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Machine Vision Systems - Einführung für Hersteller

Bildverarbeitungssysteme sind ein wichtiger Aspekt für jeden Hersteller, der die Qualität verbessern oder die Produktion automatisieren möchte, aber die Auswahl von Systemen, die Ihren Anwendungs- und Besitzanforderungen entsprechen, kann verwirrend sein.

Das Wissen über die Arten von Bildverarbeitungssystemen auf dem Markt und die Faktoren, die bei der Integration von Vision zu berücksichtigen sind, wird den Anwendern helfen, die Kosten niedrig zu halten und die Robustheit der Prüfung hoch zu halten.

Machine Vision Systeme können als Computer mit Augen betrachtet werden, die kritische Informationen identifizieren, prüfen und kommunizieren können, um kostspielige Fehler zu vermeiden, die Produktivität zu verbessern und die Kundenzufriedenheit durch die konsistente Lieferung von Qualitätsprodukten zu verbessern.

In erster Linie für die Online-Inspektion verwendet, können Bildverarbeitungssysteme komplexe oder alltägliche sich wiederholende Aufgaben mit hoher Geschwindigkeit mit hoher Genauigkeit und hoher Konsistenz ausführen. Fehler oder Abweichungen im Herstellungsprozess werden sofort erkannt und weitergeleitet, so dass Änderungen an der Steuerung im laufenden Betrieb vorgenommen werden können, um Ausschuss zu reduzieren und teure Ausfallzeiten zu minimieren.

Vision-Systeme werden auch für Nicht-Inspektionsaufgaben eingesetzt, z. B. zur Roboterführung, um Teile zu entnehmen, Bauteile zu platzieren, Flüssigkeiten auszugeben oder Schweißnähte zu verwenden.

Machine Vision Systeme sind in allen Formen und Größen für jeden Anwendungsfall erhältlich, aber sie haben alle die gleichen Kernelemente. Jedes Bildverarbeitungssystem hat einen oder mehrere Bildsensoren, die Bilder zur Analyse erfassen, und alle enthalten Anwendungssoftware und Prozessoren, die benutzerdefinierte Inspektionsprogramme oder Rezepte ausführen.

Darüber hinaus bieten alle Bildverarbeitungssysteme eine Möglichkeit, Ergebnisse zu ergänzenden Geräten zur Steuerung oder Bedienerüberwachung zu kommunizieren. Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass es signifikante und wichtige Unterschiede zwischen den Bildverarbeitungssystemen gibt, die für eine gegebene Anwendung einen geeigneter machen als einen anderen.

Es ist ebenso wichtig zu wissen und zu schätzen, wie wichtig es ist, den optimalen Sensor, Beleuchtung und Optik für den Job zu wählen. Andernfalls können unerwartete falsche Zurückweisungen oder, noch schlimmer, falsche positive Ergebnisse auftreten.

Machine Vision Systeme

Teledyne DALSA Bildverarbeitungssysteme

Es gibt viele Varianten von Bildverarbeitungssystemen auf dem Markt, aber für den Zweck dieses Papiers werden wir sie alle in zwei Kategorien einteilen - diejenigen mit einem einzelnen eingebetteten Sensor (auch bekannt als intelligente Kameras) und solche mit einem oder mehreren angeschlossenen Sensoren ( Mehrkamera-Vision-Systeme).

Die Entscheidung, das eine oder das andere zu verwenden, hängt nicht nur von der Anzahl der benötigten Sensoren ab, sondern auch von einer Reihe anderer Faktoren, einschließlich der Leistung, der Betriebskosten und der Umgebung, in der das System arbeiten muss.

Zum Beispiel sind intelligente Kameras im Allgemeinen so ausgelegt, dass sie raue Betriebsumgebungen besser tolerieren als Systeme mit mehreren Kameras. In ähnlicher Weise kosten Mehrkamerasysteme tendenziell weniger und liefern eine höhere Leistung für komplexere Anwendungen.

Eine andere Möglichkeit, die beiden Klassen von Systemen zu unterscheiden, besteht darin, in Bezug auf die Verarbeitungsanforderungen zu denken. Für viele Anwendungen, wie beispielsweise in der Automobilherstellung, ist es wünschenswert, mehrere unabhängige Inspektionspunkte entlang der Fertigungslinie zu haben.

Intelligente Kameras sind eine gute Wahl, da sie in sich abgeschlossen sind und leicht programmiert werden können, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen und bei Bedarf modifiziert zu werden, ohne andere Inspektionen in der Leitung zu beeinträchtigen. Auf diese Weise wird die Verarbeitung über mehrere Kameras verteilt.

In ähnlicher Weise können andere Teile der Produktionslinie besser für einen "zentralisierten" Verarbeitungsansatz geeignet sein. Zum Beispiel ist es für die Endkontrolle einiger Baugruppen nicht ungewöhnlich, 16- oder 32-Sensoren zu benötigen. In diesem Fall kann ein Mehrkamerasystem besser geeignet sein, da es weniger kostspielig und für den Bediener einfacher ist, damit zu interagieren.

