Фото дефект: Дефекты изображения: хроматические аберрации, дисторсия, виньетирование

Фото дефекты. Дефекты изображения.

• Комментарии (8)

Привет, народ! Наверняка в современном лексиконе фотографов вы слышали такие термины как дисторсия, аберрации, виньетирование. За непривычными словечками скрываются дефекты изображения оптического характера.

Или же попросту «фото дефекты«. Сейчас кратко пробежимся по всем и попробуем разобраться откуда они появляются и как их можно устранить.

Почему такая странная стартовая картинка поймете позже. Итак, поехали!

Хроматические аберрации

Хроматическими аберрациями называется явление, вызываемое разложением луча света на составляющие при его проходе сквозь линзы объектива. Лучи разной длины волны (с разным цветом) преломляются по-разному и в итоге получается радуга. Бла-бла-бла, заумные слова — если быть проще, то аберрации понижают четкость фотографии и приводят к появлению цветных контуров по краям объектов (тем более когда объекты обладают выраженным контрастом).

Если вы видите в тексте про фотографии аббревиатуру «ХА», то, скорее всего это и есть Хроматическая Аберрация. Фото дефекты этого типа очень распространены, если снимать дешевыми объективами. По этой причине приходится несколько дольше работать в фотошопе.

Дисторсия

Дисторсией называют геометрическое искривление прямых линий. Выделяют два вида дисторсии: подушкообразную и бочкообразную. Общаясь с фотографами можно слышать: «Ну у тебя и бочка на фото». Вы смотрите, а там никакой бочкой-то и не пахнет. Во всем виноват сленг.

Увидели изменение прямой линии в вогнутую — значит это подушкообразная. Если прямое стало выпуклым — бочкообразная дисторсия (вспоминаем стартовую картинку).

Фото дефекты данного типа чаще всего свойственны зум-объективам. Мой Canon EF-S 18-135 f/3.5-5.6 IS выдает неплохую подушку на выходе, что печально.

Виньетирование

Виньетированием называют уменьшение яркости от центра фотографии к его краям. Обычно затемнение в центре не присутствует. Что не скажешь об углах изображения. По причине обрезки светового потока, который сильно отклоняется от оси объектива, как раз и возникает виньетирование.

Это связано с особенностями конструкции объективов. Сразу извиняюсь за мою следующую фотографию, но в архивах более наглядного примера виньетирования на широкоугольных объективах я не нашел.

Видите вот эти черные штуковины на краях — это оно и есть! Также можете увидеть этот эффект на максимально открытой диафрагме с большой светосилой объектива. Но! Виньетирование не всегда плохо. Иногда эти дефекты изображения используют с целью придания фотографии особенного художественного образа, что не скажешь о снимке выше.

Фронт и бэк фокус

Иногда во время съемки четкость почему-то смещается в сторону камеры. Хотя фокусировка изначально была направлена на объект съемки. Этот эффект называют фронт фокусом. В обратном случае, когда фокусировка смещается от камеры, эффект называется бэк фокусом. Чтобы вам стало немного понятнее, я проведу аналогию с иголкой: если бы мы держали ее на вытянутой руке в вертикальном положении, а второй рукой пытались бы вставить в нее нитку, то наверняка не попали бы в ушко с первого раза. Промах, когда нитка была бы ближе к вам, называется фронт фокус, промах дальше от ушка иголки — бэк фокус.

Для проверки есть специальная таблица, которая печатается на принтере, кладется на стол и делается снимок. На фото ниже вы видите ярко-выраженный фронт фокус.

Все эти фото дефекты происходят по причине смещения объектива. И матрица уже не воспринимает все лучи света точно на одной плоскости. Данная проблема решается настройкой объектива в сервис-центре.

Процесс настройки у профессионалов называется юстировкой. Подробнее о фронт и бэк фокусе я обязательно расскажу в следующих статьях — это отдельная тема и очень важный параметр при выборе объектива, так что смотрите не пропустите!

Как убрать дефекты оптики?

Для начала следует заметить, что чем бюджетнее объектив, тем больше фото дефектов может проявляться на снимках, сделанных с его помощью. Также качество и возможности объектива влияют и на силу проявления данных дефектов изображения.

Рассматривая преобладающие сейчас цифровые фотокамеры, можно обобщить решение для всех выше обозначенных проблем (кроме фронт и бэк-фокусов). Проблемы решаются программно при пост-обработке фотографии — ну, вы поняли.

