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  • 以往我们所说的机器视觉检测技术,通常是指2D的视觉系统,即通过摄像头拍到一个平面的照片,然后通过图像分析或比对来识别物体,能看到物体一个平面上特征,可用于缺失/存在检测、离散对象分析、图案对齐、条形码和...

    以往我们所说的机器视觉检测技术,通常是指2D的视觉系统,即通过摄像头拍到一个平面的照片,然后通过图像分析或比对来识别物体,能看到物体一个平面上特征,可用于缺失/存在检测、离散对象分析、图案对齐、条形码和光学字符识别,以及基于边缘检测的各种二维几何分析。由于2D视觉无法获得物体的空间坐标信息,所以不支持与形状相关的测量,诸如物体平面度、表面角度、体积或者区分相同颜色的物体之类的特征,或者在具有接触侧的物体位置之间进行区分,而且2D视觉测量物体的对比度,这意味着依赖于光照和颜色/灰度变化,测量精度易受变量照明条件的影响。

     

    什么是3D机器视觉,3D机器视觉可以粗略地定义为允许3D对象或表面的三维测量或检查的技术。有几种不同的方式可以实现:

    1、激光轮廓分析:激光轮廓分析是最受欢迎的3D成像技术之一。被测物体通过激光束移动,因为以已知角度定位的相机记录当物体穿过它时激光器的变化轮廓。这种配置在工厂生产地板或包装线上特别受欢迎,因为它依赖于相对于激光器移动的物体,这意味着它非常适合于传送带上的产品。

    2、立体成像:另一种流行的3D成像技术是立体成像,其中两个相机用于记录物体的2D图像,然后可以将其三角化并制成3D图像。与激光轮廓分析一样,这种技术也允许在测量和记录时物体的移动。使用随机静态照明图案还可以为普通表面和没有自然边缘的对象提供任意纹理,这是许多立体重建算法所需要的。

    3、条纹投影:在条纹投影中,条纹图案投影到待测量的整个表面区域上。然后通过垂直于被测物体定位的摄像机记录图像。所创建的点云能够使高度分辨率比激光分析方法能够提供的高出两个数量级。条纹投影也更具可扩展性,测量区域范围从1毫米到超过1米。

    4、飞行时间:飞行时间法测量光脉冲到达被测物体然后返回的时间。测量每个图像点所花费的时间将根据对象的大小和深度而变化,因此每个点将在测量时提供该信息。

    3D视觉的好处,更丰富的数据采集,3D视觉可以测量产生2D系统不能的形状信息。 因此,可以测量与形状相关的特征,例如物体平直度,表面角度和体积。

    1、测量稳定性:3D传感器中的所有组件都被牢固地安装在单个光机械组件上,以确保重复性,焦距相对于发射器和成像器平面锁定在位,并且包括温度补偿功能,以便纠正由于金属蠕变而引起的移动。

    2、精度和重复性:利用3D机器视觉提供的深度测量信息,由于物体位置(距传感器的距离)而导致的误差不再可能,这意味着物体可以在传感器的测量体积内的任何位置移动,并仍能得到准确的结果。这简化了物体固定要求,并降低了系统设计和维护成本。

    3、多传感器拼接:3D机器视觉的另一个好处是能够使用已知的伪像将来自相对较少的多个扫描仪的3D点云拼接在一起,从而校准到通用坐标系。例如,可以用多个扫描仪扫描诸如卡车框架的大物体。定位和对准数以百计的二维相机,并使用摄影测量法来生成三维模型要比使用少量高精度的三维扫描仪更加复杂和不准确。

    4、精密机器人视觉指导:工业机器人在三维世界中工作。盲人机器人仅限于执行重复和结构化的任务。3D机器视觉使机器人能够感知其物理环境的变化,并相应地进行调整,从而在基本应用中提高了灵活性,实用性和速度,例如拾放。

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  • 1,一般来说,机器视觉检测技术依照检测功能可分为:定位,缺陷,检测,计数检测,尺度测量。 2,机器视觉检测技术依照其装置的载体可分为:在线检测体系和离线检测体系。 3,依照检测技术可分为:立体检测功能,...

