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LED灯珠在机器视觉中光源的作用
发表时间2017-05-2622:
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照明系统是机器视觉系统最为关键的部分之一，机器视觉光源直接影响到图像的质量，进而影响到系统的性能。
其重要性无论如何强调都是不过分的。
好的打光设计能够使我们得到一幅好的图象，从而改善整个整个系统的分辨率，简化软件的运算，而不适合的照明，则会引起很多的问题。
机器视觉系统的核心是图像采集和处理。
所有信息均来源于图像之中，图像本身的质量对整个视觉系统极为关键。
而光源则是影响机器视觉系统图像水平的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。
通过适当的光源照明设计可以使图象中的目标信息与背景信息得到最佳分离，可以大大降低图象处理的算法难度，同时提高系统的精度和可靠性。
反之，如果光源设计不当，会导致在图像处理算法设计和成像系统设计中事倍功半。
截止目前尚没有一个通用的机器视觉照明设备，因此针对每个特定的案例，要设计合适的照明装置，以达到最佳效果。
因此，光源及光学系统设计的成败是决定系统成败的首要因素。
在机器视觉系统中，光源的作用至少有以下几种：
1）照亮目标，提高目标亮度；
2）形成最有利于图像处理的成像效果；
3）克服环境光干扰，保证图像的稳定性；
4）用作测量的工具或参照；
理想的光源应该是明亮，均匀，稳定的，视觉系统使用的光源主要有三种：
高频荧光灯、光纤卤素灯、LED光源。
目前LED光源最常用，主要有如下几个特点：
*可制成各种形状、尺寸及各种照射角度；
*可根据需要制成各种颜色，并可以随时调节亮度；
*通过散热装置，散热效果更好，光亮度更稳定；
*使用寿命长；
*反应快捷，可在10微秒或更短的时间内达到最大亮度；
*电源带有外触发，可以通过计算机控制，起动速度快，可以用作频闪灯；
*运行成本低、寿命长的LED，会在综合成本和性能方面体现出更大的优势；
*可根据客户的需要，进行特殊设计。
简析2017LED市场，红外/紫外/MicroLED都有啥机遇？
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LEDinside指出，LED厂商加速转往小间距显示器、红外线及紫外线LED等利基市场以求获利，预估2017年全球LED市场产值将达154亿美元，年成长4%。
市场研究机构TrendForce旗下绿能事业处LEDinside最新研究显示，2016年全球LED市场产值达148亿美元，年成长3.4%。
展望2017年，LED市场竞争依然激烈，厂商将加速转往小间距显示器、红外线及紫外线LED等利基市场以求获利，预估2017年全球LED市场产值将达154亿美元，年成长4%。
2016年全球LED市场产值成长幅度不高，但整体产业却发生剧烈变化。
LEDinside研究协理储于超表示，在小间距LED显示器的需求崛起下，上游LED晶片供给吃紧，使得部分LED晶片与封装器件，出现过去五年来的首度涨价。
至于下游的LED照明产品也出现了不小的涨价幅度，主因是反映原物料成本的上涨，特别是铜，铝等大宗金属原物料在今年下半年出现价格上涨，使得LED照明厂商不得不公告涨价来反映成本。
然而，储于超指出，这波LED涨价风潮对厂商的实质获利帮助有限，因此多数LED厂商正积极思考转型策略，加速转进利基市场。
2016年小间距显示器受到许多传统LED显示器厂商青睐，主因在于消费者对高画质的需求日渐提高。
储于超表示，小间距LED显示器带动了LED使用数量呈倍数成长，吸引许多中国LED封装厂扩充产能抢攻这块市场大饼，在庞大的产能竞争压力下，LED业者倾向于移动到间距P1.5毫米以下的市场，用精密度更高的规格来避开价格竞争。
此外储于超指出，深紫外光谱的UV-CLED也是LED厂商关注的下一个蓝海市场。
UV-CLED拥有杀菌与净化的功能，无论是家电、水处理，或者是空气净化等应用场域都有高度需求。
