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机器视觉技术由于其突出的特点,顺应了现代制造业发展的要求
编辑: 时间: 2018-02-01 10:51 浏览量: 67

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   机器视觉系统中的照明系统是极其重要的一部分,它的好坏直接影响着后面的图像处理。在听了一位日本光源专家的讲座之前,我其实对照明并不太了解,不就是将图像照亮以至于相机能够拍到图像吗?但事实并非如此,照明远非增强图像亮度这样简单,好的照明系统可以减少很多图像处理工作,提升整个机器视觉系统效率。那么照明是怎样一门学问呢?如何在机器视觉系统中选择合适的照明系统呢?


合适的照明是机器视觉应用成功的关键,而且是第一要考虑的部分。一个设计良好的照明系统不仅会带来更好的性能,节约时间,而且从长远来看能节约成本。下面来分享选择最合适机器视觉照明的八个小技巧,它们是:


(1) 检测材料缺损请使用亮度高的光;

(2) 精确定位请使用合适波长的光;

(3) 检测玻璃上的刮痕请使用非漫射的光,即Non-Diffused Light;
(4) 检测透明包装请使用漫射光,即Diffused Light;
(5) 创造对比请使用颜色光;
(6) 检测快速移动物体请使用频闪光;
(7) 消除反射时请使用红外光;
(8) 消除颜色变化请使用红外光;

照明是怎样影响机器视觉应用的呢?
  

对于将质量最为输出的机器视觉系统依赖于图像质量。高质量的图像使得系统能够精确地解释出从检测物体中提取的信息,这样就可以产生可靠的并可重复的系统性能。在任何视觉应用中需要的图像质量很大程度上取决于照明条件:颜色,角度和使用照明对象的光源数量意味着好图像之间的差异,有可能会产生更好的性能,也会带来质量差的图像,产生不好的结果。

机器视觉照明应该最大化特征对比,同时最小化其它剩下的对比度,因此让相机清晰看到部分或标记。高对比度特征简化集成和提高可靠性;对比度差的图像和不规则的照明需要来自系统的更多努力,而且也增加了处理时间。最优的照明取决于检测物体的尺寸,它的表面特征和部分几何特征和系统需求。具有宽范围的波长(颜色),视场(尺寸),对于特殊应用需要,就可以灵活的选择机器视觉照明。


当选择照明时需要考虑以下五个方面:

1. 表面是光滑,还是崎岖不平?

2. 表面是暗淡,还是光亮?
3. 对象是弯曲的,还是平坦的?
4. 条码或标记的颜色是怎样的?
5. 是检测移动的物体,还是静止的对象?


技巧1:使用亮光去检测材料缺损


比如在塑料浇注中验证是否不足
从塑料浇注应用中验证材料缺损对于确保良好的密封表面是重要的。当有材料缺损时,你有了不足的条件(比如浇注到模型中的材料不充分)。


照明技术:亮场


亮场照明技术依赖表面纹理和平坦地形。光线遇到平坦反光的表面将光线反射回到相机,创立一个亮区域。粗糙纹理或表面缺损会将光线散射而远离相机,创立了暗区域。


技巧2:对于精确组件定位使用合适的波长
比如检测倒装芯片(Flipped Chips),在PCB装配中验证合适的零件方向是常见的机器视觉应用。


照明技术:亮场

为了验证装配问题,使用蓝光波长的打亮芯片方位。这个照明技术依靠波长和同轴照明几何。蓝色波长(460 纳米)能很好地区分银质和铜质表面:铜吸收蓝光呈现出暗场,银反射蓝光呈现亮场。同轴照明几何消除错误反射:不想要的耀眼点,反射和暗点。


技巧3:在玻璃中检测裂痕使用非漫射光


比如检测玻璃容器上的裂痕


照明技术:暗场


在这个应用当中,用暗场照明来创立一个明亮的,在暗背景下容易检测的感兴趣特征。在一个暗场区域中光线直接通过透明的瓶子。大多数穿透透明对象的光线不会被相机检测到。如果材料不规则,比如有裂纹,一些光线就会凸显出这个不规则。特别是划痕创立了一个内部空缺,这里光线折射和反射,以许多角度散射包括返回给相机。这些光线将很难检测的划痕转换到暗背景下的亮特征。