     

    1,一般来说,机器视觉检测技术依照检测功能可分为:定位,缺陷,检测,计数检测,尺度测量。

    2,机器视觉检测技术依照其装置的载体可分为:在线检测体系和离线检测体系。

    3,依照检测技术可分为:立体检测功能,斑驳检测功能,尺度测量,OCR技能等。

    机器视觉检测技术在于:消除瑕疵,含糊,碎屑或凹陷等商品的功能。

    例子:

    1,视觉体系能进行商品多种项目的检测

    2,检测电子部件的缺陷或偏移的针眼

    3,丈量注射器部件形状或区别颜色来进行检查错误安装

    4,在交通职业的车牌和流量检测

    5,药品职业的包装检测

    6,饮料职业的容量检测和外包装检测

    7,烟草职业的言表检测和外包装检测

    8,汽车职业的检测安装

    9,打印职业的打印质量检测

    10,五金职业的螺丝钉检测

    11,食品职业的生果分拣

    12,电子职业的焊接检测和安装检测定位

    13,钢铁职业的钢板外表缺陷检测

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  • 点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达在比利时的一间温室中,有台小型机器人,它穿过生长在支架托盘上的一排排草莓,利用机器视觉寻找成熟完好的果实,然后用 3D...

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    在比利时的一间温室中,有台小型机器人,它穿过生长在支架托盘上的一排排草莓,利用机器视觉寻找成熟完好的果实,然后用 3D 打印的爪子把每一颗果实轻轻摘下,放在篮子里以待出售。如果感觉果实还未到采摘的时候,这个小家伙会预估其成熟的时间,然后重新过来采摘

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    这有趣的画面是比利时公司 Octinion 的一场实验,它认为,这套系统能够取代传统的草莓种植和收割模式。在加州,严格的移民政策加上丰富的经济环境令移民农场工的数量不断减少,而本地工人也不想干这种工作,这导致草莓种植者很难找到工人来采摘水果。在英国,英国脱欧使农业工作对东欧工人的吸引力下降,而这些工作此前大多被他们承包。如今,大多数发达国家都面临着类似的农业劳动力短缺的挑战。

    Octinion 公司开发的这台机器人可每五秒钟摘一颗草莓,而人类的速度要稍快,平均每三秒摘一个。

    " 我们要略慢一点,但在经济上我们是有利可图的,因为每个果实的成本是类似的。" 科恩说。

    Octinion 基于成本约束、以及其他采摘草莓的要求开始设计这台机器人。比如,草莓的茎在采摘时不应留在果实上,因为它会在篮子里刺破其他的草莓。当果实开始包装时,更红的一面应该放在上面,以吸引消费者。机器人的视觉系统能够完成这项任务。

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    这台机器人的设计目的是为了与 " 桌面 " 生长系统配合,即草莓生长在一排排托盘上,而不是田野里,因为这是行业正在发展的方向。在欧洲,温室种植草莓已经成为一种标准方式,生产的草莓大多出口到了美国。Driscolls 等主要生产商已经开始转向托盘生长系统,因为架高种植要更便于机器人或人类采摘。Driscolls 一直在开发另一个草莓采摘机器人,但它总会把草莓割伤。而 Octinion 的机器人则会计算是否会擦伤草莓,如果会则不摘。

    除了更便于采摘,托盘生长系统还更节水,因为系统只需浇灌草莓周围少量的土壤即可,并且单位面积产量更高。

    在工业领域,机器视觉技术也已经应用于工业自动化系统中,以取代传统上的人工检查来提高生产质量产量。从拾取和放置、对象跟踪到计量、缺陷检测等应用,利用视觉数据可以通过提供简单的通过失败信息或闭环控制,来提高整个系统的性能。

    视觉的使用并不仅仅在工业自动化领域,我们也看到了相机在日常生活中的大量应用,例如用于计算机、移动设备,特别是在中。摄像头仅仅是在几年前才被引入到汽车中,但是现在汽车中已经配备了大量摄像头,以为驾驶员提供完整的360°车辆视图。

    机器视觉检测可以改善自动化设置。集成的机器人解决方案可以快速轻松地提供机器视觉检测的优势。但是,即使技术有所改进,视觉也是机器人技术的一个比较“棘手”的问题。

    机器视觉检测系统最常见的功能是检测已知物体的位置和方向,在完善硬件、程序和算法设置等环节之外,也需要充分考量照明、背景等因素。

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    照明

    如果有过在低光照下拍摄数码照片的经验,就会知道照明至关重要。糟糕的照明会毁掉一切。成像传感器不像人眼那样适应性强或敏感。如果照明类型错误,视觉传感器将无法可靠地检测到物体。有各种克服照明挑战的方法。一种方法是将有源照明结合到视觉传感器本身中。其他解决方案包括使用红外照明,环境中的固定照明或使用其他形式的技术,例如激光。

