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機器視覺外觀瑕疵檢測原理詳解

jt_rfid5 ? 來源:機器視覺沙龍 ? 2023-09-27 10:54 ? 次閱讀

瑕疵模式的原理

分割

圖像傳感器利用攝像元件 CCD 的每個像素的濃度(明暗) 數(shù)據(jù),根據(jù)濃度的變化來檢測瑕疵或邊緣部。考慮到處理全部像素數(shù)據(jù)所需時間過長,同時一些不必要的噪點數(shù)據(jù)會影響檢查的結(jié)果,因此在本公司生產(chǎn)的 CV 系列中,采用由數(shù)個像素構(gòu)成的小“分割”的平均濃度,通過與周圍的平均濃度進行對比的方法來檢測瑕疵。

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計算由四個像素構(gòu)成的分割的平均濃度,然后與周圍分割的平均濃度進行比較。
上圖中,在紅線標出的分割內(nèi)檢測到瑕疵。

瑕疵模式算法(各分割與周圍分割進行比較和計算的方法)

下面介紹 CV 系列中瑕疵測量模式的算法。

檢測原理 (檢測方向為X)

在檢測區(qū)域內(nèi),將任何尺寸的小區(qū)域(分割)移動其分割大小的 1/4 量的同時,進行平均濃度的測定。

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在包括當前分割(右圖(1)95的位置))在內(nèi)的檢測方向4 分割中,測量最大濃度和最小濃度。該值就是當前分割的"瑕疵等級"。

a1626ae6-5c54-11ee-939d-92fbcf53809c.jpg

瑕疵等級超過了設定臨界值時,將該當前分割作為瑕疵進行計數(shù)。該計數(shù)值則作為"傷量"檢查結(jié)果。

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之后,在區(qū)域內(nèi)每次以一定的移動量移動當前分割時重復以上(1)~(3)步驟。

指定檢測方向為XY(二維)時的處理方法

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以XY為檢測方向時,對于包括當前分割在內(nèi)的 X、Y方向的各 4個分割(共計16個分割),計算最大濃度與最小濃度的差值。

通過比較周圍 4 個分割 (而不僅是相鄰 2 個分割) 的濃度,可以檢測出微小的濃度變化( 瑕疵)。

瑕疵模式的原理 總結(jié)

瑕疵模式,是借助“段”這種由幾個像素組成的小單位,與周圍進行分段比較,將濃度變化點檢測為瑕疵或污點的模式。通過分段處理,可以在降低干擾影響的同時實現(xiàn)高速性,通過將多個候選項與周圍段進行比較,可使過去難以實現(xiàn)的對“微小瑕疵”、“輕薄污點”等的檢測成為可能。

瑕疵模式的優(yōu)化設置方法

最佳分割尺寸

下面介紹瑕疵檢查的優(yōu)化設置方法。
通過調(diào)整分割尺寸,可以優(yōu)化檢測敏感度及處理時間。

右表所示的試驗結(jié)果表示的是分割尺寸不同時,瑕疵水平與處理時間之間的變化關(guān)系(使用本公司生產(chǎn)的 CV-3000)。

分割尺寸與檢測對象的尺寸基本相同時,瑕疵水平達到最大值。換言之,將分割尺寸設為實際檢測對象的尺寸是一種同時兼顧檢測敏感度與處理時間的設置。

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最佳分割尺寸=瑕疵大小(mm)×Y方向像素數(shù)量/Y方向視野(mm)

例如:瑕疵尺寸為 2mm、視野為120mm( 方形)、采用24萬像素照相機(Y方向 480像素)。
則:2×480÷120=分割尺寸8

適于圖像的分割移動量/ 比較間隔的設置

瑕疵模式的兩個參數(shù)——移動量及比較間隔可以決定進行濃度比較時的分割移動距離。

通過調(diào)整這些參數(shù),可以更好地檢測“ 小尺寸瑕疵”、“ 顏色較淺的污跡”等有特點的瑕疵·污跡。

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檢測小尺寸瑕疵時,應該將移動量及比較間隔均設為較小的值,以便進行細致比較。
檢測顏色較淺的污跡時,需要將移動量及比較間隔均設為較大的值,以便在更大的范圍內(nèi)進行比較。

總之,為了得到良好的檢測效果,應該根據(jù)瑕疵·污跡的種類進行適當?shù)脑O置。

瑕疵模式最佳設定方法 總結(jié)

通過調(diào)整最佳段大小和移動量/比較間隔設定,實現(xiàn)目標物的檢測最佳化。最佳設定,就是將段大小設定為和瑕疵/污點同樣的大小,并根據(jù)瑕疵/污點的大小和濃度,設定移動量和比較間隔。

圓周方向瑕疵檢查的原理

對于 PET 瓶、軸承、O圈等圓形的工件,應根據(jù)其曲線的外形制定適宜的外觀檢查方法。

這里,我們采用了利用程序進行“極座標轉(zhuǎn)換”的方法。
將圓弧形的窗口(檢查區(qū)域)轉(zhuǎn)換成方形,通過對比圓周及半徑方向上的分割濃度來檢測瑕疵。

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外觀檢測/瑕疵模式 總結(jié)

要最大程度發(fā)揮瑕疵模式的作用,請牢記以下3點。

根據(jù)需要檢測的瑕疵大小,設定段大小

根據(jù)瑕疵的大小及濃度,設定移動量/比較間隔

根據(jù)工件的形狀,組合預處理設定

最后,對于視覺系統(tǒng)而言,拍攝清晰的圖像很重要。

來源:機器視覺沙龍

審核編輯:湯梓紅

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原文標題:【光電智造】機器視覺外觀瑕疵檢測基礎

文章出處:【微信號:今日光電,微信公眾號:今日光電】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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