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浅谈机器视觉系统设计难点
作者: 发布日期:2018-11-16
  在工业自动化领域中,机器视觉技术的应用已经是越发成熟,其应用范围一直在不断扩大。不过虽说现在机器视觉的应用已经是很常见了,但是在实际使用过程中还是会遇到许多问题,需要技术人员们不断去解决完善,就目前机器视觉系统设计过程中,经常遇到难点主要有以下几点:
  1、光源打光的稳定性问题

  由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取,因此光源打光与成像可以说是机器视觉检测要攻克的第一个难关。比如现在玻璃、反光表面的划痕检测等,很多时候问题都卡在不同缺陷的集成成像上。

  现在工业视觉应用一般分成四大类:定位、测量、检测和识别,其中测量对光照的稳定性要求最高,因为光照只要发生10-20%的变化,测量结果将可能偏差出1-2个像素,这不是软件的问题,这是光照变化,导致了图像上边缘位置发生了变化,即使再厉害的软件也解决不了问题,必须从系统设计的角度,排除环境光的干扰,同时要保证主动照明光源的发光稳定性。

  2、工件位置的不一致性

  一般做测量的项目,无论是离线检测,还是在线检测,只要是全自动化的检测设备,首先做的第一步工作都是要能找到待测目标物。每次待测目标物出现在拍摄视场中时,要能精确知道待测目标物在哪里,即使你使用一些机械夹具等,也不能特别高精度保证待测目标物每次都出现在同一位置的,这就需要用到定位功能,如果定位不准确,可能测量工具出现的位置就不准确,测量结果有时会有较大偏差。

  3、标定

  一般在高精度测量时需要做以下几个标定,一光学畸变标定(如果用的不是软件镜头,一般都必须标定),二投影畸变的标定,也就是因为安装位置误差代表的图像畸变校正,三物像空间的标定,也就是具体算出每个像素对应物空间的尺寸。

  不过目前的标定算法都是基于平面的标定,如果待测量的物理不是平面的,标定就会需要作一些特种算法来处理,通常的标定算法是解决不了的。此外有些标定,因为不方面使用标定板,也必须设计特殊的标定方法,因此标定不一定能通过软件中已有的标定算法全部解决。

  4、物体的运动速度

  如果被测量的物体不是静止的,而是在运动状态,那么一定要考虑运动模糊对图像精度(模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间),这也不是软件能够解决的。

  5、软件的测量精度

  在测量应用中软件的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑,最好按照1/2,而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精度,因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少。

  6、对非预期缺陷的识别

       在实际应用中,往往是给定一些具体的缺陷模式,使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到的情况是,许多明显的缺陷,因为之前没有发生过,或者发生的模式过分多样,而被漏检。如果换做是人,虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷,但是他会注意到,从而有较大几率抓住它,而机器视觉在这点上的“智慧”目前还较难突破。

       机器视觉是技术目前检测行业应用最多的检测技术,具有快、精、准等优势,很好的解决了传统人工检测效率慢,稳定性不高,容易漏检等缺点,为企业大批量生产提供强有力支持,受到很多用户的青睐,相信在未来的发展道路上,这些难点会一一克服。





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