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    阅读次数:140  发布时间:2019/11/13 16:30:51
     随着工业4.0时代的到来,机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要,为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识,包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。

    机器视觉是一门学科技术,广泛应用于生产制造检测等工业领域,用来保证产品质量,控制生产流程,感知环境等。机器视觉系统是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。

    、机器视觉优势

    机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点,可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。

    人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有:

    、案例

    为了更好地理解机器视觉,下面,我们来介绍在具体应用中的几种案例。

    01

    啤酒厂采用的填充液位检测系统为例

    当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时,检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光,拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后,视觉软件将会处理或分析该图像,并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位,即未通过检测,视觉系统将会向转向器发出信号,将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒瓶和持续的流程统计数据。

    机器人视觉引导玩偶定位应用

    02

    现场有两个振动盘,振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中,振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统,该系统通过判断玩偶正反面,把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人,机器人收到坐标后运动抓取产品,当振动盘中有很多玩偶处于反面时,VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量,当反面玩偶数量过多时,VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。

    该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面,计算出玩偶中心点坐标,发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料,大大减少人工成本,大幅提高生产效率。

    03

    视觉检测在电子元件的应用

    此产品为电子产品的按钮部件,产品来料为料带模式,料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后,使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值,来判断此区域有无缺胶情况。

    该应用采用了深圳**龙公司的DragonVision视觉系统方案,使用两个相机及光源配合机械设备,达到每次检测双面8个产品,每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时,立刻报警停机,保证了产品的合格率和设备的正常运行,提高生产效率。

    机器视觉的应用领域

    04

    ☞ 识别

    标准一维码、二维码的解码

    光学字符识别(OCR)和确认(OCV)

    ☞ 检测

    色彩和瑕疵检测

    零件或部件的有无检测

    目标位置和方向检测•测量

    尺寸和容量检测

    预设标记的测量,如孔位到孔位的距离

    ☞ 机械手引导

    输出空间坐标引导机械手精确定位

    、机器视觉系统的组成

     ▼  分类

    ▼  组成

    ○  图像获取:光源、镜头、相机、采集卡、机械平台

    ○  图像处理与分析:工控主机、图像处理分析软件、图形交互界面。

    ○  判决执行:电传单元、机械单元

    01

    光源

    (1)光路原理

    照相机并不能看见物体,而是看见从物体表面反射过来的光。

    镜面反射:平滑表面以对顶角反射光线

    漫射反射:粗糙表面会从各个方向漫射光线

    发散反射:多数表面既有纹理,又有平滑表面,会对光线进行发散反射

    (2)作用和要求

    在机器视觉中的作用:

    照亮目标,提高亮度;

    形成有利于图像处理的效果;

    克服环境光照影响,保证图像稳定性。

    要求:

    用作测量的工具或参照;

    良好的光场设计要求;

    对比度明显,目标与背景的边界清晰;

    背景尽量淡化而且均匀,不干扰图像处理;

    与颜色有关的还需要颜色真实,亮度适中,不过曝或欠曝。

    (3)光场构造

    明场:光线反射进入照相机

    暗场:光线反射离开照相机

    (4)构造光源

    使用不同照明技术对被测目标会产生不同的影响,以滚珠轴承为例:

    镜头

    02

    (1)主要参数

    工业的镜头大都是多组镜片组合在一起的。计算时会忽略厚度对透镜的影响将其等效成没有厚度的播透镜模型,即理想凸透镜。

    参数:焦距/视场/物距/像距/光圈/景深/分辨力/放大倍数/畸变/接口

    分辨率:对色彩和纹理的分辨能力。

    畸变:镜头中心区域和四周区域的放大倍数不相同。

    畸变的校正一般用黑白分明的方格图像来进行,过程并不复杂。一般如果畸变小于2%,人眼观察不到;若畸变小于CCD的一个像素,摄像机也看不见。

    (2)镜头---分类

    (3)镜头---远心镜头

    在测量系统中,物距常发生变化,从而使像高发生变化,所以测得的物体尺寸也发生变化,即产生了测量误差;即使物距是固定的,也会因为CCD敏感表面不易精确调整在像平面上,同样也会产生测量误差。采用远心物镜中的像方远心物镜可以消除物距变化带来的测量误差,而物方远心物镜则可以消除CCD位置不准带来的测量误差。

