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改善在线视觉检测系统的十大方法

发布日期:2019-01-14 作者: 开异智能技术(上海)有限公司

随着全球制造业的持续发展,生产厂家必须确保它们以最高效率进行生产运行。由于 与过程相关的故障导致的任何停机都被认为是非增值停机时间,直接影响公司的盈利 能力。机器视觉是一个如果设置正确,可以减少流程效率低下的领域。任何使用机器 视觉作为机器人引导或检查的设施都应调查此区域以进行可能的改进 以下是十大领 域,如果没有正确设置,可能会导致机器视觉过程无法减少停机时间。

机器视觉检测

1)照明技术 - 应使用正确的照明技术照亮感兴趣的区域。诸如背光,明场照明,放 牧,低角度线性阵列和暗场的示例是照明技术,其是机器视觉稳健性的最关键方面。 根据零件表面光洁度和轮廓,正确的照明技术将增强缺陷或消除图像噪声,从而提高 系统的效率和稳定性。目的是选择一种照明技术,该技术将为检查中感兴趣的区域产 生最大量的对比度(黑色到白色像素)。此外,对比度需要与被测量或检查的内容直 接相关。

2)光源 - 应考虑用于每个特定部件或应用的光的颜色。螺丝筛选机频率是每秒振荡的次数,而 波长是波上相同位置的两个点之间的距离。每种不同的色谱 - 紫外线,蓝色,绿色, 黄色,红色,红外线 - 具有不同的照明频率和波长。这些变化会影响物体和相机的表 面在引入光线时的反应。目的是使用能产生最大对比度并消除图像噪声的光频率。例 如,金属部件有时可以被引入具有轻油涂层或略微氧化表面的系统,这取决于它们的 储存方式。

3)滤光 - 镜头滤光片应用于消除背景和头顶照明噪声以及其他恶劣的环境干扰。通 过在相机镜头上放置与照射光频率相匹配的滤光器,可以消除环境光照干扰。

4)镜头 - 视场(FOV)和感兴趣区域(ROI),在光学系统中起着重要的角色。镜头 的焦距决定着机器视觉系统可以看到区域的大小,并最终确定所收集到的信息。FOV 太大将导致准确度降低,而FOV太大又可能因为部件不在相机视野范围内而检查失 败。在计算FOV时,在确定哪个焦距镜头最适合之前,最重要的是确定该区域的部件 最大ROI和最大的可接受误差。有时这些因素可能受相机与物体的工作距离或高度的 限制,因此在构建系统之前需要考虑所有这些因素。

5)位置 -重要的是要注意零件的公差不能太宽而导致不能重复检测这些零件。将零件 的一部分移出相机视野会导致检测系统的不稳定。应使用某种类型的物理固定装置来 限制物体或感兴趣区域的运动。如果部件移出相机拍摄区域,则会发生故障,从而增 加了不必要的停机时间。通过提供零件的粗略位置,可以消除这种不稳定性,确保每 次可重复地将零件呈现给机器视觉系统。

6)校准 -拥有控制夹具或校准程序可以对系统进行适当校准,确保其符合设施的质量 标准。
7)特征和基准 -为了正确地检查图像,基准 - 每次检查中一个独特的特征 - 可以用作 检查期间视觉工具的参考点或用来检测正确部件是否出现在图像中的一个重要依据。

检查期间视觉工具的参考点或用来检测正确部件是否出现在图像中的一个重要依据。

8)分辨率 -分辨率决定了视觉系统的可重复性; 它使得可以将像素的大小量化为一个 可以被测量的值。确定系统的分辨率之所以重要是,因为它决定了检测系统的准确性 和可重复性。在质量测量检查和机器人指导中尤其需要考虑分辨率。

9)稳定性 -为了机器视觉中传感器的稳定性,保护相机和光源不轻易移动变得十分重 要。这些项目是系统在设置时需要进行标定的内容。为了减少移位或干扰,最好将摄 像机和光源放置在振动较小的地方。
10)测试 -系统需要定期检查以确认不良品及良品正在正常抓取和报警。可以直接在 系统中构建测试程序帮助定期检查程序的顺利运行。可以随时将有缺陷的部件放入系 统,用以验证系统的正常功能。

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