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機器視覺系統(tǒng)工程中常見問題及處理技巧匯總

新機器視覺 ? 來源:新機器視覺 ? 2020-09-24 13:08 ? 次閱讀

如何消除表面的干擾,實現(xiàn)穩(wěn)定檢測

通過不同方向照明進行多張圖像分析

融合相機、照明和檢測算法的穩(wěn)定檢測新方案

使用新開發(fā)的超高速相機和超高速部分亮燈照明,對對象工件進行拍攝。這是一種全新的拍攝方法,它將對多個方向亮燈的數(shù)張 圖像進行分析,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)境的影響及檢測時工件偏差帶來的不穩(wěn)定因素,因此,以往需花費大量時間、具備豐富經(jīng)驗才能完成的圖像,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、細微紋路等因素,僅檢測凹痕和缺口等嚴重缺陷。

檢測薄膜上的刻印

去除對檢測造成不良影響的光暈,以實現(xiàn)穩(wěn)定檢測。

檢測金屬鑄件表面的刻印

從隨機的鑄件表面中,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)界標準外觀檢測工具

該工具可在與周圍濃淡等級進行比較的同時檢測瑕疵和污點等缺陷。不僅具備卓越的檢測能力,還可僅篩選出大小、濃度、形狀、個數(shù)等要檢測的缺陷。

膠囊的污點檢測

【瑕疵模式】原理

視覺系統(tǒng)使用感光元件CCD 每個像素的濃度(亮度)數(shù)據(jù),將濃度的變化檢測為瑕疵/ 邊緣。但是,以1 像素為單位全部進行處理,需要花費大量的處理時間,且對檢測無用的干擾數(shù)據(jù)還會影響結果。在此,視覺系統(tǒng)使用多個像素的小單位平均值進行處理。瑕疵模式中使用“段”這一小單位與周圍平均濃度進行比較,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 點的邊緣信息為基準,不僅支持圓或直線檢測,還支持由橢圓或自由曲線構成的復雜形狀輪廓的檢測。

塑料瓶凹陷檢測

通過多點信息,準確檢測出細微凹陷

【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 點邊

緣。(線上的圓點為邊緣檢測點)

2、在1測量的邊緣點中推定并檢測出作為工件輪廓的基準模型線

3、將距基準模型線一定距離的邊緣點檢測為不良(毛刺/ 缺陷)

在亮度變化較大的地方,如何實現(xiàn)穩(wěn)定檢測?

邊緣強度100% 補正

邊緣模式

該位置檢測工具可通過“邊緣強度波形”確認檢測穩(wěn)定性

設定時,可一邊觀看邊緣強度波形一邊調整邊緣檢測等級。另外,在實際生產線中,為穩(wěn)定邊緣將始終進行補正,保持微分絕對值最大為100%,這樣即使產生亮度變化,內部也將以相同條件進行檢測。

【邊緣】原理

檢測方法1

對投影處理后的波形設定檢測等級的方法

檢測方法2

對微分波形設定檢測等級的方法(不進行100% 補正時)

檢測方法3

保持邊緣強度最大值為100% 的補正方法

檢測邊緣時需要求出微分波形,為了保持實際生產線中檢測穩(wěn)定,始終進行保持微分值最大值為100%的補正。對于補正后的波形將“邊緣敏感度(%)”設置為邊緣檢測閾值,因此即使絕對亮度產生變化,也可保持內部以相同條件進行檢測,邊緣檢測穩(wěn)定。

邊緣位置不穩(wěn)定產生誤抓取時怎么辦?

最多5000 點的邊緣檢測

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。可消除異常的位置數(shù)據(jù),進行穩(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

可通過各檢測點判定,求出虛擬直線或虛擬圓用于運算。

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

以檢測點為基礎求出基準線,并將與基準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)域內寬度較窄的邊緣窗口進行掃描,同時檢測出各點邊緣位置。通過使用該檢測模式,可在1個窗口中檢測出多點邊緣寬度,不放過目標工件的任何細微變化。

通過趨勢邊緣寬度進行最大外部尺寸檢測

通過趨勢邊緣寬度進行最小內部尺寸檢測

【趨勢邊緣】原理

使寬度較窄的區(qū)域段以較細的移動寬度(移動量)向趨勢方向移動,檢測各點的邊緣寬度或邊緣位置,并檢測出最大值/ 最小值。另外,運算中可以使用全部點的檢測值。

如何在圖像不穩(wěn)定的情況下進行準確的形狀搜索?

