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工业机器视觉:特点及应用

【摘要】:机器视觉的众多优点中,较为突出的有以下几个方面。如图1-1所示,一套典型的机器视觉系统工作过程如下:图1-1典型的机器视觉系统工作过程①工件定位传感器探测到物体运动至接近相机视野的中心时,向图像采集卡发送触发脉冲。所以,在机器视觉系统的开发和设计中需要投入大量的精力。

近年来,由于机器视觉系统不仅应用于各种生产线上的测量和判断,在科学研究、航空航天、数字医疗、物联网、现代农业、视觉机器人以及工业4.0等行业领域也都展现出巨大的应用前景。机器视觉的众多优点中,较为突出的有以下几个方面。

①非接触无损测量:一般情况下对观测者与被观测者都不会产生任何损伤,从而提高了系统的可靠性

光谱响应范围广:可以使用人眼看不见的紫外、红外等波段测量,扩展了人眼的视觉范围。

③长时间稳定工作:人类难以长时间对同一对象进行重复观察,机器视觉却可以长时间稳定地从事测量、分析和识别等工作。

重复性好:人类容易受主观因素影响,而机器视觉检测则依据设定好的评判标准进行工作,具有很好的重复性。

如图1-1所示,一套典型的机器视觉系统工作过程如下:

图1-1 典型的机器视觉系统工作过程

①工件定位传感器探测到物体运动至接近相机视野的中心时,向图像采集卡发送触发脉冲。

②图像采集卡按事先设定的程序和时延,分别向相机和照明设备发出启动脉冲。(www.chuimin.cn)

③工业相机停止目前的扫描,重新开始新的一帧采集;或者相机在启动脉冲来到之前处于等待状态,启动脉冲来到后启动一帧扫描。

④工业相机开始新的一帧扫描之前,打开曝光机构或开启电子快门,曝光时间可以事先设定。

⑤另一个启动脉冲打开灯光照明,灯光开启时间应与相机曝光时间匹配。

⑥工业相机曝光后,正式开始一帧图像的扫描和输出。

⑦图像采集卡接收模拟视频信号并通过模数转换(A/D)将其数字化,或者直接接收工业相机数字化之后的图像数据。

⑧图像采集卡将数字图像传递到处理器或者计算机的内存中。

⑨视觉处理软件对图像进行处理、分析、识别,获得测量结果或逻辑控制值。

⑩根据处理结果,控制流水线的动作或进行定位,纠正运动的误差等。

从上述的工作流程可以看出,机器视觉系统是一种相对复杂的系统。系统与物体的匹配和运动协调显得尤为重要,同时这也给系统各部分的动作时间和处理速度提出了严格的要求。在一些应用领域,如机器人、飞行物制导等,对整个系统或者系统部件的重量、体积和耗电量都会有严格的要求。所以,在机器视觉系统的开发和设计中需要投入大量的精力。