Adaptive optimization control method for overexposure of industrial camera

WU Wenlin; LIAO Xiaobo; LI Junzhong; ZHOU Jun; ZHUANG Jian

doi:10.37188/OPE.20233102.0226

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Adaptive optimization control method for overexposure of industrial camera

Information Sciences | 更新时间：2026-09-12

- Adaptive optimization control method for overexposure of industrial camera
- Optics and Precision Engineering Vol. 31, Issue 2, Pages: 226-233(2023)
- 作者机构：
  
  1.西南科技大学制造学院，制造过程测试技术教育部重点实验室，四川绵阳 621010
  2.西安交通大学机械工程学院，陕西西安 710049
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20233102.0226
  CLC： TP273.2;TP391.4
- Received：04 July 2022，
  
  Revised：2022-09-11，
  
  Published：25 January 2023
- 稿件说明：
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吴文麟,廖晓波,李俊忠等.工业相机过曝光自适应优化控制算法[J].光学精密工程,2023,31(02):226-233.

WU Wenlin,LIAO Xiaobo,LI Junzhong,et al.Adaptive optimization control method for overexposure of industrial camera[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(02):226-233.
吴文麟,廖晓波,李俊忠等.工业相机过曝光自适应优化控制算法[J].光学精密工程,2023,31(02):226-233. DOI： 10.37188/OPE.20233102.0226.

WU Wenlin,LIAO Xiaobo,LI Junzhong,et al.Adaptive optimization control method for overexposure of industrial camera[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(02):226-233. DOI： 10.37188/OPE.20233102.0226.

摘要

针对工业相机在亮度突变的过曝光条件下无法实时清晰观测目标的问题，提出了一种改进的工业相机过曝光自适应控制方法。首先计算预设区域图像的加权平均灰度值，然后计算曝光值，接着在此基础上，设计一种基于改进“S”曲线的参数控制优化方法，优化调整内部参数，最终使得相机图像处于预设的最优清晰化水平。实验证明：算法完成一次全过程调节耗时0.08 s。在同等条件下与相机硬件自动曝光算法和基于图像直方图特征的自适应曝光算法比较，所提算法的图像Laplacian平均标准差分别提高54.3%和20.6%。因此，该算法的提出能够有效增强相机在亮度突变条件下的自适应性，具有较好的应用价值。

Abstract

Industrial cameras cannot clearly observe targets in real time in overexposed lighting conditions with sudden changes in brightness. An adaptive exposure control method is proposed to address this problem. First， the weighted average gray value of an image of a preset reference area is calculated， and then， the exposure value is calculated for the image. Next， a parameter control optimization method based on an improved "S" curve is designed to optimize and adjust the internal parameters. Finally， the optimal level of clarity is obtained with reference to the preset position. Experimental results show that the proposed method takes approximately 0.08 s to complete the entire camera adjustment process. Compared with those of the automatic exposure algorithm implemented on the camera hardware and an adaptive exposure algorithm based on image histogram features under the same conditions， the average standard deviation of the Laplacian of the images produced by the proposed algorithm is 54.3% and 20.6% greater， respectively. Therefore， the proposed algorithm can effectively enhance the adaptability of the optimized cameras under conditions of sudden changes in brightness and can be implemented in various practical applications.

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