Что такое датчик зрения?

Что такое датчик зрения?

Датчик зрения — это устройство, которое может выполнять различные проверки, обрабатывая изображения, полученные камерой, с помощью компьютера.

В последние годы обрабатывающая промышленность увеличивает скорость производственных линий и диверсифицирует типы выпускаемой продукции.

В связи с этой тенденцией требуемый уровень качества становится все выше и выше.

Чтобы соответствовать этим требованиям, визуальные проверки всех продуктов неизбежны, но существуют различные проблемы и вопросы, такие как стремительно растущие затраты на рабочую силу, нехватка персонала и время, необходимое для обучения инспекторов.

Поэтому датчики зрения все чаще используются в качестве альтернативы традиционным визуальным проверкам.

Применение датчиков зрения

Датчики зрения используются в самых разных отраслях промышленности разными способами.

Их можно в целом разделить на пять следующих применений:

1. Инспекция для обнаружения наличия или отсутствия продуктов, подсчета количества товаров, обнаружения различных типов продуктов и т. д.
2. Позиционирование для предоставления обратной связи о положении продукта промышленным роботам и т. д.
3. Размерный осмотр, чтобы убедиться, что размеры продукта соответствуют спецификациям.
4. Визуальный осмотр, чтобы обнаружить различные визуальные дефекты, такие как царапины и ржавчина.
5. Распознавательный осмотр, такой как распознавание символов на доске.

В случае визуального осмотра инспекторами можно пропустить дефекты из-за ошибок в подсчете количества, неправильного типа продукта или неоднозначных критериев оценки.

С другой стороны, в случае датчиков зрения критерии оценки могут контролироваться числовыми значениями, и, устанавливая их соответствующим образом, можно выполнять стабильные проверки.

Принцип работы датчиков зрения

Проверка изображений с помощью датчиков зрения состоит из аппаратного и программного обеспечения, которое управляет оборудованием.

Аппаратное обеспечение включает камеры, объективы и освещение.

Первым шагом при проверке изображений является обеспечение возможности захвата проверяемого контента.

Правильный выбор оборудования имеет важное значение для точной проверки изображений.

Программное обеспечение включает в себя алгоритмы и программы.

Алгоритм проверки изображений можно определить как средство анализа изображения и проверки его на правильность.

Чтобы компьютер мог обнаружить царапины, ржавчину или посторонние предметы на изображении как NG, алгоритм проверки изображений должен быть правильно построен.

Организуя изображения, полученные камерой, с помощью алгоритма проверки изображений, можно рассчитать и вывести различные дефекты и позиционную информацию для использования в работе оборудования.

На основе алгоритма собирается программа с использованием компьютерного языка, например C, для связывания входов и выходов, чтобы проверка могла продолжаться.

Когда аппаратное и программное обеспечение функционируют правильно, его можно использовать в качестве датчика зрения.

Разница между датчиком зрения и камерой

Оба похожи в той степени, в которой они представляют собой оборудование для захвата и преобразования изображений и видео в цифровые данные путем объединения устройства формирования изображений, такого как КМОП или ПЗС, и оптического объектива.

В камере (цифровой камере) полученные таким образом изображения и видео сохраняются для последующего просмотра или использования при создании документов и т. д. В датчике зрения изображения и видео сохраняются для последующего просмотра или использования при создании документов и т. д.

С другой стороны, датчики зрения используют компьютеры для анализа изображений и видео в реальном времени. Их можно использовать для проверки внешнего вида и количества продуктов, измерения размеров и углов, а также для замены датчиков, которые до сих пор выполнялись визуально людьми. В зависимости от модели и настроек, также можно сохранять изображения и видео, используемые для проверки, и использовать их для прослеживаемости.

Как использовать датчики зрения

Во-первых, необходимо подготовить камеру датчика зрения, чтобы она могла правильно захватывать изображения и видео. Независимо от того, насколько сложен датчик зрения, если он изначально не может правильно захватывать изображения, он не сможет продемонстрировать свою истинную производительность.

Необходимо учитывать множество факторов, включая выбор датчика зрения и объектива, фиксацию и позиционирование самого датчика зрения и объекта, который будет проверяться, а также яркость окружающей среды (включая изменения солнечного света со временем).

В зависимости от продукта датчики зрения могут выполнять множество процессов, таких как поиск определенной формы, зарегистрированной как эталон, из захваченного изображения или видео, изучение цвета определенной области, поиск прямой линии или круга или измерение размеров. В зависимости от того, что вы хотите проверить, задайте соответствующую обработку для выполнения.

В некоторых случаях «предварительная обработка», такая как съемка очень ярких (или темных) объектов, инвертирование цветов или удаление шума, может облегчить последующие проверки или повысить точность.

Результаты проверки могут быть выведены через контактный выход или через Ethernet или другие коммуникации. Выберите совместимый хост (ПК, ПЛК и т. д.).