Photoshop (инструмент Camera Raw) и Lightroom помогут справиться еще и с виньетированием. Программа Capture One поможет справиться с корректировкой баланса белого, пересветом или затемнением кадра, но исправить виньетирование не получится — нет нужных настроек. Хотя, может в новых версиях данной программы они появятся.

Дисторсии также исправляются в указанных программах, хотя это будет несколько сложнее. И самая сложная постобработка фотографии будет связана с хроматическими аберрациями — тут нужно будет повозиться и позамазывать все фото дефекты, которые вылезли наружу.

Вывод один — снимайте хорошей техникой, либо стремитесь ее приобрести в будущем — не обязательно в ближайшем, ибо всегда полезно начинать с чего-то более простого.

А уже после, когда почувствуете, что возможностей вашего фотоаппарата вам не хватает — идите в ближайший фотомагазин за покупками. Благо сейчас фототехники и объективов хоть… жуть сколько много, в общем.

Я люблю фикс-объективы, о которых мы обязательно поболтаем в следующих статьях, так что не забудьте подписаться на обновления блога. Фиксы идеально подходят для портретной съемки, кстати статья о ней находится здесь.

А чем вы обычно пользуетесь для устранения дефектов изображения? Пишите в комментарии, будет интересно почитать!

Удачных кадров!

Советую почитать:

• Места для фотосессии

• Стивен Майзел

• Свет в фотографии

• Уильям Юджин Смит

• Режимы съемки. Творческие режимы.

• Диана Арбус

• Естественный свет

Добавить комментарий

Фотоальбом дефектов основного металла

В фотоальбоме дефектов металла представлено более 200 фотографий и схематических изображений дефектов поверхности металла, выявляемых при визуальном и измерительном контроле. Помимо фотографий каждый дефект имеет определение из нормативной документации. Название каждого дефекта продублировано на английском, немецком и французском языках. В конце альбома содержится список рекомендуемой литературы и средств для проведения визуального контроля.

Материал альбома основан на следующих документах:

• ГОСТ 21014-88 «Прокат чёрных металлов. Термины и определения дефектов поверхности»;
• ГОСТ 19200-80 «Отливки из чугуна и стали. Термины и определения дефектов»;
• РД 03-606-03 «Инструкция по визуальному и измерительному контролю».

Фотоальбом дефектов металла может быть использован при подготовке и аттестации сварщиков и дефектоскопистов по визуально-измерительному контролю, а также представляет интерес для научных работников по направлению металлургия. Для учебных и научных работ рекомендуется также использовать первую часть данного издания – Фотоальбом дефектов сварки.

Содержание фотоальбома дефектов металла

Дефекты по ГОСТ 19200-80:

1. Дефекты несоответствия по геометрии отливки:

1. Недолив
2. Неслитина
3. Обжим
4. Подутость
5. Перекос
6. Стержневой перекос
7. Разностенность
8. Стержневой залив
9. Коробление
10. Незалив
11. Вылом
12. Зарез
13. Прорыв металла
14. Уход металла

2. Дефекты поверхности отливки:

1. Пригар
2. Спай
3. Ужимина
4. Нарост
5. Залив
6. Засор
7. Плена
8. Просечка
9. Поверхностное повреждение
10. Складчатость
11. Газовая шероховатость
12. Грубая поверхность

3. Дефекты несплошности в теле отливки:

1. Горячая трещина
2. Холодная трещина
3. Межкристалическая трещина
4. Газовая раковина
5. Ситовидная раковина
6. Усадочная раковина
7. Песчаная раковина
8. Шлаковая раковина
9. Залитый шлак
10. Графитовая пористость
11. Усадочная пористость
12. Газовая пористость
13. Рыхлота
14. Вскип
15. Утяжина

4. Дефекты включений:

1. Металлические включения
2. Неметаллические включения
3. Королек

5. Дефекты несоответствия по структуре:

1. Отбел
2. Половинчатость
3. Ликвация
4. Флокен

Видео презентация фотоальбома Дефекты основного металла

Дефекты по ГОСТ 21014-88:

1.

