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【技术】机器视觉系统设计5要素

  机器视觉在中国的发展已有十余个年头。过去十年是机器视觉产业在中国市场发展最快的十年,经过一定时期的普及与推广,机器视觉已逐渐为广大客户所熟知,而且应用范围,也逐渐开始扩大,大规模的应用领域由起初的电子、制药等行业,逐步扩展到包装、印刷等各大领域。

  机器视觉市场在发展,机器视觉技术在进步,在以不断满足客户发展需求的同时,最基本需求的满足也是不容忽视的。一直以来,我国的科技水平都处于不断发展的阶段,机器视觉技术作为科技发展的产物,为了更好的适应行业需求,也在不断的优化升级。纵观行业发展,国内机器视觉市场机遇与挑战并存,而行业技术的升级更显得尤为必要了。

  在工业生产领域,工业机器人检测产品很大程度上依靠机器视觉,视觉的灵敏度将直接影响产品的检测速度和检测质量,因此设计一款质量过硬的视觉产品尤为重要,在设计过程中,设计人员会面临视觉定位、测量、检测和识别等诸多难题。

  一、打光的稳定性

  工业视觉应用一般分成四大类:定位、测量、检测和识别,其中测量对光照的稳定性要求最高,因为光照只要发生10-20%的变化,测量结果将可能偏差出1-2个像素,这不是软件的问题,这是光照变化,导致了图像上边缘位置发生了变化,即使再厉害的软件也解决不了问题,必须从系统设计的角度,排除环境光的干扰,同时要保证主动照明光源的发光稳定性。当然通过硬件相机分辨率的提升也是提高精度,抗环境干扰的一种办法了。

  二、工件位置的不一致性

  一般做测量的项目,无论是离线检测,还是在线检测,只要是全自动化的检测设备,首先做的第一步工作都是要能找到待测目标物。每次待测目标物出现在拍摄视场中时,要能精确知道待测目标物在哪里,即使你使用一些机械夹具等,也不能特别高精度保证待测目标物每次都出现在同一位置的,这就需要用到定位功能,如果定位不准确,可能测量工具出现的位置就不准确,测量结果有时会有较大偏差。

  三、标定

  一般在高精度测量时需要做以下几个标定:第一,光学畸变标定(如果您不是用的软件镜头,一般都必须标定);第二,投影畸变的标定,也就是因为您安装位置误差代表的图像畸变校正,三物像空间的标定,也就是具体算出每个像素对应物空间的尺寸。

  不过目前的标定算法都是基于平面的标定,如果待测量的物理不是平面的,标定就会需要作一些特种算法来处理,通常的标定算法是解决不了的。

  此外有些标定,因为不方面使用标定板,也必须设计特殊的标定方法,因此标定不一定能通过软件中已有的标定算法全部解决。

  四、物体的运动速度

  如果被测量的物体不是静止的,而是在运动状态,那么一定要考虑运动模糊对图像精度(模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间),这也不是软件能够解决的。

  五、软件的测量精度

  在测量应用中软件的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑,最好按照1/2,而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精度,因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少。

  机器视觉的运动速度和测量精度在整个产品中占有重要的位置,运动速度快慢以检测能力是成反比的,运动越快检测的质量效果相对较差,因此提高运动精度和检测细节很重要。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。在测量精度方面:微链科技的Werobotics三维视觉定位引导系统可以实现0.1s识别物体位置并应到机器人工作,最高精度可以达到0.02mm 。

  

 

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