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机器视觉技术的不断创新,推动了工业自动化

    机器视觉的五大典型架构

    1.照明

    光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定,如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实践过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。

    照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中,背向照明是被测物放在光源和摄像机之间,它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧,这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上,根据它们产生的畸变,解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上,摄像机拍摄要求与光源同步。

    2.镜头

镜头相当于人类眼球的存在,它在机器视觉系统中主要负责光束调制,并完成信号传递。

    3.工业相机

    工业相机在机器视觉系统中最本质的功能就是将光信号转变为电信号。与普通相机相比,它具有更高的传输力、抗干扰力以及稳定的成像能力。按照不同标准可有多种分类:按输出信号方式,可分为模拟工业相机和数字工业相机;按芯片类型不同,可分CCD工业相机和CMOS工业相机。

    4.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,直接决定了摄像头的接口:黑白、彩色、模拟、数字等。比较典型的有PCI采集卡、1394采集卡、VGA采集卡和GigE千兆网采集卡。这些采集卡中有的内置多路开关,可以连接多个摄像机,同时抓拍多路信息。

    5.机器视觉软件

    机器视觉软件是机器视觉系统中自动化处理的关键部件,根据具体应用需求,对软件包进行二次开发,可自动完成对图像采集、显示、存储和处理。通过前期传送给专用的图像处理软件,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;机器视觉软件再对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

    五个常见应用领域

    它的应用范围十分广泛,行业应用领域更是多到令人眼花缭乱。

    1.图像识别应用

图像识别,是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了,二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。

    2.图像检测应用

    检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一,几乎所有产品都需要检测机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛,印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查,产品包装上的条码和字符识别等;玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测,也包括了药用玻璃瓶范畴,也就是说机器视觉也涉及到了医药领域,其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。

    3.视觉定位应用

    视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域,设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头,准确拾取芯片并进行绑定,这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。

    4.物体测量应用

    机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术,同样具有高精度和高速度的性能,但非接触无磨损,消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚、麻花钻、罗定螺纹检测等。

    5.物体分拣应用

    实际上,物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节,通过机器视觉系统将图像进行处理,实现分拣。