Дефекты поверхности, обусловленные качеством слитка и литой заготовки:

1. Раскатанное (раскованное) загрязнение
2. Волосовина
3. Раскатанный (раскованный) пузырь
4. Пузырь-вздутие
5. Расслоение
6. Слиточная рванина
7. Слиточная плена
8. Раскатанный пригар
9. Раскатанная (раскованная) трещина

2. Дефекты поверхности, образовавшиеся в процессе деформации:

1. Деформационная рванина
2. Рванина на кромках
3. Затянутая кромка
4. Заков
5. Прокатная плена
6. Трещина напряжения
7. Скворечник
8. Ус
9. Подрез
10. Порез
11. Морщины
12. Закат
13. Риска
14. Сквозные разрывы
15. Надрывы
16. Продир
17. Наколы-проколы
18. Раскатанные отпечатки
19. Отпечатки
20. Чешуйчатость
21. Вкатанная окалина
22. Рябизна
23. Раковины от окалины
24. Вкатанные металлические частицы
25. Раковина-вдав
26. Отстающая окалина
27. Вкатанные инородные частицы
28. Заплески
29. Серые пятна
30. Пятна загрязнения
31. Пятна слипания сварки
32. Заусенец
33. Зазубрины
34. Торцевая трещина
35. Полосы-линии скольжения
36. Полосы нагартовки
37. Перегибы
38. Цвета побежалости

3. Дефекты поверхности, образовавшиеся при отделочных операциях:

1. Травильные трещины
2. Налет шлама
3. Недотрав
4. Перетрав
5. Остатки окалины
6. Оттенки травления
7. Пятна ржавчины
8. Вмятины
9. Царапины
10. Шлифовочные трещины
11. Матовая поверхность

Смотрите так же разделы – Шаблоны сварщика, Комплекты для визуального контроля, Образцы для аттестации по визуальному контролю, Аттестация специалистов по ВИК, Аттестация лабораторий по визуальному методу.

 

Фотоальбом с различными видами поверхностных дефектов основного металла можно купить с доставкой до двери или до терминалов транспортной компании в следующих городах: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Саратов. Амурск, Ангарск, Архангельск, Астрахань, Барнаул, Белгород, Бийск, Брянск, Воронеж, Великий Новгород, Владивосток, Владикавказ, Владимир, Волгоград, Волгодонск, Вологда, Иваново, Ижевск, Йошкар-Ола, Казань, Калининград, Калуга, Кемерово, Киров, Кострома, Краснодар, Красноярск, Курск, Липецк, Магадан, Магнитогорск, Мурманск, Муром, Набережные Челны, Нальчик, Новокузнецк, Нарьян-Мар, Новороссийск, Новосибирск, Нефтекамск, Нефтеюганск, Новочеркасск, Нижнекамск, Норильск, Нижний Новгород, Обнинск, Омск, Орёл, Оренбург, Оха, Пенза, Пермь, Петрозаводск, Петропавловск-Камчатский, Псков, Ржев, Ростов, Рязань, Самара, Саранск, Смоленск, Сочи, Сыктывкар, Таганрог, Тамбов, Тверь, Тобольск, Тольятти, Томск, Тула, Тюмень, Ульяновск, Уфа, Ханты-Мансийск, Чебоксары, Челябинск, Череповец, Элиста, Ярославль и другие города, кроме того, в Республике Крым.

А так же Республики Казахстан, Белоруссия и другие страны СНГ.

Клиновидный дефект (фото). Диагностика, профилактика, лечение.

 

Этот вид некариозного поражения твердых тканей зуба чаще встречается у людей среднего и пожилого возраста. Клиновидный дефект является симптомом некоторых болезней пародонта, когда происходит обнажение и истирание шеек зубов.

Причины 

Причина возникновение клиновидного дефекта недостаточно изучена. Из имеющихся теорий наиболее распространены механическая и химическая.

Механическая теория предполагает травматическое воздействие на шейки зубов во время чистки зубов щеткой и порошком. Несостоятельность этой теории заключается в том, что далеко не у всех людей, пользующихся зубной щеткой, развиваются клиновидные дефекты. В то же время иногда они возникают у лиц, вообще не чистящих зубы. Этот вид некариозной патологии зубов обнаружен также у некоторых животных (например, у лошадей и коров).
Химическая теория объясняет возникновение клиновидных дефектов деминерализирующим действием кислот, которые образуются в процессе брожения пищевых остатков в пришеечной области зубов. Более современны представления о роли эндокринных нарушений,заболеваний центральной нервной системы и желудочно-кишечного тракта. При обследовании группы больных с патологией желудочно-кишечного тракта обнаружили клиновидный дефект у 23,6%. Чаще всего (до 32,5%) он выявлялся при хронических гастритах и колитах, несколько реже — при язвенной болезни желудка и двенадцатиперстной кишки (26,7%), значительно реже (12,5%)—при заболевании печени и желчных путей. У указанных групп больных диагностирован также пародонтоз (от 57 до 67,5%). Высокая частота клиновидных дефектов установлена также у людей, перенесших инфекционный энцефалит (23%). Сочетанное поражение зубов с образованием клиновидных дефектов и дистрофические поражения пародонта отмечены при заболеваниях почек (10%), органов дыхания (11,8%), при сердечно-сосудистой патологии (9,5%), при эндокринных заболеваниях (7,4%), при патологии центральной нервной системы (7,2%).