如何在圖像不穩(wěn)定的情況下進行準確的形狀搜索?

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行搜索。即使搜索對象產生缺陷或對比度降低、大小變化等,也可穩(wěn)定搜索。作為其他工具的位置偏移補正源,也可發(fā)揮卓越的搜索能力。

ShapeTrax 特點

超高速處理

通過改善處理算法,實現(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,實現(xiàn)較高速的處理。

CCD 像素數(shù)和搜索處理時間(角度范圍±180 度)

CV-X100 系列的評估數(shù)據(jù)

超高精度

直線性和重復精度皆已實現(xiàn)0.025 像素的業(yè)界超高等級。滿足因對象的細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)

結合圖像的預處理功能,實現(xiàn)更穩(wěn)定的檢測

支持對比度低的工件(使用預處理功能)

ShapeTrax 的特點之一為支持對比度低的工件,加上利用CV-X/XG 系列獨有的預處理功能“實時濃淡補正”,即可檢測出如下圖片所示的2 種定位標記(大圓圈和小圓形)。重點在于通過預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在于如何抽取工件的輪廓信息實現(xiàn)高精度搜索,以及使用大量輪廓信息時如何實現(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,并在壓縮圖像內進行搜索,先檢測出大致位置。因信息量較少,可以實現(xiàn)高速搜索。

2、精細搜索

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行搜索。使用不壓縮的全部像素信息,可實現(xiàn)高精度搜索。由此,通過粗略搜索鎖定大致位置,并通過精細搜索檢測出最終位置,使得hapeTrax 實現(xiàn)了高速性和高精度的并存。

通過有無/ 辨別或個數(shù)計算保持檢測穩(wěn)定的訣竅是?

根據(jù)對象選擇檢測項目

面積模式

進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)計黑白二種像素數(shù),檢測是否有應檢測出的部分。

貼片電容有無檢測

檢測壓紋帶內有無貼片電容。對檢測區(qū)域進行黑白二值化處理,對計算出的面積設定公差。

方便面調料包有無檢測

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。可對檢測范圍內的膠帶面積設定公差,進行檢測。

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,提高了運行效率。

斑點模式

面積、周長、圓度、個數(shù)、重心位置等綜合檢測工具

斑點(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(像素數(shù))等算出“斑點的特征量”,可檢測要檢測部分的有無。

藥片個數(shù)計算

計算藥片的個數(shù)。通過斑點處理計算區(qū)域內的藥片個數(shù),并對計算出的個數(shù)設定公差。

飲料瓶數(shù)量計算

使用500 萬像素相機,即使在寬廣視野下也能進行高精度檢測。除計算個數(shù)之外,僅用1 臺相機即可檢測字符或顏色的細微區(qū)別,分辨瓶蓋是否為同一品種等。

SD 卡數(shù)量計算

計算托盤內的SD 卡數(shù)量。使用高像素相機,還可以同時檢測容量記錄的不同等。

檢測軸承內是否有潤滑脂

檢測軸承內是否有潤滑脂。只要使用圖像處理模式之一的“斑點”或“面積”,即可進行穩(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、亮度變化

OCR(字符識別)

放心、準確的識別字符工具,將切割狀態(tài)和穩(wěn)定度可視化

本工具可識別產品上印刷、刻印的字符。為了應對作業(yè)現(xiàn)場時刻變化的刻印狀態(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

保質期印字檢測

對食品容器上保質期的正誤進行字符核對(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拍攝到的目標物上的字符,然后與內部預先注冊的字庫(字符字體群組)比對,形狀最為一致的則識別為相應的字符。此外,通過將正確的字符串作為判定公差進行注冊,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)輸出至外部設備。

