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未耒智能-机器视觉的6大难点
发表时间:2018-11-29

在工业自动化领域,机器视觉技术的应用越来越成熟,其应用范围不断扩大。虽然目前机器视觉的应用非常普遍,但在实际使用过程中仍存在许多问题,这需要技术人员不断解决问题。在当前的机器视觉系统设计过程中,经常遇到的困难有以下几点:


1、光源稳定性问题


由于不同材料表面光的反射、折射等问题会影响被测物体的特征提取,因此光源和成像可以说是克服机器视觉检测的第一个难点。例如,现在检测玻璃、反光表面的划痕等,很多时候问题就是卡在不同缺陷的集成成像中。

工业视觉应用一般分为四类:定位、测量、检测和识别,其中测量需要对光照有非常高的稳定性,因为只要光线变化10-20%,那么光线就会偏离1-2个像素。这不是软件问题。这是照明的变化,其导致图像边缘位置的变化。即使软件再完美都没有解决的办法,必须从系统设计的角度来看,消除环境光的干扰,而且还需要保证有照明光源的发光稳定性。


2、工件位置不一致


一般来说,测量项目,无论是离线检测还是在线检测,只要是全自动检测设备,第一步就是找到待测试的目标。每次要待测试的对象,出现在机器的视野中时,要准确地知道要测试的对象在个位置,即使你使用了一些机械夹具等,也不可能确保对象测试每次都出现在相同的位置。这需要定位功能。如果定位不准确,则测量工具出现的位置可能不准确,并且测量结果有时可能具有很大的偏差。


3、校准


通常,高精度测量需要以下校准,1.光学失真校准(如果不是软件镜头,必须校准),2.投影失真的校准也就是图像失真校正,安装位置错误的原因。3.对象图像空间的校准,即每个像素的对应对象空间的大小。

然而,当前的校准算法都是基于平面校准。如果要测量的物理不是平面的,则需要通过一些特殊算法处理校准。通常的校准算法无法解决。另外,由于不方便使用校准板,一些校准还必须设计一种特殊的校准方法,因此校准可能无法通过软件中已有的校准算法完全解决。


4、对象的移动速度


如果被测对象不是静止但是处于运动状态,则必须考虑运动模糊的图像精度(模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间),这个软件也没办法解决。


5、软件测量精度


在测量应用中,软件的精度只能在1 / 2-1 / 4像素中考虑,最好在1/2中,但在定位应用中不如1 / 10-1 / 30像素精确,因为在测量应用中,软件能够从图像中提取非常少的特征点。


6、识别意外缺陷


在实际应用中,通常会给出特定的缺陷模式,使用机器视觉来识别它们是否已经发生。然而,通常情况是由于之前没有发生许多明显的缺陷,或者发生的模式太多样化。如果换作是一个人,虽然没有叫他在操作流程中检测这种缺陷,但他会注意到,所以抓住它的可能性更大,但是现在机器视觉的“智慧”仍然很难达到这种程度。


机器视觉是当前测试行业中使用最广泛的检测技术。它具有准、精、快的优点,解决了传统手动检测的缺点,如效率低,稳定性低,易漏检测等。它为企业大批量生产提供了强有力的支持,受到众多用户的青睐,相信这些困难将在未来的发展道路上逐一克服。


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