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如何选择适合产品检测的自动化视觉检测系统

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  自动化视觉检测系统的应用给很多企业创造了高价值的利润,因此其应用也越发的广泛。如何选择一款适合企业生产的自动化视觉检测系统呢?以下是你必需考虑的几点:
  1.确定你的目标,这可能是最重要的一步决定在这个检测任务中你需要实现什么,检测任务通常分为如下几类:
  1)测量或计量
  2)读取字符或编码(条形码)信息。
  3)检测物体的状态
  4)认知和识别特殊的特性 模式识别
  5)将物体与模板进行对比或匹配
  6)为机器或机器人导航检测流程可以包含只有一个操作或包含多个与检测任务相关的任务。
  明确为了最大限度检测部件你需要做的测试,也就是你能考虑到会出现的缺陷。
  为了明确什么哪个才是最重要的,最好做一张评估表,列出“必须做”和“可以做”的测试。一旦主要的对测试标准满意,随后可以将更多的测试加进去来改善检测过程,一定要记住,添加测试的同时也会增加检测的时间。
自动化视觉检测系统
  确定你需要的速度 –系统检测每一个部件需要多少时间?
  这个不只是由 PC的速度决定,还受生产流水线速度的影响。
  很多机器视觉包含了时钟/计时器,所以检测操作的每一步所需要的时间都可以准确测量,从这些数据,我们就可以修改我们的程序以满足时间上的要求。通常,一个基于 PC 的机器视觉检测系统一秒可以检测 20-25 个部件,与检测部件的多少和处理程序以及计算机的速度有密切关系。
  一套机器视觉系统的性能与它的部件密切相关。在选择的过程中,有很多捷径特别在光学成像上可能很大程度降低系统的效率。如下是在选择部件时你必须紧记的几个基本原则:
  1、摄像头 摄像头的选择与应用的需求直接相关,通常考虑三点:
  a)黑白还是彩色;
  b)部件/目标的运动;
  c)图像分辨率。
  在检测应用中大部分使用黑白摄像头,因为黑白图像能提供 90%可视数据,并且比彩色便宜。彩色摄像头主要用于一些需要分析彩色图像的场合里。根据部件在检测时是否移动,决定我们选择标准隔行扫描摄像头还是逐行扫描摄像头。另外,图像的分辨率必须足够高,以提供检测任务需要的足够的数据。最后,摄像头必须质量好和可以避免工业现场中的振动、灰尘和热的影响。
  2、光学部件和照明这个至关重要的因素往往被人所忽略。
  当你使用一个很差的光学部件或照明,就算你使用最好的机器视觉系统,它表现出的性能甚至比不上一个配上良好光学部件和适当照明的低能力系统。光学部件的目标是产生最好和最大可用面积的图像,并且提供最好的图像分辨率。照明的目标是照亮需要测量或检测的部分的关键特征。通常,照明系统的设计由如下因素决定:颜色、纹理、尺寸、外形、反射率等等。
  3、图像采集卡虽然图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件,但是它扮演一个非常重要的角色。
视觉检测
  图像采集卡直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等等。
  使用模拟输入的图像采集卡,目标是尽量不变地将摄像头采集的图像转换为数字数据。使用不正确的图像采集卡可能得到错误的数据。
  工业用的图像采集卡通常用于检测任务,多媒体采集卡由于它通过自动增益控制、边沿增强和颜色增强电路来更改图像数据,所以不用在这个领域里。使用数字输入的图像采集卡的目标是将摄像头输出的数字图像数据转换并输送到 PC 中作处理。
  1、考虑各种变化:
  了解你的系统能看到什么和不能看到什么能帮助你避免失败(例如将好的部件认为是坏的)或其它检测错误。一般要考虑的包括部件颜色、周围光线、焦点、部件的位置和方向和背景颜色的大变化。
  2、正确选择软件:
  机器视觉软件是检测系统中的智能部分,也是最核心的部分。软件的选择决定了你编写调试检测程序的时间、检测操作的性能等等。
  3、通信和记录数据:
  机器视觉系统的总的目标是通过区分好和坏的部件来实现质量检测。为了实现这一功能,这个系统需要与生产流水线通信,这样才可以在发现坏的部件是做某种动作。通常这些动作是通过数字 I/O 板,这些板与制造流水线中的 PLC相连,这样坏的部件就可以跟好的部件分离。
  花时间和精力合理配置系统就可以建造一个零故障和有弹性的视觉检测系统