Vielleicht die wichtigste Überlegung bei der Auswahl eines Vision-Systems ist Software. Die Fähigkeiten der Software müssen den Anwendungs-, Programmier- und Laufzeitanforderungen entsprechen. Wenn dies nicht der Fall ist, werden Sie feststellen, dass Sie mehr Zeit und Kosten investieren, als Sie erwartet haben, um das System Ihren Erwartungen anzupassen.

Wenn Sie mit der industriellen Bildverarbeitung noch nicht vertraut sind oder Ihre Anforderungen an die Anwendung einfach sind, sollten Sie Software auswählen, die einfach zu bedienen ist (dh keine Programmierung erfordert), Kernfunktionen enthält (zB Mustererkennung, Feature-Suche, Barcode / 2D, OCR) und können mit komplementären Geräten über Standard-Fabrikprotokolle verbunden werden.

Wenn Ihre Anforderungen komplexer sind und Sie mit der Programmierung vertraut sind, können Sie nach einem erweiterten Softwarepaket suchen, das zusätzliche Flexibilität und Kontrolle bietet. Stellen Sie in beiden Fällen sicher, dass die von Ihnen gewählte Software auf den Plattformen des Bildverarbeitungssystems verfügbar ist, falls Sie aufgrund veränderter Prüfanforderungen migrieren müssen.

Machine Vision Systeme

Implementierungsfaktoren für Machine Vision Systeme

Bildsensor Auflösung

Bildsensoren wandeln das von dem Teil gesammelte Licht in elektrische Signale um. Diese Signale werden in ein Array von Werten digitalisiert, die "Pixel" genannt werden und während der Inspektion vom Bildverarbeitungssystem verarbeitet werden. Bildsensoren können in das System integriert werden, z. B. im Fall einer intelligenten Kamera oder in eine Kamera, die an das System angeschlossen wird.

Die Auflösung (Genauigkeit) der Prüfung hängt teilweise von der Anzahl der physischen Pixel im Sensor ab. Ein Standard-VGA-Sensor hat 640 x 480-physikalische Pixel (Breite x Höhe), und jedes physikalische Pixel hat ein Quadrat von 7.4 Mikron. Aus diesen Zahlen kann die Auflösung für Ihre "echten" Einheiten geschätzt werden. Bildsensoren, die von Bildverarbeitungssystemen verwendet werden, sind hochspezialisiert und daher teurer als eine Webkamera.

Erstens ist es wünschenswert, quadratische physikalische Pixel zu haben. Dies macht Messberechnungen einfacher und genauer.

Zweitens können die Kameras durch das Bildverarbeitungssystem ausgelöst werden, um ein Bild basierend auf einem Ort-in-Ort-Signal aufzunehmen.

Drittens verfügen die Kameras über eine ausgereifte Belichtung und schnelle elektronische Rollläden, die die Bewegung der meisten Teile "einfrieren" können, während sie sich entlang der Linie bewegen.

Bildsensoren sind in vielen verschiedenen Auflösungen und Schnittstellen verfügbar, um jedem Anwendungsbedarf gerecht zu werden. In vielen Fällen werden mehrere Bildsensoren eingesetzt, um große Teile oder unterschiedliche Oberflächen desselben Teils zu untersuchen.

Sensorlinse SELECTION

Jeder Sensor benötigt eine Linse, die das von dem zu prüfenden Teil reflektierte (oder übertragene) Licht sammelt, um ein Bild auf dem Sensor zu erzeugen. Mit dem richtigen Objektiv können Sie das gewünschte Sichtfeld (Field of View, FOV) sehen und die Kamera in einem geeigneten Arbeitsabstand zum Werkstück positionieren.

Der Arbeitsabstand ist ungefähr der Abstand von der Vorderseite des Sensors zu dem zu inspizierenden Teil. Eine genauere Definition berücksichtigt die Struktur des Objektivs und des Kameragehäuses.

Betrachten Sie dieses Beispiel: Wenn ein zu prüfendes Teil 4 "weit 2" lang ist, benötigen Sie ein FOV, das geringfügig größer ist als 4 ", vorausgesetzt, Sie können das Teil innerhalb dieses FOV positionieren.

Bei der Festlegung des Sichtfelds müssen Sie auch das "Seitenverhältnis" der Kamera berücksichtigen - das Verhältnis von Breite zu Länge. Die mit Bildverarbeitungssystemen verwendeten Sensoren haben typischerweise ein Seitenverhältnis 4: 3, so dass der Beispielteil 4 "x 2" mit der Sensordimension übereinstimmen würde, aber ein 4 "x 3.5" -Teil würde ein größeres Sichtfeld benötigen, um vollständig gesehen zu werden.

Aus dem Sichtfeld, dem Arbeitsabstand und den Kameradaten kann die Brennweite des Objektivs geschätzt werden. Die Brennweite ist eine gebräuchliche Art, Linsen zu spezifizieren, und ist theoretisch der Abstand hinter der Linse, wo die Lichtstrahlen aus dem Unendlichen (parallele Lichtstrahlen) zum Fokussieren gebracht werden.