    03

    相机

    种类:线&面、隔/逐、黑/彩、数/模、低/高、CCD/CMOS

    指标:象元尺寸、分辨率、靶面大小、感应曲线、动态范围、灵敏度、速度噪声、填充因子、体积、质量、工作环境等。

    工作模式:Free run、Trigger(多种)、长时间曝光等。

    传输方式:GIGE,Cameralinker,模拟。

    (1)相机--按照图像传感器区分

    CCD相机:使用CCD感光芯片为图像传感器的相机,集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体,是典型的固体成像器件。

    CMOS相机:使用CMOS感光芯片为图像传感器的相机 ,将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上,还具有局部像素的编程随机访问的优点。

    (2)相机--按照输出图像颜色区分

    单色相机:输出图像为单色图像的相机。

    彩色相机:输出图像为彩色图像的相机。

    (3)相机--按输出信号区分

    模拟信号相机:从传感器中传出的信号,被转换成模拟电压信号,即普通视频信号后再传到图像采集卡中。

    数字信号相机:信号自传感器中的像素输出后,在相机内部直接数字化并输出。数字相机又包含1394相机、USB相机、Gige相机、CameraLink相机等。

    (4)相机--按照传感器类型区分

    面扫描相机:传感器上像素呈面状分布的相机,其所成图像为二维“面”图像。

    线扫描相机:传感器上呈线状(一行或三行)分布的相机,其所成图像为一维“线”图像。

    (5)相机--CMOS VS CCD

    (6)相机--传感器的尺寸

    图像传感器感光区域的面积大小。这个尺寸直接决定了整个系统的物理放大率。如:1/3“、1/2”等。绝大多数模拟相机的传感器的长宽比例是4:3 (H:V),数字相机的长宽比例则包括多种:1:1,4:3,3:2 等。

    (7)相机--像素

    是成像于相机芯片的图像的*小组成单位。以200万像素的相机为例,满屏有1600*1200个像素,成像于1/1.8英寸大小的CCD芯片。

    (8)相机--分辨率

    由相机所采用的芯片分辨率决定,是芯片靶面排列的像元数量。通常面阵相机的分辨率用水平和垂直分辨率两个数字表示,如:1920(H)x 1080(V),前面的数字表示每行的像元数量,即共有1920个像元,后面的数字表示像元的行数,即1080行。

    (9)相机--帧率和行频

    由相机的帧率/行频表示相机采集图像的频率,通常面阵相机用帧率表示,单位fps(Frame Per second),如30fps,表示相机在1秒钟内*多能采集30帧图像;线性相机通常用行频表示,单位KHz,如12KHz表示相机在1秒钟内*多能采集12000行图像数据。

    (10)相机--快门速度(Shutter Speed)

    CCD/CMOS相机多数采用电子快门,通过电信号脉冲的宽度来控制传感器的光积分(曝光)时间。对于一般性能的的相机快门速度可以达到1/10000-1/100000秒。

    卷帘快门(Rolling Shutter):多数CMOS图像传感器上使用的快门,其特征是逐行曝光,每一行的曝光时间不一致。

    全局快门(Global Shutter):CCD传感器和极少数CMOS传感器采用的快门,传感器上所有像素同时刻曝光。

    (11)相机--智能相机

    智能工业相机是一种高度集成化的微小型机器视觉系统。它将图像的采集、处理与通信功能集成于单一相机内,从而提供了具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。智能工业相机一般由图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件、网络通信装置等构成。由于应用了*新的 DSPFPGA及大容量存储技术,其智能化程度不断提高,可满足多种机器视觉的应用需求。

     

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