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在工業(yè)生產(chǎn)領域,工業(yè)機器人檢測產(chǎn)品很大程度上依靠機器視覺,視覺的靈敏度將直接影響產(chǎn)品的檢測速度和檢測質(zhì)量,因此設計一款質(zhì)量過硬的視覺產(chǎn)品尤為重要,在設計過程中,設計人員會面臨視覺定位、測量、檢測和識別等諸多難題。下面東莞康耐德智能來給大家介紹機器視覺系統(tǒng)設計5要素。
機器視覺系統(tǒng)設計五個基本要素:
一、打光的穩(wěn)定性
工業(yè)視覺應用一般分成四大類:定位、測量、檢測和識別,其中測量對光照的穩(wěn)定性要求最高,因為光照只要發(fā)生10-20%的變化,測量結果將可能偏差出1-2個像素,這不是軟件的問題,這是光照變化,導致了圖像上邊緣位置發(fā)生了變化,即使再厲害的軟件也解決不了問題,必須從系統(tǒng)設計的角度,排除環(huán)境光的干擾,同時要保證主動照明光源的發(fā)光穩(wěn)定性。
當然通過硬件相機分辨率的提升也是提高精度,抗環(huán)境干擾的一種辦法了。比如之前的相機對應物空間尺寸是1個像素10um,而通過提升分辨率后變成1個像素5um,精度近似可以認為提升1倍,對環(huán)境的干擾自然增強了。
二、工件位置的不一致性
一般做測量的項目,無論是離線檢測,還是在線檢測,只要是全自動化的檢測設備,首先做的第一步工作都是要能找到待測目標物。每次待測目標物出現(xiàn)在拍攝視場中時,要能精確知道待測目標物在哪里,即使你使用一些機械夾具等,也不能特別高精度保證待測目標物每次都出現(xiàn)在同一位置的,這就需要用到定位功能,如果定位不準確,可能測量工具出現(xiàn)的位置就不準確,測量結果有時會有較大偏差。
三、標定
一般在高精度測量時需要做以下幾個標定:第一,光學畸變標定(如果您不是用的軟件鏡頭,一般都必須標定);第二,投影畸變的標定,也就是因為您安裝位置誤差代表的圖像畸變校正,三物像空間的標定,也就是具體算出每個像素對應物空間的尺寸。
不過目前的標定算法都是基于平面的標定,如果待測量的物理不是平面的,標定就會需要作一些特種算法來處理,通常的標定算法是解決不了的。
此外有些標定,因為不方便使用標定板,也必須設計特殊的標定方法,因此標定不一定能通過軟件中已有的標定算法全部解決。
四、物體的運動速度
如果被測量的物體不是靜止的,而是在運動狀態(tài),那么一定要考慮運動模糊對圖像精度(模糊像素=物體運動速度*相機曝光時間),這也不是軟件能夠解決的。
五、軟件的測量精度
在測量應用中軟件的精度只能按照1/2—1/4個像素考慮,最好按照1/2,而不能向定位應用一樣達到1/10-1/30個像素精度,因為測量應用中軟件能夠從圖像上提取的特征點非常少。
以上內(nèi)容就是對機器視覺系統(tǒng)設計的基本要素的介紹了,隨著經(jīng)濟水平的提高,3D機器視覺也開始進入人們的視野,3D機器視覺大多用于水果和蔬菜、木材、化妝品、烘焙食品、電子組件和醫(yī)藥產(chǎn)品的評級。它可以提高合格產(chǎn)品的生產(chǎn)能力,在生產(chǎn)過程的早期就報廢劣質(zhì)產(chǎn)品,從而減少了浪費節(jié)約成本。
以上就是東莞康耐德智能控制對“工業(yè)機器視覺要怎么設計方案?”的詳細介紹,如果您還有其他疑問,可聯(lián)系我們喔!
在高精密加工過程中,機器視覺技術主要扮演了檢測與控制的雙重角色。一方面,通過高精度的圖像捕捉和處理,機器視覺技術能夠?qū)崿F(xiàn)對加工工件的微米甚至納米級檢測。一方面,通過高精度的圖像捕捉和處理,機器視覺技術能夠?qū)崿F(xiàn)對加工工件的微米甚至納米級檢測。
?在現(xiàn)代自動化流水線生產(chǎn)中,機器視覺系統(tǒng)正發(fā)揮著越來越重要的作用,特別是在零件正反面識別與定位方面。這一技術的應用,不僅極大地提高了生產(chǎn)效率,還確保了產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。
基于機器視覺的表面缺陷檢測系統(tǒng)雖然已經(jīng)在多個領域取得了顯著成果,但仍面臨一系列問題和難點,尤其是在線檢測環(huán)境中。
3D視覺檢測技術,依托三維光學掃描系統(tǒng),展現(xiàn)出了其在多個領域的顯著優(yōu)勢。其應用范疇廣泛,涵蓋了逆向設計、產(chǎn)品檢測以及其他多元化應用。
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