视觉检测-机器视觉检测系统（下篇）-汕头办事处-瓦伊机器人科技
结构组成
图像部件
摄像机捕捉被检测物体的电子图像，然后将其发送到处理器进行分析。电子图像被转换成数字，表示图像最小的部分，即像素。图像显示的像素数量称作分辨率。图像的分辨率越高，包含的像素数量越多，进行检测时，图像的像素数量越多，检测结果越准确。
摄像机
视觉检测系统的摄像机有三个变量需要调整，以优化捕捉到的图像。它们是光圈、对比度和快门速度。
照明部件
正确的照明对帮助创建有效检测所需的对比度很关键。当对一件产品的正确系统设置进行评估时，设计师会花费相当多的时间用来确定检测所需的最佳照明。照明解决方案的类型、几何形状、颜色和强度应当提供尽可能强的对比。
软件工具
视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。
解决过程
1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉 冲，可分为连续触发和外部触发。
2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。
3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。
4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。
5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。
6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。
7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。
8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。
9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值（合格或不合格）。
10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。
11、通过Excel等方式打印缺陷输出结果（生产批号、缺陷位置、坐标、面积、类别、产生时间等信息）
从上述的工作流程可以看出，机器视觉解决方案是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。
视觉检测的内容
所有自动生产线的目标都是零剔除。鉴于当今的高速技术和潜在的人为错误，这个目标很难实现。视觉检测可以识别的典型缺陷包括：
- 标签缺陷
- 封口和盖顶缺陷
- 产品与包装完整性缺陷
- 打印缺陷
- 容器缺陷
一个完善的视觉检测机制应该包括以下检测项目：
检测项目 | 检测内容描述 |
全瓶检测 | 合适的填充量；盖存在与否、高度、颜色、是否歪斜；标签 存在与否、位置以及识别。 |
装箱内部检测 | 产品存在与否、放置、方向、计数和盖的正确性。 |
| 装箱外部检测 | 箱子装饰、ID和封盖位置；打印产品代码和日期/批号。 |
| 正确的盖位置检测 | 盖检测：存在与否、高度、倾斜度、颜色、安全带完整性。 |
产品ID验证 | 确保任何产品的 ID 代码存在、可读、正确。 |
| 瓶颈测量 （边到边、高度和螺纹宽度） | 检测玻璃瓶颈的宽度（E–边到边）、高度(H)和螺纹宽度(T)。 |
| 平面度检测 | 检查容器顶部是否在微调过程中因不均匀切割而导致出现头发、丝线或波浪状平面。 |
| 污染物检测 | 检测容器侧壁上的任何缺陷，包括在注塑成型过程中堆积产生的灰尘、伤痕、污点以及内置或表面颗粒物质。 |
| 破碎的顶部检测 | 验证玻璃容器顶部没有空洞、芯片、丢失的玻璃和碎片。还可确定软木的存在。 |
其他检测 | 条码/二维码验证、标签控制号(LCN)验证、倾斜标签检测、 折角标签检测、标签存在检查等 |
视觉检测的优势
1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。
2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。
3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。
4、利用了机器视觉解决方案，可以节省大量劳动力资源，为公司带来可观利益。瓦伊科技，是一家专注于机器视觉、工业自动化检测、运动控制与视觉一体化领域，全力打造高端视觉设备。产品应用瓦伊科技提供的视觉设备，广泛运用于多个行业： 电子行业：半导体元件表面缺陷特征监测、字符印刷残缺检测、芯片引脚封装完整检测、元件破损检测、端子引脚尺寸检测、编带机元件极性识别、键盘字符检测等； 制造行业：零件外形检测、表面划痕检测、漏加工检测、表面毛刺检测等； 印刷行业：印刷质量检测、印刷字符检测、条码识别、色差检测等； 汽车电子：面板印刷质量检测、字符检测、SPI检测系统、色差检测等； 医疗行业：药瓶封装缺陷监测、药品封装缺漏检测、胶囊封装质量检测等； 食品行业: 外观封装检测、食品封装缺漏检测、外观和内部质量检测、颜色质量检测、食品包装定位等； 五金行业：微小金属正反面判别、零件表面检测、零件尺寸检测等
视觉检测的应用
1. 视觉检测在印刷行业的应用
利用在线/离线的视觉系统发现印刷过程中的质量问题，如堆墨、飞墨、缺印/浅印、套印不准、颜色偏差等，同时在线设备可将颜色偏差和墨量多少的检测结果反馈给PLC,控制印刷设备的供墨量，对供墨量进行在线调节，提高印刷质量和效率。
2. 视觉检测在PCB板检测中的应用
利用视觉系统对PCB裸板进行检测，检测板上的导线和元件的位置和间距错误、线路和元件的尺寸错误、元件形状错误、线路的通段、板上污损等。
3. 视觉检测在零件检测中应用
机器视觉检测可以轻松应对金属零件生产的质量控制，如硬币、汽车零部件、连接器等。通过图像处理的方法，发现金属零件表面的划伤、残缺、变色、粘膜等缺陷，并指导机械传动系统将残缺品剔除，大大提高了生产效率。同时对缺陷类型的统计分析能够指导生产参数的调整，提高产品质量。
4、视觉检测在汽车安全中的应用
对于大多数人来说，还是在靠主观思想和意识判断开车过程中的突发事件，随着安全事故频频多发，安全理念已备受人们关注，数字化被用作汽车安全监测系统成为主流，也备受业内热议。
具不完全统计，50%的交通安全事故起源驾驶员意识不清醒从而酿成车祸。设想有没有一种能基于物联网的检测系统，即：检测驾驶员是否意识清醒，并提出警告，提前阻止安全事故发生呢？答案是肯定的，目前业内已经有采用物联网数字化技术实现驾驶员精神状况的检测系统，它基于车联网应用的，以适应行驶安全检测的新需求。这种数字化的系统的应用融合姿态信息的多姿态人脸检测方法，基于生物特征的头部姿态估计方法，融合驾驶员自身多种生物特征的疲劳驾驶模型，将极大提高疲劳驾驶检测的准确性和可靠性。
这类数字化系统的工作原理就是通过视觉传感器对人的眼睑眼球的几何特征和动作特征、眼睛的凝视角度及其动态变化、头部位置和方向的变化等进行实时检测和测量，建立驾驶人眼部头部特征与疲劳状态的关系模型，研究疲劳状态的多参量综合描述方法；同时研究多元信息的快速融合方法，提高疲劳检测的可靠性和准确性，从而研制稳定可靠的驾驶员疲劳监测系统。它检测的方法很多，比如：人脸快速检测方法、疲劳程度检测方法、疲劳驾驶问题检测等等。
目前，国内汽车安全数字化服务商很多，但开发基于物联网数字化的视觉疲劳检测系统，武汉华信数据系统有限公司首次填补国内基于车联网的驾驶员疲劳检测系统的空白，并与多家知名汽车制造商进行合作。汽车行业的安全保障始终是一个不变的话题，只有想顾客之所想，顺应汽车行业发展的，才是汽车行业未来发展的宏源理念！
瓦伊科技从事视觉检测系统多年，一直致力于Panasonic 松下视觉系统和Cognex康耐视视觉系统各品牌代理及产品在中国本土的销售、技术支持及售后服务，是国内视觉系统行业中的资深公司。
公司拥有专业的销售队伍和水平一流的技术支持团队，能够为客户提供良好的售前和售后服务。此外，在深圳、潮汕地区设有办事处。
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责任编辑：XWQ
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