机械视觉编制概述、就业道理、使用、分类、选

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机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它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
机械视觉编制概述、就业道理、使用、分类、选

机械视觉编制概述、就业道理、使用、分类、选

  机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它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。图像处理和模式识别等技术的快速发展,也大大地推动了机器视觉的发展。

  一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头(定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头)、 相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。

机械视觉编制概述、就业道理、使用、分类、选

  机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的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,图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等,实现自动识别功能。

机械视觉编制概述、就业道理、使用、分类、选

  机器视觉系统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。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别,并能保质保量的完成生产任务。因此,在现代自动化生产过程中,机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

  在行业应用方面,主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业,用机器视觉技术取代人工,可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业,可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类,不会出现大多快递公司人工进行分拣,减少物品的损坏率,可以提高分拣效率,减少人工劳动。

  EQ140-Ⅱ汽车仪表板总成是中国某汽车公司生产的仪表产品,仪表板上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等,其生产批量大,出厂前需要进行一次质量终检。检测项目包括:检测速度表等五个仪表指针的指示误差;检测24个信号报警灯和若干照明9灯是否损坏或漏装。一般采用人工目测方法检查,误差大,可靠性差,不能满足自动化生产的需要。基于机器视觉的智能集成测试系统,改变了这种现状,实现了对仪表板总成智能化、全自动、高精度、快速质量检测,克服了人工检测所造成的各种误差,大大提高了检测效率。

  整个系统分为四个部分:为仪表板提供模拟信号源的集成化多路标准信号源、具有图像信息反馈定位的双坐标CNC系统、摄像机图像获取系统和主从机平行处理系统。

  金属板如大型电力变压器线圈扁平线收音机朦胧皮等的表面质量都有很高的要求,但原始的采用人工目视或用百分表加控针的检测方法不仅易受主观因素的影响,而且可能会绘被测表面带来新的划伤。金属板表面自动探伤系统利用机器视觉技术对金属表面缺陷进行自动检查,在生产过程中高速、准确地进行检测,同时由于采用非接角式测量,避免了产生新划伤的可能。其工作原理图如图8-6所示;在此系统中,采用激光器作为光源,通过针孔滤波器滤除激光束周围的杂散光,扩束镜和准直镜使激光束变为平行光并以45度的入射角均匀照明被检查的金属板表面。金属板放在检验台上。检验台可在X、Y、Z三个方向上移动,摄像机采用TCD142D型2048线陈CCD,镜头采用普通照相机镜头。CCD接口电路采用单片机系统。主机PC机主要完成图像预处理及缺陷的分类或划痕的深度运算等,并可将检测到的缺陷或划痕图像在显示器上显示。CCD接口电路和PC机之间通过RS-232口进行双向通讯,结合异步A/D转换方式,构成人机交互式的数据采集与处理。

  该系统主要利用线阵CCD的自扫描特性与被检查钢板X方向的移动相结合,取得金属板表面的三维图像信息。

  英国ROVER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度的100%在线检测,是机器视觉系统用于工业检测中的一个较为典型的例子,该系统由62个测量单元组成,每个测量单元包括一台激光器和一个CCD摄像机,用以检测车身外壳上288个测量点。汽车车身置于测量框架下,通过软件校准车身的精确位置。

  测量单元的校准将会影响检测精度,因而受到特别重视。每个激光器/摄像机单元均在离线状态下经过校准。同时还有一个在离线状态下用三坐标测量机校准过的校准装置,可对摄像顶进行在线校准。

  检测系统以每40秒检测一个车身的速度,检测三种类型的车身。系统将检测结果与人、从CAD模型中撮出来的合格尺寸相比较,测量精度为±0.1mm。ROVER的质量检测人员用该系统来判别关键部分的尺寸一致性,如车身整体外型、门、玻璃窗口等。实践证明,该系统是成功的,并将用于ROVER公司其它系统列汽车的车身检测。

