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AOI視覺(jué)檢測(cè)機(jī)工作原理
視覺(jué)檢測(cè)涉及拍攝物體的圖像,對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)并轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)供系統(tǒng)處理和分析,確保視覺(jué)檢測(cè)過(guò)程符合其制造商的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。不符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)象會(huì)被跟蹤和剔除。掌握視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的工作原理對(duì)評(píng)估該系統(tǒng)對(duì)公司運(yùn)作所做的貢獻(xiàn)十分重要。必須充分在設(shè)置視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)時(shí)所涉及到的變量。正確設(shè)置這些變量,采用合適的容差,這對(duì)確保在動(dòng)態(tài)的生產(chǎn)環(huán)境中有效而可靠地運(yùn)行系統(tǒng)而言至關(guān)重要。正確設(shè)置這些變量,采用合適的容差,這對(duì)確保在動(dòng)態(tài)的生產(chǎn)環(huán)境中有效而可靠地運(yùn)行系統(tǒng)而言至關(guān)重要。如果一個(gè)變量調(diào)整或設(shè)計(jì)不正確,系統(tǒng)將連續(xù)出現(xiàn)錯(cuò)誤剔除,證明使用不可靠。
AOI視覺(jué)檢測(cè)機(jī)工作過(guò)程
1、工件定位檢測(cè)器探測(cè)到物體已經(jīng)運(yùn)動(dòng)至接近攝像系統(tǒng)的視野中心,向圖像采產(chǎn)品逐一通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)機(jī)集部分發(fā)送觸發(fā)脈 沖,可分為連續(xù)觸發(fā)和外部觸發(fā)。2、圖像采集部分按照事先設(shè)定的程序和延l時(shí),分別向攝像機(jī)和照明系統(tǒng)發(fā)出啟動(dòng)脈沖。3、攝像機(jī)停止目前的掃描,重新開(kāi)始新的一幀掃描,或者攝像機(jī)在啟動(dòng)脈沖來(lái)到之前處于等待狀態(tài),啟動(dòng)脈沖到來(lái)后啟動(dòng)一幀掃描。4、攝像機(jī)開(kāi)始新的一幀掃描之前打開(kāi)曝光機(jī)構(gòu),曝光時(shí)間可以事先設(shè)定。5、另一個(gè)啟動(dòng)脈沖打開(kāi)燈光照明,燈光的開(kāi)啟時(shí)間應(yīng)該與攝像機(jī)的曝光時(shí)間匹配。6、攝像機(jī)曝光后,正式開(kāi)始一幀圖像的掃描和輸出。7、圖像采集部分接收模擬視頻信號(hào)通過(guò)A/D將其數(shù)字化,或者是直接接收攝像機(jī)數(shù)字化后的數(shù)字視頻數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)可以通過(guò)報(bào)警關(guān)閉或自動(dòng)廢物排放來(lái)防止諸如白頁(yè),錯(cuò)頁(yè),倒頁(yè),圖形等缺陷,從生產(chǎn)過(guò)程中識(shí)別產(chǎn)品混合,提高生產(chǎn)效率,并最l小化產(chǎn)品召回率。8、圖像采集部分將數(shù)字圖像存放在處理器或計(jì)算機(jī)的內(nèi)存中。9、處理器對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析、識(shí)別,獲得測(cè)量結(jié)果或邏輯控制值(合格或不合格)。10、處理結(jié)果控制流水線的動(dòng)作、進(jìn)行定位、糾正運(yùn)動(dòng)的誤差等。11、通過(guò)Excel等方式打印缺陷輸出結(jié)果(生產(chǎn)批號(hào)、缺陷位置、坐標(biāo)、面積、類別、產(chǎn)生時(shí)間等信息)
視覺(jué)檢測(cè)在汽車安全中的應(yīng)用
對(duì)于大多數(shù)人來(lái)說(shuō),還是在靠主觀思想和意識(shí)判斷開(kāi)車過(guò)程中的突發(fā)事件,隨著安全事故頻頻多發(fā),安全理念已備受人們關(guān)注,數(shù)字化被用作汽車安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)成為主流,也備受業(yè)內(nèi)熱議。具不完全統(tǒng)計(jì),50%的交通安全事故起源駕駛員意識(shí)不清醒從而釀成車l禍。設(shè)想有沒(méi)有一種能基于物聯(lián)網(wǎng)的檢測(cè)系統(tǒng),即:檢測(cè)駕駛員是否意識(shí)清醒,并提出警告,提前阻止安全事故發(fā)生呢?答案是肯定的,目前業(yè)內(nèi)已經(jīng)有采用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)駕駛員精神狀況的檢測(cè)系統(tǒng),它基于車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的,以適應(yīng)行駛安全檢測(cè)的新需求。這種數(shù)字化的系統(tǒng)的應(yīng)用融合姿態(tài)信息的多姿態(tài)人臉檢測(cè)方法,基于生物特征的頭部姿態(tài)估計(jì)方法,融合駕駛員自身多種生物特征的疲勞駕駛模型,將極大提高疲勞駕駛檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。2005年,梅特勒-托利多公司推出了世界上首臺(tái)人機(jī)界面良好的視覺(jué)檢測(cè)機(jī)。