Arbejdsprincippet for maskinvisionssystemet kan simpelthen forstås som "maskinen ser med øjnene og analyserer med sin hjerne". Det erhverver hovedsageligt målbilledet gennem billedindsamlingsenheder (såsom industrikameraer) og analyserer og bedømmer derefter billedet gennem billedbehandlingsalgoritmer for at opnå formålet med detektion, identifikation, positionering, måling osv. Følgende er den grundlæggende arbejdsgang i maskinvisionssystemet:
1. komponenter
- Delyskildegiver stabil og passende belysning for at gøre funktionerne i målobjektet klarere.
- DeIndustrielt kamera(Billedindsamlingsenhed) Fanger billedet og konverterer lyssignalet til et elektrisk signal. Almindelige kameraer inkluderer sorte og hvide kameraer, farvekameraer, liniearray -kameraer og arealarray -kameraer.
- DelinseBestemmer klarheden, forstørrelsen og synsfeltet for billedet og spiller en rolle i fokusering og billeddannelse.
- Frame Grabber \/ Interface Standards(såsom USB3. 0, gige, kameralink osv.) bruges til at transmittere de billeder, der er taget af kameraet til behandlingssystemet.
- DeBilledbehandlingsenhed(normalt en industriel computer eller en indlejret computerplatform) kører Machine Vision -algoritmen for at analysere, bedømme og tage beslutninger på billedet.
- DesoftwaresystemInkluderer billedbehandlingssoftware, algoritme -moduler, brugergrænseflader osv., Som bruges til at udføre specifikke applikationsopgaver.
- DeExecution Unit (såsom PLC, Robot)Udfører specifikke handlinger i henhold til behandlingsresultaterne, såsom sortering, afvisning af defekte produkter, positionering og samling osv.
2. Workflow
- Billedindsamling: Kameraet skyder målobjektet på et bestemt øjeblik, danner et billede gennem linsen og samler billedet.
- Billedforarbejdning: såsom denoising, kontrastforbedring, kantekstraktion, gråskala -transformation osv. For at forbedre billedkvaliteten.
- Funktionsekstraktion og analyse: Identificer kanten, form, farve, stregkode, karakter og anden information om målområdet.
- Resultater og outputresultater: træffe afgørelser i henhold til de indstillede standarder (såsom om størrelsen er kvalificeret, om positionen er korrekt), og transmitterer resultaterne til kontrolsystemet.
- Udførelse af feedbackkontrol: Controlleren driver den mekaniske handling (såsom afvisning, gribe, stop osv.) I henhold til de visuelle resultater.
3. Anvendelsesfelt
- Kvalitetsinspektion: Registrer produktudseendefejl, dimensionelle fejl osv.
- Positioneringsvejledning: Giv nøjagtige greb eller samlepositioner for industrielle robotter.
- Anerkendelse og klassificering: stregkodegenkendelse, karaktergenkendelse (OCR), farvegenkendelse osv.
- Måling: Måling med høj præcision af geometriske parametre såsom størrelse, vinkel, fladhed osv.