目前UV-CLED晶片的外部量子效率仍低，且价格昂贵，过去多是日本、欧美的研究机构在进行技术开发，不具规模经济效益，然而，随着越来越多的LED厂商开始重视UV-CLED，并投入研发资源，将有助加速UV-CLED的市场发展。
红外线LED则是技术相对成熟，且成本低廉的产品，且应用渐趋多元，包括虹膜辨识、VR应用的体感侦测，都有红外线LED的商机存在。
储于超表示，近年来红外线雷射渐受市场重视，包括手持式装置与车联网也都导入。
然而，红外线LED应用成长的关键仍在终端系统业者的采用意愿，及如何应用红外线元件创造出全新的附加价值。
MicroLED是有机会取代OLED面板的次世代显示技术，吸引许多品牌大厂投入研发资源。
虽然现阶段MicroLED距离取代现有的TFT-LCD及OLED显示器仍相当遥远，且市场上也仍有众多新型显示器技术在竞争，但部分厂商已计画推出市场定位不同于LCD或者是OLED面板的MicroLED显示应用，透过较低的PPI或相对较少的像素数量来加速实现量产。
LEDinside预估2017年将会见到MicroLED相关产品陆续问世。
OSRAMSFH4703AS，红外LED优化车牌识别，告别排队
发表时间2017-06-0418:
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在这个以车代步的时代，随着越来越多的车辆，是越来越久的排队。
为了便于车辆的管理，不论是出入小区、停车库、收费站等，都需要对车牌进行识别。
于是，排队的尴尬局面开始无处不在。
OSRAM红外LED优化车牌识别
车流顺畅通过自动道闸，从此告别过闸等待。
全新波长的红外线发射器
—提升摄像头图像对比度
欧司朗光电半导体扩展了其用于照明解决方案的高功率红外LED产品系列，包含了新的波长（810nm）。
这项新开发的LED将受用于摄像系统，例如车牌读取。
通过使用该新增的波长提高了图像对比度，从而更易于读取记录图像中的图案。
—增强摄像系统感应范围
而且摄像头的传感器对810nm波长具有更高的灵敏度。
与850nm波长相比，在同等光功率输出的情况下，新LED产品增强了摄像系统的感应范围。
OSRAMSFH4703AS
OSRAMSFH4703AS产品
借助SFH4703AS，欧司朗光电半导体将810纳米（nm）波长纳入了其用于红外照明的Oslon产品系列。
这样的产品主要用于使用红外照明，时刻让拍摄的物体具有高品质的成像效果。
为分析提供更强的图像对比度
新的波长对需要超高图像对比度的应用尤其有利，而目前使用的850nm和940nm波长就难以实现高对比度图像。
SFH4703AS应用
收费站和车库入口处的自动车牌识别的摄像系统就是极好的应用示例。
SFH4703AS能够适应各种类型的车牌，通过摄像头提取更高对比度的图像，从而更易于检索车牌号。
因此，自动道闸的运作会更流畅，大大缩短了司机的等待时间。
此外，其他摄像应用也能从新组件受益，例如交通监控和闭路电视（CCTV）系统。
相同光功率—更佳的检测范围
这样新的波长对比850nm和940nm波长的另一个优势就是在使用传统摄像头传感器有着更高的光谱感应度。
如果使用具有相同光输出的光源，运用810nm的系统能获得比先前更长的检测距离。
或者，设计者能够在保持相同检测距离情况下减少使用LED的数量。
但是，设计者应牢记810nm波长比850nm波长的红爆现象要更强些。
更高的光效—更紧凑的封装
欧司朗光电半导体目前为移动设备的虹膜扫描仪提供810nm发射器。
对于SFH4703AS，采用了奈米堆叠技术制造的高效芯片，封装在经过严格试验和测试的Oslon封装中，用于红外照明应用。
当驱动电流为1A时，发射管产生1W光功率。
+-45°
光束角实现了更宽的照明范围，而且光辐射强度为达到了630mW/sr。
组件尺寸为3.85x3.85mm，高2.29mm，包含透镜。
关于欧司朗
欧司朗总部设于德国慕尼黑，是一家拥有约一百年历史的全球光源制造商。
其产品组合涵盖红外或激光照明等基于半导体技术的高科技应用。
产品广泛应用于各种领域，从虚拟现实、自动驾驶或手机，到建筑和城市中的智能和连接照明解决方案，均囊括在内。
