Sistema fotométrico de imagen estereoscópica
Imagen computacional
Se refiere a la imagen óptica computacional. Sobre la base de la óptica geométrica tradicional, la información de la óptica física se integra orgánicamente, incluyendo indicadores físicos como polarización, fase y momento angular orbital. Con la transmisión de información como criterio, la información del campo luminoso se obtiene en múltiples dimensiones. La información del campo luminoso se extrae intensamente utilizando la experiencia en matemáticas y procesamiento de señales. La información de dimensiones superiores se obtiene mediante la interpretación de procesos físicos.
Se utilizan cuatro luces con diferentes ángulos y combinaciones de color para proyectar sombras direccionales de forma estroboscópica alrededor de las características cóncavas y convexas del objeto medido. Este conjunto de características de imagen se mejora mediante varios algoritmos para mostrar rasgos superficiales sutiles que son difíciles de encontrar o imposibles de mostrar en imágenes 2D.
Se refiere a la imagen óptica computacional. Sobre la base de la óptica geométrica tradicional, la información de la óptica física se integra orgánicamente, incluyendo indicadores físicos como polarización, fase y momento angular orbital. Con la transmisión de información como criterio, la información del campo luminoso se obtiene en múltiples dimensiones. La información del campo luminoso se extrae intensamente utilizando la experiencia en matemáticas y procesamiento de señales. La información de dimensiones superiores se obtiene mediante la interpretación de procesos físicos.
Se utilizan cuatro luces con diferentes ángulos y combinaciones de color para proyectar sombras direccionales de forma estroboscópica alrededor de las características cóncavas y convexas del objeto medido. Este conjunto de características de imagen se mejora mediante varios algoritmos para mostrar rasgos superficiales sutiles que son difíciles de encontrar o imposibles de mostrar en imágenes 2D.
Caso de aplicación - Detección de defectos en baterías de litio de bolsa
Diagrama original de cuatro direcciones
El estereograma fotométrico puede distinguir entre depresiones y protuberancias