  该系统利用图像处理技术,通过对纸币生产流水线多项特征(号码、盲文、颜色、图案等)进行比较分析,检测纸币的质量,替代传统的人眼辨别的方法。

  通过在交通要道放置摄像头,当有违章车辆(如闯红灯)时,摄像头将车辆的牌照拍摄下来,传输给中央管理系统,系统利用图像处理技术,对拍摄的图片进行分析,提取出车牌号,存储在数据库中,可以供管理人员进行检索。

  金相图象分析系统能对金属或其它材料的基体组织、杂质含量、组织成分等进行精确、客观地分析,为产品质量提供可靠的依据。

  采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪,它以稳定的准直激光束为测量基线,配以回转轴系,旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面,将其与被测大型工件的各面进行比较。在加工或安装大型工件时,可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。

  以频闪光作为照明光源,利用面阵和线阵CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件,实现热轧螺纹钢几何参数在线测量的动态检测系统。

  视觉技术实时监控轴承的负载和温度变化,消除过载和过热的危险。将传统上通过测量滚珠表面保证加工质量和安全操作的被动式测量变为主动式监控。

  用微波作为信号源,根据微波发生器发出不同波涛率的方波,测量金属表面的裂纹,微波的波的频率越高,可测的裂纹越狭小。

  一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头、 相机(包括CCD 相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。

  系统可再分为:主端电脑(Host Computer)、影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCT镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源、高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LC机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。

  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,以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、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。

  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

  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的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD;单色相机和彩色相机。

  图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等等。

  比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如,可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉,当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。

  视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时,采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集卡可以快速传输图像到存储器,而且计算机也快多了,所以现在视觉处理器用的较少了。

  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。

  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最大的对比度,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,最佳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。第一,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最大。

  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最大的对比度、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。

  2. 数字化影像处理之应用软件多与所使用之影像处理卡有关,因此当任何硬、软件或工作环境改变,均导緻系统重新设定,亦即所谓CASEBY CASE 的情形,甚至需要使用者另外撰写应用软件,配郃数字影像处理分析之软件之更新,及计算机软件,需作整体性参数的脩改。因此一方面造成数字化影像处理之应用软件使用效率差,另一方面也造成数字化影像处理硬件、软件种类繁多,各个目的不同,慾将其系统整郃不易,推广睏难。

  4. 反光区域之譟声:由于待测物錶面太光滑而导緻其一部位强烈反光而使得其它轮廓漫灭不清或边缘断线. 物体本身之条纹干扰:物体本身由于有突然的陡生陡降的麴线以緻造成阴影而遭误判为物体边缘条纹。

  6. 在炤明系统方面之问题:炤明系统是由灯和光学组件组成。由于嚮四方八面放射的灯,其光通量可被导嚮一个受限制的空间角范围, 所以在这个使用方嚮上的光强度会较高,因此尽量可选择在灯侧 选择有大的口径角或斜角之灯罩以提高光的通量,因此髮光面必鬚尽可能是不定形状的(例如碳弧、或氙气高压灯)。至于光场不均匀的情形可利用糢煳成像方法予以减低或消除。当髮光面与物面的大小緻相等,且在物面上存有最窄的光路收缩时,可运用简单光路,因为一个髮光面应该能够完炤到物面;所以得 知镜头的倍数鬚与其焦距配郃,并尽量在髮光面与聚光镜之间保持最小距离。因为聚光镜的像侧口径角度必鬚配郃后面物镜的物 侧口径角度(像侧口径角度必鬚略小于物侧口径角度),而聚光镜直径要略大于组郃组件的要求。

  7. 在光学佈置方面之问题:因该机器视觉系统不但对工作环境极为灵敏,且其组成零件在使用期间,较难保证系统能力稳定,诸如:光源强度分佈不均将会影响其系统能力。故鍼对影像处理髮展一套线 自我监控方法诚属必要,以随时保证其检测品质。