如何消除表面的干擾,實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定檢測?
通過不同方向照明進(jìn)行多張圖像分析
融合相機(jī)、照明和檢測算法的穩(wěn)定檢測新方案
使用新開發(fā)的超高速相機(jī)和超高速部分亮燈照明,對對象工件進(jìn)行拍攝。這是一種全新的拍攝方法,它將對多個(gè)方向亮燈的數(shù)張 圖像進(jìn)行分析,并生成形狀(凹凸)圖像和紋理(圖樣)圖像。由于可排除周圍環(huán)境的影響及檢測時(shí)工件偏差帶來的不穩(wěn)定因素,因此,以往需花費(fèi)大量時(shí)間、具備豐富經(jīng)驗(yàn)才能完成的圖像,現(xiàn)在任何人都能輕松獲得。
檢測金屬鑄件表面的缺陷
忽略清洗液殘留、污點(diǎn)、細(xì)微紋路等因素,僅檢測凹痕和缺口等嚴(yán)重缺陷。
檢測薄膜上的刻印
去除對檢測造成不良影響的光暈,以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定檢測。
檢測金屬鑄件表面的刻印
從隨機(jī)的鑄件表面中,突顯具更大凹凸信息的刻印部分。
檢測印刷上的缺陷
不受背景復(fù)雜印刷的影響,生成僅抽取缺陷的圖像。
檢測熱封口寬度
通過顏色和濃淡狀態(tài),捕捉不易發(fā)生變化的密封部凹凸信息,并進(jìn)行抽取。
檢測有無密封膠帶
即使受工件傾斜的影響突然出現(xiàn)正反射現(xiàn)象,也可消除光暈,實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定檢測。
解決獲取穩(wěn)定圖像的課題
以往的圖像獲取課題
使用【LumiTrax ?】系統(tǒng)均可解決
【LumiTraxTM】 原理
1、超高速執(zhí)行來自不同方向的照明亮燈&拍攝
上方照明圖像:
右方照明圖像:
左方照明圖像:
下方照明圖像:
2、分析各像素的亮度值變化情況,并在分離“形狀(凹凸)”、“紋理(圖樣)”后,進(jìn)行圖像化處理
紋理圖像:
形狀圖像:
像素A的亮度值:
像素B的亮度值:
像素C的亮度值:
像素D的亮度值:
如何避免明暗變化帶來的影響,僅檢測出異物?
可應(yīng)對變化的2 種外觀檢測
瑕疵
檢測穩(wěn)定性“一目了然”的業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)外觀檢測工具
該工具可在與周圍濃淡等級進(jìn)行比較的同時(shí)檢測瑕疵和污點(diǎn)等缺陷。不僅具備卓越的檢測能力,還可僅篩選出大小、濃度、形狀、個(gè)數(shù)等要檢測的缺陷。
膠囊的污點(diǎn)檢測
【瑕疵模式】原理
視覺系統(tǒng)使用感光元件CCD 每個(gè)像素的濃度(亮度)數(shù)據(jù),將濃度的變化檢測為瑕疵/ 邊緣。但是,以1 像素為單位全部進(jìn)行處理,需要花費(fèi)大量的處理時(shí)間,且對檢測無用的干擾數(shù)據(jù)還會影響結(jié)果。在此,視覺系統(tǒng)使用多個(gè)像素的小單位平均值進(jìn)行處理。瑕疵模式中使用“段”這一小單位與周圍平均濃度進(jìn)行比較,檢測出瑕疵。
趨勢邊緣缺陷
最適合毛刺/ 缺陷檢測的輪廓缺陷檢測工具
該工具可從工件邊緣抽取輪廓,將與該輪廓線差別較大的部分識別為毛刺/ 缺陷。以最多5000 點(diǎn)的邊緣信息為基準(zhǔn),不僅支持圓或直線檢測,還支持由橢圓或自由曲線構(gòu)成的復(fù)雜形狀輪廓的檢測。
塑料瓶凹陷檢測
通過多點(diǎn)信息,準(zhǔn)確檢測出細(xì)微凹陷
【趨勢邊緣缺陷】原理
電容器的毛刺檢測
1、沿著工件形狀,最多可檢測出5000 點(diǎn)邊
緣。(線上的圓點(diǎn)為邊緣檢測點(diǎn))
2、在1測量的邊緣點(diǎn)中推定并檢測出作為工件輪廓的基準(zhǔn)模型線
3、將距基準(zhǔn)模型線一定距離的邊緣點(diǎn)檢測為不良(毛刺/ 缺陷)
在亮度變化較大的地方,如何實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定檢測?
