干货| 机器视觉入门 内功心法(二)

机器人视觉一直是机器人领域研究的热门课题。随着科技水平的提高,越来越多的机器人将被运用到安防系统、工业加工、航空航天等其他领域,众多的应用场景都要求机器人具有确定目标、定位目标和跟踪目标的能力。

图像处理—核心算法



图像处理—核心功能

·   测量工具:测量两点的距离,点到线的距离,两线之间的角度

·   线性定位:通过检测工件边缘的相对移动确定工件的平移和旋转

·   模板查找:通过检测图形的相对移动确定工件的平移和旋转

·   GEO查找:通过检测图形的相对移动确定工件的平移和部件360度的旋转

·   斑点查找:通过检测工件的有无、关联、尺寸、形状和坐标来确定工件位置

·  边缘工具:确定边缘的有无、数量、类别和位置目标物工具:确定目标有无、数量、类别、尺寸和位置

·  图形计数工具:确定图形的有无、数量和位置GEO计数工具:在360度范围内确定目标图形的有无和位置

·  条码检测工具:查找、解码和评估一维和二维码

·  OCR/OCV:读取和确认光学字符

·  圆弧工具: 检测圆弧,以及圆心及其他弧形特征

·  线段工具: 检测长度,端点及其他线段特征

·  颜色匹配: 检测匹配的色调和浓度

行业应用

·  饮料行业:类别和瑕疵检测

·  日用品行业:排列顺序检测

·  电子器件行业:电镀不良检测

·  电子器件行业:器件污点检测

·  电子器件行业:仪表按键位置错误检测

·  电子器件行业:轮廓和边缘曲线检测

·  包装行业:树脂盖污点检测

·  包装行业:罐头底部污点检测

·  日用品行业:透明塑料瓶污点检测

·  纺织行业:布匹瑕疵检测

·  加工业:金属元件检测与内径测量

·  包装行业:二维码读取,OCR字符识别

·  电子器件行业:接线位置检测

·  包装行业:保质期有无检测/标签错位检测

·  电子器件行业:电子零部件的有无检测、方向识别/确认

·  工业制品检测:金属零部件内的密封垫有无、螺纹孔的螺纹槽是否存在

·  高精密工件检测

线阵相机+远心镜头+精密丝杆组成的线扫描式工业视觉检测

应用案例——产品可追溯

·  针对润滑油灌装生产线,实现产线一体化管理,产品生产数据与上下游数据实现无缝连接,实现产品在整个供应链中的可追溯性需求。

·  机器视觉系统重点聚焦调合和灌装两个生产区域,先后实现了产品在线赋码、灌装线管汇自动化、储罐信息共享、调合配方系统化、灌装线自动数据采集、储运发货优化、中转库和经销商管理、原料油到货管理、生产任务智能排产等管理课题的突破,有效地提高了现场作业管理效率,具备了先进过程控制体系的基本格局,使智能数字化管理水平进一步提升。

·  使用机器视觉技术进行条码读取和标签验证,具体包括读码(包括读取一维码,二维码),OCR(光学字符识别),检测有/无,定位,测量,标签验证,OCV(光学字符验证)等等。

·  保证产品质量和全程可视化操作。管理者和生产人员可轻松地管理日常工作,对各类时间能快速响应和决断,确保生产顺利进行,实现产品全程可追溯性。

应用案例——视觉堆垛

·  通过相机视野内目标比例的变化来估算目标的高度并引导机器人的运动补偿目标的偏移,允许机器人只借助一个普通2D相机或线激光辅助来拾取码放堆集的目标。

·  工作原理:

利用传感器和辅助光源组成机器视觉系统,实现对无定位工件的准确位置判断,在机器人收到信号后,机器人装上为工件定制的专用手爪去可靠的抓取工件,在与机床进行通讯得到上料请求后,最终完成机床的上下料,在各种机械加工行业中该系统应用广泛。

·  工作流程

标定:图像坐标映射与世界坐标的映射

检测:工件有无及在图像坐标中的位置

定位:工件映射到世界坐标的位置

引导:发出指令动作

·  传感器安装方式:

固定式

机械手一体式

·  传感器:

2D相机

2D相机+线激光

·  优势:

使生产流水线更加简单易于维护

大幅度降低工人的劳动强度;效率和柔性都比较高。

系统结构简单、安全文明、无污染,能在各种机械加工场合进行应用,满足了高效率、低能耗的生产要求。

机器视觉系统的项目评估

·  系统评估及选型:精度、速度、可靠性

精度:

为什么要达到这么高的精度?高精度意味着高代价。系统的误差分配,系统精度、机台精度、控制传感精度,视觉部分的精度(分辨率、图像质量、安装精度、镜头、标定方法、算法、环境等)

速度:

总指标、控制部分、动作的配合及协调、通信速度、采集速度(硬件)、处理速度(计算机硬件、软件算法、图像质量等)

可靠性:

硬件的可靠性、软件算法的可靠性及稳定性、系统设计的可靠性等

机器视觉系统的开发流程

·  提出问题

·  定义检测目标

·  收集制订完整的规格列表

·  可行性研究

·  这个零件是如何被肉眼看到的?

·  这个零件将如何照在其上的光的特性?

·  将自己想成是那个零件

·  概念设计

·  实验室的反复实验

·  原型机生产

·  批量生产,先进制造

机器视觉系统的开发周期

·  需求了解/分析/确认;(前期多沟通很重要)

·  样品准备/测试;(需要客户密切配合)

·  系统软/硬件选型;(保证性价比最好)

·  系统开发设计;(严格按项目管理方法进行)

·  现场试运行/大量测试;(必不可少,需要配合)

·  系统的局部修改和完善;(往往耗时较多)

·  系统验收;人员培训与系统维护

(完!)

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