Следовательно, у значительной части обследованных с неблагополучным состоянием внутренних органов была выявлена высокая частота образования клиновидных дефектов (15,6%), что значительно выше распространенности подобных поражений у лиц без перечисленных соматических болезней (3,3%), но страдающих пародонтозом. Полученные данные позволяют усматривать в причинах клиновидного дефекта несомненную роль сопутствующих заболеваний и в первую очередь болезни желудочно-кишечного тракта, нервной и эндокринной систем. Дополнительным, хотя и косвенным, доказательством влияния общих неблагоприятных факторов являются наблюдения, подтверждающие возможность сочетания клиновидных дефектов с патологической стираемостью тех же зубов, что позволяет предполагать несовершенство их структуры. На ранних стадиях развития клиновидные дефекты не имеют форму клина, а выглядят как поверхностные ссадины либо как тонкие трещины или щели, которые удается рассмотреть лишь в лупу. Затем эти углубления начинают расширяться и, достигая определенной глубины все больше принимают форму клина. При этом дефект сохраняет ровные края, твердое дно и как бы полированные стенки. По мере прогрессирования патологического процесса возрастает атрофия десневого края и обнаженные шейки зубов все острее реагируют на различные раздражители.

Предлагается делить все виды клиновидного дефекта на четыре группы:

1. Начальные проявления без видимой глазом убыли ткани зубов. Выявляются с помощью лупы. Однако чувствительность к внешним раздражителям повышена.

2. Поверхностные клиновидные дефекты в виде щелевидных повреждений эмали с той же локализацией вблизи эмалево-цементной границы. Глубина дефекта до 0,2 мм, длина от 3 до 3,5 мм. Убыль ткани определяется визуально. Характерно усиление чувствительности.

3. Средние клиновидные дефекты, образованные двумя плоскостями, располагающимися под углом 40-45°С. Средняя глубина дефекта 0,2—0,3 мм, длина 3,5—4 мм. Цвет дефекта сходен с желтоватым цветом нормального дентина.

4. Глубокий клиновидный дефект, имеющий длину 5 мм и более, сопровождающийся поражением глубоких слоев дентина вплоть до коронковой полости зуба, что может завершиться отломом коронки. Дно и стенки гладкие, блестящие, края ровные.

По наблюдениям, два первых варианта поражения шеек зубов наблюдаются в более молодом возрасте (до 30 лет). Средние и глубокие клиновидные дефекты чаще развиваются у лиц среднего и пожилого возраста (40—60 лет).

Клиновидные дефекты могут быть единичными, но чаще они множественные, располагающиеся на симметричных зубах.

Лечение клиновидного дефекта 

Общее лечение предусматривает назначение внутрь микроэлементов и витаминов с целью укрепления структуры зубов и снятия повышенной чувствительности зубов (гиперестезии).

Местное лечение. При клиновидных дефектах, глубина которых превышает 2 мм, производят пломбирование. В отдельных случаях при опасности облома коронки зуба отдают предпочтение изготовлению искусственных коронок (металлических или металлокерамика). При явлениях рецессии десны (уход десны от нормального уровня) вместе с пломбированием применяют методику хирургической пластики рецессии десны.

10 исправлений распространенных недостатков цифровых фотографий

Когда вы вернетесь с фотопрогулки, не расстраивайтесь, если вам понравились только несколько цифровых изображений из всех снятых вами кадров. 100-процентное соотношение «хорошо-мусор» нереально, особенно когда вы фотографируете детей, дикую природу или другие непредсказуемые объекты.

И не спешите удалять фотографии с ошибками — возможно, вы сможете исправить их в программе для редактирования фотографий или в мобильном фотоприложении. В вашей камере могут быть даже встроены некоторые инструменты ретуширования. В этой статье предлагаются советы, которые помогут вам избежать распространенных проблем с изображением, и рассматриваются некоторые инструменты, которые помогут вам исправить ошибки постфактум.