邊緣強(qiáng)度100% 補(bǔ)正
邊緣模式
該位置檢測工具可通過“邊緣強(qiáng)度波形”確認(rèn)檢測穩(wěn)定性
設(shè)定時(shí),可一邊觀看邊緣強(qiáng)度波形一邊調(diào)整邊緣檢測等級。另外,在實(shí)際生產(chǎn)線中,為穩(wěn)定邊緣將始終進(jìn)行補(bǔ)正,保持微分絕對值最大為100%,這樣即使產(chǎn)生亮度變化,內(nèi)部也將以相同條件進(jìn)行檢測。
【邊緣】原理
檢測方法1
對投影處理后的波形設(shè)定檢測等級的方法
檢測方法2
對微分波形設(shè)定檢測等級的方法(不進(jìn)行100% 補(bǔ)正時(shí))
檢測方法3
保持邊緣強(qiáng)度最大值為100% 的補(bǔ)正方法
檢測邊緣時(shí)需要求出微分波形,為了保持實(shí)際生產(chǎn)線中檢測穩(wěn)定,始終進(jìn)行保持微分值最大值為100%的補(bǔ)正。對于補(bǔ)正后的波形將“邊緣敏感度(%)”設(shè)置為邊緣檢測閾值,因此即使絕對亮度產(chǎn)生變化,也可保持內(nèi)部以相同條件進(jìn)行檢測,邊緣檢測穩(wěn)定。
邊緣位置不穩(wěn)定產(chǎn)生誤抓取時(shí)怎么辦?
最多5000 點(diǎn)的邊緣檢測
趨勢邊緣模式
趨勢邊緣位置、寬度、缺陷的3 種模式
通過多條檢測出的邊緣位置信息可以求出虛擬直線或虛擬圓,用于位置檢測、角度檢測等??上惓5奈恢脭?shù)據(jù),進(jìn)行穩(wěn)定檢測。
直線檢測
圓檢測
利用趨勢邊緣的3 種檢測模式
趨勢邊緣位置
通孔中心檢測
可通過各檢測點(diǎn)判定,求出虛擬直線或虛擬圓用于運(yùn)算。
趨勢邊緣寬度
電容器的尺寸測量
執(zhí)行2 種趨勢邊緣處理,求出段之間的寬度。還可以檢測直徑等。
趨勢邊緣缺陷
瓶蓋的毛刺檢測
以檢測點(diǎn)為基礎(chǔ)求出基準(zhǔn)線,并將與基準(zhǔn)線的距離檢測為缺陷。也可用于毛刺/ 缺陷檢測。
趨勢邊緣寬度
趨勢邊緣位置(寬度)模式可對檢測區(qū)域內(nèi)寬度較窄的邊緣窗口進(jìn)行掃描,同時(shí)檢測出各點(diǎn)邊緣位置。通過使用該檢測模式,可在1個(gè)窗口中檢測出多點(diǎn)邊緣寬度,不放過目標(biāo)工件的任何細(xì)微變化。
通過趨勢邊緣寬度進(jìn)行最大外部尺寸檢測
通過趨勢邊緣寬度進(jìn)行最小內(nèi)部尺寸檢測
【趨勢邊緣】原理
使寬度較窄的區(qū)域段以較細(xì)的移動(dòng)寬度(移動(dòng)量)向趨勢方向移動(dòng),檢測各點(diǎn)的邊緣寬度或邊緣位置,并檢測出最大值/ 最小值。另外,運(yùn)算中可以使用全部點(diǎn)的檢測值。
如何在圖像不穩(wěn)定的情況下進(jìn)行準(zhǔn)確的形狀搜索?
如何在圖像不穩(wěn)定的情況下進(jìn)行準(zhǔn)確的形狀搜索?
