La scelta di una telecamera a colori in un sistema di visione artificiale dipende dal tipo di applicazione e dagli oggetti che vengono ispezionati dalla telecamera. Le telecamere a colori sono utilizzate per applicazioni in cui il colore degli oggetti è importante per discriminare difettosità, o riconoscere dettagli di orientamento dell’oggetto per la guida robot, altrimenti non distinguibili sulla scala di grigio.

Abbiamo sviluppato un sistema di visione per la sugnatura automatica dei prosciutti dove è fondamentale avere una telecamera a colori per poter segmentare le varie componenti di un prosciutto (carne, grasso e cotenna) che sono distinguibili tra loro principalmente grazie al colore.

In un altro nostro sistema di visione per controllo qualità di pizze con conteggio degli ingredienti di farcitura viene utilizzata una telecamera a colori per riconoscere i diversi ingredienti su una pizza.

In entrambi i casi studio di machine vision citati sopra, il software di elaborazione di immagini deve apprendere il modo umano di distinguere le sfumature di colore e di caratterizzare gli oggetti per la colorazione oltre che per le forme. L’obiettivo di lavorare automaticamente i prosciutti e di ispezionare a colpo d’occhio pizze che transitano ad alta velocità su nastri trasportatori, è stato raggiunto con l’impiego di Intelligenza Artificiale su immagini a colori. Ma alla base di qualunque soluzione informatica di image prosessing, che sia computer vision algoritmica o training di rete neurale, risiede la progettazione dell’hardware di visione industriale da mettere in campo.

Il sensore della telecamera determina la qualità dell’immagine. I sensori più comuni nelle telecamere a colori sono CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) che offrono oltre ad un’alta risoluzione delle immagini e un’alta velocità di acquisizione anche un basso consumo energetico e costi contenuti.

Le telecamere a colori catturano immagini nello spazio di colore RGB (Red, Green, Blu).

Le migliori telecamere a colori contengono tre sensori indipendenti, ognuno in grado di rilevare le tre componenti di colore.

Nelle telecamere di uso più comune i pixel vengono resi sensibili ad un singolo colore primario mediante dei filtri ottici depositati direttamente sul sensore, attraverso una disposizione a mosaico chiamata pattern di Bayer.
In questo pattern i filtri sensibili alla componente verde del colore sono presenti in quantità doppia rispetto ai filtri sensibili alle componenti rosse e blu, per simulare la maggiore sensibilità dell’occhio umano allo spettro del verde.

Le telecamere multispettrali sono strumenti avanzati utilizzati per acquisire immagini in diverse lunghezze d’onda della luce, al di fuori del normale spettro visibile (che va da circa 400 nm a 700 nm). Queste telecamere utilizzano sensori specializzati che permettono di analizzare le proprietà dei materiali e degli oggetti in modo più dettagliato rispetto alle telecamere tradizionali RGB.

Le telecamere a infrarossi (NIR) operano nella banda dell’infrarosso vicino (da circa 700 nm a 1400 nm). Sono in grado di rilevare imperfezioni in materiali e prodotti che non sono visibili alla luce visibile.

Le telecamere termiche (TIR o LWIR): rilevano radiazioni infrarosse nella banda termica, solitamente da 8 a 14 micrometri (μm), che sono legate alla temperatura degli oggetti. Le immagini termiche mostrano le temperature come mappa di calore, che può rivelare problemi che altrimenti non sarebbero visibili.

Nell’immagine di esempio, tratta da unp dei nostri sistemi di visione per il settore alimentare, è evidente la presenza e l’orientamento del gelato stecco all’interno della confezione: quando il robot acquisice questa possibilità di vedere il gelato nascosto dal pacchetto, non esistono più problemi di prese fuori dal baricentro!

Le telecamere UV (ultravioletto) sono progettate per captare la luce ultravioletta riflessa, emessa o trasmessa da oggetti e superfici. A differenza delle telecamere convenzionali che operano nel campo visibile, le telecamere UV richiedono sensori e ottiche specializzate in grado di funzionare a lunghezze d’onda UV. Queste telecamere sono spesso dotate di filtri ottici per selezionare specifiche lunghezze d’onda e migliorare il contrasto dei dettagli rilevanti.

I sistemi di ispezione automatica a raggi X sono utilizzati nei processi industriali per verificare non visibili dall’esterno dei prodotti. Analizzando l’immagine ottenuta a raggi X, è possibile esaminare la struttura interna di un oggetto senza distruggerlo.

Nell’immagine di esempio, potete vedere come un inquinante metallico viene facilmente individuato all’interno di un pacchetto di pasta secca. Sono moltissime le applicazioni di controllo qualità industriale che possono richiedere il controllo interno di un oggetto: ricerca di porosità e inclusioni, controllo di cavità interne o cricche, conformità di assemblaggio o di saldature strutturali.

Tutti i colori presenti nello spettro visibile 350-780nm possono essere rappresentati sommando tre componenti dei tre colori primari RGB (Red, Green, Blue). Questa proprietà viene definita proprietà additiva dei colori. La terna di informazioni RGB viene anche chiamata spazio colore RGB, definito da un cubo in cui lo spigolo in basso a sinistra rappresenta il nero e quello in alto a destra il bianco.

Lo spazio RGB non è l’unico modo di rappresentare i colori. Esistono diverse varianti del modello di colore basato su tre componenti, progettate per mappare meglio i colori in modo che siano più vicini alla percezione umana rispetto al tradizionale modello RGB.

Questi modelli informatici per l’elaborazione di immagini risultano molto utili nelle applicazioni di machine vision a colori per l’industria.

Il modello HSI separa il colore in tre componenti principali: Tonalità (Hue), Saturazione (Saturation) e Intensità (Intensity).

Il modello HSV è simile a HSI, ma con una differenza principale nella rappresentazione della luminosità. I tre componenti sono:

Il modello Lab (CIELAB) è uno spazio di colore progettato per essere il più vicino possibile alla percezione umana dei colori, ed è indipendente dai dispositivi. È basato sulla teoria della visione dei colori umani ed è composto da tre componenti principali: