视觉系统是任何想要提高质量或自动化生产的制造商的主要考虑因素,但是选择与您的应用程序和所有权要求相匹配的系统可能会造成混淆。机器视觉系统简介-机器视觉_视觉检测设备_3D视觉_缺陷检测

了解市场上的系统类型以及集成视觉时要考虑的因素,将有助于实施者降低成本并提高检测可靠性。视觉系统可以被认为是具有识别,检测和交流关键信息的眼睛的计算机,从而可以通过持续交付高质量的产品来减少代价高昂的错误,提高生产率并提高客户满意度。视觉系统主要用于在线检测,可以高速,高精度和高一致性地执行复杂或平凡的重复性任务。制造过程中的错误或偏差会立即被发现并传递,从而可以即时进行控制修改,以减少报废并较大程度地减少昂贵的停机时间。视觉系统也已部署用于非检测任务,

视觉系统有各种形状和尺寸,可以满足任何应用程序的需求,但是它们都有相同的核心要素。每个视觉系统都有一个或多个图像传感器,这些图像传感器可以捕获图片进行分析,并且都包含执行用户定义的检测程序或配方的应用软件和处理器。此外,所有视觉系统都将提供某种方式将结果传达给辅助设备以进行控制或操作员监控,这是很重要的,要知道视觉系统之间存在重大差异,这对于任何给定应用而言,一个视觉系统比另一个视觉系统更适合。同样重要的是要了解和欣赏为工作选择传感器,照明和光学器件的重要性。否则可能会导致意外的误剔除,甚至更糟的是误报。

市场上有很多视觉系统,但出于本文的目的,我们将它们分为两类-带有单个嵌入式传感器(也称为智能相机)的视觉系统和连接一个或多个传感器(多个)的视觉系统。 -相机视觉系统)。使用一个或另一个的决定不仅取决于所需的传感器数量,还取决于许多其他因素,包括性能,拥有成本和系统需要运行的环境。例如,智能相机通常被设计成比多相机系统更能耐受恶劣的操作环境。同样,多摄像机系统往往成本更低,并且可以为更复杂的应用提供更高的性能。

区分这两种系统的另一种方法是根据处理要求进行思考。对于许多应用,例如在汽车制造中,希望沿装配线具有多个独立的检测点。智能相机是一个很好的选择,因为它们是独立的,可以轻松地编程以执行特定任务,并在需要时进行修改,而不会影响生产线上的其他检测。以这种方式,处理被“分布”在多个摄像机上。同样,生产线的其他部分可能更适合“集中式”加工方法。例如,对某些组件进行检测需要16个或32个传感器的情况并不少见。在这种情况下,多摄像头系统可能更适合,因为它的成本更低且操作员更容易与之交互。选择任何视觉系统时,重要的考虑因素可能是软件。该软件的功能须符合应用程序,编程和运行时需求。如果他们没有这样做,您将发现自己在尝试使系统符合您的期望方面投入了比预期更多的时间和费用。如果您不熟悉机器视觉,或者您的应用程序要求很简单,则应选择易于使用(即不需要编程),包括核心功能(即模式匹配,特征查找,条形码/ 2D, OCR),并可以与互补接口 您会发现自己花费了更多的时间和钱来使系统符合您的期望。如果您不熟悉机器视觉,或者您的应用程序要求很简单,则应选择易于使用(即不需要编程),包括核心功能(即模式匹配,特征查找,条形码/ 2D, OCR),并可以与互补接口 您会发现自己花费了更多的时间和钱来使系统符合您的期望。如果您不熟悉机器视觉,或者您的应用程序要求很简单,则应选择易于使用(即不需要编程),包括核心功能(即模式匹配,特征查找,条形码/ 2D, OCR),并可以与互补接口

使用标准工厂协议的设备。如果您的需求更加复杂并且对编程感到满意,则可以寻找软件包,以提供更多的灵活性和控制能力。在任何一种情况下,请确保您选择的软件可在视觉系统平台上使用,以防由于检测要求的变化而需要迁移。

  图像传感器分辨率的实施因素

图像传感器将从零件收集的光转换为电信号。这些信号被数字化为一个称为“像素”的值的数组,这些值在检测过程中由视觉系统处理。图像传感器可以集成到系统中(例如在智能相机的情况下),也可以集成到连接到系统的相机中。检测的分辨率(精度)部分取决于传感器中物理像素的数量。标准的VGA传感器具有640 x 480物理像素(宽x高),每个物理像素约为7.4微米见方。根据这些数字,可以估算出“现实世界”单位的分辨率。

视觉系统使用的图像传感器高度专业化,因此比网络摄像头昂贵。首先,期望具有正方形的物理像素。这使测量计算更容易,更准确。其次,摄像头可以由视觉系统触发,以根据就地信号进行拍照。第三,摄像机具有精密的曝光和快速的电子快门,可以在大多数零件沿线移动时“冻结”大多数零件的运动。图像传感器具有多种不同的分辨率和接口,可满足任何应用需求。在许多情况下,会部署多个图像传感器来检测大型零件或同一零件的不同表面。

  传感器镜头选择

每个传感器都需要一个透镜,用于收集从被检测部件反射(或透射)的光,以在传感器上形成图像。合适的镜头可以让您看到所需的视场(FOV),并将相机放置在距零件方便的工作距离处。工作距离大约是从传感器前端到被检零件的距离。更准确的定义考虑了镜头和相机机身的结构。考虑以下示例:如果要检测的零件宽4英寸,长2英寸,那么您需要的视场比4英寸略大,前提是您可以将零件放置在此视场内。在指定FOV时,您还需要考虑相机的“长宽比”-宽长比。视觉系统使用的传感器通常具有4:3的宽高比,

根据FOV,工作距离和相机规格,可以估算镜头的焦距。

焦距是指定镜头的常用方法,理论上是从“无限远”(平行光线)发出的光线聚焦到镜头后方的距离。机器视觉中镜头的常见焦距为9mm,12mm,16mm,25mm,35mm和55mm。完成计算后,估计的焦距可能不会与这些常见值中的任何一个完全匹配。我们通常选择接近的焦距,然后调整工作距离以获得所需的FOV。

大多数视觉供应商提供的工具可帮助您计算接近的镜头以匹配您的FOV和工作距离。镜头还有其他重要规格,例如镜头引入的光学畸变的数量和类型以及镜头可聚焦的程度。

  光源

人眼在各种照明条件下都能看得清楚,但是机器视觉系统的功能却不那么强。因此,您须仔细照亮要检测的零件,以便视觉系统可以清楚地“看到”您要检测的特征。理想情况下,应调节光线并使其保持恒定,以使视觉系统看到的光线变化是由于被检零件的变化而不是光源的变化。尽管某些视觉算法可以忍受光线的某些变化,但是设计良好的实现将减少任何不确定性。选择光源时,目标是“放大”要检测的零件的元素,并“衰减”不需要的元素。适当的照明可以使检测更快,更准确,而不良的照明则是导致检测失败的主要原因。通常建议避免使用环境光,例如高架灯,因为环境光会随时间变化。工厂的灯光可能会跳动,烧毁,变暗或被遮挡。同样,如果检测站附近有窗户,则外部光线变化会对系统的坚固性产生负面影响。选择合适的照明需要大多数供应商在应用评估期间可以提供的一些知识和经验。

  可预测的零件表示

重要的是要考虑如何将零件提供给视觉系统进行检测。如果零件的显示方式不一致,您将无法获得理想的结果。因此,您将需要确保要检测的零件表面在运行时面向传感器。接下来,您将需要确定是在运动还是静止状态下检测零件。如果零件正在移动,则可能需要通过短暂打开灯光或使用传感器的高速电子快门功能(大多数工业视觉传感器的标准功能)来“冻结”运动。在这种情况下,您将需要向传感器提供触发器,以使其知道何时拍照。触发通常由光眼传感器产生,该光眼传感器在零件移入检测区域时检测零件的前端。

如果您要以很高的速度检测零件,则可能需要优化零件位置以减少处理时间。在设计系统时,请记住所有内容都占用处理带宽。因此,在考虑用于高速​检测的视觉系统时,您应该尝试确定哪些要求是关键的或非常合适。

有了技术支持和信誉良好的供应商,在工厂车间实施视觉解决方案的成本将通过提高质量,生产效率和减少废料而多次返还。