    变形或铰接

    球体是计算机视觉检测的简单对象。如果使用模板匹配算法可能只是检测它的圆形轮廓。但是,如果球被压扁,它会改变形状,同样的方法将不再起作用,这就是变形。它会导致一些机器视觉检测技术遭遇相当大的问题。铰接类似,是指由可移动关节引起的变形。例如,当您在肘部弯曲手臂时,手臂的形状会发生变化。各个链接(骨骼)保持相同的形状,但轮廓变形。由于许多视觉算法使用形状轮廓,因此变形和铰接会使得物体识别更加困难。

    位置和方向

    机器视觉检测系统最常见的功能是检测已知物体的位置和方向。因此,大多数集成视觉解决方案通常都克服了这些挑战。只要整个物体可以在摄像机图像内被查看,检测物体的位置通常是直截了当的。许多系统对于对象方向变化的检测非常灵敏。但是,并不是所有的方向都是易于检测的。虽然检测沿一个轴旋转的物体是足够简单的,但是检测物体的3D旋转则更为复杂。

    背景

    图像背景对物体检测有很大的影响。举一个极端的例子,对象被放置在一张纸上,在该纸上打印同一对象的图像。在这种情况下,机器视觉检测设置可能无法确定哪个是真实的物体。完美的背景是空白的,并提供与检测到的物体良好的对比。它的确切属性将取决于正在使用的视觉检测算法。如果使用边缘检测器,那么背景不应该包含清晰的线条。背景的颜色和亮度也应该与物体的颜色和亮度不同。

    遮挡

    遮挡意味着物体的一部分被遮住了。在前面的几种情况中,整个对象出现在相机图像中。遮挡是不同的,因为部分对象丢失。视觉系统显然不能检测到图像中不存在的东西。有各种各样的东西可能会导致遮挡,包括其他物体、机器人的部分或相机的不良位置。克服遮挡的方法通常涉及将对象的可见部分与其已知模型进行匹配,并假定对象的隐藏部分存在。

    尺度

    在某些情况下,人眼很容易被尺度上的差异所欺骗。机器视觉检测系统可能被他们弄糊涂了。想象一下,你有两个完全相同的物体,只是一个比另一个大。想象一下,您正在使用固定的2D视觉设置,物体的大小决定了它与机器人的距离。尺度的另一个问题,也许不那么明显,就是像素值的问题。如果将机器人相机放置得很远,则图像中的对象将由较少的像素表示。当有更多的像素代表对象时,图像处理算法会更好地工作,但也存在一些例外。

    照相机放置

    不正确的相机位置可能会导致以前出现过的任何问题,所以重要的是要正确使用它。尝试将照相机放置在光线充足的区域,以便在没有变形的情况下尽可能清楚地看到物体,尽可能靠近物体而不会造成遮挡。照相机和观看面之间不应有干扰的背景或其他物体。

    运动

    运动有时会导致计算机视觉设置出现问题,特别是在图像中出现模糊时。例如,这可能发生在快速移动的传送带上的物体上。数字成像传感器在短时间内捕获图像,但不会瞬间捕获整个图像。如果一个物体在捕捉过程中移动太快,将导致图像模糊。我们的眼睛可能不会注意到视频中的模糊,但算法会。当有清晰的静态图像时,机器视觉检测效果最佳。

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  • 点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达 第一步是确定要求并确定是否可行机器视觉一词可以想象是具有一组眼睛的计算机进行检测或检验行为。为了开...

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    重磅干货,第一时间送达
    


    第一步是确定要求并确定是否可行

     

    机器视觉一词可以想象是具有一组眼睛的计算机进行检测或检验行为。为了开发机器视觉应用的完整解决方案,视觉工程师执行一系列通常分为五个类别的任务:计划,设计,构建,集成和验证。

     

    计划

     

    对于许多视觉工程师来说,任何解决方案的第一步是确定每次检查的要求并确定是否可能。需要考虑几个因素,如:

    •正在检查什么

    •所需检查次数

    •检查速度

    •机械设计限制

    •性能要求

    •时间和成本

     规划阶段进入设计阶段进行验证。为了确保要求可以实现,原型完成。如果视觉工程师认为检查是可以实现的,则可能不需要原型设计。然而,验证总是有益的,因为随后在解决方案中的更改将影响时间和成本。

     

    方案设计

     

    根据检查要求,为每个视觉应用程序创建和测试初始视觉设计。可以有几个视觉站,都有不同的光学设置。在设计视觉站时,每个摄像机,镜头和光线都需要考虑几个因素。

    •相机规格

    •相机数量

    •相机类型

    •单色或彩色

    •解析度

    •帧速率

    •通讯协议

    •曝光/快门速度

    •获得

    •镜头规格

    •镜头类型

    •焦距

    •工作距离

    •间隔

    •视野

    •过滤

    •光圈

    •灯光规格

    •灯数

    •灯光类型

    •尺寸

    •颜色

    •距离零件

    •强度

     

