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Jun 29, 2023

反射を利用した平らなガラスの形状の実験室検出

日付: 2022 年 12 月 21 日 著者: Vlastimil Hotar、Ondrej Matusek、Jan Svoboda 出典: MATEC Web Conf., 89 (2017) 01007 DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/20178901007 ガラスは大きな部分で反射します

日付: 2022 年 12 月 21 日

著者: Vlastimil Hotar、Ondrej Matusek、Jan Svoboda

ソース：MATEC Web Conf., 89 (2017) 01007

DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/20178901007

ガラスは大きな入射角で反射します。 この特性を形状の検出に利用することが研究の基本的な目標です。 平らなガラスからの 2D 形状の検出は、研究の初期に使用された比較的単純な例です。 検出は 3 つのステップに基づいています。つまり、大きな入射角での物体の捕捉、スキャンによる包含歪みやその他の光学的欠陥、および形状の再構成です。

ガラス産業における監視および制御用のビジョン システムは、特に容器用ガラス製品、窓ガラス、自動車用ガラスの品質監視に適用されます。 ガラス業界におけるビジョン システム アプリケーションの可能性は主に、製品の計数、測定と品質生産の監視、形状認識、位置決めと生産の監視とフィードバックを使用した制御です。 マシン ビジョンは数十年にわたって集中的に研究されてきましたが、ガラスには特殊な特性があるため、マシン ビジョンは依然としていくつかの特定の問題の解決策として大規模な研究分野です [1]。 主な問題は、無色のガラスの透明性です。

このシステムには、溶融ガラスおよび冷却ガラスの半製品または最終製品を監視するためのさまざまな要件があります。 監視および/または制御システムの典型的かつ一般的なスキームを図 1 に示します。図に示されているすべての機器を生産データの分析に使用する必要があるわけではありません。

このシステムは通常、特定の部品で構成されており、ガラス製造用途の場合は、次のような特定の要件があります。

ガラス製造機械およびロボット工学部門の研究は、フラクタル次元を使用した構造化画像の分析に焦点を当てています [3]。 データはデジタル画像の特徴と得られた分割線（プロファイル[4]、粗さ、光と影の分割線など）を持っています。 この解析は、ゼブラ プレートの反射を使用する波形などに適用されます [5]。 ガラス物体の検出に反射を使用するというアイデアは、このアプリケーションから生まれました。

光が特定の屈折率 ni (空気) の媒体から屈折率 nt の 2 番目の媒体 (ガラス) に移動すると、光の反射と屈折の両方が発生する可能性があります [6]。 図 2 では、入射光線 PO は、屈折率 ni と nt の 2 つの媒質間の界面の点 O に当たります。 光線の一部は光線 OQ として反射され、一部は光線 OS として屈折します。 入射反射光線と屈折光線が界面の法線に対してなす角度は、i、r、t として与えられます。 これらの角度間の関係は、反射の法則によって与えられます。

そしてスネルの法則:

界面から反射される入射電力の割合は、次の式で与えられます。反射率R と屈折率は次の式で与えられます。透過率T. 法線入射 (入射角 θᵢ≈θₜ≈0) で材料から反射される光の量は、面での屈折率変化の 2 乗に比例します。

空気中の一般的なガラスの場合、nᵢ = 1 および nₜ = 1.5。 したがって、約 = 4% の光が反射されます。 平らなガラスによる反射は表側からも裏側からも行われ、一部の光は両面の間で何度も往復することに注意してください。 この場合の結合反射係数 Rg は次のようになります。

干渉が無視できる場合、Rg = 7.7 %。 ただし、反射だけでは検出が不十分であるため、高角度の照明を使用する必要があります。

R と T の計算は、入射光線の偏光に依存します。 フレネル方程式を使用すると、図 2 の図の平面に垂直な光の電場で偏光された光の方程式が、反射率 R になります。⊥