优化机器视觉系统的九个方面

成精的年糕

随着全球制造市场的竞争日益激烈，企业需确保高效率运营显得很重要的。由于过程相关故障导致的停机时间被认为是非增值停机时间，直接影响公司的盈利能力。


机器视觉是一个新兴领域，如果设置正确，可以减少过程效率低下。任何使用机器视觉作为机器人引导或检查的设施都应重视这一领域，以寻求可能的改进。

在机器视觉系统中如果没有适当的设置，可能会导致机器视觉过程的非增值停机，下面是特别需要注意优化的九个方面：



图1

1.照明技术。正确的照明技术应该可以用来照亮需要检测的区域。背光、亮场、掠射、低角度光和暗场等光照技术是提升图像处理稳定的重要技术。根据零件表面反射率和零件的三维结构，正确的照明技术可以使得缺陷更加明显或者去除图像干扰，提高系统的稳定性。照明技术的目的是为了加大图像的对比度。降低图像的干扰。

2. 使用滤光片。滤光片，可以消除干扰光线等严重的环境干扰。通过在相机镜头上添加一个与照亮的光的颜色相同的滤镜，可以消除环境照明干扰。



图2

3. 灯光颜色。根据检查部分的颜色测试不同的灯光颜色。灯光的颜色和波长有关，而波长是波峰之间的距离。不同的颜色例如紫外、蓝、绿、黄、红、红外光谱都有不同的波长。这些变化会影响物体反射的光。其目的是利用能产生更大对比度和消除图像中噪声的光。例如，金属零件有时可以被引入到一个系统中，该系统有一层薄薄的油或表面轻微氧化，这取决于零件是如何存储的。当这两种类型的零件都被引入检查系统时，使用光的波长来减少波动量是很重要的。



图3

4.视场(FOV)和感兴趣区域(ROI)和像素精度。视野决定机器视觉系统所能看到的区域的大小，并决定所能拍摄物体的大小。在同样的相机分辨率下FOV过大将会获取更少的细节，更低的像素精度，从而导致检查失败，还会造成物件跑到摄像机的视线之外的问题。在计算视野时，重要的是在决定使用什么样的镜头之前，先确定零件或物体的ROI和该区域的抖动造成的误差。视野还会受到相机到物体的工作距离或高度的限制，所以在构建机器视觉系统之前需要考虑所有的因素。

5.工件的固定。工件如果会有抖动，重要的是要知道部件在视野中的抖动偏差值。要保证部件每一次拍照都要能在视野当中。当一个某一次拍照部件移出了相机视野，会导致系统的错误判断，从而影响系统的稳定性。这时应该要保证物体的重复位置精度，使用某种类型的物理夹具来限制物体或加大视野。可以避免部件移出相机视图，增加不必要的停机时间。

6.校准。可对系统进行适当校准，确保其符合设备的质量标准。图像的校准可以改善由于镜头和光学系统引起的问题，例如镜头的畸变对于测量来说是一个比较重要的问题，再例如相机和镜头的相对照度就会导致中心的光偏亮，四周的光偏暗，这时我们就可以采用校准的方式，例如畸变校准改善镜头畸变对成像造成的问题，例如平场校准可以改善相对照度引起的问题。

7.分辨率。分辨率决定了视觉系统的重复性精度;分辨率是视野的大小除以像素的数量。系统的分辨率高就能看到更微小的缺陷，分辨率过高，又会影响检测速度，所以选择合适的系统分辨率很重要。在测量时分辨率直接就决定了测量工具的性能，当然，在确定光学系统的分辨率的时候，还要同时确认镜头是否也能支撑这样的分辨率。

8.稳定性。在设置机器视觉传感器时，需要要保护摄像系统和灯光系统在运行时不产生移动。对相机系统和灯光系统的安装稳定性和安装正确性，例如垂直度，平行度，或者在一些倾斜测量的时候要保证倾斜角的稳定不变，为了尽量减少移动或干扰，可以对系统进行多点固定，或者进行减震处理。

9.测试。定期对系统进行检查，确认系统的检测能力是否和符合现在的产线。制作一些缺陷看系统能否检测出来，或者可以建立成套的检测系统方案来测试相机系统。

平时在工作中注意运用优化机器视觉系统的九个方面，对机器视觉系统的完善和提升会有较大的帮助。