    一旦确定了一些因素,就设置了一个视觉设计原型来捕获样本部分的图像。必须通过在图像中具有适当的对比度来通过软件来检测主要特征。该过程涉及调整光学设备。

     

    图像由通常由分辨率定义的像素阵列组成。机器视觉软件使用这些像素,以及预定的算法来定义图像中的零件的某些特征。它遵循与面部识别软件相同的概念。该软件搜索图像中的某些像素排列以识别脸部特征。例如,眼睛周围的边缘会有较暗的像素,以及眼睛中心的暗像素。该软件使用算法分析特征,并识别一张脸。类似地,机器视觉软件遵循相同的概念。这些算法由视觉工程师使用机器视觉软件开发。

     

    也可能存在某些机械限制,这将需要额外的光学设备,例如镜子。还可能存在需要改变设计的机械限制。例如,由于围绕光学元件的自动化中的一些工具,工作距离可能需要在300mm和320mm之间。镜头需要更换的机会以及延长管的添加。

     

    如果图像不符合要求,请进行故障排除。更改各种参数以允许更合适的图像。照明可能需要改变,或者可能需要添加偏光片。原型设计允许视觉工程师验证视觉设计以及创建它们。

     

    常规机器视觉摄像机通常需要视觉控制器。如果使用智能相机,则不需要外部视觉控制器。视觉控制器是用于与光学设备进行通信的专用单元,例如照相机和灯。视觉控制器应具备满足检测要求的能力。这意味着它必须能够处理与用于检查的设备以及所需的其他I / O协议的通信。

     

    在这个阶段,应该清楚视力检查的要求是否可以实现。软件应该能够检测到处理检查所需的功能。为了验证软件能够检测边缘,请使用在检查期间将使用的几个工具(即边缘定位工具)来确保软件可以检测某些边缘。试图改变设计,这可能会增加解决方案的成本。在现阶段确保对视觉设计的信心。

     

    系统开发

     

    机器视觉软件可以有各种工具来帮助分析部件中的功能。构建代码之前首先要做的是使用示例图像来规划代码的构建方式。这也将取决于将要使用的机器视觉软件。使用已设计的设置,在此阶段中抓取好的和坏的零件的几个图像。

     

    不同的软件可以有不同的工具集。某些软件可能无法跟上自动化的周期时间。如果检查需要快速循环时间,则必须在该时间内完成全面检查。所有这些都回到了检查要求,以决定使用哪种软件。

     

    根据检查的要求,构建代码时需要考虑几个因素。一些例子包括:

    •每部照相机需要拍摄多张图像吗?

    •需要检查的功能有哪些?

    •光需要频闪多少?

    •你想分析的部分是什么?

    •需要使用哪些工具进行检查?(边缘工具,“blob”工具,校准等)

    •校准如何进行?

    •是否有与软件通信的东西?

    •环境照明如何发挥作用?

    •如果检查涉及到光,此光线何时触发?在整个检查过程中是否仍然存在?有频闪吗如果需要使用相机触发灯,则需要使用软件来计算。如果有一个频闪单元涉及,该单元频闪多长?

     

    需要在软件中执行一系列工具以进行检查。工具也需要相应放置,以确保软件只检查需要检查的功能。使用这些工具需要有一定的逻辑。例如,如果软件检测到缺陷,则该部分是失败的,输出错误代码并显示结果。

     

    该信息需要发送到与自动化一起使用的任何外部控制器。如果零件是通过或失败,它将允许机器知道如何处理零件。通过这些通信,还需要I / O功能与自动化的其余部分进行通信。

     

    通过沟通,还需要一个用户界面(UI),为用户提供一个易于理解的界面。这意味着确保所有结果都容易可见,操作员可以轻松使用任何其他功能。操作员也应该易于理解错误代码。

     

    对于精确测量,需要有一个校准步骤,使软件能够从图像中测量特征。一种方法是使用校准网格。校准网格的图像将从视觉站取出,以允许校准检查。大多数机器视觉软件都将有一个工具。该工具可以选择使用校准网格,并且会询问该网格的参数。

     

    整合

     

    集成阶段是所有光学设备与其他自动化系统集成在一起的地方。这就是一切都在一起的一个整体。

     

    在集成阶段要做的第一件事是确保将所有硬件配置并安装到自动化组件上。根据设计阶段的设计规格调整每个视觉站。确保所有通信在所有设备之间运行。

     

    使用前面开发的校准步骤,校准光学等系统设备。

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