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      首頁新聞中心基于機器視覺技術的尺寸測量應用

      基于機器視覺技術的尺寸測量應用

      2021-09-14 09:46

      在傳統的自動化生產尺寸測量中,典型的方法是使用卡尺或千分尺多次測量工件上的某個參數,然后取平均值。這些檢測設備或檢測方法測量精度低,測量速度慢,測量數據不能及時處理,不能滿足大規模自動化生產的需要。

      基于機器視覺技術的尺寸測量方法具有成本低、精度高、安裝方便等優點。其非接觸性、實時性、靈活性和準確性能有效解決傳統檢測方法存在的問題。同時,尺寸測量是機器視覺技術最常見的應用行業。特別是在自動化制造行業,機器視覺用于測量工件的各種尺寸參數,如長度測量、圓測量、角度測量、弧度測量、面積測量等。相關區域的基本幾何特征工件被檢測到。不僅可以在線獲取商品的尺寸參數,還可以在線實時對商品進行判斷和分揀,非常常見。

      工件檢測的基本流程圖

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      被測物的尺寸測量通常包括多個參數尺寸,如距離測量、圓測量、角度測量、線弧測量、區域測量等。

      機器視覺尺寸測量應用實例

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      角度測量

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      圖像傳感器可以將檢查對象在平面上表現出來,通過邊緣檢測,測算位置、寬度、角度等。所謂邊緣是指圖像內明亮部位與陰暗部分的邊緣。

      如何進行邊緣檢測

      (1)投影處理

      投影處理是相對于檢查方向進行垂直掃描,然后計算各投影線的平均濃度。

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      投影線平均濃度波形被稱為投影波形。

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      算投影方向的平均濃度可以減少區域內的噪點造成的檢查錯誤。

      (2)微分處理

      根據投影波形進行微分處理。可能成為邊緣的、濃淡變化較大的部位,其微分值也較大。可以消除區域內濃度絕對值的變化所導致的影響。例:沒有濃淡變化的部位的微分值是0,白色(255)→黑色(0) 時的值是-255。

      (3)通過校正使微分最大值達到100%

      在實際生產線上,為了使邊緣達到穩定的狀態,通常會進行適當的調整以使微分絕對值達到100%。將超過預先設置的“ 邊緣感度(%)”的微分波形的峰值作為邊緣位置。根據濃淡變化峰值的檢測原理,在照度經常發生變化的生產線上也可以穩定的檢測出邊緣。

      (4)亞像素處理

      對于微分波形中最大部分的中心附近的3個像素,根據這3個像素形成的波形,進行修正演算。以1/100像素為單位測算邊界位置(次像素處理)。

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