต่อแสงอินฟราเรดนั้นดีกว่าสายตามนุษย์มาก และสิ่งสำคัญคือต้องคำนึงถึงความแตกต่างของความไวในการออกแบบระบบแสงสำหรับการใช้งาน Vision System

การเปรียบเทียบระหว่างเทคโนโลยี CCD และ CMOS รุ่นล่าสุดชี้ให้เห็นว่าเซ็นเซอร์ CMOS มีลักษณะความไวสูงกว่าเซ็นเซอร์ CCD การปล่อยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าที่มีความยาวคลื่นสูงกว่าช่วงที่มองเห็นได้ทันทีเรียกว่าแสงอินฟราเรด ในขณะที่การปล่อยที่มีความยาวคลื่นสั้นลงทันทีเรียกว่าแสงอัลตราไวโอเลต

ตาคนเราสามารถรับข้อมูลที่หลากหลาย ตาของเรามีความคมชัดที่สูง สามารถที่จะดูชิ้นงานที่มีความละเอียดได้ถ้า เปรียบเทียบความละเอียดของสายตาเราจะเทียบเท่าได้ประมาณ 100 ล้านพิกเซล

เมื่อตาเราได้รับแสงสะท้อนจากวัตถุเข้าไปยังสมอง สมองจะทำการประมวลผลเพื่อที่จะแยกแยะว่าสิ่งที่เห็นนั้นเป็นอะไร โดยใช้หลักการ Deep Learning ก็คือการจดจำจากประสบการณ์ต่างๆ ตั้งแต่แรกเกิด ทำให้เราสามารถที่จะแยกแยะวัตถุได้ละเอียดและแม่นยำมากกว่าการมองด้วยกล้อง Machine Vision

สำหรับกล้อง Machine Vision ข้อมูลที่กล้องได้รับก็คือค่าของแสงที่สะท้อนเข้ามาในรูรับแสงของกล้องซึ่งตัวกล้องจะไม่มีระบบประมวลผล ระบบประมวลผลจะอยู่ที่ CPU หรือคอมพิวเตอร์ เราจะต้องกำหนดก่อนว่าเราจะตรวจสอบอะไร เราต้องเลือกระบบแสงให้เหมาะสมและถูกต้องในการตรวจสอบแต่ละแบบ จากนั้นเราต้องกำหนดสิ่งที่กล้องจะต้องมอง กำหนดเงื่อนไขต่างๆ ที่ CPU จะต้องประมวลผล ซึ่งมีความแตกต่างจากการตรวจสอบด้วยสายตามนุษย์ อย่างไรก็ตามในเทคโนโลยีใหม่ล่าสุดเราพยายามเลียนแบบความคิดของสมองมนุษย์ด้วยการนำเอาระบบ AI Deep Learning เข้าไปใส่ไว้ในคอมพิวเตอร์ เพื่อใช้ในการประมวลผลภาพซึ่งความแม่นยำก็ยังไม่สามารถแม่นยำเท่ากับสมองของมนุษย์

ส่วนประกอบที่สำคัญที่ทำให้การถ่ายภาพในระบบ Machine Vision มีความคมชัดที่สูง มีปัจจัยทั้งหมดดังต่อไปนี้

1. แกนของแสง (Axiz of light) เนื่องจากแสงเป็นคลื่น เพราะฉะนั้นเวลาแสงเดินทางจะมีแกนของแสง ซึ่งมีแกน x, y และ Z ซึ่งการจัดการแกนของแสงมีผลต่อภาพที่ได้ เราจะใช้ในการจัดการแสงสะท้อนส่วนเกินหรือในเทคนิคที่เรียกว่า Polarization
2. ปริมาณของแสงหรือความเข้มแสง ( Amount of light beam)
3. ความยาวคลื่นหรือสีของแสง (Wavelength)
4. สีของวัตถุ (Spectrum of object)
5. ทิศทางของแสง (Direction of wavelength)
6. การเลือกใช้เลนส์
7. ประเภทของกล้องที่ใช้