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              一文了解機器視覺

              時間:2022-09-19發布者:

              在現代自動化生產過程中,機器視覺已經開始慢慢取代人工視覺,尤其是在工況檢測、成品檢驗、質量控制等領域,應用廣泛,隨著工業4.0時代的到來,這一趨勢不可逆轉。


              機器視覺,是通過光學裝置和非接觸式的傳感器,自動地接收和處理一個真實物體的圖像,以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置



               

              這是美國制造工程師協會(SME)機器視覺分會和美國機器人工業協會(RIA)自動化視覺分會,對機器視覺的定義。

               

              ? SME——Society of Manufacturing Engineers

              ? RIA——Robotic Industrial Association

               

              機器視覺,就是用機器代替人眼,來做測量和判斷。本質上,機器視覺是圖像分析技術在工廠自動化中的應用,通過使用光學系統、工業數字相機和圖像處理工具,來模擬人的視覺能力,并做出相應的決策,通過指揮某種特定的裝置執行這些決策。

                為什么要用機器視覺替代人工視覺

               

              原因有很多,以下列出較主要的幾點:

              1、從生產效率的角度來說,由于操作工在長時間工作下容易疲憊,人工視覺質量效率低下且精度不高,而機器視覺可以大大提高生產效率和自動化程度。

               

              2、從成本控制的角度來說,培訓一個合格的操作工需要企業管理者花費大量的人力物力,然而單純的培訓還遠遠不夠,后續還需要花費大量的時間,使操作工的水平在實踐中得到提升。而機器視覺系統只要設計、調試和操作得當,可以在很長一段時間內不間斷使用,同時確保生產效果。

               

              3、在某些特殊工業環境中實施工況檢測,如焊接制造等,人工視覺可能會對操作工的人身造成威脅,而機器視覺從某種程度上有效地規避了這些風險。

               

                機器視覺涵蓋哪些領域

              一個機器視覺系統是由不同的功能模塊共同組成,設計出一個成功的機器視覺系統,對工程師要求很高。

               

              一般來說,機器視覺所涵蓋的專業領域如下:

              1、電氣工程:用于機器視覺系統中硬件和軟件的設計。

              2、工程數學:圖像處理技術的基礎。

              3、物理:照明系統設計的基礎。

              4、機械工程:機器視覺系統廣泛的應用。好的機器視覺系統能更好地為制造業提供更多有利于提高產品質量和生產效率的技術支持。

               

                機器視覺系統的構成模塊

              一個完整的機器視覺系統一般由光學系統(光源、鏡頭、工業相機)、圖像采集單元、圖像處理單元、執行機構及人機界面等模塊組成,所有功能模塊相輔相成,缺一不可。

               

                  

              照明(光源)

                  

              照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素,光源系統的設計至關重要,直接關系到輸入數據,即圖像的質量和應用效果。

               

              工程師需根據用戶需求和產品特性,首先確定有效的照明條件,選擇相應的照明裝置,才能確保在此光照條件下生成的圖像能突顯出用戶需要的目標信息特征。

               

              光源一般分為可見光源和不可見光源,工業上常用的可見光源有LED、鹵素燈、熒光燈等;不可見光源主要為近紅外光、紫外光、X射線等。

               

              LED光源是目前運用多的機器視覺光源,它具有效率高、壽命長、防潮抗震、節能環保等特點,是工程師在設計照明系統時的選擇。

               

              不可見光源主要用來應對一些特定的需求,如管道焊接工藝的檢測,由于不可見光的可穿透性,才能到達檢測點。

               

                  

              鏡頭

                  

              鏡頭是機器視覺系統中的重要組件,其作用是光學成像。

               

              鏡頭的主要參數有焦距、景深(DOF,Depth of Field)、分辨率、工作距離、視場(FOV,Field of View)等。

               

              景深,是指鏡頭能夠獲得佳圖像時,被攝物體離此佳焦點前后的距離范圍。

               

              視場,表示攝像頭所能觀測到的大范圍,通常以角度表示,一般說來,視場越大,觀測范圍越大。

               

              工作距離,是指鏡頭到被攝物體的距離,工作距離越長,成本越高。

               

              在設計機器視覺系統時,要選擇參數與用戶需求相匹配的鏡頭。

               

               

               

                  

              工業相機

                  

              在機器視覺系統中工業相機必不可少,它就像人眼一樣,用來捕獲圖像。相機按其感光器的不同,可分為:CCD相機;CMOS 相機。

               

              CCD—Charge Coupled Device

              CMOS —Complementary MetalOxide Semiconductor

               

              CCD相機的成本較高,但成像品質、成像通透性、色彩的豐富性等較CMOS相機出很多。CCD相機按其使用的CCD感光元件可分為線陣式和面陣式兩大類。

               

              線陣相機,是呈“線”狀的,對圖像的信息只能以行為單位進行處理,分辨率高,速度快,主要應用于工業、醫療、科研等領域中,相配套的機器視覺系統上。

               

              面陣式相機則一次可以獲得整幅圖像的信息,價格相對便宜。

               

                  

              圖像采集單元

                  

              圖像采集單元中重要的元件是圖像采集卡,它是圖像采集單元與圖像處理單元的接口,用來將采集到的圖像進行數字化,并輸入、存儲到計算機中。

               

              圖像處理單元包含大量圖像處理算法。在取得圖像后,用這些算法對數字圖像進行處理,分析計算,并輸出結果。

               

                  

              執行機構與人機界面

                  

               

              在完成圖像采集和處理工作之后,需要將圖像處理的結果輸出,并做出與結果相匹配的動作,如剔廢、報警等,并通過人機界面顯示生產信息。

               

                機器視覺系統的原理

               

              通過光學系統,將需要拍攝的目標轉換成為圖像信號,再將圖像信號傳送至圖像采集卡,并根據像素分布、亮度、顏色等信息,轉換成為數字信號。

               

              圖像處理單元對這些數字信號進行有效地運算并獲得拍攝目標的特征值,從而根據判別的結果來指揮設備進行相對應的動作。

               

                機器視覺系統的流程

              圖片

               

              這張圖,是一個完整的機器視覺系統構架圖。

               

              以安瓿注射劑中異物自動燈檢為例,該機器視覺系統的工作流程如下:

               

              首先,待檢的安瓿瓶由機械輸送裝置輸送至檢測工位,PLC發出“物體已到達”信號。

               

              隨后,相機(camera and lens)和光源(light source)被觸發并同步開啟,對待檢安瓿瓶中液體進行圖像獲取。

               

              接著,獲取到的藥液狀態圖像在圖像采集卡(image processing hardware)中進行數字化,并將被數字化的圖像存儲在計算機中。

               

              然后,所存儲的信息被運到圖像處理軟件,對數字圖像信號進行處理與異物特征分析,判斷液體質量是否合乎要求并做出決策,如好品GOOD,壞品NOTGOOD。

               

              由控制系統,如PLC指揮某特定裝置執行上述決策,即將好品和壞品通過不同的輸出通道分選開來,并在人機界面上顯示相關數據。

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