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              公司動態

              萃石·千云機器視覺實驗室正式揭牌

              2021/3/19 14:20:42 閱讀次數:

                      2021年2月4日,萃石·千云視覺實驗室正式揭牌啟用,實驗室擁有多種視覺硬件:光源,兼具線掃相機,面陣相機等,擁有多樣的圖像檢測算法功能:模版匹配,尺寸測量,圖像預處理、各類掃碼等。機器視覺業務板塊的建立,豐富了萃石科技在工業自動化領域的系統集成能力,多種光源、相機、鏡頭結合強大的圖像算法處理能力,標志著萃石科技的機器視覺業務正式起航。

                      1、工業機器視覺是什么?

                      機器視覺技術,是一門涉及人工智能、神經生物學、心理物理學、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能,從客觀事物的圖像中提取信息,進行處理并加以理解,最終用于實際檢測、測量和控制。機器視覺技術最大的特點是速度快、信息量大、功能多。


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                      2、機器視覺能做什么?

                      1)檢查:外觀及缺陷檢測,主要利用圖像像素灰度值及其亮度分析。例如:工件表面劃傷檢測、高分子材料缺陷檢測、破洞檢測,表面涂布不均勻、輪胎表面缺陷等。

                      2)識別:生物特征識別(人臉、虹膜),目標識別(車牌識別),條碼識別(一維碼、二維碼),字符識別,紋理識別等。識別的最終目的主要是為了分類,這里需要利用大數據訓練學習,還需要借助深度學習。例如:面容解鎖等;

                      3)測量:幾何尺寸測量(長、寬、高、周長、面積、體積等),圓或者橢圓(圓心、半徑、輪廓、角度、尺寸等);測量必須先標定,以確保圖像不存在畸變,使標定更精準。例如:工件的尺寸測量、快遞的體積測量等;

                      4)定位:工裝定位、移位、裝配、碼垛機器人。例如:物流線上引導機器手抓取物體;水管切割位置的定位,無序抓?。?D視覺應用場景)等。

                      5)熱成像:主要應用醫學影像分析,軍事。

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                      3、2D視覺案例分析:

                      1)測量:標簽紙噴碼與邊緣間距測量,檢測內容為:測量字符到標簽紙邊緣的距離;字符到標簽紙邊緣的距離決定了字符整體的偏移程度,因為標簽紙為整版印刷。

                      精度要求:0.05mm;(確定相機選型)

                      節拍:1S/次;靜止還是運動拍攝(確定相機的曝光方式以及幀率)

                      視場:最大的標簽紙為250mm*120mm;故視場要大于250mm*120mm;(確定鏡頭的選型以及工作距的大?。?/span>

                      工作距:300mm;(與拍攝視場大小和精度有關)

                      解析:本案例屬于典型的測量距離案例,檢測內容簡單、精度要求不高,節拍要求不快,擴展為:金屬加工件尺寸檢測、飲料瓶裝的液位檢測等

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                      2)定位抓?。簷z測內容:手機透明背膜的抓取及引導貼合;流程為:先用視覺拍攝白色背膜的邊角,進行貼合物與被貼合物的相對位置位置確定,然后進行抓取放置。

                      精度要求:0.01mm;

                      節拍要求:15S/次;

                      視場要求:最大的手機背膜邊角為50mm*50mm;

                      工作距:100mm;

                      解析:本案例屬于引導抓取、定位放置典型案例,精度要求高,節拍較慢;可擴展為:物流線上的包裹抓取、流水線上的產品抓取放置等。

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                      3)缺陷檢測:檢測內容:注塑件表面缺陷檢測;檢測注塑件表面的磕傷、劃傷、破洞、變形等;

                      精度要求:1mm以上的都需要檢測;

                      節拍要求:80個/min;

                      視場要求:蓋子最大直徑為50mm;

                      工作距:100mm;

                      解析:本案例屬于缺陷檢測,特點為:缺陷較多較雜、標準不統一,難定義;由于大多數缺陷檢測需求都是終端生產廠家的需求??蓴U展為:金屬件表面缺陷檢測等。

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                      4)掃碼檢測:檢測內容:對芯片的條碼(包括一維碼、二維碼)的讀??;讀取完成之后進行OK\NG判斷,或者進行分類;

                      精度要求:能掃出碼值即可;

                      節拍要求:1s/次;

                      視場要求:最大的范圍為400mm*350mm;

                      工作距:550mm;

                      解析:本案例中由于一次性掃碼數量較多,無法用一般掃碼相機進行拍攝,故選用工業相機進行采圖處后進行讀碼??蓴U展案例:多個物品需要同時掃碼時,可選用工業相機進行掃碼處理。

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                      5)物體分類:檢測內容:給汽車卡鉗上的齒輪進行分類;因為齒輪同樣的直徑齒數不同,裝配的過程中很容易被混在一起,但是齒輪上的不同數字代表了不同齒數,故可以對數字進行識別并分類;

                      精度要求:1mm;

                      節拍要求:2S/次;

                      視場要求:50mm*50mm;

                      工作距:100mm;

                      解析:本案例中,客戶痛點在于相同外形,齒數不同,人工分選很容易出錯,即使通過數字進行分辨,人工投入也較大,故選用視覺檢測進行分類??蓴U展案例:對各類外形不同的產品進行分類、對不同顏色的產品進行分類,對不同的字符進行分類等等;

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                      4、3D視覺應用案例:

                      雙目相機;檢測內容:引導機械手對工件進行噴涂,由于機械手噴涂的時候路徑已經規劃好,而工件的掛放位置不確定,故需要視覺將工件的空間位置發送給機械手以確保噴涂過程順利進行。

                      精度要求:5mm;

                      節拍要求:5S/次;

                      視場要求:500mm*500mm;

                      工作距:1000mm;

                      解析:本案例屬于3D應用中較為常用的場景,需要空間坐標引導機械手進行噴涂,2D相機無法滿足空間坐標要求,故使用雙目相機;可擴展案例:引導抓取立體堆放物體。

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