机器视觉系统可进行不间断的检测,从而提高产品质量、提高产量并降低生产成本。一致的产品外观和质量并减少不必要的加工流程。
机器视觉是指使用工业照明、镜头和相机对物品进行自动化的视觉检查。机器人视觉系统可提供快速、可靠的方式来在线检查零件。借助机器人视觉系统,可以对高速生产线上的每个零件进行成像和检查,以确保100%的质量控制。
机器人视觉系统的构成
机器人的视觉系统也称为自动视觉系统或视觉检测系统,由大多数系统共有的几个组件组成。一个典型的机器视觉系统包括以下三大块,下文将给大家介绍这部分的相关知识。
1.照明。照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备,所以针对每个特定的应用实例,要选择相应的照明装置,以达到最佳效果。
2.镜头。镜头选择应注意:焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影像至目标的距离、0中心点 /节点、畸变。
3.相机。按照不同标准可分为:标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机。
机器选型
在机器视觉系统中,获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功,首先要保证图像质量好,特征明显。一个机器视觉项目之所以失败,大部分情况是由于图像质量不好,特征不明显引起的。要保证好的图像,必须要选择一个合适的光源。
光源选型基本要素:
对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度,从而易于特征的区分。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
亮度:当选择两种光源的时候,最佳的选择是选择更亮的。当光源不够亮时,可能会出现以下几种情况。第一,由于光源的亮度不够,图像的对比度必然不够,在图像上出现噪声的可能性也随即增大。第二,光源的亮度不够,必然要加大光圈,从而减小了景深。第三,当光源的亮度不够的时候,自然光等随机光对系统的影响会最大。
稳健性:另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度最小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时,结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源,增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性,这不利于后面的特征提取。
好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显,光源选择好了,剩下来的工作就容易多了。
今天小编主要介绍了机器人视觉系统的构成和机器选型两方面。大研机器人作为集研发、生产、销售为一体的机器人企业,我们专注于四六轴机器人、焊接工艺、视觉检测等。本周的介绍就到这里了,要想了解更多关于机器人方面的资讯,可持续关注大研机器人www.tamasec.com官网、抖音号、公众号等平台的相关推送。
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