Я работаю в сфере измерения изображений уже более двадцати лет и сталкивался с самыми разными деталями и множеством неожиданных «явлений» во время контроля. Одна из распространённых проблем заключается в том, что если поверхность детали относительно шероховатая или имеет специальные покрытия, распознавание кромок измерительным прибором становится нестабильным, и результаты измерений демонстрируют очевидные отклонения. Это связано не с оборудованием конкретного производителя, а с особенностями оптических принципов и свойствами материалов.

В идеале края детали на изображении должны отображаться чёткими переходами оттенков серого: от светлого к тёмному или от тёмного к светлому, образуя резкий градиент. Благодаря этому алгоритмы обнаружения краев в программном обеспечении могут улавливать стабильные сигналы и точно определять границу. Но реальность часто далека от идеала. Например, при пескоструйной обработке алюминиевых деталей поверхность покрывается мелкими неровностями. Падающий свет подвергается диффузному рассеянию, и распределение оттенков серого, наблюдаемое камерой, становится хаотичным. Яркие и тёмные области чередуются, а кривая сильно флуктуирует. То, что должно было быть чёткой «линией границы», превращается в неровный профиль оттенков серого.

Помню, как однажды я осматривал прецизионную деталь пресс-формы с оксидным слоем на поверхности. Отражательная способность резко различалась в разных областях: одни участки казались слишком яркими, а другие – очень тёмными. В результате переход краёв был нарушен, градиент потерял устойчивость, а выделенная граница стала размытой или даже сколотой. Заказчик тогда был озадачен, предположив, что это связано с недостаточной точностью прибора, но первопричиной было сложное отражение от поверхности.

Ещё одна проблема, которую создают шероховатые поверхности, — это шум. Однажды я помогал заводу автозапчастей проверять отливки, прошедшие пескоструйную обработку. При увеличении изображение было заполнено яркими крапинками и зернистыми узорами. Алгоритм ошибочно принимал множество крапин за граничные точки, что приводило к погрешностям измерений в десятки микрометров. Для прецизионных деталей такие погрешности абсолютно недопустимы.

Ситуация ещё больше усложняется при добавлении металлического покрытия. Покрытия, как правило, создают микроотражения, создавая резкие перепады яркости между соседними пикселями. В результате изображение заполняется мелкими яркими и тёмными пятнами. Эти интерференционные сигналы смешиваются с реальными границами, что затрудняет определение программой истинной границы. Зачастую система либо не обнаруживает пробелы, либо создаёт «ложные границы».

Я также помню, как сталкивался с этим явлением на рамках смартфонов. Анодированная поверхность создавала на изображении множество мелких отражающих точек. Программа интерпретировала их как часть края, и рассчитанная длина оказалась значительно больше фактического размера. Этот случай показал мне, что шумовые помехи гораздо сильнее влияют на точность измерений, чем многие думают.

За более чем два десятилетия работы в этой области я понял одно: самая большая проблема с шероховатыми поверхностями и специальными покрытиями заключается не в качестве оборудования, а в ограничениях самой оптической визуализации. Неравномерное распределение оттенков серого делает сигналы на границах нестабильными, а шумовые помехи «сбивают с толку» алгоритм. Именно это и есть настоящая причина снижения скорости распознавания. В таких ситуациях нельзя винить только прибор. Вместо этого решения следует искать, учитывая три аспекта: конструкцию освещения, свойства материалов и программную обработку. Только понимая эти принципы, мы можем по-настоящему добиться наилучших характеристик прибора для измерения изображений.