机器视觉检测技术在工业零部件的应用

news/2024/4/22 20:41:28/

众所周知,在工业生产中,传统的检测技术需要大量的检测工作者,不仅影响生产效率,而且带来不可靠的因素。

视觉检测技术克服了传统检测技术的缺点,确保了检测的安全性。 可靠性和自动化程度高,已成为当前检测技术的研究热点之一。

机器视觉检查的主要过程如下。 首先利用CCD摄像机将采集的目标转换成图像信号,再根据像素的分布和亮度转换成特殊的图像处理系统.颜色和其他信息。 图像系统对这些信号进行各种计算,提取目标的特征,例如面积、长度、数量、位置等。 最后,根据尺寸、角度、偏移量、个数合格/不合格等预设的容许度和其他条件输出结果,大大提高了工作效率和产品质量。

今天,我们就来分享一下基于机器视觉的工业零部件检测是如何实现的吧。

工业零件的全系统检查流程如下:

1.将部件放在传送带上,随着步进电机移动摄像机下方;

2.曝光控制工业相机,采集图像;

3.将采集到的图片传输给计算机;

4.对图像进行滤波等预处理;

5.选择要测量的区域,对该区域进行亚像素定位,找到该区域的边缘,完成边缘间长度的测量;

6.利用模板匹配方法自动找出待测图像中的角度,测量角度值;

7.在实际生产测量中,根据技术指标要求,判断零件合格与否;

8.合格零部件由去除机构送入产品箱,不合格零部件送入废品箱;

众所周知,影响系统测量精度的因素很多。 通过实际分析,我们来看看成像系统主要存在误差、各种噪声、标定误差和软件算法误差,这些误差对检测系统的影响和解决方案。

1 .成像系统误差: CCD分辨率是测量系统中的重要指标之一CCD摄像机的分辨率越高,被测物体的实际尺寸越小,图像的物面分辨率越高,系统的检测精度越高。 成像系统的几何畸变误差是影响光学检测精度的典型系统误差之一。 选择高质量的双远心镜头,可提高检测精度。

2 .各种噪声:包括供电电源的变化和光源自身的发光不稳定引起的随机变化噪声、光响应的不均匀引起的空间变化噪声、照相机的暗电流分布的不均匀、光接收元件的大小、不同间隔引起的噪声。 选择亮度较大的噪波。 亮度调节。均匀性和稳定性好的机器视觉光源CCD的合理参数设定有利于噪声控制.

3 .校准误差:系统在校准过程中引入误差。 在摄像机视场的不同方向多次校准标准件,以平均值作为最终的校准系数,可以消除镜头畸变引起的误差和校准过程中引入的随机误差。4 .软件算法误差:不同的图像处理和分析方法、不同的检测方法和计算公式会带来不同的误差。

以上就是盈泰德小编带来的工业零部件的检测过程。 


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