ShapeTrax
在惡劣條件下,追求處理能力、高速、高精度的搜索工具
該工具可使用從對象抽取的輪廓形狀信息進(jìn)行搜索。即使搜索對象產(chǎn)生缺陷或?qū)Ρ榷冉档?、大小變化等,也可穩(wěn)定搜索。作為其他工具的位置偏移補(bǔ)正源,也可發(fā)揮卓越的搜索能力。
ShapeTrax 特點(diǎn)
超高速處理
通過改善處理算法,實(shí)現(xiàn)比以往快10 倍的大幅度高速化。此外,即使是500 萬像素等大容量圖像,也可稍微增加處理速度,實(shí)現(xiàn)較高速的處理。
CCD 像素?cái)?shù)和搜索處理時(shí)間(角度范圍±180 度)
CV-X100 系列的評估數(shù)據(jù)
超高精度
直線性和重復(fù)精度皆已實(shí)現(xiàn)0.025 像素的業(yè)界超高等級。滿足因?qū)ο蟮募?xì)微化和高精度化而提升搜索精度的需求。
直線性數(shù)據(jù)(代表例)
結(jié)合圖像的預(yù)處理功能,實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)定的檢測
支持對比度低的工件(使用預(yù)處理功能)
ShapeTrax 的特點(diǎn)之一為支持對比度低的工件,加上利用CV-X/XG 系列獨(dú)有的預(yù)處理功能“實(shí)時(shí)濃淡補(bǔ)正”,即可檢測出如下圖片所示的2 種定位標(biāo)記(大圓圈和小圓形)。重點(diǎn)在于通過預(yù)處理去除周期性陰影,和ShapeTrax 針對對比度低工件的檢測能力。
【ShapeTrax】原理
輪廓形狀搜索的重點(diǎn)在于如何抽取工件的輪廓信息實(shí)現(xiàn)高精度搜索,以及使用大量輪廓信息時(shí)如何實(shí)現(xiàn)高速處理。
ShapeTrax 為了解決以上問題,執(zhí)行多級處理。
1、粗劣搜索
根據(jù)設(shè)定確定壓縮率,從壓縮的圖像中得出輪廓圖形,并在壓縮圖像內(nèi)進(jìn)行搜索,先檢測出大致位置。因信息量較少,可以實(shí)現(xiàn)高速搜索。
2、精細(xì)搜索
鎖定在粗略搜索中檢測的位置周邊,再得出無壓縮的輪廓圖形進(jìn)行搜索。使用不壓縮的全部像素信息,可實(shí)現(xiàn)高精度搜索。由此,通過粗略搜索鎖定大致位置,并通過精細(xì)搜索檢測出最終位置,使得hapeTrax 實(shí)現(xiàn)了高速性和高精度的并存。
通過有無/ 辨別或個(gè)數(shù)計(jì)算保持檢測穩(wěn)定的訣竅是?
根據(jù)對象選擇檢測項(xiàng)目
面積模式
進(jìn)行面積檢測的簡單檢測工具
面積檢測方法又稱面積二值化處理,通過統(tǒng)計(jì)黑白二種像素?cái)?shù),檢測是否有應(yīng)檢測出的部分。
貼片電容有無檢測
檢測壓紋帶內(nèi)有無貼片電容。對檢測區(qū)域進(jìn)行黑白二值化處理,對計(jì)算出的面積設(shè)定公差。
方便面調(diào)料包有無檢測
檢測方便面有無料包和湯包。使用1 臺控制器即可控制多列檢測,提高了運(yùn)行效率。
密封膠帶的有無/ 破損檢測
檢測密封膠帶的有無/ 破損??蓪z測范圍內(nèi)的膠帶面積設(shè)定公差,進(jìn)行檢測。
效能說明書的有無檢測
檢測方便面有無料包和湯包。使用1 臺控制器即可控制多列檢測,提高了運(yùn)行效率。
斑點(diǎn)模式
面積、周長、圓度、個(gè)數(shù)、重心位置等綜合檢測工具
斑點(diǎn)(blob)有“小塊”的意思,在有無檢測中指濃度相同的像素的集合體。根據(jù)集合體面積(像素?cái)?shù))等算出“斑點(diǎn)的特征量”,可檢測要檢測部分的有無。
藥片個(gè)數(shù)計(jì)算
計(jì)算藥片的個(gè)數(shù)。通過斑點(diǎn)處理計(jì)算區(qū)域內(nèi)的藥片個(gè)數(shù),并對計(jì)算出的個(gè)數(shù)設(shè)定公差。
飲料瓶數(shù)量計(jì)算
使用500 萬像素相機(jī),即使在寬廣視野下也能進(jìn)行高精度檢測。除計(jì)算個(gè)數(shù)之外,僅用1 臺相機(jī)即可檢測字符或顏色的細(xì)微區(qū)別,分辨瓶蓋是否為同一品種等。
SD 卡數(shù)量計(jì)算
計(jì)算托盤內(nèi)的SD 卡數(shù)量。使用高像素相機(jī),還可以同時(shí)檢測容量記錄的不同等。
檢測軸承內(nèi)是否有潤滑脂
檢測軸承內(nèi)是否有潤滑脂。只要使用圖像處理模式之一的“斑點(diǎn)”或“面積”,即可進(jìn)行穩(wěn)定檢測。
如何在字符檢測中即使刻印狀態(tài)發(fā)生變化,也可穩(wěn)定檢測?
