Introducción: ¿qué es un filtro de paso de banda?
En visión artificial, la cámara necesita una imagen clara y de alto contraste para realizar correctamente su función. Sin embargo, las cámaras suelen captar luz adicional que confunde al sistema. Un filtro de paso de banda es una pieza especial de vidrio o plástico que se coloca sobre el objetivo de la cámara para resolver este problema. Funciona como un estricto portero: solo permite que una «banda» muy específica, o color de luz, llegue al sensor de la cámara y bloquea por completo toda la demás luz.
¿Cómo funciona un filtro de paso de banda?
La luz se propaga en forma de ondas, y los distintos colores tienen diferentes longitudes de onda. Un filtro de paso de banda está diseñado para ser completamente transparente a un intervalo específico de longitudes de onda y actuar como una barrera infranqueable para todas las demás.
Si un sistema de visión artificial utiliza una luz LED roja para iluminar una pieza, se coloca un filtro de paso de banda rojo en la cámara. El filtro permite que la luz LED roja reflejada por la pieza entre en la cámara, pero bloquea la luz azul, la luz verde y la luz UV del entorno.
Principales razones para elegir un filtro de paso de banda para visión artificial
Por lo general, debe elegir un filtro de paso de banda cuando su sistema presente problemas de uniformidad de la iluminación o de contraste. Estos son los casos específicos en los que resulta imprescindible:
- Bloqueo de la luz ambiente no deseada: Este es el motivo más habitual para utilizar un filtro de paso de banda. En las plantas de producción hay iluminación en el techo, luz solar que entra por las ventanas e incluso chispas procedentes de soldaduras cercanas. Esta luz ambiente cambia a lo largo del día y puede degradar una imagen de visión artificial. Al utilizar una luz de un color específico (como un LED azul) y un filtro de paso de banda azul correspondiente, la cámara solo detecta la luz que usted proporciona. La luz solar y la iluminación de la planta se vuelven prácticamente invisibles para la cámara.
- Maximización del contraste de imagen: La visión artificial depende del contraste, es decir, de hacer que la característica que se desea inspeccionar destaque del fondo. Para resaltar un objeto rojo sobre un fondo verde, puede iluminarlo con luz roja y utilizar un filtro de paso de banda rojo. El objeto rojo aparecerá blanco brillante ante una cámara monocromática y el fondo verde aparecerá completamente negro, creando un contraste perfecto.
- Inspección de colores o características específicos: A veces es necesario comprobar si hay una etiqueta de un color específico o si un líquido presenta un determinado tono debido a su composición química. Un filtro de paso de banda ajustado exactamente a ese color garantiza que la cámara analice solo la característica de interés e ignore el resto del producto.
- Uso de láseres o fuentes de luz muy específicas: Los láseres emiten una banda de luz pura y muy estrecha. Si su sistema de visión artificial utiliza un láser para medir perfiles 3D o escanear códigos de barras, un filtro pasabanda muy estrecho es prácticamente imprescindible. Garantiza que la cámara solo detecte la línea láser y nada más.
Términos clave para elegir un filtro
Cuando vaya a seleccionar un filtro, encontrará dos términos principales:
- Longitud de onda central (CWL): Es el centro exacto de la «ventana» de luz que se desea transmitir. Si utiliza luz infrarroja de 850nm, necesita un filtro con una CWL de 850nm.
- Ancho de banda / Anchura total a media altura (FWHM): Esto simplemente indica la anchura de la «ventana». Un ancho de banda amplio (como 100nm) deja pasar un intervalo de luz más amplio, lo que resulta adecuado para la iluminación LED general. Un ancho de banda estrecho (como 10nm) solo deja pasar una franja de luz muy reducida, lo que resulta ideal para láseres.
Resumen
Debe elegir un filtro de paso de banda siempre que necesite controlar lo que capta la cámara. Es la forma más sencilla y eficaz de eliminar la luz de fondo no deseada, aumentar el contraste de la imagen y mejorar considerablemente la fiabilidad de su sistema de visión artificial.
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