機器視覺檢測系統不穩定因素的分析與解決方案

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2021/05/06

編寫:adminBOSS

 

要分析機器視覺的不穩定因素有哪些,先要了解什麼是機器視覺的成像系統。

 

什麼是機器視覺的成像系統?

成像系統主要由工業相機(CCD/CMOS)、鏡頭和視覺光源組成,它是組成視覺檢測的基礎,成像系統的設計目的就是獲取合格的檢測對象的原始圖像,並且一個好的成像系統要保證系統運行期間圖像質量的穩定,穩定的圖像抓取是視覺檢測穩定性的基本保證。

 

 

 

機器視覺成像系統有哪些不穩定性因素?

 

1、工業相機對成像穩定性的影響 對視覺系統設計者來說,工業相機的選擇主要考慮其傳感器類型、分辨率和幀率,其中傳感器分CCD與CMOS兩種,CMOS圖像傳感器集成度高,各元件、電路之間距離很近,干擾比較嚴重,成像噪聲高,CCD傳感器相機相對於CMOS相機具有靈敏度高、噪聲低和響應速度快的特點,在穩定性方面,CCD相機的抗衝擊與震動性也較強,一般來說,CCD傳感器相機在成像質量上和穩定性方面要優於CCD相機。

 

2、光學鏡頭對成像穩定性的影響 鏡頭除了需要根據具體工作狀況選擇合適的焦距、景深和光圈等參數外,影響系統檢測精度的重要因素就是圖像的幾何畸變誤差,它是光學透鏡固有的透視失真,受到製作工藝的影響,無法消除,只能想辦法去減少,雖然現在許多工業相機通過各種方法彌補鏡頭畸變產生的誤差,但在高精度的檢測領域,幾何畸變仍然會對檢測精度產生影響。

 

3、光源對成像穩定性的影響 光源具有突出圖像的特徵與缺陷的作用,直接影響輸入數據的質量,由於沒有通用的打光照明設備,打光也是機器視覺系統的難點,通常不僅需要針對每個特定的應用實例來選擇光源類型,還要根據具體環境對光源安裝、光源的照射方式進行測試,以達到最佳成像效果。不同類型的光源穩定性存在差異,光源的不均勻性也會對圖像質量產生影響,不同方向的發光強度存在差別也會引起噪聲。

 

4、軟件穩定性的影響因素 視覺檢測軟件的穩定性對機器視覺檢測結果的影響也很重要,視覺系統最終會在計算機上利用軟件採用有針對性的算法進行圖像濾波,邊緣檢測和邊緣提取等一系列圖像處理,不同的圖像處理和分析手段以及不同的檢測方法與計算公式,都會帶來不同的誤差,算法優劣決定測量精度的高低。

 

5、環境影響因素 視覺系統工作環境因素包括環境溫度、光照度、電源電壓、灰塵、濕度以及電磁干擾等,良好的運行環境是視覺系統正常運行的保障。外界光照會影響照射在被測物體上的光照度,增加圖像數據輸出的噪聲,電源電壓的變化也會導致光源發光不穩定,產生隨時間變化的噪聲。溫度變化也會對相機的性能產生影響,相機在出廠時都會標誌正常工作的溫度範圍,過熱或過冷都會影響相機的正常工作。電磁干擾是工業檢測現場不可避免的干擾因素,它對工業相機電路、數據信號傳輸電路等弱電電路的影響尤為嚴重,合格的視覺產品會在出廠時經嚴格的抗干擾測試,極大的降低了外界電磁干擾對硬件電路的影響。

 

6、機械結構定位影響因素 除成像系統硬件外,相機與物體之間的相對位置關係也會對圖像質量的穩定性產生影響,如相機或工件的機械支撐結構如果存在震動,會影響檢測精度,且這也是一個難以排查的問題。在動態下檢測工件,需要考慮運動模糊對圖像精度的影響(模糊像素 = 物體運動速度*相機曝光時間)。 CCD相機與被測零件之間在理性狀況下應為相機鏡頭光軸垂直於零件所在平面,但實際使用中,由於安裝誤差或相機、工件製造誤差等原因不能保證光軸與被測平面完全垂直,存在一定角度偏差,同樣也會對測量精度產生影響。

 

保證系統穩定性的解決方法

上面說了不穩定因素方面的一些問題,有沒有辦法減小這些不穩定因素呢?當然是有的,請看下面的方法和建議。

 

1、硬件選擇與方案設計

成像系統的硬件選擇尤為重要,通過以上對CCD相機與CMOS相機的分析可知,如果沒有特殊的要求,比如攝像速度較高(CMOS具有更快的讀出速度),CCD傳感器相機是保證圖像質量和穩定性的首要選擇,其中相機的分辨率和幀率主要根據檢測精度和檢測速度來選擇,通過計算檢測物體的視場大小與相機與被測物之間的距離決定合適的分辨率,考慮被測物體的運動速度與檢測精度要求選擇相機的幀率。 對於鏡頭,主要需要根據相機的極限分辨率來選取對應的鏡頭分辨率,選擇大於相機極限分辨率的相機即可,還需要根據工作距離與視野計算鏡頭的焦距,並根據被測物體與相機的距離變化選用合適的景深。在高精度測量下,要保證測量精度,除以上參數的正確選擇之外,可以選擇幾何畸變相對於普通鏡頭小的遠心鏡頭,遠心鏡頭不僅幾何畸變較小,還能減小物體距離變化帶來的誤差。

 

2、標定

工業相機與鏡頭由於工藝的原因,總會或多或少地導致獲取的原始圖像存在幾何畸變誤差,這種誤差不能通過硬件的優化徹底消除,但可以利用標定軟件算法來減弱這種誤差對測量精度的影響,相機標定的基本原理是通過相機對視場內不同角度標準圖像(通常使用標定板)的拍攝來求出相機的內、外參數以及畸變參數,建立三維坐標與圖像坐標的映射關係,從而對得到的原始畸變圖像進行矯正,通常相機標定在有精度要求的測量和定位中必須使用。

 

3、選擇合適算法

硬件採集到的原始圖像最終要通過圖濾波、邊緣檢測等算法才能完成檢測功能,實現檢測結果的輸出。其中圖像濾波可以抑制採集到圖像中存在的噪聲,降低光源與灰度值不穩定的問題,提高信噪比,其本質是通過算法保證圖像上像素點間最小方差最小。對於高精度測量系統來說,粗邊界像素級精度往往難以滿足要求,亞像素級邊緣定位技術在像素級別位置通過細分算法與擬合方法結合可以使邊緣位置達到0.1甚至0.01的亞像素級精度,系統檢測精度得到保證。

 

總結

綜上所述,機器視覺系統的設計需要考慮多方面的因素,除了根據需求按照常規選型參數選擇相應參數的視覺配件之外,還需要考慮光源的穩定性、相機的畸變誤差,以及被檢測物體與相機之間的相對運動等因素給檢測系統帶來的穩定性干擾與測量誤差。只有綜合考慮這些因素進行視覺系統的優化設計,才能建立穩定、合格的機器視覺檢測系統。

 

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