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如何改善機器視覺系統(tǒng)穩(wěn)定性,如何突破?

機器視覺系統(tǒng)  機器人視覺定位  
2020-06-22

隨著全球制造市場的競爭日益激烈,企業(yè)需確保以最高效率運營顯得很重要的。由于過程相關(guān)故障導(dǎo)致的停機時間被認為是非增值停機時間,直接影響公司的盈利能力。機器視覺是一個新興領(lǐng)域,如果設(shè)置正確,可以減少過程效率低下。任何使用機器視覺作為機器人引導(dǎo)或檢查的設(shè)施都應(yīng)重視這一領(lǐng)域,以尋求可能的改進。在機器視覺系統(tǒng)中如果沒有適當?shù)脑O(shè)置,可能會導(dǎo)致機器視覺過程的非增值停機,下面是特別需要注意改善的十個方面

機器視覺系統(tǒng).jpg

1)照明技術(shù)——正確的照明技術(shù)應(yīng)該用來照亮需要檢測的區(qū)域。背光、亮場、掠射、低角度線性陣列和暗場等光照技術(shù)是機器視覺魯棒性最關(guān)鍵的方面。根據(jù)零件表面光潔度和輪廓,正確的照明技術(shù)可以增強缺陷或去除圖像噪聲,提高系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性。這樣做的目的是為了選擇一種能夠產(chǎn)生最大對比度(從黑色到白色像素)的光照技術(shù)。此外,對比度需要與正在測量或檢查的內(nèi)容直接相關(guān)。

2)照明顏色——應(yīng)考慮每個特定部分或應(yīng)用所用的燈光顏色。頻率是每秒振蕩的次數(shù),而波長是波在同一位置上兩點之間的距離。每種不同的紫外、藍、綠、黃、紅、紅外光譜都有不同的照明頻率和波長。這些變化會影響物體和相機的表面在光線進入時的反應(yīng)。其目的是利用能產(chǎn)生最大對比度和消除圖像中噪聲的光頻率。例如,金屬零件有時可以被引入到一個系統(tǒng)中,該系統(tǒng)有一層薄薄的油或表面輕微氧化,這取決于它們是如何存儲的。當這兩種類型的零件都被引入檢查系統(tǒng)時,使用光的頻率來減少波動量是很重要的。

3)使用濾光片濾光片,消除背景和架空照明噪聲等嚴重的環(huán)境干擾。通過簡單地在相機鏡頭上放置一個與照亮該部件的光的頻率匹配的濾波器,可以消除環(huán)境照明干擾。

4)鏡頭——視場(FOV)和感興趣區(qū)域(ROI),包括所需的像素精度,起著重要的作用。正確的焦距鏡頭將決定機器視覺系統(tǒng)所能看到的區(qū)域的大小,并最終決定所收集的所有信息。計算太大的FOV將導(dǎo)致更少的細節(jié)和準確性,而計算太小的FOV可能導(dǎo)致檢查失敗,因為部分或?qū)ο笤跀z像機的視線之外。在計算FOV時,重要的是在決定哪個焦距鏡頭最適合應(yīng)用之前,先確定零件或物體的最大ROI和該區(qū)域的最大可接受誤差。有時這些因素可能會受到相機到物體的工作距離或高度的限制,所以在構(gòu)建系統(tǒng)之前需要考慮所有這些因素。

5)定位——重要的是要知道部件或應(yīng)用程序的公差太寬,不允許對部件進行重復(fù)檢測。當一個部件移出相機視野時,會導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。應(yīng)該使用某種類型的物理夾具來限制物體或感興趣的部分的運動。如果部件移出相機視圖,就會發(fā)生故障,增加不必要的停機時間。通過提供零件的粗略位置,可以消除這種不穩(wěn)定性,確保零件每次都能重復(fù)出現(xiàn)在機器視覺系統(tǒng)中。

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6)校準——擁有母版夾具或校準程序,可對系統(tǒng)進行適當校準,確保其符合設(shè)備的質(zhì)量標準。

7)為了正確地檢查圖像,基準——在每次檢查中發(fā)現(xiàn)的唯一特征——可以在檢查時用作視覺工具的參考點,或者用來檢測圖像中是否存在正確的部分。

8)分辨率——分辨率決定了視覺系統(tǒng)的可重復(fù)性;它允許將像素的大小量化為測量值。確定系統(tǒng)的分辨率很重要,因為它決定了檢查的準確性和可重復(fù)性。特別是在質(zhì)量測量檢測和機器人導(dǎo)引方面需要考慮的解決方案。一些軟件可以提高分辨率,精度可達到亞像素。

9)穩(wěn)定性——在設(shè)置機器視覺傳感器時,重要的是要保護攝像系統(tǒng)和燈光不受移動的影響。這些項目是系統(tǒng)校準的目標。為了盡量減少移動或干擾,明智的做法是將攝像機和照明燈放置在振動小或沒有振動和交通的地方。

10)測試——定期對系統(tǒng)進行檢查,確認缺陷部件是否被系統(tǒng)捕獲和拒絕。可以在系統(tǒng)中直接構(gòu)建一個測試過程,以簡化該過程。有缺陷的測試部件可以在任何時候放置到系統(tǒng)中,以驗證系統(tǒng)的適當功能。

天工TIME整理編輯,來源:新機器視覺,侵權(quán)刪除。

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