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改善在線四川視覺檢測系統的十大方法

文章出處:常見問題 責任編輯:廣州圖博視自動化科技有限公司 發表時間:2021-03-23
  
  隨著全球制造業的持續發展,生產廠家必須確保它們以最高效率進行生產運行。由于與過程相關的故障導致的任何停機都被認為是非增值停機時間,直接影響公司的盈利能力。機器視覺是一個如果設置正確,可以減少流程效率低下的領域。任何使用機器視覺作為機器人引導或檢查的設施都應調查此區域以進行可能的改進以下是十大領域,如果沒有正確設置,可能會導致機器視覺過程無法減少停機時間。
  1)照明技術-應使用正確的照明技術照亮感興趣的區域。諸如背光,明場照明,放牧,低角度線性陣列和暗場的示例是照明技術,其是機器視覺穩健性的最關鍵方面。根據零件表面光潔度和輪廓,正確的照明技術將增強缺陷或消除圖像噪聲,從而提高系統的效率和穩定性。目的是選擇一種照明技術,該技術將為檢查中感興趣的區域產生最大量的對比度(黑色到白色像素)。此外,對比度需要與被測量或檢查的內容直接相關。
  2)光源-應考慮用于每個特定部件或應用的光的顏色。螺絲篩選機頻率是每秒振蕩的次數,而波長是波上相同位置的兩個點之間的距離。每種不同的色譜-紫外線,藍色,綠色,黃色,紅色,紅外線-具有不同的照明頻率和波長。這些變化會影響物體和相機的表面在引入光線時的反應。目的是使用能產生最大對比度并消除圖像噪聲的光頻率。例如,金屬部件有時可以被引入具有輕油涂層或略微氧化表面的系統,這取決于它們的儲存方式。
  3)濾光-鏡頭濾光片應用于消除背景和頭頂照明噪聲以及其他惡劣的環境干擾。通過在相機鏡頭上放置與照射光頻率相匹配的濾光器,可以消除環境光照干擾。
  4)鏡頭-視場(FOV)和感興趣區域(ROI),在光學系統中起著重要的角色。鏡頭的焦距決定著機器視覺系統可以看到區域的大小,并最終確定所收集到的信息。FOV太大將導致準確度降低,而FOV太大又可能因為部件不在相機視野范圍內而檢查失敗。在計算FOV時,在確定哪個焦距鏡頭最適合之前,最重要的是確定該區域的部件最大ROI和最大的可接受誤差。有時這些因素可能受相機與物體的工作距離或高度的限制,因此在構建系統之前需要考慮所有這些因素。
  5)位置-重要的是要注意零件的公差不能太寬而導致不能重復檢測這些零件。將零件的一部分移出相機視野會導致檢測系統的不穩定。應使用某種類型的物理固定裝置來限制物體或感興趣區域的運動。如果部件移出相機拍攝區域,則會發生故障,從而增加了不必要的停機時間。通過提供零件的粗略位置,可以消除這種不穩定性,確保每次可重復地將零件呈現給機器視覺系統。
  6)校準-擁有控制夾具或校準程序可以對系統進行適當校準,確保其符合設施的質量標準。
  7)特征和基準-為了正確地檢查圖像,基準-每次檢查中一個獨特的特征-可以用作檢查期間視覺工具的參考點或用來檢測正確部件是否出現在圖像中的一個重要依據。
  檢查期間視覺工具的參考點或用來檢測正確部件是否出現在圖像中的一個重要依據。
  8)分辨率-分辨率決定了視覺系統的可重復性;它使得可以將像素的大小量化為一個可以被測量的值。確定系統的分辨率之所以重要是,因為它決定了檢測系統的準確性和可重復性。在質量測量檢查和機器人指導中尤其需要考慮分辨率。
  9)穩定性-為了機器視覺中傳感器的穩定性,保護相機和光源不輕易移動變得十分重要。這些項目是系統在設置時需要進行標定的內容。為了減少移位或干擾,最好將攝像機和光源放置在振動較小的地方。
  10)測試-系統需要定期檢查以確認不良品及良品正在正常抓取和報警。可以直接在系統中構建測試程序幫助定期檢查程序的順利運行。可以隨時將有缺陷的部件放入系統,用以驗證系統的正常功能。

改善在線四川視覺檢測系統的十大方法

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