Несколько простых исправлений экспозиции

Автоэкспозиция — прекрасная вещь, избавляющая вас от необходимости выбирать (и полностью понимать) все настройки экспозиции, которые предлагает ваша камера. Но иногда система автоэкспозиции дает изображение темнее или ярче, чем вы предполагали. Когда это произойдет, вы можете получить желаемый результат, используя одно из следующих решений:

Избегайте размытых изображений

Размытое фото может быть результатом ряда проблем, каждая из которых требует своего решения. Вот несколько быстрых советов, которые помогут вам избежать трех распространенных причин расфокусированных фотографий:

Отсканируйте кадр перед съемкой

На первый взгляд левое фото ниже выглядит победителем. Экспозиция хорошая, фокус четкий, а объекты кажутся счастливыми и расслабленными. Но при ближайшем рассмотрении проницательный фотограф-портретист замечает две проблемы, портящие кадр: кажется, что дерево растет из головы мужчины; а черный ремешок на плече женщины отвлекает взгляд от ее лица.

Дерево прямо за головой мужчины вместе с сумкой на плече женщины испортили левый портрет; устранение этих отвлекающих факторов привело к лучшему изображению справа.

В этом случае исправить было несложно. Прежде чем сделать второй снимок, субъект отложила свою сумку, а затем фотограф переместил пару на несколько футов вправо от дерева. Однако иногда вам нужно поработать немного усерднее, чтобы устранить отвлекающие элементы. Ищите угол камеры, который не включает, например, близлежащие объекты. Другой вариант — снимать телеобъективом, у которого меньше фона, чем у широкоугольного объектива.

Размытие занятого фона

Если вы не можете устранить навязчивые фоновые объекты, вы можете уменьшить их влияние, используя настройки, которые выводят фон из фокуса — с точки зрения фотографии, производят малая глубина резкости. Сцена, показанная ниже, представляет собой пример.

Фотограф хотел сфотографировать сковороду для паэльи, потому что блюдо было таким красочным и интересным. Но из-за других гостей, жаждущих покопаться, не хватило времени, чтобы полностью расставить фоновые объекты. Таким образом, максимально возможная глубина резкости использовалась для размытия всего, кроме кастрюли и ее содержимого. Хлебница и другие блюда добавляют интереса к фону, но поскольку они размыты, они не конкурируют со звездой шоу.

Малая глубина резкости размывает фоновые объекты, делая их визуально менее навязчивыми.

Глубину резкости можно уменьшить тремя способами: установив диафрагму на низкое значение f-stop; использование объектива с большим фокусным расстоянием; и приблизиться к своему предмету.

Уровень горизонта

Часто бывает трудно удерживать камеру ровно, когда вы делаете снимки с рук, как показано ниже. При этом линия горизонта заметно наклоняется вниз вправо.

Либо океан соскальзывает с края земли, либо фотограф не выровнял камеру при съемке.

Надежным решением является установка камеры на штатив со встроенным уровнем. Но вот еще два варианта:

Изображение, которое вы видите ниже, показывает исправленную морскую сцену. Обратите внимание, что результирующее изображение содержит немного меньшую площадь изображения, чем исходное, что является необходимым результатом процесса выравнивания. Таким образом, кадрировать изображение немного свободно — это хорошая идея, если вы делаете снимок, на котором видна линия горизонта. Таким образом, вы не потеряете важные аспекты сцены при выравнивании изображения.

Выпрямленное изображение содержит немного меньшую площадь изображения, чем исходное, что является неизбежным результатом коррекции.

Обрежьте лишний фон с фотографий

кадрировать изображение означает обрезать часть периметра фотографии. Обрезка позволяет устранить лишний фон, когда обстоятельства не позволили вам подойти достаточно близко к объекту, чтобы заполнить кадр при съемке фотографии. Вы также можете обрезать фотографию, чтобы получить изображение, соответствующее определенному размеру кадра, или создать композицию, которой не было на исходном изображении.

Некоторые камеры имеют встроенные инструменты, которые делают обрезанную копию оригинальной фотографии. Если вашей камеры нет, любой фоторедактор должен предложить ее. Вы также можете найти инструменты обрезки в большинстве фотоприложений для телефонов и планшетов. Посмотрите ниже, чтобы увидеть процесс кадрирования, на этот раз с помощью приложения «Галерея», доступного на некоторых мобильных устройствах Android.

После выбора инструмента обрезки отрегулируйте границы области обрезки, чтобы контролировать объем удаляемого фона.

Обратите внимание на символ инструмента обрезки; эта фигура является стандартным значком инструмента кадрирования. Он разработан, чтобы выглядеть как механические инструменты кадрирования, используемые в темных комнатах для печати на пленке, если вам интересно. В цифровом мире все инструменты обрезки работают примерно одинаково: после того, как вы видите начальную рамку обрезки, вы перетаскиваете края рамки по мере необходимости, чтобы настроить ее.