在汽车照明领域，欧司朗是全球市场和技术的领导者。
通过持续经营（Ledvance除外），截至2016财年年末（9月30日），欧司朗全球雇员总数约24,600名，该财政年度的收入高达近38亿欧元
红外线LED创新应用崛起 业者抢进生物辨识商机
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在蓝光LED受到照明价格竞争陷入蓝海市场后，非蓝光LED技术快速崛起，尤其在三星电子（SamsungElectrincs）GalaxyS8、苹果（Apple）新一代iPhone将搭载3DSensing等生物辨识技术后，市场新应用的爆发成长正蓄势待发。
LED业者估计，未来新增的3成市场需求是在10年前没有发生的，尤其是脸部辨识或虹膜辨识将快速窜起成为新一代主流应用，2017年搭载此类生物辨识技术的智能型手机将可望上看7,500万支。
受到虹膜辨识、光学式指纹辨识、人脸辨识、夜间行车可视距离及夜间安控监视等新兴热门应用激励，台系LED厂2017年加速布局高功率红外线LED（IRLED）技术，包括晶电、光宝、亿光、东贝、光鋐等纷纷将红外线LED视为重点产品。
其中，晶电与光宝近期携手出货DN（DualJunction）型IRLED，其芯片尺寸为42mil，不同于原有小功率IRLED的8~14mil规格，由于光输出功率更高，将应用于智能型手机的虹膜辨识产品。
光宝指出，在排除白光LED应用之外，2016年LED整体市场规模约达到100亿美元，主要应用为智能型手机、智能家电等装置；
在2018年时，市场将可成长至108亿美元，例如穿戴装置、安控、车用感应、电竞等市场规模俨然成形，主要是受到新技术驱动而延伸出的新应用，其中约有22%市场是10年前不曾发生的。
据估计，到2020年之际，整体非白光LED的市场规模将可望扩大成长115亿美元，其中，将有33%的市场需求是在2010年以前从未发生的，包括虚拟实境（VR）、扩增实境（AR）、UVLED、3D感测技术等等，虽然上述的新兴应用占市场比重仍低，但未来成长动能将十分可观。
早在2010年，生物辨识市场规模约有4成来自产业性应用、58%应用于居家市场，而消费性产品仅占2%比重，但是随着手机大厂积极导入指纹辨识等，到了2016年已有65%市场应用于消费性市场，而产业及居家应用各占15~20%。
预计在2021年将有7成市场比重来自于消费性市场，而产业应用比重将降至12%、居家市场降至18%，因此随著生物辨识功能日渐普遍，预计2016~2021年消费性生物辨识的市场年复合成长率将达到10.4%。
光宝指出，在生物辨识的各项技术中，2016年虹膜辨识与脸部辨识仅占有7%，然而三星、苹果等大厂将是未来重要的成长驱动力，市场估计，2017年将约有7,500万支智能型手机搭载虹膜或脸部辨识技术，预期在未来3~4年的搭载率将可望来到20%。
过去红外线LED作为基本功能的指示或传输技术，但随著市场应用领域多元，LED技术也将走向专精化，以因应越来越多的特殊化需求，使得红外线LED将成为关键的元件，尤其是2017年市场的热门话题在于生物辨识，其技术就不能只谈规格，还有更多设计的细节。
以虹膜辨识的IRLED而言，目前普遍波长以810~840nm，但由于东方人与西方人瞳孔颜色不同，故810nm波长是适用于全世界。
此外，为了让两眼能被精准对位，IRLED封装透镜也需要有特别设计，包括透镜角度需偏轴8度，而照相模块与红外线发射在手机外观的设计距离需相隔3.92公分，以避免距离过近造成相互干扰，距离过远则将会浪费光输出功率。
5月31日上午，CINNOResearch将在ComputexTaipei展会期间，与Computex合作推出展会同期2017CINNO光电显示及半导体行业论坛，欢迎显示及半导体行业业界同仁们与我们一道相聚台北世贸中心，共同分享CINNOResearch的产业研究成果，并共同探讨未来的产业发展方向。
3mm机器视觉光源跟3mm照明视觉光源差异是什么？
发表时间2017-05-2818:
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3mm你说的是LED灯珠的大小吗?