處理字符大小、位置、刻印品質(zhì)、亮度變化
OCR(字符識別)
放心、準(zhǔn)確的識別字符工具,將切割狀態(tài)和穩(wěn)定度可視化
本工具可識別產(chǎn)品上印刷、刻印的字符。為了應(yīng)對作業(yè)現(xiàn)場時(shí)刻變化的刻印狀態(tài),基恩士致力于將字符切割、穩(wěn)定度、字庫等識別字符的重要因素可視化。
通過不使用二值化的灰度處理,即使周圍亮度發(fā)生變化,也可穩(wěn)定檢測。此外,采用字符切割方式,可輕松掌握識別狀態(tài)。
代表性用途示例
保質(zhì)期印字檢測
對食品容器上保質(zhì)期的正誤進(jìn)行字符核對(OCV)
型號的字符識別
通過視覺系統(tǒng)對電子部件上的型號進(jìn)行字符識別(OCR)。
【OCR(字符識別)】原理
視覺系統(tǒng)的字符識別可以逐一識別相機(jī)拍攝到的目標(biāo)物上的字符,然后與內(nèi)部預(yù)先注冊的字庫(字符字體群組)比對,形狀最為一致的則識別為相應(yīng)的字符。此外,通過將正確的字符串作為判定公差進(jìn)行注冊,對是否與已識別的字符串完全一致作出判定,然后輸出OK/NG 的判定結(jié)果。另外,還可以將讀取的字符串作為字符數(shù)據(jù)輸出至外部設(shè)備。
自動(dòng)字符切割設(shè)定
1、最大支持20 個(gè)字符/ 行,2 行/ 范圍
2、根據(jù)獨(dú)特的投影波形獲取字符串的位置,自動(dòng)調(diào)整切割范圍
3、直接從灰度圖像中切割,無需二值化處理,不易受亮度變化的影響
切割檢測范圍內(nèi)字符的同時(shí)檢測以下內(nèi)容。與字庫圖形核對并進(jìn)行補(bǔ)正,提高識別度。
1、行的角度旋轉(zhuǎn)傾斜
2、字符高度偏差
3、字符間隔偏差
4、字符大小偏差
貼合切割功能
對于一同切割出的字符,會將每個(gè)字符微調(diào)至最佳的切割狀態(tài)。
通過個(gè)別補(bǔ)正每個(gè)字符產(chǎn)生的細(xì)微變化并進(jìn)行對照,以提高識別度。
貼合切割ON(標(biāo)準(zhǔn)規(guī)格)
貼合切割OFF
字符識別
如何檢測出細(xì)微的表面顏色差異?
利用顏色信息穩(wěn)定檢測
顏色濃淡處理
生成處理了色相、飽和度、亮度全部信息的灰度圖像
在顏色濃淡處理中,可將以往黑白相機(jī)無法分辨的圖像轉(zhuǎn)換為高對比度的灰度圖像,實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的圖像處理檢測。
在窗口1 的灰度圖像中,各顏色的對比度不明顯,檢測不穩(wěn)定。窗口2、3 中,通過顏色濃淡處理,可以僅準(zhǔn)確抽取特定顏色。即使是對比度較低的對象,也可轉(zhuǎn)換為具有明顯濃淡差的圖像。
實(shí)際檢測示例
使用邊緣檢測功能檢測8 號的寬度如左邊2 幅圖像所示。左邊為灰度處理,右邊為顏色濃淡。在顏色濃淡中得到8 和7、9 的對比度,在灰度處理中7 和8 幾乎沒有對比度,邊緣檢測也不穩(wěn)定。表示邊緣邊界部變化強(qiáng)弱的邊緣強(qiáng)度如下表所示,顏色濃淡處理一方較高。
顏色濃淡處理應(yīng)用示例
鍍金連接器的焊接位置檢測
【顏色濃淡處理】原理
這種預(yù)處理方式可以將數(shù)據(jù)量大的彩色圖像轉(zhuǎn)換成以指定顏色為最高階調(diào)亮度的256 階調(diào)灰度圖像。除亮度之外,還使用了顏色信息,支持進(jìn)行金色和銀色的辨別、淺色辨別等黑白相機(jī)難以檢測的情況。
在檢測左圖所示的淺色圖案時(shí),如使用黑白濃淡處理,則只能得到非常淡的圖像。但是采用基于顏色信息的顏色濃淡處理后,可以看到,背景成為黑色,淡色部位可以清晰地轉(zhuǎn)換為灰色的圖案。
在進(jìn)行標(biāo)記形狀差異或位置偏移檢查時(shí),兩種處理在效果上的差異一目了然。
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如何消除微小干擾,強(qiáng)調(diào)微小變化?