技巧4:检测透明包装使用漫射光


比如验证吸塑包装的内容


照明技术:连续漫射


连续的漫射照明技术不强调表面纹理和升高中的变化。它提供了非常大的固定照明角度,从多角度让光线找到对象上,因此消除了反射和典型的非方向性或单个光源产生的阴影。

选择最合适机器视觉照明的八个小技巧 


技巧5: 使用颜色创造对比度
在机器视觉应用中创造一个高对比度图像的一个有用的方法是用特殊波长(彩色)的光照明物体。对于黑白相机来讲,光的波长能使得跟彩色一样的特征变亮或变暗。使用彩色轮子作为参考,选择一个相反颜色的光来使得特征变暗;或选相同颜色的光使得特征变亮。例如:


1. 如果你想变暗的特征是红色,则使用绿光;


2. 使用绿光能使得绿色特征呈现更亮;


3. 记住铝上刻印在红光和蓝光下的区别。


技巧6: 针对快速移动的物体使用频闪光


当物体快速移动成像是模糊时,就需要使用频闪光。频闪宽度 = 视场÷ 像素/移动速度


技巧7: 消除反射使用红外光


机器视觉系统依靠数字图像中的灰度级转化。在许多视觉应用当中,环境光带来了不想要的亮反射,这样使得检测感兴趣特征变得困难或不可能。红外光就能解决这个问题。


选择最合适机器视觉照明的八个小技巧 


技巧8:使用红外光消除颜色差异


红外光能用于在彩色对象之间消除灰度差别。暗对象吸收红外波长,创造出一致性,而其它则呈现阴影。这个照明方案有利于检测颜色或阴影变化的非一致性。


   机器视觉技术由于其突出的特点,顺应了现代制造业发展的要求,已经在世界范围内得到了广泛的应用。但是机器视觉检测技术尚未形成完整的理论体系。在技术上,很多方面还不能达到实际应用的水平。在功能上,与人的视觉系统相比还处于低水平阶段。

   目前工业中应用的机器视觉检测绝大部分执行的是二维检测任务,三维机器视觉检测仍处于理论研究和试验阶段。除此之外,机器视觉检测的精度、智能化和检测速度还有待提高

   机器视觉,简而言之就是利用机器代替人工进行目标识别、判断与测量。它是现代光学、电子学、软件工程、信号处理与系统控制技术等多学科的交叉与融合。

   光学采集设备:由工业摄像机、光源及配套图像采集卡等硬件组成。主要作用是获取通过采集位置的标签的数字图像,为后续的分析与处理提供素材,相当于人工检测的眼睛。

   判断识别:由工业控制计算机及植入的图像处理与分析软件、控制软件构成。是视觉检测的核心部分,最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。

   自动控制:最终将检测系统的结果变换成具体操作的硬件,比如常见的声光报警器、废品剔除装置或作标记的装置(如喷墨机、贴标机等)。

   除此之外,印刷检测设备还必须有一套稳定的机械传输控制平台,对于安装在印刷机上的在线检测系统而言,传输平台就是印刷机而对于离线检测系统,则需要单独配置传输平台,如复卷机、单张传输平台等。

   机器视觉系统的应用,大大提高了装备的智能化、自动化水平、使用效率和可靠性等性能。随着新的技术、新的理论在机器视觉系统中的应用,机器视觉将在国民经济的各个领域发挥更大的作用。

   机器视觉检测技术,对产品整体进行自动检测,对于控制产品品质保障产品质量有着非常重要的作用,可以防止不合格产品的外流,从而提高企业的核心竞争力。企业获得的不仅仅是社会效益,其机器视觉检测设备已经为企业带来了实质性的经济效益,在各大行业中都得到广泛应用,其也迎来全新的快速发展阶段。


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