Übliche Brennweiten für Objektive in der industriellen Bildverarbeitung sind 9mm, 12mm, 16 mm, 25 mm, 35 mm und 55 mm. Wenn die Berechnungen abgeschlossen sind, wird die geschätzte Brennweite wahrscheinlich nicht genau mit diesen gemeinsamen Werten übereinstimmen. Wir wählen normalerweise eine Brennweite, die nahe ist, und passen dann den Arbeitsabstand an, um das gewünschte Sichtfeld zu erhalten.

Die meisten Vision-Lieferanten haben Werkzeuge, mit denen Sie die nächstgelegene Linse berechnen können, die Ihrem Sichtfeld und Ihrem Arbeitsabstand entspricht. Es gibt andere wichtige Spezifikationen für Objektive, wie zum Beispiel die Menge und Art der optischen Verzerrung, die das Objektiv einführt, und wie genau das Objektiv fokussieren kann.

LICHTQUELLE

Das menschliche Auge kann über eine breite Palette von Lichtverhältnissen gut sehen, aber ein maschinelles Bildverarbeitungssystem ist nicht so leistungsfähig. Sie müssen daher das zu prüfende Teil sorgfältig anzünden, damit das Sichtsystem die zu überprüfenden Funktionen deutlich "sehen" kann. Idealerweise sollte das Licht geregelt und konstant sein, so dass die vom Maschinensichtsystem gesehenen Änderungen des Lichts auf Änderungen der zu prüfenden Teile und nicht auf Veränderungen der Lichtquelle zurückzuführen sind.

Während einige Bildverarbeitungsalgorithmen eine gewisse Variation des Lichts tolerieren können, wird eine gut konzipierte Implementierung jegliche Unsicherheit beseitigen. Bei der Auswahl einer Lichtquelle besteht das Ziel darin, die Elemente des zu untersuchenden Teils zu verstärken und Elemente zu dämpfen, die Ihnen nicht wichtig sind. Richtige Beleuchtung macht die Inspektion schneller und genauer, während schlechte Beleuchtung eine Hauptursache für Inspektionsfehler ist.

Im Allgemeinen wird empfohlen, Umgebungslicht wie Overhead-Licht zu vermeiden, da dies im Laufe der Zeit variieren kann. Fabriklampen können schlagen, ausbrennen, verdunkeln oder blockiert werden. Wenn sich in der Nähe der Inspektionsstation Fenster befinden, können sich Änderungen des Außenlichts negativ auf die Systemrobustheit auswirken. Die Auswahl der richtigen Beleuchtung erfordert einige Kenntnisse und Erfahrungen, die die meisten Lieferanten bei der Bewertung der Anwendung bereitstellen können.

VORHERSAGBARE TEIL PRÄSENTATION

Es ist wichtig zu überlegen, wie Teile dem Bildverarbeitungssystem zur Inspektion präsentiert werden. Wenn das Teil nicht konsistent dargestellt wird, erzielen Sie nicht das gewünschte Ergebnis. Daher müssen Sie sicherstellen, dass die Oberfläche des zu prüfenden Teils zur Laufzeit auf den Sensor zeigt.

Nächstes müssen Sie entscheiden, ob der Teil ist, um während der Fahrt oder stationär untersucht werden. Wenn das Teil in Bewegung ist, wird die Bewegung wahrscheinlich benötigen, indem Sie das Licht auf kurz oder mit dem High-Speed-elektronische Verschluss-Funktion des Sensors (serienmäßig bei den meisten industriellen Vision-Sensoren) auf "eingefroren" werden.

In diesem Fall müssen Sie dem Sensor einen Auslöser geben, damit er weiß, wann er ein Foto machen muss. Der Auslöser wird typischerweise von einem Foto-Augen-Sensor erzeugt, der die Vorderkante des Teils erkennt, wenn es sich in den Inspektionsbereich bewegt. Wenn das Teil stationär ist, beispielsweise indexiert oder von einem Roboter vor dem Sensor positioniert ist, kann der Sensor ausgelöst werden, um ein Bild von einer SPS oder dem Roboter selbst aufzunehmen.

Wenn Sie Teile mit sehr hoher Geschwindigkeit prüfen, müssen Sie wahrscheinlich die Teilepositionierung optimieren, um die Bearbeitungszeit zu reduzieren. Beachten Sie beim Entwerfen Ihres Systems, dass alles Verarbeitungsbandbreite verbraucht. Wenn Sie also ein Vision-System für die Hochgeschwindigkeitsinspektion in Betracht ziehen, sollten Sie versuchen zu bestimmen, welche Ihrer Anforderungen kritisch oder einfach nur nett zu sein sind.

Mit Wissen, Unterstützung und einem seriösen Lieferanten werden die Kosten für die Implementierung von Vision-Lösungen in der Fabrikhalle durch erhöhte Qualität, Produktionseffizienz und Ausschussreduktion um ein Vielfaches gesteigert.

Prozessindustrie Informer

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