机器视觉用的是光源能能满足镜头相机对标的物的识别，
普通视觉光源也许可以，也有可能不行，还得看你系统识别的需要。
人们早就注意到
发表时间2017-06-0120:
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人们早就注意到，几乎具有视觉的生物都有两只眼睛，而我们利用双眼同时观察物体时，也会有深度或远近的感觉。
视觉光源跟led发光二极管有什么不一样吗？
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视觉系统使用的光源有三种
1.高频荧光灯
2.光纤卤素灯
3.LED发光灯
LED光源较以上两种有自己独特哗稜糕谷蕹咐革栓宫兢优势，比如寿命长，亮度均匀，外形多样化等，所以LED发光二极管是其中之一。
红外线在虹膜识别技术原理、优势、供应链构成
发表时间2017-06-0611:
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因应移动支付的需求崛起，三星最新旗舰智能手机Note7已将虹膜识别功能列为标准配备，可望带动其他品牌展开导入相关规格应用的硬件军备竞赛。
到底什么是虹膜识别技术？
目前发展状况如何？
下文总结了虹膜识别的相关技术原理、发展潜力、厂商布局情况。
虹膜识别部分构成
虹膜识别系统主要包含虹膜图像采集装臵、活体虹膜检测算法、特征提取和匹配三大模块。
虹膜图像的获取是虹膜识别中的第一步，虹膜面积小，而且不同人种的虹膜颜色有着很大差别。
这些使得普通的摄像头无法拍摄出可以用于识别的清晰虹膜图像。
因此必须采用专用的虹膜图像采集装臵，包括红外光学成像系统、电子控制单元和适当的软件算法（如图像恢复与增强、聚焦判断等算法）。
特征提取和匹配则是虹膜识别系统中核心的部分，即使用有效的特征对虹膜图像进行描述，并刻划特征向量之间的相似性。
最终由系统将采集的信息与数据库内的信息进行比对，决定用户的身份和权限等。
Note7虹膜识别构成
就Note7而言，虹膜识别由两部分构成：
一个红外LED发射装臵和一个专门负责虹膜扫描的红外摄像头，两者配合完成扫描、识别的过程。
因此在Note7的正面上方，除了传统的前臵摄像头之外，还有红外LED和红外摄像头两个孔。
根据韩国媒体的报道，本次三星发布的Note7搭载的虹膜识别主要的算法来自三星自家研发，红外摄像头模组来自于韩国厂商Patron，红外LED由欧司朗提供。
虹膜身份识别系统流程
虹膜身份识别系统流程
例如：
Note7的虹膜识别的工作方式主要是通过红外扫描来实现虹膜的解锁，实际应用的时候则利用一个发光二极管（红外光）和光接收传感器工作，在虹膜检测时，首先打开红外LED，红外LED发出红外光，打到人的眼球上再反射回来，由红外摄像头Camera捕捉图片，供后端算法进行识别。
虹膜识别原理
虹膜识别原理
例如三星Note7的虹膜识别系统包含一个特定红外LED光源，以此发射红外线辅助扫描，可以保证晚间虹膜识别的正常使用。
有人不免担心，既然有额外的红外线参与，使用虹膜识别是否也会对眼睛造成伤害？
实际上并不会，用于虹膜识别的红外线波长在800-900纳米之间，能量小，复合国际安全标准，保持一定的距离使用大可放心。
虹膜识别相比于其他生物识别技术优势
虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别。
虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。
而且虹膜在胎儿发育阶段形成后，在整个生命历程中将是保持不变的。
这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。
因此，可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。
我们需要指出眼纹识别和虹膜识别是不同的两个概念，虹膜识别在容错率、信息量以及稳定性上均完胜眼纹识别。
眼纹识别是针对眼白（巩膜）进行的识别，而虹膜识别则是针对瞳孔外圆环部分（虹膜）进行的识别。
此前，微软、中兴、TCL、VIVO均推出过眼纹识别手机，反响不佳，主要原因是眼纹识别由于采集的是眼白的信息，存在较大的信息误差，同时眼纹识别借助现有的普通前置相机，首先环境光线的影响非常大，其次相机的识别速度慢。
眼纹识别技术有别于虹膜识别技术/虹膜的纹理
生物识别技术主要是指通过指纹、人脸、虹膜、掌纹、步态等人类生物特征进行身份认证的一种技术，其最重要的目的就是保障安全。
而虹膜识别之所以能够脱颖而出，得益于其具有最高级别的安全性能。
虹膜识别的五大优势
相比当下流行的指纹识别与人脸识别，虹膜识别在准确性、稳定性、可复制性、活体检测等综合安
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