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自动视觉检测系统该怎么选?

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作者:JZ Editor来源:JZ Robot网址:http://www.jiezhongcnc.com

引言:视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉检测是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分 CMOS 和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。


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       机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。


       典型结构


       一个典型的机器视觉系统包括以下三大块:


       照明,照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到**效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。


       镜头,FOV(Field of Vision)=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM(零件测量公差比)

       镜头选择应注意:

       ①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变

       视觉检测中如何确定镜头的焦距

       为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素:

       · 视野 - 被成像区域的大小。

       · 工作距离 (WD) - 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。

       · CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。

       · 这些因素必须采取一致的方式对待。如果在测量物体的宽度,则需要使用水平方向的 CCD 规格,等等。如果以英寸为单位进行测量,则以英尺进行计算,最后再转换为毫米。

       参考如下例子:有一台 1/3” C 型安装的 CDD 摄像机(水平方向为 4.8 毫米)。物体到镜头前部的距离为 12”(305 毫米)。视野或物体的尺寸为2.5”(64 毫米)。换算系数为 1” = 25.4 毫米(经过圆整)。

       FL = 4.8 毫米 x 305 毫米 / 64 毫米

       FL = 1464 毫米 / 64 毫米

       FL = 按 23 毫米镜头的要求

       FL = 0.19” x 12” / 2.5”

       FL = 2.28” / 2.5”

       FL = 0.912” x 25.4 毫米/inch

       FL = 按 23 毫米镜头的要求

       注:勿将工作距离与物体到像的距离混淆。工作距离是从工业镜头前部到被观察物体之间的距离。而物体到像的距离是 CCD 传感器到物体之间的距离。计算要求的工业镜头焦距时,必须使用工作距离


       相机,按照不同标准可分为:标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD;单色相机和彩色相机。


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       机器选型


       在机器视觉系统中,获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功,首先要保证图像质量好,特征明显,。一个机器视觉项目之所以失败,大部分情况是由于图像质量不好,特征不明显引起的。要保证好的图像,必须要选择一个合适的光源。


       光源选型基本要素:

       对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生**的对比度,从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。

       亮度:当选择两种光源的时候,**的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时,可能有三种不好的情况会出现。**,相机的信噪比不够;由于光源的亮度不够,图像的对比度必然不够,在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次,光源的亮度不够,必然要加大光圈,从而减小了景深。另外,当光源的亮度不够的时候,自然光等随机光对系统的影响会**。

       鲁棒性:另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度最小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时,结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源,增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性,这不利于后面的特征提取。

       好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显,除了是摄像头能够拍摄到部件外,好的光源应该能够产生**的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了,剩下来的工作就容易多了。具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。


       视觉检测是计算机学科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。自起步发展至今,已经有20多年的历史,其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广,其中特别是目前的数字图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、FPGA、ARM等嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展,大大地推动了机器视觉的发展。简而言之,机器视觉解决方案就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。



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