Иногда вы видите специальные угловые ручки для перетаскивания. Когда вы выполняете обрезку, области за пределами рамки обрезки обрезаются, и вы можете сохранить обрезанную фотографию. Дайте обрезанной версии новое имя, если хотите сохранить исходный файл.

Если фотография также нуждается в выпрямлении, искажении или коррекции перспективы, внесите эти изменения перед кадрированием. Вы хотите, чтобы все исходные пиксели были доступны для внесения этих типов исправлений, потому что они приводят к потере некоторой области изображения.

Устранение ошибок цвета

Если при просмотре снимков на мониторе фотокамеры цвета изображения кажутся нечеткими, попробуйте отрегулировать настройку баланса белого и повторить снимок. Эта настройка предназначена для компенсации цветовых оттенков, создаваемых различными типами освещения.

Обычно настройка по умолчанию AWB (автоматический баланс белого) работает хорошо. Но когда на объект попадает более одного типа света, камера может запутаться и неточно передать цвета. Большинство камер позволяют вам выйти из режима AWB и выбрать параметр, ориентированный на определенный тип света. Выберите тот, который соответствует наиболее заметному источнику света. Если ваша камера предлагает предварительный просмотр в реальном времени, монитор отразит изменение, чтобы вы могли найти настройку, которая лучше всего подходит для сцены.

Рекомендуется сбросить камеру на баланс баланса белого после того, как вы закончите съемку сцены, из-за которой вы переключились с этой настройки. В противном случае вы можете легко забыть, что камера настроена на конкретный источник света, и в результате на следующем снимке вы получите совершенно неправильные цвета. Именно эта ошибка была допущена на первом изображении ниже.

Сильный синий оттенок на левом изображении появился из-за того, что фотограф по ошибке использовал настройку баланса белого, предназначенную для внутреннего освещения; переключение на автоматический баланс белого (AWB) устранило проблему.

Убавьте шум

Шум — это цифровой дефект, имеющий вид мелких песчинок, как показано ниже. Шум может возникать по двум причинам: высокое значение ISO (светочувствительность) и/или длительное время экспозиции (длинная скорость затвора).

Вот крупный план шума изображения, который может быть вызван высоким значением ISO, длительной выдержкой или и тем, и другим.

Чтобы уменьшить вероятность появления шума, снимайте с наименьшим значением ISO и самой короткой выдержкой, что позволит вам экспонировать изображение с учетом условий освещения и диафрагмы (настройка f-stop), которую вы хотите использовать.

Борьба с пятнами пыли и бликами

Начинаете видеть темные пятна — или только одно пятно, подобное тому, которое вы видите ниже — на ваших изображениях? Возможно, на вашем объективе есть грязь или пыль, и в этом случае тщательная очистка решит проблему. Если пятна остаются, вполне вероятно, что проблема связана с мусором на вашем датчике изображения. (Датчик изображения — это часть вашей камеры, которая поглощает свет и преобразует его в цифровое изображение.)

Это пятно появилось из-за пыли или грязи на датчике изображения.

Большинство камер имеют внутреннюю систему очистки сенсора, поэтому обратитесь к руководству по эксплуатации, чтобы узнать, как выполнить цикл очистки. Неудачно? Отнесите камеру в ремонтную мастерскую, чтобы вручную почистить сенсор. На камерах со съемными объективами вы можете снять объектив и попытаться выполнить работу самостоятельно, но вы можете легко повредить сенсор, если не будете осторожны. Часто это лучше оставить профессионалам

Не путайте тип пятна, показанного выше, с тем, что вы видите на изображении ниже, которое вызвано совершенно другой проблемой: свет, попадающий на объектив под правильным углом, вызывал блики. Некоторые объективы поставляются с блендой, предназначенной для защиты объектива от рассеянных лучей света, вызывающих блики; вы можете увидеть один справа ниже. Вы также можете просто держать руку над объективом в положении, исключающем засветку. Вы сможете увидеть блик в видоискателе или на мониторе после компоновки кадра.

Яркие пятна, подобные тому, что на этой фотографии, вызваны бликами на объективе, а не пылью на сенсоре.

Остерегайтесь странных ореолов

Изображение, которое вы видите ниже, демонстрирует дефект, который становится все более и более распространенным в наши дни: большие белые ореолы вдоль границ между светлыми и темными областями фотографии — в данном случае это области, где пальмовые листья встречаются с небом.