自動字符切割設定

1、最大支持20 個字符/ 行,2 行/ 范圍

2、根據(jù)獨特的投影波形獲取字符串的位置,自動調整切割范圍

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

切割檢測范圍內字符的同時檢測以下內容。與字庫圖形核對并進行補正,提高識別度。

1、行的角度旋轉傾斜

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,會將每個字符微調至最佳的切割狀態(tài)。

通過個別補正每個字符產生的細微變化并進行對照,以提高識別度。

貼合切割ON(標準規(guī)格

貼合切割OFF

字符識別

如何檢測出細微的表面顏色差異?

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,可將以往黑白相機無法分辨的圖像轉換為高對比度的灰度圖像,實現(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,可以僅準確抽取特定顏色。即使是對比度較低的對象,也可轉換為具有明顯濃淡差的圖像。

實際檢測示例

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弱的邊緣強度如下表所示,顏色濃淡處理一方較高。

顏色濃淡處理應用示例

鍍金連接器的焊接位置檢測

【顏色濃淡處理】原理

這種預處理方式可以將數(shù)據(jù)量大的彩色圖像轉換成以指定顏色為最高階調亮度的256 階調灰度圖像。除亮度之外,還使用了顏色信息,支持進行金色和銀色的辨別、淺色辨別等黑白相機難以檢測的情況。

在檢測左圖所示的淺色圖案時,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換為灰色的圖案。

在進行標記形狀差異或位置偏移檢查時,兩種處理在效果上的差異一目了然。

如何消除微小干擾,強調微小變化?

預處理功能(基礎篇)

膨脹濾波器

消除背景中黑色干擾成分的預處理功能

不單個使用,而是以相同次數(shù)多次應用膨脹→收縮,在維持原有形狀的基礎上消除干擾。

【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 個像素中,替換為最小濃度的處理。具有強調黑色像素、穩(wěn)定檢測出黑點等瑕疵的效果。

重點:

不單個使用,通過相同次數(shù)的膨脹→收縮動作,在維持原有形狀的基礎上,只去除黑色的毛邊形狀。

各種預處理功能

如何不受背景影響進行檢測?

預處理功能(應用篇)

實時濃淡補正

消除漸變的濃淡變化,可以僅抽取缺陷的預處理功能

取消工件表面產生的陰影或不均勻光量,補正為最適合檢測的圖像。即使每次濃淡狀況均發(fā)生變化,仍可實時執(zhí)行補正,并僅抽取缺陷部。

【實時濃淡補正濾波器】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、調整圖像至最佳狀態(tài)

圖像的最佳調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,將差分圖像調整到更適合于檢測的圖像。

各種預處理功能

如何使任何人都可以迅速對焦或調節(jié)亮度?

實現(xiàn)“在任何時候,任何地方都相同”

拍攝環(huán)境再現(xiàn)導航

使位置、亮度、焦點返回導入初始狀態(tài)的實用功能

在沿用生產線時的初期調整、相機移動后進行重新調整等情況下,可無需變更檢測程序,任何人都可準確且迅速地進行調整。

通過拍攝環(huán)境再現(xiàn)導航一舉解決!

可在如下情況中使用。

● 橫向沿用生產線時

● 向國外出口裝置并在當?shù)亟M裝使用時

● 運行中頻繁出現(xiàn)誤判定時

● 操作錯誤導致相機位置或焦點移動時

拍攝環(huán)境再現(xiàn)導航

可再現(xiàn)運行良好的相鄰生產線

可將輸入圖像的拍攝狀態(tài)與基準圖像的拍攝狀態(tài)匹配。

● 在沿用到新的生產線時,與運行良好的生產線的基準圖像匹配

● 與設定時的基準圖像進行比較,確認“是否與以往的狀態(tài)相同”。可靈活應用于上述場合。

位置調整

亮度調整

焦點調整

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原文標題:【干貨】機器視覺系統(tǒng)工程中常見問題及處理技巧匯總

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