預(yù)處理功能(基礎(chǔ)篇)
膨脹濾波器
消除背景中黑色干擾成分的預(yù)處理功能
不單個(gè)使用,而是以相同次數(shù)多次應(yīng)用膨脹→收縮,在維持原有形狀的基礎(chǔ)上消除干擾。
【膨脹濾波器】原理
膨脹濾波器的算法
在包含以3 × 3 中心像素濃度為中心的9 個(gè)像素中,替換為最大濃度的處理。有去除黑色干擾成分的效果。
收縮濾波器的算法
在包含以3 × 3 中心像素濃度為中心的9 個(gè)像素中,替換為最小濃度的處理。具有強(qiáng)調(diào)黑色像素、穩(wěn)定檢測出黑點(diǎn)等瑕疵的效果。
重點(diǎn):
不單個(gè)使用,通過相同次數(shù)的膨脹→收縮動(dòng)作,在維持原有形狀的基礎(chǔ)上,只去除黑色的毛邊形狀。
各種預(yù)處理功能
如何不受背景影響進(jìn)行檢測?
預(yù)處理功能(應(yīng)用篇)
實(shí)時(shí)濃淡補(bǔ)正
消除漸變的濃淡變化,可以僅抽取缺陷的預(yù)處理功能
取消工件表面產(chǎn)生的陰影或不均勻光量,補(bǔ)正為最適合檢測的圖像。即使每次濃淡狀況均發(fā)生變化,仍可實(shí)時(shí)執(zhí)行補(bǔ)正,并僅抽取缺陷部。
【實(shí)時(shí)濃淡補(bǔ)正濾波器】原理
1、制作推定背景圖像
根據(jù)參數(shù)抽取低于指定抽取尺寸的缺陷,推定最佳背景圖像。
2、從輸入圖像中減去推定背景圖像
3、調(diào)整圖像至最佳狀態(tài)
圖像的最佳調(diào)整可通過選擇明缺陷、暗缺陷的對象缺陷顏色,或提升增益/ 去除干擾,將差分圖像調(diào)整到更適合于檢測的圖像。
各種預(yù)處理功能
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如何使任何人都可以迅速對焦或調(diào)節(jié)亮度?
實(shí)現(xiàn)“在任何時(shí)候,任何地方都相同”
拍攝環(huán)境再現(xiàn)導(dǎo)航
使位置、亮度、焦點(diǎn)返回導(dǎo)入初始狀態(tài)的實(shí)用功能
在沿用生產(chǎn)線時(shí)的初期調(diào)整、相機(jī)移動(dòng)后進(jìn)行重新調(diào)整等情況下,可無需變更檢測程序,任何人都可準(zhǔn)確且迅速地進(jìn)行調(diào)整。
通過拍攝環(huán)境再現(xiàn)導(dǎo)航一舉解決!
可在如下情況中使用。
● 橫向沿用生產(chǎn)線時(shí)
● 向國外出口裝置并在當(dāng)?shù)亟M裝使用時(shí)
● 運(yùn)行中頻繁出現(xiàn)誤判定時(shí)
● 操作錯(cuò)誤導(dǎo)致相機(jī)位置或焦點(diǎn)移動(dòng)時(shí)
拍攝環(huán)境再現(xiàn)導(dǎo)航
可再現(xiàn)運(yùn)行良好的相鄰生產(chǎn)線
可將輸入圖像的拍攝狀態(tài)與基準(zhǔn)圖像的拍攝狀態(tài)匹配。
● 在沿用到新的生產(chǎn)線時(shí),與運(yùn)行良好的生產(chǎn)線的基準(zhǔn)圖像匹配
● 與設(shè)定時(shí)的基準(zhǔn)圖像進(jìn)行比較,確認(rèn)“是否與以往的狀態(tài)相同”??伸`活應(yīng)用于上述場合。
位置調(diào)整
亮度調(diào)整
焦點(diǎn)調(diào)整
-
算法
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