Белые ореолы вокруг пальмовых ветвей являются результатом применения чрезмерного количества теней к фотографии.

Эти ореолы иногда появляются при использовании инструментов восстановления теней и HDR. Поэтому, когда вы используете эти инструменты, не устанавливайте степень корректировки настолько высокой, чтобы решение стало хуже, чем проблема.

Как обнаружить дефекты на изображениях. Построение системы визуального контроля качества… | Михал Лукач | Стартап

Создание системы визуального контроля качества для проверки ваших продуктов в несколько кликов с помощью сверточных нейронных сетей и платформы Ximilar.

Фото FWStudio

Создание системы визуального контроля является распространенной проблемой на многих заводах, а подход машинного обучения является масштабируемым решением. Вы можете не только автоматизировать свой производственный процесс, но и создавать более качественные продукты…

Именно поэтому этот пост в блоге будет посвящен распознаванию дефектов на изображениях с помощью платформы Ximilar. Мы собираемся показать, как легко построить модель контроля качества изображения. Визуальный контроль качества может быть построен на других типах изображений, таких как:

• любой материал/поверхность, например, дерево, металл, бетон, кожа, пластик, резина, ткани, …
• любые продукты/объекты, такие как винты, автомобильные детали, игрушки, продукты питания, …

Некоторые изображения взяты из MVTec Набор данных обнаружения аномалий [1].

Кому могут быть полезны визуальные проверки:

• заводы, сборочные линии
• страховые компании
• компании, заинтересованные в промышленности 4. 0

Начнем с данных …

Мы будем играть с набором данных Северсталь [2], опубликованным на Kaggle. Этот набор данных содержит изображения плоского стального листа. Вы можете скачать полный набор данных на странице Kaggle.

Изображение из датасета Северстали. Допустим, дефект находится в правой части изображения!

Здесь мы собираемся использовать обрезанные данные до 256×256. Благодаря iafoss есть ядро ​​с уже готовыми обрезанными изображениями, скачать его можно здесь[6].

Мы вырезаем изображения из длинного плоского в короткое 256×256 и маркируем их метками OK vs DEFECT.

Во-первых, нам нужно войти в систему app.ximilar.com , затем нам нужно выбрать Служба распознавания на странице панели инструментов. Наша задача — отличить патчи OK от дефектных. В производстве изображения всегда будут разделены на такие патчи, поэтому мы сможем указать приблизительное местоположение. О том, как определить точное местоположение ДЕФЕКТА, мы поговорим в другом посте блога . Мы собираемся создать задачу категоризации с двумя метками OK и DEFECT.

Через быстрые действия в обзоре службы распознавания изображений нажмите кнопку НОВАЯ ЗАДАЧА.

Следующим шагом является создание метки «ОК» и «ДЕФЕКТ» и загрузка изображений:

Создайте две метки и добавьте к ним изображения с помощью перетаскивания.

Теперь просто нажмите кнопку поезда и подождите. Обучение модели может занять от нескольких минут до нескольких часов. Это зависит от вашего тарифного плана, очереди обучения перед вашей задачей и сложности задачи… После того, как она будет обучена, вы можете осмотреть модель, нажав на кнопку 9.Кнопка 0109 DETAIL в таблице списка моделей.

С помощью Classify в левом меню/панели вы можете протестировать обученную модель визуального контроля. Если вы удовлетворены результатом, вы можете развернуть его в своем приложении через API. В противном случае повторите процесс загрузки большего количества изображений и повторного обучения модели. Для некоторых моделей могут потребоваться сотни или тысячи изображений. Мы храним для вас последние 5 моделей, чтобы вы могли провести их A/B-тестирование. Для получения дополнительной информации об API прочитайте нашу документацию. Мы также предоставляем библиотеку SDK для Python.

Нахождение точного местоположения дефекта …

Нахождение точного местоположения ДЕФЕКТА может быть достигнуто с помощью нескольких подходов:

• Обучить модель обнаружения объектов для поиска ограничивающих прямоугольников дефектов.

• Обучение модели сегментации по пикселям

• Обучение неконтролируемой модели аномалий (архитектура Auto-Encoder) только на положительных образцах «ОК», аномалии/дефекты представляют собой изображения с большой ошибкой реконструкции.
• Обучение Anomaly GAN или f-AnoGAN (генеративно-состязательная сеть)
• Обучение простой модели CNN для классификации (ОК против ДЕФЕКТА) и выполнение GRAD-CAM

Мы объясним все эти подходы в другом сообщении блога.

