🔬 AOI 光譜對比度優化計算器
✏️ 手動輸入反射率(400–900 nm,每 50 nm 一點,單位 %)
📈 光譜對比度曲線
📷 黑白相機模擬影像
AOI 光譜對比度優化指南
在自動光學檢測(AOI)中,光源不只是照亮物體,更會影響目標瑕疵與背景在相機影像中的灰階差異。透過比較目標物與背景的光譜反射率,可先估算不同 LED 波長的理論對比度,作為機器視覺光源選型與實驗驗證的起點。
為什麼要優化光譜對比度?
檢測效果不只取決於亮度,也取決於目標與背景能否被清楚區分。
讓瑕疵更容易被看見
刮痕、壓傷、膠水或材料差異,在某些波長下可能呈現更大的反射率差距。選對波長有機會提升影像中的目標/背景分離度。
從波長而非只靠白光開始
白光涵蓋寬廣波段,目標與背景的反射差異可能被平均。比較單色 LED,可快速篩選值得進一步測試的波長。
把材料特性轉成可比較的數值
以目標物與背景的光譜反射率作為輸入,計算各候選波長的絕對差值,將選光流程從直覺判斷轉成可檢視的估算。
支援前期選型,不取代實測
估算結果可協助縮小測試範圍;實際檢測仍需納入光源功率、照明角度、鏡頭、感測器及曝光設定等因素。
核心原理:反射率差值
先比較目標與背景在同一波長下的反射率。
C(λ) 代表波長 λ 下的估算光譜對比度;Rtarget 是目標物反射率,Rbackground 是背景反射率。兩者差值越大,代表依此簡化模型估算時,該波長越有機會形成明顯的灰階差異。
計算器如何使用?
先用內建情境理解趨勢,再以實際量測數據驗證。
常見檢測情境與選光方向
以下為計算器內建情境的設計假設,並非對所有材料都成立的通用結論。
| 檢測情境 | 內建資料的假設 | 分析重點 |
|---|---|---|
| 晶圓表面刮痕 | 拋光矽晶圓與刮痕損傷區的反射率不同。 | 比較短波段及其他候選波長的反射率差值;實際結果會受晶圓表面狀態與照明幾何影響。 |
| PCB 銅箔與基板 | 裸銅線路與綠色防焊/FR4 背景具有不同反射特性。 | 比較可見光至近紅外波段的差異,並以實際板材、表面處理及相機響應確認。 |
| 農產品表面壓傷 | 健康果皮與壓傷組織在可見光及近紅外段可能出現差異。 | 可將近紅外波段納入候選測試,但不同作物、品種、成熟度與含水狀態需分別量測。 |
| 白色塑料上的透明膠水 | 透明膠與白色 ABS 背景在部分短波段可能有不同反射率。 | 驗證膠材配方、厚度、表面反光與實際 LED 光譜;不能只依示意曲線判定量產效果。 |
從估算走向實際 AOI 測試
把候選波長放回真實的光學系統中驗證。
常見問題 FAQ
關於 AOI 光源、反射率與 LED 波長選擇的常見疑問。
對比度數值最高,就代表這個 LED 一定最好嗎?
不一定。計算器以反射率絕對差值做初步比較,未完整納入光源輸出、相機量子效率、鏡頭透過率、雜訊、表面反光及實際照明幾何。建議將推薦波長視為候選方案,再以實機影像與檢出指標驗證。
為什麼要輸入目標物與背景兩組反射率?
AOI 的關鍵通常是目標特徵能否與周圍背景區分。單看某一材料的反射率高低,不足以判斷成像對比;需要比較同一波長下兩者的差異。
可以直接使用計算器內建的反射率嗎?
內建曲線是示意用估算值,用來說明選波長的邏輯。正式選型、驗收或量產設計應使用實際樣品量測數據,並在目標設備上驗證。
計算器中的白光對比度如何估算?
此版本以 400–700 nm 範圍內每 10 nm 取樣的平均反射率,估算目標物與背景的差值;它不是對特定白光光源光譜、相機響應與曝光條件的完整模擬。
為什麼還要比較近紅外光?
某些材料在近紅外波段可能呈現不同於可見光的反射特性,因此可將 730 nm、850 nm 等波段列為候選。但是否有效取決於材料、相機是否具備相應感度,以及鏡頭與濾光片的光譜特性。