Один из интересных подходов, когда мы работаем с простой моделью классификации, заключается в применении к изображению метода GRAD-CAM . Для этого нам потребуется написать небольшой код, чтобы расширить нашу модель классификации не только для классификации до двух категорий OK/DEFECT, но и для поиска областей дефектов. Благодаря проекту sicara tf-explain[4] это довольно просто. Визуализация с помощью GRAD-CAM может выглядеть так:

Какая часть изображения позволяет модели сказать, что товар является ДЕФЕКТОМ. Метод

GRAD-CAM в настоящее время является наиболее известным, но другие методы также могут использоваться, например, чувствительность окклюзии или GRAD-CAM++[5].

С помощью платформы Ximilar вы можете легко обучать точные модели визуального контроля качества для своего бизнеса. Модели можно запускать в облаке в качестве конечной точки API. Мы можем экспортировать модель для автономного использования , поэтому вашему заводу не нужно отправлять данные через Интернет. Вам нужно какое-либо передовое индивидуальное решение, использующее компьютерное зрение и машинное обучение? Тогда свяжитесь с нами по адресу info@ximilar.com!

В следующих постах я покажу вам, как можно создать более совершенную систему визуального контроля с помощью Flows. Мы также создаем сервисы машинного обучения для других областей, таких как Fashion. Посмотрите нашу демонстрацию! Если вы заинтересованы в визуальном контроле качества, пожалуйста, прочитайте исчерпывающую статью об этом.

Flows — Эволюция в создании сложных систем машинного зрения

Изменившая правила игры функция, которая делает глубокое обучение более доступным. Решение проблемы компьютерного зрения винта и гайки…

medium.com

Источники

[1] Пол Бергманн, Майкл Фаузер, Дэвид Сэттлеггер, Карстен Стегер. MVTec AD — комплексный набор реальных данных для неконтролируемого обнаружения аномалий ; в: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), июнь 2019 г.

[2] https://www.kaggle.com/c/severstal-steel-defect-detection

[3] https://arxiv .org/abs/1610.02391

[4] https://github.com/sicara/tf-explain

[5] https://arxiv.org/abs/1710.11063

[6] https://www.kaggle.com/iafoss/severstal-fast-ai-256×256-crops

Фотосшиватели на основе диазирина для бездефектного изготовления органических светоизлучающих диодов, обработанных раствором

Фотосшивающие агенты на основе диазирина для бездефектного изготовления органических светоизлучающих диодов, обработанных раствором†

Каустав Дей, ^и С. Рой Чоудхури, ^и Эрик Дикстра, ^б Александр Коронатов, ^а Х. Питер Лу, ^и Рут Шинар, ^с Джозеф Шинар ^б а также Павел Анценбахер-младший * ^и

Принадлежности автора

* Соответствующие авторы

^и Центр фотохимических наук, Государственный университет Боулинг-Грин, Боулинг-Грин, Огайо 43403, США
Электронная почта: pavel@bgsu. edu

^б Лаборатория Эймса-USDOE и факультет физики и астрономии Университета штата Айова, Эймс, Айова 50011, США

^с Исследовательский центр микроэлектроники и кафедра электротехники и вычислительной техники, Университет штата Айова, Эймс, IA 50011, США

Аннотация

Изготовление ОСИД, осажденных из раствора, сопряжено с трудностями, в основном из-за межслойного перемешивания и эрозии поверхности при последовательном осаждении слоев. Мы демонстрируем, что эти проблемы можно обойти, используя фотополимеризуемый сшивающий агент на основе диазирина, способный преобразовывать растворимые органические материалы в сильно сшитые нерастворимые сети. 3-Трифторметил(арил)диазирины легко фотолизируются при 10-15-минутном воздействии УФ-излучения с длиной волны 365 нм с образованием карбенов, которые реагируют с полимерами или малыми молекулами за счет вставки связи C-H с получением высокосшитых материалов. Это фотогенерируемое сшивание не требует катализатора, инициатора или коротковолнового УФ-излучения и выполняется при комнатной температуре с выделением молекулярного азота в качестве единственного побочного продукта. Чтобы показать, что слои сшитого полимера не демонстрируют межслойного смешивания, мы нанесли региорегулярный поли(3-гексилтиофен-2,5-диил) (P3HT) с красным излучением поверх сшитого (10% сшивающего агента) синего излучения. слой диоктилполифлуорена (PFO). Наложенные слои имели четкую и четкую границу без межслоевого перемешивания.